金融风险管理教材_7

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1、1,Risk Management in Financial Institutions Zheng Rongnian,2,Section Credit risk: Standalone,3,Section,Credit risk: Standalone 导言 信用质量问题 贷款的种类 贷款收益的计算 零售和批发贷款决策 信用风险的计量 违约风险模型 新的信用风险计量和定价模型,4,一、导言,FI的作用：信用中介 本章探讨对单项贷款的信用或违约风险进行分析和计量的各种方法。,5,二、信用质量问题,20世纪80年代，向欠发达国家提供的银行贷款 2007年，次贷 中国对地方政府平台贷款的担心 现在，

2、信用风险状况不断改善 然而，信用风险并非仅局限于传统的贷款和债券投资，已出现新的信用风险（如对手风险）,6,三、贷款的种类,FI提供贷款的种类及特点有很大的差别 工商业贷款 短期、长期（辛迪加贷款） 担保、无担保 固定利率、浮动利率 贷款承诺 商业票据,7,三、贷款的种类,房地产贷款 住房抵押贷款 个人（消费）贷款 汽车贷款 循环贷款（信用卡） 其他贷款 农业，其他的银行，非银行类金融机构，政府贷款，主权政府,8,与市场风险相比，信用风险具有以下特点： 1、风险概率分布的有偏性 2、悖论(credit paradox)现象 3、信用风险数据的获取困难,9,企业违约的小概率事件以及贷款收益和损失

3、的不对称，造成了信用风险概率分布的偏离。市场价格的波动是以其期望为中心的，主要集中于相近的两侧，通常市场风险的收益分布相对来说是对称的，大致可以用正态分布曲线来描述。相比之下，信用风险的分布不是对称的，而是有偏的，收益分布曲线的一端向左下倾斜，并在左侧出现肥尾现象。这种特点是由于贷款信用违约风险造成的，即银行在贷款合约期限有较大的可能性收回贷款并获得事先约定的利润，但贷款一旦违约，则会使银行面临相对较大规模的损失，这种损失要比利息收益大很多。换句话说，贷款的收益是固定和有上限的，它的损失则是变化的和没有下限的。另一方面，银行不能从企业经营业绩中获得对等的收益，贷款的预期收益不会随企业经营业绩的

4、改善而增加，相反随着企业经营业绩的恶化，贷款的预期损失却会增加。,10,与市场风险相比，信用风险管理存在着信用悖论现象。理论上讲，当银行管理存在信用风险时应将投资分散化，多样化，防止信用风险集中。然而在实践中由于客户信用关系，区域行业信息优势以及银行贷款业务的规模效应，使得银行信用风险很难分散化。,11,由于信用资产的流动性较差，贷款等信用交易存在明显的信息不对称性以及贷款持有期长、违约事件频率少等原因，信用风险不像市场风险那样具有数据的可得性，这也导致了信用风险定价模型有效性检验的困难。正是由于信用风险具有这些特点，因而信用风险的衡量比市场风险的衡量困难得多，也成为造成信用风险的定价研究滞后

5、于市场风险量化研究原因。,12,四、贷款收益的计算,贷款定价是信贷管理过程中的一个重要环节包括根据对借款人信用风险和违约风险的判断以及贷款的费用和抵押担保等因素来对利率进行调整。 传统的资产收益法,13,四、贷款收益的计算,贷款的合约承诺收益 贷款利率 与贷款相关的所有费用 贷款的信用风险溢价 贷款的抵押担保 其他非价格条件（尤其是补偿余额和准备金要求） 补偿性余额（Compensating balances）是贷款中借方不能实际使用的部分,14,四、贷款收益的计算,某金融机构一笔贷款的利率定价： 基础利率=12%=L 风险溢价=2%=m L+m=12%+2%=14% 基本贷款利率（L）反映了

6、银行的边际资金成本，如商业票据利率，联邦基金利率或伦敦银行同业拆借利率（LIBOR）等；另外，它也反映了银行的优惠贷款利率（prime lending rate）。优惠利率通常用于对较长期贷款的定价，而联邦基金利率则通常用于短期贷款的定价。,15,四、贷款收益的计算,与贷款相关的直接间接费用： 1、收取f=0.125%的贷款发生费用。 2、要求b=10%的补偿性余额，作为无利息的活期存款。（不能立即用于支出的一部分贷款） 3、保留R=10%的法定准备金。（对补偿性余额也要收取法定准备金） 更高的费用、更高的补偿余额以及更多的抵押担保等，都可以弥补贷款信用风险。,16,这笔贷款的总收益率为K，每

7、借出一元的收入 F:直接费用，L：基础利率，M信用风险溢价 B:补偿余额，R存款准备金要求,17,假设某银行： 未来一笔贷款利率为14%（12%+2%） 收取0.125%的贷款启动费 要求借款人以非生息活期存款的形式持有10%的补偿余额 按存款额的10%在央行持有准备金 求利息收益？,18,19,特殊情况下:f=0,b=0 1+k=1+(L+m) 基础利率确定,信用风险溢价成了决定贷款收益的风险因素.,20,贷款预期收益 由于违约风险的存在，贷款的承诺收益可能会与贷款的预期收益和实际收益大不相同。 预期收益与承诺收益的关系： E(r)=p(1+k)-1 P是客户履约概率。违约风险一般都存在，因

8、此P1。这意味金融机构经营者必须(1)确定充足的风险溢价（m）；(2)认识到较高的风险溢价、费用和基础利率都会实际降低贷款偿还的概率（p）。 也就是K和P并非不相关。事实上在一定范围内它们可能是负相关的。金融机构因而需要从两方面考虑控制信用风险：价格(合同收益1+k)和贷款数量(信贷的可获性),21,一般情况下，控制零售贷款的信用风险更多从数量方面而不是从价格方面着手。,22,五、零售和批发贷款决策,零售贷款决策 在FI总体投资组合中占规模较小，而收集信息成本高，多是要么接受，要么否决。被接受者多是缴纳相同的利率，意味着信用风险溢价是相同的。 多是信用控制，而不是一定范围内的利率和价格浮动。

9、批发贷款决策 使用利率和数量来控制风险。 很高的契约利率实质上减少了金融机构的预期回报，因为高利率导致贷款流向高风险项目，从而加大了违约风险。,23,贷款预期收益率%,贷款合约承诺收益率%,24,六、信用风险的计量,是否能准确衡量违约可能性，在很大程度上取决于该金融机构所掌握的借款人财务信息量的多少 对于零售贷款，该类信息的大部分需要从内部或外部信用机构收集。对于批发贷款，该类信息来源于公开可获得的信息，如已公证的帐目表，股票和债券价格，分析家们的报告等等。 在本质上债券和贷款都是承诺在将来支付定期的固定或随指数调整的报酬的一份契约，并且在借款公司经营失败时，贷方和债券持有人都有比股东更优先的

10、请求权。同时，贷款和债券都含有契约条款（covenants）来限制或鼓励公司的各种行为，以保证偿本付息的可能性。,25,七、违约风险模型,可以使用多种不同的模型来评估违约风险。 模型并非相互排斥，可以使用一个以上的模型进行贷款定价和限额决策。 主要讨论三种模型： 定性模型 信用评分模型 新模型,26,定性模型 收集信息 收集到信息的数量取决于潜在的债务风险的大小与信息收集的成本。 进行决策的关键因素： 与借款人相关的信息 与市场相关的信息 依赖于主观判断，经常称作专家系统,27,借款人所特有的因素： 声誉 借款人的声誉包括该信贷申请人的借贷历史 杠杆比率 大量的债务，如债券和贷款提高了借款人的

11、利息费用以及其现金流量中用于偿债的比例。相对较低的杠杆比率可能不会严重影响到偿债的可能性 收入的不稳定性 收入的大幅度变动会提高了借款人在任何资本结构中无法按期偿本付息的可能性 抵押品,28,与市场相关的信息 商业周期 金融机构在评估借款人违约可能性时，一个很重要的因素是必须考虑经济正处于商业周期的哪一阶段 经济不景气时，生产的耐用消费品部门的公司，其业绩一般会比生产烟草和食品的非耐用消费品部门的公司差 利率水平 高利率预示着实行了紧缩的贷币政策。不仅筹资成本增高、筹资来源减少，而且高利率一般与高信用风险成正相关。高水平的利率会刺激借款人从事过量的风险活动，也只能鼓励风险较大的顾客前来借款,2

12、9,专家系统的不足 教材P236 专门人员 实施的效果很不稳定，主观性随意性和不一致性,30,信用评分模型 定量模型，通过运用所观察的有关借款人特征的资料来计算其违约概率的分数，或把借款人归入不同的违约风险等级中。 作用： 以量化形式确定哪些因素对于解释违约风险是重要的 分析这些因素的相对重要性； 改进违约风险的定价； 更好地辨别高风险贷款申请者； 更好地来计算出未来预期贷款损失而需的准备金。,31,主要好处： 贷款人不必使用更多的资源就可以较准确地预测出借款人的业绩。平均准确率为85%。使贷款人面临更少的违约和资产冲销。 必须确定反映借款人风险的客观指标和财务指标： 对消费贷款而言，客观特征

13、包括收入、资产、职业、年龄、职业和居住地 对于商业贷款，关键在于现金流信息和财务比率,32,Credit Rating Systems 对所有因素的全面考虑以及分析人员的经验，而不是数学建模。 外部评级与内部评级,33,外部评级 Moodys ,Standard & Poors,大公 信用评级是公司在相关风险因子基础上，对某个债务人偿付特定债务工具或其他债务能力的看法。 评级中，有的关注违约可能性，有的关注预期损失。 发行人评级，发行人债项评级,34,发行人评级 对手评级，公司信用评级和主权评级 对债务人债务偿付能力的总体评价 发行人债项评级 对单个授信项目进行评估，着眼于个别风险，考虑抵押、

14、担保等保全手段及授信期限。,35,36,37,线性概率模型和Logit模型 线性概率模型将以往的数据，例如财务比率，放入模型中说明以前贷款偿还的经验。用来说明过去偿付贷款表现的各因素的相对重要性，可以用来预测新贷款的还款概率p 旧贷款(i)分成两个观察组，即违约的(PDi=1)和没有违约的(PDi=0)。然后，用线性回归将这些观察值与有j个数据的一组原因变量(Xij)相联系，这些原因变量反映了第i个借款人的杠杆比率或收益之类的数量信息,38,j是我们所估计的第j个变量(杠杆比率)在解释过去偿还贷款上的重要性。 如果我们将这些估计值j与某一预期借款人的Xij相乘，就可以求出该借款人的PDi的期望

15、值，这个值可解释为该借款人的违约概率。 E(PDi)=(1-pi)=预期违约的概率，pi为偿还贷款的概率。,39,例如，假设有两个因素影响借款人过去的违约行为：杠杆比率（D/E）和销售额资产比率（S/A）。基于以前的违约经验，线性可能性模型可以估计成： PDi= 0.5（D/Ei）+ 0.1（S/Ai） 假设一个预期借款者的D/E=03，S/A=2.0。预期违约可能性（Zi）估计为： PDi = 0.5（0.3）+ 0.1（2.0）= 0.35 致命弱点：预测的违约可能性会落在01区间之外。Logit模型则把预期违约可能性限制在0和1之间，从而克服了线性可能性模型的弱点 F（Zi）=1/（1+

16、e-Zi）,40,线性判别式模型 Probit与Logit对PD进行预测，而判别式模型则根据借款人的观察特征值（Xj）将他们分入或高或低的潜在违约风险级别 E.I. Altman为美国公开交易制造业公司所做的判别式分析模型。Z是违约风险级别的总的衡量标准，Z是根据借款人不同的财务比率值(Xj)及其重要性权数得出的，重要性权数是由基于判别式分析模型得出的违约、非违约借款人的观察经验而得到的。 Altman的判别式函数如下所示： Z= 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5 Z的值越高，借款人的违约风险级别越低,41,42,X1 =营运资本/总资产比率 X2 = 保留盈余/总资产比率 X3 = 除息税前盈余/总资产比率 X4 = 净资产市场价值/长期负债的帐面价值比率 X5 = 销售额/总资产比率,43,假没一潜在的借款公司的金融比率值如下： X1=0.2 X2=0 X3=-0.20 X4=0.10 X5=2.0 X2等于0和X3为负数表明该公司在近期的收入