商行信用風險定量模式范文

本站小編為你精心準備了商行信用風險定量模式參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

隨著國內商業銀行業競爭環境的逐漸加劇，深圳發展銀行等發展了基于供應鏈的融資服務業務。這對商業銀行的風險管理，尤其是信用風險管理，提出了更高的要求:一方面，需要對傳統業務控制風險，提升資本金運用效率;另一方面，在開拓新興產品服務時，需要明確了解銀行本身所面對的風險水平。目前，信用風險作為商業銀行面對的最主要風險形式，處于難以量化衡量的窘境———這使得對銀行信用風險控制的手段繼往開來顯得十分必要。

一、信用風險定量模型的意義

從政策方面看，自1988年國際清算銀行公布以規范信用風險為主的巴塞爾資本協定，并于2001年修訂后，各方研究機構對風險的評估方法，包括信用風險定量模型積極地進行開發和運用。從實際操作層面看，資產組合中的信用風險表現為信用工具價值的變化，而這種變化與相應債務人的信用質量變化密切相關，隨著債務人的信用質量惡化，相應信用工具的價值通常情況下都應減值。由于有這樣的風險，對應的監測和控制手段也有其必要性，因而定量模型，作為一種有效監測手段有著重要的意義:簡單來說，通過定量模型計算并比較信用風險，可建立減少資產組合信用風險的手段的優先級順序，控制資金集中風險，且有效使用并評估抵御風險的資本金水平。對商業銀行來看，風險管理主要包括風險識別、風險度量、和風險控制等環節，風險管理系統的最主要目的是作為行動指引。由于風險控制有諸多手段(嚴格貸款制度、信用增強受限、交易方監控等)，因而需要基于風險管理系統的輸出結果而對這些手段進行優化。一個定量模型能在以下幾方面帶來幫助:

(一)風險識別階段a)識別風險來源:面對特定債務人具有資金集中的風險b)識別評級風險:不同信用等級客戶信用遷徙的分布狀況

(二)風險度量階段a)量化信用風險:一定概率下，由于信用違約而導致的損失的最大水平b)衡量邊際風險貢獻:當對資產進行調整時，對整個資產組合的風險會有多大的影響。

(三)風險控制階段a)設立風險限額:可以承受的最大信用風險的決策b)計量經濟資本:應該撥備多少資本用于防范信用風險(四)其他方面裨益a)估算監管資本:根據現行的資本協議，確定銀行需要多少監管資本b)改善業務決策:明確業務的風險有益于最終改善銀行的風險收益比率c)評估人員業績:量化指標有利于確定相關業務人員的業務水平d)明確業務發展:資金集中的程度能幫助決策者評估未來業務的發展方向。

二、傳統信用風險度量方法及探討

傳統的風險度量方法主要包括:信用評分法(基于綜合評定債務人各項指標)、財務分析法(關注債務人的財務指標)、貸款評級分級法(基于OCC的評級基礎)、專家評分法(運用“5C”、“5W”、“5P”因素分析)等。在信用風險領域，傳統方法有一些局限性。首先，從研究對象上來看，傳統意義上對信用風險為違約風險的定義是不全面的。如同之前所述，債務人的信用質量惡化，可能還不足以令其違約，但必將影響其所承擔的債務的價值。違約風險是指債務人由于不能按照協議約定全額償付、支付相應債務，而使債權人遭受損失。除了違約風險，我們還應該考慮，在如今評級機構發展相當成熟的情況下，評級變化所產生的影響。其次，從定量指標上來看，傳統的研究如資產定價模型(CAPM)所得出的指導意見在應對新生的金融衍生品時有些力不從心，而貝塔系數、標準差、方差則局限在解釋資產價值的波動幅度，不能表現金融機構真正需要撥備的應對風險的資本金需求。再次，從研究的整體性上看，沒有考慮不同債務人之間的相關性，而只是針對每個債務人的個體信用風險進行計量，包括借款人、發行人、交易對手等。由于沒有考慮資金集中的風險，可能出現對應某債務人的單個資產價值較小，但整體價值相對較大的情況;而在此情況下，對單個資產進行獨立的風險界定和衡量是不全面的。在深圳發展銀行支持下，本文試圖對目前可用的新興信用風險度量模型進行比較研究。

三、新興信用風險度量模型及探討

a)CreditMetrics模型CreditMetrics模型目的在于量化評估分析資產組合內的信用風險，作為一個基本的框架，適用性較廣。模型利用信用遷移矩陣構建資產組合的價值分布，并以此來測度資產組合的在險價值。模型考慮了評級風險，將信用風險理解為違約風險以及評級風險。模型以對信用事件(影響債務人信用質量的事件)的反應來進行信用風險度量。其次，模型在兼顧標準差數值輸出的情況下，引入了VaR方法強調了置信水平。再次，模型通過蒙特卡羅模擬分析債務之間的相關性，因而更能被稱作一個資產組合的風險評估理論。CreditMetrics模型面對著以下挑戰:如何建立信用質量遷移與信用工具價值變化的關系?其中信用質量遷移的幾率如何測定?如何準確測度各個資產之間的相關性?b)CreditRisk+模型CreditRisk+，使用精算方法，通過嚴密分析，得出的信用風險度量的模型，被認為是違約率模型的代表。信用風險被認為是違約風險，即便債務人資產價值發生重大變動，只要沒違約，其信用風險仍不變。違約率被假設為隨機，因為違約率水平在實踐中隨著債務周期或是信用周期發生波動。模型基于不同國家產業部門的違約率水平以及個人信貸敞口的平均違約率作為輸入數據，設立一個不變或是基于抵押物價值的回收率水平。對于資產違約行為的相關性，每個風險敞口都被細分成基于不同的國家產業部門相互獨立的次級敞口。每個資產的違約行為的獨立性便可以通過每個部門的獨立性實現。CreditRisk+在應用中的優點在于其計算較為簡便，且對數據量的要求不高，但也因此對現實的復雜程度說明力有限。c)CreditPortfolioView模型CreditPortfolioView模型一方面附和了CreditMetrics，認為宏觀的經濟狀況對信用轉移矩陣有影響;另一方面，也強調了CreditRisk+所指出的違約率的波動。但CreditPortfolioView模型并非根據歷史數據求出各個部門的統計變量，而是運用蒙特卡洛模擬法，研究各部門違約率的時間序列。CreditPortfolioView模型是一種計量經濟學模型，雖然過程與結論的經濟意義以及對違約的測算令人信服，但模型相當復雜，需要大量的歷史數據支持，且能對實際違約相關性進行多準確的模擬是一個挑戰。研究表明，投機級別的信用工具的違約率與宏觀經濟周期相關性較好;而投資級別的信用工具卻不太受經濟波動影響。d)KMV模型KMV模型是一個基于資本市場的價值和企業的資本結構，測算信用風險的模型。根據信用工具對應資產的收益結構，KMV認為企業持有信用工具資產，相當于賣出一份債務人企業資產的看跌期權。因此，模型認為可以通過研究上市公司的市場表現，結合其公開信息，建立與上市公司的EDF(ExpectedDefaultFrequency)之間的聯系。可見，KMV模型具有數據可得性強、模型調整能力強等優點。但由于其內在的邏輯限制，KMV模型的適用性目前僅限于市場較為成熟且信息披露較為透明的上市公司，對信用工具沒有從還債期、結構等作進一步區分。另外，模型隱含公司資產價值服從正態分布的假設，與實際不符。e)CPV模型CPV模型(CreditPortfolioView)是一個基于具體經濟表現，測算借款人的信用等級轉移概率的模型試圖深入挖掘經濟層面對信用遷移的驅動力。從其傳遞邏輯來看，被選定的每個具體的經濟變量被認為都滿足一個計量模型，變量可以涵蓋宏觀經濟、行業特征、市場表現等，實證中如綜合領先指標、國房景氣指數、企業景氣指數等。選定的宏觀經濟變量構成了經濟總體變量，直接影響違約概率。關鍵在于:選取多少、哪些具體經濟變量作為總體變量的構成，與違約概率能有更好的相關性，以保證模型的解釋力;如何確定合適的計量模型以匹配對應的經濟變量。盡管CPV模型保證了數據的可得性且理想狀態上有較好的預測能力，但須平衡具體經濟變量數量以提高模型解釋力與簡化模型計算復雜度的矛盾，且關注模型是否準確地表現違約率與經濟數據間的邏輯。

四、商業銀行信用風險定量模型的適用性與總結

這幾類模型在結構和應用范圍上都有一定的相似，但都無法避免“簡化的假設計算”與“復雜的現實情況”之間的矛盾。同時，他們對風險的定義、輸入數據的要求、對相關性的測度方法有所差別。另一方面，目前我國商業銀行對信用風險的系統化數據收集工作還處于起步階段，所以如何在有限的數據來源的情況下，準確反應實際的風險水平，亦是一項艱巨的挑戰。現實看來，沒有一個統一的認識，以判斷這幾個方法中的某個在度量實際的違約相關性上有特別的優勢。因而在考慮數據可得性的情況下，作相互的比對測試，是一個可行的提高測算準確度的方法，另外，我們可以總結出模型演變的趨勢。

1.對于商業銀行的信用風險范圍界定，考慮到未來內部外部評級體系的不斷完善，隨著評級體系有效性的增強與信用風險管理深入細化的訴求，評級風險應被納入信用風險的管理范疇。

2.不同于股票等權益投資工具的基本對稱的收益分布，信用工具的收益分布不是對稱的，左偏且厚尾，其收益多是利息，而一旦違約，將損失本金，因而僅用均值和方差不足以反應其實際收益與風險。因此使用VaR來測算信用風險，理想情況下，就可以評估用于相應風險而撥備的資本金水平了。

3.隨著金融市場化程度不斷加深，以及國際國內貿易不斷地開展，企業之間相關性有所提升。所以，對債務資產之間的相關性進行研究是一種重要的考量。