【正文】 問：在 99%的置信水平，該貸款下一年的VAR是多少？ （三） CreditMetrics模型 69 步驟一：獲取信用等級遷移概率 AAA AA A BBB BB B CCC 違約 AAA 0 0 0 AA 0 A BBB BB B 0 CCC 0 70 步驟二：獲取遠(yuǎn)期零息收益率曲線 AAA AA A BBB BB B CCC 2 3 4 5 71 步驟三：計(jì)算對應(yīng)等級下的資產(chǎn)現(xiàn)值 ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?:, 0 90 5 1 1 0 60 4 7 60 4 2 60 3 6 66 0 90 5 1 1 0 60 4 7 60 4 1 60 3 661432432即可得依次重復(fù)上述過程則有級如果轉(zhuǎn)移至則有級級轉(zhuǎn)移到年內(nèi)從最初的如該債務(wù)在????????????????????AAAAAV，AAV，AAABBB等級 AAA AA A BBB BB B CCC 違約 市值 72 步驟四：計(jì)算信用 VaR 年末等級 概率（％）① 新現(xiàn)值② 加權(quán)價值 ③＝ ① ② AAA AA A BBB BB B CCC 違約 均值 E＝ Σ ③ ＝ 方差 D＝ Σ ⑤ ＝ 標(biāo)準(zhǔn)差 δ = 與均值的差 ④＝ ②－ Σ ③ 加權(quán)差的平方 ⑤＝ ① ④ 的平方 73 簡評 優(yōu)點(diǎn)： ? 應(yīng)用 VaR思想，有助于統(tǒng)一風(fēng)險度量框架 ? 考慮了價差風(fēng)險，對信用風(fēng)險的定義更全面 ? 應(yīng)用范圍較廣 缺點(diǎn)： ? 嚴(yán)重依賴于信用評級有效性的假設(shè) ? 依據(jù)歷史數(shù)據(jù) ,不具有前瞻性 ? 信用等級遷移具有非穩(wěn)定性 （三） CreditMetrics模型 74 第三節(jié) 信用風(fēng)險的應(yīng)對與控制 一、信用風(fēng)險管理方法的改變 二、信用風(fēng)險管理的新方法 三、信用衍生工具 75 一、信用風(fēng)險管理方法的改變 傳統(tǒng)方法 現(xiàn)代方法 ?策略 被動、適應(yīng)性 主動、積極 ?特征 放款并持有到期 放款，持有或交易 ?技術(shù) 定性、經(jīng)驗(yàn) 計(jì)量、模型 ?層面 獨(dú)立貸款事件 貸款組合 76 二、信用風(fēng)險管理的新方法 （一）貸款發(fā)放環(huán)節(jié)的策略安排 包括貸款限額、調(diào)整客戶結(jié)構(gòu)等貸款政策安排及貸款辛迪加、參與貸款等貸款形式安排 （二）貸款交易 包括在二級市場上的貸款直接交易和在資本市場上的貸款證券化 （三）信用衍生工具 通過各種信用衍生交易合約以表外對沖形式管理貸款風(fēng)險 77 三、信用衍生工具 20世紀(jì) 90年代后期，信用衍生工具開始應(yīng)用于基礎(chǔ)金融產(chǎn)品的信用風(fēng)險管理，并在短短的幾年間迅速發(fā)展成為衍生金融產(chǎn)品市場最為活躍的金融產(chǎn)品，成為繼利率衍生產(chǎn)品、匯率衍生產(chǎn)品之后的第三大衍生金融產(chǎn)品 思考：信用衍生工具的迅速發(fā)展反映了什么問題？ 78 三、信用衍生工具 傳統(tǒng) 信用產(chǎn)品 ? 銀行貸款 ? 企業(yè)債券 ? 背對背貸款 ? 資產(chǎn)互換 基礎(chǔ)信用衍生產(chǎn)品 ? 總收益互換 ? 信用違約互換 ? 信用價差期權(quán) 混合信用衍生產(chǎn)品 ? 結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品 ? 信用連結(jié)票據(jù) 合成證券化產(chǎn)品 ? 貸款組合證券化 ? 合成擔(dān)保債權(quán)責(zé)任 信用產(chǎn)品的發(fā)展 79 貸款管理 獨(dú)立貸款事件 信用分析 市場份額 保護(hù)性對沖 信用聯(lián)結(jié)票據(jù) 貸款組合管理 貸款組合 集中度限制 貸款邊際貢獻(xiàn) 資產(chǎn)負(fù)債管理 信貸資產(chǎn)組合 損失準(zhǔn)備 資本收益率 ?管理對象 ?控制方式 ?業(yè)績度量 放開貸款限額 組合互換產(chǎn)品 資本金運(yùn)營 合成證券化 信用衍生產(chǎn)品對信用風(fēng)險管理的推動： 市場化安排 80 分析與思考： 找?guī)准疑鲜秀y行的年報(bào)，分析它們的貸款集中度情況 關(guān)于信用評級： ? 地位與作用 ? 如何提高信用評級的公信力？ ? 展望我國信用評級機(jī)構(gòu)的發(fā)展前景 Z評分模型的應(yīng)用：找一家或多家企業(yè)，利用 Z評分模型，分析其信用狀況，并對 Z評分模型進(jìn)行評價或改進(jìn)。 ? 結(jié)論： 構(gòu)建信用評級與信用損失之間的關(guān)系。 ? 如果能夠獲知信用資產(chǎn)價值的分布，就可以直接應(yīng)用 VaR思想，求出信用損失。試計(jì)算其違約概率。通過查表可得違約概率為 % （二） KMV模型 62 進(jìn)一步分析 違約距離 64 ?例題 某公司股權(quán)市值為 30億，權(quán)益波動性為 ，短期負(fù)債為 70億，長期負(fù)債為 60億。 72 20% = 估計(jì)違約概率： ?經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法： 根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料得知，違約距離為 企業(yè)共 10000家，其中一年內(nèi)發(fā)生違約的共有 20家，那么，這類企業(yè)的違約概率就是 % ?模型估計(jì)法： 假定資產(chǎn)市值服從正態(tài)分布。根據(jù)測算，得知該企業(yè)資產(chǎn)市值的波動率約為 20%。 違約點(diǎn) （ default point）的資產(chǎn)市值大約處于全部債務(wù)價值與短期債務(wù)價值之間。該企業(yè)在 2023年 4月破產(chǎn)并發(fā)生違約。 （二） KMV模型 52 圖示：發(fā)放貸款相當(dāng)于賣出一份看跌期權(quán) O C B A 資產(chǎn) 銀行貸款的支付函數(shù) X 股價 S 看跌期權(quán)賣方支付函數(shù) 支付 O （二） KMV模型 53 ? 銀行貸款的期權(quán)性涵義： 貸款銀行 借款企業(yè) 期權(quán)價值 角色 看跌期權(quán)賣方 看跌期權(quán)買方 資產(chǎn)價值上漲 收回貸款 OB＋ 期權(quán)費(fèi)（利息） 放棄執(zhí)行期權(quán)，按市價 OA賣出資產(chǎn)，償還貸款 OB ， 獲取剩余 BA 虛值 資產(chǎn)價值下跌 收回資產(chǎn)的殘值，貸款發(fā)生損失 執(zhí)行期權(quán)，按執(zhí)行價格 OB向銀行賣出資產(chǎn)，貸款違約 實(shí)值 （二） KMV模型 54 ?由期權(quán)的性質(zhì)可知 ,貸款是否會違約 ,關(guān)鍵取決于其支付價值是處于實(shí)值還是虛值 ?進(jìn)一步地 ,借助于期權(quán)定價公式可知貸款支付價值的五個影響因素： ? ?? ?股票價值的波動分別為企業(yè)資產(chǎn)價值和和為剩余期限為利率含義同前和獲得表示該變量的值可直接其中風(fēng)險貸款的支付價值由股票看跌期權(quán)的價值SAAsrXSBArBAfrXSf???????,”“,????（二） KMV模型 55 進(jìn)而，決定一筆貸款是否歸還的主要因素就包括： 資產(chǎn)價值 、 資產(chǎn)價值的波動 和 杠桿比例 三個基本要素。 第二代 Z評分模型 47 分別為各指標(biāo)的系數(shù)規(guī)模指標(biāo)資產(chǎn)總額的對數(shù)資本化程度指標(biāo)長期資本總額年的平均市值普通股流動性指標(biāo)流動負(fù)債流動資產(chǎn)累計(jì)盈利能力指標(biāo)資產(chǎn)總額留存收益?zhèn)鶆?wù)償付能力指標(biāo)利息支付總額息稅前收益十年中變化的標(biāo)準(zhǔn)差即資產(chǎn)收益率在五年或收益穩(wěn)定性指標(biāo)總資產(chǎn)息稅前收益資產(chǎn)收益率gfedcba，X，X，