信用風(fēng)險(xiǎn)管理ppt課件(2)-文庫(kù)吧資料
2025-01-15 12:13本頁(yè)面
【正文】 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，在 Credit Portfolio View 則需要每個(gè)部門違約率的完全時(shí)間序列，這些時(shí)間序列是 Credit Portfolio View 運(yùn)用復(fù)雜的計(jì)量經(jīng)濟(jì)工具模擬宏觀經(jīng)濟(jì)情景的最重要的輸入數(shù)據(jù)。 各種模型的比較 ? Credit Portfolio View 的思想在某種程度上介于 Credit Metrics 和 CreditRisk+之間。 Credit Portfolio View 是基于一種因果關(guān)系，違約概率以及轉(zhuǎn)移概率都與宏觀經(jīng)濟(jì)緊密。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)不僅由債務(wù)人的違約風(fēng)險(xiǎn)引起，也會(huì)因債務(wù)人的信用等級(jí)降級(jí)而引起潛在的市場(chǎng)價(jià)值損失。這里，VAR 用來(lái)衡量投資組合風(fēng)險(xiǎn)暴露的程度指在正常的市場(chǎng)情況和一定的置信水平下，在給定的時(shí)間段內(nèi)預(yù)期可能發(fā)生的最大損失。 （五） Credit Metrics 模型 ? Credit Metrics 模型是由 摩根于 1997 年提出的。與 CreditMetrics 、 KMV 都以資產(chǎn)價(jià)值作為風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素不同，它只考慮了違約風(fēng)險(xiǎn)，而沒(méi)有對(duì)違約的成因做出任何假設(shè)：一個(gè)債務(wù)人或者以概率 PA 違約，或者以 1－ PA 的概率沒(méi)有違約。 （三） Credit Risk+—— 精算風(fēng)險(xiǎn)模型 ? Credit Risk+是一個(gè)運(yùn)用了精算方法的模型，它假定違約率是隨機(jī)的，可以在信用周期內(nèi)顯著地波動(dòng)，并且其本身是風(fēng)險(xiǎn)的驅(qū)動(dòng)因素。而且， EDF 是相對(duì)于違約風(fēng)險(xiǎn)的一種 “ 基數(shù)評(píng)級(jí) ” ，而不是傳統(tǒng)的由評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)所提供的 “ 序數(shù)評(píng)級(jí) ”（如穆迪公司的 8 個(gè)信用等級(jí)），它可以映射于任何等級(jí)體系而得到債務(wù)人的相同等級(jí)。 ? 與 Credit Metrics 不同， KMV 模型沒(méi)有運(yùn)用穆迪或標(biāo)準(zhǔn)普爾的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過(guò)債務(wù)人的信用等級(jí)確定一個(gè)違約概率，它并不明確地涉及轉(zhuǎn)移概率，而是根據(jù)莫頓的模型得出每個(gè)債務(wù)人的期望違約頻率，將違約概率作為公司的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)收益的波動(dòng)性和現(xiàn)時(shí)資產(chǎn)價(jià)值的一個(gè)函數(shù)。 ? 在 KMV 方法中，信用風(fēng)險(xiǎn)從根本上是由發(fā)行者的資產(chǎn)價(jià)值的變化驅(qū)動(dòng)的。 Z評(píng)分模型的不足 ? 第一，模型依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表的帳面數(shù)據(jù)，而忽視日益重要的各項(xiàng)資本市場(chǎng)指標(biāo)，這就必然削弱模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和及時(shí)性； ? 第二，由于模型缺乏對(duì)違約和違約風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)，理論基礎(chǔ)比較薄弱，從而難以令人信服； ? 第三，模型假設(shè)在解釋變量中存在著線性關(guān)系，而現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非線性的，因而也削弱了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確程度，使得違約模型不能精確地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)； ? 第四，模型無(wú)法計(jì)量企業(yè)的表外信貸風(fēng)險(xiǎn)，另外對(duì)某些特定行業(yè)的企業(yè)如公用事業(yè)企業(yè)、財(cái)務(wù)公司、新公司以及資源企業(yè)也不適用，因而它們的使用范圍受到較大限制。由這兩個(gè)模型所計(jì)算出的 Z值可以較為明確地反映借款人（企業(yè)或公司）在一定時(shí)期內(nèi)的信用狀況（違約或不違約、破產(chǎn)或不破產(chǎn)），因此，它可以作為借款人經(jīng)營(yíng)前景好壞的早期預(yù)警系統(tǒng)。 ? 但是實(shí)踐中， Z評(píng)分模型和 ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型都存在在明顯的不足。 ZETA模型公式 ZETA=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7 其中， a、 b、 c、 d、 e、 f、 g為七個(gè)變量的系數(shù)。 ? 如果 Z，借款人被劃入違約組 ? 如果 Z≥，則借款人被劃為非違約組 ? 當(dāng) Z，判斷失誤較大，稱該重疊區(qū)域?yàn)?未知區(qū) （ Zone of Ignorance）或稱 灰色區(qū)域 (gray area)。 ? 他根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的辨別分析技術(shù)，對(duì)銀行過(guò)去的貸款案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，選擇一部分最能夠反映借款人的財(cái)務(wù)狀況，對(duì)貸款質(zhì)量影響最大、最具預(yù)測(cè)或分析價(jià)值的比率，設(shè)計(jì)出一個(gè)能最大程度地區(qū)分貸款風(fēng)險(xiǎn)度的數(shù)學(xué)模型（也稱之為判斷函數(shù)），對(duì)貸款申請(qǐng)人進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)及資信評(píng)估。 ? 基本原理：主要是由調(diào)查者擬定調(diào)查表，按照既定程序，以函件的方式分別向?qū)＜医M成員征詢調(diào)查，專家組成員又以匿名的方式交流意見(jiàn)，經(jīng)過(guò)幾次的征詢和反饋，專家組成員的意見(jiàn)將會(huì)逐步趨于集中，最后獲得具有很高的準(zhǔn)確率的集體判斷結(jié)果。 ? 它是以古希臘城市德?tīng)柗疲?Delphi）命名。 二、信用評(píng)級(jí) ? 標(biāo)準(zhǔn)普爾評(píng)級(jí) AAA AA A BBB BB B CCC CC C D 低風(fēng)險(xiǎn) 高風(fēng)險(xiǎn) 我國(guó)企業(yè)信用評(píng)級(jí)（以工行為例） 信用評(píng)估人員對(duì)企業(yè)進(jìn)行深入調(diào)查，根據(jù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分，各項(xiàng)評(píng)分總和就是企業(yè)的總得分，再根據(jù)總得分的高低評(píng)定信用等級(jí)。 ? 專家制度在對(duì)借款人進(jìn)行信貸分析時(shí)，難以確定共同要遵循的標(biāo)準(zhǔn)，造成信貸評(píng)估的主觀性、隨意性和不一致性。 ? 專家制度加劇了銀行在貸款組合方面過(guò)度集中的問(wèn)題，使銀行面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)。 ? 這是因?yàn)閷＜抑贫人揽康氖蔷哂袑ｉT知識(shí)的信貸專家，而這些人員本身的素質(zhì)高低和經(jīng)驗(yàn)多少將會(huì)直接影響該項(xiàng)制度的實(shí)
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