【導(dǎo)讀】風(fēng)險(xiǎn)是未來結(jié)果的不確定性:抽象?風(fēng)險(xiǎn)是未來結(jié)果對(duì)期望的偏離,預(yù)期損失——提取準(zhǔn)備金?我國(guó)商業(yè)銀行以安全性?效益性為經(jīng)營(yíng)原則。依靠專業(yè)化的風(fēng)險(xiǎn)管理技能;開發(fā)和管理基金;賣價(jià)格義務(wù)的銀行間外匯市場(chǎng)會(huì)員?從定性分析為主轉(zhuǎn)向定量分析為主;決定商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的兩個(gè)因素:資本規(guī)模?經(jīng)營(yíng)目標(biāo)互相代替和資。久期分析成為重要手段。自然風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn);按損失結(jié)果可以將風(fēng)險(xiǎn)劃分。為純粹風(fēng)險(xiǎn)和投機(jī)風(fēng)險(xiǎn);然而,由信用風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失也。最明顯的信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)既存在于傳統(tǒng)的貸款?債券投資等表內(nèi)業(yè)務(wù)。貸款承諾等表外業(yè)務(wù)中,還存在于衍。信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)基礎(chǔ)金融產(chǎn)品和衍生產(chǎn)品的影響不同?赫斯塔銀行的破產(chǎn)促成了。信用風(fēng)險(xiǎn)具有明顯的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)特征?相反,信用風(fēng)險(xiǎn)的觀察數(shù)據(jù)少,且不易獲取?表外頭寸遭受損失。匯率風(fēng)險(xiǎn)和商品風(fēng)險(xiǎn),技術(shù)缺陷或不利的外部。根據(jù)巴塞爾委員會(huì)的規(guī)定,操作風(fēng)險(xiǎn)包括人員?是操作風(fēng)險(xiǎn)可能引發(fā)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)?

　　

【正文】 的第三方參與對(duì)助學(xué) ?留學(xué)貸款的擔(dān)保 。對(duì)用于購(gòu)買商品 (如汽車 )的貸款 ,商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)經(jīng)銷商的信譽(yù) ?實(shí)力 ?資格進(jìn)行分析考察 ?由于個(gè)人貸款的抵押權(quán)實(shí)現(xiàn)困難 ,因此應(yīng)當(dāng)高度重視第一還款來源 ? (3)循環(huán)零售貸款 ①貸款是循環(huán)的 ?無抵押的 ?未承諾的 ? ②子組合內(nèi)對(duì)個(gè)人最高授信額度不超過 10 萬歐元 (或等值貨幣 )? ③商業(yè)銀行必須保證對(duì)循環(huán)零售貸款采用的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重函數(shù) ,僅用于相對(duì)于平均損失率而言損失率波動(dòng)性低的零售貸款組合 ,特別是那些違約概率低的貸款組合 ? ④必須保留子組合的損失率數(shù)據(jù) ,以便分析損失率波動(dòng)情況 ? ⑤循環(huán)零售貸款的風(fēng)險(xiǎn)處理方式應(yīng)與子組合保持一致? 貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 風(fēng)險(xiǎn)分散化 ,即將信貸資產(chǎn)分散于相關(guān)性較小或負(fù)相關(guān)的不同行業(yè) /地區(qū) /信用等級(jí) /業(yè)務(wù)領(lǐng)域的借款人 ,有助于降低商業(yè)銀行資產(chǎn)組合的總體風(fēng)險(xiǎn) 。與之相反 ,信貸資產(chǎn)過度集中于特定行業(yè) ?信用等級(jí)或業(yè)務(wù)領(lǐng)域 ,將大大增加商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn) ? 商業(yè)銀行在識(shí)別和分析貸款組合信用 風(fēng)險(xiǎn)時(shí) ,應(yīng)當(dāng)更多地關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素可能造成的影響 ? 1. 宏觀經(jīng)濟(jì)因素 2. 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和區(qū)域風(fēng)險(xiǎn) 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)同屬于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式 ? (1)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn) (2)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn) 區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)是指特定區(qū)域內(nèi)所有企業(yè)類客戶履約情況和信用水平的綜合體現(xiàn) ? 區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)作為一種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)難以通過貸款組合完全消除 ,因此其成為影響資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)水平的一種重要風(fēng)險(xiǎn)因素 ?從實(shí)踐來看 ,國(guó)外商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系一般都沒有區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)變量 ? 風(fēng)險(xiǎn)管理精講班第 10 講課件講義 (大家論壇銀行從業(yè)考試版塊 ) 風(fēng)險(xiǎn)管理精講班第 10 講講義 客戶信 用評(píng)級(jí) 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量是現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)?信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量經(jīng)歷了從專家判斷法 ?信用評(píng)分模型到違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段 ,特別是《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的方法(Internal RatingBased Approach)來計(jì)量違約概率 ?違約損失并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的資本要求 ,有力地推動(dòng)了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系和計(jì)量技術(shù)的深入發(fā)展 ? 商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量依賴于對(duì)借款人和交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估 ?《巴塞爾新資本協(xié)議》明確要求 ,商業(yè)銀行的 內(nèi)部評(píng)級(jí)應(yīng)基于二維評(píng)級(jí)體系 :一維是客戶評(píng)級(jí) ,另一維是債項(xiàng)評(píng)級(jí) ? 客戶信用評(píng)級(jí) 1. 客戶信用評(píng)級(jí)的基本概念 客戶信用評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行對(duì)客戶償債能力和償債意愿的計(jì)量和評(píng)價(jià) ,反映客戶違約風(fēng)險(xiǎn)的大小 ?客戶評(píng)級(jí)的評(píng)價(jià) 13 / 58 主體是商業(yè)銀行 ,評(píng)級(jí)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn) ,評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率 (PD)? 【單選】下列關(guān)于客戶信用評(píng)級(jí)的說法 ,錯(cuò)誤的是 ()? 答案 :D (1)違約的定義 根據(jù)《 巴塞爾新資本協(xié)議》的定義 ,當(dāng)下列一項(xiàng)或多項(xiàng)事件發(fā)生時(shí) ,債務(wù)人即被視為違約 : ①商業(yè)銀行認(rèn)定 ,除非采取追索措施 ,如變現(xiàn)抵押品 (如果存在的話 ),借款人可能無法全額償還對(duì)商業(yè)銀行的債務(wù)? ②債務(wù)人對(duì)于商業(yè)銀行的實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)逾期 90 天以上 (含 )?若債務(wù)人超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額 ,各項(xiàng)透支將被視作逾期 ? ③以下情況將被視為可能無法全額償還債務(wù) : l 銀行停止對(duì)貸款計(jì)息 。 l 在發(fā)生信貸關(guān)系后 ,由于信貸質(zhì)量出現(xiàn)大幅度下降 ,銀行沖銷了貸款或計(jì)提了專項(xiàng)準(zhǔn)備金 。 l 銀行將貸款出售并相應(yīng)承擔(dān)了較大的經(jīng)濟(jì)損失 。 l 銀行同意消極債務(wù)重組 ,由此可能發(fā)生較大規(guī)模的減免或推遲償還本金 ?利息或費(fèi)用 ,造成債務(wù)規(guī)模減少 。 l 就借款人對(duì)銀行的債務(wù)而言 ,銀行將債務(wù)人列為破產(chǎn)企業(yè)或類似的狀況 。 l 債務(wù)人申請(qǐng)破產(chǎn) ,或已經(jīng)破產(chǎn) ,或處于類似狀態(tài) ,由此將不履行或延期償還銀行債務(wù) ? (2)違約概率 違約概率是指借款人在未來一定時(shí)期內(nèi)發(fā)生違約的可能性 ?在《巴塞爾新資本協(xié)議》中 ,違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí) 1年期違約概率 與 %中的較高者 ?巴塞爾委員會(huì)設(shè)定 %的下限是為了給風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重新定下限 ,也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗(yàn)小概率事件時(shí)所面臨的困難 ? 【單選】在《巴塞爾新資本協(xié)議》中 ,違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí) 1 年期違約概率與 ( )中的較高者 ? % % % % 答案 :D 違約概率的估計(jì)包括兩個(gè)層面 :一是單一借款人的違約概率 。二是某一信用等級(jí)所有借款人的違約概率 ?《巴塞爾新資本協(xié)議》要求實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行估計(jì)其各信用等級(jí)借款人所對(duì)應(yīng)的違約概率 ,常用方法有歷史違約經(jīng)驗(yàn) ?統(tǒng)計(jì)模型和外部評(píng)級(jí)映射三種方法 ? 與違約概率容易混淆的一個(gè)概念是違約頻率 ,即通常所說的違約率 ?違約頻率是事后檢驗(yàn)的結(jié)果 ,而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測(cè) ,兩者存在本質(zhì)的區(qū)別 ? 與違約概率容易混淆的另一個(gè)概念是不良率 ,使不良債項(xiàng)余額在所有債項(xiàng)余額的占比 ,二者不具有可比性 ? 客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展 (1)專家判斷法 即專家系統(tǒng) (Expert System),是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)信貸業(yè)務(wù) ?承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)過程中逐步發(fā)展并完善起來的傳統(tǒng)信用分析方法 ? ①與借款人有關(guān)的因素 : l 聲譽(yù) (Reputation) l 杠桿 (Leverage) l 收益波動(dòng)性 (Volatility of Earnings) ②與市場(chǎng)有關(guān)的因素 l 經(jīng)濟(jì)周期 (Economic Cycle) l 宏觀經(jīng)濟(jì)政策 (MacroEconomy Policy) l 利率水平 (Level of Interest Rates) 目前所使用的專家系統(tǒng) ,其中 ,對(duì)企業(yè)信用分析的 5Cs系統(tǒng)使用最為廣泛 ?5Cs 系統(tǒng)指 : l 品德 (Character) l 資本 (Capital) l 還款能力 (Capacity) l 抵押 (Collateral) l 經(jīng)營(yíng)環(huán)境 (Condition) 除 5Cs 系統(tǒng)外 ,使用較為廣泛的專家系統(tǒng)還有針對(duì)企業(yè)信用分析的 5Ps 系統(tǒng)和針對(duì)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng) ? 5Ps 包括 :個(gè)人因素 (Personal Factor)?資金用途因素(Purpose Factor)?還款來源因素 (Payment Factor)?保障因 素 (Protection Factor)?企業(yè)前景因素(Perspective Factor)? 【單選】在客戶信用評(píng)級(jí)中 ,由個(gè)人因素 ?資金用途因素 ?還款來源因素 ?保障因素和企業(yè)前景因素等構(gòu)成 ,針對(duì)企業(yè)信用分析的專家系統(tǒng)是 ( )? 系統(tǒng) 系統(tǒng) 分析系統(tǒng) 系統(tǒng) 答案 :B 駱駝 (CAMEL)分析系統(tǒng)包括 :資本充足性 (Capital Adequacy)?資產(chǎn)質(zhì)量 (Asset Quality)?管理水平 (Management)?盈利水平 (Earnings)流動(dòng)性 (Liquidity)? 專家系統(tǒng)的突出特點(diǎn)在于將信貸專家的經(jīng)驗(yàn)和判斷作為信用分析和決策的主要基礎(chǔ) ,這種主觀性很強(qiáng)的方法 /體系帶來的一個(gè)突出問題是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估缺乏一致性 ?此外 ,盡管專家系統(tǒng)在銀行業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和實(shí)踐中已經(jīng)形成了較為成熟的分析框架 ,但專家系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)的理論支持 ,尤其是對(duì)關(guān)鍵要素的選擇 ?權(quán)重的確定以及綜合評(píng)定等方面更顯薄弱 ?因此 ,專家系統(tǒng)更適合于對(duì)借款人進(jìn)行是和14 / 58 否的二維決策 ,難以實(shí)現(xiàn)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確計(jì)量 ? (2)信用評(píng)分法 信用評(píng)分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型 ,利用可觀察到的借款人特征變量計(jì)算出一個(gè) 數(shù)值 (得分 )來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn) ,并將借款人歸類于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) ? 背景知識(shí) :信用評(píng)分模型 20 世紀(jì) 60 年代 ,信用卡的推出促使信用評(píng)分技術(shù)取得了極大發(fā)展 ,并迅速擴(kuò)展到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域 ?奧而特曼(Altman,1968)提出了基于多元判別分析技術(shù)的 Z 評(píng)分模型 。馬丁 (Martin,1977) ? 奧爾森 (Ohlson,1980) 和 威 金頓(Wiginton,1980)則首次運(yùn)用 Logit 模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題 ? 信用評(píng)分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定 ?基本過程是 : ①首先 ,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)性分析 ,確定某一類別 借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)主要與哪些經(jīng)濟(jì)或財(cái)務(wù)因素有關(guān) ,模擬出特定形式的函數(shù)關(guān)系式 。 ②其次 ,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析 ,得出各相關(guān)因素的權(quán)重 。 ③最后 ,將屬于此類別的潛在借款人的相關(guān)因素?cái)?shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計(jì)算出一個(gè)數(shù)值 ,根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平 ,給予借款人相應(yīng)評(píng)級(jí)并決定貸款與否 ? 存在一些突出問題 : ①信用評(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù) (而非當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù) )模擬的基礎(chǔ)上 ,因此是一種向后看 (Backward Looking)的模型 ? ②信用評(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高 ? ③信用評(píng)分模型雖然可以給出 客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù) ,卻無法提供客戶違約概率的準(zhǔn)確數(shù)值 ,而后者往往是信用風(fēng)險(xiǎn)管理最為關(guān)注的 ? (3)違約概率模型 違約概率模型分析屬于現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法 ?其中具有代表性的模型有穆迪的 RiskCalc 和 Credit Monitor?KPMG 的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型和死亡率模型 ,在銀行業(yè)引起了很大反響 ? 《巴塞爾新資本協(xié)議》也明確規(guī)定 ,實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行可采用模型估計(jì)違約概率 ? 與傳統(tǒng)的專家判斷和信用評(píng)分法相比 ,違約概率模型能夠直接估計(jì)客戶的違約概率 ,因此對(duì)歷史數(shù)據(jù)的要求更高 ,需要商業(yè)銀行建立一致的 ?明確的 違約定義 ,并且在此基礎(chǔ)上積累至少五年的數(shù)據(jù) ? 法人客戶評(píng)級(jí)模型 3. 法人客戶評(píng)級(jí)模型 (1)Altman 的 Z 計(jì)分模型和 ZETA模型 Altman(1968)認(rèn)為 ,影響借款人違約概率的因素主要有五個(gè) :流動(dòng)性 (Liquidity)?盈利性 (Profitability)?杠桿比率(Leverage)?償債能力 (Solvency)和活躍性 (Activity)?Altman選擇了下面列舉的五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來綜合反映上述五大因素 ,最終得出的 Z 計(jì)分函數(shù)是 : X1=(流動(dòng)資產(chǎn) 流動(dòng)負(fù)債 )/總資產(chǎn) X2=留存收益 /總資產(chǎn) X3=息稅前利潤(rùn) /總資產(chǎn) X4=股票市場(chǎng)價(jià)值 /債務(wù)賬面價(jià)值 X5=銷售額 /總資產(chǎn) 作為違約風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo) ,Z 值越高 ,違約概率越低 ?此外 ,Altman 還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值 :若 Z低于 ,在企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn) ,應(yīng)被歸入高違約風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) ? 1977年 ,Altman與 Hardeman?Narayanan又提出了第二代 Z計(jì)分模型 —— ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)分析模型 ,主要用于公共或私有的非金融類公司 ,其適應(yīng)范圍更廣 ,對(duì)違約概率的計(jì)算更精確 ? ZETA 模型將模型考察指標(biāo)由五個(gè)增加到七個(gè) ,分別為 : X1:資產(chǎn)收益率指標(biāo) ,等于 息稅前利潤(rùn) /總資產(chǎn) ? X2:收益穩(wěn)定性指標(biāo) ,指企業(yè)資產(chǎn)收益率在 5~10 年變動(dòng)趨勢(shì)的標(biāo)準(zhǔn)差 ? X3:償債能力指標(biāo) ,等于息稅前利潤(rùn) /總利息支出 ? X4:盈利積累能力指標(biāo) ,等于留存收益 /總資產(chǎn) ? X5:流動(dòng)性指標(biāo) ,即流動(dòng)比率 ,等于流動(dòng)資產(chǎn) /流動(dòng)負(fù)債 ? X6:資本化程度指標(biāo) ,等于普通股 /總資本 ?該比率越大 ,說明企業(yè)資本實(shí)力越強(qiáng) ,違約概率越小 ? X7:規(guī)模指標(biāo) ,用企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表示 ? (2)RiskCalc 模型 RiskCalc 模型是在傳統(tǒng)信用評(píng)分技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型 ,其核心是通過嚴(yán)格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測(cè)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(cè)客戶的違約概率 ? ①收集大量的公司數(shù)據(jù) 。 ②對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本選擇和異常值處理 。 ③逐一分析變換各風(fēng)險(xiǎn)因素的單調(diào)性 ?違約預(yù)測(cè)能力及彼此間的相關(guān)性 ,初步選擇出違約預(yù)測(cè)能力強(qiáng) ?彼此相關(guān)性不高的 20~30 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素 。 ④運(yùn)用 Logit/Probit 回歸技術(shù)從初步因素中選擇出9~11 個(gè)最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)因素 ,并確?；貧w系數(shù)具有明確的經(jīng)濟(jì)含義 ,各變量間不存在多重共線性 。 ⑤在建模外樣本 ?時(shí)段外樣本中驗(yàn)證基于建模樣本所構(gòu)建模型 的違約區(qū)分能力 ,確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性 。 ⑥對(duì)模型輸出結(jié)果進(jìn)行校正 ,得到最終各客戶的違約概率 ? (3)Credit Monitor 模型 Credit Monitor 模型是在 Merton 模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種適用于上市公司的違約概率模型 ,其核心在于把企業(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