第十章信用風(fēng)險管理ppt課件

1、第十章 信譽風(fēng)險管理 .第一節(jié)信譽風(fēng)險的概念及成因 .一、信譽風(fēng)險的定義 傳統(tǒng)觀念信譽風(fēng)險指債務(wù)人未能如期歸還債務(wù)呵斥違約，而給經(jīng)濟主體運營帶來的風(fēng)險。 現(xiàn)代意義上，信譽風(fēng)險指由于借款人或市場買賣對手違約而導(dǎo)致?lián)p失的能夠性。 更普通地，信譽風(fēng)險還包括由于借款人的信譽評級的變動和履約才干的變化，導(dǎo)致其債務(wù)的市場價值變動而引起的損失能夠性。 .二、現(xiàn)代信譽風(fēng)險的成因 1.信譽風(fēng)險成因：信譽活動中的不確定性。 2. 不確定性：“外在不確定性：系統(tǒng)性風(fēng)險“內(nèi)在不確定性：非系統(tǒng)性風(fēng)險 3. 信譽風(fēng)險也是金融市場的一種內(nèi)在的推進和制約力量。促進金融參與者提高管理效率約束作用，調(diào)理作用.第二節(jié) 早期信譽風(fēng)險

2、度量 .一、 風(fēng)險度量的專家制度 .一專家制度的主要內(nèi)容 借款人的5C1. 品德與聲望Character2. 資歷與才干Capacity3. 資金實力(Capital or Cash)4. 擔(dān)保Collateral5. 運營條件或商業(yè)周期Condition .二專家制度的缺陷 需求相當數(shù)量的專門信譽分析人員 實施的效果很不穩(wěn)定 與銀行在運營管理中的官僚主義方式嚴密相聯(lián)，大大降低了銀行應(yīng)對市場變化的才干 加劇了銀行在貸款組合方面過度集中的問題，使銀行面臨著更大的風(fēng)險 對借款人進展信譽分析時，難以確定共同遵照的規(guī)范，呵斥信譽評價的客觀性、隨意性和不一致性。 . 二、Z評分模型和ZETA評分模型 .

3、 (一)Z評分模型的主要內(nèi)容 阿爾特曼，分辨函數(shù)為：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006 X4+0.999X5或：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5其中， X1：流動資本/總資產(chǎn)WC/TA X2：留存收益/總資產(chǎn)RE/TA X3：息前、稅前收益/總資產(chǎn)EBIT/TA X4：股權(quán)市值/總負債帳面值MVE/TL X5：銷售收入/總資產(chǎn)S/TA .臨界值：借款人違約的臨界值Z0=2.675假設(shè)Z2.675，借款人被劃入違約組；假設(shè)Z2.675，借款人被劃為非違約組。當1.81Z2.99時，判別失誤較大，未知區(qū)Zone of Ignorance

4、或灰色區(qū)域(gray area) .(二) ZETA評分模型 第二代信譽評分模型 7個變量：資產(chǎn)收益率、收益穩(wěn)定性目的 、債務(wù)償付才干目的、累計盈利才干目的、流動性目的、資本化程度的目的、規(guī)模目的 . (三) Z評分模型和ZETA評分模型存在的問題 依賴財務(wù)報表數(shù)據(jù)，忽視了日益重要的資本市場目的，減弱了預(yù)測結(jié)果的可靠性和及時性；實際根底比較薄弱，難以令人服氣；假設(shè)解釋變量存在線性關(guān)系，現(xiàn)實的經(jīng)濟景象是非線性的，減弱了預(yù)測的準確程度；兩個模型都無法計量表外信譽風(fēng)險；不適用特定行業(yè)，運用范圍遭到較大限制。 .第三節(jié) 現(xiàn)代信譽風(fēng)險度量模型 .一、期權(quán)推理分析法:KMV模型 .期權(quán)推理分析法(Opti

5、on-theoretic approach)指利用期權(quán)定價實際對風(fēng)險債券和貸款的信譽風(fēng)險進展度量 。 KMV公司：違約預(yù)測模型-信譽監(jiān)測模型(Credit Monitor Model) .兩個關(guān)系： 一：企業(yè)股權(quán)市值與資產(chǎn)市值之間的構(gòu)造性關(guān)系 二：企業(yè)資產(chǎn)市值動搖程度和企業(yè)股權(quán)市值變動程度之間關(guān)系經(jīng)過上述兩個關(guān)系模型，可以求出企業(yè)資產(chǎn)市值及其動搖程度 計算出一切涉及變量值，便可以用信譽監(jiān)測模型測算出借款企業(yè)的預(yù)期違約頻率(EDF) .假設(shè)借款企業(yè)的資產(chǎn)市值呈現(xiàn)正態(tài)分布，我們可知道違約的概率 計算出的只是借款企業(yè)實際預(yù)期違約頻率，它與實踐的預(yù)期違約頻率之間存在著很大差別 KMV公司利用其本身優(yōu)勢

6、建立起了一個全球范圍企業(yè)和企業(yè)違約信息數(shù)據(jù)庫，計算出各類信譽等級企業(yè)閱歷預(yù)期違約頻率，從而產(chǎn)生以這種閱歷預(yù)期違約頻率為根底的信譽值來。.KMV信譽監(jiān)測模型的缺陷 模型的運用范圍遭到了限制 ，不適用于非上市公司 在現(xiàn)實中，并非一切借款企業(yè)都符合模型中資產(chǎn)價值呈正態(tài)分布的假定 該模型不可以對長期債務(wù)的不同類型進展分辨 該模型根本上屬于一種靜態(tài)模型，但實踐情況并非如此。 .二、Credit Metrics模型 .信譽度量制方法的原理： 經(jīng)過掌握借款企業(yè)的資料如：1借款人的信譽等級資料2下一年度該信譽級別程度轉(zhuǎn)換為其它信譽級別的概率3違約貸款的收復(fù)率計算出非買賣性的貸款和債券的市值P和市值變動率，4從

7、而利用受險價值方法對單筆貸款或貸款組合的受險價值量。 .在險價值(VaR)法： 在險價值模型就是為了度量一項給定的資產(chǎn)或負債在一定時間里和在一定的置信度下價值最大的損失額。 .VaR方法度量非買賣性金融資產(chǎn)如貸款的受險價值時那么會遇到如下問題 ：由于絕大多數(shù)貸款不能直接買賣，所以市值P不可以直接察看到。由于貸款的市值不可以察看，也就無法計算貸款市值的變動率 。貸款的價值分布離正態(tài)分布狀偏向較大.第四節(jié) 宏觀模擬模型和保險模型.一、宏觀模擬模型 宏觀模擬模型在計算信譽資產(chǎn)的在險價值量時，將各種影響違約概率以及相關(guān)聯(lián)的信譽等級轉(zhuǎn)換概率的宏觀要素納入體系。 抑制了信譽度量制方法由于假定不同時期的信譽

8、等級轉(zhuǎn)換概率是靜態(tài)的和固定的而引起的很多偏向，被視為信譽度量制方法的重要補充。 .處理和處置經(jīng)濟周期性要素常用方法是直接將信譽等級轉(zhuǎn)換概率與宏觀要素之間的關(guān)系模型化，假設(shè)模型是擬合的，就可以經(jīng)過制造宏觀上的對于模型的沖擊來模擬信譽等級轉(zhuǎn)換概率的跨時演化情況。 .二、死亡率模型(Mortality model) 該模型以貸款或債券組合以及它們在歷史上違約閱歷為根底，開發(fā)出一張表格，用該表來對信譽資產(chǎn)一年的邊沿的死亡率(mrginal mortality rate, MMR)及信譽資產(chǎn)多年的累積的死亡率(cumulative mortality rate ,CRM)進展預(yù)測。將上面的兩個死亡率與違

9、約損失率(LGD)結(jié)合起來，就可以獲得信譽資產(chǎn)的預(yù)期損失的估計值。.第五節(jié)現(xiàn)代信譽風(fēng)險度量模型方法的比較 .一、 特征比較 教材p344表10-1.二、優(yōu)缺陷分析 .一信譽度量制模型1.優(yōu)點：經(jīng)過計算信譽工具在不同信譽等級上的市場價值，到達用傳統(tǒng)的期望和規(guī)范差來度量資產(chǎn)信譽風(fēng)險的目的，并將VaR方法引入到信譽風(fēng)險管理中來。引入了邊沿風(fēng)險奉獻的概念。.2缺陷：1利率期限構(gòu)造固定的假設(shè)不適于零息票債券和信譽衍生品。2假設(shè)違約概率與宏觀經(jīng)濟情況無關(guān)3假設(shè)資產(chǎn)收益之間的相關(guān)系數(shù)等于凈資產(chǎn)間的相關(guān)系數(shù)。 4計算復(fù)雜。 .二KMV模型 優(yōu)點：將市場信息納入了違約概率 是一種動態(tài)模型是一種“向前看的模型 可

10、以反映風(fēng)險程度差別的程度.KMV模型缺陷：必需運用估計技術(shù)來獲得資產(chǎn)價值、企業(yè)資產(chǎn)收益率的期望值和動搖性。利率事先確定的假定限制了將KMV模型對長期貸款(一年以上)和其它利率敏感性工具的運用風(fēng)險利差隨風(fēng)險債券到期日趨向于零 假設(shè)經(jīng)濟情況是靜止的 .第六節(jié) 信譽資產(chǎn)組合的信譽風(fēng)險度量和管理 .一、信譽度量制組合模型 信譽度量制(CreditMetrics)組合模型是一組用來測定信譽資產(chǎn)組合價值和風(fēng)險的分析法和數(shù)據(jù)庫。 一種計量方法來估算出由于信譽資產(chǎn)質(zhì)量變化(包括違約)而導(dǎo)致的組合價值的動搖以及價值的分布情況，并最終計算出信譽資產(chǎn)組合的在險價值量(VaR)。 .二、 信譽度量制模型：正態(tài)分布條件

11、 用一個兩貸款組合信譽風(fēng)險度量方法作為其參照樣板，從而經(jīng)過兩貸款組合在險價值的度量方法推行至N項貸款組合情形下的計量方法上。(一) 結(jié)合信譽等級轉(zhuǎn)換概率 (二資產(chǎn)價值動搖與信譽等級轉(zhuǎn)換的關(guān)系 (三兩貸款組合的結(jié)合貸款價值量(Joint Loan Values) .三、信譽度量制：實踐分布條件下的組合在險價值量 .四、信譽度量制：N項貸款組合的信譽風(fēng)險的度量 (一)矩陣擴展法 將貸款組合的結(jié)合信譽等級轉(zhuǎn)換概率矩陣以及相應(yīng)的貸款組合結(jié)合貸款價值量矩陣不斷地進展擴展，從而最終求出N項貸款組合的均值和規(guī)范差。 隨著組合貸款的數(shù)量添加，計算該組合信譽風(fēng)險的難度會越來越大，假設(shè)沒有大型計算機來協(xié)助，人們很

12、難能完成這樣的計算。(二)調(diào)整解出的資產(chǎn)組合方差的規(guī)范方式 .(三)蒙特卡羅模擬法:技術(shù)思緒: 隨機模擬技術(shù)，模擬出投資組合在指定日期的各種不同價錢走勢，然后由這些模擬價錢導(dǎo)出投資組合在指定日期的價錢分布，最后從分布中一目了然地讀出投資組合的在險價值量(VaR)。VaR最有效的計算方法，能闡明廣泛的風(fēng)險:非線性價錢風(fēng)險、動搖風(fēng)險，甚至模型風(fēng)險，也思索了動搖時間變化，較粗的尾部及極端情景等要素。 .2.實例 .3. 缺陷 本錢太高依賴根底風(fēng)險要素下的特定的隨機模型，因此面臨模型風(fēng)險信譽度量制模型還可以用來計算單個貸款在組合中的邊沿風(fēng)險奉獻量 .本章要點:信譽風(fēng)險是指由于借款人的信譽評級的變動和履約才干的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場價值變動而引起的損失能夠性早期信譽風(fēng)險的度量方法有專家制度和Z&ZETA評分模型 .現(xiàn)代信譽風(fēng)險度量模型中，最為流行的是KMV模型和