信用衍生產(chǎn)品及風(fēng)險(xiǎn)管理概述-展示頁(yè)
2025-07-08 01:27本頁(yè)面
【正文】 Metrics模型CreditMetrics模型最突出的特點(diǎn)就在于它把人們對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)僅僅局限于違約情況的傳統(tǒng)思想，轉(zhuǎn)移到了包括信用等級(jí)變遷在內(nèi)的新情形，第一次將信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移、違約率、回收率、違約相關(guān)性納入了一個(gè)統(tǒng)一的框架，全面地考慮對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量。它將股票價(jià)值看作是建立在公司資產(chǎn)價(jià)值上的一個(gè)看漲期權(quán)，用公司股價(jià)的波動(dòng)率來(lái)估算公司資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率，主要通過(guò)計(jì)算預(yù)期違約頻率EDF(Expected Default Frequency)，即借款者在正常的市場(chǎng)條件下在計(jì)劃期內(nèi)違約的概率，來(lái)衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的大小。然而傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)衡量方法（主要包括專(zhuān)家法、信用評(píng)級(jí)法和信用評(píng)分法等），由于其主要依賴于評(píng)估者的專(zhuān)業(yè)技能、主觀判斷和對(duì)某些決定違約概率的關(guān)鍵因素的簡(jiǎn)單加權(quán)計(jì)算，難以對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)做出精確的測(cè)量，因此，近年來(lái)以KMV、CreditMetrics、CreditRisk＋及Credit Portfolio View為代表的信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理模型的開(kāi)發(fā)得到了理論界和實(shí)務(wù)界越來(lái)越高的重視。而且，融資的脫媒效應(yīng)，銀行間競(jìng)爭(zhēng)的加劇以及抵押品價(jià)值的下降都大大增加了銀行傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，使得信用風(fēng)險(xiǎn)再度引起普遍的關(guān)注，成為銀行內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)管理者和銀行監(jiān)管者共同面對(duì)的一個(gè)重要課題。 信用風(fēng)險(xiǎn)收益分布的特征參見(jiàn)：王瓊，(4)，14－16頁(yè)二、信用風(fēng)險(xiǎn)度量及管理模型的發(fā)展長(zhǎng)期以來(lái)，信用風(fēng)險(xiǎn)都是銀行業(yè)，乃至整個(gè)金融業(yè)最主要的風(fēng)險(xiǎn)形式。而且貸款的持有期限一般較長(zhǎng)，即使到期出現(xiàn)違約，其頻率也遠(yuǎn)比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的觀察數(shù)據(jù)少得多。同時(shí)，與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不同，信用風(fēng)險(xiǎn)的非系統(tǒng)性特征較為明顯，借款人的還款能力主要取決于與借款人相關(guān)的非系統(tǒng)性因素，如借款人的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)能力、還款意愿等。信息不對(duì)稱是信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要源泉。傳統(tǒng)意義上的信用風(fēng)險(xiǎn)是指借款人不能按期還本付息而給貸款人造成損失的風(fēng)險(xiǎn)。以期通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讓讀者對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)和信用衍生產(chǎn)品有個(gè)基本的了解。11 / 12信用衍生產(chǎn)品【學(xué)習(xí)目標(biāo)】 信用風(fēng)險(xiǎn)是金融市場(chǎng)上最為基本、最為古老，也是危害最大的一類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)，而信用衍生產(chǎn)品則是20世紀(jì)90年代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的最新發(fā)展。本章第一節(jié)全面介紹了現(xiàn)代意義上的信用風(fēng)險(xiǎn)的定義、特點(diǎn)、以及信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展和衍生工具信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量方法；第二節(jié)簡(jiǎn)要說(shuō)明了信用衍生產(chǎn)品的定義、發(fā)展和作用，并詳細(xì)介紹了五種信用衍生產(chǎn)品的基本原理。第一節(jié) 信用風(fēng)險(xiǎn)一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念與特點(diǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)（Credit Risk）是金融市場(chǎng)上最為基本、最為古老，也是危害最大的一類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)代意義上的信用風(fēng)險(xiǎn)則包括了由于交易對(duì)手直接違約或交易對(duì)手信用水平、履約能力的變化而使投資組合中資產(chǎn)價(jià)格下降進(jìn)而造成損失的風(fēng)險(xiǎn)。由于企業(yè)違約的小概率事件以及貸款收益和損失的不對(duì)稱性，造成了信用風(fēng)險(xiǎn)收益分布曲線向右側(cè)傾斜，并在左側(cè)出現(xiàn)肥尾現(xiàn)象（）。此外，由于貸款等信用產(chǎn)品缺乏二級(jí)交易市場(chǎng)，流動(dòng)性差，信用資料的全面性和時(shí)效性均不如市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)采取盯市法所獲得的數(shù)據(jù)。因此，觀察數(shù)據(jù)的匱乏就使得運(yùn)用VaR方法來(lái)衡量信用風(fēng)險(xiǎn)，以及對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)都相當(dāng)困難，嚴(yán)重阻礙了實(shí)證研究的發(fā)展。尤其是20世紀(jì)80年代中期以后，隨著金融自由化和金融全球化的發(fā)展，世界范圍內(nèi)的破產(chǎn)有了結(jié)構(gòu)性的增加，信用規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)程度都呈指數(shù)式增長(zhǎng)。同時(shí)，貸款出售和貸款證券化的使用，組合投資原理在風(fēng)險(xiǎn)管理中的實(shí)踐，以及衍生工具市場(chǎng)的顯著擴(kuò)張和各種信用衍生產(chǎn)品的出現(xiàn)，也對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量和控制提出了更高的要求。（一）KMV模型KMV模型以Black－Scholes的期權(quán)定價(jià)理論為依據(jù)，認(rèn)為公司的破產(chǎn)概率在很大程度上取決于公司資產(chǎn)價(jià)值與其負(fù)債大小的相對(duì)關(guān)系以及公司資產(chǎn)市價(jià)的波動(dòng)率，當(dāng)公司的市場(chǎng)價(jià)值下降到一定水平以下時(shí)公司就會(huì)對(duì)其債務(wù)違約。未來(lái)資產(chǎn)價(jià)值的概率密度函數(shù) 未來(lái)資產(chǎn)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差 資產(chǎn)凈預(yù)期增長(zhǎng)率 資產(chǎn)價(jià)值的均值市 場(chǎng)值 由于氣球式償款方式導(dǎo)致的償付要求的提高 從未來(lái)價(jià)值的均值 公司處于危機(jī)區(qū)域的 到違約點(diǎn)的距離 預(yù)期違約概率 概率密度曲線的形狀現(xiàn)在 一年后 時(shí)間 所需清償?shù)膫鶆?wù) KMV模型簡(jiǎn)圖資料來(lái)源：KMV corporation (1993)。它認(rèn)為企業(yè)信用等級(jí)的變化才是信用風(fēng)險(xiǎn)的直接來(lái)源，而違約僅僅是信用等級(jí)變遷的一個(gè)特例。不僅可以用于單一資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量，而且可以用于多種資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)狀況的計(jì)算，：風(fēng)險(xiǎn)暴露 信用VaR 相關(guān)性用戶資產(chǎn)組合信用評(píng)級(jí)優(yōu)先級(jí)別信用價(jià)差評(píng)級(jí)系列股價(jià)系列市場(chǎng)波動(dòng)性評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移概率違約時(shí)的挽回率債券現(xiàn)值重估模型（例如相關(guān)性）風(fēng)險(xiǎn)暴露的分布由于各個(gè)證券信用品質(zhì)的變遷而導(dǎo)致的組合價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差資產(chǎn)組合信用等級(jí)聯(lián)合變遷資產(chǎn)組合的信用VaR CreditMetrics分析框架資料來(lái)源： (1997), CreditMetrics Technical Document。詳見(jiàn)表1。模型中整個(gè)投資組合的市場(chǎng)價(jià)值的期望和標(biāo)準(zhǔn)差可以表示為：表19－1 BBB級(jí)貸款的VaR的計(jì)算(基準(zhǔn)點(diǎn)是貸款的均值)年末信用評(píng)級(jí)狀態(tài)的概率(%)新貸款價(jià)值加利息/億美元概率加權(quán)的價(jià)值/億美元價(jià)值偏離均值的差異/億美元概率加權(quán)差異的平方AAAAAABBBBB()B()CCC()違約()＝均值＝價(jià)值的方差σ＝標(biāo)準(zhǔn)差＝299萬(wàn)美元假設(shè)正態(tài)分布： 5%的VaR＝σ＝493萬(wàn)美元 1%的VaR＝σ＝697萬(wàn)美元假設(shè)實(shí)際的分布：5%的VaR＝實(shí)際分布的95%＝－＝1%的VaR＝實(shí)際分布的99%＝－＝
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