【導(dǎo)讀】符合現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理理念：風(fēng)險(xiǎn)既是損失的來(lái)源，依靠專(zhuān)業(yè)化的風(fēng)險(xiǎn)管理技能；開(kāi)發(fā)和管理基金；提供買(mǎi)、賣(mài)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；自覺(jué)管理、微觀管理、系統(tǒng)管理、動(dòng)態(tài)管理功能；5．風(fēng)險(xiǎn)管理水平直接體現(xiàn)了商業(yè)銀行的核心競(jìng)爭(zhēng)力，因此，風(fēng)險(xiǎn)的考慮不能僅僅從某項(xiàng)業(yè)務(wù)、某。債務(wù)人或金融產(chǎn)品持有人造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn)。然而，由信用風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。用質(zhì)量發(fā)生變化時(shí)，也會(huì)存在潛在的損失。信用風(fēng)險(xiǎn)既存在于傳統(tǒng)的貸款、債券投資等表內(nèi)。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。信用風(fēng)險(xiǎn)包括違約風(fēng)險(xiǎn)、結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)等主要形式。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。主要包括利率風(fēng)險(xiǎn)、股票風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)和商品風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)品及業(yè)務(wù)做法，實(shí)物資產(chǎn)損壞，業(yè)務(wù)中斷和系統(tǒng)失靈，交割及流程管理。但是操作風(fēng)險(xiǎn)可能引發(fā)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)包括資產(chǎn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)債流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

　　

【正文】 （ 3）循環(huán)零售貸款 ①貸款是循環(huán)的、無(wú)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(guò) 10萬(wàn)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(guò)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(lèi)客戶(hù)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(guò)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(lái)看，國(guó)外商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系一般都沒(méi)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(hù)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(zhuān)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(lái)計(jì)量違約概率、違約損失并據(jù)此計(jì)算信 13 / 59 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(lài)于對(duì)借款人和交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估?！栋腿麪栃沦Y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(hù)評(píng)級(jí)，另一維是債項(xiàng)評(píng)級(jí)。 客戶(hù)信用評(píng)級(jí) 1. 客戶(hù)信用評(píng)級(jí)的基本概念 客戶(hù)信用評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行對(duì)客戶(hù)償債能力和償債意愿的計(jì)量和評(píng)價(jià)，反映客戶(hù)違約風(fēng)險(xiǎn)的大小。客戶(hù)評(píng)級(jí)的評(píng)價(jià)主體是商業(yè)銀行，評(píng)級(jí)目標(biāo)是客戶(hù)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(hù)信用評(píng)級(jí)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）。 A．評(píng)價(jià)主題是商業(yè)銀行 B．評(píng)價(jià)目標(biāo)是客戶(hù)違約風(fēng)險(xiǎn) C．評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率 D．評(píng)價(jià)內(nèi)容是客戶(hù)違約后特定債項(xiàng)損失大小 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(huà)），借款人可能無(wú)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(guò)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(wú)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(xiāo)了貸款或計(jì)提了專(zhuān)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(lèi)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(lèi)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(lái)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。 A． ％ B． ％ C． ％ D． ％ 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?！栋腿麪栃沦Y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(shuō)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(hù)信用評(píng)級(jí)的發(fā)展 2．客戶(hù)信用評(píng)級(jí)的發(fā)展 （ 1）專(zhuān)家判斷法 即專(zhuān)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(guò)程中逐步發(fā)展并完善起來(lái)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(zhuān)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(zhuān)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(lái)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(hù)信用評(píng)級(jí)中，由個(gè)人因素、資金用途因素、還款來(lái)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(zhuān)家系統(tǒng)是（ ）。 A． 5Cs 系統(tǒng) B． 5Ps 系統(tǒng) C． CAMEL 分析系統(tǒng) D． 4Cs 系統(tǒng) 14 / 59 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(zhuān)家系統(tǒng)的突出特點(diǎn)在于將信貸專(zhuān)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(lái)的一個(gè)突出問(wèn)題是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估缺乏一致性。此外，盡管專(zhuān)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(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)更適合于對(duì)借款人進(jìn)行是和否的二維決策，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(lái)代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，并將借款人歸類(lèi)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?。?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(wèn)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?；具^(guò)程是： ①首先，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)性分析，確定某一類(lèi)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(lèi)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(wèn)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(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù)，卻無(wú)法提供客戶(hù)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(zhuān)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(hù)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(hù)評(píng)級(jí)模型 3. 法人客戶(hù)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(lái)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(xiāo)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(lèi)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(shuō)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(lái)的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過(guò)嚴(yán)格的步驟從客戶(hù)信息中選擇出最能預(yù)測(cè)違約的一組變量，經(jīng)過(guò)適當(dāng)變換后運(yùn)用 Logit/Probit 回歸技術(shù)預(yù)測(cè)客戶(hù)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 15 / 59 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(hù)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(lái)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(mǎi)賣(mài)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(guò)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，