在消費信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用龍海明

1、第 23 卷 第 20 期2002 年月財經(jīng)理論與實踐 ( 雙)Vol 23 No20THE T HEORY AND PRACT ICE OF FINANCE AND ECONOM ICSNov 2002·金融與保險·VaR 在消費信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用龍海明黃衛(wèi) ( 湖南大學(xué) 金融學(xué)院, 湖南 長沙 410079)摘要: 隨著我國消費信貸的發(fā)展, 如何提高消費信貸風(fēng)險管理的技術(shù)水平將成為我國商業(yè)在發(fā)展消費信貸業(yè)務(wù)過程中所的首要問題。V aR 方法以概率論為基礎(chǔ), 運用現(xiàn)代統(tǒng)計方法, 對金融資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值進行評估。J. P 摩根“信用度量方法”通過借款人信用狀態(tài)的變

2、遷( 信用評級轉(zhuǎn)移矩陣) 來評估單項資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值, 因而和傳統(tǒng)信用風(fēng)險管理方法相比, V aR 方法更具科學(xué)性和適用性。本文通過一個實例探討了基于 J. P 摩根信用度量方法”之上的 V aR 方法在消費信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用, 為商業(yè)消費信貸風(fēng)險管理提供了一個新的思路和相應(yīng)的政策建議。: V aR; 消費信貸; 風(fēng)險管理; 信用度量方法號: F 830. 589文獻標(biāo)識碼: A文章編號: 1003 7217( 2002) 06 0019 06或消費信貸供給不足的問題; 另一方面, 一旦作出一、問題的提出消費信貸的決策, 商業(yè)就只能信貸資產(chǎn)到期滿, 無為地地持有消費1998 年以來,

3、 隨著我國宏觀、金融形勢的資產(chǎn)負(fù)債狀況隨變化, 消費信貸步入快速增長軌道。據(jù)資料統(tǒng)計, 截至 2001 年末, 我國消費信貸余額為 6990 億元, 比1997 年末增加 6818 億元, 增長40 倍; 消費信貸余著信貸消費者信用狀況的變化或者在或者在不斷直到違約損失。VaR 方法為這種的信用風(fēng)險管理提額占各項余額的比例由不足 0. 3% 上升到 6%。供了一種有效的管理思路和基礎(chǔ)。實際上, 將J. P. 摩根 “信用度量方法”應(yīng)用于消費信貸風(fēng)險管理體現(xiàn)了這樣的風(fēng)險管理思想: 一筆消費信貸的價值取決于消費者的信用狀態(tài)。其風(fēng)險價值取決于消費者在未來一定時期內(nèi)信用狀態(tài)的變化的可能性, 違約也只是

4、信用空間的一種狀態(tài)。從較長時期和較大范其中, 四家國有商業(yè)消費信貸余額為 6179 億余額的 9. 6% 。 1 盡管從目前來看,元, 占各項由于我國消費信貸發(fā)展的時間不長, 信貸消費群體和商品有限, 因而消費信貸風(fēng)險問題尚不突出, 整體上不良比率僅為 1% 左右。但是, 隨著消費信貸的進一步發(fā)展, 信貸消費群體和商品不斷擴大, 特別是消費信貸的期限特點及諸多的不確定因素所決定的其風(fēng)險的長期潛在性, 昭示人們必須把防范和消費信貸風(fēng)險擺在重要位置。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險管理方法, 在一定程度上能有效地的發(fā)揮防范消費信貸中的逆向選擇效應(yīng), 但在圍, 消費者信用狀態(tài)變遷從而消費的風(fēng)險價值服從某種概率分布(

5、通常假定為正態(tài)分布) 。這樣就可以計算該筆消費的VaR 。這種比較明確的風(fēng)險掌握為進一步的風(fēng)險管理和資產(chǎn)負(fù)債管理提供了決策的依據(jù)。二、VaR 理論計算商業(yè)有些追求風(fēng)險與之間的對稱性過程中顯得為力”: 由于商業(yè)在傳統(tǒng)的信用風(fēng)險VaR ( Value at Risk) 的含義是 “處于風(fēng)險中的價值”或 “在險價值”, 是指在市場正常波動下, 某管理框架下始終無法對所承擔(dān)的風(fēng)險究竟有多大的問題有一個比較明確的掌握, 因此, 一方面會一金融資產(chǎn)或組合的最大可能的損失。更確切因為風(fēng)險的模糊性和的隨意性而犯下第地說, 是指在一定的概率水平 ( 置信度) 下, 某一類錯誤或第錯誤, 從而導(dǎo)致消費信貸供給過度

6、金融資產(chǎn)或組合在未來特定的一段時間內(nèi)的最* 收稿日期 2002 08 25基金項目 中國課題消費信貸風(fēng)險研究階段性成果。作者簡介 龍海明( 962 ) 男, 湖南邵陽人 湖南大學(xué)金融學(xué)院副教授 西南財經(jīng)大學(xué)博士研究方向 商業(yè)經(jīng)營管理; 黃衛(wèi)( 970 ) , 男, 湖南湘潭人, 湖南大學(xué)金融學(xué)。財經(jīng)理論與實踐( 雙2002 年第 6 期)20一般地, 假定參數(shù) 和 2 的時間跨度是 1 年,而資產(chǎn)目標(biāo)持有期為t 年 ( 時間間隔當(dāng)然也可以以月或天計算) , 則以期望值為基準(zhǔn)、時間間隔為t 的相對V aR 為:V aR R = - 0 ( j R * - ) = 0 t而不以均值為基準(zhǔn)的絕對Va

7、R 為:大可能的損失, 可表示為:Pr ob( w > VaR ) =1 - c其中, w 為某一金融資產(chǎn)或組合在持有期t 內(nèi)的價值損失; 價值。VaR 為置信度 c 下的在險相對 VaR 定義為某一金融資產(chǎn)或組合在未來的特定時間內(nèi)、在給定置信水平 c 下相對于收益平均值的價值損失, 即V aR A = - 0R= 0( *t - t)VaRR = E ( ) -= - * 0( R * - )率均值為基準(zhǔn)的損三、J. P. 摩根的 “信用度量方法”絕對VaR失, 即定義為不以“信用度量方法( Cr editM etr ics) ”是由J . P.摩根公司和其他幾家合作機構(gòu)在 “風(fēng)險度量

8、方法”VaRR = - 0R*( Risk Metrics) 基礎(chǔ)之上于 1997 年推出, 旨在提供其中, 0 為某一金融資產(chǎn)的或價值;組合的初始一個度量信用風(fēng)險的框架, 用于傳統(tǒng)信用( 如、 可能發(fā)生期合約等)承諾、融資信用證) 、固定工具和有 *為給定置信水平 c 下資產(chǎn)的最小價值;伙伴違約的市場驅(qū)動工具( 如互換、遠(yuǎn)*R 為給定置信水平 c 下資產(chǎn)的最小率;這些非性資產(chǎn)和或有資產(chǎn)的估值和 為率 R 的期望值。信用風(fēng)險的計算。“信用度量方法”的如果考慮資產(chǎn)未來行為的隨機過程,假定思想是某一金融資產(chǎn)或其未來的概率密度為 f ( ) ,那么 c = * f ( ) d 資產(chǎn)組合的價值不僅受到

9、違約的影響, 而且資產(chǎn)的信用等級的變遷也會對價值產(chǎn)生影響, 違約是信用狀態(tài)空間中的一個特例, 或者說, 違約是信用轉(zhuǎn)移矩陣馬爾可夫過程中的 “吸收狀態(tài)”。“信用度量方法”第一次將信用品質(zhì)遷移、違約概率和違約時的 *1 - c = - f ( ) d 或 *P rob( > V aR ) = - f ( ) d 即資產(chǎn)價值回收率及違約相關(guān)矩陣納入一個統(tǒng)一的框架中, 全面考慮信用風(fēng)險的度量問題。“信用度量方法”計算過程的主要框架如圖 1所示。假設(shè)資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布。一般而言,資產(chǎn)價值的最小價值 * 對應(yīng)的最小率 R*為負(fù), 所以 R * = ( > 0)- R* ?？梢酝ㄟ^R* 和標(biāo)

10、準(zhǔn)正態(tài)的偏離將正態(tài)分布概率密度函數(shù)f ( ) 化標(biāo)準(zhǔn)正圖 1 中左邊一塊表示風(fēng)險的確定, 也就是態(tài)分布概率密度函數(shù) ( ) 。因此, 在給定置信水平確定有多少資產(chǎn)處于信用風(fēng)險之中, 這些資產(chǎn)的價值將會受到信用風(fēng)險的影響: 中間一塊表示單一資c 下, 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的尾值 ( 或分位數(shù)) 為- ,1 - c = - f ( ) d = - f ( R) dR= - ( ) d 有 *- R* 產(chǎn)的風(fēng)險所承受的信用風(fēng)險大小的確定過程;右邊一塊則表示資產(chǎn)價值相關(guān)性的確定過程; 最下邊的一塊表示資產(chǎn)組合信用風(fēng)險的計算, 它要綜合- - R * - 風(fēng)險、單項資產(chǎn)的風(fēng)險大小和各資產(chǎn)價值相關(guān)其中: - =

11、為資產(chǎn)( > 0)性三個方面的信息。從前面關(guān)于VaR 理論計算的分析中可知道, 對一項金融資產(chǎn)而言, 只要知道其在計算期內(nèi)價值分布的均值和方差, 在正態(tài)分布假定下就可以求得該項資產(chǎn)的在險價值 ( VaR ) 。盡管我們無法從市場中率的波動性, 即標(biāo)準(zhǔn)差。在轉(zhuǎn)換過程中, 運用了關(guān)系式 = 0 ( 1+ R)和 *= *0 ( 1+ R ) 。這樣, VaR 的計算問題等價于尋找一個合適的偏離 使得上式成立。實際上, 在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下, 給定置信水平c, 那么 可以通過標(biāo)準(zhǔn)得到非性資產(chǎn)如的市場價格及其分布的均布函數(shù)表查得, 于是就可以求出R* 和正態(tài)累值和方差, 但是, 信用度量方法利用借款

12、人的信用評級及其在下一計算期內(nèi)信用等級發(fā)生變化的概率VaR。由偏離 定義式得到最小率為:R = - + *即信用等級遷移矩陣違約時的回收率、2002 年第 6 期 ( 總第20 期)龍海明黃衛(wèi)VaR 在消費信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用2圖 1 信用風(fēng)險度量方法的框架資料來源: CreditM etr icsTMT echnical Do cument, J.P . M organ, N ew Y ork, A pr il 2, 1997,P P . iv.或債券市場上信用風(fēng)險利差 ( 升水) 和率等數(shù)上升等, 將使借款人在下一期的信用評級上升; 相反, 不利的信用事變則使借款人的信用等級下降, 甚至違

13、約。因此, 借款人在分析期末發(fā)生的信用據(jù), 通過計算下一期內(nèi)在各相應(yīng)信用等級上的價值從而得到價值分布的均值和方差, 最后可算出個別和組合的 V aR 。使資產(chǎn)在下一期的信用等級可能會變成信用狀實際上,的信用風(fēng)險不僅僅表現(xiàn)為借款人態(tài)中的任何一種, 包括違約這樣一種狀態(tài)。貸違約, 還表現(xiàn)為借款人信用等級的變化, 借款人信用等級動態(tài)變化的結(jié)果。信用違約只是( credit款信用品質(zhì)的遷移可用信用評級轉(zhuǎn)移概率矩陣來表征, 如表1 所示。從表1 來看, 初始信用等級為BBB 級資產(chǎn)一年后保持評級不變的概率為 86. 93%, 當(dāng)然有 5. 59% 的可能上升到A 級, 也有 0. 18% 的可event

14、) 的性質(zhì)會使借款人信用等級發(fā)生變化: 有利的信用, 如借款人收入增加或抵押品價格表 1 一年期信用評級轉(zhuǎn)移概率矩陣資料來源 Cred M e r cs TM T echn cal Docu en , J P M organ, New York, Apr l 2, 997, PP 20能違約。借款人信用等級的上升或下降會影響而信用風(fēng)險利差也就大些。這是因為信用風(fēng)險利差是對信用風(fēng)險大小的反映, 信用風(fēng)險越大, 信用風(fēng)險補償就要求高些, 如表 2 所示。信用利差是用來剩余現(xiàn)金流折現(xiàn)所必需的信用風(fēng)險利差或升水。不同信用評級狀態(tài)的信用風(fēng)險利差是不同的, 同一信用評級在不同時期的信用風(fēng)險升水也不相同。一

15、般而言, 信用評級越高, 信用風(fēng)險越小, 因而信用風(fēng)險利差就小些 同一信用評級期限越長, 信用風(fēng)險越大 因折現(xiàn)未來現(xiàn)金流的利率, 處于不同信用狀態(tài)的的價值就是用相應(yīng)的遠(yuǎn)期零息票利率把它的未來現(xiàn)金流折現(xiàn)的現(xiàn)值。嚴(yán)格地說,價值估算所用的折現(xiàn)率應(yīng)以相應(yīng)期限的國庫券的遠(yuǎn)期零息票利初始評級一年末評級概率 ( %)AAAAAABBBBBBCCCDAAA AA A BBB BBBC90 80 700 090 020 0300 228 3390 652 270 330 4000 687 799 055 950 670 240 220 060 645 5286 937 730 43300 20 060 745

16、3080 536 482 3800 40 2678 8483 462400 020 00 2004 0764 86000 060 8065 209 79財經(jīng)理論與實踐( 雙2002 年第 6 期)22率表示的遠(yuǎn)期無風(fēng)險利率與相應(yīng)期限的信用利差之總的說來, J. P. 摩根信用度量方法通過求出和, 而信用利差則是與評級相應(yīng)的公司債券的單項價值的概率分布來確定單項的風(fēng)險。遠(yuǎn)期零息票利率和相同期限的國庫券的遠(yuǎn)期零息票利率之差。因此, 折現(xiàn)率實際上等于相應(yīng)信用評級的公司債券的一年遠(yuǎn)期零息票利率。表 2 給出了不同的信用評級的零息票利率。如果能從市場上獲得不同信用評級的公司息票債券的價格信息, 利用息票

17、債券與零息票債券之間的無 均衡原理就可以這個概率分布又是用未來信用評級轉(zhuǎn)移概率、未來預(yù)期現(xiàn)金流量、不同信用評級的遠(yuǎn)期零息票利率曲線、違約時的回收率、債權(quán)優(yōu)先等級為基礎(chǔ)確定的。由于受的信用品質(zhì)遷移的影響,價值用未平均來表示,來的不同信用狀態(tài)的預(yù)期價值的權(quán)重就是未來信用等級狀態(tài)的概率。的風(fēng)險是算得公司債券的即期零息票利率曲線。在利率用價值的標(biāo)準(zhǔn)差或百分位值表示。期限結(jié)構(gòu)的預(yù)期理論假定下, 再利用即期零息票利四、消費信貸的VaR 計算: 一個實例率曲線可以求出一年期零息票利率, 從而進一步推導(dǎo)出相應(yīng)信用評級的公司債券的一年遠(yuǎn)期零息票利率曲線。表 2 不同信用等級的一年遠(yuǎn)期零息票利率 ( % )我們運

18、用上述J. P. 摩根信用度量方法計算簡單情形下的消費的 VaR。假設(shè)一筆固定利率、不可提前償還的住房抵押: 年利率為 6%, 數(shù)額為 10000 元, 期限為 5 年。通常情況下, 該筆是按月等額償還, 直到最后一次償還時結(jié)清本息。在不可提前償還假定下,12n定價公式是: i i12 121 + CA =12n資料來源 Cr ed M e r csT MTechn cal Docu en , J P M organ , New York, Apr l2,997, PP 27i121 +- 1如果借款人違約,就再產(chǎn)生承諾的現(xiàn)其中 A 是月償還額; C 是數(shù)額; i 是年金流,的殘值或可能回收的

19、價值就取決于利率; n 是期限 ( 以年表示) 。資產(chǎn)的優(yōu)先權(quán)等級。優(yōu)先權(quán)等級不同,時的回收率也是不同的; 優(yōu)先權(quán)等級越高,在違約違為方便計算, 我們假定, 該筆按年等額償還。可以算得該筆每年的現(xiàn)金流量為:約時按面值計算的回收率也越高, 如表 3。 ( 1 + i ) i C =n5( 1 + 6%) × 6%( 1 + 6%) - 1A =n5表 3回收率 ( 面值的百分比, % )( 1 + i ) - 1× 10000 = 2374( 元)由于數(shù)據(jù)的獲得性問題, 我們進一步假定, 該優(yōu)先權(quán)等級回收率均值回收率標(biāo)準(zhǔn)差有擔(dān)保優(yōu)先級無擔(dān)保優(yōu)先級有擔(dān)保后償級后償級次級后償級5

20、3 85338 5232 747 0926 8625 4523 820 80 90筆的借款人的初始信用評級為BBB 級,優(yōu)先為無擔(dān)保優(yōu)先級。根據(jù)表1- 表 3 的數(shù)據(jù), 可以得到表 4。資料來源 Cr edM e r csT MTechn cal Docuen , J P M organ ,New York, Apr l2,997, PP 26表 4 該筆消費的 VaR 計算表第 年末信用評級信用評級概率 ( % )價值( 元)概率價值 ( 元)價值與均值的偏離 ( 元)概率的偏離的平方AA A AA A BBB BBB CCCD ( 違約)0 020 335 9586 935 3070 20

21、 80865085408280764047802892625 323664493575552093209430( 256)( 453)( 472)( 562 )3485267823473240260056872信用評級第 年第 2 年第 3 年第 4 年AAA AA A BBB BB BC CC3 363 653 724 05 556 055 054 74 224 324 676 027 025 024 734 784 935 256 788 034 035 25 75 325 637 278 523 522002 年第 6 期 ( 總第 20 期)龍海明黃衛(wèi)VaR 在消費信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用

22、23價值均值: = 10734 元標(biāo)準(zhǔn)差: = 258 元正態(tài)分布下, 5% 的VaR = 1. 65 = 1. 65×258= 426 元信息不對稱從而導(dǎo)致消費信貸的逆向選擇效應(yīng)和道德風(fēng)險。完全由消費信貸的授信方解決信息不對稱問題勢必增加商業(yè)的信息搜尋成本。在消費信貸授信中實行信貸配給則會因為無法避免的第類錯誤和第類錯誤所帶來的消費信貸供給過度和供1% 的VaR= 2. 33 = 601 元2. 33×258給不足而影響的利潤。個人信用制度的供給可這里計算的VaR 是基于價值均值的相對以在相當(dāng)大程度上解決消費信貸中的信息不對稱問題。由于個人信用制度包含了個人信用歷史和個人

23、信用現(xiàn)狀等信息的供給, 因此, 科學(xué)規(guī)范的個人信VaR。計算結(jié)果表明, 在條件下, 該筆消費價值為正態(tài)分布的假設(shè)有 5% 的可能性在第二年的損失超過426 元, 有 1% 的可能損失超過601 元; 反用制度可以為節(jié)約消費信貸的信息成本。至于過來說, 該筆消費在第二年的損失有 95% 的可第二個問題, 只能從個人信用制度的微觀層次上加能性保證不超過 426 元, 有 99% 的可能性保證不超以解決: 作為消費信貸授信主體的商業(yè)通過建過 601 元。因此, 通過計算消費的在險價值, 我立科學(xué)規(guī)范的個人信用評級制度和個人信用風(fēng)險管理制度來降低消費信貸授信中的第類錯誤成本和第類錯誤成本之和。從微觀層

24、次看, 個人信用評級是消費信貸風(fēng)險管理的起始點, 科學(xué)的個人信用評級為消費信貸風(fēng)險管理提供了堅實的基礎(chǔ)。個人們對該筆消費的風(fēng)險狀況就有了比較明確的了解?？梢愿鶕?jù)消費者的信用狀況和風(fēng)險承受能力來進行消費的決策。本例中, 按本金計算, 意味著在第二年有 5% 的可能性本金損失超過4. 26% , 有 1% 的可能本金損失超過 6. 01%; 按貸信用、個人信用登記制度、個人信用款均值計算, 在第二年有 5% 的可能性價值損擔(dān)保制度, 這些都可以借鑒國外經(jīng)驗來建立和完善。( 二) 擴大利率浮動權(quán), 逐步推進利率市場化失超過 3. 97% ; 有 1% 的可能性價值損失超過5. 60% 。如果確定的風(fēng)

25、險標(biāo)準(zhǔn)為 99% 的概率水我國目前執(zhí)行官定利率。根據(jù)1985 年平下價值損失率必須小于5% 。那么很顯然, 該筆消費的風(fēng)險性已超過了內(nèi)部確定的風(fēng)險5 月發(fā)布的 個人住房管理辦法, 我國住房抵押的利率確定是, 商業(yè)性住房抵押利率按標(biāo)準(zhǔn),就可以拒絕這筆申請,或者要或出法定利率減檔執(zhí)行; 住房公積金利率是在 3 個求借款人增加抵押物,甚至干脆提前收回月整存整取利率基礎(chǔ)上加點執(zhí)行。從 辦法來看,售該筆消費。住房抵押利率是根據(jù)期限長短來確定, 期限成為利率決定的唯一變量。但是, 不同信用等級的借五、政策建議款人違約的可能性是不同的, 違約時的回收率前面的分析表明, VaR 方法以概率論作為基也是不同的,

26、 因此, 對不同信用等級的借款人所要求的風(fēng)險補償應(yīng)該是不相同的。由于消費信貸的利礎(chǔ), 運用現(xiàn)代統(tǒng)計方法, 摒棄了的任意性,因而和傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評價中始終存在的對信用風(fēng)險程度模糊的缺陷相比, 它具有更強的適應(yīng)性和科學(xué)性。但是, 如果將J. P. 摩根信用度量方法直接運用于消費信貸的風(fēng)險計算還存在數(shù)據(jù)可獲得性的率是法定的, 實際上的決定權(quán), 卻沒只有貸與不貸的比例力根據(jù)借款人信用等級決定消費信用風(fēng)險補償幅度。這種狀況會減弱利潤沖動, 不利于消費信貸的發(fā)展; 另一方面, 會促問題。特別是對于我國商業(yè)而言, 這個問題更使通過收取各種不合理的費用變相提高利率,大程度上源自時期的制度性約束和市場體加重潛在

27、客戶的利息負(fù)擔(dān), 從而降低消費者對消費信貸的需求, 同樣不利于消費信貸的發(fā)展。更重要系存在缺陷的約束。因此, 為了促進消費信貸的發(fā)展, 有效地消費信貸中的信用風(fēng)險, 必須從制的是, 這種狀況有可能降低管理的積極性。加強消費信貸風(fēng)險度和市場兩方面創(chuàng)新來消除消費信貸風(fēng)險管理中的約束因素。( 一) 借鑒國外經(jīng)驗, 建立和完善個人信用制度消費信貸具有單筆金額相對較小, 受信的消費者分散的特點。由于現(xiàn)代人口因素具有較強的易變性, 因而在消費信貸的授信與受信中存在著嚴(yán)重的( 三) 創(chuàng)新金融工具, 進一步完善從風(fēng)險管理的角度而言, 增加消費體系的這要求性是降低消費信貸風(fēng)險的有效, 但是,有一個相對成化的創(chuàng)新

28、, 經(jīng)過信用升級,結(jié)構(gòu)。例如, 資產(chǎn)住房抵押財經(jīng)理論與實踐( 雙2002 年第 6 期)24參考文獻 或者以一攬子消費未來現(xiàn)金流為( MBS)基礎(chǔ)的貨幣政策司 中國消費信貸發(fā)展報告 N 金融2002 03 22等。不僅要建立消費的市, 2 J PYork, 3 王春峰場, 還應(yīng)建立消費的市場,上,以更進一由于大量因此, 以M organ,Apr l 2,Cred M e r csT M T echn cal Docu en , New997步地增加性。在成的數(shù)據(jù)都可以從市場的信息中獲得,風(fēng)險管理 M 徐龍炳, 陸蓉 VaR 對我國金融研究, 2000 ( 7)大學(xué), 2002此為基礎(chǔ)開發(fā)的風(fēng)險

29、管理模型更具適應(yīng)性也有利于 4 戴國強,用 J 5 姚長輝學(xué)管理的借鑒及應(yīng)模型的檢驗, 平。從而提高消費信貸風(fēng)險管理的技術(shù)水中國住房抵押, 2002創(chuàng)新研究 M 北京 北京大 6 孫森, 郭琪 關(guān)于構(gòu)建我國個人信用制度的設(shè)想 J 現(xiàn)代財經(jīng),200 ( 5)注釋 7 江世銀 論信息不對稱條件下的消費信貸市場 J2000 ( 6)研究, 第類錯誤是指將信用品質(zhì)差的客戶誤判為信用品質(zhì)好而對; 第類錯誤是指將信用品質(zhì)好的客戶誤判為信用品質(zhì)其 8 “信用消費比較研究”課題組 借鑒國際經(jīng)驗推動我國信用消費差卻沒有貸。發(fā)展 J 財貿(mào), 2000 ( )( 責(zé)任編校 筱青)Application of VaR in Consumer Credit Risk ManagementLong Haim ingHuang Wei( Co lleg e of F inance, Hunan U niv ersity , Changsha,410079)Abstract With the development of consumer credit in our