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1、金融风险管理,山东财经大学金融学院,第四章 信用风险管理,1 信用风险概述 2 信用风险的度量 3 信用风险的管理方法 专题：我国商业银行的信用风险现状,1 信用风险概述,一、信用风险含义 二、信用风险事件（credit event）的界定 三、信用风险与市场风险的比较 四、信用风险损失,1 信用风险概述,1 信用风险概述,一、信用风险含义 狭义：由于借款人或交易对手违约而导致损失的可能。 广义：狭义+由于债务人信用评级或履约能力变化导致其 发行的债务工具市场价值下降从而引起债权人损失 的可能。 二、信用风险事件（credit event）的界定 风险因素风险事件（事故）损失,国际互换与衍生品
2、协会（International Swap and Derivative Association ISDA）规范了信用风险事件的定义： 1、破产（Bankruptcy） 2、无力偿付到期债务 （Failure to pay） 3、债务交叉违约（Obligation/Cross Default） 4、债务提前到期（而无法偿还）(Obligation/Cross Acceleration) 5、债务拒绝清偿或展期（Repudiation/Moratorium） 6、债务重整（Restructuring）：债务的重新安排导致不利 7、其它事件 发债机构的信用评级被调降 货币不可自由兑换：外汇管制，汇
3、兑限制 政府行为,三、信用风险与市场风险的比较,对称 VS 左偏,四、信用风险损失 信用风险损失受下列变量影响： 1、信用风险暴露：credit exposure（通常以面临信用风险的资产名义价值或市场价值来表示） 2、违约概率：probability of default 3、回收率：recovery rate（在已知违约的情况下，可以追回的部分占资产总价值的比率） 违约损失率=1-回收率 资产（组合）信用风险期望损失计算公式：,2 信用风险的度量,2 信用风险的度量,信用风险的度量： 传统（古典）度量方法 现代度量方法,一、传统（古典）度量方法 传统度量方法,专家系统法 信用评分法,对传统
4、度量方法的评价,（一）专家系统法（expert system） 1、含义： 该方法依赖信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性的分析工具，在分析评价各种关键要素的基础上，依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。 2、方法种类,5C判断法 品德 character：决定其还款意愿 资本 capital (leverage ratio)：影响着企业的抗风险能力,抵押 collateral：影响违约回收率 还款能力 capacity：取决于企业经营情况（经营能力与环境） 经营环境 condition 商业周期，行业情况， 利率环境，等等。,5P判断法 个人因素 person
5、al factor：决定着还款意愿和还款能力。 资金用途 purpose factor：影响着借款使用的风险与收益。 还款来源 payment factor：项目现金流与未来前景。 保障 protection factor：包括抵押与担保， 等等。 企业前景 perspective factor：经营管理水平与环境。,骆驼分析系统（Camel System） 针对银行、保险公司等金融机构的信用风险分析法。CAMELS： 资本充足率 Capital adequacy 资产质量 Asset quality ；the non-perfect loan 管理水平 Management 盈利水平 Ear
6、nings 流动性 Liquidity 市场风险敏感度 Sensitivity（MarketRisk） 考察利率、汇率、商品价格及股票价格的变化，对银行等金融机构投资等可能带来的不利影响。,（二）信用评分法 根据可以观察到的债务人特征变量计算出一个打分，来代表债务人的违约概率，或者将债务人归类于不同的违约风险类别。,1、Z计分模型（Altman (1968)） Altman指标体系：,Z计分模型： Z值等于各指标的线性组合 Altman给出美国制造业上市公司Z值计算公式：,（此后，很多学者对此进行了扩展，提出了针对非制造业上市公司和非上市公司的Z计分模型。）,据此，可以对公司在2年内破产的可能
7、性进行诊断与预测。 研究表明，该公式的预测准确率高达72% - 80%。,2、ZETA信用风险分析模型（第二代Z计分模型） ZETA公司开发的模型（1977年Altman等人对原始的Z-score模型进行扩展，建立了第二代模型），适用范围更宽（非金融类公司），对违约可能的计算更精确。 ZETA模型在破产前5年即可有效地划分出将要破产的公司。其中破产前1年的准确度大于90%，破产前5年的准确度大于70%。 ZETA模型不仅适用于制造业，而且同样有效地适用于零售业。,ZETA模型将指标从五个增加至七个：,3、Probit 二元选择模型,当需要确定个体在给定特征下作出这种选择而不是另一种选择的概率有
8、多大时，通常要基于经验数据，利用二元选择模型进行拟合与预测。 令 表示个体在这些特征下违约的概率。 令 表示个体各种特征（全部解释变量）的线性组合。则,根据对 分布假设的不同，二元选择模型可以有不同的类型：,标准正态分布的密度函数和分布函数,对古典信用风险度量方法的评价： 优点：简单易懂，易操作 缺点： 专家系统法： 需要有相当数量的信用分析人员效率与成本问题； 实施效果受信用分析人员本身素质高低和经验的影响； 加剧贷款组合过度集中“信用悖论（credit paradox）” 难以确定共同遵循的标准主观性、随意性。 信用评分法： 依赖财务报表的账面数据，忽视日益重要的各项动态资本市场指标，可靠
9、性、及时性差； 通常假设在解释变量与被解释变量间存在着线性关系； 无法计量表外信用风险。,二、现代度量方法,（一）信用评级与违约率测算 信用评级：对债务人未来全额、按时地向投资者偿付到期本 息的能力和意愿所进行的评价。 违约率测算模型：信用评级机构通过对不同信用级别公司的 历史违约率进行统计分析，并据此估计实 际违约率。,较高的信用级别违约率较低 违约率随年份的增加而上升，即信用风险随时间增加而增大。 建立模型，估计违约率。=f（rating, t） 存在的问题：统计数据（样本空间）较少，对违约率这一低概率事件的估计可能很不准确。,（二）用债务人发行的金融资产(债券、股票)的市场价格衡量其违约
10、风险 理论依据：金融市场拥有大量的信息，因此，债务人所 发行证券的市场价格包含着其违约风险大小的 信息。即通过有价证券的市场价格的变化可以 推测其违约概率。 1、基于公司债券价格推测信用价差和违约风险 考虑一个存在信用风险的债券:该债券为一年期折价发行的债券，面值为100元。假设其违约和偿还情况如下图：,定价原理：,信用价差：y*-y， 也称为信用风险溢价,计算题 假设某债券为一年期折价发行的债券，面值为100元。假设该类债券的违约回收率的期望值为80%，市场上的无风险收益率2%。请分别计算当该债券的市场价格为90元、95元和97元时其可能的违约概率。,扩展至多期的情况： 金融风险管理师手册（
11、第五版）P413,2、KMV模型基于股票市场价格的信用风险度量方法 1989年，Kealhofer, McQuown和 Vasicek在旧金山创立了KMV公司，用于提供信用风险管理服务。2002年4月，该公司被穆迪公司收购（Moodys KMV）。 KMV模型由KMV公司创立并商品化。 KMV模型：又称为Credit Monitor（信用监控模型），是将期权 定价理论应用于股权估值而开发出来的一种信用监控 模型，它通过对上市公司价值波动性的估计，来 预测上市公司发生违约的可能性。,股权价值,公司价值,债务价值,（1）模型基本假设与原理 理论上讲，当公司总价值（股权价值+债务价值）超过债务价值时
12、，债务将会得到全额的偿还，股东得到剩余部分的价值；当公司总价值低于债务价值时，公司就会违约，此时，股东价值为零（由于“有限责任制”，其价值不会小于零）。,Merton(1974)模型思想：持有公司的股权与购买一份该公司价值的看涨期权是等价的。该期权的执行价格是公司债务的价值。,股东的初始出资额 （有限责任的上限）,由看涨期权定价原理可估算股权价值：,（2）KMV模型方法与步骤 依据前述基于期权思想的股权价值 E的估算公式、权益波动率与资产波动率之间的关系估计公司（资产）价值V和其波动性V 设定违约点 计算出违约距离(DTD：Distance to Default)根据公司价值V、其波动性V和违
13、约点（DPT）计算： 确定违约距离与预期违约率之间的映射关系（将预期违约率表示成违约距离的函数: ，用来预测违约率） 违约距离也可用作不同企业之间的比较，给出违约风险的序数指标。,短期债务（Short Term Debt）,长期债务（Long Term Debt）,表示要到达违约点，资产价值需要下降的程度（下降比率相对于标准差的倍数）,违约距离的其他算法,（三）CreditMetrics模型信用风险的VaR度量方法 J.P摩根银行1994年开发出了测量市场风险VaR的RiskMetrics模型； 1997年，J.P摩根银行与其他合作者创立CreditMetrics模型，专门用于对非交易性金融资
14、产（比如贷款和私募债券）的信用风险进行度量； 1998年， J.P摩根银行组建一家独立的名为RiskMetrics集团的公司，产品化了这些风险度量方法。,1、 CreditMetrics模型思想 基于借款人信用等级、下一年度该信用等级转换为其他信用等级的概率等数据资料，计算出任何一项非交易性贷款和债券的期望价值P和波动率p，从而得出这些非交易性金融资产组合信用风险的VaR度量值。 CreditMetrics模型不仅考虑了债务人违约所带来的信用风险，也考虑了由于债务人信用等级变化所导致的债务价值变动的信用风险。,计算信用风险VaR的公式： 假设已知信用资产期望价值为 ，标准差为 ,且： 将一般正
15、态分布形式的资产价值P 转换为标准正态分布：,2、 CreditMetrics模型方法的步骤：计算 和 （1）获取债务人信用等级和信用等级转化概率的预测信息 （这些信息可以从大的信用评级公司获取，也可以自己预测。）,（2）对债务人未来各可能信用等级水平的债务价值进行估计,PA,PAA,PAAA,PCCC,PA =,PAA =,PAAA =,PD =,练习题,有一笔2年期固定利率为8%的1000万元的贷款资产（利息每年末偿还一次），其当前的信用级别为A级，在第一年末时，其信用等级变动概率及相应的零息企业债券收益率如下表： 假设该笔贷款的价值服从正态分布，请计算该笔贷款在置信度95%水平上的VaR。其中，在标准正态分布下 。,（四）CreditRisk+ 模型 1、回顾泊松分布： 泊松分布：描述单位时间内（或指定空间范围内）随机事件发生次数的概率分布。 当一个随机事件（例如到达某公共汽车站等车的乘客、保险公司的索赔次数，等等）以固定的平均速率随机且独立地出现，那么这个事件在单位时间内出现的次数就近似地服从泊松分布。,2、CreditRisk+ 模型 CreditRisk+ 模型由瑞士信贷银行开发。 Credi
