信用風(fēng)險(xiǎn)管理ppt課件(2)-在線瀏覽
2025-02-26 12:13本頁(yè)面
【正文】 模型 （一） Z評(píng)分模型 ? 1968年，美國(guó)紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院教授愛(ài)德華 .阿爾特曼提出 Z評(píng)分模型。 阿爾特曼建立的分辨函數(shù)為： Z=（ X1） +（ X2）+（ X3） +（ X4） +（ X5） ? Z=（ X1） +（ X2） +（ X3） +（ X4） +（ X5） ? 其中： ? X1：流動(dòng)資本 /總資產(chǎn) ? X2：留存收益 /總資產(chǎn) ? X3：息前、稅前收益 /總資產(chǎn) ? X4：股權(quán)市值 /總負(fù)債帳面值 ? X5：銷售收入 /總資產(chǎn) ? 阿爾特曼經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算最后確定了借款人違約的臨界值： Z0=。 ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型 ? 1977年，阿爾特曼等人在 Z評(píng)分模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行修正和完善，提出了 ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型。 X1：資產(chǎn)收益率 X2：收益穩(wěn)定性指數(shù) X3：債務(wù)償付能力指標(biāo) X4：累計(jì)盈利能力指標(biāo) X5：流動(dòng)性指標(biāo) X6：資本化程度指標(biāo) X7：規(guī)模指標(biāo) ? ZETA模型臨界值的計(jì)算公式： ? q1：預(yù)先估計(jì)的破產(chǎn)概率 ? q2：預(yù)先估計(jì)的非破產(chǎn)概率 ? c1： Ⅰ 類型錯(cuò)誤的成本（接受差信貸引起的損失） ? c2： Ⅱ 類型錯(cuò)誤的成本（拒絕好信貸引起的損失） ? ZETA模型與 Z評(píng)分模型相比，穩(wěn)定性、精確性方面都有了很大改進(jìn)。 ? 只重視財(cái)務(wù)報(bào)表上的數(shù)據(jù)，忽視各項(xiàng)資本市場(chǎng)指標(biāo) ? 缺乏對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的分析 ? 模型中變量的線性關(guān)系與現(xiàn)實(shí)中的非線性關(guān)系不符 ? 無(wú)法估計(jì)表外業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險(xiǎn) Z評(píng)分模型的優(yōu)點(diǎn) ? Z評(píng)分模型為一種以會(huì)計(jì)資料為基礎(chǔ)的多變量信用評(píng)分模型。 ? 由于 Z評(píng)分模型和模型具有較強(qiáng)的操作性、適應(yīng)性以及較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，所以它們一經(jīng)推出便在許多國(guó)家和地區(qū)得到推廣和使用并取得顯著效果，成為當(dāng)代預(yù)測(cè)企業(yè)違約或破產(chǎn)的核心分析方法之一。 （二） KMV公司的 KMV模型 ? KMV 是基于這樣的出發(fā)點(diǎn)：當(dāng)公司的市場(chǎng)價(jià)值下降至一定水平以下，公司就會(huì)對(duì)其債務(wù)違約。因此，在給定公司的現(xiàn)時(shí)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的情況下，一旦確定出資產(chǎn)價(jià)值的隨機(jī)過(guò)程，便可得到任一時(shí)間單位（如 1 年、 2 年等）的實(shí)際違約概率。 ? 在 KMV 中，轉(zhuǎn)移概率已包含在 EDF （預(yù)期違約頻率）中，實(shí)際上， EDF 的每個(gè)值都與一個(gè)利差曲線和一個(gè)暗含的信用等級(jí)相聯(lián)系。 ? KMV 最適用于公開(kāi)上市公司，它們的股票價(jià)格和財(cái)務(wù)報(bào)表的信息便于轉(zhuǎn)化為一個(gè)暗含的違約風(fēng)險(xiǎn)。因而， Credit Risk+被認(rèn)為是一種 “ 違約率模型 ” 的代表。 ? 它假定： ? 1）對(duì)于一筆貸款，在給定期間內(nèi)的違約概率，比如 1 個(gè)月，與其他任何月份的違約概率相同； ? 2）對(duì)于大量的債務(wù)人，任何特定債務(wù)人的違約概率很小，且在某一特定時(shí)期內(nèi)的違約數(shù)與任何其他時(shí)期內(nèi)的違約數(shù)相互獨(dú)立。它對(duì)貸款和債券在給定的時(shí)間單位內(nèi)（通常為一年）的未來(lái)價(jià)值變化分布進(jìn)行估計(jì)，并通過(guò)在險(xiǎn)價(jià)值（ Value at Risk ,VAR）來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)。 ? 在 Credit Metrics 中，價(jià)值變化與債務(wù)人信用質(zhì)量的最終轉(zhuǎn)移相聯(lián)系，這種轉(zhuǎn)移既包括升級(jí)也包括降級(jí)和違約。 （五） CPV（ Credit Portfolio View）模型 ? Credit Portfolio View 是一個(gè)多因子模型，它根據(jù)諸如失業(yè)率、 GDP 增長(zhǎng)率、長(zhǎng)期利率水平、匯率、政府支出以及總儲(chǔ)蓄率等宏觀因素，對(duì)每個(gè)國(guó)家不同行業(yè)中就不同等級(jí)的違約和轉(zhuǎn)移概率的聯(lián)合條件分布進(jìn)行模擬。當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況惡化時(shí)，降級(jí)和違約增加；反之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況好轉(zhuǎn)時(shí)，降級(jí)和違約減少。與 Credit Metrics 類似， Credit Portfolio View 也用于說(shuō)明違約和等級(jí)降級(jí)帶來(lái)的損失，且同樣將等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣作為它的模型基礎(chǔ)，但它不是運(yùn)用股票數(shù)據(jù)近似違約相關(guān)性，而是根據(jù)當(dāng)前的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)對(duì)原始轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行 “ 調(diào)整 ” ，因而違約概率不是常數(shù)而是變動(dòng)的，這一點(diǎn)則與 Credit Risk+模型類似。 ? Credit Metrics 方法是基于信用轉(zhuǎn)移分析，它對(duì)任一債券或貸款組合的價(jià)值建立了完全分布模型，并且其價(jià)值的變化只與信用轉(zhuǎn)移有關(guān)，它通過(guò)在險(xiǎn)價(jià)值來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)，而這一在險(xiǎn)價(jià)值即是在指定置信水平下這一分布的百分位數(shù)。 ? Credit Risk+僅針對(duì)于違約，它假定單個(gè)或貸款的違約服從泊松分布，在這一分布并不是明確地建立信用轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的模型，而是對(duì)隨機(jī)違約率進(jìn)行解釋。 ? 債務(wù)重組的方式有四種： （ 1）以資產(chǎn)清償債務(wù)（包括以現(xiàn)金資產(chǎn)抵債和以非現(xiàn)金資產(chǎn)抵債）； （ 2）將債務(wù)轉(zhuǎn)為資本 （ 3）修改其他債務(wù)條件 （ 4）以上三種方式的組合 債務(wù)重組的背景、目的和原因 ? 公司利用自有資金籌建的造紙項(xiàng)目一直不能動(dòng)工
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