第11章_信用風(fēng)險-資料下載頁
2025-03-04 13:34本頁面
【正文】 1— =% ?信用風(fēng)險期限結(jié)構(gòu)的優(yōu)點：用當(dāng)期的利率期限結(jié)構(gòu)來推導(dǎo)借款人的預(yù)期違約概率；它以市場預(yù)期為基礎(chǔ)，并能反應(yīng)未來的情況。 ?信用風(fēng)險期限結(jié)構(gòu)的缺點：它估算未來的預(yù)期違約率并據(jù)此確定貸款的價值和價格，是以存在一個本息分離國債和公司零息債券的流動性市場為基礎(chǔ)的，但公司零息債券的市場的范圍較窄，交易不活躍，價格不透明。 信用風(fēng)險期限結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點 （ 2）信用風(fēng)險的失敗率的推導(dǎo) 基本觀點： 用同等信用等級債券和貸款歷史的違約風(fēng)險經(jīng)歷，即失敗率（ Mortality Rate）來分析、計算 p1和 p2。 P1代表貸款或債券第一年不違約的概率，則 MMR=1— p1為邊際失敗率（ Marginal Mortality Rate ）， p2為第二年不違約的概率，1— p2為第二年的邊際失敗率。 就 B級債券而言： 因為這些邊際失敗率可以根據(jù)債券或貸款的實際違約數(shù)據(jù)計算而來，在現(xiàn)實生活中，失敗率曲線可以呈現(xiàn)出任何形狀?？赡苁且粭l水平線，一條隨時間下降的曲線，或者是一種更加復(fù)雜的形態(tài) 模型的局限性： 失敗率模型帶來的是一種 歷史或事后 的結(jié)果。同時估算算出的違約率以及對未來違約概率的預(yù)期，對計算邊際失敗率是所選擇的時間段特別敏感。 如 2023年世界通信公司的違約，使得 BBB級公司債券第二年的邊際失敗率高于第三年和第四年而且還高于 BB及債券第二年的失敗率 （ 3） RAROC模型 風(fēng)險調(diào)整資本收益模型 （ riskadjusted return on capitai） RAROC（ RISKADJUSTED RETURN ON CAPITAI）模型 一筆貸款只有它的 RAROC相對于銀行資本的基準成本足夠高時才能被批準 ， 即 RAROC資本收益率（ ROE）。 當(dāng)一筆已放貸款的 RAROC跌到低于銀行的基準 RAROC時，貸款管理者必須試圖調(diào)整貸款的條款使貸款再次變成“有利可圖的” 。 那么，面臨的問題就是：如何計量貸款的風(fēng)險（公式的分母部分） 用公司債券市場的數(shù)據(jù)去估計這個溢價。標準普爾（ SP）對借款人評定了信用等級（ AAA， AA， A等等）。因此，我們可以分析在各個特定等級內(nèi)的債券在過去一年的風(fēng)險溢 價變化。在 RAROC等式中的△ R等于 △（ RiRG）是 i信用等級公司債券的收益率（ Ri）和與其持續(xù)期相匹配的國庫券的收益率（ RG）的差額在過去一年的變化 運用久期公式來估算貸款風(fēng)險的大小 例如 ， 假設(shè)現(xiàn)在對 AAA級債券的借款人進行風(fēng)險評估 ， 則要分析在公開市場中每一種AAA級債券的信用風(fēng)險溢價 （ RiRG） 的實際變化 ， 可以通過下圖反映出來 △（ RiRG）是 i信用等級公司債券的收益率（ Ri）和與其持續(xù)期相匹配的國庫券的收益率（ RG）的差額在過去一年的變化 .為了只考慮最壞的情況，因此，選取的是最大的利差變化值，而不是利差變化的平均值，一般情況下，挑選的是 1%的最壞的結(jié)果 ? 假設(shè) AAA級債券平均利率水平 （ R） 為 10%， 貸款有效期限為 ， 貸款金額 100萬美元 ， 估計的貸款 （ 或資本 ） 風(fēng)險是： ? △ L=DL（ △ R/1+R） = $1,000,000 （ ） =$27,000 ? 因此 ， 當(dāng)貸款的面值是一百萬美元時 ， 由于信用質(zhì)量的下降而導(dǎo)致的風(fēng)險量或者說貸款市場價值的變化是 。 ? 假設(shè)估計的 （ 一年的 ） 利差加上費用如下： ? 利差 =% $1,000,000=$2,000 ? 費用 =% $1,000,000=$1,000 ? 這個貸款的 RAROC是： ? RAROC=貸款一年的收入 /貸款風(fēng)險 （ 或者資本風(fēng)險 ）=$3,000/$27,000=% ?RAROC模型既可以用于事前分析，也可以用于事后評估，如果 %超過了金融機構(gòu)內(nèi)部的標準，貸款獲批，否則被拒絕。 謝 觀看 謝 演講完畢，謝謝觀看！
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1