現(xiàn)代信用風(fēng)險管理模型的比較分析

方金兵　張　兵　劉榮茂

摘 要：文章對目前國際銀行業(yè)信用風(fēng)險管理中應(yīng)用得最為廣泛的四個模型——CreditMetrics模型、Cred it Risk+模型、KMV模型和CPV模型進(jìn)行了介紹，分別從八個方面進(jìn)行了分析比較，并進(jìn)一步探討了這四個模型在我國商業(yè)銀行應(yīng)用的可行性，以期為我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險量化管理體系的構(gòu)建提供借鑒與參考。

關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險 模型比較 商業(yè)銀行管理

中圖分類號：F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2009）01-016-02

在20世紀(jì)80年代初期，受世界性的債務(wù)危機(jī)的影響，國際銀行業(yè)普遍開始關(guān)注信用風(fēng)險的量化管理工作。90年代以后，歐美各大銀行不再滿足于過去的“手工作坊”式的一般信用風(fēng)險管理，開始積極開發(fā)更為有效的信用風(fēng)險管理模型來計量信用風(fēng)險。目前比較流行的四個高級信用風(fēng)險模型為：J.P.Morgan的CreditMetrics模型、CSFP的CreditRisk+模型、KMV公司的KMV模型和麥肯錫公司的CPV模型。由于這些模型融合了眾多學(xué)科的思想，所以被稱為現(xiàn)代信用風(fēng)險管理模型。

一、現(xiàn)代信用風(fēng)險模型簡介

l.CreditMetrics模型。信用度量模型已經(jīng)成為信用風(fēng)險計量領(lǐng)域最為主流的方法之一。模型的核心思想是組合價值的變化不僅受到資產(chǎn)違約的影響，而且資產(chǎn)等級的變化也對其價值產(chǎn)生影響。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處在于，它第一次將信用等級的轉(zhuǎn)移、違約率、回收率和違約相關(guān)性納入了一個統(tǒng)一的框架。模型的缺陷在于構(gòu)成模型的一系列假設(shè)。首先，該模型假設(shè)等級遷移概率服從穩(wěn)定的Markov過程，有悖于實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)。其次，該模型假設(shè)同一信用評級內(nèi)所有的債務(wù)人都有著相同的評級轉(zhuǎn)移概率，而KMV的研究認(rèn)為，這條假設(shè)并不成立。再次，用來重估債券價值的無風(fēng)險概率是決定性的，這將導(dǎo)致其對市場風(fēng)險以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化不敏感。最后，模型用股票相關(guān)性來代替資產(chǎn)相關(guān)性。而所有這些都會影響到估值的結(jié)果。

2．CreditRisk+模型。信用風(fēng)險附加法是瑞士波士頓第一銀行產(chǎn)品部(CSFP)在1997年開發(fā)的。該模型是一種違約模型，只考慮債務(wù)人對債券或貸款是否違約，而不考慮評級下調(diào)風(fēng)險，并假定這種違約服從泊松分布，與公司的資本結(jié)構(gòu)無關(guān)。模型的優(yōu)點(diǎn)在于，只要求有限的輸入數(shù)據(jù)即可計算貸款損失。模型的缺陷在于，一是模型對于單個債務(wù)人違約率的設(shè)定似乎是任意的，而它們卻是模型的基本輸入因子。二是債務(wù)人沒有被賦予相應(yīng)的信用等級，其違約概率不取決于其風(fēng)險特征，并假定每筆貸款的信用風(fēng)險暴露在計算期間內(nèi)固定不變，而這與實(shí)際不符。三是模型沒有考慮市場風(fēng)險。

3.KMV模型。1993年，KMV公司開發(fā)并公布了KMV模型。KMV模型以計算預(yù)期違約概率(ExpectedDefaultFrequency,簡稱EDF)而見長。KMV模型的優(yōu)點(diǎn)在于，一是該模型所得到的EDF是前向預(yù)期的。其次，模型對債務(wù)人信用質(zhì)量的變化更加敏感。KMV模型面臨的最大批評是關(guān)于公司資本結(jié)構(gòu)的假設(shè)過于簡單。其次，該模型假設(shè)公司的資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布。再次，模型的使用范圍也有一定的局限性。最后，模型不能夠?qū)鶆?wù)的不同類型進(jìn)行區(qū)分，使得模型輸出變量的計算結(jié)果不準(zhǔn)確。

4.CreditPortfolioView模型。信用組合觀點(diǎn)模型(CPV模型)是麥肯錫咨詢公司于1997年開發(fā)。該模型實(shí)質(zhì)上是通過對宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動的態(tài)勢分析和信用周期的評價進(jìn)而來評價信用風(fēng)險。模型的優(yōu)點(diǎn)是它給出了具體的損失分布，能適用于單個債務(wù)人和一組債務(wù)人，能夠刻畫因國家風(fēng)險而帶來的損失。其缺點(diǎn)在于，模型的應(yīng)用需要國家和行業(yè)大量的長期數(shù)據(jù)，如果模型中包含的行業(yè)越多，關(guān)于違約事件的信息就會變得越少，模型的應(yīng)用會受到限制。

二、現(xiàn)代信用風(fēng)險模型的比較研究

事實(shí)上，這些模型之間的實(shí)質(zhì)差異并非像表述形式的差別那么大。它們具有基本相同的信用風(fēng)險構(gòu)成因素，例如違約概率、信用風(fēng)險暴露等。簡單比較如下：

1.對信用風(fēng)險的界定。CreditRisk+主要考慮違約和非違約兩種情況，即違約模式(Default Mode，簡稱DM)；而CreditMetrics和KMV則采用盯住市場模式(MarkToMarket，簡稱MTM)，除了考慮違約與不違約以外，還要考慮到信用等級的升降或轉(zhuǎn)移；而CPV則采用MTM模式或DM模式。

2.信用風(fēng)險驅(qū)動因素。在KMV與CreditMetrics中，公司資產(chǎn)的價值及其波動是違約風(fēng)險的關(guān)鍵性驅(qū)動因素，CreditRisk+中的信用風(fēng)險驅(qū)動因素是違約率及其波動，CPV的信用風(fēng)險驅(qū)動因素則是一些宏觀因素。然而，如果從多因素的角度來考慮，這四種模型都可以看作有著類似的根源。

3.信用事件的波動性。在CreditMetrics中，違約概率被認(rèn)為是相對穩(wěn)定的，在其他三個模型中違約概率均被認(rèn)為是變動的，只不過服從不同的概率分布。

4.信用事件的相關(guān)性。各模型具有不同的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，KMV模型和CreditMetrics模型是多變量正態(tài)；CreditRisk+模型是獨(dú)立假定或與預(yù)期違約率的相關(guān)性，CPV模型則是因素負(fù)載。

5.回收率。在CreditRisk+模型中貸款回收率被看作是固定的，而在其他模型中貸款違約后的回收率被認(rèn)為是隨機(jī)的。

6.信用質(zhì)量的變化方式。一種是離散估值模型，即信用質(zhì)量按離散的信用等級變化進(jìn)行刻畫，如CreditMetrics和CreditRisk+模型；而KMV模型是種連續(xù)估價模型，即信用質(zhì)量是通過違約概率或違約概率密度函數(shù)按連續(xù)的方式進(jìn)行刻畫；而CPV模型則可按這兩種方式進(jìn)行描述。

7.模型的數(shù)學(xué)方法。CreditMetrics對單項(xiàng)貸款的信用VAR的計算通過解析方法實(shí)現(xiàn)，但對大規(guī)模的貸款組合則往往通過蒙特卡羅模擬技術(shù)來求解；CPV也采用類似的模擬技術(shù)結(jié)構(gòu)，CreditRisk+模型由于有著較少的輸入變量以及嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推理過程，因此，可以生成組合損失的顯式解；KMV模型也可以獲得損失函數(shù)的邏輯分析解。

8.適用的分析對象。CreditMetrics和KMV模型適用于對公司和大私人客戶的信用風(fēng)險度量；CreditRisk+模型適用于銀行對零售客戶的信用風(fēng)險度量；而CPV模型則適用于對宏觀經(jīng)濟(jì)因素變化敏感的投機(jī)債務(wù)人的信用風(fēng)險度量。

三、現(xiàn)代信用風(fēng)險模型在我國商業(yè)銀行的應(yīng)用

我國商業(yè)銀行體系一直以來都面臨著不良資產(chǎn)問題的困擾。而國有銀行信用風(fēng)險更是過度集中，這已對整個金融系統(tǒng)的穩(wěn)定和國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅。

1.我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險防范的現(xiàn)狀。目前我國商業(yè)銀行主要是使用專家分析和計算貸款風(fēng)險度的方法進(jìn)行信用風(fēng)險計量。專家分析法是種定性分析，只能從總體上提供一個大致的結(jié)論，即信用風(fēng)險是大還是小，而不能進(jìn)行具體量化的分析，有著很大的主觀性和隨意性。貸款風(fēng)險度是指通過對貸款的分析，對相關(guān)因素給予不同的風(fēng)險權(quán)數(shù)，進(jìn)而確定各類貸款風(fēng)險含量的方法。而這種方法存在許多缺陷。因此，現(xiàn)行的專家分析法和貸款風(fēng)險度方法已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代銀行要求全面和動態(tài)風(fēng)險管理的需要。

2.現(xiàn)代信用風(fēng)險模型在我國商業(yè)銀行應(yīng)用的可行性。⑴CreditMetrics模型依賴于銀行的內(nèi)部評級系統(tǒng)或者著名外部評級機(jī)構(gòu)的評級結(jié)果。而我國的信用評級制度不健全，銀行內(nèi)部的評級體制仍然處于初步發(fā)展階段，外部的評級機(jī)構(gòu)的信用評級也是近幾年才開始，還沒有形成一個長期的企業(yè)評級數(shù)據(jù)庫。即，目前CreditMetrics模型的直接應(yīng)用仍然存在一定的困難。⑵貸款獨(dú)立性是CreditRisk+模型的重要假設(shè)前提，而我國國有商業(yè)銀行貸款之間的相關(guān)性較大，這嚴(yán)重影響了該模型的直接應(yīng)用。⑶KMV模型需要有效的股市數(shù)據(jù)，而我國的股市是個“弱式有效”的市場，股價并不能正確反映上市公司的經(jīng)營狀況和未來的發(fā)展?jié)摿?。而且，我國的股市大體上還是一個政策市，股價的變化受政策的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于企業(yè)自身的基本情況。在這種不成熟的股票市場上，Black-Scholes期權(quán)定價公式的前提假設(shè)條件根本就不具備，因此，KMV模型的應(yīng)用受限。⑷在CPV模型中，宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選擇、個數(shù)、變量的經(jīng)濟(jì)涵義以及它們與信用級別轉(zhuǎn)移的具體函數(shù)關(guān)系都難以確定和檢驗(yàn)，并且這種關(guān)系也缺乏穩(wěn)定性。因此，CPV模型在中國應(yīng)用的可能性較小。另外，現(xiàn)代信用風(fēng)險管理模型在我國的直接應(yīng)用還存在其余一些操作性困難。如：銀行信用數(shù)據(jù)樣本較少、債券市場尚不發(fā)達(dá)、金融市場上嚴(yán)重的“肥尾”現(xiàn)象。

3.現(xiàn)代信用風(fēng)險模型對我國商業(yè)銀行的啟示。⑴普及和發(fā)展信用管理中介服務(wù)行業(yè)，進(jìn)一步完善信用評級制度?？梢哉f，在信用風(fēng)險計量的過程中，客觀公正的企業(yè)信用評級數(shù)據(jù)是完成信用計量的關(guān)鍵。我國應(yīng)健全有關(guān)法制，整頓資信評估市場，構(gòu)建統(tǒng)一合理的評估體系，培育若干家大型的信用評級機(jī)構(gòu)，定期提供信用等級數(shù)據(jù)以及信用等級轉(zhuǎn)移矩陣的服務(wù)。⑵盡快建立企業(yè)違約數(shù)據(jù)庫，為銀行的直接信貸決策提供參考。首先，完善信息披露制度，加強(qiáng)市場監(jiān)管，強(qiáng)化市場約束能力。巴塞爾新資本協(xié)議中的第三個支柱——市場紀(jì)律中也要求建立銀行信息披露制度。其次，加強(qiáng)會計和審計工作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，盡量杜絕尋租行為和道德風(fēng)險現(xiàn)象的出現(xiàn)。最后，金融機(jī)構(gòu)可以自己開發(fā)和建立數(shù)據(jù)庫。目前各大商業(yè)銀行和政策性銀行大都有自己的信息系統(tǒng)，中國人民銀行也開發(fā)了信貸登記咨詢系統(tǒng)。在下一步的工作中要注意實(shí)現(xiàn)信息共享，利用先進(jìn)、科學(xué)的信息管理方法和技術(shù)，以保證數(shù)據(jù)的安全和提高數(shù)據(jù)利用的效率。⑶加快金融市場化的進(jìn)程，為信用風(fēng)險計量模型的建立提供良好的外部環(huán)境。要積極發(fā)展和完善債券市場，提高市場信息的透明度以及信息效率。我們要為金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造一個良好的外部制度環(huán)境，同時建立起良好的金融市場體系和運(yùn)作機(jī)制，為信用風(fēng)險管理提供一個有效的市場環(huán)境。只有擁有良好的外部環(huán)境，信用風(fēng)險計量模型才能得以在我國商業(yè)銀行中順利建立和有效運(yùn)行。

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（作者單位：南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 江蘇南京 210000）（責(zé)編：呂尚）