信用風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)課件

第十章

信用風(fēng)險(xiǎn)管理

第十章信用風(fēng)險(xiǎn)管理1第一節(jié)

信用風(fēng)險(xiǎn)的概念及成因

第一節(jié)

信用風(fēng)險(xiǎn)的概念及成因2一、信用風(fēng)險(xiǎn)的定義

傳統(tǒng)觀點(diǎn)——信用風(fēng)險(xiǎn)指債務(wù)人未能如期償還債務(wù)造成違約，而給經(jīng)濟(jì)主體經(jīng)營帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)代意義上，信用風(fēng)險(xiǎn)指由于借款人或市場交易對手違約而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。更一般地，信用風(fēng)險(xiǎn)還包括由于借款人的信用評級的變動(dòng)和履約能力的變化，導(dǎo)致其債務(wù)的市場價(jià)值變動(dòng)而引起的損失可能性。

一、信用風(fēng)險(xiǎn)的定義傳統(tǒng)觀點(diǎn)——信用風(fēng)險(xiǎn)指債務(wù)人未能如期償還3二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因

1.信用風(fēng)險(xiǎn)成因：信用活動(dòng)中的不確定性。

2.不確定性：“外在不確定性”：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)“內(nèi)在不確定性”：非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

3.信用風(fēng)險(xiǎn)也是金融市場的一種內(nèi)在的推動(dòng)和制約力量。促進(jìn)金融參與者提高管理效率約束作用，調(diào)節(jié)作用

二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因1.信用風(fēng)險(xiǎn)成因：信用活動(dòng)中的不確定4第二節(jié)

早期信用風(fēng)險(xiǎn)度量

第二節(jié)早期信用風(fēng)險(xiǎn)度量5一、

風(fēng)險(xiǎn)度量的專家制度

一、風(fēng)險(xiǎn)度量的專家制度6（一）專家制度的主要內(nèi)容

借款人的5C1.品德與聲望（Character）2.資格與能力（Capacity）3.資金實(shí)力(CapitalorCash)4.擔(dān)保（Collateral）5.經(jīng)營條件或商業(yè)周期（Condition）

（一）專家制度的主要內(nèi)容借款人的5C7（二）專家制度的缺陷

需要相當(dāng)數(shù)量的專門信用分析人員

實(shí)施的效果很不穩(wěn)定

與銀行在經(jīng)營管理中的官僚主義方式緊密相聯(lián)，大大降低了銀行應(yīng)對市場變化的能力

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(xiǎn)

對借款人進(jìn)行信用分析時(shí)，難以確定共同遵循的標(biāo)準(zhǔn)，造成信用評估的主觀性、隨意性和不一致性。

（二）專家制度的缺陷需要相當(dāng)數(shù)量的專門信用分析人員8

二、Z評分模型

和ZETA評分模型

二、Z評分模型

和ZETA評分模型9(一)Z評分模型的主要內(nèi)容阿爾特曼，分辨函數(shù)為：Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）其中，X1：流動(dòng)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(fù)債帳面值（MVE/TL）

X5：銷售收入/總資產(chǎn)（S/TA）

(一)Z評分模型的主要內(nèi)容阿爾特曼，分辨函數(shù)為：10臨界值：借款人違約的臨界值Z0=2.675如果Z<2.675，借款人被劃入違約組；如果Z≥2.675，借款人被劃為非違約組。當(dāng)1.81<Z<2.99時(shí)，判斷失誤較大，未知區(qū)（ZoneofIgnorance）或灰色區(qū)域(grayarea)

臨界值：借款人違約的臨界值Z0=2.67511(二)ZETA評分模型

第二代信用評分模型

7個(gè)變量：資產(chǎn)收益率、收益穩(wěn)定性指標(biāo)

、債務(wù)償付能力指標(biāo)、累計(jì)盈利能力指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)、資本化程度的指標(biāo)、規(guī)模指標(biāo)

(二)ZETA評分模型第二代信用評分模型12

(三)Z評分模型和ZETA評分模型存在的問題

依賴財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，忽視了日益重要的資本市場指標(biāo)，削弱了預(yù)測結(jié)果的可靠性和及時(shí)性；理論基礎(chǔ)比較薄弱，難以令人信服；假設(shè)解釋變量存在線性關(guān)系，現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非線性的，削弱了預(yù)測的準(zhǔn)確程度；兩個(gè)模型都無法計(jì)量表外信用風(fēng)險(xiǎn)；不適用特定行業(yè)，使用范圍受到較大限制。

(三)Z評分模型和ZETA評分模型存在的問題依賴財(cái)務(wù)報(bào)13第三節(jié)

現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型

第三節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型14一、期權(quán)推理分析法:

KMV模型

一、期權(quán)推理分析法:

KMV模型15期權(quán)推理分析法(Option-theoreticapproach)指利用期權(quán)定價(jià)理論對風(fēng)險(xiǎn)債券和貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量

。

KMV公司：違約預(yù)測模型--信用監(jiān)測模型(CreditMonitorModel)

期權(quán)推理分析法(Option-theoreticappro16兩個(gè)關(guān)系：

一：企業(yè)股權(quán)市值與資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系

二：企業(yè)資產(chǎn)市值波動(dòng)程度和企業(yè)股權(quán)市值變動(dòng)程度之間關(guān)系通過上述兩個(gè)關(guān)系模型，可以求出企業(yè)資產(chǎn)市值及其波動(dòng)程度

計(jì)算出所有涉及變量值，便可以用信用監(jiān)測模型測算出借款企業(yè)的預(yù)期違約頻率(EDF)

兩個(gè)關(guān)系：一：企業(yè)股權(quán)市值與資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系17如果借款企業(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(jì)算出的只是借款企業(yè)理論預(yù)期違約頻率，它與實(shí)際的預(yù)期違約頻率之間存在著很大差異KMV公司利用其自身優(yōu)勢建立起了一個(gè)全球范圍企業(yè)和企業(yè)違約信息數(shù)據(jù)庫，計(jì)算出各類信用等級企業(yè)經(jīng)驗(yàn)預(yù)期違約頻率，從而產(chǎn)生以這種經(jīng)驗(yàn)預(yù)期違約頻率為基礎(chǔ)的信用值來。如果借款企業(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18KMV信用監(jiān)測模型的缺陷

模型的使用范圍受到了限制

，不適用于非上市公司

在現(xiàn)實(shí)中，并非所有借款企業(yè)都符合模型中資產(chǎn)價(jià)值呈正態(tài)分布的假定

該模型不能夠?qū)﹂L期債務(wù)的不同類型進(jìn)行分辨

該模型基本上屬于一種靜態(tài)模型，但實(shí)際情況并非如此。

KMV信用監(jiān)測模型的缺陷模型的使用范圍受到了限制，不適用19二、CreditMetrics模型

二、CreditMetrics模型20信用度量制方法的原理：通過掌握借款企業(yè)的資料如：（1）借款人的信用等級資料（2）下一年度該信用級別水平轉(zhuǎn)換為其它信用級別的概率（3）違約貸款的收復(fù)率計(jì)算出非交易性的貸款和債券的市值P和市值變動(dòng)率σ，（4）從而利用受險(xiǎn)價(jià)值方法對單筆貸款或貸款組合的受險(xiǎn)價(jià)值量。

信用度量制方法的原理：通過掌握借款企業(yè)的資料如：21在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)法：

在險(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價(jià)值最大的損失額。

在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)法：在險(xiǎn)價(jià)值模型就是為了度量一項(xiàng)給定的資22VaR方法度量非交易性金融資產(chǎn)如貸款的受險(xiǎn)價(jià)值時(shí)則會(huì)遇到如下問題：因?yàn)榻^大多數(shù)貸款不能直接交易，所以市值P不能夠直接觀察到。由于貸款的市值不能夠觀察，也就無法計(jì)算貸款市值的變動(dòng)率σ

。貸款的價(jià)值分布離正態(tài)分布狀偏差較大

VaR方法度量非交易性金融資產(chǎn)如貸款的受險(xiǎn)價(jià)值時(shí)則會(huì)遇到如下23第四節(jié)

宏觀模擬模型和保險(xiǎn)模型第四節(jié)

宏觀模擬模型和保險(xiǎn)模型24一、宏觀模擬模型

宏觀模擬模型在計(jì)算信用資產(chǎn)的在險(xiǎn)價(jià)值量時(shí)，將各種影響違約概率以及相關(guān)聯(lián)的信用等級轉(zhuǎn)換概率的宏觀因素納入體系。

克服了信用度量制方法由于假定不同時(shí)期的信用等級轉(zhuǎn)換概率是靜態(tài)的和固定的而引起的很多偏差，被視為信用度量制方法的重要補(bǔ)充。

一、宏觀模擬模型宏觀模擬模型在計(jì)算信用資產(chǎn)的在險(xiǎn)價(jià)值量時(shí)，25解決和處理經(jīng)濟(jì)周期性因素常用方法是直接將信用等級轉(zhuǎn)換概率與宏觀因素之間的關(guān)系模型化，如果模型是擬合的，就可以通過制造宏觀上的對于模型的"沖擊"來模擬信用等級轉(zhuǎn)換概率的跨時(shí)演變狀況。

解決和處理經(jīng)濟(jì)周期性因素常用方法是直接將信用等級轉(zhuǎn)換概率與宏26二、死亡率模型

(Mortalitymodel)該模型以貸款或債券組合以及它們在歷史上違約經(jīng)歷為基礎(chǔ)，開發(fā)出一張表格，用該表來對信用資產(chǎn)一年的邊際的死亡率(mrginalmortalityrate,MMR)及信用資產(chǎn)多年的累積的死亡率(cumulativemortalityrate,CRM)進(jìn)行預(yù)測。將上面的兩個(gè)死亡率與違約損失率(LGD)結(jié)合起來，就可以獲得信用資產(chǎn)的預(yù)期損失的估計(jì)值。

二、死亡率模型

(Mortalitymodel)該模型以27第五節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量

模型方法的比較

第五節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量

模型方法的比較28一、

特征比較

教材p344表10-1一、特征比較教材p344表10-129二、優(yōu)缺點(diǎn)分析

二、優(yōu)缺點(diǎn)分析30（一）信用度量制模型1.優(yōu)點(diǎn)：通過計(jì)算信用工具在不同信用等級上的市場價(jià)值，達(dá)到用傳統(tǒng)的期望和標(biāo)準(zhǔn)差來度量資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的目的，并將VaR方法引入到信用風(fēng)險(xiǎn)管理中來。引入了邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的概念。

（一）信用度量制模型1.優(yōu)點(diǎn)：312．缺點(diǎn)：（1）利率期限結(jié)構(gòu)固定的假設(shè)不適于零息票債券和信用衍生品。（2）假設(shè)違約概率與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況無關(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(jì)算復(fù)雜。

2．缺點(diǎn)：（1）利率期限結(jié)構(gòu)固定的假設(shè)不適于零息票債券和信用32（二）KMV模型

優(yōu)點(diǎn)：將市場信息納入了違約概率

是一種動(dòng)態(tài)模型是一種“向前看”的模型

可以反映風(fēng)險(xiǎn)水平差異的程度（二）KMV模型優(yōu)點(diǎn)：33KMV模型缺點(diǎn)：必須使用估計(jì)技術(shù)來獲得資產(chǎn)價(jià)值、企業(yè)資產(chǎn)收益率的期望值和波動(dòng)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應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)利差隨風(fēng)險(xiǎn)債券到期日趨向于零

假設(shè)經(jīng)濟(jì)狀況是靜止的

KMV模型缺點(diǎn)：34第六節(jié)

信用資產(chǎn)組合的

信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理

第六節(jié)信用資產(chǎn)組合的

信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理35一、信用度量制組合模型

信用度量制(CreditMetrics)組合模型是一組用來測定信用資產(chǎn)組合價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)的分析法和數(shù)據(jù)庫。

一種計(jì)量方法來估算出由于信用資產(chǎn)質(zhì)量變化(包括違約)而導(dǎo)致的組合價(jià)值的波動(dòng)以及價(jià)值的分布狀況，并最終計(jì)算出信用資產(chǎn)組合的在險(xiǎn)價(jià)值量(VaR)。

一、信用度量制組合模型信用度量制(CreditMetric36二、

信用度量制模型：

正態(tài)分布條件

用一個(gè)兩貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法作為其參照樣板，從而通過兩貸款組合在險(xiǎn)價(jià)值的度量方法推廣至N項(xiàng)貸款組合情形下的計(jì)量方法上。(一)聯(lián)合信用等級轉(zhuǎn)換概率

(二）資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)與信用等級轉(zhuǎn)換的關(guān)系

(三）兩貸款組合的聯(lián)合貸款價(jià)值量(JointLoanValues)

二、信用度量制模型：

正態(tài)分布條件用一個(gè)兩貸款組合信用風(fēng)37三、信用度量制：實(shí)際分布條件下的組合在險(xiǎn)價(jià)值量

三、信用度量制：實(shí)際分布條件下的組合在險(xiǎn)價(jià)值量38四、信用度量制：N項(xiàng)貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)的度量

(一)矩陣擴(kuò)展法

將貸款組合的聯(lián)合信用等級轉(zhuǎn)換概率矩陣以及相應(yīng)的貸款組合聯(lián)合貸款價(jià)值量矩陣不斷地進(jìn)行擴(kuò)展，從而最終求出N項(xiàng)貸款組合的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

隨著組合貸款的數(shù)量增加，計(jì)算該組合信用風(fēng)險(xiǎn)的難度會(huì)越來越大，如果沒有大型計(jì)算機(jī)來幫助，人們很難能完成這樣的計(jì)算。(二)調(diào)整解出的資產(chǎn)組合方差的標(biāo)準(zhǔn)方式

四、信用度量制：N項(xiàng)貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)的度量(一)矩陣擴(kuò)展39(三)蒙特·卡羅模擬法:技術(shù)思路:隨機(jī)模擬技術(shù)，模擬出投資組合在指定日期的各種不同價(jià)格走勢，然后由這些模擬價(jià)格導(dǎo)出投資組合在指定日期的價(jià)格分布，最后從分布中一目了然地讀出投資組合的在險(xiǎn)價(jià)值量(VaR)。VaR最有效的計(jì)算方法，能說明廣泛的風(fēng)險(xiǎn):非線性價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，甚至模型風(fēng)險(xiǎn)，也考慮了波動(dòng)時(shí)間變化，較粗的尾部及極端情景等因素。

(三)蒙特·卡羅模擬法:402.實(shí)例

2.實(shí)例413.缺陷

成本太高依賴基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)因素下的特定的隨機(jī)模型，因而面臨模型風(fēng)險(xiǎn)信用度量制模型還可以用來計(jì)算單個(gè)貸款在組合中的邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)量

3.缺陷成本太高42本章要點(diǎn):信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于借款人的信用評級的變動(dòng)和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場價(jià)值變動(dòng)而引起的損失可能性早期信用風(fēng)險(xiǎn)的度量方法有專家制度和Z&ZETA評分模型

本章要點(diǎn):信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于借款人的信用評級的變動(dòng)和履約能力的43現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，最為流行的是KMV模型和CreditMetrics模型。KMV模型和CreditMetrics模型中的風(fēng)險(xiǎn)定義、關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素、信用事件的波動(dòng)性、信用事件的相關(guān)性、收復(fù)率等特征各不相同，因此在度量信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)各有優(yōu)勢，同時(shí)也都存在著一些問題?，F(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，最為流行的是KMV模型和Credit44信用資產(chǎn)組合可以有效的分散風(fēng)險(xiǎn)，但其信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理更為復(fù)雜貸款價(jià)值實(shí)際分布是非對稱的，因此計(jì)算出的在險(xiǎn)價(jià)值量略高于正態(tài)分布下計(jì)算的結(jié)果信用資產(chǎn)組合可以有效的分散風(fēng)險(xiǎn)，但其信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理更為45TheEndTheEnd461、每一個(gè)成功者都有一個(gè)開始。勇于開始，才能找到成功的路。2022/12/102022/12/10Saturday,December10,20222、成功源于不懈的努力，人生最大的敵人是自己怯懦。2022/12/102022/12/102022/12/1012/10/202210:12:34AM3、每天只看目標(biāo)，別老想障礙。2022/12/102022/12/102022/12/10Dec-2210-Dec-224、寧愿辛苦一陣子，不要辛苦一輩子。2022/12/102022/12/102022/12/10Saturday,December10,20225、積極向上的心態(tài)，是成功者的最基本要素。2022/12/102022/12/102022/12/102022/12/1012/10/20226、生活總會(huì)給你另一個(gè)機(jī)會(huì)，這個(gè)機(jī)會(huì)叫明天。10十二月20222022/12/102022/12/102022/12/107、人生就像騎單車，想保持平衡就得往前走。十二月222022/12/102022/12/102022/12/1012/10/20228、業(yè)余生活要有意義，不要越軌。2022/12/102022/12/1010December20229、我們必須在失敗中尋找勝利，在絕望中尋求希望。2022/12/102022/12/102022/12/102022/12/1010、一個(gè)人的夢想也許不值錢，但一個(gè)人的努力很值錢。12/10/202210:12:34AM2022/12/1010-12月-2211、在真實(shí)的生命里，每樁偉業(yè)都由信心開始，并由信心跨出第一步。12/10/202210:12AM12/10/202210:12AM2022/12/102022/12/10謝謝大家1、每一個(gè)成功者都有一個(gè)開始。勇于開始，才能找到成功的路。2471、每一個(gè)成功者都有一個(gè)開始。勇于開始，才能找到成功的路2022/12/1010:122、成功源于不懈的努力，人生最大的敵人是自己怯懦。2022/12/102022/12/102022/12/1012/10/202210:12:34AM3、每天只看目標(biāo)，別老想障礙Saturday,December10,2022。2022/12/102022/12/102022/12/10Monday,July19,202110-Dec-224、寧愿辛苦一陣子，不要辛苦一輩子2022/12/10。2022/12/102022/12/102022/12/10Saturday,December10,20225、積極向上的心態(tài)，是成功者的最基本要素2022/12/10。2022/12/102022/12/102022/12/102022/12/1012/10/20226、生活總會(huì)給你另一個(gè)機(jī)會(huì)，2022/12/1010:12:34AM2022/12/102022/12/102022/12/107、人生就像騎單車，想保持平衡就得往前走21:19:482022/12/102022/12/1012/10/20228、業(yè)余生活要有意義，不要越軌。2022/12/102022/12/1010December20229、我們必須在失敗中尋找勝利Saturday,December10,20222022/12/1010、一個(gè)人的夢想也許不值錢，但一個(gè)人的努力很值錢。12/10/202210:12:34AM2022/12/1010-12月-2211、在真實(shí)的生命里，每樁偉業(yè)都由信心開始，并由信心跨出第一步。12/10/202210:12AM12/10/202210:12AM2022/12/102022/12/10謝謝大家1、每一個(gè)成功者都有一個(gè)開始。勇于開始，才能找到成功的路2048第十章

信用風(fēng)險(xiǎn)管理

第十章信用風(fēng)險(xiǎn)管理49第一節(jié)

信用風(fēng)險(xiǎn)的概念及成因

第一節(jié)

信用風(fēng)險(xiǎn)的概念及成因50一、信用風(fēng)險(xiǎn)的定義

傳統(tǒng)觀點(diǎn)——信用風(fēng)險(xiǎn)指債務(wù)人未能如期償還債務(wù)造成違約，而給經(jīng)濟(jì)主體經(jīng)營帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)代意義上，信用風(fēng)險(xiǎn)指由于借款人或市場交易對手違約而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。更一般地，信用風(fēng)險(xiǎn)還包括由于借款人的信用評級的變動(dòng)和履約能力的變化，導(dǎo)致其債務(wù)的市場價(jià)值變動(dòng)而引起的損失可能性。

一、信用風(fēng)險(xiǎn)的定義傳統(tǒng)觀點(diǎn)——信用風(fēng)險(xiǎn)指債務(wù)人未能如期償還51二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因

1.信用風(fēng)險(xiǎn)成因：信用活動(dòng)中的不確定性。

2.不確定性：“外在不確定性”：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)“內(nèi)在不確定性”：非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

3.信用風(fēng)險(xiǎn)也是金融市場的一種內(nèi)在的推動(dòng)和制約力量。促進(jìn)金融參與者提高管理效率約束作用，調(diào)節(jié)作用

二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因1.信用風(fēng)險(xiǎn)成因：信用活動(dòng)中的不確定52第二節(jié)

早期信用風(fēng)險(xiǎn)度量

第二節(jié)早期信用風(fēng)險(xiǎn)度量53一、

風(fēng)險(xiǎn)度量的專家制度

一、風(fēng)險(xiǎn)度量的專家制度54（一）專家制度的主要內(nèi)容

借款人的5C1.品德與聲望（Character）2.資格與能力（Capacity）3.資金實(shí)力(CapitalorCash)4.擔(dān)保（Collateral）5.經(jīng)營條件或商業(yè)周期（Condition）

（一）專家制度的主要內(nèi)容借款人的5C55（二）專家制度的缺陷

需要相當(dāng)數(shù)量的專門信用分析人員

實(shí)施的效果很不穩(wěn)定

與銀行在經(jīng)營管理中的官僚主義方式緊密相聯(lián)，大大降低了銀行應(yīng)對市場變化的能力

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(xiǎn)

對借款人進(jìn)行信用分析時(shí)，難以確定共同遵循的標(biāo)準(zhǔn)，造成信用評估的主觀性、隨意性和不一致性。

（二）專家制度的缺陷需要相當(dāng)數(shù)量的專門信用分析人員56

二、Z評分模型

和ZETA評分模型

二、Z評分模型

和ZETA評分模型57(一)Z評分模型的主要內(nèi)容阿爾特曼，分辨函數(shù)為：Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）其中，X1：流動(dòng)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(fù)債帳面值（MVE/TL）

X5：銷售收入/總資產(chǎn)（S/TA）

(一)Z評分模型的主要內(nèi)容阿爾特曼，分辨函數(shù)為：58臨界值：借款人違約的臨界值Z0=2.675如果Z<2.675，借款人被劃入違約組；如果Z≥2.675，借款人被劃為非違約組。當(dāng)1.81<Z<2.99時(shí)，判斷失誤較大，未知區(qū)（ZoneofIgnorance）或灰色區(qū)域(grayarea)

臨界值：借款人違約的臨界值Z0=2.67559(二)ZETA評分模型

第二代信用評分模型

7個(gè)變量：資產(chǎn)收益率、收益穩(wěn)定性指標(biāo)

、債務(wù)償付能力指標(biāo)、累計(jì)盈利能力指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)、資本化程度的指標(biāo)、規(guī)模指標(biāo)

(二)ZETA評分模型第二代信用評分模型60

(三)Z評分模型和ZETA評分模型存在的問題

依賴財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，忽視了日益重要的資本市場指標(biāo)，削弱了預(yù)測結(jié)果的可靠性和及時(shí)性；理論基礎(chǔ)比較薄弱，難以令人信服；假設(shè)解釋變量存在線性關(guān)系，現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非線性的，削弱了預(yù)測的準(zhǔn)確程度；兩個(gè)模型都無法計(jì)量表外信用風(fēng)險(xiǎn)；不適用特定行業(yè)，使用范圍受到較大限制。

(三)Z評分模型和ZETA評分模型存在的問題依賴財(cái)務(wù)報(bào)61第三節(jié)

現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型

第三節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型62一、期權(quán)推理分析法:

KMV模型

一、期權(quán)推理分析法:

KMV模型63期權(quán)推理分析法(Option-theoreticapproach)指利用期權(quán)定價(jià)理論對風(fēng)險(xiǎn)債券和貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量

。

KMV公司：違約預(yù)測模型--信用監(jiān)測模型(CreditMonitorModel)

期權(quán)推理分析法(Option-theoreticappro64兩個(gè)關(guān)系：

一：企業(yè)股權(quán)市值與資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系

二：企業(yè)資產(chǎn)市值波動(dòng)程度和企業(yè)股權(quán)市值變動(dòng)程度之間關(guān)系通過上述兩個(gè)關(guān)系模型，可以求出企業(yè)資產(chǎn)市值及其波動(dòng)程度

計(jì)算出所有涉及變量值，便可以用信用監(jiān)測模型測算出借款企業(yè)的預(yù)期違約頻率(EDF)

兩個(gè)關(guān)系：一：企業(yè)股權(quán)市值與資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系65如果借款企業(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(jì)算出的只是借款企業(yè)理論預(yù)期違約頻率，它與實(shí)際的預(yù)期違約頻率之間存在著很大差異KMV公司利用其自身優(yōu)勢建立起了一個(gè)全球范圍企業(yè)和企業(yè)違約信息數(shù)據(jù)庫，計(jì)算出各類信用等級企業(yè)經(jīng)驗(yàn)預(yù)期違約頻率，從而產(chǎn)生以這種經(jīng)驗(yàn)預(yù)期違約頻率為基礎(chǔ)的信用值來。如果借款企業(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66KMV信用監(jiān)測模型的缺陷

模型的使用范圍受到了限制

，不適用于非上市公司

在現(xiàn)實(shí)中，并非所有借款企業(yè)都符合模型中資產(chǎn)價(jià)值呈正態(tài)分布的假定

該模型不能夠?qū)﹂L期債務(wù)的不同類型進(jìn)行分辨

該模型基本上屬于一種靜態(tài)模型，但實(shí)際情況并非如此。

KMV信用監(jiān)測模型的缺陷模型的使用范圍受到了限制，不適用67二、CreditMetrics模型

二、CreditMetrics模型68信用度量制方法的原理：通過掌握借款企業(yè)的資料如：（1）借款人的信用等級資料（2）下一年度該信用級別水平轉(zhuǎn)換為其它信用級別的概率（3）違約貸款的收復(fù)率計(jì)算出非交易性的貸款和債券的市值P和市值變動(dòng)率σ，（4）從而利用受險(xiǎn)價(jià)值方法對單筆貸款或貸款組合的受險(xiǎn)價(jià)值量。

信用度量制方法的原理：通過掌握借款企業(yè)的資料如：69在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)法：

在險(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價(jià)值最大的損失額。

在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)法：在險(xiǎn)價(jià)值模型就是為了度量一項(xiàng)給定的資70VaR方法度量非交易性金融資產(chǎn)如貸款的受險(xiǎn)價(jià)值時(shí)則會(huì)遇到如下問題：因?yàn)榻^大多數(shù)貸款不能直接交易，所以市值P不能夠直接觀察到。由于貸款的市值不能夠觀察，也就無法計(jì)算貸款市值的變動(dòng)率σ

。貸款的價(jià)值分布離正態(tài)分布狀偏差較大

VaR方法度量非交易性金融資產(chǎn)如貸款的受險(xiǎn)價(jià)值時(shí)則會(huì)遇到如下71第四節(jié)

宏觀模擬模型和保險(xiǎn)模型第四節(jié)

宏觀模擬模型和保險(xiǎn)模型72一、宏觀模擬模型

宏觀模擬模型在計(jì)算信用資產(chǎn)的在險(xiǎn)價(jià)值量時(shí)，將各種影響違約概率以及相關(guān)聯(lián)的信用等級轉(zhuǎn)換概率的宏觀因素納入體系。

克服了信用度量制方法由于假定不同時(shí)期的信用等級轉(zhuǎn)換概率是靜態(tài)的和固定的而引起的很多偏差，被視為信用度量制方法的重要補(bǔ)充。

一、宏觀模擬模型宏觀模擬模型在計(jì)算信用資產(chǎn)的在險(xiǎn)價(jià)值量時(shí)，73解決和處理經(jīng)濟(jì)周期性因素常用方法是直接將信用等級轉(zhuǎn)換概率與宏觀因素之間的關(guān)系模型化，如果模型是擬合的，就可以通過制造宏觀上的對于模型的"沖擊"來模擬信用等級轉(zhuǎn)換概率的跨時(shí)演變狀況。

解決和處理經(jīng)濟(jì)周期性因素常用方法是直接將信用等級轉(zhuǎn)換概率與宏74二、死亡率模型

(Mortalitymodel)該模型以貸款或債券組合以及它們在歷史上違約經(jīng)歷為基礎(chǔ)，開發(fā)出一張表格，用該表來對信用資產(chǎn)一年的邊際的死亡率(mrginalmortalityrate,MMR)及信用資產(chǎn)多年的累積的死亡率(cumulativemortalityrate,CRM)進(jìn)行預(yù)測。將上面的兩個(gè)死亡率與違約損失率(LGD)結(jié)合起來，就可以獲得信用資產(chǎn)的預(yù)期損失的估計(jì)值。

二、死亡率模型

(Mortalitymodel)該模型以75第五節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量

模型方法的比較

第五節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量

模型方法的比較76一、

特征比較

教材p344表10-1一、特征比較教材p344表10-177二、優(yōu)缺點(diǎn)分析

二、優(yōu)缺點(diǎn)分析78（一）信用度量制模型1.優(yōu)點(diǎn)：通過計(jì)算信用工具在不同信用等級上的市場價(jià)值，達(dá)到用傳統(tǒng)的期望和標(biāo)準(zhǔn)差來度量資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的目的，并將VaR方法引入到信用風(fēng)險(xiǎn)管理中來。引入了邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的概念。

（一）信用度量制模型1.優(yōu)點(diǎn)：792．缺點(diǎn)：（1）利率期限結(jié)構(gòu)固定的假設(shè)不適于零息票債券和信用衍生品。（2）假設(shè)違約概率與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況無關(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(jì)算復(fù)雜。

2．缺點(diǎn)：（1）利率期限結(jié)構(gòu)固定的假設(shè)不適于零息票債券和信用80（二）KMV模型

優(yōu)點(diǎn)：將市場信息納入了違約概率

是一種動(dòng)態(tài)模型是一種“向前看”的模型

可以反映風(fēng)險(xiǎn)水平差異的程度（二）KMV模型優(yōu)點(diǎn)：81KMV模型缺點(diǎn)：必須使用估計(jì)技術(shù)來獲得資產(chǎn)價(jià)值、企業(yè)資產(chǎn)收益率的期望值和波動(dòng)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應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)利差隨風(fēng)險(xiǎn)債券到期日趨向于零

假設(shè)經(jīng)濟(jì)狀況是靜止的

KMV模型缺點(diǎn)：82第六節(jié)

信用資產(chǎn)組合的

信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理

第六節(jié)信用資產(chǎn)組合的

信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理83一、信用度量制組合模型

信用度量制(CreditMetrics)組合模型是一組用來測定信用資產(chǎn)組合價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)的分析法和數(shù)據(jù)庫。

一種計(jì)量方法來估算出由于信用資產(chǎn)質(zhì)量變化(包括違約)而導(dǎo)致的組合價(jià)值的波動(dòng)以及價(jià)值的分布狀況，并最終計(jì)算出信用資產(chǎn)組合的在險(xiǎn)價(jià)值量(VaR)。

一、信用度量制組合模型信用度量制(CreditMetric84二、

信用度量制模型：

正態(tài)分布條件

用一個(gè)兩貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法作為其參照樣板，從而通過兩貸款組合在險(xiǎn)價(jià)值的度量方法推廣至N項(xiàng)貸款組合情形下的計(jì)量方法上。(一)聯(lián)合信用等級轉(zhuǎn)換概率

(二）資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)與信用等級轉(zhuǎn)換的關(guān)系

(三）兩貸款組合的聯(lián)合貸款價(jià)值量(JointLoanValues)

二、信用度量制模型：

正態(tài)分布條件用一個(gè)兩貸款組合信用風(fēng)85三、信用度量制：實(shí)際分布條件下的組合在險(xiǎn)價(jià)值量

三、信用度量制：實(shí)際分布條件下的組合在險(xiǎn)價(jià)值量86四、信用度量制：N項(xiàng)貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)的度量

(一)矩陣擴(kuò)展法

將貸款組合的聯(lián)合信用等級轉(zhuǎn)換概率矩陣以及相應(yīng)的貸款組合聯(lián)合貸款價(jià)值量矩陣不斷地進(jìn)行擴(kuò)展，從而最終求出N項(xiàng)貸款組合的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

隨著組合貸款的數(shù)量增加，計(jì)算該組合信用風(fēng)險(xiǎn)的難度會(huì)越來越大，如果沒有大型計(jì)算機(jī)來幫助，人們很難能完成這樣的計(jì)算。(二)調(diào)整解出的資產(chǎn)組合方差的標(biāo)準(zhǔn)方式

四、信用度量制：N項(xiàng)貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)的度量(一)矩陣擴(kuò)展87(三)蒙特·卡羅模擬法:技術(shù)思路:隨機(jī)模擬技術(shù)，模擬出投資組合在指定日期的各種不同價(jià)格走勢，然后由這些模擬價(jià)格導(dǎo)出投資組合在指定日期的價(jià)格分布，最后從分布中一目了然地讀出投資組合的在險(xiǎn)價(jià)值量(VaR)。VaR最有效的計(jì)算方法，能說明廣泛的風(fēng)險(xiǎn):非線性價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，甚至模型風(fēng)險(xiǎn)，也考慮了波動(dòng)時(shí)間變化，較粗的尾部及極端情景等因素。

(三)蒙特·卡羅模擬法:882.實(shí)例

2.實(shí)例893.缺陷

成本太高依賴基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)因素下的特定的隨機(jī)模型，因而面臨模型風(fēng)險(xiǎn)信用度量制模型還可以用來計(jì)算單個(gè)貸款在組合中的邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)量

3.缺陷成本太高90本章要點(diǎn):信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于借款人的信用評級的變動(dòng)和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場價(jià)值變動(dòng)而引起的損失可能性早期信用風(fēng)險(xiǎn)的度量方法有專家制度和Z&ZETA評分模型

本章要點(diǎn):信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于借款人的信用評級的變動(dòng)和履約能力的91現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，最為流行的是KMV模型和CreditMetrics模型。KMV模型和CreditMetrics模型中的風(fēng)險(xiǎn)定義、關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素、信用事件的波動(dòng)性、信用事件的相關(guān)性、收復(fù)率等特征各不相同，因此在度量信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)各有優(yōu)勢，同時(shí)也都存在著一些問題?，F(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，最為流行的是KMV模型和Credit92信用資產(chǎn)組合可以有效的分散風(fēng)險(xiǎn)，但其信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理更為復(fù)雜貸款價(jià)值實(shí)際分布是非對稱的，因此計(jì)算出的在險(xiǎn)價(jià)值量略高于正態(tài)分布下計(jì)算的結(jié)果信用資產(chǎn)組合可以有效的分散風(fēng)險(xiǎn)，但其信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理更為93TheEndTheEnd941、每一個(gè)成功者都有一個(gè)開始。勇于開始，才能找到成功的路。2022/12/102022/12/10Saturday,December10,20222、成功源于不懈的努力，人生最大的敵人是自己怯懦。2022/12/102022/12/102022/12/1012/10/202210:12:34AM3、每天只看目標(biāo)，別老想障礙。2022/12/102022/12/102022/12/10Dec-2210-Dec-224、寧愿辛苦一陣子，不要辛苦一輩子。2022/12/102022/12/102022/12/10