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1、信用管理研究中心 第二篇 金融机构信用管理的量化基础 金融机构信用管理 信用管理研究中心 第六章 现代信用风险度量模型 金融机构信用管理 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 章前导言 n金融机构需要建立典型的信用风险组合模型，由于单 个资产间的违约相关性，组合内所有单个资产的意外 损失的加总不等于组合的意外损失，准确度量组合的 信用风险十分重要。 n近年来，基于分析模型的资产组合信用风险的度量引 起了广泛关注。原因之一是日益发展的结构性金融产 品市场的参与者很大程度上依赖于对不同风险暴露的 信用风险相关性的估计。 n金融监管当局在实施新资本协议
2、时，为保证监管资本 与信用风险密切相关，也对这些估值表示出浓厚兴 趣。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 本章知识结构图 现现代 信用 风险风险 度量 模型 经经典信用评评 级级模型 Credit Metrics模型 KMV模型 Credit Risk+模型 Credit Portfolio View模型 银银行信用组组 合风险风险 度量 模型 渐进单风险渐进单风险 因子模型 多因素模型 信用风险风险 因素 模型 股票收益的因 素模型 信用风险风险 的一 般因素模型 Credit Management Research Center 信用管理
3、研究中心 第一节 经典信用评级模型 v一、Credit Metrics模型 v二、KMV模型 v三、Credit Risk+模型 v四、Credit Portfolio View模型 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 一、Credit Metrics模型 n1997年4月初，美国J.P.摩根财团与德意志摩根建富、 美国银行、瑞士银行、瑞士联合银行和BZW共同研究， 推出了世界上第一个评估银行信贷风险的模型 Credit Metrics模型。 n这个模型借助于借款人的信用评级、评级转移矩阵（历 年评级发生变化的概率）、
4、违约贷款收回率和信用风险 价差，综合就算出贷款的市场价值和波动性，进而个别 贷款和贷款组合的VAR值。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 一、Credit Metrics模型 nCredit Metrics模型不仅可以对单个信用资产风险价值 进行计算，还可以运用该模型对信用资产组合的信用风 险进行度量。对于组合信用风险的度量，有两个可供选 择的方法。 u第一种方法是测算出贷款组合的联合信用等级转换概率，并 确定贷款组合在一年期的每一个可能的联合信用等级转换概 率下的贷款价值量，从而最终求出贷款组合的均值和标准 差。
5、u第二种方法是通过求解资产组合方差的标准方式并做适当的 调整来最终估计资产组合的方差和标准差。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 一、Credit Metrics模型 n模型评价 uCredit Metrics假设等级转移概率服从稳定的马尔可夫过程 ，但是实际的历史数据表明，一笔贷款过去如果发生过违约 事件，那么它目前等级下降的概率要比那些没有发生过违约 行为的贷款要高。 u在计算贷款或债券的VAR时，假设等级转移概率矩阵是稳定的 ，而实际上，行业因素、国家因素以及商业周期等因素会对 等级转移矩阵产生重要的影响。 u
6、在生成债券的信用等级转移概率矩阵时所使用的债券组合也 会对矩阵的准确性产生影响。 u模型度量信用风险是一种基于历史数据的向后看的方法。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 二、KMV模型 nKMV模型是由KMV公司研究开发的运用期权定价理论建立 起来的违约预测模型。 n该模型的出发点是运用期权理论来估计违约间距DD（ Distance to Default），进而求出违约的期望频率值 EDF（Expected Default Frequency）。 nKMV模型认为，实际违约概率和历史平均违约概率的差 异较大，并且对相
7、同信用等级的企业而言也存在很大差 异。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 二、KMV模型 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 二、KMV模型 n模型研究方法 u计算违约间距 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 二、KMV模型 n模型研究方法 u计算违约概率 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型
8、二、KMV模型 n模型评价 u优点：首先，KMV可以充分利用资本市场上的信息，对所有公 开上市企业进行信用风险的量化和分析；其次，由于该模型 所获取的数据来自股票市场的资料，其预测能力更强、更及 时，也更准确；再次，KMV模型建立在当代公司理财理论和期 权理论的基础之上，具有很强的理论基础做依托。 u缺陷：首先，由于没有公开数据，对非上市公司的分析往往 要借助一些会计信息或其它能够反映借款企业特征值的指标 来替代模型中一些重要变量，在一定程度上会降低计算的准 确性。其次，此类模型中没有对公司长期债务结构进行区别 分析。最后，分析时假定公司的债务结果是静态不变的。 Credit Manageme
9、nt Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 三、Credit Risk+模型 nCredit Risk+是一种典型的违约模型，它对违约的成因 不作任何假设，认为违约是一种随机行为，且违约事件 彼此独立，所以违约事件个数服从泊松分布。 n该模型先用泊松分布刻画违约事件个数分布，然后通过 频带划分，把违约事件个数分布转换为违约损失分布， 最后利用贷款损失分布的递推关系式，计算贷款组合损 失分布，进而计算贷款组合的非预期损失。 n假设条件：第一，假设贷款组合内的每笔贷款违约与否 是随机的；第二，假设每笔贷款的违约概率很小；第三 ，假设每笔贷款间的违约概率相互独立
10、。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 三、Credit Risk+模型 n模型研究方法 u贷款分类 u确定违约事件分布 u频带划分 u给定置信水平 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 三、Credit Risk+模型 n模型评价 uCredit Risk+可以有效地计量信贷组合的非预期损失且可提 高我国商业银行经济资本管理效率。 uCredit Risk+模型在银行信贷组合信用风险管理方面会有广 泛的应用前景。 u在使用Credit Risk
11、+模型计量贷款组合信用风险时，具有很 强的科学性，而且可以增加Credit Risk+模型计量信贷组合 预期损失与非预期损失的准确性。 uCredit Risk+模型计量经济资本的精确性高度依赖于贷款违 约率、违约损失率数据的准确性，所以银行应该尽快构建自 己的违约数据库和信用风险评价体系。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 四、Credit Portfolio View模型 n在Credit Metrics方法中，转移概率是不随借款人与商 业周期变动的。但信用等级较低的债券违约率对于商业 周期的敏感度很高。且经济状
12、态对于信用等级转移概率 矩阵的影响很大，经济衰退期的违约率要比经济繁荣期 的高出许多。 n麦肯锡咨询公司提出了Credit Portfolio View模型。 该模型是离散时间多因素模型，认为违约率是宏观经济 变量（如失业率、经济增长率和利率）的函数。因此直 接对转移概率与宏观经济因子之间的关系建立模型，然 后用它模拟产生转移概率。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 四、Credit Portfolio View模型 n模型研究方法 u违约预测模型 u条件转移概率矩阵 Credit Management Resear
13、ch Center 信用管理研究中心 第一节 经典信用评级模型 四、Credit Portfolio View模型 n模型评价 uCredit Portfolio View模型提出了联系宏观经济变量因素和 违约及转移概率的方法。模型的校验必须使用每个国家及每 个国家内每个行业可靠的违约数据。 u模型的一个局限是尚不清楚Credit Portfolio View模型调整 转移矩阵的特殊方法是否好于简单的贝叶斯模型（该模型中 转移矩阵的修正是根据银行信贷部门累积的内部专业知识及 内部对银行信贷资产组合的评价）。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心
14、第二节 银行信用组合风险度量模型 一、渐进单风险因子模型 nASRF模型 uASRF模型使用闭合逼近法，估计包括N个风险暴露的资产组合 的违约损失概率分布。近似值的准确度与资产组合中风险暴 露数目成正比，与最大风险暴露的权重成反比。在这些假设 下，资产组合就可以看作是具有完美分散度的。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第二节 银行信用组合风险度量模型 一、渐进单风险因子模型 n模型研究方法 u（一）违约损失概率分布推导 u（二）模型假设变更 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第二节 银行信
15、用组合风险度量模型 一、渐进单风险因子模型 n模型评价 u即使模型有详细的解释，ASRF模型的校验误差仍会影响组合 信用风险的评估，校验误差主要是对风险暴露之间的信用风 险相互依赖性的校验误差。 u由于校验误差发生于ASRF模型受限情况下，校验误差独立于 分散性效应； u鉴于单因子近似方法的特征（其不同于多因子效应），校验 误差效应与平均相关性误差相分离。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 第二节 银行信用组合风险度量模型 二、多因素模型 n信用风险因素模型 u（一）门限模型 u（二）资产收益模型 n股票收益的因素模型 u（一）统计因素模型
16、u（二）宏观经济或指数因素模型 u（三）基本因素模型 n信用风险的一般因素模型 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 本章小结 nCredit Metrics模型是世界上第一个评估银行信贷风 险的模型。该模型几乎覆盖了所有的信贷产品，包括 传统的商业贷款、固定收入证券、商业合同如贸易信 贷、信用证和承付书和应收账款以及由市场驱动的信 贷产品如掉期合同、期货合同和其他衍生品等。 n组合信用风险渐进单风险因子模型主要是针对资产组 合信用风险的渐进单风险因子模型（英文简称ASRF ）。该模型为新资本协议内部评级法提供了理论支 持。根据该模型，每个风险暴露对资产组合信用风险 价值升水（对于一定期限内给定概率下最大的违约损 失）的贡献度与其他风险暴露的特征不相关。 Credit Management Research Center 信用管理研究中心 关键名词 vVAR方法 v信用风险度量 vCredit Metrics模型 vKMV模型 vCredit Risk+模型 vASRF模型， v资产收益模型 v股票收益的因素模型 Credit Man
