信用風(fēng)險(xiǎn)管理2ppt課件.ppt

27 03 2020 信用風(fēng)險(xiǎn)管理 27 03 2020 第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)的概念及其成因 27 03 2020 一 信用風(fēng)險(xiǎn)的概念信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于借款人或市場(chǎng)交易對(duì)手違約而導(dǎo)致的損失的可能性 更為一般地 信用風(fēng)險(xiǎn)還包括由于借款人的信用評(píng)級(jí)的變動(dòng)和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值變動(dòng)而引起的損失可能性 信用風(fēng)險(xiǎn)與信貸風(fēng)險(xiǎn)是兩個(gè)既有聯(lián)系又有區(qū)別的概念 信貸風(fēng)險(xiǎn)指在信貸過(guò)程中 由于各種不確定性 使借款人不能按時(shí)償還貸款 造成銀行貸款本金 利息損失的可能性 信貸風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)的主體是一致的 即均是由于債務(wù)人信用狀況發(fā)生變動(dòng)給銀行經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn) 二者的不同點(diǎn)在于其所包含的金融資產(chǎn)的范圍 信用風(fēng)險(xiǎn)不僅包括貸款風(fēng)險(xiǎn) 還包括存在于其他表內(nèi) 表外業(yè)務(wù) 如貸款承諾 證券投資 金融衍生工具中的風(fēng)險(xiǎn) 27 03 2020 信用風(fēng)險(xiǎn)還應(yīng)包括主權(quán)風(fēng)險(xiǎn) 它是指當(dāng)債務(wù)人所在國(guó)采取某種政策如外匯管制 致使債務(wù)人不能履行債務(wù)時(shí)造成的損失 這種風(fēng)險(xiǎn)的主要特點(diǎn)是針對(duì)國(guó)家 而它不像其他的違約風(fēng)險(xiǎn)那樣針對(duì)的是企業(yè)和個(gè)人 信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)衍生金融產(chǎn)品和基礎(chǔ)金融產(chǎn)品的影響不同 信用風(fēng)險(xiǎn)的形式還包括結(jié)算前風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)算風(fēng)險(xiǎn) 二 現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因 一 信用風(fēng)險(xiǎn)的廣泛存在是現(xiàn)代金融市場(chǎng)的重要特征 案例 二 信用風(fēng)險(xiǎn)是信用當(dāng)事人遭受損失的不確定性信用風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致?lián)p失 這里包括兩層意思 第一 對(duì)于信用活動(dòng)的一個(gè)事件來(lái)說(shuō) 只要它存在著損失的可能性 就表明它存在著信用風(fēng)險(xiǎn) 但這并不意味著該事件不存在盈利的可能性 第二 信用風(fēng)險(xiǎn)指的是一種可能性 是一種結(jié)果未知的未來(lái)事件 信用風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致的損失有以下兩種情況 一是信用風(fēng)險(xiǎn)可能給行為人帶來(lái)直接的損失 二是信用風(fēng)險(xiǎn)還可以給行為人帶來(lái)潛在的損失 27 03 2020 二 現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因 三 信用風(fēng)險(xiǎn)的成因是信用活動(dòng)中的不確定性信用風(fēng)險(xiǎn)與利率風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)顯著區(qū)別在于它在任何情況下都不可能產(chǎn)生意外的外益 它的后果就是損失 甚至是巨大的損失 信用風(fēng)險(xiǎn)還與其他金融風(fēng)險(xiǎn)往往相互交織在一起 互為因果關(guān)系 27 03 2020 第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量 一 古典信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法I 專家制度 一 專家制度的主要內(nèi)容在專家制度下 各商業(yè)銀行自身?xiàng)l件的不同 在對(duì)貸款申請(qǐng)人進(jìn)行信用分析所涉及的內(nèi)容上也會(huì)不盡相同 但是絕大多數(shù)銀行都將重點(diǎn)集中在借款人的 5C 上 即品德與聲望 資格與能力 資金實(shí)力 擔(dān)保 經(jīng)營(yíng)條件和商業(yè)周期 二 專家制度存在的缺陷和不足首先 要維持這樣的專家制度需要相當(dāng)數(shù)量的專門信用分析人員 隨著銀行業(yè)務(wù)量的不斷增加 其所需要的相應(yīng)信用分析人員就會(huì)越來(lái)越多 其次 專家制度實(shí)施的效果很不穩(wěn)定 第三 專家制度與銀行在經(jīng)營(yíng)管理中的官僚主義方式緊密相連 大大降低了銀行應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的能力 第四 專家制度加劇了銀行在貸款組合方面過(guò)度集中的問(wèn)題 使銀行面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn) 第五 專家制度在對(duì)借款人進(jìn)行信用分析時(shí) 難以確定共同要遵循的標(biāo)準(zhǔn) 造成信用評(píng)估的主觀性 隨意性和不一致性 27 03 2020 二 古典信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法II Z評(píng)分模型和ZETA評(píng)分模型 在前人研究的基礎(chǔ)上 美國(guó)紐約大學(xué)斯特商學(xué)院教授愛(ài)德華 阿爾特曼在1968年提出了著名的Z評(píng)分模型 1977年他又對(duì)該模型進(jìn)行了修正和擴(kuò)展 建立了第二代模型ZETA模型 一 Z評(píng)分模型的主要內(nèi)容及其準(zhǔn)確性分析阿爾特曼的Z評(píng)分模型是一種多變量的分辨模型 他是根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的辨別分析技術(shù) 對(duì)銀行過(guò)去的貸款案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 選擇一部分最能夠反映借款人的財(cái)務(wù)狀況 對(duì)貸款質(zhì)量影響最大 最具預(yù)測(cè)或分析價(jià)值的比率 設(shè)計(jì)出一個(gè)能最大程度地區(qū)分貸款風(fēng)險(xiǎn)度的數(shù)學(xué)模型 對(duì)貸款申請(qǐng)人進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)及資信評(píng)估 27 03 2020 二 阿爾特曼Z評(píng)分模型與債券評(píng)級(jí)級(jí)別的關(guān)系阿爾特曼教授的信用評(píng)分模型的主要用處之一 就是把等值的債券評(píng)級(jí)級(jí)別劃歸到相應(yīng)的Z評(píng)分分值中每一類分值中去 這樣就可以使得信用分析師通過(guò)對(duì)每一檔債券評(píng)級(jí)級(jí)別的歷史信用數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)借款人的違約概率進(jìn)行估值 從而測(cè)算出信用風(fēng)險(xiǎn)的大小 三 私人控股企業(yè)的Z評(píng)分模型由于私人控股企業(yè)與大眾公司 上市公司 在各方面都存在著很大差距 因而是原始的Z評(píng)分模型就不適應(yīng)對(duì)私人控股企業(yè)的信用評(píng)分 因此 在原始Z評(píng)分模型公布后不久 阿爾特曼教授就對(duì)原始Z評(píng)分模型進(jìn)行了修正 他把分辨函數(shù)中第四項(xiàng)指標(biāo)X4的分子股權(quán)市值改成了股權(quán)的賬面值 并經(jīng)過(guò)反復(fù)研究 計(jì)算以及大量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 設(shè)計(jì)出了適合私人控股企業(yè)的Z評(píng)分模型 Z 0 717X1 0 847X2 3 107X3 0 420X4 0 998X5 27 03 2020 四 對(duì)非制造業(yè)企業(yè)的Z評(píng)分模型 五 第二代Z評(píng)分模型 ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型 1977年 阿爾特曼 Altman 赫爾德門 Haldeman 和納內(nèi)亞南 Narayanan 對(duì)原始的Z評(píng)分模型進(jìn)行了重大修正和提升 推出了第二代信用評(píng)分模型 ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型 ZETAcreditriskmodel 新模型的變量由原始模型的5個(gè)增加到了7個(gè) 它的適應(yīng)范圍更寬了 對(duì)不良借款人的辯認(rèn)精度也大大提高了 27 03 2020 六 Z評(píng)分模型和ZETA模型的缺陷 Z評(píng)分模型和ZETA模型存在的主要問(wèn)題有以下幾個(gè)方面 首先 兩個(gè)模型都依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表的賬面數(shù)據(jù) 而忽視日益重要的各項(xiàng)資本市場(chǎng)指標(biāo) 這就必然削弱模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和及時(shí)性 其次 由于模型缺乏對(duì)違約和違約風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)認(rèn)識(shí) 理論基礎(chǔ)比較薄弱 從而難以令人信服 再次 兩個(gè)模式都假設(shè)在解釋變量中存在著線性關(guān)系 而現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非線性的 因而也削弱了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確程度 使得違約模型不能精確地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí) 最后 兩個(gè)模型都無(wú)法計(jì)量企業(yè)的表外信用風(fēng)險(xiǎn) 另外對(duì)某些特定行業(yè)的企業(yè)如公用企業(yè) 財(cái)務(wù)公司 新公司以及資源企業(yè)也不適用 因而它們的使用范圍受到較大限制 27 03 2020 三 現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理方法 信用度量制模型 J P 摩根繼1994年推出著名的以VaR為基礎(chǔ)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量制后 1997年又推出了信用風(fēng)險(xiǎn)量化度量和管理模型 信用度量制 隨后瑞士信貸銀行又推出另一類型的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型CreditRisk 兩者都在銀行業(yè)引起很大的反響 1999年4月 巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)提出名為 信用風(fēng)險(xiǎn)模型化 當(dāng)前的實(shí)踐和應(yīng)用 的研究報(bào)告 開始研究這些風(fēng)險(xiǎn)管理模型的應(yīng)用對(duì)國(guó)際金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)管理的影響 以及這些模型在金融監(jiān)管 尤其是在風(fēng)險(xiǎn)資本監(jiān)管方面應(yīng)用的可能性 27 03 2020 一 受險(xiǎn)價(jià)值 VaR 方法受險(xiǎn)價(jià)值模型就是為了度量一項(xiàng)給定的資產(chǎn)或負(fù)債在一定時(shí)間里和在一定的置信度下 如95 97 5 99 等 其價(jià)值最大的損失額 二 信用度量制 是由J P 摩根與其他合作者 美洲銀行KMV公司 瑞士聯(lián)合銀行等 在已有的 風(fēng)險(xiǎn)度量制 方法基礎(chǔ)上 創(chuàng)立的一種專門用于對(duì)非交易性金融資產(chǎn)如貸款和私募債券的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量的模型 風(fēng)險(xiǎn)度量制方法所要解決的問(wèn)題是 如果明天是一個(gè)壞天氣的話 我所擁有的可交易性金融資產(chǎn)如股票 債券和其他證券的價(jià)值將會(huì)有多大的損失 而信用度量制方法則是要解決這樣的問(wèn)題 如果下一個(gè)年度是一個(gè)壞年頭的話 我的貸款及貸款組合的價(jià)值將會(huì)遭受多大的損失呢 27 03 2020 為了說(shuō)明 信用度量制 方法 我們來(lái)看一看怎樣計(jì)算一筆貸款的受險(xiǎn)價(jià)值量 并且討論一下圍繞著計(jì)算受險(xiǎn)價(jià)值所涉及到的相關(guān)技術(shù)問(wèn)題 這個(gè)例子是這樣的 五年期固定利率貸款 年貸款利率為6 貸款總額為100 百萬(wàn)美元 借款企業(yè)信用等級(jí)為BBB級(jí) 1 借款企業(yè)信用等級(jí)轉(zhuǎn)換的概率 2 對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的貸款市值估價(jià) 3 計(jì)算受險(xiǎn)價(jià)值量 VaR 27 03 2020 三 信用度量制方法與最低風(fēng)險(xiǎn)資本要求 將前面所計(jì)算出的貸款受險(xiǎn)價(jià)值量與美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備體系和國(guó)際清算銀行對(duì)商業(yè)銀行所規(guī)定的以風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)為基礎(chǔ)的8 資本要求相比較 是一件很有意義的事情 這里需要特別指出的是 即使依據(jù)信用度量制測(cè)算出了1 的貸款受險(xiǎn)價(jià)值量 在某種極端的情況下 以受險(xiǎn)價(jià)值所確定的風(fēng)險(xiǎn)資本量也不能完全抵補(bǔ)貸款所遭受的重大損失 鑒于這種情況 近年來(lái)國(guó)際清算銀行也準(zhǔn)許商業(yè)銀行從3 4之間選擇一個(gè)適宜的乘數(shù)因子對(duì)貸款的受險(xiǎn)價(jià)值進(jìn)行放大 據(jù)美國(guó)學(xué)者Boudoukh Richardson和Whitelaw在1995年所做的研究表明 利用3 4乘數(shù)因子對(duì)受險(xiǎn)價(jià)值加以放大并據(jù)此確定其風(fēng)險(xiǎn)資本 基本可以抵補(bǔ)某些金融資產(chǎn)的重大價(jià)值損失 27 03 2020 四 信用度量制模型若干引起爭(zhēng)議的技術(shù)問(wèn)題信用度量制模型還存在著若干尚需解決的技術(shù)問(wèn)題 1 關(guān)于信用等級(jí)的轉(zhuǎn)換問(wèn)題 2 關(guān)于貸款的估價(jià)問(wèn)題 27 03 2020 第三節(jié)信用資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理 一 現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論的運(yùn)用 一 信用悖論問(wèn)題 二 現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論概覽 三 運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)組合方法所面臨的若干問(wèn)題1 組合內(nèi)的資產(chǎn)間相關(guān)性估計(jì)困難重重 2 信用資產(chǎn)收益分布的非正態(tài)性 3 有關(guān)信用資產(chǎn)的相關(guān)資料匱乏 27 03 2020 二 信用度量制組合模型 信用度量制方法是一組用來(lái)測(cè)定信用資產(chǎn)組合價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)的分析法和數(shù)據(jù)庫(kù) 它是由J P 摩根公司的古普頓 芬格和伯哈蒂在1997年年初所建立并由J P 摩根在當(dāng)年的4月對(duì)外公布的 一 信用度量制模型 正態(tài)分布條件下的組合受險(xiǎn)價(jià)值量1 聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率 2 資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)與信用等級(jí)轉(zhuǎn)換的關(guān)系 3 怎樣計(jì)算相關(guān)系數(shù)的例子 4 兩貸款組合的聯(lián)合貸款價(jià)值量 27