【正文】 52 第三節(jié) Samp。 2 內(nèi)部評級法具體介紹 2020 年巴塞爾新資本協(xié)議第三次征求意見稿的內(nèi)部評級法要求 內(nèi)部評級法與標(biāo)準(zhǔn)法的根本不同表現(xiàn)在，銀行對重大風(fēng)險要素的內(nèi)部估計值將作為計算資本的主要參數(shù)，主要是 PD、 LGD、 EAD 和 M。 違約風(fēng)險暴露 : －能夠滿足自己估計 EAD 最低要求的銀行可以對不同產(chǎn)品類別使用內(nèi)部估計的信用風(fēng)險轉(zhuǎn)化系數(shù)； － 公司、主權(quán)、銀行暴露的數(shù)據(jù)源時間段應(yīng)該涵蓋一個完整的經(jīng)濟周期，至少要有 7年； － 估計值必須得到內(nèi)部和監(jiān)管機構(gòu)證實。對于高風(fēng)險借款人和新的重要信息的評級都必須及時更新； － 巴塞爾委員會對銀行定期評級的更新時間作特別的要求。 － 數(shù)據(jù)收集的要求有以下目的： ? 改進銀行內(nèi)部處理信息以改進風(fēng)險要素測算及其驗證 ? 提供監(jiān)管和審計依據(jù)以檢查評級標(biāo)準(zhǔn)的遵循情況 ? 不斷更新模型，提高評級系統(tǒng)的預(yù)測能力 ? 精確風(fēng)險評級概念從而更準(zhǔn)確地捕捉所觀察到的導(dǎo)致信用風(fēng)險的因素 ? 對銀行內(nèi)外部風(fēng)險狀況進行準(zhǔn)確和有意義的披露 內(nèi)部評級的使用 : － 銀行應(yīng)證明評級體系是完整構(gòu)成現(xiàn)行業(yè)務(wù)和風(fēng)險管理文化的一部分，應(yīng)能 同時用于內(nèi)部評級法和以下的補充功能： ? 信貸審批授權(quán)和限制 ? 對信貸定價的評估 ? 向銀行管理層和董事會報告風(fēng)險組合狀況 ? 對銀行的資本充足率、準(zhǔn)備金和盈利能力的分析 目錄 索引號 GHJYPJJG001 版本號 20200621 第 12頁 共 56 頁 20201220 ? 對資本充足率的壓力測試 內(nèi)部驗證 : － 包括各風(fēng)險因素的內(nèi)部驗證，也包括評級技術(shù)的內(nèi)部驗證； － 銀行在連續(xù)采用內(nèi)部評級法前也應(yīng)該有能力隨時向監(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)達市場國家的銀行能夠直接或較容易的運用外部評級模型，而這些模型并 不完全適合于浦發(fā)銀行。一套有計劃、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施。這些都為巴塞兒委員會所接受 . 只要銀行使用這些模型時，用內(nèi)部數(shù)據(jù)驗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算風(fēng)險要素從而計算資本和其他管理方面的要求。確定定量風(fēng)險因素的目的是滿足風(fēng)險數(shù)理 統(tǒng)計建模的需要。 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、前線人員動員情況等多方面的因素。畢博初步建議：浦發(fā)在實施數(shù)據(jù)采集行動之前，必須制定相關(guān)的操作手冊，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，由前線人員自行實施電子化錄入方式。但是銀行內(nèi)部風(fēng)險評級由于其標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一和直觀的特點而成為銀行風(fēng)險溝通的通用語言。大企業(yè)由于經(jīng)營比較多向（因而業(yè)務(wù)較復(fù)雜），同時管理相對規(guī)范些（數(shù)字可靠性相對高），需要我們在定性、定量權(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、審查人員的評價。對于中小型客戶，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級，這樣浦發(fā)系統(tǒng)內(nèi)所有客戶的信用評級具有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。模型檢驗的方法可以分為兩大類：定量檢驗和定性檢驗 . 定量檢驗方法： 通常在模型建設(shè)之初就會考慮到回溯測試時的數(shù)據(jù)和方法的需要。 AR 指標(biāo) 目錄 索引號 GHJYPJJG001 版本號 20200621 第 31頁 共 56 頁 20201220 累計準(zhǔn)確度指標(biāo)。 內(nèi)部使用情況反饋調(diào)整 與技術(shù)測試同等重要的是模型運作的一個內(nèi)部環(huán)境的認可。 MIS 系統(tǒng)應(yīng)該能夠明確地區(qū)分出評分結(jié)果與人為調(diào)整結(jié)果之間的差別。 如果評分模型是經(jīng)由第三方進行開發(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 的特點是：偏重于定量評級，排序結(jié)果較為準(zhǔn)確。模型計算的結(jié)果被用作進行貸款定價判斷預(yù)期損失。 經(jīng)驗借鑒 澳洲國家銀行根據(jù)自身情況循序漸進的建立評級模型是先進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)險管理。 該項目主要借助外部機構(gòu)模型，采用循序漸進的方法逐步搭建其信貸評級體系，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)濟的衰退，恒生銀行意識到信貸風(fēng)險管理的重要性。 小范圍嘗試，繼而擴大實施范圍也是項目成功達成的一個好的實施策略。對現(xiàn)金流存在問題的企業(yè)匯豐銀行的評級等級相對較低。 第一階段 主要是試用一個為其三個月的零期主觀模型，該模型采用單變量統(tǒng)計模型，只有 3個評級級別；通過 3個月的試用，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個級別的簡單評級方法。同時，這給在模型建成后的培訓(xùn)和運營方面減少了阻礙，使用戶普遍感到滿意。同時，在有 50余人的信貸風(fēng)險部門的配合下，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)部定量評級模型。經(jīng)過一段時間的運營后， DBS 采納了 Moody提出的模型升級建議，由原來的 Risk Scores演進為完全定量評級的 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)很難達到巴塞爾新資本協(xié)議的要求，在銀行提供的 5000 個數(shù)據(jù)樣本（其中 300個違約樣本）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務(wù)分析工具捕捉多年積累的豐富的財務(wù)數(shù)據(jù)。 產(chǎn)出 該模型可導(dǎo)出 1至 5年的貸款人估計違約概率和 1至 10級最終風(fēng)險評分結(jié)果。市場價值和公司價值的揮發(fā)情況是要通過公司股票的市場價值和揮發(fā)性和公司的賬面價值等來確定的。 變量投入 目錄 索引號 GHJYPJJG001 版本號 20200621 第 53頁 共 56 頁 20201220 這款模型是建立在一系列定量評價（借款人財務(wù)比率和市場價值數(shù)據(jù)）以及主觀變量（定性的借款人風(fēng)險特征）的基礎(chǔ)上的。但針對私有公司的模型中只有最后幾級的評價才較為精準(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，但價格還是非常昂貴。它在多維建模方面有突出改善；它獨特的優(yōu)勢表現(xiàn)在強大的、全面的和簡化的數(shù)據(jù)需求以及針對相關(guān)聯(lián)的集團子公司信貸違約概率風(fēng)險的分析結(jié)果的客觀性。 變量投入 在財務(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，確定了循序漸進的方案，最終的模型實施效果比 98年自建的模型要好。 但是，由于項目周期短， 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。 經(jīng)驗借鑒 采取穩(wěn)健的方法來構(gòu)建起風(fēng)險評級體系。 第三階段 ， 2020 年經(jīng)過一 年的運營狀況總結(jié)，將內(nèi)部模型由 9個級別擴展到 12 個級別，以將某些評級細化而避免集中化問題。新加坡華僑銀行為亞洲客戶提供個人銀行業(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（財務(wù)分析工具）用于對全行所有客戶進行評級。 恒生銀行 背景 目錄 索引號 GHJYPJJG001 版本號 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 GHJYPJJG001 版本號 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模型，對數(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定量信貸評級模型的開發(fā)和建設(shè)，找出澳大利亞通用的 PD 值。 目錄 索引號 GHJYPJJG001 版本號 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個營業(yè)網(wǎng)點。原始的應(yīng)用數(shù)據(jù)和錄入系統(tǒng)的賬戶績效數(shù)據(jù)必須在第一時間內(nèi)以電子數(shù)據(jù)的形式得到保存和確認，以備評分模型的開發(fā)和升級之用（在評分模型開發(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 GHJYPJJG001 版本號 20200621 第 35頁 共 56 頁 20201220 評分模型不應(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。所涉及的活動包括：市場營銷活動、業(yè)務(wù)拓展活動、目標(biāo)市場的變化、渠道的變化、細分維度的變化、對那些評分表中高端和低端得分的進行人為調(diào)整的變化以及對評分級別劃分點的調(diào)整變化。規(guī)范化的模型設(shè)計程序體現(xiàn)了模型建設(shè)的嚴(yán)謹性和完整性。當(dāng)然，如果數(shù)據(jù)量不足以支持兩個獨立的數(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 GHJYPJJG001 版本號 20200621 第 29頁 共 56 頁 20201220 對于歷史平均 LGD 的模型構(gòu)建，初步的建議是：先計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行風(fēng)險因素（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 各類別的信用評級。對于行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)可以參照國家統(tǒng)計局的有關(guān)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)。我們擬對其中經(jīng)過確認和篩選的客戶風(fēng)險進行細分、評估和建立對應(yīng)的模型。同時較第一種方案來看，前線業(yè)務(wù)人員的工作量也相對較輕，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、 OCR 技術(shù)、由外購的流程系統(tǒng)對報表的基本邏輯進行校驗、設(shè)定特定的標(biāo)志以作 識別、數(shù)據(jù)倉庫對進入系統(tǒng)的電子化數(shù)據(jù)進行邏輯校驗等手段來進行數(shù)據(jù)清理的工作。畢博根據(jù)項目經(jīng)驗，對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“項目制”的工作方式運作，負責(zé)從數(shù)據(jù)文檔的收集到電子化采集整個過程的工作。 要在現(xiàn)實的條件下，滿足模型建設(shè)的數(shù)據(jù)需求，將是一個非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。 其它風(fēng)險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，為了建立客戶評級模型、債項評級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)驗結(jié)合果內(nèi)銀行內(nèi)部評級模型的建設(shè)經(jīng)驗，建議將進行客戶資信評級所需要采集的風(fēng)險因素歸納為三類，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)險建模相關(guān)數(shù)據(jù)（包括為設(shè)計客戶評級所需的客戶信息，以及計算 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)部評級體系模型建設(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)的客戶信用評級模型，再涉及非盈利組織、金融機構(gòu)等較為特殊的客戶群體的客戶信用評級模型。所以本項目數(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)計模型失敗的主要原因。 目錄 索引號 GHJYPJJG001 版本號 20200621 第 10頁 共 56 頁 20201220 － 內(nèi)部審計部門負責(zé)進行內(nèi)部控制測試，如風(fēng)險評級數(shù)據(jù)庫完備性 , 抵押和留臵完善性的控制測試。 3 基于浦發(fā)目前的現(xiàn)狀 , 畢博建議可以先從一個較高的起點出發(fā)。 違約風(fēng)險暴露 : － 以法律意義上借款