【導(dǎo)讀】2008年，華爾街五大投行悉數(shù)倒塌，美國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)快速發(fā)展引發(fā)的次貸危機(jī)逐步演變?yōu)槿蛐越鹑谖C(jī)，全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了上世紀(jì)30年代以來(lái)最為嚴(yán)重的衰退。這也對(duì)我國(guó)金融經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了一定的影響，雖然次貸危機(jī)對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)直接資產(chǎn)損失有限，但對(duì)我國(guó)金融業(yè)發(fā)展的間接影響深遠(yuǎn)。因此在當(dāng)前國(guó)際金融市場(chǎng)震蕩的背景下，研究我國(guó)金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范管理，對(duì)防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融穩(wěn)定具有重要現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。1996年，“巴塞爾資本協(xié)議修正案”提出對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的資本要求，規(guī)定銀行必須要持有額外的監(jiān)管資本，以應(yīng)對(duì)交易中出現(xiàn)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并提出了用VaR計(jì)算市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法。1999年的新巴塞爾協(xié)議征求意見(jiàn)稿中，委員會(huì)提倡用VaR度量信用風(fēng)險(xiǎn)?！癇aselⅡ”確定了金融風(fēng)險(xiǎn)管理的三大支柱，分別為最低資本金要求、監(jiān)督審查過(guò)程和市場(chǎng)紀(jì)律。

　　

【正文】 editMetrics模型對(duì)資產(chǎn)價(jià)值和信用損失的估計(jì)采取盯市模式，屬于盯市類(lèi)(MTM)模型[30]。模型的核心思想基于某一特定時(shí)間內(nèi)(通常為一年)資產(chǎn)組合價(jià)值的分布不僅受到債務(wù)人違約的影響，而且還會(huì)受到債務(wù)人信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的影響。模型根據(jù)債務(wù)人的信用等級(jí)的變化確定違約概率和資產(chǎn)組合價(jià)值分布，計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的VaR值 （一）模型假定。CreditMetrics假設(shè)未來(lái)價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)由遠(yuǎn)期分布曲線(xiàn)決定,沒(méi)有市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的存在, 信用是唯一的變量。2. 債務(wù)人具有完全相同的轉(zhuǎn)移矩陣和違約概率。模型把債務(wù)人按評(píng)級(jí)分成若干個(gè)信用等級(jí)，假定在同一信用級(jí)別中的債務(wù)人具有完全相同的信用轉(zhuǎn)移矩陣和違約概率,同時(shí)假定實(shí)際違約率等于歷史統(tǒng)計(jì)平均的違約率。由于評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)移矩陣的期限為一年，因此一般將風(fēng)險(xiǎn)期限設(shè)為一年。，還包括債務(wù)人信用等級(jí)的下降，且違約事件發(fā)生在債務(wù)到期時(shí)。（二）模型設(shè)定與參數(shù)估計(jì)假設(shè)債券的到期期限為,被劃分為個(gè)信用等級(jí)（為期限，為信用等級(jí)）。根據(jù)信用轉(zhuǎn)移矩陣得出單一債券的信用等級(jí)變化概率，其資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值等于該資產(chǎn)未來(lái)全部現(xiàn)金流的現(xiàn)值，即 （）其中，為在信用等級(jí)為的債務(wù)的現(xiàn)值；為第年的信用等級(jí)為時(shí)的凈現(xiàn)金流量；為第年信用等級(jí)為的債務(wù)的零息收益率。根據(jù)信用等級(jí)遷移概率，可以根據(jù)下面公式計(jì)算得到債劵在第1年年末的期望值和方差，即： () ()假設(shè)信用等級(jí)為的債務(wù)的資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，則債務(wù)的預(yù)期損失就是債務(wù)現(xiàn)值與期望值的差；債務(wù)在置信水平下的非預(yù)期損失（即經(jīng)濟(jì)資本）即為： ()其中為債務(wù)價(jià)值變化的標(biāo)準(zhǔn)差；為正態(tài)分布的反函數(shù)。（三）計(jì)算方法：Credit Metrics模型計(jì)算的流程，如下圖。信貸組合市場(chǎng)波動(dòng)動(dòng)波動(dòng)敞口分布信用評(píng)級(jí)債項(xiàng)優(yōu)先順序信貸利差溢價(jià)評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移概率違約回收率債券重估現(xiàn)值由單個(gè)敞口信用變化導(dǎo)致的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)差評(píng)級(jí)系列股價(jià)數(shù)據(jù)系列相關(guān)性模型信用評(píng)級(jí)的聯(lián)合變化基于信用風(fēng)險(xiǎn)的組合風(fēng)險(xiǎn)值風(fēng)險(xiǎn)暴露信用風(fēng)險(xiǎn)值相關(guān)性圖42 Credit Metrics模型計(jì)算流程。債務(wù)人的信用等級(jí)是隨時(shí)間變化的，Credit Metrics模型認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)直接來(lái)源于信用等級(jí)的變化,并將企業(yè)的信用等級(jí)的變化用違約概率表現(xiàn)出來(lái)。因此,每一個(gè)債務(wù)人都必須被賦予一個(gè)信用評(píng)級(jí),評(píng)級(jí)的來(lái)源可以是公認(rèn)的外部評(píng)級(jí)結(jié)果,也可以是內(nèi)部評(píng)級(jí)結(jié)果。 Metrics模型的外部信用評(píng)級(jí)使用的是標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪公司的評(píng)級(jí)體系。（Transaction matrix）。模型假定信用轉(zhuǎn)移概率服從馬爾可夫過(guò)程，那么我們根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到的一年期轉(zhuǎn)移概率相互獨(dú)立，求出這些數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)即可得到一年期的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。轉(zhuǎn)換矩陣的選擇對(duì)于VaR的計(jì)算有著決定性的影響,一般由專(zhuān)業(yè)信用評(píng)級(jí)公司給出。一般使用標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪公司的評(píng)級(jí)體系。表41為標(biāo)準(zhǔn)普爾公司提供的債務(wù)人從當(dāng)前的某個(gè)評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)變?yōu)槲磥?lái)一年后另外一個(gè)評(píng)級(jí)的概率表。表41 一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣資料來(lái)源：CreditMetricsTMTechnicalDocument,Inc,1997.初始等級(jí)一年后的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率AAAAAABBBBB BCCC違約AAA000AA0ABBBBB 1B0CCC0表42 不同信用等級(jí)的一年期零息票利率（%）資料來(lái)源：CreditMetricsTMTechnicalDocument,Inc,1997.信用等級(jí)第一年第二年第三年第四年AAA AA A BBB BB B CCC 。信用組合未來(lái)市場(chǎng)價(jià)值是在信用級(jí)別轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)上, 根據(jù)債務(wù)人信用等級(jí)變化和相應(yīng)等級(jí)債務(wù)的利率，估算各種信用轉(zhuǎn)移可能性的貸款市場(chǎng)價(jià)值。當(dāng)債務(wù)人下一年的信用等級(jí)變動(dòng)后,其資產(chǎn)價(jià)值就要按相應(yīng)等級(jí)債券的利率來(lái)折現(xiàn)，即資產(chǎn)帶來(lái)的全部現(xiàn)金流在該時(shí)點(diǎn)上的折現(xiàn)值。首先要確定每個(gè)信用等級(jí)的遠(yuǎn)期收益率曲線(xiàn)和信用組合回報(bào)的遠(yuǎn)期分布。因此，借款人信用等級(jí)的變化會(huì)直接影響估算出的貸款未來(lái)的市場(chǎng)價(jià)值。貸款現(xiàn)值可以表示為： （）其中為貸款剩余現(xiàn)金流量現(xiàn)值；為貸款合同額度；為貸款合同利率；為第年后的遠(yuǎn)期無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率；為某一信用等級(jí)年期貸款的年信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，為貸款剩余期限。模型假設(shè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)值服從正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)特征。那么，根據(jù)信用等級(jí)轉(zhuǎn)換的概率和貸款不同信用等級(jí)轉(zhuǎn)換后的現(xiàn)值,就可以求出該筆貸款在下一年度的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)VaR的計(jì)算公式，確定了一定的置信度水平,就可以直接求出該筆貸款的VaR值。例如，在99%置信度下,對(duì)應(yīng)的VaR值是，而在95%置信度下,對(duì)應(yīng)的VaR值便是。而一般情況下，資產(chǎn)組合的收益率分布并不完全服從正態(tài)分布，絕大部分屬于非正態(tài)分布，如尖峰厚尾情況,這時(shí)可以使用線(xiàn)性插值法。同時(shí)，巴塞爾委員會(huì)規(guī)定,為了保證計(jì)算出了VaR的準(zhǔn)確度，必須采用回顧測(cè)試來(lái)檢驗(yàn)估算結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合度。通常，對(duì)這種極端損失或壓力測(cè)試問(wèn)題的處理方法往往就是在求出VaR的基礎(chǔ)上,再乘以一個(gè)范圍在3和4之間的因子。下面舉一個(gè)度量信用風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單例子。以本金100萬(wàn)，年利率為6%的5年期固定利率的貸款為例，假設(shè)借款人的信用等級(jí)為BBB。根據(jù)式（）可以得到一年后信用等級(jí)遷移時(shí)貸款的現(xiàn)值，列出表43如下：表43 一年后信用等級(jí)遷移時(shí)貸款的現(xiàn)值年末借款人的信用等級(jí)AAAAAABBBBBBCCCDefault貸款市場(chǎng)價(jià)值（萬(wàn)元）根據(jù)上述計(jì)算原理，估算貸款組合的未來(lái)價(jià)值分布，可以計(jì)算單個(gè)貸款在下一年度的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。第四列加總后得到一年后該筆貸款的均值，將最后一列求和得到貸款價(jià)值的方差，表44 計(jì)算結(jié)果一年后的信用等級(jí)概率（%）貸款的市場(chǎng)價(jià)值加權(quán)平均市價(jià)偏離期望值程度加權(quán)方差A(yù)AA AA A BBB BB B CCC Default 　　　（）　標(biāo)準(zhǔn)差σ=在不同的置信水平下，可直接求出在正態(tài)分布下該貸款的VAR。置信度為95%時(shí)的=置信度為99%時(shí)的=從此例可以看出，用Credit Metrics模型計(jì)算VAR值有兩個(gè)重要數(shù)據(jù)，資產(chǎn)組合的市場(chǎng)價(jià)值和其市場(chǎng)價(jià)值的波動(dòng)性或者標(biāo)準(zhǔn)差。在Credit Metrics中，資產(chǎn)價(jià)值模型和企業(yè)違約相關(guān)概率以企業(yè)的股票收益率來(lái)代替。設(shè)和分別表示公司資產(chǎn)收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差, 表示企業(yè)期初的資產(chǎn)價(jià)值,～N（0,1）。模型假設(shè)企業(yè)未來(lái)資產(chǎn)市值服從標(biāo)準(zhǔn)幾何布朗運(yùn)動(dòng)過(guò)程，則有： （）其中, ～N（0,1） ,、分別為公司資產(chǎn)收益率的均值與方差。模型假定公司資產(chǎn)的價(jià)值低于債務(wù)值時(shí)發(fā)生違約，用表示債務(wù)人的違約率，利用Morton(1974)公司債務(wù)的期權(quán)定價(jià)模型，我們得到： （）其中，表示違約距離（Distance Default），.現(xiàn)假設(shè)表示兩筆資產(chǎn)回報(bào)率的相關(guān)性，并且已知。我們用A級(jí)和BB級(jí)兩個(gè)債務(wù)人為例，其正態(tài)化以后的資產(chǎn)對(duì)數(shù)回報(bào)服從于一個(gè)聯(lián)合正態(tài)分布： （）則它們之間的共同違約概率為： （）其中，為BB級(jí)公司的違約邊界， A級(jí)公司的違約邊界，BB級(jí)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)酬率，為A級(jí)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)酬率。（四）貸款組合的VaR值除了運(yùn)用以上方法，Credit Metrics模型確定整個(gè)貸款組合在不同信用等級(jí)變化下價(jià)值分布，還可以通過(guò)蒙特卡羅模擬法來(lái)模擬。在Credit Metrics模型假設(shè)中，信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移和違約事件的發(fā)生是獨(dú)立的，但是由于信用風(fēng)險(xiǎn)也存在系統(tǒng)性因素，實(shí)際上并非獨(dú)立。因此，需要考慮影響信用等級(jí)轉(zhuǎn)移發(fā)生的事件的相關(guān)系數(shù)，建立相關(guān)系數(shù)矩陣。根據(jù)上式求得貸款組合的均值和方差，便可求出貸款組合的VaR值。Credit Metrics模型首次將VaR度量方法運(yùn)用于信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理上，同傳統(tǒng)的以主觀判斷為主的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比 , Credit Metrics模型能夠?yàn)榻?jīng)營(yíng)者提供一種更加具體和深入地測(cè)量和分析信用風(fēng)險(xiǎn)的工具，能夠滿(mǎn)足測(cè)量不同層次、不同產(chǎn)品的信用風(fēng)險(xiǎn)的需要,便于管理者更科學(xué)地進(jìn)行信貸決策。其主要優(yōu)勢(shì)在于，該模型通過(guò)信用評(píng)級(jí)的方式計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的受險(xiǎn)價(jià)值，在一定程度上避免了假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的硬性假設(shè)；它是一種能夠考慮到債務(wù)價(jià)值的高端和低端的盯市信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，采取盯市模式估計(jì)資產(chǎn)價(jià)值和信用損失；模型引入了邊際受險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）的概念，能夠估算出新增加一筆貸款而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)；該模型不僅適用于線(xiàn)性產(chǎn)品，也適用于非線(xiàn)性產(chǎn)品，使用范圍廣泛。同時(shí)，模型的應(yīng)用還可以促進(jìn)商業(yè)銀行主動(dòng)地控制自身風(fēng)險(xiǎn)，促使商業(yè)銀行加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)。該模型的主要的劣勢(shì)在于：模型假定同一信用級(jí)別中的債務(wù)人具有完全相同的轉(zhuǎn)移矩陣和違約概率,實(shí)際違約率等于歷史統(tǒng)計(jì)平均的違約率，信用等級(jí)轉(zhuǎn)移服從馬爾可夫過(guò)程，然而經(jīng)過(guò)研究，信用等級(jí)遷移概率是跨時(shí)自相關(guān)的，這會(huì)導(dǎo)致模型計(jì)算的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)有差距；該模型使用歷史數(shù)據(jù)度量信用風(fēng)險(xiǎn) ,屬于“向后看”的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。并且需要大量的歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算繁雜；模型假設(shè)理論期限結(jié)構(gòu)是固定的，并且違約率不受宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的影響。這與實(shí)際情況并不相符。國(guó)外在利用Credit Metrics信用度量術(shù)模型評(píng)估貸款的受險(xiǎn)價(jià)值已形成了一整套的規(guī)范化系統(tǒng)。但是在我國(guó)，還沒(méi)有建立起這樣一個(gè)比較完善的管理體系。一方面，由于我國(guó)商業(yè)銀行在信息披露、 管理等方面存在著一定的問(wèn)題，有著財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺少、失真等問(wèn)題；另一方面，該模型嚴(yán)格依賴(lài)于由評(píng)級(jí)公司提供的信用評(píng)級(jí)體系,而我國(guó)商業(yè)銀行在現(xiàn)階段目前均沒(méi)有違約率方面的統(tǒng)計(jì)，信用評(píng)級(jí)體系的建設(shè)處于起步階段，因此在應(yīng)用Credit Metrics模型時(shí)有一定的困難。 度量信用風(fēng)險(xiǎn)的其它模型（CreditMetrics）,還有KMV公司開(kāi)發(fā)的KMV模型、瑞士銀行金融產(chǎn)品開(kāi)發(fā)部的信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型（Credit Risk+）和麥肯錫公司的信用組合觀點(diǎn)模型（Credit Portfolio View）(Credit MonitorTM Model)，其理論基礎(chǔ)是Merton(1974)的期權(quán)定價(jià)模型，即假設(shè)公司的資產(chǎn)滿(mǎn)足一個(gè)動(dòng)態(tài)的變化的隨機(jī)過(guò)程，并且當(dāng)資產(chǎn)的價(jià)值低于某個(gè)違約閥值時(shí)違約發(fā)生，此模型依賴(lài)于公司的資本結(jié)構(gòu)，認(rèn)為公司特有的資產(chǎn)分布及其資本結(jié)構(gòu)決定了公司的信用質(zhì)量特征。信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型（Credit Risk+）是一個(gè)保險(xiǎn)精算模型，即假設(shè)公司債券的違約發(fā)生時(shí)外生的并且滿(mǎn)足一個(gè)泊松過(guò)程（Poisson Process）. 信用組合觀點(diǎn)模型（Credit Portfolio View）是一個(gè)離散時(shí)間多期計(jì)算模型，違約概率建立在多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量（如：失業(yè)率，利率水平，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，匯率，政府支出）基礎(chǔ)上。信用組合觀點(diǎn)模型（Credit Portfolio View）是McKinsey公司1998年開(kāi)發(fā)出的一個(gè)用于分析貸款組合風(fēng)險(xiǎn)和收益的多因素信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型。該模型用宏觀經(jīng)濟(jì)因素（如GDP增長(zhǎng)率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等）衡量債務(wù)人的信用等級(jí)矩陣，并通過(guò)蒙特卡羅模擬法對(duì)周期性因素的“沖擊”來(lái)測(cè)定信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率的變化進(jìn)行模擬。模型最大的優(yōu)勢(shì)是將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素與違約和信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率聯(lián)系起來(lái)，認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，違約和降級(jí)概率要高于相應(yīng)的歷史平均水平，而在繁榮期剛好相反。信用組合觀點(diǎn)模型從宏觀角度考察問(wèn)題，以當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)為條件來(lái)計(jì)算債務(wù)人的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率和違約概率，克服了CreditMetrics中不同時(shí)期的評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點(diǎn)。模型中違約和信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率都隨時(shí)間變化，對(duì)所有的風(fēng)險(xiǎn)暴露都采取盯市方法。但是模型的實(shí)施需要很多宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，而每一個(gè)國(guó)家、每一行業(yè)的違約信息往往較難獲得，并且對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算處理較復(fù)雜。同時(shí)，模型為了得到轉(zhuǎn)移矩陣，模型對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退和擴(kuò)張時(shí)期的違約概率進(jìn)行了調(diào)整，而調(diào)整則基于銀行信貸部門(mén)積累的經(jīng)驗(yàn)和信貸周期的主觀判斷。信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型（CreditRisk+）是瑞士銀行第一產(chǎn)品開(kāi)發(fā)部(CSFP)于1996年開(kāi)發(fā)的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，應(yīng)用了保險(xiǎn)業(yè)中的精算方法來(lái)得出債券或貸款組合的損失分布[30]。信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型把信用評(píng)級(jí)的升降和與此相關(guān)的信用價(jià)差變化看作是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并不視為信用風(fēng)險(xiǎn)，因此該模型只考慮在違約和不違約兩種狀態(tài)下的預(yù)期到的損失或未預(yù)期到的損失模型用一個(gè)連續(xù)的隨機(jī)變量來(lái)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì)，這樣估計(jì)的違約概率分布不再是離散的，而是接近于泊松分布。模型認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化導(dǎo)致了違約相關(guān)是不穩(wěn)定的，因此此模型利用違約率的波動(dòng)性來(lái)描述違約相關(guān)性，將損失的嚴(yán)重性和貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露數(shù)量劃分頻段，每一頻段違約率均值是相同的，可以計(jì)算出一定置信水平下不同頻段的損失的分布，對(duì)所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。CreditRisk+可應(yīng)用于所有金融產(chǎn)品的信用敞口，包括公司貸款、消費(fèi)貸款、金融衍生品和可交易債券，可以處理數(shù)萬(wàn)個(gè)不同地區(qū)、不同部門(mén)、不同時(shí)限等不同類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)暴露，加上此模型只關(guān)心違約與否，只對(duì)違約率、違約波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行估計(jì)，所需估計(jì)變量較少，使得模型的處理能力很強(qiáng)，計(jì)算速度