金融风险论文

Credit Metrics模型在我国商业银行信用风险度量

中的应用分析

【摘要】：随着金融全球化的发展，如何对商业银行的信用风险进行科学而准确的度量，显得尤为重要。Credit Metrics模型就是综合运用数学手段、统计知识和计算机技术对历史数据进行统计分析的成功典范，若借鉴该方法并恰当运用在我国商业银行信用风险管理中，则能提高我国商业银行信用风险管理水平。因此，本文从对Credit Metrics方法的介绍并对于该方法用于我国商行信用分风险度量做出应用的分析，为进一步丰富了我国商行信用风险度量的方法提出了建议。【关键词】：Credit Metrics模型；信用风险；应用

A Study on Application of Credit Metrics Model to Credit

Risk Measurement of The Commercial Banks in China Abstract:With the development of financial globalization and integration, how to scientifically and accurately measure credit risk is become more and more important. The Credit Metrics model is the successful exemplar which apply mathematics method、statistics and compute technology to analyze the historical dates. If we can use this method for reference and felicitously in domestic commercial bank in credit risk management, our risk management level will be improved greatly. So in this paper, introduce the Credit Metrics and analyze the application of Credit Metrics model to credit risk measurement of the commercial banks in China. Offer some suggestions to enrich the credit risk measurement.

Key words：Credit Metrics model, credit risk, application

一、Credit Metrics模型的介绍

Credit Metrics模型是J.P摩根1997年4月推出的用于量化信用风险的风险管理产品，主导思想与1994年推出的量化市场风险的Risk Metrics一样，都是通过风险价值(value at Risk )来衡量风险的一种计量方法。

自从Credit Metrics在J.P.摩根问世以来，它采用的在险值方法得到了广泛应用，目前己经成为信用风险计算领域最为主流的方法之一。根据Credit Metrics 模型，贷款的市值直接受借款人的信用等级及其变化情况的影响，即使是借款人并未违约，只要信用等级降低，信用资产的价值也相应降低，这样合理反映了信用资产在违约发生前其价值潜在的损失状况。这种方法被称之为盯市法。Credit Metrics模型主要应用于对债券或贷款的信用风险度量，主要包括两个组成部分：单一金融工具信用风险的在险价值和资产组合的在险价值。其基础是：在一个既定的期限内（通常是1年）估计一项贷款或者债券组合未来价值变动的分布，通

过估计信用资产的违约敞口、违约概率和违约损失率，度量一项信用资产的在既定的时间范围内，在要求的概率下，可能发生的风险损失，即该项资产的在险价（VaR），从而按照VaR的值提取相应的经济资本，来覆盖和防范信用风险，计算该项贷款的定价，考核该项资产和相关工作人员的绩效。

Credit Metrics模型的假设:

（1）模型中唯一的变量是信用，市场风险与信用风险无关。

（2）信用等级是离散的，而且假定在同一信用级别中的债务人具有完全相同的转移矩阵和违约概率，实际违约率等于历史统计的平均违约率。

（3）风险期限是固定的，一般为一年。

（4）组合中违约相关性由外部模型给出。

（5）违约损失率为固定值且由模型外部给出。

Credit Metrics模型参数:

一年期信用等级转移矩阵: 信用等级转移矩阵是Credit Metrics模型的关键，该模型认为信用风险不仅来自贷款人的违约，贷款人信用评级的下降也会给银行造成信用风险，并且将贷款人的信用分成七个等级，分别计算每一等级转移到其他等级的概率。

违约回收率: 回收率是指当交易对方违约或破产时，银行所能够回收的资金占整个违约资的百分比。

远期零收益曲线: 为了估计贷款在一年后的风险值，需要将贷款以一定的折现率，将贷款存续期所产生的现金流折算到年初，折现率为基准收益曲线加信用风险溢价。

二、Credit Metrics模型应用于我国信用风险度量中的技术设计和模型改进。

由于J.P.摩根的Credit Metrics模型的技术文件对信用风险的度量，是基于美国发达的金融市场和成熟的金融机构，因此，直接将该模型应用于我国必然有较大的局限性。欲提高Credit Metrics模型运用于我国银行信用风险度量的精确性，要对模型进行调整。

(一) 对Credit Metrics模型主要参数的改进：

信用评级转移矩阵：

在构建转移矩阵参数上，一般都是通过一个比较长的历史时期或时期比较短但有大量样本数据来进行的。由于我国在1999年才开始对银行实行五级分类，因此目前按以年为转移矩阵比较困难，但根据中国人民银行要求各商业银行每一季度对贷款做一次分类，我们可以获得多个季度的贷款分类记录，通过巨大的客户数量，获得同一历史时期连续贷款评级数据，因此能够获得贷款在这一时期的等级转移阵[1]。