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1、信贷风险控制 授信风险模型分步构建法及其实施 毕马威管理咨询 二零零二年五月三十日,本文内包含的资料属于毕马威管理咨询公司的商业机密, 一旦泄漏，可能被商业竞争者利用。因此本文档内容仅限于对毕马威管理咨询公司作评估之用；除此之外，不得私自发布、使用和复制文档的任何内容。 如果毕马威管理咨询公司有幸和贵方签订合同，对本文档中资料的发布、使用和复制的权利将在以后签订的协议中明确说明。本限制条款不适用于可以从其它合法渠道得到对文中包含数据的使用授权的情况。 Copyright 2001-2002 毕马威管理咨询公司版权所有。,授信风险模型介绍,香港将风险划分为：信用风险买进时的风险、授信风险审批出去
2、时的风险。,简介: 授信风险模型实施的近期进展,法规 新巴塞尔协议是首次接受内部评级模型 (基础与先进法)的法规。,竞争 亚洲金融市场风暴显示了大型客户贷款带来的集中性风险， 利率差价已经不足于弥补授信风险可能带来的损失 银行逐渐向零售与中小型企业客户作为贷款对象方向转移， 较高的业务数量，需要平衡风险管理与贷款审批的时间和效率,信息技术 较成熟的授信模型建立工具 综合的数据处理、统计分析、决策支援工具,数据的问题 历史组合数据往往不存在 可疑的外购数据适用程度 数据的质量问题,简介: 在亚太地区实施授信风险模型的挑战,财务报表的可比较程度 缺乏透明度 缺乏市场债券交易数据与外部评级信息 不同
3、的财会基准,无法预测回收率 税收与法律规定 模糊与无法比较的破产规律,数据不完整，好的数据记录、不好的数据，例如违约数据没有记录。 无对回收情况进行分析，例如区分本金、利息等损失。,报表没有进行过滤分析，客户给的报表没有考察其可靠性、是否完整等方面。财会基准不同，数据业会有影响。,破产的定义模糊，例如在中国，银行一般没有真正的破产，多为重组、被收购。 这些不良客户由成为新的客户，而之前的数据、报表却无法获得。因此很难准确定义不良客户。,授信风险模型实施: 基本概念与分步构建法,授信风险模型实施: 基本概念,授信风险模型需要透过有效的信息技术基础，以维护模型建立所需要的经验风险因素数据。同时，有
4、效的将授信风险模型与授信业务程序整合，对一家银行的授信文化改革是很重要的。,数据是基础，KCI强项,Accenture 强项,Andersen做过1，2，多数银行达到这阶段,许多数据是书面的，需要整理转移 数据还需不断的更新、维护,例如多数银行认为：担保=还款能力，然而银行不是当铺，抵押并不代表客户的环款能力。,授信风险模型实施: 分步构建法,第一阶段组件,外部项目组件,第二阶段组件,第三阶段组件,必须在第一阶段整理数据之后，进行一定的调整，才能够开始第二极端工作。,第一阶段: 设计与实施有效的 授信风险信息基础,目标 风险、收益平衡的贷款定价 组合集中性风险管理 经济资本策划 新巴塞尔协议的
5、合规 跨越国家分析,步骤一与二 ：确定授信风险模型范围,范围外 银行职员 逝世客户 部分特殊行业,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,实际的首次授信风险模型目标应该限于十个模型。,许多数据是书面的，需要整理转移。模型的定义为：产品*客户*流程*目标=1个模型，限制在10个模型是为了减少对银行业务的影响。,因为这些项目不符合一般的商业规则，有一定的优惠或是国家政策,步骤三：业务环境分析,授信风险信息 基础建立设计,授信风险管理 工具设计,模型投产 与业务整合,分析现有的授信风险管理系统以及资讯科技战略 发展授信风险管理系统的技术蓝图,分析现有的授信风险管理模型 确定风险暴露定义，综合
6、暴露定义（包括关连客 户）和客户、行业、产品分群 经验与主观内部评级模型的可行性,记录与分析现有授信风险管理流程 识别主要授信监控,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,定义必须是唯一、精确的。,经验模型有数据衍生，好的客户样本VS坏的客户样本数据集聚、分析后，确定区分他们的因素。 主观模型通过个人主观经验，建立有规律的问答（分数加权），评分卡。无法预测投产的结果。（两者结合，确定有效的范围/- 分数）,逾期 90天数量,企业逾期 90天次数的百分比,逾期 90天数量,企业逾期 90天次数的百分比,逾期 90天数量的企业分佈:,步骤三: 业务环境分析(一),销售、零售,生产,房地产,
7、金融服务,建设,专业服务,社会服务,电讯与资讯科技,公用事业,鱼、农业,可行性界线,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,贷款的数量（低于500）不足够，一般采用主观模型，反之尽量采用经验模型,经过分析企业贷款的业务量确定个别行业的经验与主观授信风险模型可行模型数量：,步骤三: 业务环境分析(一),授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,主观的审批隔绝线,步骤三: 业务环境分析(二),18.9%已批贷款是低于隔绝线,对一间亚洲银行内部开发的零售贷款主观评分卡的评价分析: 发觉有过多的评分卡主观决策干涉,17.5%高于隔绝线的贷款被拒批,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基
8、础建立,评分范围,步骤三: 业务环境分析(二),历史贷款评分分布分析证实模型无法分辨良好与不良贷款,Subjective Cut-off,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,主观的审批隔绝线,评分范围,CRDS 设立数据定义,为建立授信风险数据库以便支援模型的开发与验证。 CRDS 的企业贷款框架包括以下七大数据种类 :,授信风险数据储存库（CRDS）的框架设计,客户资信 数据 （年期）,财务数据,违约数据,客户定性 数据 （评分）,贷款数据,内部评级 数据,回收数据,步骤四：确定授信风险因素,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,企业贷款授信风险数据储存库（CRDS）
9、的例子:,步骤四：确定授信风险因素,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,CRDS 的零售贷款框架包括以下五大数据种类 :,授信风险数据储存库（CRDS）的框架设计,客户的现状信息，从银行业务主机下载,贷款数据，包括帐户建立日期、利率、抵押品信息、帐户表现、还款历史、逾期状况等等,违约帐户与回收数据以便将来的分析,客户违约帐户,客户资信 数据,违约数据,贷款数据,回收数据,评分数据,客户评分历史,步骤四：确定授信风险因素,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,定量因素 流动资产比率 税前盈利与资产比率 税前盈利年度成长率 利息保障比率 业务规模经营(收入或总资产) 长债保障
10、比率 存货与销售成本比率 收入年度成长率 总负债与总资产比率 保存盈利与总资产比率 逾期次数、过额次数（透支） 特殊的行业风险因素，如新加坡政府为基础建设商的级别（CIDB-Construction Industry Development Board ）,定性因素 审查合格 在财务年终的六个月内提交财务报表 管理成员的经验评价 业务继承风险评价 货币价格拨动风险评价 国家风险评价 集中性风险评价 商品价格拨动风险评价 原料供应风险评价 行业风险评价 获取资金的能力评价,私营公司的授信风险因素例子:,步骤四：确定授信风险因素,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,个人数据 住宅 （租
11、用或拥有) 住址的年数 婚姻状况 职业 职业历史 现就业的年数 财务数据 借款人的收入历史 负债支出与存款比率 借款人的收入来源 其他信用卡、贷款,零售客户的授信风险因素例子:,步骤四：确定授信风险因素,抵押品数据 房屋贷款的年数 房屋位置 房地产类别 房屋尺寸 贷款额与抵押品值比率,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,普遍的问题: 一致的风险数据集聚 （如，比率计算等等） 主机贷款信息系统只储存已批贷款 没有拒批历史或档案信息 缺乏违约贷款信息,调查电子档资料,数据存在: 建议数据下载与储存方案,数据不存在: 建议人工数据聚集或外购,关键的: 从新设计授信信息管理系统与流程,检讨
12、风险因素需求,非关键的: 除去风险因素需求,步骤五: 数据的存在分析,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,在大多数情况下，问题贷款管理的记录没有或是人工操作记录，需要进一步的手机整理,就意味着，只能重新开始收集数据，需要长期的准备后才能够建模型,步骤六: 设计信息方案结构,贷款服务系统,后端系统,演示、前断系统,决策支援,授信风险模型建立与维护系统,数据储存库,Credit Risk Decision Support System (Score/Rating Application),Credit Risk DSS Database,授信风险模型: 第一阶段 授信风险信息基础建立,
13、第二阶段: 模型的选择、 建立、测试,市场有的模型:,利用回归分析 (logit, probit, linear)、神经网络、分类树等统计方式，以计算违约概率。一个应变量可以一系列的独立变量来解释。最合适有限的数据使用。,辨别统计模型,业务规律或专家主观模型,一个经验丰富的授信分析员可利用具有结构的流程制定模型，从而作出授信决策。模型具有决策规则。模型本身的假设没有经过测试，且决策权重是主观确定的。可用作初次建模之用。,市场价格模拟模型,模型根据市场价格拟定违约概率，如证卷价格或债券价差。用此模型的公司须有充足的流动市场价格，并须有效的财务市场配合。在亚洲的应用性是有限的（除日本）。,外界评级
14、预测模型,根据评级机构或内部评级模型、回收损失率、违约概率、评级转移的概率矩阵及可预见收回率建立模型。模型适合用于曾被评级的机构，并用于组合层面。,步骤八: 模型的选择,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,主要是指外部机构的评级，或是外购数据；在中国还没有这类服务提供。而且，如果直接购买国外的模型，很有可能参数不适用,部分适用,适用,不适用,Models available in market:,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,步骤八: 模型的选择,在中国，银行的信贷可以采用外界评级。因为银行肯定会有外汇业务，必定会在外国的银行拥有账户，因而关于银行
15、一定有一定的评级信息。,步骤八: 模型的选择,主要授信风险衡量的建立过程:,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,巴塞尔的要求是银行必须全部合规，而不是部分合规，实际上它强调得让银行了解评级结果和事实之间的差距，进行调整。,违约率必须经过一个经济周期的数据积累，在没有明显的经济周期的国家，霸赛而规定为5年,巴塞尔规定，至少7年。,步骤九: 购买系统与数据,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,一、初步系统选择,二、发出招标书,三、系统承包商筛选,四、现场系统演示,五、系统分析,六、承包商筛选,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,授信风险模
16、型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,逻辑测试 只是适用于经验数据（discriminant）模型 需验证独立变量的关系。例如：较高的负债比率会产生较高的违约率 需决定删除一些独立变量,构件 12:模型测试,稳定性测试 准确比率测试 统计稳定性测试，例如： Logit 模型的最大可能性 (Maximum Likelihood) 测试,模型稳定性测试,授信风险模型: 第二阶段 - 模型的选择、 建立、测试,模型只能找到数据之间的联系，因果关系则需要根据逻辑判断,A) 稳定性测试 描述: 对所建立的模型系数进行一致性测试。一个数据群通常需回归约500次以确定模型的稳定性。 量度: 1)系数值的一致性测试在500次回归中，所有的系数值必须相近。纪录系数值值差太大的回归次数。 2) 标准差测试量度于500次回归中的系数值标准差。,构件 12:模
