金融風險管理課件：信用風險

信用風險

信用風險概述本章目錄1傳統(tǒng)信用風險度量2信用等級轉(zhuǎn)移

3KMV模型

4

CreditMetrics模型5CPV模型6CreditRisk+模型7信用風險管理8

第一節(jié)信用風險概述4.1.1信用風險概念

1、定義：信用風險，是指債務(wù)人或交易對手未能履行合約規(guī)定的義務(wù)或因信用質(zhì)量發(fā)生變化導致金融工具的價值發(fā)生變化，給債權(quán)人或金融工具持有人帶來損失的風險。

第一節(jié)信用風險概述

2、信用風險分類（1）從組成結(jié)構(gòu)上，信用風險主要分為兩大類，即信用價差風險和信用違約風險；（2）從來源上看，信用風險可以分為交易對手風險和發(fā)行者風險兩種類型（3）從發(fā)生層次上看，信用風險可分為三個層次：一是交易層次，二是交易對手或發(fā)行人層次，三是資產(chǎn)組合層次

第一節(jié)信用風險概述4.1.2信用風險的度量

信用風險度量涉及的基本概念有：1.信用風險暴露

信用風險暴露(AE)，是指在一段時間內(nèi)借款人的承諾清償額。商業(yè)銀行對某一借款人的信用風險暴露一般由兩部分組成：未清償貸款(OS)和貸款承諾(COM)。2.違約概率

違約概率(PD)是指借款人未來一定時期內(nèi)不能按合同要求償付債務(wù)或履行相關(guān)義務(wù)的可能性。

第一節(jié)信用風險概述

3.違約損失率

違約損失率(LGD)是指發(fā)生違約時的債務(wù)面值中不能收回部分所占的比例。4.預期損失和非預期損失

預期損失又稱為期望損失，是指事前估計到的或期望的違約損失。在通常情況下，在計算預期的違約損失過程中，違約概率采用預期違約率(EDF)：

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量4.2.1專家判斷法

專家判斷法就是借助內(nèi)行人的經(jīng)驗來進行決策的過程，是一種主觀性較強的方法，主要有5C法、5W或5P法、LAPP法、五級分類法等，其中最為常用的是5C法。1.Character（品格）2.Capital（資本）3.Capacity（能力）4.Collateral（擔保抵押品）5.CycleConditions（周期狀態(tài)）

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量4.2.2評級法

信用評級(CreditRating)就是評估受評對象信用風險的大小。從狹義上看，受評對象可以是債券，如長期公司債券、可轉(zhuǎn)換公司債券等；也可以是債務(wù)人，如個人、公司，甚至是一個國家。從廣義上看，隨著金融創(chuàng)新和金融產(chǎn)品的不斷增加，評級對象也包括固定收益評級（如資產(chǎn)證券化債券評級）、公司治理水平評級等。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量

1.評級機構(gòu)與外部評級

通過評級機構(gòu)進行信用評級被稱為外部評級(ExternalRating)，標準普爾、穆迪、惠譽是最知名的全球性評級機構(gòu)。（1）評級的意義在于：

對債務(wù)發(fā)行人（借款人）而言，信用評級可以為其擴大籌資渠道、降低籌資成本和穩(wěn)定資金來源；

對投資者而言，迅速了解債務(wù)人的信用風險等級、趨勢等信息，以做出投資判斷，估計投資收益率；

對金融中介機構(gòu)，信用評級可作為其對證券定價與銷售的重要參考指標，對新發(fā)行的有價證券尤其具有價值。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量

（2）評級的流程為：

首先，獲得充足的信息；

其次，使用定量和定性方法分析公司業(yè)績，并與同行業(yè)中的其他公司進行比較；

然后，評級機構(gòu)召開評級委員會會議；

最后，公開發(fā)布評級委員會投票得出的評定等級。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量

（3）評級期限

根據(jù)債務(wù)市場上的期限，信用評級分為長期和短期兩類：

表1長期信用評級等級簡釋AAA最高等級，債務(wù)人償還債務(wù)能力極強AA債務(wù)人償還債務(wù)能力很強A債務(wù)人償債能力易受到負面因素干擾，但償債能力依舊較強BBB債務(wù)人目前有足夠償債能力，但在不利狀況下償債能力可能較弱BB相對于其他投機債務(wù)，違約的可能性較低。持續(xù)的不利條件會導致債務(wù)人沒有足夠能力償還債務(wù)。B比BB級債務(wù)更容易發(fā)生違約，短債務(wù)人目前仍有能力償還債務(wù)。CCC目前就有可能違約，債務(wù)人必須依托有利的商業(yè)、金融和經(jīng)濟條件才能履約。在不利條件下，債務(wù)人就很可能會違約。CC當前違約的可能性很高。C瀕臨破產(chǎn)，債務(wù)清償能力極低。D債務(wù)已經(jīng)違約。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量

表2短期信用評級等級簡釋A-1最高等級，短期債務(wù)償債能力較強。A-2相對于A-1評級來講，該等級的償債能力易受到外部條件影響，但債務(wù)人償債的能力依舊令人滿意。A-3該等級的短期債務(wù)具有足夠的償還保障，但不利的經(jīng)濟條件或者外部環(huán)境的變化有可能削弱債務(wù)人的償債能力。B短期債務(wù)具有顯著的投機特征。債務(wù)人當前仍有償債能力，但持續(xù)的重大不確定性會導致債務(wù)人沒有足夠能力償還債務(wù)。C短期債務(wù)當前可能違約，債務(wù)人必須依托有利的商業(yè)、金融和經(jīng)濟條件才能履約。D短期債務(wù)已處于違約狀態(tài)。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量2.銀行與內(nèi)部評級商業(yè)銀行一般采用標準法和內(nèi)部評級法進行信用風險度量。標準法要求，銀行根據(jù)風險暴露（Exposures）可觀察的特點，將信用風險暴露劃分到監(jiān)管當局規(guī)定的幾個類檔次上。內(nèi)部評級是商業(yè)銀行根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)和完備的評級標準，對銀行客戶的信用風險及債項的交易風險進行評價，并估計違約概率及違約損失率，作為信用評級和分類管理的標準，故側(cè)重于定量分析。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量4.2.3評分法

信用評分法根據(jù)借款人的特征變量和信貸歷史記錄等信息，利用相關(guān)理論與統(tǒng)計技術(shù)計算出借款人的信用分數(shù)(CreditScores)，以揭示借款人在未來某一時間段內(nèi)違約的可能性，從而達到?jīng)Q定是否核準貸款或信用額度以及對貸款定價等目的。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量

1.建立信用評分模型的基本方法

（1）數(shù)據(jù)挖掘

（2）樣本選擇

（3）變量界定與篩選

（4）模型建立

（5）模型檢驗與績效反饋

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量

2.信用評分的多元統(tǒng)計模型(1)Z評分模型1968年，美國紐約大學教授奧特曼(Altman)運用多元判別分析法選出了最能夠反映借款人財務(wù)狀況、對貸款質(zhì)量影響最大、最具有預測或分析價值的5個關(guān)鍵指標，建立了著名的Z評分模型(Z-scoreModel，其判別模型如下：如果企業(yè)的Z值高于2.99，定為信用狀況良好；如果企業(yè)的Z值低于1.81，則認為信用狀況不好且可能具有破產(chǎn)的風險。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量（2）ZETA信用風險模型1977年，奧特曼等人提出了第二代Z評分模型：ZETA信用風險模型，主要用于公共或私有的非金融類公司，其適應范圍更廣，對違約概率的計算更精確。ZETA信用風險模型考察指標增加到七個，ZETA模型具體為：

（3）Logit模型和Probit模型Probit模型和Logit模型用以預測某一時期開始時生存著的某一公司在該時期結(jié)束時該公司生存的概率。若假設(shè)事件發(fā)生的概率服從累積標準正態(tài)分布，則稱為Probit模型；若假設(shè)事件發(fā)生的概率服從累積Logistic分布，則稱為Logit模型。

第二節(jié)傳統(tǒng)信用風險度量3.信用評分與信用評級方法的比較（1）從目標市場的角度來看，評分主要出現(xiàn)在商業(yè)銀行等金融機構(gòu)的零售市場環(huán)境下，評級方法主要用于資本市場下的大型債務(wù)發(fā)行環(huán)境。（2）從評估結(jié)果是否公開的角度來看，評分系統(tǒng)主要供商業(yè)銀行內(nèi)部信貸決策使用，發(fā)行評級通常涉及在市場上公開交易的債務(wù)。（3）從評估結(jié)果的使用目的來看，信用評級典型地表現(xiàn)為一種序數(shù)性的風險度量，而信用評分的使用有多種目的。（4）從評分和評級的發(fā)展趨勢看，基于監(jiān)管要求，銀行的內(nèi)部評分和內(nèi)部評級之間的差異正在逐漸消失。

第三節(jié)信用等級轉(zhuǎn)移

第三節(jié)信用等級轉(zhuǎn)移

表

穆迪信用評級轉(zhuǎn)移概率最初評級最后評級AAAAAABBBBBBCCC違約AAA0.8940.0980.0060.0020.0010.0000.0000.000AA0.0090.9090.0710.0080.0010.0020.0000.000A0.0010.0260.9010.0600.0080.0040.0000.001BBB0.0010.0030.0630.8510.0630.0150.0020.003BB0.0000.0020.0060.0740.7890.1020.0120.015B0.0000.0010.0040.0060.0610.8300.0380.061CCC0.0020.0000.0020.0100.0150.1200.6600.191

第三節(jié)信用等級轉(zhuǎn)移

第三節(jié)信用等級轉(zhuǎn)移4.3.2聯(lián)合信用等級轉(zhuǎn)移概率

1.兩筆貸款獨立時，聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率就等于各自概率的乘積；2.兩筆貸款相關(guān)時聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率的計算（1）須知道貸款組合的信用等級轉(zhuǎn)移服從的模型。最常用的模型是根據(jù)Merton（1974）公司債務(wù)定價模型將債務(wù)人的信用等級轉(zhuǎn)移規(guī)律與其資產(chǎn)價值或收益率的波動率聯(lián)系起來得到的。

（2）須估計債務(wù)人的資產(chǎn)價值或收益率之間的相關(guān)系數(shù)。但債務(wù)人的資產(chǎn)價值或收益率之間的相關(guān)系數(shù)難以直接觀測，人們常用影響債務(wù)人股票收益的多因素模型進行估計。

第三節(jié)信用等級轉(zhuǎn)移4.3.3條件信用等級轉(zhuǎn)移概率在使用基于信用等級轉(zhuǎn)移矩陣建立的模型時要根據(jù)經(jīng)濟情況對信用等級轉(zhuǎn)移矩陣進行調(diào)整，也就是要建立受宏觀經(jīng)濟因素影響的信用等級轉(zhuǎn)移矩陣，即條件信用等級轉(zhuǎn)移矩陣。一般地，處理和解決宏觀經(jīng)濟因素影響的方法主要有以下兩種：

1.將過去的樣本期間劃分為衰退年份和非衰退年份，并計算出兩個單獨的、分別對應衰退年份和非衰退年份的歷史信用等級轉(zhuǎn)移概率矩陣。

第三節(jié)信用等級轉(zhuǎn)移2.直接建立信用等級轉(zhuǎn)移概率與宏觀經(jīng)濟因素之間的關(guān)系模型。

若模型是擬合的，就可以通過該模型來觀測、模擬宏觀經(jīng)濟因素對信用等級轉(zhuǎn)移概率的影響，并在無條件信用等級轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上，建立可以反映宏觀經(jīng)濟因素影響的條件信用等級轉(zhuǎn)移矩陣。這個模型和方法是麥肯錫公司的Wilson于1997年提出的信用組合觀點(Creditportfolioview)的核心內(nèi)容。圖無條件轉(zhuǎn)移概率矩陣

第四節(jié)KMV模型4.4.1KMV模型的基本原理

KMV方法的基本思想是，債務(wù)人的資產(chǎn)價值變動是驅(qū)動信用風險產(chǎn)生的本質(zhì)因素，只要確定了債務(wù)人資產(chǎn)價值變動所遵循的規(guī)律和模型（例如服從某個隨機方程），就可實現(xiàn)估計違約率的目的。

該模型的結(jié)構(gòu)包含兩種理論聯(lián)系：一是將股權(quán)看做以公司資產(chǎn)價值為標的資產(chǎn)、以公司債務(wù)的賬面價值為執(zhí)行價格、以負債的還款期限為到期日的看漲期權(quán)；二是公司股票價值波動率與公司資產(chǎn)價值波動率之間存在函數(shù)關(guān)系。

KMV方法比較適用于上市公司，首先由股票市場公開的數(shù)據(jù)和信息來確定公司權(quán)益的價值，再據(jù)此確定公司資產(chǎn)的價值，進而估計違約率。

第四節(jié)KMV模型圖KMV模型的分析流程

第四節(jié)KMV模型4.4.2KMV模型的基本假設(shè)及度量信用風險的步驟1.模型的基本假設(shè)

（1）為簡化起見，假設(shè)一個企業(yè)只通過股權(quán)價值和一種零息債券進行融資，其中債券當前市場現(xiàn)值為，在T時到期，到期時本息合計為D。于是，該公司的資產(chǎn)價值滿足

。

（2）公司的資產(chǎn)價值服從幾何Brown運動，即

（3）沒有交易成本和賣空限制、存在無風險資產(chǎn)，交易可以連續(xù)進行。

（4）假定公司資產(chǎn)價值大于負債面額時公司不會違約。反之，如果資不抵債，則公司會選擇違約。

第四節(jié)KMV模型2.KMV模型的計算過程

（1）資產(chǎn)價值和資產(chǎn)收益率波動性的估計。

如果能夠得到股票的市場價格，使用期權(quán)定價方法就可以直接決定資產(chǎn)的市值和資產(chǎn)收益的波動率。在實踐中，KMV同時求解的是下面兩種關(guān)系：[股權(quán)市值]=期權(quán)函數(shù)（[資產(chǎn)市值]，[資產(chǎn)波動率]，[資本結(jié)構(gòu)]，[利率]）

[股權(quán)波動率]=期權(quán)函數(shù)（[資產(chǎn)市值]，[資產(chǎn)波動率]，[資本結(jié)構(gòu)]，[利率]）

第四節(jié)KMV模型

（2）違約距離(DD)的計算

當假定公司資產(chǎn)價值服從幾何Brown運動時，假定違約概率PD=，進而推出

第四節(jié)KMV模型進一步地引用Black-Scholes期權(quán)定價公式，我們可以求出

由于公司資產(chǎn)價值并不一定服從幾何Brown運動，公司資本結(jié)構(gòu)的簡化也會導致估計的失真，所以KMV公司給出了一個直接計算違約距離的方法，即

其中：表示T時的預期資產(chǎn)價值；仍為T時的違約臨界值；表示T時段內(nèi)資產(chǎn)價值的波動系數(shù)。

第四節(jié)KMV模型

關(guān)于違約概率，通常認為有6個變量決定了一家企業(yè)在某一段時間內(nèi)的違約概率，這6個變量依次是：①當前的資產(chǎn)市值；②資產(chǎn)市值在時間T的分布；③T點的資產(chǎn)市值的波動率；④違約點的水平，即相應水平上債務(wù)的面值；⑤資產(chǎn)市值在該時間段內(nèi)的預期增長率；⑥時間區(qū)間的長度T。

第四節(jié)KMV模型3.基于違約距離的預期違約率(EDF)的計算當假定公司資產(chǎn)價值服從幾何Brown運動時，將得到的違約距離DD代入累積標準正態(tài)分布函數(shù)中，即得預期違約率。更一般的，違約距離計算EDF的有兩種方法：一是基于資產(chǎn)價值分布（例如正態(tài)分布）的EDF的計算，稱為理論EDF；一是基于歷史違約數(shù)據(jù)的EDF的計算，稱為經(jīng)驗EDF。

第四節(jié)KMV模型關(guān)于理論EDF的計算步驟如下：

假設(shè)某公司年初的違約距離DD為2.33，且公司資產(chǎn)價值分布服從正態(tài)分布。于是，若該企業(yè)下一年違約，那么資產(chǎn)價值將在違約臨界值的基礎(chǔ)上下降2.33個標準差。也就是說，公司在下一年資產(chǎn)價值將在違約臨界值的基礎(chǔ)上降低2.33個標準差的概率為，該概率即為理論違約率。

關(guān)于經(jīng)驗EDF的計算表達式為：

第四節(jié)KMV模型4.4.3模型的優(yōu)缺點1.KMV模型的優(yōu)點：

（1）KMV模型建立在現(xiàn)代公司財務(wù)理論和期權(quán)理論基礎(chǔ)上，具有很強的理論基礎(chǔ)和較強的說服力。

（2）KMV模型是一種具有前瞻性的方法，該模型所獲取的數(shù)據(jù)來自股票市場的資料，更能反映企業(yè)當前的信用狀況，其預測能力更強、更及時，也更準確。

（3）KMV模型所提供的EDF指標在本質(zhì)上是一種對風險的定量分析，它不僅可以反映不同企業(yè)風險水平的高低，而且可以反映風險水平差異的程度，因而更加精確。同時，這也更加有利于對貸款的定價。

第四節(jié)KMV模型2.KMV模型的缺點

（1）KMV模型的使用范圍有一定的局限性。該模型主要適用于評估上市公司的信用風險，而應用于非上市公司時具有一定局限。

（2）KMV模型關(guān)于企業(yè)的資產(chǎn)價值的對數(shù)服從正態(tài)分布，而實際中企業(yè)的資產(chǎn)價值一般會呈現(xiàn)非正態(tài)的統(tǒng)計特征。

（3）KMV模型不能夠?qū)﹂L期債務(wù)的不同類型進行分辨。

（4）KMV模型基本上屬于一種靜態(tài)模型。

第五節(jié)CreditMetrics模型4.5.1CreditMetrics模型的基本原理CreditMetrics模型的基本思想是，通過考慮債務(wù)人在一定時期內(nèi)（通常為1年）違約、信用等級轉(zhuǎn)移及其所導致的信用價差變化等因素，來確定信用資產(chǎn)組合的市場價值及其波動。再根據(jù)債務(wù)人期末可能轉(zhuǎn)移到的信用等級所對應的信用資產(chǎn)組合價值，建立信用資產(chǎn)組合的價值分布。最后，根據(jù)期末的價值分布可得到一定置信度水平下信用資產(chǎn)組合的VaR，即信用在險價值或CVaR。

第五節(jié)CreditMetrics模型

與市場價值的VaR相比，信用在險價值明顯存在著以下兩個問題：

（1）信用資產(chǎn)組合的價值分布遠非正態(tài)分布，分布不對稱（即有左偏現(xiàn)象），且有明顯的厚尾特征。

（2）計量信用資產(chǎn)組合的信用VaR，要比計量市場資產(chǎn)組合的市場VaR復雜得多，一是由于信用資產(chǎn)組合的價值分布不符合正態(tài)分布，二是在計算信用資產(chǎn)組合的價值時，需估計信用資產(chǎn)組合中兩兩信用資產(chǎn)之間的相關(guān)性。

第五節(jié)CreditMetrics模型CreditMetrics模型的分析流程

第五節(jié)CreditMetrics模型4.5.2CreditMetrics模型應用的基本程序應用CreditMetrics模型一般需要以下四個基本步驟：

（1）評級體系的選擇與信用等級轉(zhuǎn)移矩陣的確定。根據(jù)信用資產(chǎn)組合的實際情況選定一個適用的評級體系，該體系有評級分類方法的說明和既定期限內(nèi)信用等級從一個等級轉(zhuǎn)到另一個等級的概率。

（2）信用期限長度的確定。信用期限長度，一般設(shè)定為1年，應與所選定的信用評級體系和信用等級轉(zhuǎn)移矩陣相一致。

第五節(jié)CreditMetrics模型（3）遠期信用定價模型的確定我們將信用期限長度設(shè)定為1年，并以貸款為例來解釋信用資產(chǎn)的遠期價值確定問題?，F(xiàn)在評估一筆n年期、信用評級從年初的k級轉(zhuǎn)移到年末的j級、每年定期支付利息為C、本金為F的貸款在第一年末的價值，用表示，在非違約狀態(tài)下在第一年末的遠期信用定價公式為：其中，對的估值是從與債務(wù)人信用等級相對應的當期零息曲線推導出來的。

第五節(jié)CreditMetrics模型表各信用等級1年后不同期限的遠期利率（%）種類1年2年3年4年AAA3.54.064.735.12AA3.354.124.785.17A3.624.294.935.32BBB4.54.675.255.63BB5.656.026.587.27B6.057.028.038.52CCC15.0515.0214.0313.52

第五節(jié)CreditMetrics模型

當?shù)谝荒昴﹤鶆?wù)人處于違約狀態(tài)時，貸款的價值由債務(wù)本金F和違約損失率決定，即

,和都具有不確定性，這將導致和的不確定性。如果將這種不確定性考慮進來，信用資產(chǎn)價值分布的不確定性將更大，從而導致VaR更高。

，

第五節(jié)CreditMetrics模型

（4）信用資產(chǎn)遠期價值的分布與VaR計算

利用第三步驟的兩個式子，我們可以得到一個k級債務(wù)人在第一年末從k級分別轉(zhuǎn)移到d個信用等級的轉(zhuǎn)移概率及其所對應貸款的1年后的價值。然后，可求出這筆貸款在第一年末的貸款價值的均值和方差，即其中，和分別表示債務(wù)人在第一年末信用等級轉(zhuǎn)移到級的概率和違約概率。

第五節(jié)CreditMetrics模型4.5.3信用資產(chǎn)組合的CreditMetrics模型我們在這一部分中將進一步介紹如何運用CreditMetrics模型計算信用資產(chǎn)組合的遠期價值及VaR值。（1）信用資產(chǎn)組合模型的應用局限

①信用資產(chǎn)的收益率分布左偏，且具有尖峰厚尾性。

②由于多數(shù)信用資產(chǎn)具有非交易性或者在場外交易，時間間隔也非常不規(guī)則，并缺乏相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)。

第五節(jié)CreditMetrics模型

（2）基于多因素股票收益率模型的相關(guān)系數(shù)的計算CreditMetrics選擇用企業(yè)股票回報的相關(guān)性來代替企業(yè)資產(chǎn)回報的相關(guān)性，這等于隱含地假定企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)全部由股本金構(gòu)成，假設(shè)兩個企業(yè)的資產(chǎn)相關(guān)性為，同時，兩個特定資產(chǎn)的回報率可以像下面那樣分解成兩個部分：

其中，分別表示兩種資產(chǎn)的標準化回報率。

第五節(jié)CreditMetrics模型

由于企業(yè)特定因子是獨立同分布的正態(tài)隨機變量，通過下式，資產(chǎn)相關(guān)性可以轉(zhuǎn)化為股票指數(shù)的相關(guān)性：

CreditMetrics建立有包括29個國家和地區(qū)、24個行業(yè)的股票指數(shù)數(shù)據(jù)庫。通過該數(shù)據(jù)庫可以查出任意兩對股票指數(shù)的波動率和相關(guān)性

。

第五節(jié)CreditMetrics模型

（3）正態(tài)分布下兩筆信用資產(chǎn)組合的VaR計算①先計算兩種信用資產(chǎn)收益率之間的相關(guān)系數(shù)；②計算兩種信用資產(chǎn)的聯(lián)合信用等級轉(zhuǎn)移矩陣

。

③利用前文給出的信用資產(chǎn)遠期價值的計算方法得到每筆信用資產(chǎn)對應期限的遠期價值。

④確定每個聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率

所對應的信用資產(chǎn)組合的價值

，即

然后再求出均值和方差，即

第五節(jié)CreditMetrics模型

⑤在信用資產(chǎn)組合的價值收益率服從正態(tài)分布的情況下，可直接得到信用資產(chǎn)組合對應于置信度c下的VaR，即

其中，

是累積的標準正態(tài)分布。（4）實際分布下兩筆信用資產(chǎn)組合的VaR計算

在實際分布下的計算步驟完全類似于在正態(tài)分布假設(shè)下的情況，只是在第五步的計算中不能再直接利用上式子，而是其中，是信用資產(chǎn)組合價值的均值，是等于或超過c的第一個聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率所對應的信用資產(chǎn)組合的價值。

第五節(jié)CreditMetrics模型

（5）N項信用資產(chǎn)組合的VaR計算

當假設(shè)N項信用資產(chǎn)組合的價值服從正態(tài)分布時，我們只要求出N項信用資產(chǎn)組合價值的方差或標準差即可。我們用（

）表示N項信用資產(chǎn)價值的組合，則N項信用資產(chǎn)組合價值的方差為，

第五節(jié)CreditMetrics模型（6）信用資產(chǎn)組合的邊際風險度量

假設(shè)有一個N項信用資產(chǎn)組合，考察其中的一筆B級信用資產(chǎn)的情況。該B級信用資產(chǎn)對組合的邊際風險，事實上也是該B級資產(chǎn)在組合中的總風險，即：B級資產(chǎn)對組合的邊際風險等于含某B級資產(chǎn)的N項信用資產(chǎn)組合的總風險減去不含該B級資產(chǎn)后余下的

項信用資產(chǎn)得總風險。

其中，單項信用資產(chǎn)的風險和信用資廣組合的風險可利用前文介紹的計算得到。

第五節(jié)CreditMetrics模型4.5.4CreditMetrics模型的適用范圍與優(yōu)缺點評述

CreditMetrics模型的最大優(yōu)點在于其框架具有廣泛的兼容性，它既可以用于度量貸款、債券等傳統(tǒng)工具的信用風險，又可以度量貸款承諾，由市場因素驅(qū)動的諸如互換、遠期等較復雜的現(xiàn)代金融工具的信用風險。CreditMetrics模型也存在著一些缺陷和不足，主要表現(xiàn)在：

①應用該模型對信用資產(chǎn)組合的遠期價值的估算過程中忽略了遠期信用價差的隨機性。②模型中的違約率實際上是用過去的統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到的平均歷史違約率，不能很好體現(xiàn)目前和之后的宏觀經(jīng)濟狀況、市場風險等因素的影響，而且不能適時地進行調(diào)整。

第五節(jié)CreditMetrics模型③違約回收率或違約損失率的正確與否，決定了能否準確估計違約時信用資產(chǎn)組合的價值。④模型常常假設(shè)信用等級的變化是獨立的。

⑤信用資產(chǎn)的價值或收益一般不服從正態(tài)分布，同時，CreditMetrics模型對資產(chǎn)價值收益的實際分布的確定還有待進一步研究和改進。⑥該模型假定公司資產(chǎn)收益率之間的相關(guān)系數(shù)可以用公司股票收益率之間的相關(guān)系數(shù)來替代，模型的計算結(jié)果對這一假定的敏感性和依賴性都很高，但目前該假設(shè)缺乏充分的理論基礎(chǔ)和驗證。

第六節(jié)CPV模型4.6.1CPV模型的基本原理CPV模型的基本假設(shè)是在一個組合部分中，公司的信用狀況具有同質(zhì)性。并且，CPV模型認為，驅(qū)動債務(wù)人信用風險的影響因素是經(jīng)濟、行業(yè)等變量，除了特定因素外公司不同程度地對共同的外部條件敏感。一旦外部宏觀條件發(fā)生變化，整個市場的信用變化都會受到影響，單個公司很難獨善其身，這就是系統(tǒng)性風險。CPV模型的核心就是通過建模技術(shù)清楚地體現(xiàn)信用風險的周期動態(tài)變化。

第六節(jié)CPV模型CPV模型建模主要是三個操作步驟：

第一步，通過多元經(jīng)濟計量模型建立轉(zhuǎn)移概率變動以及違約概率的變動和宏觀因素、行業(yè)因素變動的關(guān)聯(lián)，來模擬宏觀經(jīng)濟狀態(tài)。

第二步，將經(jīng)濟狀態(tài)與協(xié)同的條件違約概率和評級轉(zhuǎn)移概率對應起來。

第三步，通過第二步獲得的轉(zhuǎn)移概率對歷史轉(zhuǎn)移概率矩陣進行調(diào)整，然后可以通過CreditMetrics的方法計算風險，得到信貸組合的損失分布。

第六節(jié)CPV模型圖：CPV模型的分析流程

第六節(jié)CPV模型

第六節(jié)CPV模型4.6.3模型及其求解步驟

第一，根據(jù)假設(shè)，違約概率是一個邏輯函數(shù)，其中因變量是信用評級為投機級的交易對手的違約概率，自變量是一個特定部門的投機級指數(shù)，表達公式為：

其中，表示一個位于j國家／產(chǎn)業(yè)部門、信用評級為投機級的債務(wù)人在時間t的條件違約概率；

是經(jīng)由多元計量模型計算出的與特定部門對應的宏觀經(jīng)濟指數(shù)。

第六節(jié)CPV模型

宏觀經(jīng)濟指數(shù)代表了每一個國家宏觀經(jīng)濟所處的狀態(tài)，取決于一系列的宏觀經(jīng)濟變量，如失業(yè)率、GDP增長率、政府支出增長率、地區(qū)住房價格指數(shù)等。指數(shù)采取以下形式：

關(guān)于宏觀經(jīng)濟變量，可以假設(shè)其時間序列服從一個二階一元自回歸[AR(2)]過程，或其他的自回歸移動平均過程：

第六節(jié)CPV模型

將宏觀經(jīng)濟指數(shù)模型和宏觀經(jīng)濟變量模型合并起來，可以得到：或其中

第六節(jié)CPV模型

在CPV模型中，不同子組合之間的違約相關(guān)性體現(xiàn)為各自的宏觀指數(shù)之間的相關(guān)性：其中，

第六節(jié)CPV模型

第六節(jié)CPV模型

第五步是給定計算出子組合（或特定部門）的條件違約率

，通過二項式分布模擬該子組合的損失分布：

第六步，加總得出全部組合在各種經(jīng)濟狀態(tài)下的損失分布。上一步模擬出的投機級債券的條件違約概率矩陣

包含了宏觀經(jīng)濟狀態(tài)以及違約相關(guān)性方面的重要信息，通過該矩陣可以繼續(xù)模擬出信用評級轉(zhuǎn)移的概率分布情況。

第六節(jié)CPV模型4.6.4模型評述CPV是唯一用經(jīng)濟狀態(tài)來模擬違約事件的信用風險模型。此模型將宏觀經(jīng)濟狀況納入模型中，其優(yōu)點是顯而易見的。同時，CPV模型也存在著一些局限性:

（1）該法要求每個國家、甚至每個國家內(nèi)的每個產(chǎn)業(yè)部門都要有完備可靠的違約數(shù)據(jù)，這顯然是很難實現(xiàn)；

（2）模型忽略了關(guān)系到違約事件的一系列微觀因素，尤其是企業(yè)的個體特征。

（3）模型對企業(yè)信用等級變化所進行的調(diào)整，容易人為因素影響，從而有可能降低調(diào)整后模型的客觀性、可信性。

（4）模型有可能受到調(diào)整信用等級轉(zhuǎn)移矩陣的特定程序的限制，而且也無法判定在實踐中是否一定比簡單的貝葉斯模型表現(xiàn)更好。

第七節(jié)CreditRisk+模型4.7.1CreditRisk+模型的基本原理CreditRisk+模型的基本思想來源于財產(chǎn)保險（例如住房火災保險）方法。先考察已投?；馂碾U的房屋，然后再觀察諸如抵押貸款和小企業(yè)貸款等許多類型的貸款，這些貸款的違約風險也具有類似的特點，即每筆貸款具有很小的違約概率，而且每筆貸款的違約獨立于其他貸款的違約，這個特點恰好符合Poisson分布的特征。瑞士信貸銀行金融產(chǎn)品部首先意識到了貸款違約事件的上述特點及其Poisson分布的特征，據(jù)此創(chuàng)立了CreditRisk+模型。利用CreditRisk+模型可得到貸款組合的損失分布情況。

第七節(jié)CreditRisk+模型

圖：CreditRisk+模型分析流程

第七節(jié)CreditRisk+模型4.7.2CreditRisk+模型的基本假設(shè)

（1）假定模型考慮的時間期限為1年。

（2）風險資產(chǎn)組合包括N個債務(wù)人，組合中每一個債務(wù)人在1年內(nèi)違約是隨機的，記違約概率為

。

（3）在組合中，任何特定的債務(wù)人的違約概率都很小，不同時期限內(nèi)的違約互不相關(guān)，不同債務(wù)人的違約相互獨立。

（4）組合中，不同的風險暴露相互獨立。

（5）給定期間內(nèi)，違約的概率分布服從Poisson分布。

第七節(jié)CreditRisk+模型4.7.3CreditRisk+模型及其步驟

第一，違約損失和風險暴露的估計

關(guān)于債務(wù)人違約后損失的嚴重程度，我們用違約損失或風險暴露來計量，違約損失或風險暴露等于違約損失率和信用暴露的乘積。

第二，風險暴露頻段分級法。

我們以N筆貸款構(gòu)成的組合為例，具體介紹頻段分級法。

（1）先根據(jù)所有貸款的風險暴露情況設(shè)定風險暴露頻段值，記為L。例如可以取L=2萬美元作為一個頻段值。

（2）用N筆貸款中最大一筆貸款風險暴露值除以頻段值L，將計算數(shù)值按照四舍五入湊成整數(shù)，稱為風險暴露的頻段總級數(shù)，設(shè)為m，于是就得到m個風險暴露頻段級。

第七節(jié)CreditRisk+模型

第七節(jié)CreditRisk+模型

第七節(jié)CreditRisk+模型并根據(jù)貸款違約事件的獨立性假設(shè)，可以得出進一步地，N筆貸款組合的風險暴露或違約損失=的概率及其對應的預期損失分別為

第七節(jié)CreditRisk+模型

第五，N筆貸款組合的預期損失、未預期損失和資本要求，

根據(jù)上步計算的N筆貸款組合的違約概率分布及其損失分布，可估計出N筆貸款組合的預期損失和給定置信度c下的最大損失，即為未預期損失。置信度c下的未預期信用損失與預期信用損失的差額即為經(jīng)濟資本。

第七節(jié)CreditRisk+模型CreditRisk+模型適用范圍和優(yōu)缺點

CreditRisk+模型只考慮違約或不違約兩種狀態(tài)，對違約發(fā)生的原因也沒有做任何假設(shè)，而是基于財險精算的思想直接假定債務(wù)人違約數(shù)量為服從Poisson分布的隨機變量。因此，CreditRisk+模型具有很多優(yōu)勢，主要表現(xiàn)在：首先，該模型的計算簡單，便于實施；其次，該模型要求的估計量和數(shù)據(jù)輸入較少，僅需要債務(wù)工具的違約和風險暴露的數(shù)據(jù)，因此模型的應用較為便捷；再次，該模型可以完整地推導出債券、貸款等信用資產(chǎn)組合的違約概率和損失分布。

第七節(jié)CreditRisk+模型CreditRisk+模型也存在局限性：（1）該模型事實上蘊涵著利率是確定的假設(shè)，這意味著信用風險同市場風險水平?jīng)]有關(guān)系，這顯然與實際不符。（2）與計算VaR的其他模型不同，該模型只考察違約所導致的信用資產(chǎn)組合的損失分布．而沒有關(guān)注信用資產(chǎn)組合的價值變化；同時，該模型假定每一個債務(wù)人的風險暴露都是固定的，而且對該債務(wù)人的信用質(zhì)量將來可能發(fā)生的變化不敏感。（3）該模型假定各頻段的違約率是固定的，忽視了各個頻段級的違約率會受國家宏觀經(jīng)濟等因素的影響并隨時間而發(fā)生變化的可能性。（4）與實際違約率相比，該模型利用Poisson分布所得到的平均違約率較低，所得到的損失分布也比實際的損失分布有較小的尾部，從而低估了違約率和損失。

第七節(jié)CreditRisk+模型4.7.5不同信用風險度量模型的比較表：KMV模型，CreditMetrics模型，CPV模型，CreditRisk+模型的對比分析

KMV模型CreditMetrics模型CPV模型CreditRisk+模型風險定義違約損失（DM/MTM）市場價值（MTM）市場價值（MTM）違約損失（DM）風險來源資產(chǎn)價值資產(chǎn)價值宏觀因素違約率信用事件連續(xù)違約概率信用級別變化或違約信用級別變化或違約違約概率條件概率無條件概率條件概率無條件概率波動性變量常量變量變量相關(guān)性來自股權(quán)違約過程來自宏觀因素違約過程可回收率不變或隨機頻段級內(nèi)為常量隨機頻段級內(nèi)為常量求解方法分析的分析的或模擬的模擬的分析的

第八節(jié)信用風險管理4.8.1信用風險緩釋

第八節(jié)信用風險管理4.8.1信用風險緩釋信用風險緩釋(creditriskmitigate,CRM)是指商業(yè)銀行運用合格的抵質(zhì)押品、凈額結(jié)算、保證和信用衍生工具等方式轉(zhuǎn)移或降低信用風險。商業(yè)銀行采用內(nèi)部評級法計量信用風險監(jiān)管資本，信用風險緩釋功能體現(xiàn)為違約概率(PD)、違約損失率(LGD)或違約風險敞口(EAD)的下降。信用風險緩釋技術(shù)(creditriskmitigationtechnique,CRMT)被全面有效地運用于授信業(yè)務(wù)，可使銀行節(jié)約資本資源。

第八節(jié)信用風險管理1.運用抵質(zhì)押品緩釋信用風險

（1）運用抵質(zhì)押品緩釋信用風險的基本原則

首先，銀行開展授信業(yè)務(wù)中，常使用的抵質(zhì)押品分為金融質(zhì)押品、應收賬款、商用／居住用房地產(chǎn)以及其他抵質(zhì)押品。其次，資產(chǎn)在處理時，只能按照清算價值進行轉(zhuǎn)讓。然后，擔保形式主要有抵押、質(zhì)押、保證和附屬協(xié)議。

（2）合格抵質(zhì)押品的認定和處理

巴塞爾協(xié)議Ⅱ認可實物資產(chǎn)、應收賬款、金融抵押品作為抵押品，并建議使用“估值折扣”來調(diào)整金融資產(chǎn)抵押品的價值，即將抵押品價值在其市場價值的基礎(chǔ)上進行扣減。巴塞爾協(xié)議Ш中的初級內(nèi)評法還認定特定商用或個人居住的房地產(chǎn)，以及其他抵押品。

（3）商用或個人住房抵押認定和處理

商用或個人居住房作為抵押，必須符合以下監(jiān)管要求：

第一，合格商用或個人居住房作為抵押品取決于借款人從其他來源償還債務(wù)的能力。

第二，商用房地產(chǎn)或居民住房作為債權(quán)的抵押品，必須在法律上具有可實施性，必須具備抵押品生效的抵押品協(xié)議和法律過程，可在合理時間內(nèi)實現(xiàn)抵押品價值。

第三，格抵押品通常被局限于貸款方對抵押品具有第一占有權(quán)。

第四，銀行接受抵押品貸款政策必須清晰記錄在文件中，必須采取步驟保證作為抵押品的財產(chǎn)足額保險，以防損害和變質(zhì)。

第八節(jié)信用風險管理

（4）應收賬款的抵押認定和處理

第一，合格的金融應收賬款是對初始期少于或等于1年，而通過借款人抵押資產(chǎn)的商品流或資金來還款的債權(quán)。

第二，銀行必須建立確定應收賬款信用風險的合理程序。

第三，款數(shù)量和應收賬款價值之差必須反映所有適當?shù)囊蛩?，包括清收成本、單個借款人抵押的應收賬款池內(nèi)的風險集中度以及銀行總貸款中潛在的集中性風險。

第四，借款人抵押的應收賬款應分散化，不應與借款人的相關(guān)性過高。

第五，對經(jīng)濟困境情況下的應收賬款，銀行應建立成文的程序。

第八節(jié)信用風險管理

（五）對其他合格實物抵押品處理

對其他實物抵押品由監(jiān)管當局認定，但必須滿足兩個標準：一是存在及時、經(jīng)濟、有效處置抵押品和流動性強的市場；二是存在公開、可得的抵押品市場價格。

第八節(jié)信用風險管理

2.運用凈額結(jié)算協(xié)議緩釋信用風險

表內(nèi)凈額結(jié)算(netting)是指銀行使用交易對象的債權(quán)（存款）對該交易的債務(wù)（貸款）做扣減。根據(jù)巴塞爾協(xié)議Ⅱ，在標準法下，如銀行有法律上可執(zhí)行貸款和存款凈額結(jié)算安排，在符合相關(guān)條件下，可進行表內(nèi)凈額結(jié)算，計算凈風險敞口資本要求。這些條件包括：

①無論交易對象無力償還債務(wù)還是破產(chǎn)，有完善法律基礎(chǔ)確保凈額結(jié)算協(xié)議實施；

②在任何情況下能確定同一交易對象在凈額結(jié)算合同下的資產(chǎn)和負債；

③在凈頭寸基礎(chǔ)上監(jiān)測和控制相關(guān)敞口；

④監(jiān)測和控制后續(xù)風險，在凈頭寸基礎(chǔ)上監(jiān)測和控制相關(guān)敞口。

第八節(jié)信用風險管理4.8.2信用風險轉(zhuǎn)移1.信用風險轉(zhuǎn)移的定義

信用風險轉(zhuǎn)移(creditrisktransfer,CRT)是指金融機構(gòu)，一般是指商業(yè)銀行通過使用各種金融工具把信用風險轉(zhuǎn)移到其他銀行或其他金融機構(gòu)。主要的市場參與者包括商業(yè)銀行、各種機構(gòu)投資者和證券公司。信用風險管理方式主要是貸前審查、貸后監(jiān)督和降低信貸集中度等手段，而信用風險轉(zhuǎn)移市場的出現(xiàn)使得商業(yè)銀行可以根據(jù)自身資產(chǎn)組合管理的需要對信用風險進行轉(zhuǎn)移，從而更主動靈活地進行信用風險管理。

第八節(jié)信用風險管理2.信用風險轉(zhuǎn)移的主要方式