【正文】 022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 80 第四節(jié) 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量 一、違約相關(guān)性及其計(jì)量 ?違約的發(fā)生主要基于以下原因： ? 債務(wù)人自身因素，如經(jīng)營(yíng)管理不善、出現(xiàn)重大項(xiàng)目失敗等；債務(wù)人所在行行業(yè)或地區(qū)區(qū)因素，如整個(gè)行業(yè)受到原材料價(jià)格上漲的沖擊，或某一地區(qū)發(fā)生重大事件； ? 宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如 GDP增長(zhǎng)放緩、貸款利率上升、貨幣升值等。其中，行業(yè)或地區(qū)因素將同時(shí)響同一行業(yè)或地區(qū)更所有債務(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。 ?相關(guān)性是描述兩個(gè)聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系，而不僅僅是指兩個(gè)事件概率的簡(jiǎn)單乘積。 ?違約相關(guān)性的計(jì)量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 81 二、信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型 ? 根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類(lèi) 1）解析模型。通過(guò)一些簡(jiǎn)化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè) “ 準(zhǔn)確 ” 的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是是需要 建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。 2)仿真模型。用大量仿真實(shí)驗(yàn)（情景模擬）所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分 布來(lái)近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是 對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。 ? 由于存在風(fēng)險(xiǎn)分散化效應(yīng)，投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)小于等于其 所包含的單單一資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單加總。但由于信用風(fēng)險(xiǎn)的收 益分布與正態(tài)分布（市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的假設(shè)基礎(chǔ)）相差甚遠(yuǎn)， 信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程變得相當(dāng)復(fù)雜。 第四節(jié) 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 82 第四節(jié) 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量 三、組合損失的壓力測(cè)試 ?壓力測(cè)試是一種風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，用于評(píng)估特定事件或特 定金融變量的變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)狀況的潛在影響。 ?壓力測(cè)試主要采用敏感性分析和情景分析方法。 ?敏感性分析用來(lái)測(cè)試單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素或一小組密切相關(guān)的 風(fēng)險(xiǎn)因素的假定運(yùn)動(dòng)（如收益曲線(xiàn)的平移）對(duì)組合價(jià)值 的影響． ?情景分析模擬一組風(fēng)險(xiǎn)因素（如股權(quán)價(jià)格、匯率和利率） 的多種情景對(duì)組合價(jià)值的影響。 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 83 附加部分：內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng) 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 84 內(nèi) 部 評(píng) 級(jí) 系 統(tǒng) 及 相 配 外 部 評(píng) 級(jí) 的 樣 本 * 摘自 UBS Warburg IRB 方 法 的 最 低 要 求 級(jí)別 1 年期的 PD 標(biāo)準(zhǔn)普爾 級(jí)別說(shuō)明 1 0. 015 % A A A , A A + 頂級(jí) 2 0. 04% A A , A A , A + 優(yōu)良 3 0. 08% A , A 良好 4 0. 17% BB B+ , BB B 5 0. 35% BBB 投資級(jí)別 6 0. 63% BB+ 中等 7 1. 00% BB 8 1. 65% BB 9 2. 70% B+ 薄弱 10 4. 60% B 差劣 11 7. 75% B , CC C 不可接受 12 13% C C, C 投機(jī)級(jí)別 次級(jí) 13 不記利息 D 呆滯 14 準(zhǔn)備金 D 虧損 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 85 違約暴露 （ $) 違約時(shí)最高 的可能出現(xiàn)的 余額或暴露 違約暴 露模型 = EAD ($) 違約暴露 = 被提取的貸款 +未提取貸款 *K系數(shù) 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 86 違約概率（ PD)% 客戶(hù)可能違 約幾率是多少？ 違約概率取決于行內(nèi)各個(gè)的客戶(hù)評(píng)級(jí)模型 ? 各行業(yè) 模型 ? 銀行 ? 保險(xiǎn)業(yè) ? 商品企業(yè) ? 財(cái)務(wù)預(yù)與租仕 ? 國(guó)家主權(quán) ? 項(xiàng)目融資 ? 基金管理 ?地區(qū)調(diào)整模型 ? 新興市場(chǎng) ? 中間市場(chǎng) ? 環(huán)球模型 ? 大客戶(hù) CG PD Map 1 1 AAA 2 3 AA 3 7 A+ 4 9 A 5 22 BBB 6 51 BB+ 7 89 BB 8 154 BB 9 267 B+ = (%) ? 現(xiàn)金流 ? 財(cái)務(wù)比率 ? 公司治理 ? 企業(yè)規(guī)模 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 87 違約損失率 (%) 多少余額我們客戶(hù)預(yù)期會(huì)損失 違約損 失模型 ? 取決產(chǎn)品回收率 ? 抵質(zhì)押品回收率 ? 無(wú)抵押回收率 ? 管理回收的成本 = LGD % 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 88 高級(jí)法 EAD 循環(huán)借貸 K= 60% 初級(jí)法 EAD 循環(huán)借貸 K=80% 分類(lèi) LGD 分類(lèi) LGD 現(xiàn)金（本） 5% 現(xiàn)金（本） 10% 現(xiàn)金（外） 10% 現(xiàn)金（外） 15% 房地產(chǎn) 25% 房地產(chǎn) 40% 應(yīng)收款 30% 應(yīng)收款 50% 無(wú)抵押 30% 無(wú)抵押 35% 股票 25% 股票 45% 機(jī)器 40% 機(jī)器 50% 擔(dān)保 30% 擔(dān)保 50% 2022 to 2022 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 89 我們 首先把有共同的違約概率特性的借款人分組 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) 違約既定損失 (%) 貸款暴露 預(yù)期損失 (EL) x x = 有相似特性的任何小組的借款人的違約可能性 我們當(dāng)然不可能知道 那個(gè)人 會(huì)違約 但是我們的經(jīng)驗(yàn)表明某個(gè)既定的百分比會(huì)違約 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 90 我們 首先把有共同的違約概率特性的借款人分組 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) 違約既定損失 (%) 貸款暴露 預(yù)期損失 (EL) x x = 表明有較強(qiáng)的現(xiàn)金流 – 對(duì)現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)更小 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 91 我們 首先把有共同的違約概率特性的借款人分組 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) x 表明有較弱的現(xiàn)金流 – 對(duì)現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)更大 違約既定損失 (%) 貸款暴露 預(yù)期損失 (EL) x = 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 92 違約 既定損失 (LGD) 估算 每筆貸款我們會(huì)損失多少 – 通常在抵押品既定的情況下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) 違約既定損失 (%) 貸款暴露 預(yù)期損失 (EL) x x = 違約時(shí)的暴露 無(wú)抵押 抵押品的面值 通常來(lái)自公司價(jià)值 抵押品的凈變現(xiàn)價(jià)值 違約既定損失 最后變現(xiàn)值 如果借款人違約，我們可能損失多少 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 93 每筆貸款的預(yù)期損失 (EL) 等于違約 管理 x 違約 既定損失 x 違約 時(shí)的貸款余額 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) 違約既定損失 (%) 貸款暴露 x x = 預(yù)期損失 (EL) 當(dāng)借款人的違約概率既定時(shí) … 我們貸款的預(yù)期損失有多大（統(tǒng)計(jì)學(xué)上） ? 且當(dāng)貸款損失暴露既定時(shí) … 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 94 每筆貸款的預(yù)期損失 (EL) 等于違約概率 x 違約 既定損失 x 貸款 違約時(shí)的余額 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) 違約既定損失 (%) 20% 貸款 B 50% 貸款暴露 RMB 300 m RMB 500 m 預(yù)期損失 (EL) 貸款 A RMB ? m RMB ? m 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 95 每筆貸款的預(yù)期損失 (EL) 等于 違約概率 x 違約 既定損失 x 貸款 違約時(shí)的模型預(yù)測(cè)的暴露敞口 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20% 貸款 B 50% RMB 300 m RMB 500 m 貸款 A RMB 2 m RMB 3 m 借款人評(píng)級(jí) 違約概率 (%) 違約既定損失 (%) 貸款暴露 預(yù)期損失 (EL) 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 96 如果我們對(duì)自己的預(yù)期損失有信心，我們可以用 設(shè)立準(zhǔn)備金來(lái)覆蓋損失 PD 1 2 3 4 5L G D % 0 10 20 50 1001 0 0 0 0 0 02 10 0 1 2 5 103 20 0 2 4 10 204 50 0 5 10 25 505 100 0 10 20 50 100借款人層面 交易層面 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 97 1012141618201 2 3 4 5 6 7 8 9 10交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí) 利率 一旦中國(guó)的利率自由化 , 那些可以 正確定價(jià)的銀行會(huì)有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 然后我們就可以用定價(jià)來(lái)完全覆蓋撥備的準(zhǔn)備金 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 98 建立健全科學(xué)合理的貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)機(jī)制 1. 科學(xué)合理的貸款定價(jià)需覆蓋 FC, OC, RC, CC之后仍能獲得與市場(chǎng)水平相一致的 P。當(dāng) FC、 OC、 RC、 CC確定以后，貸款定價(jià)的靈活性主要體現(xiàn)在盈利回報(bào)（ P） 2. 盈利回報(bào)（ P）的確定應(yīng)與當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)投資回報(bào)率和行業(yè)投資回報(bào)率基本相一致。 如果貸款回報(bào)率過(guò)分高于當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)平均回報(bào)率和行業(yè)投資回報(bào)率，那么，極易產(chǎn)生由于逆向選擇而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)；反之，如果過(guò)分低于當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)平均回報(bào)率和行業(yè)投資回報(bào)率，那么，商業(yè)銀行的價(jià)值就會(huì)受到損害。 貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià) 貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)＝ FC+OC+RC+CC+P ?資金成本（ FC）、運(yùn)營(yíng)成本（ OC）、風(fēng)險(xiǎn)成本（ RC）、資本成本（ CC）盈利回報(bào)（ P） 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 99 信貸遷 移 分析 Loan Migration Analysis 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 100 貸款遷移分析 ?各種信貸風(fēng)險(xiǎn)模型中的一種 ?巴塞爾新資本協(xié)議 (New Capital Accord)建議銀行多利用貸款遷移分析去管理信貸風(fēng)險(xiǎn) 2022年 2月 7日星期一 1時(shí)21分 40秒 CCRA 101 貸款遷移 分析（ 2） ? 利用計(jì)量