【正文】 人工智能在該領域的運用，克服了統(tǒng)計等方法對假設較強的要求以及靜態(tài)反映信用風險的缺點。其代表方法就是 神經網絡分析方法 。 ? 然而，神經網絡方法的最大缺點是其操作的隨機性較強，以及由于它的理論基礎使得其各變量的經濟含義較難解釋。Ahmaal.(1995)在對神經網絡方法和線性判別模型的比較研究中得出了神經網絡方法并沒有實質性的優(yōu)于線性判別模型的結論。 16 現(xiàn)代信用風險度量模型 ? 近二十年來，由于商業(yè)銀行貸款利潤持續(xù)下降和表外業(yè)務風險不斷加大，促使銀行采用更經濟的方法度量和控制信用風險，而現(xiàn)代金融理論的發(fā)展和新的信用工具的創(chuàng)新，給開發(fā)新的信用風險計量模型提供了可能。 ? 與過去的信用管理相對滯后和難以適應市場變化的特點相比，新一代金融工程專家將建模技術和分析方法應用到這一領域，在傳統(tǒng)信用評級的基礎上提出了一批信用風險模型。 ? 現(xiàn)代信用風險度量模型 主要有 KMV模型、 CreditMetrics、麥肯錫模型和 CSFP信用風險附加計量模型等四類。 17 CreditMetrics模型 ? CreditMetrics是由 1997年開發(fā)出的模型，運用 VAR框架，對貸款和非交易資產進行估價和風險計算。該方法是基于借款人的信用評級、次年評級發(fā)生變化的概率（評級轉移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差計算出貸款的市場價值及其波動性，進而得出個別貸款和貸款組合的 VAR值。 18 CreditMetrics模型 CreditMetrics 圖解 19 麥肯錫模型 ? 1998年， McKinsey公司提出 CreditPorffolio View方法。 麥肯錫模型 則在 CreditMetrics的基礎上，對周期性因素進行了處理，將評級轉移矩陣與經濟增長率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經濟變量之間的關系模型化，并通過蒙地卡羅模擬技術 （ a structured Monte Carlo simulation approach）模擬周期性因素的“沖擊”來測定評級轉移概率的變化。 ? 麥肯錫模型可以看成是對 CreditMetrics的補充，它克服了CreditMetrics中不同時期的評級轉移矩陣固定不變的缺點。 20 CSFP信用風險附加計量模型 ? 1997年， CSFP(Credit Suisse Financial Products)公司也公開了其 CreditRisk+方法。 CSFP信用風險附加計量模型是一個違約模型（ DM），它不把信用評級的升降和與此相關的信用價差變化視為一筆貸款的 VAR（信用風險）的一部分，而只看作是市場風險，它在任何時期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài)，計量預期到和未預期到的損失。 ? 在 CSFP信用風險附加計量模型 中，違約概率不再是離散的，而被模型化為具有一定概率分布的連續(xù)變量。每一筆貸款被視作小概率違約事件，并且每筆貸款的違約概率都獨立于其它貸款，這樣，貸款組合違約概率的分布接近泊松分布。 ? CSFP信用風險附加計量模型考慮違約概率的不確定性和損失大小的不確定性，并將損失的嚴重性和貸款的風險暴露數量劃分頻段，計量違約概率和損失大小可以得出不同頻段損失的分布，對所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。 21 KMV模型 ? KMV模型 是估計借款企業(yè)違約概率的方法。首先，它利用BlackScholes期權定價公式，根據企業(yè)資產的市場價值、資產價值的波動性、到期時間、無風險借貸利率及負債的帳面價值估計出企業(yè)股權的市場價值及其波動性，再根據公司的負債計算出公司的違約實施點（ default exercise point，為企業(yè) 1年以下短期債務的價值加上未清償長期債務帳面價值的一半），然后計算借款人的違約距離，最后根據企業(yè)的違約距離與預期違約率（ EDF）之間的對應關系，求出企業(yè)的預期違約率。 22 模型的區(qū)別 ? 第一，在風險的界定方面 ， CreditMetrics和麥肯錫模型屬于 MTM（盯市）模型； CSFP信用風險附加計量模型屬于DM模型；而 KMV模型既可被當作 MTM模型，也可被當作DM模型。 ? 第二，在風險驅動因素方面 ，在 KMV模型和 CreditMetrics中，風險驅動因素是企業(yè)資產價值及其波動性；在麥肯錫模型中，風險驅動因素是失業(yè)率等宏觀因素；而在 CSFP信用風險附加計量模型中，關鍵的風險驅動因素是經濟中可變的違約率均值。 ? 第三，在信用事件的波動性方面 ，在 CreditMetrics中，違約概率被模型化為基于歷史數據的固定的或離散的值；而在 KMV模型、麥肯錫模型和 CSFP信用風險附加計量模型中，違約概率是可變的，但服從于不同的概率分布。 23 模型的區(qū)別 ? 第四，在信用事件的相關性方面 ，各模型具有不同的相關性結構， KMV模型和 CreditMetrics是多變量正態(tài)；麥肯錫模型是因素負載；而 CSFP信用風險附加計量模型是獨立假定或與預期違約率的相關性。 ? 第五，在回收率方面 ，在 KMV模型的簡單形式中，回收率是不變的常數；在 CSFP信用風險附加計量模型中，損失的嚴重程度被湊成整數并劃分為不同的頻段，在頻段內回收率是不變的；在 KMV模型的最新版中，回收率是隨機的；在 CreditMetrics和麥肯錫模型中，回收率也是隨機的。 ? 第六，在計量方法方面 ， CreditMetrics對個別貸款或貸款組合采用分析方法進行計量，對大規(guī)模貸款組合則采用蒙地卡羅模擬技術進行計量； KMV模型和 CSFP信用風險附加計量模型采用分析方法進行計量；麥肯錫模型則采用模擬技術求解。 24 一致性風險度量 ? 1999年， Artzner等人在 Mathematical Finance上提出一致性風險度量的公理化體系。凡滿足變換集變動性，正齊次性、次可加性、單調性的風險度量稱為一致性風險度量。一致性風險度量 能保證對于不同的風險有不同的值相對應，并且風險大的投資組合的度量值大于風險小的投資組合的度量值，相同的風險測度量值相同。 ? 隨后， 一致性風險價值 (Cohesive Value at Risk)被引入信用風險管理。一致性風險價值 (CVaR)是指在一定時間 T內，置信度為 O的情況下，投資者對收益分布尾部 1α部分的期望值。 CVaR滿足次可加性，是一致性風險度量，對于投資組合的優(yōu)化非常有用，最優(yōu)化 CVaR的同時會得到相應的 VaR。并且，因為 CVaR是測量尾部分位點之后的期望值，它能準確反映尾部分布為厚尾這一特點。 Stanislav Uryasev(2023)等將 CVaR方法與 CreditMetrics方法結合對債券組合的信用風險進行組合優(yōu)化，實證結果表明引入一致性度量后的結果更為可靠。 25 信用衍生產品 ? 隨著全球金融市場的迅猛發(fā)展，一種用于管理信用風險的新技術 ——信用衍生產品逐漸成為金融界人們關注的對象。簡單地說，信用衍生產品是用來交易信用風險的金融工具，在使用信用衍生工具交易信用風險的過程中，信用風險被從標的金融工具中剝離，使信用風險和該金融工具的其他特征分離開來。 ? 最早的信用衍生產品 早在 1993年就已產生，當時日本的信孚銀行（ Bankers Trust）為了防止其向日本金融界的貸款遭受損失，開始出售一種兌付金額取決于特定違約事件的債券。投資者可以從債券中獲得收益，但是當貸款不能按時清償時，投資者就必須向信孚銀行賠款。 ? 近幾年，信用衍生產品才取得突飛猛進的發(fā)展。 1997年底，全球信用衍生產品未平倉合約金額只有 1700億美元，而到了 2023年底，這一數字更是增加到了 7400億美元。 26 利用期權對沖信用風險 ? 利用期權對沖信用風險的原理 是：銀行在發(fā)放貸款時，收取一種類似于貸款者資產看跌期權的出售者可以得到的報酬。這是因為，銀行發(fā)放貸款時，其風險等價于出售該貸款企業(yè)資產看跌期權的風險。這樣，銀行就會尋求買入該企業(yè)資產的看跌期權來對沖這一風險。 ? 對這種信用風險對沖方式的最早運用是 美國中西部的農業(yè)貸款 。為保證償還貸款，小麥農場主被要求從芝加哥期權交易所購買看跌期權，以這一期權作為向銀行貸款的抵押。如果小麥價格下降，那么小麥農場主償還全部貸款的可能性下降，從而貸款的市場價值下降；與此同時，小麥看跌期權的市場價格上升，從而抵消貸款市場價值的下降。 27 利用期權對沖信用風險 ? 如圖所示，當小麥價格為 B時，農場主的資產（小麥）價值恰好保證能償還銀行貸款，同時小麥看跌期權的價值為零；當小麥價格從 B下降時，銀行貸款的報酬下降，但是同時小麥看跌期權的價值上升；當小麥價格從 B上升時，銀行貸款的報酬保持不變，同時小麥看跌期權的價值進一步下降。但是，小麥看跌期權是由農場主購買的，作為貸款的抵押，因此銀行貸款的報酬并不發(fā)生變化。此時，農場主的最大借貸成本是購買小麥看跌期權的價格。 28 違約期權 ? 違約期權 是在貸款違約事件發(fā)生時支付確定的金額給期權購買者，從而對銀行予以一定的補償。 ? 銀行可以在發(fā)放貸款的時候購買一個違約期權，與該筆貸款的面值相對應。當貸款違約事件發(fā)生時，期權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，那么違約期權就自動終止。因此，銀行的最