2013銀行從業(yè)資格考試風險管理重難點：信用風險計量

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　　一、客戶信用評級

　　概念：商業(yè)銀行對客戶償債能力和償債意愿的計量和評價，反映客戶違約風險的大小?？蛻粼u級的評價主體是商業(yè)銀行，評價目標是客戶違約風險，評價結(jié)果是信用等級和違約概率(PD)。

　　符合巴塞爾新資本協(xié)議要求的客戶評級必須具有兩大功能：

　　一是能夠有效區(qū)分違約客戶，即不同信用等級的客戶違約風險隨信用等級的下降而呈加速上升的趨勢;

　　二是能夠準確量化客戶違約風險，即能夠估計各信用等級的違約概率，并將估計的違約概率與實際違約頻率的誤差控制在一定范圍內(nèi)。

　　(1)違約：

　　定義：根據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議的定義，當下列一項或多項事件發(fā)生時，債務人即被視為違約：

　　債務人對于商業(yè)銀行的實質(zhì)性信貸債務逾期 90 天以上。若債務超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額，各項透支將被視為逾期。

　　商業(yè)銀行認定，除非采取變現(xiàn)抵質(zhì)押品等追索措施，債務人可能無法全額償還對商業(yè)銀行的債務。

　　如果某債務人被認定為違約，銀行應對債務人所有關(guān)聯(lián)債務人的評級進行檢查，評估其償還債務的能力。是否對關(guān)聯(lián)債務人實行交叉違約認定，取決于關(guān)聯(lián)債務人在經(jīng)濟上的相互依賴和一體化程度。

　　銀行內(nèi)部評級政策應明確對企業(yè)集團的評級方法，并確保一致的實施：如果內(nèi)部評級基于整個企業(yè)集團，并依據(jù)企業(yè)集團評級進行授信，集團內(nèi)任一債務人違約應被視為集團內(nèi)所有債務人違約的觸發(fā)條件。如果內(nèi)部評級基于單個企業(yè)而不是企業(yè)集團，集團內(nèi)任一企業(yè)不必然導致其他債務人違約，銀行應及時審查該企業(yè)的關(guān)聯(lián)債務人的評級，據(jù)此決定是否調(diào)整其評級。

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　　(2)違約概率

　　定義：借款人在未來一定時期內(nèi)發(fā)生違約的可能性。在巴塞爾新資本協(xié)議中，違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評級 1 年期違約概率與 0.03 %中的較高者，巴塞爾委員會設(shè)定0.03 %的下限是為了給風險權(quán)重設(shè)定下限，也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗小概率事件時所面臨的困難。計算違約概率的 1 年期限與財務報表周期以及內(nèi)部評級的最短時間完全一致，使監(jiān)管當局在推行內(nèi)部評級法時保持更高的一致性，而基于貸款期限就無法做到這一點。違約概率是實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行需要準確估計的重要風險要素，無論商業(yè)銀行是采用內(nèi)部評級法初級法還是內(nèi)部評級法高級法，都必須按照監(jiān)管要求估計違約概率。

　　違約概率的估計包括兩個層面：一是單一借款人的違約概率;二是某一信用等級所有借款人的違約概率。巴塞爾新資本協(xié)議要求實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行估計其各信用等級借款人所對應的違約概率，常用方法有內(nèi)部違約經(jīng)驗、映射外部數(shù)據(jù)和統(tǒng)計違約模型等與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一致的技術(shù)估計平均違約概率。

　　內(nèi)部違約經(jīng)驗。銀行可使用內(nèi)部違約經(jīng)驗估計違約概率，前提是證明估計的違約概率反映了授信標準以及生成數(shù)據(jù)的評級體系和當前評級體系的差異。在數(shù)據(jù)有限或授信標準、評級體系發(fā)生變化的情況下，銀行應留出保守的、較大的調(diào)整余地。如果采用多家銀行匯集的數(shù)據(jù)，需證明風險暴露池中其他銀行的內(nèi)部評級體系和標準能夠與本行比較。

　　映射外部數(shù)據(jù)。銀行可將內(nèi)部評級映射到外部信用評級機構(gòu)或類似機構(gòu)的評級，將外部評級的違約概率作為內(nèi)部評級的違約概率。評級映射應建立在內(nèi)部評級標準與外部機構(gòu)評級標準可比，并且對同樣的債務人內(nèi)部評級和外部評級可相互比較的基礎(chǔ)上。銀行應避免映射方法或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在偏差和不一致的情況，所使用的外部評級量化風險數(shù)據(jù)應針對債務人的違約風險，而不反映債項的特征。

　　統(tǒng)計違約模型。對任一級別的債務人，銀行可以使用違約概率預測模型得到的每個債務人違約概率的簡單平均值作為該級別的違約概率。

　　違約概率和違約頻率的區(qū)別：事前和事后的區(qū)別。

　　假設(shè)商業(yè)銀行當年將100個客戶的信用等級評為BB級，該評級對應的平均違約概率為1%;第二年觀察這組客戶，發(fā)現(xiàn)有2個客戶違約，則2ㄍ100×100%=2%就是違約頻率?？梢?，違約頻率是事后檢查的結(jié)果，而違約概率是分析模型作出的事前預測，二者存在本質(zhì)的區(qū)別。違約頻率可用于對信用風險計量模型的事后檢驗，但不能作為內(nèi)部評級的直接依據(jù)。違約概率和違約頻率通常情況下是不相等的，兩者之間的對比分析是事后檢驗的一項重要內(nèi)容。

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　　2.客戶信用評級的發(fā)展

　　從國際銀行業(yè)的發(fā)展歷程來看，商業(yè)銀行客戶信用評級大致經(jīng)歷了老師判斷法、信用評分法、違約概率模型分析三個主要發(fā)展階段。

　　(1)老師判斷法：是商業(yè)銀行在長期經(jīng)營信貸業(yè)務、承擔信用風險過程中逐步發(fā)展并完善起來的傳統(tǒng)信用分析方法。老師系統(tǒng)是依賴高級信貸人員和信貸老師自身的專業(yè)知識、技能和豐富經(jīng)驗，運用各種專業(yè)性分析工具，在分析評價各種關(guān)鍵要素基礎(chǔ)上依據(jù)主觀判斷來綜合評定信用風險的分析系統(tǒng)。一般而言，老師系統(tǒng)在分析信用風險時主要考慮兩方面因素：與借款人有關(guān)的因素、與市場有關(guān)的因素。

　?、倥c借款人有關(guān)的因素：

　　聲譽：借款人的聲譽是在其與商業(yè)銀行的歷史借貸關(guān)系中反映出來的，如果該借款人過去總能及時、全額地償還本金與利息，那么他就具有良好的聲譽，也就能較容易或以較低的價格從商業(yè)銀行獲得貸款。

　　杠桿：借款人的杠桿或資本結(jié)構(gòu)，即資產(chǎn)負債比率對借款人違約概率影響較大。杠桿比率較高的借款人相比杠桿比率較低的借款人，其未來面臨還本付息的壓力要大得多，其違約概率也就會高很多。如果貸款給杠桿比率較高的借款人。商業(yè)銀行就會相應提高風險溢價。

　　收益波動性：如果未來面臨同樣的本息還款要求，在期望收益相等的條件下，收益波動性高的企業(yè)更容易違約，信用風險較大。因此，對于處于成長期的企業(yè)或高科技企業(yè)而言，由于其收益波動性較大，商業(yè)銀行貸款往往非常謹慎，即使貸款，其利率也會較高。

　?、谂c市場有關(guān)的因素：

　　經(jīng)濟周期：經(jīng)濟周期對于評價借款人的違約風險有著重要的意義。

　　宏觀經(jīng)濟政策：對行業(yè)信用風險分析具有重要作用。

　　利率水平：高利率水平表示中央銀行正在實施緊縮的貨幣政策。

　　常用的老師系統(tǒng)：

　　5Cs：品德、資本、還款能力、抵押、經(jīng)營環(huán)境。

　　5Ps：個人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素、企業(yè)前景因素。

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　　(2)信用評分法

　　信用評分模型是一種傳統(tǒng)的信用風險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數(shù)值(得分)來代表債務人的信用風險。并將借款人歸類于不同的風險等級。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產(chǎn)年齡、職業(yè)以及居住地等;對法人客戶而言，包括現(xiàn)金流量、財務比率等。(定量與定性因素，定量主要是財務數(shù)據(jù)，定性如對行業(yè)的判斷、客戶在行業(yè)中的定位、企業(yè)經(jīng)營管理層)

　　信用評分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。目前，應用最廣泛的信用評分模型有：線性概率模型、Logit 模型、Probit模型和線性辨別模型。

　　信用評分模型的局限性：

　　信用評分模型是建立在對歷史數(shù)據(jù)(而非當前市場數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ)，因此是一種向后看的模型。

　　信用評分模型對借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當高，商業(yè)銀行需要相當長的時間才能建立起一個包括大多數(shù)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。

　　信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險水平的分數(shù)，卻無法提供客戶違約概率的準確數(shù)值，而后者往往是信用風險管理最為關(guān)注的。

　　(3)違約概率模型

　　對歷史數(shù)據(jù)要求更高;需要建立一致、明確的違約定義;積累五年數(shù)據(jù)

　　3.違約概率模型

　　(1)RiSkCalc模型

　　RiSkCalc模型是在傳統(tǒng)信用評分技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種是適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經(jīng)過適當變換后運用Logit/Probit回歸技術(shù)預測客戶的違約概率。

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　　(2)KMV的Ccredit Monito模型

　　KMV的Ccredit Monito模型是一種適用于上市公司的違約概率模型，其核心在于把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系視為期權(quán)買賣關(guān)系。企業(yè)向銀行借款相當于持有一個基于企業(yè)資產(chǎn)價值的看漲期權(quán)。

　　(3)KPMG風險中性定價模型

　　風險中性定價理論的核心思想是假設(shè)金融市場中的每個參與者都是風險中立者，不論是高風險資產(chǎn)、低風險資產(chǎn)或無風險資產(chǎn)，只要資產(chǎn)的期望收益是相等的，市場參與者對其的接受態(tài)度就是一致的。

　　根據(jù)風險中性定價原理，無風險資產(chǎn)的預期收益與不同等級風險資產(chǎn)的預期收益是相等的，即

　　P1(1+K1)+(1-P1)×(1+K1)×=1+i1

　　其中， P1為期限1年的風險資產(chǎn)的非違約概率，(1- P1)即其違約概率;K1為風險資產(chǎn)的承諾利息; 為風險資產(chǎn)的回收率，等于“1-違約損失率”;i1為期限1年的風險資產(chǎn)的收益率。

　　(4)死亡率模型

　　死亡率模型是根據(jù)風險資產(chǎn)的歷史違約數(shù)據(jù)，計算在未來一定持有期內(nèi)不同信用等級的客戶/債項的違約概率(即死亡率)。通常分為邊際死亡率和累計死亡率。

　　例如：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析得知，商業(yè)銀行某信用等級的債務人在獲得貸款后的第1年、第2年、第3年出現(xiàn)違約的概率(即邊際死亡率)分別為1%、2%、3%.則根據(jù)死亡率模型，該信用等級的債務人能夠在3年到期后將本息全部歸還的概率[貸款存活率(SR)]為：

　　(1-1%)×(1-2%)×(1-3%)=94.1%

　　上述結(jié)果也意味著該信用等級的債務人在3年期間可能出現(xiàn)違約的概率(即累計死亡率)

　　為：1-94.1%=5.9%

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　　二、債項評級

　　定義：針對交易本身的特定風險進行計量和評價，反映客戶違約后的債項損失大小。

　　關(guān)鍵因素：抵押、優(yōu)先性、產(chǎn)品類別、地區(qū)、行業(yè)等。

　　客戶信用評級與債項評級是反映信用風險水平的兩個維度，客戶信用評級主要針對交易主體，其等級主要由債務人的信用水平?jīng)Q定;而債項評級是在假設(shè)客戶已經(jīng)違約的情況下，針對每筆債項本身的特點預測債項可能的損失率。

　　一個債務人只能有一個客戶信用評級，而同一債權(quán)的不同交易可能會有不同的債項評級。

　　(一)違約風險暴露(EAD)

　　定義：債務人違約時期表內(nèi)和表外項目的風險暴露總額，包括已使用的授信余額、應收未收利息、未使用授信額度的預期提取數(shù)量以及可能發(fā)生的費用。已違約時，EAD為其違約時的賬面價值;尚未違約，EAD對于表內(nèi)項目為債務賬面價值，對于表外項目為已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額

　　☆ 公司風險暴露：注意專業(yè)貸款

　　公司風險暴露是指銀行對公司、合伙企業(yè)和獨資企業(yè)及其他非自然人的債權(quán)，但不包括對主權(quán)、金融機構(gòu)和納入零售風險暴露的企業(yè)客戶的債權(quán)。

　　公司風險暴露分類

　　零售風險暴露：注意其他風險暴露(微型企業(yè))

　　零售風險暴露需同時具有如下特征：債務人是一個或幾個自然人;筆數(shù)多，單筆金額小;按照組合方式進行管理。

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　　零售風險暴露分類

　　其他主要風險暴露：主權(quán)風險暴露、金融機構(gòu)風險暴露、股權(quán)風險暴露、其他風險暴露(資本證券化風險暴露)

　　資本證券化風險暴露是指銀行在參與資產(chǎn)證券化交易過程中形成的信用風險暴露。資本證券化風險暴露包括但不限于：銀行持有資產(chǎn)支持證券、提供信用增級、流動性支持、開展利率互換、貨幣互換或信用衍生工具以及進行分檔次抵補的擔保形成的風險暴露。

　　(二)違約損失率(LGD)

　　定義：某一債項違約導致的損失金額占該違約債項風險暴露的比例，即損失占風險暴露總額的百分比(損失的嚴重程度，LGD=1-回收率)

　　意義：反映銀行實際承擔的風險、鼓勵風險緩釋技術(shù)(擔保、抵押等)

　　影響因素：項目因素、公司因素、行業(yè)因素、地區(qū)因素、宏觀經(jīng)濟周期因素(根據(jù)對穆迪評級公司債券數(shù)據(jù)的研究，經(jīng)濟蕭條時期的債務回收率要比經(jīng)濟擴張時期的回收率低1/3;而且，經(jīng)濟體系中的總體違約率代表經(jīng)濟的周期性變化與回收率呈負相關(guān)。)。

　　違約損失率估計應以歷史清償率為基礎(chǔ)。

　　違約損失率估計應基于經(jīng)濟損失。

　　(1)直接損失或成本是指能夠歸結(jié)到某筆具體債項的損失或成本;

　　(2)間接損失或成本是指因管理或清收違約債項產(chǎn)生的但不能歸結(jié)到某一筆具體債項的損失或成本，應采用合理方式分攤間接損失或成本。

　　(3)應將違約債項的回收金額折現(xiàn)到違約時點，以真實反映經(jīng)濟損失，折現(xiàn)率需要反映清收期間持有違約債項的成本。

　　計算方法：市場價值法、回收現(xiàn)金流法

　　(1)市場價值法。通過市場上類似資產(chǎn)的信用價差和違約概率推算違約損失率。

　　(2)回收現(xiàn)金流法。根據(jù)違約歷史清收情況，預測違約貸款在清收過程中的現(xiàn)金流，并計算出LGD，即LGD=1-回收率=1-(回收金額-回收成本)/違約風險暴露。

　　計量違約損失率應當注意：由于不同種類的借款人個體差異很大，加上樣本數(shù)據(jù)的來源較多，所有關(guān)于回收率方面的經(jīng)濟研究結(jié)果都是示意性的;對于存在抵押品的債務，在估計違約損失率時，必須考慮到抵押品的風險緩釋效應，將有抵押品的未獲抵押的風險暴露分開處理。

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　　三、信用風險組合的計量

　　(一)違約相關(guān)性

　　違約的發(fā)生主要基于以下原因：債務人自身因素，如經(jīng)營管理不善、出現(xiàn)重大項目失敗等;債務人所在行業(yè)或區(qū)域因素，如整個行業(yè)受到原材料價格上漲的沖擊，或某一地區(qū)發(fā)生重大事件;宏觀經(jīng)濟因素，如GDP增長放緩、貸款利率上升、貨幣升值等。其中，行業(yè)或區(qū)域因素將同時影響同一行業(yè)或地區(qū)所有債務人違約的可能性，而宏觀經(jīng)濟因素將導致不同行業(yè)之間的違約相關(guān)性。因此在計量單個債務人的違約概率和違約損失率之后，還應當在組合層面計量不同債務人或不同債項之間的相關(guān)性。

　　(二)信用風險組合計量模型

　　由于存在風險分散化效應，投資組合的整體風險小于等于其所包含的單一資產(chǎn)風險的簡單加總。

　　目前，國際上應用比較廣泛的信用風險組合模型包括Gredit Metrics模型、Gredit Portfolio View模型、Gredit Risk+模型等。

　　(1)Gredit Metrics模型。本質(zhì)上是一個VaR模型，目的是為了計算出在一定的置信水平下，一個信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。

　　(2)Gredit Portfolio View模型。Gredit Portfolio View模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Gredit Portfolio View模型可以看做是Gredit Metrics模型的一個補充。

　　(3)Gredit Risk+模型。Gredit Risk+模型是根據(jù)針對火險的財險精算原理，對貸款組合違約率進行分析，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。

　　Gredit Risk+模型認為，貸款組合中不同類型的貸款同時違約的概率是很小的且相互獨立，因此貸款組合的違約率服從泊松分布。組合的損失分布會隨組合中貸款筆數(shù)的增加而更加接近于正態(tài)分布。