【正文】 52 第三節(jié) Samp。 2 內(nèi)部評(píng)級(jí)法具體介紹 2020 年巴塞爾新資本協(xié)議第三次征求意見稿的內(nèi)部評(píng)級(jí)法要求 內(nèi)部評(píng)級(jí)法與標(biāo)準(zhǔn)法的根本不同表現(xiàn)在，銀行對(duì)重大風(fēng)險(xiǎn)要素的內(nèi)部估計(jì)值將作為計(jì)算資本的主要參數(shù)，主要是 PD、 LGD、 EAD 和 M。 違約風(fēng)險(xiǎn)暴露 : －能夠滿足自己估計(jì) EAD 最低要求的銀行可以對(duì)不同產(chǎn)品類別使用內(nèi)部估計(jì)的信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化系數(shù)； － 公司、主權(quán)、銀行暴露的數(shù)據(jù)源時(shí)間段應(yīng)該涵蓋一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)周期，至少要有 7年； － 估計(jì)值必須得到內(nèi)部和監(jiān)管機(jī)構(gòu)證實(shí)。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)借款人和新的重要信息的評(píng)級(jí)都必須及時(shí)更新； － 巴塞爾委員會(huì)對(duì)銀行定期評(píng)級(jí)的更新時(shí)間作特別的要求。 － 數(shù)據(jù)收集的要求有以下目的： ? 改進(jìn)銀行內(nèi)部處理信息以改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)要素測(cè)算及其驗(yàn)證 ? 提供監(jiān)管和審計(jì)依據(jù)以檢查評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的遵循情況 ? 不斷更新模型，提高評(píng)級(jí)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)能力 ? 精確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)概念從而更準(zhǔn)確地捕捉所觀察到的導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的因素 ? 對(duì)銀行內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確和有意義的披露 內(nèi)部評(píng)級(jí)的使用 : － 銀行應(yīng)證明評(píng)級(jí)體系是完整構(gòu)成現(xiàn)行業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)管理文化的一部分，應(yīng)能 同時(shí)用于內(nèi)部評(píng)級(jí)法和以下的補(bǔ)充功能： ? 信貸審批授權(quán)和限制 ? 對(duì)信貸定價(jià)的評(píng)估 ? 向銀行管理層和董事會(huì)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)組合狀況 ? 對(duì)銀行的資本充足率、準(zhǔn)備金和盈利能力的分析 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 12頁 共 56 頁 20201220 ? 對(duì)資本充足率的壓力測(cè)試 內(nèi)部驗(yàn)證 : － 包括各風(fēng)險(xiǎn)因素的內(nèi)部驗(yàn)證，也包括評(píng)級(jí)技術(shù)的內(nèi)部驗(yàn)證； － 銀行在連續(xù)采用內(nèi)部評(píng)級(jí)法前也應(yīng)該有能力隨時(shí)向監(jiān)管者證明銀行具備符合特定最低要求的能力。案例中發(fā)達(dá)市場(chǎng)國家的銀行能夠直接或較容易的運(yùn)用外部評(píng)級(jí)模型，而這些模型并 不完全適合于浦發(fā)銀行。一套有計(jì)劃、有組織、有準(zhǔn)備的程序才能令這一復(fù)雜、龐大的工作得以順利實(shí)施。這些都為巴塞兒委員會(huì)所接受 . 只要銀行使用這些模型時(shí)，用內(nèi)部數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型并證明符合監(jiān)管者的要求，并符合新資本協(xié)議的規(guī)定就可以使用這些模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)要素從而計(jì)算資本和其他管理方面的要求。確定定量風(fēng)險(xiǎn)因素的目的是滿足風(fēng)險(xiǎn)數(shù)理 統(tǒng)計(jì)建模的需要。 而根據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議的規(guī)定，要求 35年的有效數(shù)據(jù)。根據(jù)掌握的情況，制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)收集方案。這取決于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、采集管理效率、前線人員動(dòng)員情況等多方面的因素。畢博初步建議：浦發(fā)在實(shí)施數(shù)據(jù)采集行動(dòng)之前，必須制定相關(guān)的操作手冊(cè)，明確不同的模型建設(shè)所需數(shù)據(jù)的采集操作方案。數(shù)據(jù)錄入的方案一般有兩種選擇： 采用總行集中培訓(xùn)，并提供電子化錄入工具，由前線人員自行實(shí)施電子化錄入方式。但是銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)由于其標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一和直觀的特點(diǎn)而成為銀行風(fēng)險(xiǎn)溝通的通用語言。大企業(yè)由于經(jīng)營比較多向（因而業(yè)務(wù)較復(fù)雜），同時(shí)管理相對(duì)規(guī)范些（數(shù)字可靠性相對(duì)高），需要我們?cè)诙ㄐ?、定量?quán)重方面加以綜合考慮。定性模型需要的變量來源于定性信息數(shù)據(jù)和客戶經(jīng)理、審查人員的評(píng)價(jià)。對(duì)于中小型客戶，建議將根據(jù)違約率與大型客戶違約率相同的原則來指定其信用評(píng)級(jí)，這樣浦發(fā)系統(tǒng)內(nèi)所有客戶的信用評(píng)級(jí)具有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。模型檢驗(yàn)的方法可以分為兩大類：定量檢驗(yàn)和定性檢驗(yàn) . 定量檢驗(yàn)方法： 通常在模型建設(shè)之初就會(huì)考慮到回溯測(cè)試時(shí)的數(shù)據(jù)和方法的需要。 AR 指標(biāo) 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 31頁 共 56 頁 20201220 累計(jì)準(zhǔn)確度指標(biāo)。 內(nèi)部使用情況反饋調(diào)整 與技術(shù)測(cè)試同等重要的是模型運(yùn)作的一個(gè)內(nèi)部環(huán)境的認(rèn)可。 MIS 系統(tǒng)應(yīng)該能夠明確地區(qū)分出評(píng)分結(jié)果與人為調(diào)整結(jié)果之間的差別。 如果評(píng)分模型是經(jīng)由第三方進(jìn)行開發(fā)、安裝或者使用，則必須為模型的用戶設(shè)臵權(quán)限。 在模型開發(fā)之前所有的數(shù)據(jù)應(yīng)該已經(jīng)經(jīng)過清理和 分析，確保其整合性和精確性。 Risk Scores 的特點(diǎn)是：偏重于定量評(píng)級(jí)，排序結(jié)果較為準(zhǔn)確。模型計(jì)算的結(jié)果被用作進(jìn)行貸款定價(jià)判斷預(yù)期損失。 經(jīng)驗(yàn)借鑒 澳洲國家銀行根據(jù)自身情況循序漸進(jìn)的建立評(píng)級(jí)模型是先進(jìn)銀行通常采用的成熟做法。 模型和建立方法介紹 1996 年渣打銀行香港分行和新加坡分行的客戶數(shù)量約 40000 萬名，大、中、小各類客戶齊備，促使銀行越發(fā)重視信貸風(fēng)險(xiǎn)管理。 該項(xiàng)目主要借助外部機(jī)構(gòu)模型，采用循序漸進(jìn)的方法逐步搭建其信貸評(píng)級(jí)體系，取得了一定的效果。 模型建設(shè)和方法 經(jīng)歷了亞洲金融風(fēng)暴和香港經(jīng)濟(jì)的衰退，恒生銀行意識(shí)到信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。 小范圍嘗試，繼而擴(kuò)大實(shí)施范圍也是項(xiàng)目成功達(dá)成的一個(gè)好的實(shí)施策略。對(duì)現(xiàn)金流存在問題的企業(yè)匯豐銀行的評(píng)級(jí)等級(jí)相對(duì)較低。 第一階段 主要是試用一個(gè)為其三個(gè)月的零期主觀模型，該模型采用單變量統(tǒng)計(jì)模型，只有 3個(gè)評(píng)級(jí)級(jí)別；通過 3個(gè)月的試用，使銀行高層、信貸人員及客戶主要依靠定性分經(jīng)理等初步熟悉僅有 3個(gè)級(jí)別的簡(jiǎn)單評(píng)級(jí)方法。同時(shí)，這給在模型建成后的培訓(xùn)和運(yùn)營方面減少了阻礙，使用戶普遍感到滿意。同時(shí)，在有 50余人的信貸風(fēng)險(xiǎn)部門的配合下，模型建設(shè)的速度和質(zhì)量有了大大的提高。 DBS 作為新加坡規(guī)模最大的銀行，其保有的客戶數(shù)據(jù)另其相信可以直接建立內(nèi)部定量評(píng)級(jí)模型。經(jīng)過一段時(shí)間的運(yùn)營后， DBS 采納了 Moody提出的模型升級(jí)建議，由原來的 Risk Scores演進(jìn)為完全定量評(píng)級(jí)的 Risk Calc模型。 在數(shù)據(jù)量不夠的情況下，通過本地銀行的聯(lián)合開發(fā)是一種較優(yōu)的選擇。其主要原因是，作為一家馬來西亞本地的銀行，其 保有的客戶數(shù)據(jù)很難達(dá)到巴塞爾新資本協(xié)議的要求，在銀行提供的 5000 個(gè)數(shù)據(jù)樣本（其中 300個(gè)違約樣本）的數(shù)據(jù)質(zhì)量來看，合格數(shù)據(jù)不夠成為開發(fā)模型中難以逾越的障礙。 該模型來源于利用財(cái)務(wù)分析工具捕捉多年積累的豐富的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 產(chǎn)出 該模型可導(dǎo)出 1至 5年的貸款人估計(jì)違約概率和 1至 10級(jí)最終風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分結(jié)果。市場(chǎng)價(jià)值和公司價(jià)值的揮發(fā)情況是要通過公司股票的市場(chǎng)價(jià)值和揮發(fā)性和公司的賬面價(jià)值等來確定的。 變量投入 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 53頁 共 56 頁 20201220 這款模型是建立在一系列定量評(píng)價(jià)（借款人財(cái)務(wù)比率和市場(chǎng)價(jià)值數(shù)據(jù)）以及主觀變量（定性的借款人風(fēng)險(xiǎn)特征）的基礎(chǔ)上的。但針對(duì)私有公司的模型中只有最后幾級(jí)的評(píng)價(jià)才較為精準(zhǔn)。 畢博的初步結(jié)論 在中國， Moody提供的該模型是不包含數(shù)據(jù)的，但價(jià)格還是非常昂貴。它在多維建模方面有突出改善；它獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在強(qiáng)大的、全面的和簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)需求以及針對(duì)相關(guān)聯(lián)的集團(tuán)子公司信貸違約概率風(fēng)險(xiǎn)的分析結(jié)果的客觀性。 變量投入 在財(cái)務(wù)變量的投入包括利潤率、現(xiàn)金流、銷售增長和資本結(jié)構(gòu)。其主要客戶集中在馬來西亞本土，客戶數(shù)量超過 1,000,000 。 銀行在轉(zhuǎn)變模型建設(shè)戰(zhàn)略決策后，確定了循序漸進(jìn)的方案，最終的模型實(shí)施效果比 98年自建的模型要好。 但是，由于項(xiàng)目周期短， DBS 信貸人員參與程度不高，致使該模型的調(diào)節(jié)完全依賴于 Oliver Wyman的協(xié)助，后續(xù)費(fèi)用相當(dāng)高昂。 此外，香港行政及立法局已批準(zhǔn) DBS銀行合并其全資擁有的道亨銀行及 DBS 廣安銀行在香港的業(yè)務(wù)， DBS 銀行目前為香港第四大銀行集團(tuán)。 經(jīng)驗(yàn)借鑒 采取穩(wěn)健的方法來構(gòu)建起風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系。 第三階段 ， 2020 年經(jīng)過一 年的運(yùn)營狀況總結(jié)，將內(nèi)部模型由 9個(gè)級(jí)別擴(kuò)展到 12 個(gè)級(jí)別，以將某些評(píng)級(jí)細(xì)化而避免集中化問題。新加坡華僑銀行為亞洲客戶提供個(gè)人銀行業(yè)務(wù)、企業(yè)銀行業(yè)務(wù)、企業(yè)金融業(yè)務(wù)、資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)等服務(wù)。 2020年度，香港上海匯豐銀行有限公司及附屬公司的總資產(chǎn)為2410億美元。 2020 年初，恒生銀行打算購買 MFA（財(cái)務(wù)分析工具）用于對(duì)全行所有客戶進(jìn)行評(píng)級(jí)。 恒生銀行 背景 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 41頁 共 56 頁 20201220 恒生銀行是香港第二大上市銀行， 2020年市值為 205億美元。但該模型不可調(diào)節(jié)，功能類似 Risk Scores。 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 39頁 共 56 頁 20201220 渣打銀行（香港和新加坡分行） 背景 渣打銀行是一家全球性的綜合銀行。此外，由于這是 Moody在全球建立的第二個(gè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量的要求較高。銀行決定向 Moody提供歷史數(shù)據(jù)，參與 Moody在澳洲的 Risk Calc定量信貸評(píng)級(jí)模型的開發(fā)和建設(shè)，找出澳大利亞通用的 PD 值。 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 37頁 共 56 頁 20201220 澳洲國家銀行主要以零售銀行業(yè)務(wù)為主，在澳大利亞本土擁有超過1000個(gè)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)。原始的應(yīng)用數(shù)據(jù)和錄入系統(tǒng)的賬戶績(jī)效數(shù)據(jù)必須在第一時(shí)間內(nèi)以電子數(shù)據(jù)的形式得到保存和確認(rèn)，以備評(píng)分模型的開發(fā)和升級(jí)之用（在評(píng)分模型開發(fā)之前應(yīng)該保證有充足的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)）。 限制使用的參數(shù) 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 35頁 共 56 頁 20201220 評(píng)分模型不應(yīng)該將地區(qū)、種族或者國家作為參數(shù)加入到模型中 保密性 評(píng)分模型的主要參數(shù)和權(quán)重應(yīng)該是保密的。所涉及的活動(dòng)包括：市場(chǎng)營銷活動(dòng)、業(yè)務(wù)拓展活動(dòng)、目標(biāo)市場(chǎng)的變化、渠道的變化、細(xì)分維度的變化、對(duì)那些評(píng)分表中高端和低端得分的進(jìn)行人為調(diào)整的變化以及對(duì)評(píng)分級(jí)別劃分點(diǎn)的調(diào)整變化。規(guī)范化的模型設(shè)計(jì)程序體現(xiàn)了模型建設(shè)的嚴(yán)謹(jǐn)性和完整性。當(dāng)然，如果數(shù)據(jù)量不足以支持兩個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)池，那么就要考慮外購數(shù)據(jù)的方式了。 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 29頁 共 56 頁 20201220 對(duì)于歷史平均 LGD 的模型構(gòu)建，初步的建議是：先計(jì)算出單筆違約貸款的歷史 LGD，然后根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)利用方差分析或者決策樹分析的手段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素（例如抵押品、不同的擔(dān)保方式、行業(yè)、地區(qū)等）的顯著性分析，調(diào)整歷史平均 LGD。最后根據(jù)這些違約率的平均值指定 各類別的信用評(píng)級(jí)。對(duì)于行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)可以參照國家統(tǒng)計(jì)局的有關(guān)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)。我們擬對(duì)其中經(jīng)過確認(rèn)和篩選的客戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行細(xì)分、評(píng)估和建立對(duì)應(yīng)的模型。同時(shí)較第一種方案來看，前線業(yè)務(wù)人員的工作量也相對(duì)較輕，便于總行和分支行數(shù)據(jù)采集人員更和諧的合作。例如：通過質(zhì)量抽查檢驗(yàn)、 OCR 技術(shù)、由外購的流程系統(tǒng)對(duì)報(bào)表的基本邏輯進(jìn)行校驗(yàn)、設(shè)定特定的標(biāo)志以作 識(shí)別、數(shù)據(jù)倉庫對(duì)進(jìn)入系統(tǒng)的電子化數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯校驗(yàn)等手段來進(jìn)行數(shù)據(jù)清理的工作。畢博根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，對(duì)此提出的初步建議是：客戶數(shù)據(jù)和貸款數(shù)據(jù)收集的范疇要包含連續(xù) 5年的數(shù)據(jù)（最近 5年）。數(shù)據(jù)收集小組在數(shù)據(jù)采集期內(nèi)以“項(xiàng)目制”的工作方式運(yùn)作，負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)文檔的收集到電子化采集整個(gè)過程的工作。 要在現(xiàn)實(shí)的條件下，滿足模型建設(shè)的數(shù)據(jù)需求，將是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。 其它風(fēng)險(xiǎn)因素確定方式的初步建議 除了上述的客戶的定量數(shù)據(jù)、定性數(shù)據(jù)之外，為了建立客戶評(píng)級(jí)模型、債項(xiàng)評(píng)級(jí)模型還需要其他一些數(shù)據(jù)，包括客戶的 基本數(shù)據(jù)、貸款數(shù)據(jù)和回收數(shù)據(jù)等。畢博在借鑒了國外的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合果內(nèi)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)模型的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，建議將進(jìn)行客戶資信評(píng)級(jí)所需要采集的風(fēng)險(xiǎn)因素歸納為三類，即：客戶的定量數(shù)據(jù)、客戶的定性數(shù)據(jù)以及其他信用風(fēng)險(xiǎn)建模相關(guān)數(shù)據(jù)（包括為設(shè)計(jì)客戶評(píng)級(jí)所需的客戶信息，以及計(jì)算 LGD 和 EAD所需數(shù)據(jù)）。一般來說銀行每隔23年就需要更新模型 . 畢博建議的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系模型建設(shè)方案的 范圍 初步建議： 建議浦發(fā)銀行可以先對(duì)一般工商貸款客戶建立區(qū)分客戶規(guī)模和行業(yè)的客戶信用評(píng)級(jí)模型，再涉及非盈利組織、金融機(jī)構(gòu)等較為特殊的客戶群體的客戶信用評(píng)級(jí)模型。所以本項(xiàng)目數(shù)據(jù)的收集工作應(yīng)該迅速有序的開展，以保證歷史數(shù)據(jù)收集的及時(shí)和準(zhǔn)確。在許多案例中，數(shù)據(jù)問題是自建數(shù)量統(tǒng)計(jì)模型失敗的主要原因。 目錄 索引號(hào) GHJYPJJG001 版本號(hào) 20200621 第 10頁 共 56 頁 20201220 － 內(nèi)部審計(jì)部門負(fù)責(zé)進(jìn)行內(nèi)部控制測(cè)試，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)庫完備性 , 抵押和留臵完善性的控制測(cè)試。 3 基于浦發(fā)目前的現(xiàn)狀 , 畢博建議可以先從一個(gè)較高的起點(diǎn)出發(fā)。 違約風(fēng)險(xiǎn)暴露 : － 以法律意義上借款