【導(dǎo)讀】賣價格義務(wù)的銀行間外匯市場會員。從片面追求利潤轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)“經(jīng)風(fēng)險調(diào)整的收益率”最大化;從定性分析為主轉(zhuǎn)向定量分析為主;，不僅是商業(yè)銀行生存發(fā)展的需要，按風(fēng)險發(fā)生的范圍可以將風(fēng)險劃分為系統(tǒng)性風(fēng)險和非系統(tǒng)性風(fēng)險。金融產(chǎn)品價值，從而給債權(quán)人或金融產(chǎn)品持有人造成經(jīng)濟損失的風(fēng)險。傳統(tǒng)觀點認為，信用風(fēng)險是指因交易對手無力履行合同而造成經(jīng)濟損失的風(fēng)險。對大多數(shù)商業(yè)銀來說，貸款是最大、最明顯的信用風(fēng)險來源。信用風(fēng)險包括違約風(fēng)險、結(jié)算風(fēng)險等主要形式。結(jié)算風(fēng)險是一種特殊的信用風(fēng)險，涉及在不同的時間以不同的貨幣進行結(jié)算交易。信用風(fēng)險具有明顯的非系統(tǒng)性風(fēng)險特征。與市場風(fēng)險相反，信用風(fēng)險的觀察數(shù)據(jù)少，且。務(wù)不同，操作風(fēng)險普遍存在于商業(yè)銀行業(yè)務(wù)和管理的各個方面。發(fā)生不規(guī)則波動，對其產(chǎn)生沖擊并引發(fā)相關(guān)損失的風(fēng)險。流動性風(fēng)險水平體現(xiàn)了商業(yè)銀行的整體經(jīng)營狀況。國的貸款等匯回本國而遭受損失的風(fēng)險。

　　

【正文】 動情況。 ⑤ 循環(huán)零售貸款的風(fēng) 險處理方式應(yīng)與子組合保持一致。 貸款組合信用風(fēng)險識別 風(fēng)險分散化，即將信貸資產(chǎn)分散于相關(guān)性較小或負相關(guān)的不同行業(yè) /地區(qū) /信用等級 /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 。與之相反，信貸資產(chǎn)過度集中于特定行業(yè)、信用等級或業(yè)務(wù)領(lǐng)域，將大大增加商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。 商業(yè)銀行在識別和分析貸款組合信用風(fēng)險時，應(yīng)當更多地關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險因素可能造成的影響。 1. 宏觀經(jīng)濟因素 2. 行業(yè)風(fēng)險和區(qū)域風(fēng)險 行業(yè)風(fēng)險和區(qū)域風(fēng)險同屬于系統(tǒng)性風(fēng)險的表現(xiàn)形式。 (1)行業(yè)風(fēng)險 (2)區(qū)域風(fēng)險 區(qū)域風(fēng)險是指特定區(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)險作為一種系統(tǒng)性風(fēng)險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)險水平的一種重要風(fēng)險因素。從實踐來看，國外商業(yè)銀行的內(nèi)部評級體系一般都沒有區(qū)域風(fēng)險變量。 客戶信用評級的基本概念 信用風(fēng)險計量 信用風(fēng)險計量是現(xiàn)代信用風(fēng)險管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用風(fēng)險計量經(jīng)歷了從專家判斷法、信用評分模型到違約概率模型分析三個主要發(fā)展階段，特別是《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評 級體系的方法 (Internal RatingBased Approach)來計量違約概率、違約損失并據(jù)此計算信用風(fēng)險對應(yīng)的資本要求，有力地推動了商業(yè)銀行信用風(fēng)險內(nèi)部評級體系和計量技術(shù)的深入發(fā)展。 商業(yè)銀行對信用風(fēng)險的計量依賴于對借款人和交易風(fēng)險的評估。《巴塞爾新資本協(xié)議》明確要求，商業(yè)銀行的內(nèi)部評級應(yīng)基于二維評級體系：一維是客戶評級，另一維是債項評級。 客戶信用評級 1. 客戶信用評級的基本概念 客戶信用評級是商業(yè)銀行對客戶償債能力和償債意愿的計量和評價，反映客戶違約風(fēng)險的大小 ?？蛻粼u級的評價主體是商業(yè)銀行，評級目標是客戶違約風(fēng)險，評價結(jié)果是信用等級和違約概率 (PD)。 【單選】下列關(guān)于客戶信用評級的說法，錯誤的是 ()。 答案： D (1)違約的定義 根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的定義，當下列一項或多項事件發(fā)生時，債務(wù)人即被視為違約： ① 商業(yè)銀行認定，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商 業(yè)銀行的債務(wù)。 ② 債務(wù)人對于商業(yè)銀行的實質(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 銀行停止對貸款計息 。 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提了專項準備金 。 l 銀行將貸款出售并相應(yīng)承擔了較大的經(jīng)濟損失 。 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、利息或費用，造成債務(wù)規(guī)模減少 。 l 就借款人對銀行的債務(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)部評級 1年期違約概率與 %中的較高者。巴塞爾委員會設(shè)定 %的下限是為了給風(fēng)險權(quán)重新定下限，也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗小概率事件時所面臨的困難。 【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)部評級 1年期違約概率與 ( )中的較 高者。 % % % % 答案： D 違約概率的估計包括兩個層面：一是單一借款人的違約概率 。二是某一信用等級所有借款人的違約概率。《巴塞爾新資本協(xié)議》要求實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行估計其各信用等級借款人所對應(yīng)的違約概率，常用方法有歷史違約經(jīng)驗、統(tǒng)計模型和外部評級映射三種方法。 與違約概率容易混淆的一個概念是違約頻率，即通常所說的違約率。違約頻率是事后檢驗的結(jié)果，而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測，兩者存在本質(zhì)的區(qū)別。 與違約概率容易混淆的 另一個概念是不良率，使不良債項余額在所有債項余額的占比，二者不具有可比性。 (1)專家判斷法 即專家系統(tǒng) (Expert System)，是商業(yè)銀行在長期經(jīng)營信貸業(yè)務(wù)、承擔信用風(fēng)險過程中逐步發(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 (Reputation) l 杠桿 (Leverage) l 收益波動性 (Volatility of Earnings) ② 與市場有關(guān)的因素 l 經(jīng)濟周期 (Economic Cycle) l 宏 觀經(jīng)濟政策 (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)還有針對企業(yè)信用分析的 5Ps系統(tǒng)和針對商業(yè)銀行等金融機構(gòu)的駱駝 (CAMEL)分析系統(tǒng)。 5Ps 包括：個人因素 (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】在客戶信用評級中，由個人因素、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，針對企業(yè)信用分析的專家系統(tǒng)是 ( )。 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)流動性 (Liquidity)。 專家系統(tǒng)的突出特點在于將信貸專家的經(jīng)驗和判斷作為信用分析和決策的主要基礎(chǔ)，這種主觀性很強的方法 /體系帶來的一個突出問題是對信用風(fēng)險的評估缺乏一致性。此外，盡管專家系統(tǒng)在銀行業(yè)的長期發(fā)展和實踐中已經(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，尤其是對關(guān)鍵要素的選擇、權(quán)重的確定以及綜 合評定等方面更顯薄弱。因此，專家系統(tǒng)更適合于對借款人進行是和否的二維決策，難以實現(xiàn)對信用風(fēng)險的準確計量。 (2)信用評分法 信用評分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數(shù)值 (得分 )來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險，并將借款人歸類于不同的風(fēng)險等級。 背景知識：信用評分模型 20世紀 60年代，信用卡的推出促使信用評分技術(shù)取得了極大發(fā)展，并迅速擴展到其他業(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 評分模型 。馬丁(Martin， 1977)、奧爾 森 (Ohlson， 1980)和威金頓 (Wiginton， 1980)則首次運用 Logit模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題。 信用評分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定?；具^程是： ① 首先，根據(jù)經(jīng)驗或相關(guān)性分析，確定某一類別借款人的信用風(fēng)險主要與哪些經(jīng)濟或財務(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)因素數(shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計算出一個數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險水平，給予借款人相應(yīng)評級并 決定貸款與否。 存在一些突出問題： ① 信用評分模型是建立在對歷史數(shù)據(jù) (而非當前市場數(shù)據(jù) )模擬的基礎(chǔ)上，因此是一種向后看 (Backward Looking)的模型。 ② 信用評分模型對借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當高。 ③ 信用評分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險水平的分數(shù)，卻無法提供客戶違約概率的準確數(shù)值，而后者往往是信用風(fēng)險管理最為關(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)險計量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和 Credit Monitor、 KPMG的風(fēng)險中性 定價模型和死亡率模型，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，實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行可采用模型估計違約概率。 與傳統(tǒng)的專家判斷和信用評分法相比，違約概率模型能夠直接估計客戶的違約概率，因此對歷史數(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)。 2020年銀行從業(yè)（風(fēng)險管理）精講班講義（第 9講） 風(fēng)險管理精講班第 9講講義 法人客戶評級模型 3. 法人客戶評級模型 (1)Altman的 Z計分模型和 ZETA模型 Altman(1968)認為，影響借款人違約概率的因素主要有五個：流動性 (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財務(wù)指標來綜合反映上述五大因素，最終得出的 Z 計分函數(shù)是： X1=(流動資產(chǎn) 流動負債 )/總資產(chǎn) X2=留存收益 /總資產(chǎn) X3=息稅前利潤 /總資產(chǎn) X4=股票市場價值 /債務(wù)賬面價值 X5=銷售額 /總資產(chǎn) 作為違約風(fēng)險的指標， 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，應(yīng)被歸入高違約風(fēng)險等級。 1977年， Altman與 Hardeman、 Narayanan又提出了第二代 Z計分模型 —— ZETA信用風(fēng)險分析模型，主要用于公共或私有的非金融類公司，其適應(yīng)范圍更廣，對違約概率的計算更精確。 ZETA模型將模型考察指標由五個增加到七個，分別為： X1：資產(chǎn)收益率指標，等于息稅前利潤 /總資產(chǎn)。 X2：收益穩(wěn)定性指標，指企業(yè)資產(chǎn)收益率在 5～ 10年變動趨勢的標準差。 X3：償債能力指標，等 于息稅前利潤 /總利息支出。 X4：盈利積累能力指標，等于留存收益 /總資產(chǎn)。 X5：流動性指標，即流動比率，等于流動資產(chǎn) /流動負債。 X6：資本化程度指標，等于普通股 /總資本。該比率越大，說明企業(yè)資本實力越強，違約概率越小。 X7：規(guī)模指標，用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)表示。 (2)RiskCalc模型 RiskCalc 模型是在傳統(tǒng)信用評分技術(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，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測違約的一組變量，經(jīng)過適當變換后運用 Logit/Probit回歸技術(shù)預(yù)測客戶的違約概率。 ① 收集大量的公司數(shù)據(jù) 。 ② 對數(shù)據(jù)進行樣本選擇和異常值處理 。 ③ 逐一分析變換各風(fēng)險因素的單調(diào)性、違約預(yù)測能力及彼此間的相關(guān)性，初步選擇出違約預(yù)測能力強、彼此相關(guān)性不高的 20～ 30個風(fēng)險因素 。 ④ 運用 Logit/Probit回歸技術(shù)從初步因素中選擇出 9～ 11 個最優(yōu)的風(fēng)險因素，并確?；貧w系數(shù)具有明確的經(jīng)濟含義，各變量間不存在多重共線性 。 ⑤ 在建模外樣本、時段外樣本中驗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 對模型輸出結(jié) 果進行校正，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)險信息因此隱含在這種期權(quán)交易之中，從而通過應(yīng)用期權(quán)定價理論求解出信用風(fēng)險溢價和相應(yīng)的違約率，即預(yù)期違約頻率 (Expected Default Frequency， EDF)。 【單選】在法人客戶評級模型中， ( )通過應(yīng)用期權(quán)定價理論求解出信用風(fēng)險溢價和 相應(yīng)的違約率。 Z計分模型 Monitor模型 答案： C (4)KPMG風(fēng)險中性定價模型 風(fēng)險中性定價理論的核心思想是假設(shè)金融市場中的每個參與者都是風(fēng)險中立者，不管是高風(fēng)險資產(chǎn)、低風(fēng)險資產(chǎn)或無風(fēng)險資產(chǎn)，只要資產(chǎn)的期望收益是相等的，市場參與者對其的態(tài)度就是一致的，這樣的市場環(huán)境被稱為風(fēng)險中性范式。 KPMG 公司將風(fēng)險中性定價理論運用到貸款或債券的違約概率計算中，由于債券市場可以提供與不同信用等級相對應(yīng)的風(fēng)險 溢價，根據(jù)期望收益相等的風(fēng)險中性定價原則，每一筆貸款或債券的違約概率就可以相應(yīng)計算出來。 【單選】某一年期零息債券的年收益率為 %，假設(shè)債務(wù)人違約后，回收率為零，若一年期的無風(fēng)險年收益率為 5%，則根據(jù) KPMG風(fēng)險中性定