商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理(編輯修改稿)
2025-05-04 23:05 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 變量服從二階自相關(guān)過程。一般而言，遷移概率在商業(yè)周期期間會變動較大，而在衰退期間的變動會比在擴(kuò)張期間更大。該模型有兩種方式處理周期性因素及其影響，一是將過去的樣本期間劃分為衰退年份和非衰退年份，并且計算兩個單獨(dú)的歷史上的遷移矩陣，即一個衰退矩陣和一個非衰退矩陣，以得到兩種分開的VaR計算結(jié)果；二是直接將遷移概率與宏觀因素之間的關(guān)系模型化，并且，如果模型是擬合的，就通過制造宏觀上的對于模型的“沖擊”來模擬遷移概率的跨時演變。顯然，該方法將無論是系統(tǒng)的還是非系統(tǒng)的宏觀因素納入模型中，以對遷移概率進(jìn)行調(diào)整，因此，它實(shí)際上是對信用度量術(shù)的補(bǔ)充和深化。 該模型的優(yōu)勢在于：較為充分地考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對信用等級遷移的影響，而不是無條件用歷史上違約率的平均值來代替；信用等級遷移概率具有盯市性，因而它與信用度量術(shù)結(jié)合起來可以提高信用風(fēng)險度量的準(zhǔn)確性；它清晰地給出了實(shí)際的離散的損失分布模型，這個損失分布依賴于子組合中信用頭寸的個數(shù)和大小；它既可以適用單個債務(wù)人，也可以適用于群體債務(wù)人，如零售組合。劣勢主要是：模型的數(shù)據(jù)依賴于一國很多宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，因而數(shù)據(jù)處理與計算較為繁雜；不能處理非線性產(chǎn)品，如期權(quán)、外幣掉期。（二） 模型異同分析比較不同的模型具有各自不同的特點(diǎn)，現(xiàn)從如下幾個方面進(jìn)行比較： 一般說來，信用風(fēng)險度量模型可以分為兩類：盯住信用等級變化對貸款理論市值影響的盯住市場模型（ＭＴＭ）以及不考慮信用等級的變化、只考慮違約概率的違約模型（DM）。ＭＴＭ模型在界定信用風(fēng)險的范疇時，既考慮了信用等級的變化，也考慮了違約，并由此來計算貸款價值的損失和收益以及貸款的信用風(fēng)險。而ＤＭ模型偏重于預(yù)測違約損失，只考慮兩種狀態(tài)：違約和不違約，不考慮信用等級的變化。 很明顯，KMV僅著重于違約預(yù)測，屬于DM模型。Credit?鄄Metrics是一種多狀態(tài)的模型，能夠較為精確地計量信用風(fēng)險的變化和損失值，屬于MTM模型。麥肯錫模型既可以被看作MTM模型，也可以被看作DM模型。CreditRisk+是DM模型，沒有考慮信用等級與相關(guān)性。死亡率模型是DM模型。 MTM模型假定企業(yè)的資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值的波動性是違約風(fēng)險的主要影響因素，而DM模型假定的是違約率平均水平及其波動性，即平均違約率是違約風(fēng)險的主要影響因素。 在KMV法中，公司的資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布，預(yù)期違約率（EDF）隨著新信息被納入股票價格而發(fā)生變化。股票價格的變化以及股票價格的波動性成為KMV中預(yù)期違約率變化的基礎(chǔ)。在CreditMetrics中，違約概率以及信用等級的變化被模型化為基于歷史數(shù)據(jù)的信用轉(zhuǎn)移矩陣，不考慮市場風(fēng)險，違約率被視為離散變量。在麥肯錫模型中，將宏觀因素納入到模型，違約率考慮了經(jīng)濟(jì)周期的影響，因而，風(fēng)險的波動受總體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響。在CreditRisk+里，違約率被視為連續(xù)變量，并且違約次數(shù)服從泊松分布，沒有考慮市場風(fēng)險，而且違約風(fēng)險與資本結(jié)構(gòu)無關(guān)。在死亡率模型中，風(fēng)險的測定與判斷只是基于歷史上的各因素對風(fēng)險的影響情況，沒有考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對死亡率的影響。 不同模型所依據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不同。KMV模型以股票市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，包含比較多的市場信息。CreditMetrics采用歷史數(shù)據(jù)，也就是“向后看”的方法。麥肯錫模型數(shù)據(jù)在一定程度上運(yùn)用了歷史值，但它同時又考慮了宏觀的因素，對商業(yè)周期也予以考慮，對當(dāng)期受到的沖擊也很敏感，因此能夠在一定程度上修正CreditMetrics的偏差。CreditRisk+中數(shù)據(jù)要求簡單，需要輸入的數(shù)據(jù)少，基于歷史數(shù)據(jù)確定某頻段的平均違約率。死亡率模型是簡單的依靠歷史數(shù)據(jù)預(yù)測違約損失，采用的參數(shù)比較少，但若要保證測算的精度，需要大規(guī)模的包括各等級的債權(quán)工具的歷史觀測值樣本?！? 損失的分布和VaR值的計算不僅取決于違約的概率，也取決于損失的嚴(yán)重程度或給定違約概率下的違約損失(LGD)。KMV法的簡單模型中回收率被看作是常數(shù)，該模型新近的發(fā)展中允許回收率服從beta分布。CreditMetrics中，當(dāng)貸款市值服從正態(tài)分布時，估計的回收率的標(biāo)準(zhǔn)差可以用于VaR的計算；當(dāng)貸款市值為實(shí)際分布時，可以利用轉(zhuǎn)移概率矩陣和對應(yīng)的貸款價值表近似計算不同置信度下的VaR值和回收率。顯然，回收率是可變的。麥肯錫模型是在CreditM
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