【正文】 資本市場也會為這樣的企業(yè)打開一切大門。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，會計(jì)利潤高估了真實(shí)利潤，而 EVA克服了傳統(tǒng)會計(jì)的這一弱點(diǎn)?！　∩鲜龉娇梢詫懗桑骸　ˇ=一DLΔR／(1+RL)　　即：貸款的預(yù)期市場價(jià)值變化(風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的資本量)=一貸款的持續(xù)期貸款額貸款的預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)折價(jià)　　在計(jì)算中，貸款的持續(xù)期及貸款額比較容易取得，但貸款的預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)折價(jià)由于設(shè)計(jì)貸款的市場價(jià)值(利率)的預(yù)測，不容易精確估算。　　(2)RAROC的基本計(jì)算公式：　　RAROC=調(diào)整后收入／風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的資本　　上述公式中的分子是經(jīng)調(diào)整后的未來一定時(shí)間內(nèi)(一年)的收入，分母表示貸款的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。而信用矩陣模型為我們帶來現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)和方法，可以有效辨識信用組合的風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)集中效應(yīng)。在計(jì)算組合信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，考慮了不同借款人之間信用質(zhì)量變化的相關(guān)性，即考慮風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)和組合集中風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)?！　±?：　　　　此例闡明了導(dǎo)致EDF變化的主要因素，即股價(jià)的變化、債務(wù)水平和資產(chǎn)價(jià)值的變化幅度，這些因素能表示出可覺察到的價(jià)值變化程度。然而，若公司資產(chǎn)的價(jià)值是OA2，公司就會償還債務(wù)OB，公司債務(wù)的票面價(jià)值B就是買入期權(quán)中的約定價(jià)格。除了專家系統(tǒng)、評分系統(tǒng)和信用打分系統(tǒng)等傳統(tǒng)方法外，新的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型?！　∈褂们懊婷枋龅钠跈?quán)方法，普通股的市場價(jià)值可以用一個(gè)買入期權(quán)的價(jià)值來評估，模型如下：　　E=f(A， ，r，B，ζ)…… (1)　　其中：公司資產(chǎn)的市場價(jià)值(A)及其市場價(jià)值的波動( )，不能直接觀察到，是由公司股票的市場價(jià)值及其波動和公司債務(wù)的賬面價(jià)值估計(jì)的；公司的違約發(fā)生點(diǎn)(B)是短期債務(wù)的全部價(jià)值加上長期未償付債務(wù)的一半價(jià)值之和；貸款的到期變化區(qū)間(也就是違約范圍)由r界定(盡管到期變化區(qū)間可以根據(jù)銀行確定的違約范圍變化，但它經(jīng)常被定為一年)；無風(fēng)險(xiǎn)的借貸利率由(r)代表。理論性強(qiáng)，背后聯(lián)系著堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)?！　〉诙剑涸u級　　根據(jù)轉(zhuǎn)化矩陣，對不同的信用等級相對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評級。因此建議用 MARKOV高級或第二公式來更好地反映超時(shí)的評分轉(zhuǎn)移?！　urdle rate水平可以通過加權(quán)平均的資金成本代替。如前所述，以400支債券未來一年內(nèi)的利率變化代替該筆貸款的利率變化，把這400支在全的利率變化情況繪制成頻率分布曲線。T，Quaker Oats，Briggsamp?！　∩鲜鏊膫€(gè)模型，從不同的角度闡述了信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的要點(diǎn)，側(cè)重點(diǎn)不同，對象不同，應(yīng)用方向和時(shí)間不同，但都是先進(jìn)的管理理念，理論基礎(chǔ)深厚，并且極富實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，基本覆蓋了信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的整個(gè)過程。你進(jìn)行的每一項(xiàng)需要現(xiàn)金投入的經(jīng)營或投資活動，都必須時(shí)刻關(guān)注其產(chǎn)出能否彌補(bǔ)資金的成本。假定該筆貸款利差或貸款利率與籌資成本的差為0．2％(20個(gè)基點(diǎn))，手續(xù)費(fèi)率為0．15％，預(yù)期損失(風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金)為500。實(shí)際操作中，精確計(jì)算銀行的各項(xiàng)成本被證明是困難的。用于債券可能會出現(xiàn)價(jià)值偏移。利用該表的分布，可以看到，約有5．3％的可能性。即根據(jù)信用質(zhì)量的變動及時(shí)評級資產(chǎn)價(jià)值發(fā)生損失的可能性，它反映的主要問題是：如果明年情況不好，我的資產(chǎn)會有出現(xiàn)什么損失。在本例中，借款銀行就面臨著5％的估計(jì)違約頻率，即EDF?！　MV扭轉(zhuǎn)了看待銀行貸款問題的視角，從借款企業(yè)的普通股持有者的視角來看貸款償還(回報(bào))的激勵問題?！　MV實(shí)際上是一個(gè)度量違約風(fēng)險(xiǎn)的期權(quán)模型，是由買入期權(quán)推