信用風(fēng)險評估與管理-資料下載頁
2025-01-05 20:05本頁面
【正文】 之間 “ 隱藏 ” 關(guān)系 。 UESTC 52 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（續(xù)） ?1993年 ， Coats和 Fant將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于美國公司的危機(jī)預(yù)警； 94年 ， Altman和 Marco等用于意大利 公司； 96 年以后 ， CASA(Center for Adaptive Systems Applications， 適應(yīng)系統(tǒng)應(yīng)用中心 ， 位于 New Mexico新墨西哥州 )應(yīng)用 1985~95年間的數(shù)據(jù)作為樣本開發(fā)出應(yīng)用于大型公司信用風(fēng)險管理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 。 UESTC 53 預(yù)期違約頻率 Expected Default Frequency ?BlackScholesMerton 系列期權(quán)定價模型 表明一家公司的破產(chǎn)概率取決于公司資產(chǎn)相對于其短期負(fù)債的價值和資產(chǎn) (股票 )市價的波動 。 當(dāng)公司資產(chǎn)的市場 (清算 )價值低于其短期負(fù)債價值時 ， 該公司可能發(fā)生違約 。 UESTC 54 預(yù)期違約頻率 （續(xù)） ? 債券違約率模型是按穆迪和標(biāo)準(zhǔn)普爾的信用等級 ， 采用債券違約歷史數(shù)據(jù)建立起來的違約概率經(jīng)驗值 ， 對各類信用等級和期限債券的違約風(fēng)險進(jìn)行度量 。 穆迪 (1990)和標(biāo)準(zhǔn)普爾(1991)修正了該模型并作為其常規(guī)金融分析工具 。 ? 目前該方法應(yīng)用的障礙是：銀行沒能收集到足夠多的貸款違約歷史數(shù)據(jù) ， 還無法建立穩(wěn)定的違約概率數(shù)據(jù)庫 。 UESTC 55 預(yù)期違約頻率 （續(xù)） ?KMV公司 （一家向金融機(jī)構(gòu)出售信用分析軟件及信息產(chǎn)品的公司，位于舊金山）以創(chuàng)建預(yù)期違約頻率模型起家，現(xiàn)已擴(kuò)展至組合信用風(fēng)險管理領(lǐng)域。 ?由于股權(quán)可視為一種以公司資產(chǎn)為標(biāo)的的看漲期權(quán)，因此可以根據(jù)標(biāo)的公司債務(wù)面值、期限以及公司市場價值和波動性，應(yīng)用期權(quán)定價方法確定公司股權(quán)價值。 UESTC 56 預(yù)期違約頻率 （續(xù)） ?長期以來，由于銀行忽略了股票市場價格在放貸決策中的作用， KMV在模型中融入了股票市場價格，認(rèn)為當(dāng)公司市場價值下降到某一水平之后，公司就會對其債務(wù)違約，由此將股權(quán)價值與信用風(fēng)險有機(jī)聯(lián)系起來。 ?1995年 KMV建立了計算預(yù)期違約頻率的 EDF （ Expected Default Frequency）模型。 UESTC 57 VaR（ Value at Risk） 方法 ?為保證銀行的穩(wěn)健經(jīng)營，當(dāng)前國際大銀行對每筆較大規(guī)模的貸款或貸款組合進(jìn)行風(fēng)險價值測量，為其潛在的、未預(yù)期到的可能損失配備經(jīng)濟(jì)資本。 ?究竟應(yīng)配備多少資本才既能保證銀行風(fēng)險得到控制，又不影響銀行現(xiàn)有盈利能力，這是銀行管理層關(guān)心的問題。 ?VaR方法在銀行信用風(fēng)險度量、風(fēng)險資本配置等方面已表示出重要的應(yīng)用價值。 UESTC 58 VaR方法 （續(xù)） ? VaR又稱 “風(fēng)險價值”或“在險價值”。 ?常用的風(fēng)險量化指標(biāo)有三種： ?敏感度指標(biāo) 當(dāng)條件發(fā)生變化時，目標(biāo)相應(yīng)的變化幅度，稱目標(biāo)對條件的敏感程度。 UESTC 59 VaR方法（續(xù)） ?波動性指標(biāo) 即目標(biāo)的波動幅度，是常用的統(tǒng)計指標(biāo)。在統(tǒng)計上反映具隨機(jī)變量特征的目標(biāo)對其平均值的 離散 程度，可用方差、標(biāo)準(zhǔn)差等來描述。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算的波動度稱為歷史波動度。 ?損失風(fēng)險指標(biāo) 描述不確定因素對目標(biāo)的影響程度，具代表性的方法就是 VaR方法。 UESTC 60 VaR方法（續(xù)） ?VaR方法指在一定概率水平 （ 置信度 ） 下 ，某一金融資產(chǎn)在未來特定一段時間內(nèi)的最大可能損失 ， 表示為： ?其中 ?P為金融資產(chǎn)在持有期內(nèi)的損失； VaR為置信水平 c下處于風(fēng)險中的價值。 cVa RPob ???? 1}{PrUESTC 61 VaR方法（續(xù)） ?如某投資機(jī)構(gòu)持有某種金融資產(chǎn) ， 經(jīng)計算：在 95%的置信水平下 ， 該資產(chǎn)的日 VaR值為 500萬元 （ 損失額 ） ， 即該投資機(jī)構(gòu)有 95%的把握認(rèn)為該金融資產(chǎn)在未來 24小時內(nèi) ， 由市場價格波動所帶來的損失不會超過 500萬元 ， 或者說 ， 損失超過 500萬元的可能只有 5%。 UESTC 62 VaR方法（續(xù)） ?VaR是一種基于統(tǒng)計基礎(chǔ)的風(fēng)險度量技術(shù) ， 其原理是根據(jù)資產(chǎn)價值變化的統(tǒng)計分布 ， 尋找與置信度對應(yīng)的分位數(shù) ， 該分位數(shù)即為 VaR值 。 ?VaR方法在 90年代初 ， 由 JP摩根公司風(fēng)險管理人員開發(fā) ， 該方法能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)度量市場風(fēng)險 ， 測量交易損失 ， 目前已廣泛應(yīng)用于信用風(fēng)險管理 。 UESTC 63 ?總之 ， 當(dāng)前違約率模型發(fā)展的特點是：運(yùn)用現(xiàn)代金融理論和分析技術(shù) ， 從定性分析轉(zhuǎn)向定量分析；從計分卡向模型化形式轉(zhuǎn)變 ， 并尋求二者的有機(jī)結(jié)合；描述風(fēng)險的變量從離散型轉(zhuǎn)向連續(xù)型 。 UESTC 64
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