【文章內(nèi)容簡介】 風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型、死亡率模型等。 ?（ 1） RiskCalc模型 ?適用于： 非上市公司 ?核心： 是通過嚴(yán)格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測違約的 一組變量 ，經(jīng)過適當(dāng)變換后運(yùn)用 Logit/Probit回歸技術(shù)預(yù)測客戶的違約概率。 ? （ 2） KMV 的 Credit Monitor 模型 ?適用于 ：上市公司 ?核心： 在于把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系 視為期權(quán)買賣關(guān)系 ，借貸關(guān)系中的信用風(fēng)險(xiǎn)信息因此隱含在這種期權(quán)交易之中，從而通過應(yīng)用期權(quán)定價(jià)理論求解出信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和相應(yīng)的違約率，即預(yù)期違約頻率（ Expected Default Frequency， EDF）。 ?企業(yè)向銀行借款相當(dāng)于持有一個(gè)基于企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán)。 ?（ 3） KPMG風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型 ?核心思想 ：假設(shè)金融市場中的每個(gè)參與者都是風(fēng)險(xiǎn)中立者，不論高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)或無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，只要資產(chǎn)的期望收益是相等的，市場參與者對(duì)其的態(tài)度就是一致的，這樣的市場環(huán)境被稱為風(fēng)險(xiǎn)中性范式。 ?根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理，無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益與不同等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益是相等的： iKPKP ???????? 1)1()1()1( 1111 ?? 案例： ? 假設(shè)商業(yè)銀行對(duì)某企業(yè)客戶的信用評(píng)級(jí)為 BBB 級(jí)，對(duì)其項(xiàng)目貸款的年利率為 10% 。根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)，同類評(píng)級(jí)的企業(yè)違約后，貸款回收率為 35 % 。若同期企業(yè)信用評(píng)級(jí)為 AAA 級(jí)的同類型企業(yè)項(xiàng)目貸款的年利率為 5 % (可認(rèn)為是無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率 ) ，則根據(jù) KPMG 風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型，該信用評(píng)級(jí)為 BBB 級(jí)的企業(yè)客戶在 1 年內(nèi)的違約 ? 概率為 : ? 根據(jù) P x (1+ 10%) + (1 P) x (1 + 10%) x 35% = 1 + 5% ，可得 P =93% ，即該企業(yè)客戶在 1 年內(nèi)的違約概率為 7 % 。 ?（ 4）死亡率模型 ?是根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的歷史違約數(shù)據(jù)，計(jì)算在未來一定持有期內(nèi)不同信用等級(jí)的客戶 /債項(xiàng)的違約概率（即死亡率）。通常分為邊際死亡率（ Marginal Mortality Rate , MMR）和累計(jì)死亡率（ Cumulated Mortality Rate , CMR ）。 ?案例： ?根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析得知，商業(yè)銀行某信用等級(jí)的債務(wù)人在獲得貸款后的第 1 年、第 2 年、第 3 年出現(xiàn)違約的概率（即邊際死亡率）分別為 1%、 2%、 3%。則根據(jù)死亡率模型，該信用等級(jí)的債務(wù)人能夠在 3 年到期后將本息全部歸還的概率 [貸款存活率（ Survival Rate ，SR） ]為 ?（ 11%） (12%) (13%)=% ?該信用等級(jí)的債務(wù)人在 3 年期間可能出現(xiàn)違約的概率 (即累計(jì)死亡率 )為： %=% 債項(xiàng)評(píng)級(jí) ? 債項(xiàng)評(píng)級(jí)是對(duì) 交易本身的特定風(fēng)險(xiǎn) 進(jìn)行計(jì)量和評(píng)價(jià)，反映 客戶違約后的債項(xiàng)損失 大小。 特定風(fēng)險(xiǎn)因素 包括抵押、優(yōu)先性、產(chǎn)品類別、地區(qū)、行業(yè)等。債項(xiàng)評(píng)級(jí) 既可以只反映債項(xiàng)本身的交易風(fēng)險(xiǎn) ， 也可以同時(shí)反映客戶信用風(fēng)險(xiǎn)和債項(xiàng)交易風(fēng)險(xiǎn) 。 ? 客戶信用評(píng)級(jí)與債項(xiàng)評(píng)級(jí)是反映信用風(fēng)險(xiǎn)水平的 兩個(gè)維度 ， 客戶信用評(píng)級(jí) 主要針對(duì) 交易主體 ，其等級(jí)主要由 債務(wù)人的信用水平 決定；而 債項(xiàng)評(píng)級(jí) 是在 假設(shè)客戶已經(jīng)違約的情況下 ， 針對(duì)每筆債項(xiàng)本身的特點(diǎn)預(yù)測債項(xiàng)可能的損失率 。 ? 一個(gè)債務(wù)人只能有一個(gè)客戶信用評(píng)級(jí) ，而 同一債務(wù)人的不同交易可能會(huì)有不同的債項(xiàng)評(píng)級(jí)。 ? 1. 違約風(fēng)險(xiǎn)暴露（ EAD） ?定義：指債務(wù)人違約時(shí)預(yù)期表內(nèi)項(xiàng)目和表外項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)暴露總額，包括已使用的授信余額、應(yīng)收未收利息、未使用授信額度的預(yù)期提取數(shù)量以及可能發(fā)生的相關(guān)費(fèi)用等。 ?如果客戶 已經(jīng)違約 ，則 違約風(fēng)險(xiǎn)暴露為其違約時(shí)的債務(wù)賬面價(jià)值 ；如果客戶 尚未違約 ，則違約風(fēng)險(xiǎn)暴露 對(duì)于表內(nèi)項(xiàng)目為債務(wù)賬面價(jià)值 ，對(duì)于 表外項(xiàng)目 為： 已提取金額 +信用轉(zhuǎn)換系數(shù)已承諾未提取金額 ? （ LGD） ?定義：指估計(jì)的某一債項(xiàng)違約后損失金額占該違約債項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)暴露的比例，即損失占風(fēng)險(xiǎn)暴露總額的百分比（損失的嚴(yán)重程度， LGD= 1回收率）。 ?違約損失率估計(jì)應(yīng) 以歷史清償率 為基礎(chǔ)，同時(shí)應(yīng)考慮到銀行可能沒有能力迅速控制和清算抵押品。 ?估計(jì) ：應(yīng)基于 經(jīng)濟(jì)損失 ，包括由于債務(wù)人違約造成的較大的 直接和間接的損失或成本 ，以及違約債項(xiàng)回收金額的時(shí)間價(jià)值、銀行自身處置和清收能力對(duì)貸款回收的影響。 ? 影響因素 ：項(xiàng)目因素；公司因素；行業(yè)因素；地區(qū)因素；宏觀經(jīng)濟(jì)周期因素。 ? 計(jì)算方法 ： ? （ 1）市場價(jià)值法。通過市場上類似資產(chǎn)的信用價(jià)差（ Credit Spread）和違約概率推算違約損失率，主要 適用于已經(jīng)在市場上發(fā)行并且可交易的大企業(yè)、政府、銀行債券 。根據(jù)所采用的信息中是否包含違約債項(xiàng)，又進(jìn)一步細(xì)分為 市場法 （采用違約債項(xiàng)計(jì)量非違約債項(xiàng) LGD）和 隱含市場法 （不采用違約債項(xiàng)，直接根據(jù)信用價(jià)差計(jì)量 LGD）。 ? （ 2） 回收現(xiàn)金流法 。根據(jù)違約歷史清收情況，預(yù)測違約貸款在清收過程中的現(xiàn)金流，并計(jì)算出 LGD，即 LGD =1回收率 =1（回收金額 回收成本） /違約風(fēng)險(xiǎn)暴露。 ? M ?采用初級(jí)內(nèi)部評(píng)級(jí)法，除回購類交易有效期限是 ，其他非零售風(fēng)險(xiǎn)暴露的有效期限是 ；采用高級(jí)內(nèi)部評(píng)級(jí)法，應(yīng)將有效期限視為獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)因素。其他條件相同的情況下，債項(xiàng)的有效期限越短，信用風(fēng)險(xiǎn)就越小。除下款確定的情形外， 有效期限取 1年和以下定義的內(nèi)部估計(jì)的有效期限中較大值，但最大不超過 5年 。 中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露的有效期限可以采用 。 ?（ 1）對(duì)于有確定現(xiàn)金流安排的金融工具，有效期限為： ? CF未來 t時(shí)間段內(nèi)需要支付的現(xiàn)金流的最小值。 ?（ 2）商業(yè)銀行不能計(jì)算債項(xiàng)的有效期限時(shí)，應(yīng)保守的估計(jì)期限。期限應(yīng)等于債務(wù)人按照貸款協(xié)議全部履行合約義務(wù)的最大剩余時(shí)間。 ?（ 3）對(duì)凈額結(jié)算主協(xié)議下的衍生產(chǎn)品進(jìn)行期限調(diào)整時(shí)，商業(yè)銀行應(yīng)使用按照每筆交易的名義金額加權(quán)的平均期限。 ?對(duì)于某些短期交易，有效期限為內(nèi)部估計(jì)的有效期限與 1天中較大者。 ???? t tt t CFCFtM /? 專業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的估計(jì) ?專業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)計(jì)量有兩種選擇： ?內(nèi)部評(píng)級(jí)法 ?監(jiān)管映射法 3. 2. 4信用風(fēng)險(xiǎn)組合的計(jì)量 ? 違約相關(guān)性 行業(yè)或區(qū)域因素將同時(shí)影響同一行業(yè)或地區(qū)所有債務(wù)人違約的可能性，而宏觀經(jīng)濟(jì)因素將導(dǎo)致不同行業(yè)之間的違約相關(guān)性。因此，在計(jì)量單個(gè)債務(wù)人的違約概率和違約損失率之后，還應(yīng)當(dāng)在組合層面計(jì)量不同債務(wù)人或不同債項(xiàng)之間的相關(guān)性。 ?信用風(fēng)險(xiǎn)組合計(jì)量模型 ?包括 CreditMetrics 模型、 Credit PortfolioView 模型、 Credit Risk+模型 等 （ 1） Gredit Metrics模型。 本質(zhì)上 是一個(gè)VaR 模型， 目的是 為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。 CreditMetrics 模型的 創(chuàng)新之處 在于解決了計(jì)算 非交易性資產(chǎn)組合VaR 這一難題。 ? （ 2） Gredit Portfolio View模型。 Credit Portfolio View 模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值?？梢钥醋魇荂reditMetrics 模型的一個(gè)補(bǔ)充，因?yàn)樵撃Ｐ碗m然在違約率計(jì)算上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計(jì)算出來，但對(duì)于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來計(jì)算 出來 ，只不過將這些基于 歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。 Credit Portfolio View 模型 比較適用于投機(jī)類型的借款人 ，因?yàn)樵擃惤杩钊藢?duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變化更敏感。 ? （ 3） Credit Risk 模型。 Credit Risk+模型是根據(jù)針對(duì) 火險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理 ，對(duì)貸款組合違約率進(jìn)行分析，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)?；痣U(xiǎn)財(cái)險(xiǎn)精算原理認(rèn)為，投?；痣U(xiǎn)的眾多家庭同時(shí)發(fā)生火災(zāi)的概率是很小的，而且是相互獨(dú)立的。與此相類似， Credit Risk+模型認(rèn)為，貸款組合中不同類型的貸款同時(shí)違約的概率是很小的且相互獨(dú)立，因此貸款組合的違約率服從泊松分布。組合的損失分布會(huì)隨組合中貸款筆數(shù)的增加而更加接近于正態(tài)分布。在計(jì)算過程中， 模型假設(shè)每一組的平均違約率都是固定不變的，而實(shí)際上，平均違約率會(huì)受宏觀經(jīng)濟(jì)狀況等因素影響而發(fā)生變化。在這種情況下， 貸款組合的損失分布會(huì)出現(xiàn)更加嚴(yán)重的“肥尾”現(xiàn)象。 ? 3. 信用風(fēng)險(xiǎn)組合的壓力測試 ? 用于評(píng)估資產(chǎn)或投資組合在極端不利的條件下可能遭受的重大損失。壓力測試有助于 : ? （ 1）估計(jì)商業(yè)銀行在壓力條件下的風(fēng)險(xiǎn)暴露， 并幫助商業(yè)銀行制定或選擇適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略轉(zhuǎn)移此類風(fēng)險(xiǎn)（如重組頭寸、制訂適當(dāng)?shù)膽?yīng)急計(jì)劃） ； ? （ 2） 提高商業(yè)銀行對(duì)其自身風(fēng)險(xiǎn)特征的理解， 推動(dòng)其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的監(jiān)控； ? （ 3） 幫助董事會(huì)和高級(jí)管理層確定該商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)暴露是否與其風(fēng)險(xiǎn)偏好一致； ? （ 4） 幫助量化 肥尾 （ Fat Tail ） 風(fēng)險(xiǎn)和重估模型假設(shè)（ 如關(guān)于波動(dòng)性和相關(guān)性的假設(shè)） ； ? （ 5） 評(píng)估商業(yè)銀行在盈利性和資本充足性兩方面承受壓力的能力。 ? 壓力測試只有與其他風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法同時(shí)使用、互為補(bǔ)充，才能發(fā)揮最大效力。 信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與報(bào)告 ?是指風(fēng)險(xiǎn)管理人員通過各種監(jiān)控技術(shù)，動(dòng)態(tài)捕捉信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的異常變動(dòng)， 判斷其是否已達(dá)到引起關(guān)注的水平或已經(jīng)超過閾值。 ?在貸款決策前預(yù)見風(fēng)險(xiǎn)并采取預(yù)控措施，對(duì)降低實(shí)際損失的貢獻(xiàn)度為 50%~60%；在貸后管理過程監(jiān)測到風(fēng)險(xiǎn)并迅速補(bǔ)救，對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)損失的貢獻(xiàn)度為 25%~30%；而當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生后才進(jìn)行事后處理，其效力則低于 20%。 ? 3. 3. 1風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測對(duì)象 ? 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測主要指標(biāo) ? ? 風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告 3. 3. 1風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測對(duì)象 ? ?客戶風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生變量包括以下 兩大類 指標(biāo) : ?（ 1） 基本面 指標(biāo)：① 品質(zhì)類 指標(biāo)；② 實(shí)力類指標(biāo)；③ 環(huán)境類 指標(biāo)。 ?（ 2） 財(cái)務(wù) 指標(biāo)：① 償債能力 指標(biāo)；② 盈利能力 指標(biāo)；③ 營運(yùn)能力 指標(biāo)；④ 增長能力 指標(biāo) ?對(duì)單一客戶風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測，需要從個(gè)體延伸到“ 風(fēng)險(xiǎn)域 ”企業(yè)：借款人的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)不是孤立的，而是與其 主要股東 、 上下游客戶 、市場競爭者 等“風(fēng)險(xiǎn)域”企業(yè)持續(xù)交互影響的。 ?內(nèi)部評(píng)級(jí) 是監(jiān)測和控制單一借款人或交易對(duì)方信用風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。 評(píng)級(jí)下降 的客戶應(yīng)當(dāng)接受額外的管理和監(jiān)測。 ?客戶信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的結(jié)果應(yīng)當(dāng)在 信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類 時(shí)有所體現(xiàn)。 ?五級(jí)分類： 正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失 ?貸款風(fēng)險(xiǎn)分類與債項(xiàng)評(píng)級(jí) ： ? 2. 組合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測 ? （ 1）傳統(tǒng)的組合監(jiān)測方法。主要是對(duì)信貸資產(chǎn)組合的 授信集中度和結(jié)構(gòu) 進(jìn)行分析監(jiān)測。 ? （ 2） 資產(chǎn)組合模型。在計(jì)量每個(gè)暴露的信用風(fēng)險(xiǎn)， 即估計(jì)每個(gè)暴露的未來價(jià)值概率分布的基礎(chǔ)上，就能夠計(jì)量組合整體的未來價(jià)值概率分布。兩種方法： ? 估計(jì)各暴露之間的相關(guān)性，從而得到整體價(jià)值的概率分布。 ? 不處理各暴露之間的相關(guān)性，而把投資組合