lgd的定義和計(jì)算(參考版)
2025-01-14 23:49本頁(yè)面
【正文】 因此，開(kāi)展 LGD 研究成為發(fā)展公司債券市場(chǎng)的又一條重要理由。前述 LGD量化方法的對(duì)比分析已經(jīng)充分說(shuō)明了這一點(diǎn)。 (三 ) 公司債券市場(chǎng) 我國(guó)缺少發(fā)達(dá) 完善 的公司債券市場(chǎng)。盡管我國(guó)目前宣布在 2022年之前不實(shí)施新巴塞爾資本協(xié)定，但為 2022年以后實(shí)施該協(xié)定的準(zhǔn)備現(xiàn)在就要開(kāi)始做。 (二 ) LGD數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì) LGD 的數(shù)據(jù)積累，盡早開(kāi)始建立 LGD數(shù)據(jù)庫(kù)。 由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融體系的獨(dú)特性質(zhì)以及我國(guó)在企業(yè)破產(chǎn)方面的獨(dú)特司法環(huán)境，受制度和法律影響顯著的貸款 LGD在我國(guó)必然表現(xiàn)出與西方發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家和其它發(fā)展中國(guó)家不同的特性和規(guī)律。 這些 很大程度上影響著貸款 LGD的高低，而且使得貸款的回收具有很大的不確定性， 使 LGD 的 計(jì)算預(yù)測(cè) 更加困難。然而，由于 LGD的測(cè)算是相當(dāng)復(fù)雜的，對(duì)數(shù)據(jù)要求比較高。但其本質(zhì)仍然是回歸的方法，不過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合處理一些分類(lèi)變量 ， 能更好地?cái)M合數(shù)據(jù)。 (六 ) 其它非主流方法 ? 通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)估計(jì) LGD 于立勇在論文《內(nèi)部評(píng)級(jí)法中違約概率與違約損失率的測(cè)算研究》中提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合 EL的方法。 ? 缺點(diǎn)： 由于采用這種方法必須運(yùn)用復(fù) 雜的資產(chǎn)定價(jià)模型，并且需要足夠的數(shù)據(jù)來(lái)支持復(fù)雜的分析，同時(shí)要求分析人員擁有一定的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和資產(chǎn)定價(jià)知識(shí)，因此運(yùn)用范圍受到一定的限制。分析人員在采用這種方法估算 LGD 時(shí)，假設(shè)市場(chǎng)上的債券價(jià)格已經(jīng)反映債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，因此可以采用市場(chǎng)上交易的大量尚未違約的債券價(jià)格，并使用復(fù)雜的資產(chǎn)定價(jià)模型來(lái)估算LGD。所以應(yīng)用主觀判斷是不可避免的。 ? 缺點(diǎn)： 由于違約后債務(wù)的回收通常需要隔一段時(shí)間， 以上兩個(gè) 方面 關(guān)鍵點(diǎn) 都并非容易做到，尤其是對(duì)預(yù)期現(xiàn)金流貼現(xiàn)率的選用，對(duì)于已經(jīng) 違約的 資產(chǎn)而言。應(yīng)用這種方法的關(guān)鍵在于兩個(gè)方面，一是對(duì)清收現(xiàn)金流的數(shù)額及其時(shí)間分布的合理估計(jì)；二是確定采用與風(fēng)險(xiǎn)水平相當(dāng)?shù)馁N現(xiàn)率。因此，在一 些發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)，由于債務(wù)工具交易市場(chǎng)不發(fā)達(dá)，采用這種方法也會(huì)受到一定的限制。 ? 缺點(diǎn)： 但在采用市場(chǎng) LGD 法估算 RR水平時(shí)，分析人員需要取得違約債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)格，這就要求貸款或債券具有發(fā)達(dá)的交易市場(chǎng)，并有足夠多的投資者參與市場(chǎng)交易。 ? 優(yōu)點(diǎn)： 采用市場(chǎng) LGD 法來(lái)量化 LGD，反映了投資者不愿意或者不能夠通過(guò)正常的破產(chǎn)清算程序來(lái)回收債權(quán)的實(shí)際情況。 (三 ) 市場(chǎng) LGD法 (Market LGD) 在市場(chǎng)上可公開(kāi)交易的貸款或債券遭遇違約后．可通過(guò) 其 相關(guān)的市場(chǎng)價(jià)格來(lái)確定RR，再計(jì)算 LGD。返回檢驗(yàn)證明，該模型對(duì) LGD 的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)平均值法。得 出盡可能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。在建模過(guò)程中，穆迪首先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 例如典型的是穆迪公司開(kāi)發(fā)的 LossCalc 模型。所謂的虛擬變量包括優(yōu)先級(jí)、抵押品質(zhì)量檔次 (比如 3檔 )、行業(yè)分類(lèi) (比如 8類(lèi) )以及經(jīng)濟(jì)周期 (繁榮抑或衰退 )。 (二 ) 數(shù)據(jù)回歸分析法 這種
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