【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 債務(wù)適中，尚有較大余地 ? 負(fù)債 與資產(chǎn)的匹配狀況良好 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 57 (5) 例：標(biāo)準(zhǔn)普爾各個(gè)評(píng)級(jí)所對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)比率 評(píng) 級(jí) 杠桿比率（ %） 現(xiàn)金流量比率（乘數(shù)） 總債務(wù) /資本 有限債務(wù) /資本 EBITDA/利息 EBIT/利息 AAA 23 13 AA 38 28 A 43 34 BBB 48 43 BB 63 57 B 75 70 CCC 88 69 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 58 2. 初始信用評(píng)級(jí)的調(diào)整 —— 債務(wù)人評(píng)級(jí) (1) 管理和其他質(zhì)量因素分析： ? 通過質(zhì)量因素的分析，發(fā)現(xiàn)借款人管理中隱含的問題； ? 檢驗(yàn)債務(wù)人運(yùn)營(yíng)情況和管理情況，并進(jìn)行經(jīng)營(yíng)環(huán)境的評(píng)估和償債情況的核實(shí)。 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 59 (2) 行業(yè)分析： ? 對(duì)債務(wù)人所處的行業(yè)進(jìn)行分析、評(píng)級(jí)； ? 對(duì)債務(wù)人在其所處行業(yè)中的相對(duì)地位進(jìn)行分析、評(píng)級(jí)； ? 將以上兩者結(jié)合起來對(duì)初始信用評(píng)級(jí)進(jìn)行調(diào)整，得到債務(wù)人的行業(yè)分析與評(píng)級(jí)。 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 60 (3) 財(cái)務(wù)報(bào)表質(zhì)量分析： ? 債務(wù)人規(guī)模； ? 財(cái)務(wù)報(bào)表的復(fù)雜性； ? 會(huì)計(jì)師事務(wù)所的規(guī)模和能力是否合適。 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 61 (4) 國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)分析 ? 國(guó)家風(fēng)險(xiǎn) 指交易對(duì)手或債務(wù)人因某種貨幣在可兌換性或可獲得性方面存在限制而不能償付債務(wù)的可能性； ? 國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)分析主要考慮債務(wù)人在本地以外獲得的現(xiàn)金流在總現(xiàn)金流中所占比例情況，以及現(xiàn)金流的貨幣類型。 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 62 3. 初始信用評(píng)級(jí)的再調(diào)整 —— 貸款項(xiàng)目的評(píng)級(jí) (1) 第三方的支持分析 (2) 期限分析 (3) 契約結(jié)構(gòu)分析 (4) 質(zhì)押分析 二、內(nèi)部信用評(píng)級(jí)方法 —— (二 ) 評(píng)級(jí)程序解析 (續(xù) ) 63 第四節(jié) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移分析與信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算 64 一、信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (一 ) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移事件的計(jì)數(shù) 1. 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移事件 是指發(fā)行者 i 的信用等級(jí) 從第一期的 級(jí) (記為 j) 轉(zhuǎn)移到第二期的 級(jí) (記為 k)，記作： 2. 假設(shè)有 n個(gè)發(fā)行人， 即為 信用 等級(jí)從 j 轉(zhuǎn)移到 k 的事件數(shù)目 。 1ie? ? ? ?12,iie e j k?2ie? ? ? ?? ?12,11iinjk e e j kic ????65 一、信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (續(xù) ) (二 ) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的概率 1. 假設(shè) 為隨機(jī)變量，條件概率分布為 其中 是信用等級(jí)從初始的 j 級(jí)轉(zhuǎn)移 到 k 的概率，即 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 。 2. 可以用從 j 到 k 的轉(zhuǎn)移頻率 估計(jì)。 jkp2ie211( ), 1djk i i jkkp P e k e j p?? ? ? ??jkpjkjcn66 一、信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (續(xù) ) (三 ) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣 1. 確定了各信用事件的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率后， 就可得相應(yīng)的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣，簡(jiǎn)稱 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣 。 2. 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的特點(diǎn) —— 近因效應(yīng)。 67 一、信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 —— (三 ) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣 (續(xù) ) 3. 例：標(biāo)準(zhǔn)普爾公司公布的 1年內(nèi)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣 (%) 初始 等級(jí) 一 年 后 等 級(jí) AAA AA A BBB BB B CCC 違約 AAA 0 0 0 AA 0 A BBB BB 1 B 0 CCC 0 68 一、信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (續(xù) ) (四 ) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率變動(dòng)范圍的估計(jì) 1. 若信用等級(jí)轉(zhuǎn)移事件相互獨(dú)立： ? 是服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量，即 ，那么 的標(biāo)準(zhǔn)差為 ? 可以用 來估計(jì) 變動(dòng)的范圍。 jkc ? ?~,jk j jkc B n pjkp(1 )jk jkjkjppn???(1 )j k j kjkjppn???? ?? jkp69 一、信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 —— (四 ) 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率變動(dòng)范圍的估計(jì) (續(xù) ) 2. 若信用等級(jí)轉(zhuǎn)移事件相關(guān)： ? 假設(shè)這些伯努利變量?jī)蓛砷g相關(guān)關(guān)系為 ，那么可以用 來估計(jì) 變動(dòng)的范圍。 jk?(1 ) 1 (1 )jk jk jjk jk jk jkjjp p n ppnn????? ? ???? ? ?jkp70 二、聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (一 ) 兩筆貸款獨(dú)立時(shí)聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算 1. 此時(shí)，聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率就是兩筆貸款各自轉(zhuǎn)移概率的乘積。 71 二、聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (續(xù) ) (二 ) 兩筆貸款相關(guān)時(shí)聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算 1. 一般需要兩個(gè)步驟： (1) 須知貸款組合的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移服從的模型 (常利用 Merton(1974)公司債務(wù)定價(jià)模型 )； (2) 估計(jì)債務(wù)人的資產(chǎn)價(jià)值或者收益率之間的 相關(guān)系數(shù)。 72 二、聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 —— (二 ) 兩筆貸款相關(guān)時(shí)聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算 (續(xù) ) 2. 例：計(jì)算信用評(píng)級(jí)分別為 A級(jí)和 BB級(jí)、并具有相關(guān)關(guān)系的兩筆貸款的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率 (1) 利用 Merton(1974)模型確定評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移臨界值的理論表達(dá)式； (2) 計(jì)算 A級(jí)和 BB級(jí)債務(wù)人 1年后的標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)收益率的臨界值； (3) 給定兩種貸款資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化收益率的相關(guān)系數(shù)，可計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)化收益率的聯(lián)合分布密度； (4) 利用上述臨界值和聯(lián)合分布密度計(jì)算 A級(jí)和 BB級(jí)貸款的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率。 73 三、條件信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 1. 處理和解決宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響的兩種方法： ? 將過去樣本期間劃分為衰退年份和非衰退年份，計(jì)算兩個(gè)單獨(dú)的歷史信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣； ? 在用歷史數(shù)據(jù)得到的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上，建立可反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響的條件信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣，如麥肯錫公司提出的 信用組合觀點(diǎn) (Credit Portfolio View) 74 三、條件信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (續(xù) ) 2. 運(yùn)用信用組合觀點(diǎn)來估算條件信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率的方法： (1) 假設(shè) M是一個(gè)不考慮宏觀因素情況下的無(wú)條件 信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣，其中 表示 X 級(jí)投機(jī) 級(jí)債務(wù)人的無(wú)條件違約概率。 (2) 用 表示與宏觀因素有關(guān)的，某投機(jī)級(jí)債務(wù)人 在未來 t 時(shí)刻的違約概率。 XDPtP75 三、條件信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 (續(xù) ) (3) 非投資級(jí)債務(wù)人的違約概率在不同宏觀經(jīng)濟(jì)情 況下的表現(xiàn)如下式所示： ，經(jīng)濟(jì)衰退時(shí) ，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí) (4) 信用組合觀點(diǎn)建議按照上式中的比率來調(diào)整 M 中的無(wú)條件信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率： ? 當(dāng) ，將對(duì)應(yīng)概率調(diào)整為降級(jí)或違約； ? 當(dāng) ， 按相反方向調(diào)整。 1tXDPP ?1tXDPP ?/1t XDPP ?/1t XDPP ?76 第五節(jié) 基于財(cái)務(wù)分析指標(biāo)的評(píng)分模型：Z值評(píng)分模型與 ZETA模型 77 一、 Z值 評(píng)分模型的基本原理與應(yīng)用 (一 ) Z值評(píng)分模型的基本原理 1. 基本原理： (1) 利用統(tǒng)計(jì)方法分析銀行過去的貸款案例，選擇出最合適的比率指標(biāo)； (2) 通過判別分析法設(shè)計(jì)出一個(gè)能最大程度的區(qū)分貸款風(fēng)險(xiǎn)度的數(shù)學(xué)模型； (3) 對(duì)借款者的信用風(fēng)險(xiǎn)及資信進(jìn)行評(píng)估、判別。 78 一、 Z值評(píng)分模型的基本原理與應(yīng)用 —— (一 ) Z值評(píng)分模型的基本原理 (續(xù) ) 2. 基本步驟： (1) 選取一組財(cái)務(wù)比率指標(biāo)； (2) 收集樣本，分為正常還本付息和壞賬案例； (3) 建立線性判別函數(shù)，確定每個(gè)指標(biāo)的影響權(quán)重，即得一個(gè) Z值評(píng)分模型； (4) 分析得到一個(gè)違約或破產(chǎn)臨界值及一個(gè) Z值區(qū)域； (5) 計(jì)算貸款人的 Z值，對(duì)其進(jìn)行判斷、評(píng)估。 79 一、 Z值評(píng)分模型的基本原理與應(yīng)用 (續(xù) ) (二 ) Z值評(píng)分模型的應(yīng)用 1. 需解決的關(guān)鍵問題： ? 預(yù)測(cè)借款人能否破產(chǎn)時(shí)，哪一個(gè)指標(biāo)最重要； ? 每個(gè)指標(biāo)所占權(quán)重大小。 2. Z值評(píng)分模型是判別函數(shù)模型，建立方法有三類： ? 距離判別函數(shù) ? Bayes判別函數(shù) ? Fisher準(zhǔn)則下的最優(yōu)線性判別函數(shù) 80 二、改進(jìn)的 Z值評(píng)分模型： ZETA模型 1. ZETA模型能夠更明確地反映公司破產(chǎn)的可能性。 2. ZETA模型選取了七個(gè)判別財(cái)務(wù)變量： ? X1=息稅前利潤(rùn) /總資產(chǎn) ? X2= X1在 5~10年變化的標(biāo)準(zhǔn)差 ? X3=息稅前利潤(rùn) /總利息支付額 ? X4=留存收益 /資產(chǎn)總額 ? X5=流動(dòng)資產(chǎn) /流動(dòng)負(fù)債 ? X6=普通股權(quán)益 /總資本 ? X7=公司總資產(chǎn)的對(duì)數(shù) 81 二、改進(jìn)的 Z值評(píng)分模型： ZETA模型 (續(xù) ) 3. ZETA模型在變量選擇、變量穩(wěn)定性、樣本開發(fā)、統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用上，比 Z值評(píng)分模型有了長(zhǎng)足進(jìn)步。 4. 鑒于應(yīng)用過程中的違約或破產(chǎn)臨界值的設(shè)定問題， Altman等人將信用轉(zhuǎn)移因素考慮在內(nèi)，對(duì)ZETA模型提出了最佳臨界值確定公式： 1 1 2 2ln( / )ZETAC qc qc?82 三、 Z值模型和 ZETA模型評(píng)述 1. Z值評(píng)分模型與 ZETA模型都是多變量線性判別模型，具有較強(qiáng)的操作性、適應(yīng)性和預(yù)測(cè)能力。 2. 兩模型的缺陷和不足： ? 過分依賴財(cái)務(wù)報(bào)表而忽視市場(chǎng)指標(biāo)； ? 關(guān)于違約的理論基礎(chǔ)和支撐薄弱； ? 財(cái)務(wù)比率指標(biāo)很難滿足正態(tài)分布假設(shè)； ? 均為線性模型，但現(xiàn)實(shí)問題多為非線性； ? 難以估量企業(yè)的表外信用風(fēng)險(xiǎn)。 83 第六節(jié) 基于信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的CreditMetrics模型和信用組合觀點(diǎn) 84 一、 CreditMetrics模型的基本思想和應(yīng)用程序 (一 ) CreditMetrics模型的基本思想 1. 首先，通過歷史數(shù)據(jù)確定信用資產(chǎn)組合的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)； 2. 再根據(jù)債務(wù)人期末可能轉(zhuǎn)移