信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理(編輯修改稿)
2025-02-01 20:05 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 議的影響（續(xù)） ?新巴塞爾資本協(xié)議吸收了 VaR的思想，提出風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整資本收益 RAROC（ Risk adjusted return on capital）方法： RAROC＝（收益－經(jīng)營(yíng)成本－預(yù)期損失 ) / 經(jīng)濟(jì)資本。其中經(jīng)濟(jì)資本根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合計(jì)算的 意外損失 。 UESTC 28 ?總而言之，內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行的全部信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行多維度計(jì)量分析，制定完整的信貸政策組合，以及確定一段時(shí)期內(nèi)重點(diǎn)支持和退出的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。 ?特別是亞洲金融危機(jī)后，許多國(guó)際化銀行在內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)中引入了基于運(yùn)籌學(xué)的模型分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)國(guó)家、區(qū)域、行業(yè)、產(chǎn)品、客戶和債項(xiàng)等方面的自由組合與交叉分析，使風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算精度達(dá)到了一個(gè)嶄新水平。 UESTC 29 ?當(dāng)前困擾國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的主要問(wèn)題是風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)和數(shù)據(jù)缺乏 。 ?違約率 是整個(gè) IRB法及全面風(fēng)險(xiǎn)管理的核心 ， 因?yàn)檫`約率是劃分企業(yè)信用等級(jí)的重要依據(jù) ， 國(guó)際性評(píng)級(jí)公司對(duì)企業(yè)的評(píng)級(jí)也是參照不同違約率 。銀行采用違約率計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)貸款評(píng)級(jí) ， 便于將內(nèi)部信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和外部評(píng)級(jí)進(jìn)行匹配和對(duì)比 ， 以保證評(píng)級(jí)結(jié)果的準(zhǔn)確性 。 UESTC 30 ?實(shí)行 IRB法是中國(guó)銀行業(yè)與國(guó)際接軌，改變當(dāng)前落后的風(fēng)險(xiǎn)管理模式，逐步融入全球金融體系的重要步驟。 ?國(guó)內(nèi)四大商業(yè)銀行必須實(shí)行 IRB法。目前，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行正在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和補(bǔ)錄工作，以及內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，以全面提高國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平。 UESTC 31 評(píng)級(jí)為企業(yè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益 ?某企業(yè)如果擬發(fā)行債券 ， 發(fā)行額為 5000萬(wàn)美元 （ 期限為 7年 ， 利率 14％ ） ， 其發(fā)行總成本為 99萬(wàn)美元 ， 其中發(fā)行人支付兩個(gè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)的費(fèi)用為 3萬(wàn)美元 。 通常評(píng)級(jí)費(fèi)用在發(fā)行成本中所占比例微不足道 。 ?如果該企業(yè)取得較好的評(píng)級(jí)而使支付的利率降低了 1％ ， 則資金成本將減少 350萬(wàn)美元 （ 7年期間 ） ， 給企業(yè)帶來(lái)極大的經(jīng)濟(jì)效益 。 UESTC 32 第二部分 信用風(fēng)險(xiǎn)管理的模型與方法 UESTC 33 信用風(fēng)險(xiǎn)模型 ?當(dāng)前的世界各大商業(yè)銀行已認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法存在很大缺陷 ， 開(kāi)始積極探索管理信用風(fēng)險(xiǎn)的新技術(shù) 。 ? 如大通銀行 、 美國(guó)國(guó)家銀行 、 花旗銀行等已經(jīng)開(kāi)發(fā)出能夠不斷更新的信用風(fēng)險(xiǎn)分析的全球系統(tǒng) 。 ? 蒙特利爾銀行將組合理論應(yīng)用到其信貸管理中 。 ? 這些新技術(shù)的引入與開(kāi)發(fā)使銀行實(shí)施動(dòng)態(tài)的信貸風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與信貸定價(jià)成為可能 ， 其決策結(jié)果具有相當(dāng)程度的客觀性 ，給使用者帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 。 UESTC 34 信用風(fēng)險(xiǎn)模型 （續(xù)） ?由于信用風(fēng)險(xiǎn)是貸款承諾 、 資金使用以及貸款償還等各個(gè)環(huán)節(jié)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相結(jié)合的結(jié)果 ，因此信用風(fēng)險(xiǎn)是一種難以對(duì)沖的小概率大影響事件 ，對(duì)其各方面的學(xué)術(shù)研究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義 。 ? 企業(yè)破產(chǎn)是信用風(fēng)險(xiǎn)極端情景 ， 這種二元情景：要么破產(chǎn)；要么不破產(chǎn) ， 已有較長(zhǎng)歷史研究 。 UESTC 35 信用風(fēng)險(xiǎn)模型 （續(xù)） ?以后為了更精確地預(yù)測(cè)違約率 ， 在模型中又加入了其他參數(shù) ， 例如債務(wù)人的現(xiàn)金流量或可支配收入與債務(wù)的比 （ 即收入比率 ） ， 該比率越大 ， 違約的可能性越小 。 ?其他一些不利的生活事件都會(huì)影響違約率 ， 如家庭變故 、 失業(yè) 、 疾病和死亡等 。 UESTC 36 信用風(fēng)險(xiǎn)模型 （續(xù)） ?信用風(fēng)險(xiǎn)的定量化模型可應(yīng)用于以下情況： 1） 信用等級(jí)評(píng)定 2） 信用定價(jià) 3） 財(cái)務(wù)預(yù)警 4） 信用保障 5） 收賬策略 UESTC 37 信用風(fēng)險(xiǎn)模型 （續(xù)） ?最早的信用風(fēng)險(xiǎn)模型之一是單變量判定模型（威廉 比弗 ,William Beaver），通過(guò)對(duì)同等資產(chǎn)規(guī)模的79個(gè)失敗企業(yè)和成功企業(yè)進(jìn)行對(duì)比分析后提出，即通過(guò)個(gè)別財(cái)務(wù)比率走勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。由于采用不同的財(cái)務(wù)比率預(yù)測(cè)同一家公司可能會(huì)得出不同的結(jié)果。于是產(chǎn)生 多變量判別模型 。 UESTC 38 信用風(fēng)險(xiǎn)模型 （續(xù)） ? 目前這類(lèi)模型被國(guó)際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界視為主流方法，常用的有線性概率模型、 Logit、 Probit 模型和判別分析模型等等。其中最具代表性的是美國(guó) Altman 在 1968年對(duì)美國(guó)破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行觀察后，采用了 22個(gè)財(cái)務(wù)比率經(jīng)過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)篩選建立了著名的 5變量 Zscore模型和在此基礎(chǔ)上改進(jìn)的“ ZETA”判別分析模型。 UESTC 39 Altman的 Z計(jì)分模型 ?主要依賴于財(cái)務(wù)指標(biāo)，根據(jù)大量的數(shù)據(jù)樣本，從 22個(gè)原始財(cái)務(wù)指標(biāo)中通過(guò)其相關(guān)性的評(píng)估篩選，選出5個(gè)獨(dú)立變量以及各變量的相對(duì)貢獻(xiàn)，構(gòu)造出一個(gè)線性評(píng)價(jià)函數(shù) : Z=+
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