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1、第七章 信用风险的计量李子白 教授厦门大学经济学院金融系2024/7/201 第一节信用分析 o信用风险（credit risks ）是指债务人或交易对手不能正常履行合约所规定的义务或信用质量发生变化，影响金融工具价值，从而给债权人或金融工具持有者造成损失的可能性，通常也称为违约风险。o信用风险是银行业面对的最普遍的风险之一。o信息不对称及道德风险是形成信用风险的重要因素。信用风险具有明显的非系统性风险的特征，同时与借款人外部经济状况密切相关。2024/7/202o一、一、5C信用分析法（专家分析法）信用分析法（专家分析法）oCharacter（品德）；oCapacity（能力）；oCapit
2、al（资本）/Cash（现金）；oCollateral（担保）；oCondition（经济条件/环境）o银行特殊性：Customer relationships（客户关系）oControl（管制）2024/7/203o5Ps5Ps：oPersonalPersonal（借款人因素）；oPurposePurpose（借款用途）；oPaymentPayment（还款来源/偿还方式）；oProtectionProtection（保障因素）；oPerspectivePerspective（发展前景）o5Ws5Ws：oWhoWho；WhyWhy；WhenWhen；WhatWhat；HowHow2024/7
3、/204o二、贷款五级分类模型二、贷款五级分类模型二、贷款五级分类模型二、贷款五级分类模型o源于美国货币监理署（OCC）开发的信用评级系统。这种管制模型的目的主要在于评估贷款损失准备金的充分性。它由管理者根据对违约风险的感知程度，用很难量化的主观程序将贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。o这种方法以对借款人的现金流量、财务状况及影响还款能力的非财务因素的综合分析为分类基础，同时考虑借款人的还款意愿、贷款担保、贷款偿还的法律责任和银行信贷管理状况等因素。 2024/7/205o正常贷款正常贷款指借款人能够履行合同，没有足够理由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。o关注贷款关注贷款指尽管借款人目前
4、有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。o次级贷款次级贷款指借款人的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也可能会造成一定损失。2024/7/206 o可疑贷款可疑贷款指借款人无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也肯定要造成较大损失。o损失贷款损失贷款指在采取所有可能的措施或一切必要的法律程序之后，本息仍然无法收回，或只能收回极少部分。后三类贷款合称为不良贷款后三类贷款合称为不良贷款。o五级分类模型五级分类模型五级分类模型五级分类模型仅限于授信后的分类，没有实现风险的量化前置风险的量化前置。同时仅停留在对单笔贷款风险的测量评价上，没
5、有解决贷款组合整体信用风险的度量问题。2024/7/207o三、财务状况和现金流量分析财务状况和现金流量分析o1.财务报表分析o资产负债表、损益表分析o2.财务比率分析o四大类：盈利能力比率；效率比率（运营能力比率）；杠杆比率；流动比率。主要指标：销售毛（净）利率、存货周转率、应收账款周转率、资产负债率、流动比率、速动比率等o3.现金流量分析2024/7/208 第二节 信用评分模型o信用评分模型的基本原理信用评分模型的基本原理：以会计数据作为分析基础，试图在财务指标和违约概率财务指标和违约概率之间建立回归关系。模型根据经验或相关性分析，确定体现借款人信用风险特征或影响借款人信用状况的若干关键
6、的财务变量，模拟出特定形式的函数关系式，并依据历史数据分析，对各个变量赋予一定的权数，运用统计方法计算出借款人信用综合分值或违约的概率，并将其与函数关系式所规定的基准值基准值比较，据以确定借款人的违约风险的等级。2024/7/209o一、一、一、一、Z Z值模型值模型值模型值模型（Z Zscore modelscore model）o这是一种线性辨别式模型。线性辨别模型是一这是一种线性辨别式模型。线性辨别模型是一种种多变量多变量多变量多变量线性分析模型。它利用数理统计中的线性分析模型。它利用数理统计中的辨别分析技术，选择一组最能反映借款人财务辨别分析技术，选择一组最能反映借款人财务状况、对贷款
7、质量影响最大、最具预测和分析状况、对贷款质量影响最大、最具预测和分析价值的财务比率，通过回归分析等手段得出每价值的财务比率，通过回归分析等手段得出每一个比率对分析贷款质量的重要性（权重），一个比率对分析贷款质量的重要性（权重），从而对贷款申请人的信用风险作出评估。从而对贷款申请人的信用风险作出评估。oZ Z值模型分析法忽略了会计指标之外的其他风险值模型分析法忽略了会计指标之外的其他风险因素。因素。Z Z值的大小与企业信用风险值的大小与企业信用风险负相关负相关负相关负相关。2024/7/2010 oZ Z1.2X1.2X1 1+1.4X+1.4X2 2+3.3X+3.3X3 3+0.6X+0.6
8、X4 4+1.0X+1.0X5 5o指标变量指标变量Z Z是借款人违约风险等级的整体计算是借款人违约风险等级的整体计算值，它取决于值，它取决于借款人的多种财务比率的数值多种财务比率的数值（X Xj j）与这些比率的权重。）与这些比率的权重。oX X1 1营运资本营运资本/ /总资产总资产oX X2 2留存收益留存收益/ /总资产总资产oX X3 3息税前收益息税前收益/ /总总资产资产oX X4 4股本市值股本市值/ /总总负债的账面价值负债的账面价值oX X5 5销售销售收入收入/ /总总资产资产2024/7/2011o模型的分类规则：若Z2.99，表明借款人财务状况良好，发生破产的可能性较
9、小，Z值越高借款人违约风险的等级越低；当Z值1.81的借款人应被归入高违约风险类别，即企业存在着很大的破产风险；介于上限2.99及下限1.81之间的Z值无法直接判别，需要使用其他手段来测度企业的信用风险。 o模型的优点：方法应用简便、标准明确；预见性较好（在企业违约前一年有95%的预测正确率，违约前二年有82%的预测正确率）。2024/7/2012 oAltmanAltman与与HaldemanHaldeman和和NarayananNarayanan提出第二提出第二代代Z Z计分模型计分模型 ZETAZETA信用风险分析模型信用风险分析模型信用风险分析模型信用风险分析模型，它，它主要适用于公共
10、的或私有的非金融类公司。主要适用于公共的或私有的非金融类公司。o模型将考察的指标增加到七个：资产收益率指模型将考察的指标增加到七个：资产收益率指标（息税前利润标（息税前利润/ /总资产）；资产收益率的稳定总资产）；资产收益率的稳定性（其在性（其在5 51010年的变动趋势的标准差）；偿年的变动趋势的标准差）；偿债能力（息税前利润债能力（息税前利润/ /总利息支出）；盈利积累总利息支出）；盈利积累能力（留存收益能力（留存收益/ /总资产）；流动比率；资本化总资产）；流动比率；资本化程度指标（普通股程度指标（普通股/ /总资本）；规模指标（总资总资本）；规模指标（总资产的对数表示）。产的对数表示）
11、。 2024/7/2013o二、消费者信用评分模型消费者信用评分模型o模型的变量主要包括：个人收入、年龄、职业、资产状况、债务状况、与银行关系、扶养/赡养人口等。对各个变量规定相应的权数，它反映每个变量对借款人信用水平的相对重要程度。o各家银行的具体变量选择及其权重的确定都有不同，但都是利用经验数据，运用统计分析方法建立起来的，其要求都是可以在统计意义上将良好信用与不良信用风险区分开来。2024/7/2014 第三节 创新的信用风险计量模型o1994年KMV开发的信用监测模型信用监测模型信用监测模型信用监测模型；oJ.P.摩根为首的几家国际大银行1997年开发的Credit Metrics（信
12、用矩阵模型）；o瑞士信贷第一波士顿（credit suisse first boston，CSFB）于1997年提出的 Credit Risk+模型模型（信用风险附加模型）；o由Wilson在1997年开发的，因其受到麦肯锡（Mckinsey）公司大力推广的 Credit Portfolio ViewTM 模型，又被称为麦肯锡模型。o毕马威（KPMG）提出的 Loan Analysis System。2024/7/2015 o根据模型对信用损失的不同定义，可以将模型根据模型对信用损失的不同定义，可以将模型分为两类：分为两类：o以贷款的市场价值变化为基础计算的风险价值以贷款的市场价值变化为基础计
13、算的风险价值模型称为模型称为盯市模型盯市模型盯市模型盯市模型（Mark-to-MarketMark-to-Market，MTMMTM）o集中于预测违约损失的风险价值模型称为集中于预测违约损失的风险价值模型称为违约违约违约违约模型模型模型模型（Default ModelDefault Model， DMDM）；o盯市模型在计算贷款价值的损失和收益中既考盯市模型在计算贷款价值的损失和收益中既考虑了违约因素，又考虑了贷款信用等级上升或虑了违约因素，又考虑了贷款信用等级上升或下降以及由此而发生的信用价差变化等因素。下降以及由此而发生的信用价差变化等因素。o违约模型只考虑了两种状态即违约或不违约。违约模
14、型只考虑了两种状态即违约或不违约。2024/7/2016 o一、信用矩阵模型一、信用矩阵模型一、信用矩阵模型一、信用矩阵模型（Credit MetricsCredit Metrics）o信用矩阵旨在提供一个进行风险估值（信用矩阵旨在提供一个进行风险估值（Value Value at riskat risk，VARVAR）的框架，它以信用评级为基础，）的框架，它以信用评级为基础，并判定信用评级有效，根据债务人信用质量、并判定信用评级有效，根据债务人信用质量、违约情况、信用评级的升降变化导致的价值波违约情况、信用评级的升降变化导致的价值波动，用于预测或计算某项贷款或贷款组合在一动，用于预测或计算某
15、项贷款或贷款组合在一个给定时间内的价值下降或损失的概率。个给定时间内的价值下降或损失的概率。o信用矩阵分析的方法就是计算每一项资产风险信用矩阵分析的方法就是计算每一项资产风险暴露程度以及由于评级升降和违约对价值变化暴露程度以及由于评级升降和违约对价值变化影响和相关性。影响和相关性。2024/7/2017o非交易性资产既不能直接观测到其市场价值非交易性资产既不能直接观测到其市场价值（P P），也不能观测到资产（贷款）价值在所观），也不能观测到资产（贷款）价值在所观测期间内的波动性或标准差测期间内的波动性或标准差 。因此，信用矩。因此，信用矩阵利用：（阵利用：（1 1）可得到的借款人的信用评级；）
16、可得到的借款人的信用评级；（2 2）下一年里信用评级发生变化的概率（等级）下一年里信用评级发生变化的概率（等级转移矩阵）；（转移矩阵）；（3 3）违约贷款的回收率；（）违约贷款的回收率；（4 4）贷款或债券市场上的信用价差和收益率，就可贷款或债券市场上的信用价差和收益率，就可能为任何非交易性资产计算出一组假想的能为任何非交易性资产计算出一组假想的P P和波和波动性，并据此计算出某项贷款或贷款组合的动性，并据此计算出某项贷款或贷款组合的VARVAR值。值。2024/7/2018o模型的应用分为几个步骤： o（1）确定组合中各种信用工具当前信用等级；o（2）计算借款人信用评级的变化概率，由此得，由
17、此得到等级转移矩阵等级转移矩阵等级转移矩阵等级转移矩阵。 Credit Metrics模型在衡量信用风险时，考虑了借款人信用等级下降所造成的信贷资产贬值风险。通过公司信用等级的历史数据库，计算信用风险等级转移矩阵，并得到各公司的信用评级变化风险。2024/7/2019 o（3）预测信用评级变化后的信贷资产价值。信用等级的变动将导致信用风险溢价或折价溢价或折价，由此会改变当前折现率折现率，进而影响未来贷款偿还现金流的现值。根据各种信用评级变动的可能性和信用评级变动后的贷款价值，可以得到信贷资产价值的概率分布情况。 o（4）根据概率分布求出未来时间点上资产的期望价值（各种可能价值的概率加权平均值）
18、，并按照正态分布假设计算特定置信水平下该信贷资产最大的损失（即VAR值）。 2024/7/2020o模型的特点：（模型的特点：（1 1）信用风险直接源于借款人的）信用风险直接源于借款人的信用等级的变化；（信用等级的变化；（2 2）不同信用等级的信用工）不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，信用等级的变化会使信具有不同的市场价值，信用等级的变化会使信用工具价值的变化而相应的变化。根据等级转用工具价值的变化而相应的变化。根据等级转移矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率移矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，以及根据不同信用等级下给定的贴现率分布，以及根据不同信用等级下给定的贴现率计算出该
19、信用工具在各信用等级上的市场价值，计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值，从而得到该信用工具市场价值在不同的信用风从而得到该信用工具市场价值在不同的信用风险状态下的概率分布；（险状态下的概率分布；（3 3）它是从资产组合而）它是从资产组合而不是单一资产的角度来看待信用风险。不是单一资产的角度来看待信用风险。2024/7/2021 oCredit Metrics模型的运用必须以建立完善的信用评级制度及信用评级数据库为基础条件。模型运用存在的问题是企业信用风险评级数据库的获取比较困难，计算评级转移矩阵的工作量非常巨大。银行往往需要借助于国际信用评级公司来评估信用风险，成本较高、独立性较差。oCr
20、edit Metrics模型假定信用资产价值服从正态分布、且固定不变，与实际情况并不相符。2024/7/2022o二、信用监测模型二、信用监测模型二、信用监测模型二、信用监测模型（Credit Monitor ModelCredit Monitor Model，简称简称KMVKMV模型）模型）oKMVKMV模型是一种以模型是一种以Black-ScholesBlack-Scholes期权定价理期权定价理论为基础的违约预测模型。它以企业在资本市论为基础的违约预测模型。它以企业在资本市场上的价值、企业的资本结构为基础，通过场上的价值、企业的资本结构为基础，通过MertonMerton模型度量信用风险
21、大小，而与信用等模型度量信用风险大小，而与信用等级无关。级无关。o有风险贷款的价值（违约选择权的价值）与股有风险贷款的价值（违约选择权的价值）与股票卖出期权估值模型一样，也取决于票卖出期权估值模型一样，也取决于5 5个相似个相似的变量的价值，以一般的形式表示为：的变量的价值，以一般的形式表示为：2024/7/2023 o一种股票的一份看跌期权的价值一种股票的一份看跌期权的价值 o一项风险贷款违约选择权的价值一项风险贷款违约选择权的价值 oS S股票的价格；股票的价格；X X股票期权的执行价格；股票期权的执行价格；r r短期利率；短期利率；A A企业资产的市场价值；企业资产的市场价值；B B企业
22、的债务的价值；企业的债务的价值；o 和和 分别是企业股权价值和资产市场价值的分别是企业股权价值和资产市场价值的波动性；波动性； 看跌期权的到期日或贷款的时间看跌期权的到期日或贷款的时间限度（违约的时限）；变量上方的短杠表示它限度（违约的时限）；变量上方的短杠表示它是可以直接观察到的。是可以直接观察到的。2024/7/2024oKMVKMV模型利用期权定价模型（模型利用期权定价模型（OPMOPM）计算违约）计算违约概率。为了解出上式中的两个未知变量概率。为了解出上式中的两个未知变量A A及其及其波动性波动性 ，该模型利用了两种理论上的关系：，该模型利用了两种理论上的关系：（1 1）企业股权的市场
23、价值与其资产市场价值的）企业股权的市场价值与其资产市场价值的结构性关系；（结构性关系；（2 2）企业资产价值的波动性和企）企业资产价值的波动性和企业股权价值的波动性之间的关系。业股权价值的波动性之间的关系。o有三个要素决定了一个企业的违约概率：有三个要素决定了一个企业的违约概率：o（1 1）企业资产的市场价值；）企业资产的市场价值；o（2 2）资产风险（反映企业资产价值的波动性）资产风险（反映企业资产价值的波动性）o（3 3）财务杠杆。）财务杠杆。2024/7/2025o模型的关键是计算预期违约概率预期违约概率（expected default frequency，EDF）。这里的“违约”被定
24、义为在企业的市场价值（可用企业资产价值表示）等于企业的负债时发生，因为此时该企业即使将所有资产出售也不能清偿全部债务。基于这一“违约”的认识，企业的市场价值或资产价值的违约触发点DPTDPT被设定为与企业负债水平相等的企业资产价值。EDF就是根据企业资产价值的波动性来衡量企业当前的市场价值降低到违约触发点的概率。 2024/7/2026 EDFEDF是建立在是建立在是建立在是建立在违约距离违约距离违约距离违约距离DDDD的基础上。的基础上。的基础上。的基础上。 计算计算DDDD： DD = DD = DDDD（distance to defaultdistance to default）为违约
25、距离，它）为违约距离，它是一年后预期资产价值是一年后预期资产价值E E（V V1 1）和违约点）和违约点DPTDPT之间的距离；之间的距离； 表示将来资产收益的标准差。表示将来资产收益的标准差。违约点违约点DPTDPT ：DPT=STD+1/2 LTDDPT=STD+1/2 LTD STD STD为短期债务，为短期债务，LTDLTD为长期债务。为长期债务。 KMV KMV公司并不认为只有当公司资不抵债时才选择违约，而是通过统计分析设定一个违约的临界值：发现当公公司并不认为只有当公司资不抵债时才选择违约，而是通过统计分析设定一个违约的临界值：发现当公司资产价值等于短期负债加上长期负债的二分之一时
26、违约频率会非常频繁。司资产价值等于短期负债加上长期负债的二分之一时违约频率会非常频繁。 2024/7/2027oEDF是KMV模型对于信用风险最终的、最直观的衡量标准。由于在实证中假定公司资产价值 VA符合正态分布并不合理，因此KMV公司根据美国市场的历史数据，通过观察特定违约距离上的公司集合，在一年内，有多少比例的公司最终违约来衡量违约概率。o这个违约比例也被称为经验违约概率：对于M家初始资产价值与违约点DPT T距离为2个标准差（即违约距离是2）的公司来说，如果有N家在一年内破产，那么其经验违约概率就是N/M。 2024/7/2028 o例如，一家企业当前的资产价值一家企业当前的资产价值V
27、 V0 0 =1000=1000，每年资产净预期增长为每年资产净预期增长为20%20%，一年后预期资产，一年后预期资产价值价值V V0 0 （1.21.2）=1200=1200，每年资产波动性，每年资产波动性=100=100，违约点，违约点800800，则，则oDD=DD=（12001200800800）/100=4 /100=4 o假设一个时点上的假设一个时点上的DDDD为为4 4的企业有的企业有50005000家，一家，一年后有年后有2020家违约，则违约概率家违约，则违约概率oEDF=20/5000=0.004=0.4%EDF=20/5000=0.004=0.4%。2024/7/2029
28、 违约距离与经验违约概率的对应关系违约距离与经验违约概率的对应关系 o资料来源：安东尼.桑德斯著.信用风险度量：风险估值的新方法与其他范式.2001 EDF0EDF分布曲线DD0.6%1232024/7/2030oKMVKMV模型的优点模型的优点模型的优点模型的优点：o（1 1）可以充分利用资本市场的信息，对公开上）可以充分利用资本市场的信息，对公开上市的公司进行信用风险的量化分析；市的公司进行信用风险的量化分析；o（2 2）模型使用的数据来自股票市场的资料，更）模型使用的数据来自股票市场的资料，更能够反映企业当前的信用状况，具有前瞻性，能够反映企业当前的信用状况，具有前瞻性，预测能力更强、更
29、及时准确；能够避免以会计预测能力更强、更及时准确；能够避免以会计指标为数据来源的模型的预测滞后性。指标为数据来源的模型的预测滞后性。 o（3 3）建立在公司财务理论和期权理论基础上，）建立在公司财务理论和期权理论基础上，具有很强的理论基础做依托。具有很强的理论基础做依托。2024/7/2031 oKMVKMV模型的局限性模型的局限性模型的局限性模型的局限性：o（1 1）使用范围主要是上市公司；）使用范围主要是上市公司；o（2 2）模型假设公司的资产价值服从正态分布，）模型假设公司的资产价值服从正态分布，而实际上企业的资产价值一般会呈现非正态的而实际上企业的资产价值一般会呈现非正态的统计特征统计
30、特征 ，与其肥尾的实际分布情况不符。，与其肥尾的实际分布情况不符。 o（3 3）模型缺少对债务具体条件和特征的细分，）模型缺少对债务具体条件和特征的细分，不能区分债务的不同类型（例如担保、偿还优不能区分债务的不同类型（例如担保、偿还优先顺序等类型），将影响对违约点估计的准确先顺序等类型），将影响对违约点估计的准确性。性。 2024/7/2032 谢谢 谢！谢！ Thank you very much!2024/7/2033赠送精美图标1、字体安装与设置、字体安装与设置如果您对PPT模板中的字体风格不满意，可进行批量替换，一次性更改各页面字体。1.在“开始”选项卡中，点击“替换”按钮右侧箭头，选
31、择“替换字体”。（如下图）2.在图“替换”下拉列表中选择要更改字体。（如下图）3.在“替换为”下拉列表中选择替换字体。4.点击“替换”按钮，完成。352、替换模板中的图片、替换模板中的图片模板中的图片展示页面，您可以根据需要替换这些图片，下面介绍两种替换方法。方法一：更改图片方法一：更改图片1.选中模版中的图片（有些图片与其他对象进行了组合，选择时一定要选中图片本身，而不是组合）。2.单击鼠标右键，选择“更改图片”，选择要替换的图片。（如下图）注意：注意：为防止替换图片发生变形，请使用与原图长宽比例相同的图片。35PPT放映设置PPT放映场合不同，放映的要求也不同，下面将例举几种常用的放映设置
32、方式。让让PPT停止自动播放停止自动播放1. 单击”幻灯片放映”选项卡，去除“使用计时”选项即可。让让PPT进行循环播放进行循环播放1.单击”幻灯片放映”选项卡中的“设置幻灯片放映”，在弹出对话框中勾选“循环放映，按ESC键终止”。36赠送精美图标1、字体安装与设置、字体安装与设置如果您对PPT模板中的字体风格不满意，可进行批量替换，一次性更改各页面字体。1.在“开始”选项卡中，点击“替换”按钮右侧箭头，选择“替换字体”。（如下图）2.在图“替换”下拉列表中选择要更改字体。（如下图）3.在“替换为”下拉列表中选择替换字体。4.点击“替换”按钮，完成。382、替换模板中的图片、替换模板中的图片模
33、板中的图片展示页面，您可以根据需要替换这些图片，下面介绍两种替换方法。方法一：更改图片方法一：更改图片1.选中模版中的图片（有些图片与其他对象进行了组合，选择时一定要选中图片本身，而不是组合）。2.单击鼠标右键，选择“更改图片”，选择要替换的图片。（如下图）注意：注意：为防止替换图片发生变形，请使用与原图长宽比例相同的图片。38PPT放映设置PPT放映场合不同，放映的要求也不同，下面将例举几种常用的放映设置方式。让让PPT停止自动播放停止自动播放1. 单击”幻灯片放映”选项卡，去除“使用计时”选项即可。让让PPT进行循环播放进行循环播放1.单击”幻灯片放映”选项卡中的“设置幻灯片放映”，在弹出对话框中勾选“循环放映，按ESC键终止”。39
