信用風(fēng)險(xiǎn)管理教材課件

本章內(nèi)容安排：第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法1第21章信用風(fēng)險(xiǎn)管理本章內(nèi)容安排：1第21章信用風(fēng)險(xiǎn)管理第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述本節(jié)內(nèi)容安排：一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念二、信用風(fēng)險(xiǎn)的特征三、信用風(fēng)險(xiǎn)管理的特點(diǎn)四、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因2第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述本節(jié)內(nèi)容安排：2第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念1、傳統(tǒng)的觀點(diǎn)認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)是指?jìng)鶆?wù)人未能如期償還其債務(wù)造成違約而給經(jīng)濟(jì)主體經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自于商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)，主要產(chǎn)生于信貸業(yè)務(wù)；資產(chǎn)業(yè)務(wù)中借款人不按時(shí)還本付息引起的資產(chǎn)質(zhì)量惡化負(fù)債業(yè)務(wù)中存款人大量提取形成擠兌，加劇支付困難表外業(yè)務(wù)中的交易對(duì)手違約引起或有負(fù)債轉(zhuǎn)化為表內(nèi)負(fù)債然而，隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)發(fā)行公司債券(企業(yè)債),因此影響發(fā)債人的信用事件發(fā)生，如信用等級(jí)下降，盈利能力下降，造成債券跌價(jià)，給投資者帶來(lái)?yè)p失；因此信用風(fēng)險(xiǎn)的概念產(chǎn)生了變化。3第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念1、傳統(tǒng)的觀點(diǎn)認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)是指?jìng)鶆?wù)人未能如2、現(xiàn)代意義上的信用風(fēng)險(xiǎn)不僅包括直接的違約風(fēng)險(xiǎn)，還包括由于借款人或市場(chǎng)交易對(duì)手信用狀況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)而引起損失的可能性。一方面導(dǎo)致所發(fā)行債券價(jià)格變動(dòng)；另一方面，在信用衍生品市場(chǎng)上的信用產(chǎn)品的市值價(jià)格變動(dòng)4第一節(jié)資產(chǎn)組合理論2、現(xiàn)代意義上的信用風(fēng)險(xiǎn)不僅包括直接的違約風(fēng)險(xiǎn)，還包括由于借二、信用風(fēng)險(xiǎn)的特征與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相比，信用風(fēng)險(xiǎn)具有以下特點(diǎn)：1、風(fēng)險(xiǎn)概率分布的可偏性2、悖論(creditparadox)現(xiàn)象3、信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的獲取困難5第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述二、信用風(fēng)險(xiǎn)的特征與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相比，信用風(fēng)險(xiǎn)具有以下特點(diǎn)：5第1、風(fēng)險(xiǎn)概率分布的可偏性

企業(yè)違約的小概率事件以及貸款收益和損失的不對(duì)稱，造成了信用風(fēng)險(xiǎn)概率分布的偏離。市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)是以其期望為中心的，主要集中于相近的兩側(cè)，通常市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的收益分布相對(duì)來(lái)說(shuō)是對(duì)稱的，大致可以用正態(tài)分布曲線來(lái)描述。

相比之下，信用風(fēng)險(xiǎn)的分布是不對(duì)稱的，而是有偏的，收益分布曲線的一端向左下傾斜，并在左側(cè)出現(xiàn)肥尾現(xiàn)象。6第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述1、風(fēng)險(xiǎn)概率分布的可偏性6第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述這種特點(diǎn)是由貸款信用違約風(fēng)險(xiǎn)造成的：貸款的收益是固定和有上限的，它的損失則是變化的和沒(méi)有下限的。另一方面，銀行不能從企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)中獲得對(duì)等的收益，貸款的預(yù)期收益不會(huì)隨企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的改善而增加，相反隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的惡化，貸款的預(yù)期損失卻會(huì)增加。銀行在貸款合約期限有較大的可能性收回貸款并獲得事先約定的利潤(rùn)，但貸款一旦違約，則會(huì)使銀行面臨相對(duì)較大規(guī)模的損失，這種損失要比利息收益大很多。7第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述這種特點(diǎn)是由貸款信用違約風(fēng)險(xiǎn)造成的：7第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述2、悖論(creditparadox)現(xiàn)象與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相比，信用風(fēng)險(xiǎn)管理存在著信用悖論現(xiàn)象。理論上講，當(dāng)銀行管理存在信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)應(yīng)將投資分散化，多樣化，防止信用風(fēng)險(xiǎn)集中。然而在實(shí)踐中由于客戶信用關(guān)系，區(qū)域行業(yè)信息優(yōu)勢(shì)以及銀行貸款業(yè)務(wù)的規(guī)模效應(yīng)，使得銀行信用風(fēng)險(xiǎn)很難分散化。8第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述2、悖論(creditparadox)現(xiàn)象8第一節(jié)信用風(fēng)3、信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的獲取困難由于信用資產(chǎn)的流動(dòng)性較差，貸款等信用交易存在明顯的信息不對(duì)稱性以及貸款持有期長(zhǎng)、違約事件頻率少等原因，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)獲取困難，進(jìn)而導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型有效性檢驗(yàn)的困難。正是因?yàn)檫@些特點(diǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量困難得多，信用風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)研究滯后于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)量化研究。9第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述3、信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的獲取困難9第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述三、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因信用風(fēng)險(xiǎn)的成因是信用活動(dòng)中的不確定性。不確定性包括“外在不確定性”和“內(nèi)在不確定性”兩種。外在不確定性來(lái)自于經(jīng)濟(jì)體系之外，是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過(guò)程中的隨機(jī)性、偶然性的變化或不可預(yù)測(cè)的趨勢(shì)，如宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)、市場(chǎng)資金供求狀況、政治局勢(shì)等（系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)）內(nèi)在不確定性來(lái)自于經(jīng)濟(jì)體系之內(nèi)，由行為人主觀決策及獲取信息的不充分性等原因造成，帶有明顯的個(gè)性特征。如，企業(yè)的管理能力、產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)能力、生產(chǎn)規(guī)模等都直接關(guān)系到其履約能力（非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)）10第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述三、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的成因信用風(fēng)險(xiǎn)的成因是信用活動(dòng)中的不確定性。

信用風(fēng)險(xiǎn)的廣泛存在是現(xiàn)代金融市場(chǎng)的重要特征金融事件1994年，墨西哥政府將其貨幣貶值40%；1994年，法國(guó)里昂信貸銀行從事房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的投機(jī)虧損達(dá)到123億法郎，出現(xiàn)500億法國(guó)法郎的呆賬和壞賬；1995年，日本大和銀行約紐分行從事美國(guó)國(guó)債期貨失敗，損失11億美元；巴林銀行事件。新加坡交易員從事日經(jīng)指數(shù)期貨交易失敗，導(dǎo)致百年老店關(guān)門倒閉；1997年?yáng)|南亞金融危機(jī)，首先由泰國(guó)泰銖貶值引起，其次傳染到馬來(lái)西亞，非律賓，印尼，韓國(guó)，日本；1997年，俄羅斯宣布延期償還到期的德國(guó)債務(wù)，導(dǎo)致德國(guó)長(zhǎng)期國(guó)債利率上升，因此導(dǎo)致著名的LTCM(長(zhǎng)期信用資本管理公司)倒閉；11第一節(jié)資產(chǎn)組合理論信用風(fēng)險(xiǎn)的廣泛存在是現(xiàn)代金融市場(chǎng)的重要特征11第一節(jié)資產(chǎn)中國(guó)的金融市場(chǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)

國(guó)內(nèi)事件1998年2月，中國(guó)農(nóng)村發(fā)展信托有限公司由于經(jīng)營(yíng)違規(guī)，虧損巨大，被中央銀行宣布解散；1998年6月，海南發(fā)展銀行由于不良貸款較高，使得銀行難以繼續(xù)經(jīng)營(yíng)；1999年2月，廣東國(guó)際信托投資公司被清算；“廣國(guó)投”的破產(chǎn)至少說(shuō)明：由政府統(tǒng)制金融并對(duì)金融實(shí)行“大包大攬”的時(shí)代已經(jīng)正式宣告結(jié)束，而中國(guó)金融業(yè)的所有制改革和結(jié)構(gòu)調(diào)整也將真正由此開(kāi)始。這宗案件是我國(guó)首宗非銀行金融機(jī)構(gòu)破產(chǎn)案；中航油事件(新加坡)，這家新加坡上市公司因石油衍生產(chǎn)品交易總計(jì)虧損5.5億美元。凈資產(chǎn)不過(guò)1.45億美元的中航油(新加坡)因之嚴(yán)重資不抵債，已向新加坡最高法院申請(qǐng)破產(chǎn)保護(hù)。國(guó)內(nèi)外債權(quán)銀行數(shù)10家牽涉其中。12第一節(jié)資產(chǎn)組合理論中國(guó)的金融市場(chǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)國(guó)內(nèi)事件12第一節(jié)資產(chǎn)組合理論信用風(fēng)險(xiǎn)與利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)的顯著區(qū)別？是否產(chǎn)生意外收益利率風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)是因?yàn)槔省R率的波動(dòng)性導(dǎo)致的損失，是可以帶來(lái)收益的；信用風(fēng)險(xiǎn)的一般不會(huì)帶來(lái)收益，而且損失是巨大的；匯率變化或利率風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生；13第一節(jié)資產(chǎn)組合理論信用風(fēng)險(xiǎn)與利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)的顯著區(qū)別？13第一節(jié)資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)與信貸風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)別？?jī)烧咧黧w一致，均是由債務(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)；不同點(diǎn)在于其所包含的金融資產(chǎn)的范圍，貸款風(fēng)險(xiǎn)、還包括表內(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)。14第一節(jié)資產(chǎn)組合理論信用風(fēng)險(xiǎn)與信貸風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)別？14第一節(jié)資產(chǎn)組合理論四、信用風(fēng)險(xiǎn)造成的損失信用風(fēng)險(xiǎn)可能給交易者帶來(lái)直接的損失

貸款不能按時(shí)回收；貸款的利息不能按時(shí)回收；貸款延遲還款；信用風(fēng)險(xiǎn)可能給交易者帶來(lái)潛在的損失

由于信用風(fēng)險(xiǎn)損失巨大，遭到嚴(yán)厲監(jiān)管；信用風(fēng)險(xiǎn)損失巨大，銀行自己的股票價(jià)格或者債券價(jià)格下降遭受的損失；信用風(fēng)險(xiǎn)損失巨大，導(dǎo)致自己評(píng)級(jí)下降，從而影響自己形象等；15第一節(jié)資產(chǎn)組合理論四、信用風(fēng)險(xiǎn)造成的損失信用風(fēng)險(xiǎn)可能給交易者帶來(lái)直接的損失1第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法本節(jié)內(nèi)容安排：一、傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（一）專家系統(tǒng)（二）信用評(píng)級(jí)方法（三）信用評(píng)分方法二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型（一）信用監(jiān)控模型（creditmonitormodel,KMV）（二）CreditMetrics模型（三）宏觀模擬方法（麥肯錫模型）（四）保險(xiǎn)方法（五）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型（六）現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)度量模型方法的比較16第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法本節(jié)內(nèi)容安排：16第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度傳統(tǒng)信用分析方法5C分類法評(píng)級(jí)方法現(xiàn)代信用計(jì)量模型圍繞違約風(fēng)險(xiǎn)建模Creditmetrics圍繞公司價(jià)值建模KMV模型評(píng)分方法定性定量17第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法傳統(tǒng)信用分析方法5C分類法評(píng)級(jí)方法現(xiàn)代信用計(jì)量模型圍繞違約風(fēng)傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法主要包括以下三種方法：（一）專家系統(tǒng)（二）信用評(píng)級(jí)方法（三）信用評(píng)分方法18第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法主要包括以下三種方法：18第二節(jié)信用（一）專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種最古老的信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法，是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期的信貸活動(dòng)中所形成的一種行之有效的信用分析和管理制度。最大的特征：銀行信貸的決策權(quán)是由該機(jī)構(gòu)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期訓(xùn)練、具有豐富經(jīng)驗(yàn)的信貸人員所掌握，并由他們作出是否貸款的決定。因此信貸官的專業(yè)知識(shí)、主觀判斷以及某些要考慮的關(guān)鍵因素權(quán)重均為最主要的決定因素。19第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（一）專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種最古老的信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法，是商業(yè)1、專家系統(tǒng)主要內(nèi)容在該系統(tǒng)下，盡管各商業(yè)銀行對(duì)貸款申請(qǐng)人進(jìn)行信用分析所涉及的內(nèi)容不盡相同，但大多集中在借款人的“5C”，即：（1）品德與聲望（Character）：對(duì)企業(yè)聲譽(yù)的一種度量，考察其償債意愿和償債歷史?；诮?jīng)驗(yàn)可知，一家企業(yè)的年齡是其償債聲譽(yù)的良好替代指標(biāo)。20第一節(jié)資產(chǎn)組合理論1、專家系統(tǒng)主要內(nèi)容20第一節(jié)資產(chǎn)組合理論（2）資格與能力（Capacity）：具體考察借款人是否具有申請(qǐng)貸款及簽署貸款協(xié)議的資格及合法權(quán)利，其次是經(jīng)營(yíng)管理能力和還款能力。還款能力可通過(guò)借款人的收益變動(dòng)狀況考察，即使在一段時(shí)間里還款穩(wěn)定，但若收益狀況變化很大的話，就可能會(huì)有一些時(shí)期還款能力受到影響。（3）資金實(shí)力(CapitalorCash)：主要指借款人資財(cái)?shù)膬r(jià)值、性質(zhì)、變現(xiàn)能力等。1.要注重借款人在還本付息期間、是否有足夠的現(xiàn)金流量來(lái)償還貸款；2.要考察借款人股東的股權(quán)分布狀況及財(cái)務(wù)杠桿狀況，這些可作為反映借款人能否倒閉的重要預(yù)警指標(biāo)，如高杠桿性意味著比低杠桿有更高的破產(chǎn)概率。21第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（2）資格與能力（Capacity）：具體考察借款人是否具有（4）擔(dān)保（Collateral）：主要指抵押品和保證人。1，對(duì)抵押品，應(yīng)特別注意其價(jià)值、已使用年限、專業(yè)化程度、市場(chǎng)流動(dòng)性、是否擔(dān)保等，如技術(shù)上已過(guò)時(shí)、專業(yè)化程度高、不易出售轉(zhuǎn)讓，則價(jià)值有限；2，對(duì)保證人，應(yīng)考察其是否具有擔(dān)保資格、其資金實(shí)力及其提供的抵押品等（5）經(jīng)營(yíng)條件和商業(yè)周期（Condition）：主要指企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)狀況和其外部的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。企業(yè)所處的商業(yè)周期，是決定信用風(fēng)險(xiǎn)損失的一項(xiàng)重要因素，特別是對(duì)于那些受周期決定和影響的產(chǎn)業(yè)而言。為此，銀行應(yīng)注意收集并建立有關(guān)檔案，以便掌握產(chǎn)業(yè)及整個(gè)商業(yè)周期的變動(dòng)情況，好采取必要措施應(yīng)變準(zhǔn)備22第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（4）擔(dān)保（Collateral）：主要指抵押品和保證人。11、專家系統(tǒng)主要內(nèi)容也有些銀行將信用分析的內(nèi)容歸納為“5W”或“5P”?！?W”是指借款人（who）、借款用途(why)、還款期限（when）、擔(dān)保物（what）、如何還款（how）；“5P”是指?jìng)€(gè)人因素（personal）、目的因素（purpose）、償還因素（payment）、保障因素（protection）、前景因素（perspective）。23第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法1、專家系統(tǒng)主要內(nèi)容23第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法2、專家制度存在的缺陷和不足主要表現(xiàn)在：（1）需要相當(dāng)數(shù)量的專門信用分析人員，分析過(guò)程成本高，效率低下。（2）實(shí)施效果很不穩(wěn)定。（依賴具有專門知識(shí)的信貸官)（3）與銀行在經(jīng)營(yíng)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(duì)市場(chǎng)變化的能力。（4）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)。（5）對(duì)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(píng)估的主觀性、隨意性和不一致性。(每個(gè)C的權(quán)重有很大差異）24第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法2、專家制度存在的缺陷和不足主要表現(xiàn)在：24第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)（二）信用評(píng)級(jí)方法信用評(píng)級(jí)法又叫OCC法，是因?yàn)檫@一方法是由美國(guó)貨幣監(jiān)理署（OCC）最早開(kāi)發(fā)出來(lái)的。美國(guó)貨幣監(jiān)理署（OCC）的評(píng)級(jí)方法將現(xiàn)有的貸款組合歸入五類：貸款級(jí)別損失準(zhǔn)備金率（%）低質(zhì)量級(jí)別特別關(guān)注的其他資產(chǎn)0未達(dá)標(biāo)準(zhǔn)的資產(chǎn)20可疑資產(chǎn)50損失資產(chǎn)100高質(zhì)量級(jí)別合格/可履約025第一節(jié)資產(chǎn)組合理論（二）信用評(píng)級(jí)方法信用評(píng)級(jí)法又叫OCC法，是因?yàn)檫@一方法是由多年以來(lái)，銀行家已擴(kuò)展了OCC的評(píng)級(jí)方法，開(kāi)發(fā)出內(nèi)部評(píng)級(jí)方法。更細(xì)致地進(jìn)一步劃分合格/可履約貸款的評(píng)級(jí)類別。在任何給定的時(shí)刻，一些合格的或可履約的貸款總是有可能違約的，所以應(yīng)該針對(duì)這些貸款持有一些準(zhǔn)備金，即使很低（0.2%）。目前信用評(píng)級(jí)法一般將企業(yè)貸款信用分為1～9或1～10個(gè)級(jí)別。它是根據(jù)企業(yè)相關(guān)指標(biāo)的好壞將企業(yè)貸款信用分為若干等級(jí)。1-6級(jí)對(duì)應(yīng)于OCC的合格級(jí)別26第一節(jié)資產(chǎn)組合理論多年以來(lái)，銀行家已擴(kuò)展了OCC的評(píng)級(jí)方法，開(kāi)發(fā)出內(nèi)部評(píng)級(jí)方法貸款評(píng)級(jí)與債券評(píng)級(jí)的對(duì)應(yīng)貸款級(jí)別債券評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)程度1AAA最小2AA溫和3A平均（中等）4BBB可接受5BB可接受但要予以關(guān)注6B管理性關(guān)注7CCC特別關(guān)注8CC未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)9C可疑10D損失27第一節(jié)資產(chǎn)組合理論貸款評(píng)級(jí)與債券評(píng)級(jí)的對(duì)應(yīng)貸款級(jí)別債券評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)程度1AAA最小該方法的主要缺陷是：基本局限于定性分析，雖然也運(yùn)用了許多財(cái)務(wù)分析指標(biāo)，但指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重等沒(méi)有明確，沒(méi)有建立多變量指標(biāo)的不同權(quán)重評(píng)價(jià)體系。28第一節(jié)資產(chǎn)組合理論該方法的主要缺陷是：基本局限于定性分析，雖然也運(yùn)用了許多財(cái)務(wù)（三）信用評(píng)分方法信用評(píng)分方法主要包括兩種模型1、Z評(píng)分模型2、ZETA評(píng)分模型29第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（三）信用評(píng)分方法信用評(píng)分方法主要包括兩種模型29第二節(jié)信1、Z評(píng)分模型Z評(píng)分模型的主要內(nèi)容：美國(guó)紐約大學(xué)斯特商學(xué)院教授阿爾特曼提出的Z評(píng)分模型是根據(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（也稱之為判斷函數(shù)），對(duì)貸款申請(qǐng)人進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)及資信評(píng)估。30第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法1、Z評(píng)分模型30第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法理論基礎(chǔ)：貸款企業(yè)的破產(chǎn)概率大小與其財(cái)務(wù)狀況高度相關(guān)。Z計(jì)分模型的本質(zhì)：破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型方法：復(fù)合判別分析（MultipleDiscriminantAnalysis，MDA）?；舅枷耄号袆e——MDA能將貸款企業(yè)區(qū)分為不會(huì)破產(chǎn)和破產(chǎn)兩類。31第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法理論基礎(chǔ)：貸款企業(yè)的破產(chǎn)概率大小與其財(cái)務(wù)狀況高度相關(guān)。31第Z模型建模步驟(1)、選取一組最關(guān)鍵的、最具有區(qū)別能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)，即這些指標(biāo)具有如下性質(zhì)在還本付息組和呆滯、呆賬組之間差異顯著指標(biāo)穩(wěn)定性好，在組內(nèi)沒(méi)有差異(2)、從銀行過(guò)去的貸款資料中收集過(guò)去已還本付息和呆滯、呆賬的企業(yè)的有關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（比率），每大類可按行業(yè)或貸款性質(zhì)、貸款方式再細(xì)分(3)、根據(jù)各行業(yè)實(shí)際情況，科學(xué)地確定每一比率的權(quán)重，權(quán)重主要根據(jù)該比率對(duì)借款還本付息的影響程度確定32第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法Z模型建模步驟(1)、選取一組最關(guān)鍵的、最具有區(qū)別能力的財(cái)務(wù)(4)、建立判別方程（線性）若Z≥Z0（某一預(yù)先確定的Z值），判定該公司財(cái)務(wù)狀況良好或其風(fēng)險(xiǎn)水平可被銀行接受；否則意味著該公司可能無(wú)法按時(shí)還本付息，甚至破產(chǎn)Z值越大，資信越好；Z值越小，風(fēng)險(xiǎn)越大33第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法(4)、建立判別方程（線性）若Z≥Z0（某一預(yù)先確定的Z值）阿爾特曼確立的分辨函數(shù)為：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5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）。數(shù)據(jù)：33家破產(chǎn)組，33家非破產(chǎn)組最初設(shè)計(jì)模型時(shí)列舉了22個(gè)變量，最好經(jīng)過(guò)反復(fù)篩選確立了5個(gè)34第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法數(shù)據(jù)：33家破產(chǎn)組，33家非破產(chǎn)組最初設(shè)計(jì)模型時(shí)列舉了22個(gè)阿爾特曼經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算最后確定了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，則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，稱該重疊區(qū)域?yàn)椤拔粗獏^(qū)”（ZoneofIgnorance）或稱“灰色區(qū)域”(grayarea)。35第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法35第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法例：某申請(qǐng)貸款的企業(yè)主要財(cái)務(wù)比率如下：x1—營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)比率=0.45x2—留存盈余/總資產(chǎn)比率=0.55x3—利息和稅收之前的收益/總資產(chǎn)比率=21.62x4—股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值/總負(fù)債的賬面價(jià)值比率=312.86x5—銷售額/總資產(chǎn)比率（資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）=2.40次Z=0.012×0.45+0.014×0.55+0.033×21.62+0.006×312.86+0.999×2.40

=5.0001>2.99結(jié)論：可以給該企業(yè)貸款。36第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法例：某申請(qǐng)貸款的企業(yè)主要財(cái)務(wù)比率如下：36第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度5個(gè)指標(biāo)的解釋：X1：流動(dòng)資金/總資產(chǎn)。用來(lái)衡量一家公司在一定數(shù)量的總資本下其流動(dòng)性資金數(shù)量大小的指標(biāo)，反映其流動(dòng)性狀況。其中的流動(dòng)資金是流動(dòng)資產(chǎn)和流動(dòng)負(fù)債的差額X2：留存收益/總資產(chǎn)。反映一家公司累積的盈利能力。該比率會(huì)出現(xiàn)對(duì)新企業(yè)排斥的問(wèn)題（壽命短），但新企業(yè)也易倒閉X3：息前、稅前收益/總資產(chǎn)。測(cè)定企業(yè)資產(chǎn)盈利水平的指標(biāo)，它不受稅收和財(cái)務(wù)杠桿因素的制約，可用來(lái)說(shuō)明企業(yè)是否能夠長(zhǎng)期穩(wěn)健地生存下去。37第一節(jié)資產(chǎn)組合理論5個(gè)指標(biāo)的解釋：37第一節(jié)資產(chǎn)組合理論X4：股權(quán)市值/總負(fù)債賬面值。反映借款人負(fù)債額超過(guò)其資產(chǎn)額之前以及破產(chǎn)之前，公司資產(chǎn)價(jià)值（股權(quán)市值+債務(wù)額）能夠下降的程度。如，一家公司有1000美元的股權(quán)市值和500美元的債務(wù)額，則在破產(chǎn)之前有其2/3的資產(chǎn)價(jià)值下降空間（資產(chǎn)總額=1000美元+500美元，其2/3為1000美元）X5：銷售收入/總資產(chǎn)。又稱資本周轉(zhuǎn)率，說(shuō)明該公司產(chǎn)生銷售收入的能力，同時(shí)也反映公司管理層應(yīng)對(duì)市場(chǎng)、參與競(jìng)爭(zhēng)的能力38第一節(jié)資產(chǎn)組合理論X4：股權(quán)市值/總負(fù)債賬面值。反映借款人負(fù)債額超過(guò)其資產(chǎn)額之私人控股企業(yè)的Z評(píng)分模型由于私人控股企業(yè)與大眾公司在各方面存在很大差距，故阿爾特曼對(duì)原始Z評(píng)分模型進(jìn)行了修改Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5X4的分子股權(quán)市值改成股權(quán)的賬面值未知區(qū)域?yàn)?.23—2.939第一節(jié)資產(chǎn)組合理論私人控股企業(yè)的Z評(píng)分模型39第一節(jié)資產(chǎn)組合理論對(duì)非制造業(yè)企業(yè)適用的Z評(píng)分模型沒(méi)有X5變量的4變量模型，即：Z=6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4X4的分子股權(quán)市值改成股權(quán)的賬面值40第一節(jié)資產(chǎn)組合理論對(duì)非制造業(yè)企業(yè)適用的Z評(píng)分模型40第一節(jié)資產(chǎn)組合理論2、ZETA評(píng)分模型的主要內(nèi)容：ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型（ZETACreditRiskModel）是繼Z模型后的第二代信用評(píng)分模型，變量由原始模型的五個(gè)增加到了7個(gè)，適應(yīng)范圍更寬，對(duì)不良借款人的辨認(rèn)精度也大大提高。模型中的7個(gè)變量是：資產(chǎn)收益率（息前、稅前收益/總資產(chǎn)）、收益穩(wěn)定性指標(biāo)(資產(chǎn)收益率在5年或10年中變化的標(biāo)準(zhǔn)差)、債務(wù)償付能力指標(biāo)（息前、稅前收益/總利息支付額）、累計(jì)盈利能力指標(biāo)（留存收益/總資產(chǎn))、流動(dòng)性指標(biāo)（流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債）、資本化程度的指標(biāo)（普通股5年平均市場(chǎng)價(jià)值/長(zhǎng)期資本總額）、規(guī)模指標(biāo)（企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)）。41第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法2、ZETA評(píng)分模型的主要內(nèi)容：41第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法3、Z評(píng)分模型和ZETA評(píng)分模型存在的主要問(wèn)題（1）兩個(gè)模型都依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表的帳面數(shù)據(jù)，而忽視日益重要的各項(xiàng)資本市場(chǎng)指標(biāo)，這就必然削弱預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和及時(shí)性；（2）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；42第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法42第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（3）兩個(gè)模型都假設(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)；（4）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。43第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法43第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型（一）信用監(jiān)控模型（KMV）（二）信用風(fēng)險(xiǎn)的矩陣模型（三）宏觀模擬方法（麥肯錫模型）（四）保險(xiǎn)方法（五）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型（六）現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)度量模型方法的比較44第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型（一）信用監(jiān)控模型（KMV）44第二（一）信用監(jiān)控模型（KMV）1、KMV模型——期權(quán)推理分析法期權(quán)推理分析法(Option-theoreticapproach)指利用期權(quán)定價(jià)理論對(duì)風(fēng)險(xiǎn)債券和貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。最典型的就是美國(guó)舊金山市KMV公司創(chuàng)立的違約預(yù)測(cè)模型——信用監(jiān)測(cè)模型(CreditMonitorModel)。KMV模型適用于上市公司和上市銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)45第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（一）信用監(jiān)控模型（KMV）1、KMV模型——期權(quán)推理分析該模型使用了兩個(gè)關(guān)系：其一，企業(yè)股權(quán)市值與它的資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系；其二，企業(yè)資產(chǎn)市值波動(dòng)程度和企業(yè)股權(quán)市值的變動(dòng)程度之間關(guān)系。通過(guò)這兩個(gè)關(guān)系模型，便可以求出企業(yè)資產(chǎn)市值及其波動(dòng)程度。一旦所有涉及的變量值被算出，信用監(jiān)測(cè)模型便可以測(cè)算出借款企業(yè)的預(yù)期違約頻率(EDF)。46第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法該模型使用了兩個(gè)關(guān)系：46第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法企業(yè)股權(quán)市值與它的資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系是由貸款與期權(quán)的關(guān)系決定的。企業(yè)股權(quán)作為期權(quán)買權(quán)的損益情況見(jiàn)下圖：“有限責(zé)任”保護(hù)著股東，使其損失不會(huì)超過(guò)E0Ev1E0v2FVO1.1一般方法1.1.1估計(jì)公司資產(chǎn)的總市值及其波動(dòng)率OF:企業(yè)從銀行的借款額V：資產(chǎn)價(jià)值E：股權(quán)價(jià)值47第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法企業(yè)股權(quán)市值與它的資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系是由貸款與期權(quán)的關(guān)借款企業(yè)股東的股權(quán)市值頭寸看作是持有一份以企業(yè)資產(chǎn)市值為標(biāo)的的買權(quán)。正象古典布萊克-斯可爾斯-默頓模型中股票買權(quán)定價(jià)的五變量一樣，企業(yè)股權(quán)可由下式來(lái)估價(jià)出：其中V表示資產(chǎn)市值，F(xiàn)是向銀行借款數(shù)，r指的是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，σV表示該企業(yè)的資產(chǎn)市值的波動(dòng)性，T指的是股票買權(quán)的到期日或在貸款的情形下指的是貸款期限(或違約期限)。E、r、F、T都可以從市場(chǎng)上直接觀察到。48第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法48第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法這里公司資產(chǎn)價(jià)值V是要求的目標(biāo)，但是公司資產(chǎn)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差也未知，故無(wú)法求得方程的解。49第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法這里公司資產(chǎn)價(jià)值V是要求的目標(biāo)，但是公司資產(chǎn)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差也未對(duì)B-S方程兩邊根據(jù)伊藤引理求導(dǎo)，得到再取期望值，由于可以由股票價(jià)格的波動(dòng)率直接估計(jì)得到，如采用GARCH模型估計(jì)其條件方差。50第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法對(duì)B-S方程兩邊根據(jù)伊藤引理求導(dǎo)，得到由于可以未知數(shù)V和，兩個(gè)方程解兩個(gè)未知數(shù)，假設(shè)滿秩是可以解出來(lái)的。這個(gè)解只有數(shù)值解，需要通過(guò)迭代得到，常用的迭代法：不動(dòng)點(diǎn)法和牛頓法51第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法未知數(shù)V和，兩個(gè)方程解兩個(gè)未知數(shù)，假設(shè)滿秩是可1.1.2計(jì)算違約概率（EDF）通過(guò)上面的計(jì)算步驟，我們可以得到企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值V（下文記為V0）及其波動(dòng)性σV，以及企業(yè)的負(fù)債F，假定貸款的期限為T年，現(xiàn)在要問(wèn)企業(yè)T年內(nèi)違約的概率有多大？52第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法1.1.2計(jì)算違約概率（EDF）通過(guò)上面的計(jì)算步驟，我們可若假設(shè)公司資產(chǎn)的總市值totalvalueofafirm（有別于股東權(quán)益的市值—股票市值）在t時(shí)刻為Vt(貸款簽約日設(shè)定為0時(shí)刻），它服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)53第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法若假設(shè)公司資產(chǎn)的總市值totalvalueofafi54第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法54第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法則可以認(rèn)為，當(dāng)期末資產(chǎn)價(jià)值低于負(fù)債時(shí)，違約就會(huì)發(fā)生。55第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法則可以認(rèn)為，當(dāng)期末資產(chǎn)價(jià)值低于負(fù)債時(shí)，違約就會(huì)發(fā)生。55第二1.1.3KMV的違約點(diǎn)問(wèn)題（DefaultPoint）在期權(quán)定價(jià)框架中，違約行為發(fā)生于資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值小于企業(yè)負(fù)債之時(shí)，但實(shí)際生活中違約并不等于破產(chǎn)，就是說(shuō)，資產(chǎn)價(jià)值低于債務(wù)總值的概率并不是對(duì)EDF的準(zhǔn)確量度。KMV公司通過(guò)觀測(cè)幾百個(gè)公司樣本，認(rèn)為當(dāng)資產(chǎn)價(jià)值達(dá)到總債務(wù)和短期債務(wù)之間的某一點(diǎn)，即違約點(diǎn)時(shí)，企業(yè)才發(fā)生違約。KMV公司認(rèn)為違約點(diǎn)DPT大約等于企業(yè)短期債務(wù)加上長(zhǎng)期債務(wù)的一半。56第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法1.1.3KMV的違約點(diǎn)問(wèn)題（DefaultPoint）57第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法57第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法可以根據(jù)前面公式計(jì)算得到理論DD58第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法可以根據(jù)前面公式計(jì)算得到理論DD58第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法實(shí)證分析利用2002年和2003年的ST公司樣本來(lái)檢驗(yàn)KMV模型。由于所選的樣本公司都是已經(jīng)在2003年發(fā)生了違約行為，因此這些樣本公司的理論違約率越接近于1，模型趨向于更有效。模型的計(jì)算公式參照非簡(jiǎn)化的公式59第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法實(shí)證分析利用2002年和2003年的ST公司樣本來(lái)檢驗(yàn)KMV60第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法60第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法以上我們所推導(dǎo)和計(jì)算出的只是借款企業(yè)理論預(yù)期違約頻率，它與現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)際所發(fā)生的預(yù)期違約頻率之間存在著很大差異。因此，KMV公司就利用其自身優(yōu)勢(shì)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(kù)，計(jì)算出了各類信用等級(jí)企業(yè)經(jīng)驗(yàn)預(yù)期違約頻率，從而產(chǎn)生了以這種經(jīng)驗(yàn)預(yù)期違約頻率為基礎(chǔ)的信用分值來(lái)。61第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法以上我們所推導(dǎo)和計(jì)算出的只是借款企業(yè)理論預(yù)期違約頻率，它與現(xiàn)1.2基于違約距離的預(yù)期違約率（EDF）由于公司資產(chǎn)價(jià)值不一定服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)，公司資本結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化也會(huì)導(dǎo)致估測(cè)的失真，所以KMV公司給出了一個(gè)直接計(jì)算違約距離的方法，即STD–短期債務(wù),LTD–長(zhǎng)期債務(wù),DPT違約點(diǎn)：STD+1/2LTD,DD:T時(shí)的預(yù)期資產(chǎn)價(jià)值62第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法1.2基于違約距離的預(yù)期違約率（EDF）由于公司資產(chǎn)價(jià)值不要使得企業(yè)違約的可能性小，必須同時(shí)滿足絕對(duì)違約距離大，即企業(yè)市值越大或者貸款越少；標(biāo)準(zhǔn)差（波動(dòng)性）越小，即企業(yè)經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性越好；上述兩個(gè)因素必須聯(lián)合起來(lái)共同判定違約的可能性。基于（*）式違約距離計(jì)算EDF的更一般方法有兩種：基于資產(chǎn)價(jià)值分布（如正態(tài)分布）的EDF計(jì)算，稱為理論EDF基于歷史違約數(shù)據(jù)的EDF計(jì)算，稱為經(jīng)驗(yàn)EDF63第一節(jié)資產(chǎn)組合理論要使得企業(yè)違約的可能性小，必須同時(shí)滿足63第一節(jié)資產(chǎn)組合理1.2.1理論EDF的計(jì)算例子：假設(shè)某企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值V0＝100萬(wàn)，到期（1年）債務(wù)價(jià)值DPT＝80萬(wàn)，若未來(lái)1年資產(chǎn)價(jià)值服從均值為100萬(wàn)（=V0），標(biāo)準(zhǔn)差(波動(dòng)率)σV＝10萬(wàn)的正態(tài)分布，那么，該企業(yè)違約距離是多少？計(jì)算違約距離（defaultdistance），由例子可得64第一節(jié)資產(chǎn)組合理論1.2.1理論EDF的計(jì)算64第一節(jié)資產(chǎn)組合理論+σA

-σAt＝0t＝1E(V)＝100萬(wàn)DPT

＝80萬(wàn)違約區(qū)域絕對(duì)違約距離65第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法+σA-σAt＝0t＝1E(V)＝100萬(wàn)DPT在本例中、預(yù)期的或平均的資產(chǎn)價(jià)值沒(méi)有增長(zhǎng)，但是把增長(zhǎng)因素考慮進(jìn)來(lái)也是很容易的。舉例說(shuō)來(lái)、如果我們計(jì)劃，企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值在下一年里增長(zhǎng)10%，那么，相應(yīng)的DD值會(huì)更高。該模型對(duì)于在同一市場(chǎng)上的所有企業(yè)使用一個(gè)不變的資產(chǎn)增長(zhǎng)假定，即預(yù)期的市場(chǎng)整體增長(zhǎng)率。這一假定的合理性是，在一個(gè)有效的市場(chǎng)上，市場(chǎng)和個(gè)別企業(yè)增長(zhǎng)率的差異已被納入企業(yè)的股票價(jià)格（并因此納入資產(chǎn)價(jià)值）之中。因而，在均衡時(shí)，在個(gè)別企業(yè)和市場(chǎng)的增長(zhǎng)之間不存在差異。對(duì)這一不變的（全面的）資產(chǎn)增長(zhǎng)率的唯一其他調(diào)整是企業(yè)具體的支出，如發(fā)放紅利或償還利息。隨之，調(diào)整后的數(shù)字被用作計(jì)算違約距離公式中暗含的現(xiàn)行資產(chǎn)價(jià)值。66第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法在本例中、預(yù)期的或平均的資產(chǎn)價(jià)值沒(méi)有增長(zhǎng)，但是把增長(zhǎng)因素考慮使用大樣本企業(yè)違約（樣本中包括那些已經(jīng)違約的企業(yè)）的歷史信息，可以估計(jì)出每一個(gè)期限內(nèi)在給定級(jí)別（比如DD=4）的情況下，在一年后，實(shí)際發(fā)生違約的企業(yè)比例數(shù)。這個(gè)比例，比如40個(gè)基本點(diǎn)或者0.4%。就是圖中的經(jīng)驗(yàn)EDF。40個(gè)基本點(diǎn)DD經(jīng)驗(yàn)EDF1.2.2經(jīng)驗(yàn)EDF的計(jì)算67第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法使用大樣本企業(yè)違約（樣本中包括那些已經(jīng)違約的企業(yè)）的歷史信息68第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法68第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法69第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法69第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法EDFS和評(píng)級(jí)EDFS

和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)公司EDF標(biāo)準(zhǔn)普爾穆迪CIBC國(guó)民銀行瑞士銀行集團(tuán)2-4個(gè)基本點(diǎn)>=AA>=Aa21AAAC14-10個(gè)基本點(diǎn)AA/AA12AAC210-19個(gè)基本點(diǎn)A/BBB+Baa13AC319-40個(gè)基本點(diǎn)BBB+/BBB-Baa34A/BBC470第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法EDFS和評(píng)級(jí)EDF標(biāo)準(zhǔn)普爾穆迪CIBC國(guó)民銀行瑞士銀行集2、KMV公司信用監(jiān)測(cè)模型的缺陷：（1）模型的使用范圍受到了限制,不適用于非上市公司（2）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（3）該模型不能夠?qū)﹂L(zhǎng)期債務(wù)的不同類型進(jìn)行分辨（4）在KMV模型的應(yīng)用過(guò)程中，一直假定公司的債務(wù)結(jié)構(gòu)是靜態(tài)不變，與事實(shí)不完全相符71第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法2、KMV公司信用監(jiān)測(cè)模型的缺陷：71第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方(二）信用風(fēng)險(xiǎn)度量制模型Creditmetrics（譯為“信用計(jì)量”）是由J.P摩根公司聯(lián)合美國(guó)銀行、KMV公司、瑞士聯(lián)合銀行等金融機(jī)構(gòu)于1997年推出的信用風(fēng)險(xiǎn)定量模型。它是在1994年推出的計(jì)量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的Riskmetrics（譯為“風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量”）基礎(chǔ)上提出的，旨在提供一個(gè)可對(duì)銀行貸款等非交易資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量的VaR框架。Creditmetrics試圖回答的問(wèn)題：“如果下一年是個(gè)壞年份，那么，在我的貸款或貸款組合上會(huì)損失掉多少？”72第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法(二）信用風(fēng)險(xiǎn)度量制模型Creditmetrics（譯為“信VaR定義按某一確定的置信度，對(duì)某一給定的時(shí)間期限內(nèi),不利的市場(chǎng)變動(dòng)可能造成投資組合的最大損失的一種估計(jì)。更通俗地說(shuō)VaR是要在給定的置信度（典型的置信度為95％、97.5％、99％等等）下,衡量給定的資產(chǎn)或負(fù)債（即投資組合）在一段給定的時(shí)間內(nèi)（針對(duì)交易活動(dòng)的時(shí)間可能選取為一天，而針對(duì)投資組合管理的時(shí)間則可能選取為一個(gè)月）可能發(fā)生的最大（價(jià)值）損失。VaR是一種對(duì)可能實(shí)現(xiàn)的價(jià)值損失的估計(jì),而不只是一種“賬面”損失估計(jì)。

73第一節(jié)資產(chǎn)組合理論VaR定義73第一節(jié)資產(chǎn)組合理論VaR：金融風(fēng)險(xiǎn)的“天氣預(yù)報(bào)”例如：A銀行2004年12月1日公布其持有期為10天、置信水平為99%的VaR為1000萬(wàn)元。這意味著如下2種等價(jià)的描述：1、A銀行從12月1日開(kāi)始，未來(lái)10天內(nèi)資產(chǎn)組合的損失大于1000萬(wàn)元的概率小于1%；2、以99％的概率確信：A銀行從12月1日起未來(lái)10天內(nèi)的損失不超過(guò)1000萬(wàn)元。74第一節(jié)資產(chǎn)組合理論VaR：金融風(fēng)險(xiǎn)的“天氣預(yù)報(bào)”例如：A銀行2004年12月1由定義可知，要完整的表述一個(gè)資產(chǎn)的VaR需要兩個(gè)要件：1、置信水平：即可信度或可靠性，通常為99%（BCBS）或95％（JPMorgan）。置信水平越高，VaR越大，則資產(chǎn)的損失大于VaR的可能性越小，可靠性越高！

2、持有期：計(jì)算VaR的時(shí)間范圍通常是1天～1個(gè)月；BCBS在資產(chǎn)充足性條款中規(guī)定：持有期為10個(gè)交易日；由于時(shí)間越長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大，所以持有期越長(zhǎng)，VaR越大。75第一節(jié)資產(chǎn)組合理論由定義可知，要完整的表述一個(gè)資產(chǎn)的VaR需要兩個(gè)要件：75第VaR的優(yōu)點(diǎn)

1、精確性：借助于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)工具，VaR以定量的方式給出資產(chǎn)組合下方風(fēng)險(xiǎn)（DownsideRisk）的確切值。

2、綜合性：將風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源不同、多樣化的金融工具的風(fēng)險(xiǎn)納入到一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)量框架，將整個(gè)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)集成為一個(gè)數(shù)值。可實(shí)施集中式的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，提高風(fēng)險(xiǎn)管理的效率。76第一節(jié)資產(chǎn)組合理論VaR的優(yōu)點(diǎn)1、精確性：76第一節(jié)資產(chǎn)組合理論3、通俗性：貨幣表示的風(fēng)險(xiǎn)，方便公眾、銀行、監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間的溝通，充當(dāng)信息披露工具。起源：JPMorgan的CEOWeathstone要求每天《4.15報(bào)告》只產(chǎn)生一個(gè)數(shù)字：計(jì)量不同交易工具，不同部門綜合后的風(fēng)險(xiǎn)。截止到1999年，BCBS監(jiān)管下的71家銀行中有66家對(duì)公眾披露VaR。

77第一節(jié)資產(chǎn)組合理論3、通俗性：貨幣表示的風(fēng)險(xiǎn)，方便公眾、銀行、監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間的溝VaR的數(shù)學(xué)表示C是置信水平78第一節(jié)資產(chǎn)組合理論VaR的數(shù)學(xué)表示C是置信水平78第一節(jié)資產(chǎn)組合理論由VaR的定義：資產(chǎn)組合在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能的最大損失，有兩種損失定義若以絕對(duì)損失定義VaR，則稱為絕對(duì)VaR。適合較短的時(shí)間期限；若以回報(bào)的均值為參照來(lái)定義損失，即相對(duì)損失，則稱為相對(duì)VaR。適合較長(zhǎng)的時(shí)間度量。79第一節(jié)資產(chǎn)組合理論由VaR的定義：資產(chǎn)組合在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能的最大損失，有兩信用度量制是通過(guò)掌握借款企業(yè)的資料如：（1）借款人的信用等級(jí)資料；（2）下一年度該信用級(jí)別水平轉(zhuǎn)換為其它信用級(jí)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，從而利用受險(xiǎn)價(jià)值方法對(duì)單筆貸款或貸款組合的受險(xiǎn)價(jià)值量進(jìn)行度量的方法。80第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法信用度量制是通過(guò)掌握借款企業(yè)的資料如：80第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度Creditmetrics基本假設(shè)1信用評(píng)級(jí)有效。信用狀況可由債務(wù)人的信用等級(jí)表示；2債務(wù)人的信用等級(jí)變化可能有不同的方向和概率例如，上一年AAA的貸款人有90％（概率）的可能轉(zhuǎn)變?yōu)锳A級(jí)（方向）。把所有的可能列出，形成所謂的“評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣”。3貸款的價(jià)值由信用等級(jí)（價(jià)差）決定由期初的信用等級(jí)得到貸款的初始價(jià)值；由評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣估計(jì)期末貸款的價(jià)值；由二者的差額就可以計(jì)算VaR。81第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法Creditmetrics基本假設(shè)1信用評(píng)級(jí)有效。信用狀況Creditmetrics的總體框架信用評(píng)級(jí)信用價(jià)差優(yōu)先權(quán)信用轉(zhuǎn)移概率殘值回收率債券現(xiàn)值信用風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)82第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法Creditmetrics的總體框架信用評(píng)級(jí)信用價(jià)差優(yōu)先權(quán)信計(jì)量模型需要的數(shù)據(jù)需要利用的數(shù)據(jù)：借款人當(dāng)前的信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)信用等級(jí)在一年內(nèi)可能改變的概率違約貸款的殘值回收率債券的（到期）收益率注：以上這些資料可以公開(kāi)得到83第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法計(jì)量模型需要的數(shù)據(jù)需要利用的數(shù)據(jù)：83第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)的步驟1估計(jì)信用轉(zhuǎn)移矩陣2估計(jì)違約回收率3債券估值4計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)84第一節(jié)資產(chǎn)組合理論計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)的步驟84第一節(jié)資產(chǎn)組合理論步驟1估計(jì)信用轉(zhuǎn)移矩陣根據(jù)歷史資料得到，期初信用級(jí)別為AAA的債券，1年后的信用等級(jí)的概率如下AAAAAA，90.81％AA，8.33％A，0.68％BBB，0.06％BB，0.12％CCC，0D，085第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法步驟1估計(jì)信用轉(zhuǎn)移矩陣根據(jù)歷史資料得到，期初信用級(jí)別AAAA，0.09％AA，2.27％A，91.05％BBB，5.52％BB，0.74％CCC，0.01％D，0.06％注意：A級(jí)別債券有0.06％的概率在下一年度轉(zhuǎn)移到D級(jí)，即A級(jí)債券仍有違約的可能。86第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法AAAA，0.09％AA，2.27％A，91.05％BBB，構(gòu)建信用轉(zhuǎn)移矩陣以上給出了AAA和A級(jí)債券的轉(zhuǎn)移概率，同樣可以得到其他級(jí)別，如AA、BBB、C等信用級(jí)別的轉(zhuǎn)移概率。將債券所有級(jí)別的轉(zhuǎn)移概率列表，就形成了所謂的“信用轉(zhuǎn)移矩陣”。87第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法構(gòu)建信用轉(zhuǎn)移矩陣以上給出了AAA和A級(jí)債券的轉(zhuǎn)移概率，同樣可級(jí)別AAAAAABBBBBBCCC違約AAA90.818.330.680.060.12000AA0.7090.657.790.640.060.140.020A0.092.2791.055.520.740.260.010.06BBB0.020.335.9586.935.301.170.120.18BB0.030.140.677.7380.538.841.001.06B00.110.240.436.4883.464.075.20CCC0.2200.221.302.3811.2464.8619.79（資料來(lái)源：標(biāo)準(zhǔn)普爾，2003）示例：信用轉(zhuǎn)移矩陣88第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法級(jí)別AAAAAABBBBBBCCC違約AAA90.818.3步驟2估計(jì)違約回收率由于A～CCC債券有違約的可能，故需要考慮違約時(shí)，壞賬（殘值）回收率。企業(yè)破產(chǎn)清算順序直接關(guān)系回收率的大小。有擔(dān)保債高于無(wú)擔(dān)保債優(yōu)先高于次級(jí)，次級(jí)高于初級(jí)89第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法步驟2估計(jì)違約回收率由于A～CCC債券有違約的可能，90第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法90第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法次級(jí)額外債務(wù)今天你購(gòu)買了一張債券，到了明天，你可能會(huì)苦惱地發(fā)現(xiàn)該公司未償還的債務(wù)已擴(kuò)大為原來(lái)的三倍。這也意味著投資者的債券的質(zhì)量與他昨日購(gòu)買時(shí)相比已降低了。為了阻止公司以這種方式損害債券持有人的利益，次級(jí)條款（subordinationclauses）的規(guī)定限制了發(fā)行者額外借款的數(shù)額。原始債務(wù)優(yōu)先，額外債務(wù)要從屬于原始債務(wù)。也就是說(shuō)，如遇公司破產(chǎn)，直到有優(yōu)先權(quán)的主要債務(wù)被付清，次級(jí)債務(wù)的債權(quán)人才可能被償付。因此，具有優(yōu)先級(jí)的債券信用高于次級(jí)。91第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法次級(jí)額外債務(wù)今天你購(gòu)買了一張債券，到了明天，你可能會(huì)苦惱地發(fā)違約回收率統(tǒng)計(jì)表債券級(jí)別回收率(％面值)標(biāo)準(zhǔn)差(％)優(yōu)先擔(dān)保債券

53.8026.86優(yōu)先無(wú)擔(dān)保債券51.1325.45優(yōu)先次級(jí)債券38.5223.81次級(jí)債券32.7420.18初級(jí)次級(jí)債券17.0910.90例：BBB級(jí)債券在下一年違約概率為0.18％,若它是優(yōu)先無(wú)擔(dān)保債券，則其一旦違約，面值100元可回收51.13元。92第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法違約回收率統(tǒng)計(jì)表債券級(jí)別回收率(％面值)標(biāo)準(zhǔn)差(％)優(yōu)先擔(dān)保步驟3債券估值由于債券信用級(jí)別上升（下降）到新的級(jí)別，因此，需要估計(jì)每個(gè)級(jí)別下的市值。估計(jì)市值采取的方法是貼現(xiàn)法利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)得到，不同級(jí)別債券的利率期限結(jié)構(gòu)（Term-structure）93第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法步驟3債券估值由于債券信用級(jí)別上升（下降）到新的級(jí)別，每個(gè)信用級(jí)別的貼現(xiàn)率(%)級(jí)別1年(%)2年(%)3年(%)4年(%)AAA3.604.174.735.12AA3.654.224.785.17A3.724.324.935.32BBB4.104.675.255.63BB5.556.026.787.27B6.057.028.038.52CCC15.0515.0214.0313.5294第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法每個(gè)信用級(jí)別的貼現(xiàn)率(%)級(jí)別1年(%)2年(%)3年(%例子假設(shè)BBB級(jí)債券的面值100元，票面利率為6％。若第1年末，該債券信用等級(jí)由BBB升至A級(jí)，則債券在第1年末的市值可以根據(jù)上表得到以上計(jì)算的是BBB債券轉(zhuǎn)移到A級(jí)后的市值。若該債券轉(zhuǎn)移到其它信用等級(jí)，可以同理類推計(jì)算其它市值！95第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法例子假設(shè)BBB級(jí)債券的面值100元，票面利率為6％。以上計(jì)BBB級(jí)債券一年后可能的市值（包含面值）年末債券級(jí)別市值（元）AAA109.37AA109.19A108.66BBB107.55BB102.02B98.01CCC83.64違約51.1396第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法BBB級(jí)債券一年后可能的市值（包含面值）年末債券級(jí)別市值步驟4計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)年末債券級(jí)別市值（元）轉(zhuǎn)移概率(%)AAA109.370.02AA109.190.33A108.665.95BBB107.5586.93BB102.025.36B98.101.17CCC83.640.12違約51.13

0.18BBB債券的價(jià)值分布，例如若轉(zhuǎn)移到AAA，則價(jià)值為109.37，概率為0.02，其他情況可以類似地計(jì)算出。97第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法步驟4計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)年末債券級(jí)別市值（元）轉(zhuǎn)移概率由債券價(jià)值的分布，容易得到其價(jià)值的均值和方差由此就可以采用解析法計(jì)算得到VaR。但是由于債券組合并非正態(tài)分布，用這種方法計(jì)算存在比較大的誤差。估計(jì)債券市值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差98第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法由債券價(jià)值的分布，容易得到其價(jià)值的均值和方差由此就可以采用解BBB債券持有1年、99％的VaR由債券市值的概率分布可知市值大于98.10美元的概率為98.53％市值大于83.64美元的概率為99.7％債券級(jí)別市值概率％累計(jì)概率B98.101.17％1.47％CCC83.640.12％0.3％違約51.13

0.18％99第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法BBB債券持有1年、99％的VaR由債券市值的概率分布可知債利用線性插值法可以計(jì)算99%概率下的市值，設(shè)該值為x說(shuō)明：該面值為100元的BBB債券，一年后以99％的概率確信其市值不低于92.29美元。100第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法利用線性插值法可以計(jì)算99%概率下的市值，設(shè)該值為x說(shuō)明：該由于該債券的均值為107.90美元，根據(jù)相對(duì)VaR的定義，

VaRR

＝107.09-92.29=14.80(美元)

說(shuō)明：我們可以以99％的概率確信，該債券在1年內(nèi)的損失不超過(guò)14.80美元。101第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法由于該債券的均值為107.90美元，根據(jù)相對(duì)VaR的定義對(duì)Creditmetrics模型的評(píng)述優(yōu)點(diǎn)：動(dòng)態(tài)性：適用于計(jì)量由債務(wù)人資信變化而引起資產(chǎn)組合價(jià)值變動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)?？深A(yù)見(jiàn)性：不僅包括違約事件，還包括債務(wù)人信用評(píng)級(jí)的升降；不僅能評(píng)估預(yù)期損失，還能估計(jì)VaR，這對(duì)于銀行特別具有意義。102第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法對(duì)Creditmetrics模型的評(píng)述102第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)缺點(diǎn)：對(duì)信用評(píng)級(jí)的高度依賴，一般地，信用評(píng)級(jí)只是對(duì)企業(yè)群體的評(píng)估，而非個(gè)性化，所以，對(duì)個(gè)別企業(yè)評(píng)估不準(zhǔn)確；信用評(píng)級(jí)主要是依靠歷史上的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，是一種“向后看”的方法。本模型假定了信用等級(jí)的轉(zhuǎn)換概率在不同的借款人之間，以及在商業(yè)周期不同階段都是穩(wěn)定的，現(xiàn)實(shí)條件很難滿足這一假設(shè)。此外，基于VaR的CreditMetrics法測(cè)度信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)還存在對(duì)極端損失估計(jì)不足，需要人為加大標(biāo)準(zhǔn)差的值；模型需要假定轉(zhuǎn)移概率服從Markov過(guò)程等問(wèn)題，與現(xiàn)實(shí)中信用評(píng)級(jí)的轉(zhuǎn)移有跨期自相關(guān)性不相符。103第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法103第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（三）宏觀模擬方法（麥肯錫模型）麥肯錫模型則在CreditMetrics的基礎(chǔ)上，對(duì)周期性因素進(jìn)行了處理，將評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系模型化，并利用蒙地卡羅模擬技術(shù)，模擬周期性因素的影響，來(lái)生成信用評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移概率在未來(lái)時(shí)期的情景值。麥肯錫模型可以看成是對(duì)CreditMetrics的補(bǔ)充，它克服了CreditMetrics中不同時(shí)期的評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣不變的缺點(diǎn)。104第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（三）宏觀模擬方法（麥肯錫模型）麥肯錫模型則在CreditM（四）保險(xiǎn)方法財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)方法模型：即CreditRisk+模型CreditRisk+是瑞士信貸金融產(chǎn)品公司(CSFP)開(kāi)發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)模型，采用保險(xiǎn)精算的科學(xué)框架推導(dǎo)債券／貸款組合的損失分布，建立只考慮違約不考慮降級(jí)風(fēng)險(xiǎn)的模型。與信用度量模型(CreditMetrics)、KMV等不同，違約與企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)。CreditRisk+是信用違約風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)模型，該模型對(duì)引發(fā)違約的原因不作假設(shè)。模型將違約率作為一個(gè)連續(xù)的隨機(jī)變量，并認(rèn)為違約頻率的不確定性和損失嚴(yán)重性的不確定性都會(huì)影響損失的分布。模型使用的違約率是從違約事件的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中推算出來(lái)的。105第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（四）保險(xiǎn)方法財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)方法模型：即CreditRisk+模型該模型假定(1)違約是一種隨機(jī)行為，債務(wù)人違約的概率為P，不違約的概率為1-P(2)對(duì)大量債務(wù)人而言，違約的概率很小；(3)在一個(gè)時(shí)期的違約數(shù)量與另一時(shí)期的違約數(shù)量無(wú)關(guān)；(4)在給定時(shí)期內(nèi)．違約企業(yè)數(shù)量的概率分布服從泊松分布；(5)對(duì)于一筆貸款來(lái)說(shuō)，不同時(shí)期的違約概率是相等的，每一筆貸款的違約概率均很小，并且相互獨(dú)立。106第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法該模型假定106第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法在計(jì)算過(guò)程中，該模型將資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露劃分為不同的小頻段，由于風(fēng)險(xiǎn)暴露的各個(gè)頻段被假設(shè)為相互獨(dú)立的，從而各頻段貸款組合的違約概率可用泊松分布來(lái)描述。

在這些假設(shè)下，首先來(lái)看在一定時(shí)期內(nèi)(如一年)違約次數(shù)的概率分布。假定貸款組合由N筆貸款組成，已知借款人A一定時(shí)期內(nèi)的違約率是PA，不違約的概率是1—PA。為分析整個(gè)貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)，先構(gòu)造具有輔助變量z的概率生成函數(shù)：107第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法在計(jì)算過(guò)程中，該模型將資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露劃分為不同的小頻段，由于108第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法108第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法

單個(gè)借款人A期末只有違約和不違約兩種狀態(tài)，所以相應(yīng)的概率生成函數(shù)為：假定不同借款人之間的違約事件是相互獨(dú)立的，則整個(gè)貸款組合的概率生成函數(shù)是單個(gè)借款人概率生成函數(shù)的乘積，109第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法單個(gè)借款人A期末只有違約和不違約兩種狀態(tài)，所以相應(yīng)的概率生110第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法110第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法從上面的推導(dǎo)可以看出，在滿足假定條件的情況下，在一定時(shí)期內(nèi)違約次數(shù)的概率服從泊松分布。111第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法從上面的推導(dǎo)可以看出，在滿足假定條件的情況下，在一定時(shí)期內(nèi)違由于不同貸款的違約損失額不同．對(duì)于整個(gè)貸款組合來(lái)說(shuō)，損失分布將不再遵循泊松分布。為了求得整個(gè)貸款組合的損失分布，該模型先將貸款組合中每筆貸款風(fēng)險(xiǎn)暴露按大小分組，每一組貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露近似地等于某個(gè)數(shù)值。這時(shí)，每一組的損失分布將遵循泊松分布，然后將各組的損失匯總，就可以得到整個(gè)貸款組合的損失分布。112第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法由于不同貸款的違約損失額不同．對(duì)于整個(gè)貸款組合來(lái)說(shuō)，損失分布113第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法113第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法模型的最后是計(jì)算整個(gè)組合的損失分布，這需要通過(guò)下述3個(gè)步驟。首先由于違約數(shù)服從泊松分布，根據(jù)概率生成函數(shù)的定義，每一組的概率生成函數(shù)為：114第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法模型的最后是計(jì)算整個(gè)組合的損失分布，這需要通過(guò)下述3個(gè)步驟。其次，由于假定貸款組合中每一組的貸款都是相互獨(dú)立的，所以整個(gè)貸款組合的概率生成函數(shù)G(z)為其中m為級(jí)段的總數(shù)。由此可得整個(gè)貸款組合的損失分布為115第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法其次，由于假定貸款組合中每一組的貸款都是相互獨(dú)立的，所以整個(gè)運(yùn)用泰勒級(jí)數(shù)及萊布尼茲公式等，最后得到：這樣就可以得貸款組合的損失分布曲線，從而可以求出整個(gè)貸款組合在不同置信度下的信用損失。以上對(duì)一個(gè)時(shí)期的違約損失的分析還可以擴(kuò)展到多個(gè)時(shí)期。116第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法運(yùn)用泰勒級(jí)數(shù)及萊布尼茲公式等，最后得到：116第二節(jié)信用風(fēng)該模型的優(yōu)點(diǎn)是應(yīng)用起來(lái)相對(duì)容易一些。首先．債券或貸款資產(chǎn)組合損失概率可以通過(guò)方程求解出來(lái)，不需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)的估計(jì)，使得該方法在計(jì)算方面有一定的優(yōu)越性。另外，每個(gè)債務(wù)人的邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)計(jì)算起來(lái)也比較容易。其次，該模型只考慮債務(wù)人違約，而不討論信用等級(jí)轉(zhuǎn)移，這樣一來(lái)，需要估計(jì)的參數(shù)就非常之少，每個(gè)債務(wù)只需估計(jì)其違約概率和敞口。117第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法該模型的優(yōu)點(diǎn)是應(yīng)用起來(lái)相對(duì)容易一些。117第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度當(dāng)然這種方法的缺點(diǎn)是就不可避免了。首先，它與其他兩種方法一樣，都是假定不存在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。另外它也忽視了信用等級(jí)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，而是假設(shè)每個(gè)債務(wù)人的敞口固定不變，與債務(wù)發(fā)行人的最終信用狀況的變化無(wú)關(guān)，也不受利率波動(dòng)的影響。118第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法當(dāng)然這種方法的缺點(diǎn)是就不可避免了。118第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量（五）現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)度量模型方法的比較四種模型方法的比較比較的維度模型1模型2模型3模型4

信用度量制信用組合觀點(diǎn)CreditRisk+KMV模型

(J·P·摩根)(TomWilson)(瑞士信貸)(KMV公司)1.風(fēng)險(xiǎn)定義MTMMTM或DMDMMTM或DM2.風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素資產(chǎn)價(jià)值宏觀因素預(yù)期違約率資產(chǎn)價(jià)值3.信用事件的波動(dòng)性不變可變可變可變4.信用事件的相關(guān)性多變量正態(tài)資產(chǎn)收益因素負(fù)載獨(dú)立假定或與預(yù)期違約率相關(guān)多變量正態(tài)資產(chǎn)收益5.收復(fù)率隨機(jī)隨機(jī)在頻段內(nèi)不變不變或隨機(jī)6.數(shù)字方法模擬或分析模擬分析分析119第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法（五）現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)度量模型方法的比較比較的維度模型1模型2模型3第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法本節(jié)內(nèi)容安排：一、傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的管理手段120第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法本節(jié)內(nèi)容安排：120第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)一、傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法傳統(tǒng)信用分析主要分析企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債狀況和現(xiàn)金流狀況。對(duì)企業(yè)的信用分析是一個(gè)程序化的、勞動(dòng)密集型的工作，主要包括以下幾個(gè)步驟：1、分析企業(yè)需要這筆貸款的用途，要運(yùn)用其所了解的企業(yè)基本情況，根據(jù)銀行的現(xiàn)有政策和“喜惡特征”分析該企業(yè)的貸款申請(qǐng)。2、對(duì)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債及損益表進(jìn)行詳細(xì)分析，用以發(fā)現(xiàn)該企業(yè)在各階段的發(fā)展趨勢(shì)以及業(yè)務(wù)上的波動(dòng)情況。121第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法一、傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法傳統(tǒng)信用分析主要分析企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債3、對(duì)試表算進(jìn)行分析,判斷其財(cái)務(wù)報(bào)表、支持計(jì)劃的真實(shí)性4、對(duì)賬目進(jìn)行調(diào)整以符合用于趨勢(shì)分析與推測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)格式5、根據(jù)預(yù)計(jì)現(xiàn)金流對(duì)該筆貸款的目的進(jìn)行評(píng)價(jià)，放貸者要尋找出第一退出途徑和第二退出途徑122第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法122第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法

6、確定較松和較嚴(yán)的假設(shè)前提，并進(jìn)行壓力測(cè)試7、分析行業(yè)結(jié)構(gòu)，特別是正在出現(xiàn)的發(fā)展趨勢(shì)、公司在行業(yè)中的地位及監(jiān)管活動(dòng)的潛在影響。8、對(duì)公司管理高層及現(xiàn)行戰(zhàn)略進(jìn)行評(píng)價(jià)；同時(shí)負(fù)責(zé)生產(chǎn)、庫(kù)存、定價(jià)和銷售系統(tǒng)的部門經(jīng)理也要進(jìn)行評(píng)價(jià)。123第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法123第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的管理手段現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的管理手段主要包括：（一）交易所和清算所（二）信用衍生產(chǎn)品（三）信用證券化124第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法二、現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的管理手段現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)的管理手段主要包括：1（一）交易所和清算所銀行、衍生工具交易商及其他金融機(jī)構(gòu)參與者之間有大量的交易，在他們每天交易的過(guò)程中都要承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)，交易所和清算所是降低這些風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)構(gòu)化手段交易所實(shí)施了以下一些規(guī)章措施來(lái)防止信用風(fēng)險(xiǎn)：1、保證金要求（清算所會(huì)員（會(huì)員經(jīng)紀(jì)商）、經(jīng)紀(jì)商）2、逐日盯市制度：即每日清算收入或損失。3、頭寸限制：針對(duì)交易員或清算會(huì)員4.有組織的清算所：提高市場(chǎng)流動(dòng)性、降低信用風(fēng)險(xiǎn)、便利了支付和清算、增加了數(shù)據(jù)的收集和透明度125第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（一）交易所和清算所銀行、衍生工具交易商及其他金融機(jī)構(gòu)參與者（二）信用衍生產(chǎn)品1、利用期權(quán)對(duì)沖信用風(fēng)險(xiǎn)（1）買入企業(yè)資產(chǎn)看跌期權(quán)對(duì)沖信用風(fēng)險(xiǎn)利用期權(quán)對(duì)沖信用風(fēng)險(xiǎn)的原理是：銀行在發(fā)放貸款時(shí)，收取一種類似于企業(yè)資產(chǎn)看跌期權(quán)的出售者可以得到的報(bào)酬。這是因?yàn)?，銀行發(fā)放貸款時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)等價(jià)于出售該貸款企業(yè)資產(chǎn)看跌期權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。這樣，銀行就會(huì)尋求買入該企業(yè)資產(chǎn)的看跌期權(quán)來(lái)對(duì)沖這一風(fēng)險(xiǎn)。126第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（二）信用衍生產(chǎn)品1、利用期權(quán)對(duì)沖信用風(fēng)險(xiǎn)126第三節(jié)信用對(duì)這種信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖方式的最早運(yùn)用是美國(guó)中西部的農(nóng)業(yè)貸款。為保證償還貸款，小麥農(nóng)場(chǎng)主被要求從芝加哥期權(quán)交易所購(gòu)買看跌期權(quán)，以這一期權(quán)作為向銀行貸款的抵押。如果小麥價(jià)格下降，那么小麥農(nóng)場(chǎng)主償還全部貸款的可能性下降，從而貸款的市場(chǎng)價(jià)值下降；與此同時(shí)，小麥看跌期權(quán)的市場(chǎng)價(jià)格上升，從而抵消貸款市場(chǎng)價(jià)值的下降。圖1顯示了小麥看跌期權(quán)具有抵消性效應(yīng)。127第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法對(duì)這種信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖方式的最早運(yùn)用是美國(guó)中西部的農(nóng)業(yè)貸款。12如圖所示，當(dāng)小麥價(jià)格為B時(shí)，農(nóng)場(chǎng)主的資產(chǎn)（小麥）價(jià)值恰好保證能償還銀行貸款，同時(shí)小麥看跌期權(quán)的價(jià)值為零；當(dāng)小麥價(jià)格從B下降時(shí)，銀行貸款的報(bào)酬下降，但是同時(shí)小麥看跌期權(quán)的價(jià)值上升；當(dāng)小麥價(jià)格從B上升時(shí)，銀行貸款的報(bào)酬保持不變，同時(shí)小麥看跌期權(quán)的價(jià)值為零。此時(shí)，農(nóng)場(chǎng)主的最大借貸成本是購(gòu)買小麥看跌期權(quán)的價(jià)格。0支付或報(bào)酬小麥看跌期權(quán)的價(jià)值借款人資產(chǎn)B對(duì)農(nóng)場(chǎng)主貸款的報(bào)酬128第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法如圖所示，當(dāng)小麥價(jià)格為B時(shí)，農(nóng)場(chǎng)主的資產(chǎn)（小麥）價(jià)值恰好保證上述對(duì)沖方法看上去很完美，但是存在著下列兩個(gè)問(wèn)題：1)農(nóng)場(chǎng)主可能由于個(gè)人的原因，而不是因?yàn)樾←渻r(jià)格的下降而違約。也就是說(shuō)，這種方法只保證了貸款者的還款能力，但是對(duì)于貸款者的還款意愿卻沒(méi)有任何的保證。而信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生是還款能力和還款意愿這兩者共同作用的結(jié)果。2)農(nóng)場(chǎng)主要想獲得貸款必須購(gòu)買看跌期權(quán)，從而必須支付一定的期權(quán)費(fèi)，使得農(nóng)場(chǎng)主貸款的成本上升。從農(nóng)場(chǎng)主的角度來(lái)看，他肯定不愿意這樣做。如果銀行強(qiáng)迫農(nóng)場(chǎng)主購(gòu)買期權(quán)就有可能會(huì)損害銀行和農(nóng)場(chǎng)主的關(guān)系，農(nóng)場(chǎng)主也可以不選擇這家銀行貸款。129第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法129第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（2）違約期權(quán)：這種期權(quán)是在貸款違約事件發(fā)生時(shí)支付確定的金額給期權(quán)購(gòu)買者，從而對(duì)銀行予以一定補(bǔ)償?shù)钠跈?quán)。銀行可以在發(fā)放貸款的時(shí)候購(gòu)買一個(gè)違約期權(quán)，與該筆貸款的面值相對(duì)應(yīng)。當(dāng)貸款違約事件發(fā)生時(shí)，期權(quán)出售者向銀行支付違約貸款的面值；如果貸款按照貸款協(xié)議得以清償，那么違約期權(quán)就自動(dòng)終止。因此，銀行的最大損失就是從期權(quán)出售者那里購(gòu)買違約期權(quán)所支付的價(jià)格。這類期權(quán)還可以出現(xiàn)一些變體，比如，可以把某種關(guān)卡性的特點(diǎn)寫入該期權(quán)合約中。如果交易對(duì)手的信用質(zhì)量有所改善，比如說(shuō)從B級(jí)上升到A級(jí)，那么該違約期權(quán)就自動(dòng)中止。作為回報(bào)，這種期權(quán)的出售價(jià)格應(yīng)該更低。130第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（2）違約期權(quán)：130第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法圖違約期權(quán)131第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法圖違約期權(quán)131第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（3）貼水期權(quán)債券的發(fā)行者可以利用期權(quán)對(duì)平均信用風(fēng)險(xiǎn)貼水進(jìn)行套期保值。（從公司的角度）例如，A公司信用評(píng)級(jí)為BBB+，它計(jì)劃在兩個(gè)月后發(fā)行總價(jià)值為100萬(wàn)元的1年期債券。如果在這兩個(gè)月內(nèi)該公司的信用等級(jí)下降，那么它付給投資者的信用風(fēng)險(xiǎn)貼水就會(huì)上浮，則公司勢(shì)必要以更高的利率發(fā)行債券，融資成本必將升高。132第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（3）貼水期權(quán)132第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法為防止此類情況的發(fā)生，A公司可以購(gòu)入一個(gè)看漲期權(quán)（標(biāo)的物為信用風(fēng)險(xiǎn)貼水），雙方約定在信用風(fēng)險(xiǎn)貼水上浮到一定限度后，由期權(quán)的出售方彌補(bǔ)相應(yīng)多出的費(fèi)用。因而，買入期權(quán)在信用貼水上升時(shí)可以使其購(gòu)買者以固定利率借款而避免損失，利率下降時(shí)則可以享有相應(yīng)的好處。當(dāng)然，享有這樣權(quán)利的代價(jià)是要付出相應(yīng)的期權(quán)費(fèi)。133第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法133第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法

（4）信用價(jià)差看漲期權(quán)。隨著借款人指定的基準(zhǔn)債券的信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差（風(fēng)險(xiǎn)債券的到期收益率-無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券的到期收益率）提高到某種執(zhí)行價(jià)差ST以上，該看漲期權(quán)的報(bào)酬也會(huì)提高。如果一家銀行考慮其貸款風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)增加，則可購(gòu)買一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差看漲期權(quán)以對(duì)沖其已增加了的信用風(fēng)險(xiǎn)(見(jiàn)圖)。借款人信用質(zhì)量下降債券的信用價(jià)差上升期權(quán)的潛在報(bào)酬提高借款人的(非交易性)貸款價(jià)值下降由于借款人的(非交易性)貸款價(jià)值和公開(kāi)交易的債券價(jià)值是高度相關(guān)彌補(bǔ)134第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法（4）信用價(jià)差看漲期權(quán)。借款人信用質(zhì)量下降債券的信用價(jià)差上期權(quán)報(bào)酬=MDx期權(quán)的面值x[現(xiàn)行信用價(jià)差—ST]MD--信用價(jià)差期權(quán)合約中基礎(chǔ)債券修正后的持續(xù)期；ST一約定的價(jià)差。具體地，價(jià)差期權(quán)的報(bào)酬將為：135第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法具體地，價(jià)差期權(quán)的報(bào)酬將為：135第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法2.利用互換對(duì)沖信用風(fēng)險(xiǎn)信用互換主要有兩類：總收益互換和違約互換。（1）總收益互換在總收益互換中，投資者接受原先屬于銀行的貸款或證券（一般是債券）的全部風(fēng)險(xiǎn)和現(xiàn)金流（包括利息和手續(xù)費(fèi)等），同時(shí)支付給銀行一個(gè)確定的收益（比如LIBOR），一般情況下會(huì)在LIBOR基礎(chǔ)上加減一定的息差。與一般互換不同的是，銀行和投資者除了交換在互換期間的現(xiàn)金流之外，在貸款到期或者出現(xiàn)違約時(shí)，還要結(jié)算貸款或債券的價(jià)差，計(jì)算公式事先在簽約時(shí)確定。如果到期時(shí)，貸款或債券的市場(chǎng)價(jià)格出現(xiàn)升值，銀行將向投資者支付價(jià)差；反之，如果出現(xiàn)減值，則由投資者向銀行支付價(jià)差。136第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法2.利用互換對(duì)沖信用風(fēng)險(xiǎn)136第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法在總收益互換中，銀行同意支付給交易對(duì)手一筆以年利率r為基礎(chǔ)的總收益（r=貸款承諾的利率+貸款市值的變化）。做為回報(bào)，銀行每年收到按可變的市場(chǎng)利率支付的利息（比如反映其資本成本的1年期LIBOR）如下圖所示。如果在償還期內(nèi)貸款的價(jià)值下降，那么，銀行要向交易對(duì)手支付一個(gè)相對(duì)較小的可能是負(fù)的數(shù)量（=互換合約的固定支付減去貸款的資本損失）。1年期LIBOR其他金融機(jī)構(gòu)（交易對(duì)手）銀行放款人對(duì)企業(yè)的貸款互換貸款承諾的利率+貸款市值的變化137第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法在總收益互換中，銀行同意支付給交易對(duì)手一筆以年利率r為基礎(chǔ)的舉例假設(shè)在互換期的開(kāi)始，貸款按照平價(jià)定價(jià)P0=100，到互換期結(jié)束時(shí)(或第一次支付日)，據(jù)估計(jì)貸款的市場(chǎng)價(jià)值PT=90，因?yàn)榻杩钊说男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)增加了。假設(shè)作為總收益互換一部分的固定利率支付(F)為12％，則銀行支付利率：12％-10％(貸款的資本損失)=2％收到浮動(dòng)利率：比如LIBOR=11％。銀行凈利潤(rùn)為：（11％-2％）×互換合約的名義數(shù)量。這一收益可用于沖銷那時(shí)期內(nèi)貸款市場(chǎng)價(jià)值的損失。這一例子的小結(jié)可見(jiàn)下表。138第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法舉例138第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法第一年至最后一年每年的現(xiàn)金流量金融機(jī)構(gòu)的額外支付總收益（第一個(gè)支付時(shí)期）現(xiàn)金流入（互換銀行）一年LIBOR=11％一年LIBOR=11％現(xiàn)金流出（互換的其他金融機(jī)構(gòu)）固定利率F=12%(PT-P0)/P0F+(PT-P0)/P012%+(90-100)/100=12%-10%=2%凈利潤(rùn)LIBOR-F-(PT-P0)/P0=11%-2%=9%總收益互換的現(xiàn)金流量139第三節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法第一年至最