信用風險模型綜述及對我國借鑒

林　林　徐翔宇

摘要：近年來,全球化金融市場的波動性猛烈,不久前的美國次債危機更印證了商業(yè)銀行的風險管理是國際國內金融界應該予以強烈重視。自《新巴塞爾資本協(xié)議》于2006 年正式實施以來,商業(yè)銀行信用風險管理的手段和內容的中心發(fā)生了很大變化。本文介紹了傳統(tǒng)信用風險模型和現(xiàn)代四大著名的國際信用風險模型,分析了未來信用風險模型發(fā)展趨勢,以及模型在我國運用中存在的問題并提供了相關建議。

關鍵詞：信用風險模型；模型發(fā)展趨勢；模型在我國應用存在問題及建議

引言

近年來,隨著全球范圍內銀行破產現(xiàn)象的增加,信用風險已成為銀行所面臨的主要風險之一。對于信用風險,新巴塞爾協(xié)議要求銀行建立自己的基于內部評級的信用風險度量模型。因此,我們有必要了解傳統(tǒng)信用模型及其局限并對當前國際上流行的信用風險管理模型和技術方法作系統(tǒng)的研究和比較。目前,信用風險模型的研究在我國剛剛起步,并已有學者就模型本身及方法作了一些介紹和比較研究。希望本文能對我國商業(yè)銀行信用風險模型的建立提供借鑒與參考。

一、傳統(tǒng)信用風險的測度方法與局限性

信用風險的定義有多種,但其本質是借款人信用的變化給銀行等金融機構所帶來的損失. 按文獻［1］的定義,所謂信用風險,是指借款人或其他合約義務人信用質量的變化,致使其貸款或其他合約到期時不能償還本息,或者不能履行合約規(guī)定的義務而給銀行帶來的損失. 區(qū)分傳統(tǒng)和現(xiàn)代信用風險模型沒有一個嚴格的界限. 傳統(tǒng)信用風險模型主要有以下幾種：

1.1 專家制度、評級方法

專家制度主要用品格(Character)、資本(Capital)、償付能力(Capacity)、抵押品(Collateral)、經濟周期(Cycle Condition)等5C 因素對借款人進行判斷和權衡, 以此作為信貸決策的重要參考。但是, 這種方法定性的因素太多, 因此主要取決于信貸決策人員的經驗判斷, 主觀性很強, 實施的效果不穩(wěn)定, 無法給出企業(yè)違約率。

信用評級模型是在美國貨幣管理辦公室開發(fā)的評級系統(tǒng)基礎上拓展而來的。最早將貸款分為5級:正常貸款、關注貸款、次級貸款、可疑貸款、損失貸款。該方法是現(xiàn)今國際通行的風險管理技術和方法, 但該方法的缺點是違約率和信用級別的規(guī)定不能全部反映實際情況。Fadil在一項研究中發(fā)現(xiàn), 許多銀行都擴展了該評級方法, 開發(fā)出更為強大的內部信用評級系統(tǒng)如增加分類檔次等, 對高品質的貸款也規(guī)定了一定的損失準備提取比例。1998年, 中國人民銀行宣布在全國銀行業(yè)中開始改進貸款質量分類工作, 實施新的“ 五級貸款” 分類法, 但我國現(xiàn)行的評級體系未能與違約率掛鉤, 因此評級結果依然是完全依賴信貸員的主觀判斷。

1.2 判別分析(DA)

信用風險評估中, DA 方法首先對已知違約、非違約(或多個等級)類企業(yè)進行分類并形成若干個主體, 由這多個主體的特征找出一個或多個判別函數(shù)(或準則)用于判別任意已觀察的向量應判屬哪一主體。Altman 于1968 年提出了著名的Z 評分模型, 該模型主要是根據數(shù)理統(tǒng)計中的辨別分析技術, 選取最能反映借款人的財務狀況, 對貸款質量影響最大, 最具預測和分析價值的比率, 設計出一個能最大程度地區(qū)分貸款風險度的數(shù)學模型, 對貸款申請者進行信用分析和評估。

1.3 Logit 模型

為了克服線性判別函數(shù)統(tǒng)計假設過于苛刻的不足, 開始采用Logit 模型以及非參數(shù)統(tǒng)計等方法來建立違約判別函數(shù)。Logit 是采用一系列財務比率變量來分析公司破產或違約的概率, 然后根據銀行、投資者的風險偏好程度設定風險警界線, 以此對分析對象進行風險定位和決策。企業(yè)財務狀況的評價可以看作是基于一系列獨立變量基礎上的分類問題, 企業(yè)財務狀況的好壞與財務指標是非線性的, 財務指標可能是高度相關的, 并且并不服從正態(tài)分布,而采用Logit 方法對預測企業(yè)破產盡管有所改進, 但仍不夠理想。

二、現(xiàn)代信用風險管理模型概述

國際上信用風險管理實踐中應用最為廣泛主要有KMV、Credit2Met rics、CreditRisk + 、Credit Portfolio View 四個模型。

2.1Credit Metrics 模型

CreditMetrics ( 信用計量) 模型是由J?P?摩根及美洲銀行、KMV 公司、瑞士聯(lián)合銀行等金融機構于1997 年開發(fā)出的模型,運用VAR 框架, 用于對諸如貸款和私募債券等非交易資產進行估價和風險計算。該模型認為信用風險取決于債務人的信用狀況, 信用工具( 包括債券和貸款等) 的市場價值取決于債務發(fā)行企業(yè)的信用等級。通過借款人的信用評級、評級轉移矩陣、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差計算出貸款的市場價值及其波動性, 得出個別貸款和貸款組合的VAR 值。

Credit Metrics 模型的主要缺點如下: ①所有的預測和計算都以信用等級轉移概率、違約概率為基礎, 這兩個歷史統(tǒng)計數(shù)據庫的可能性引起了許多專家的質疑。②只要處在同一等級, 所有企業(yè)的違約率是一樣的。③實際違約率等于歷史平均違約率。④信用等級等同于信貸質量, 信用等級與違約率是同義詞, 對擔保因素考慮不夠。⑤信用等級的變化是獨立的。這一假設很值得懷疑, 因為貸后的等級變化具有關聯(lián)性, 在同一行業(yè)、同一地區(qū)的企業(yè), 關聯(lián)性大一些。在經濟蕭條時期, 貸款的信用價值變小、信用等級變低, 不同貸款的變化方向一致。

2.2KMV模型

KMV 模型是由KMV 公司( 現(xiàn)已被穆迪公司收購) 開發(fā)的一種違約預測模型。估計借款企業(yè)違約概率的方法。KMV 模型將股權視為企業(yè)資產的看漲期權, 以股票的市場數(shù)據為基礎, 利用默頓的期權定價理論, 估計企業(yè)資產的當前市值和波動率, 再根據公司的負債計算出公司的違約點( 為企業(yè)1 年以下短期債務的價值加上未清償長期債務賬面價值的一半) , 然后計算借款人的違約距離( 即企業(yè)距離違約點的標準差數(shù)) , 最后根據企業(yè)的違約距離與預期違約率( EDF) 之間的對應關系, 求出企業(yè)的預期違約率。

巴塞爾銀行監(jiān)管委員會在2004 年通過的《巴塞爾新資本協(xié)議》中提倡使用內部評級法管理信用風險,并推薦使用KMV 模型進行內部評級,

可見KMV 模型已經在國外得到了廣泛的認可和使用。但該模型仍存在一定局限性:正態(tài)分布的假定可能不大符合現(xiàn)實; 違約距離與預期違約率之間的關系映射方法還沒有得以充分論證;對非上市公司評估則存在困難, 即在使用范圍上受到一定的限制; 未對長期債務結構進行區(qū)別。

2.3 CreditRisk+ 模型

CreditRisk+ 模型是蘇黎世信貸銀行金融產品開發(fā)部于1996年開發(fā)的信用風險管理系統(tǒng), 它應用保險經濟學中的保險精算方法來計算債券或貸款組合的損失分布。該模型只考慮違約風險, 不考慮評級下調風險, 違約風險與債務人的資本結構無關, 違約事件純粹是一個統(tǒng)計現(xiàn)象, 在此模型中, 違約概率不再是離散的, 而被模型化為具有一定概率分布的連續(xù)變量。每一筆貸款被視作小概率違約事件, 并且每筆貸款的違約概率都獨立于其他貸款, 這樣, 貸款組合違約概率的分布接近泊松分布。該模型考慮違約概率的不確定性和損失大小的不確定性, 并將損失的嚴重性和貸款的風險暴露數(shù)量劃分頻段, 計量違約概率和損失大小可以得出不同頻段損失的分布, 對所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。

2.4麥肯錫CPV信貸組合觀察模型

同CreditMetrics 一樣, CPV 模型不僅關注違約風險, 也關注聯(lián)合的條件違約概率分布以及評級轉移概率分布。由于系統(tǒng)性信用風險跟從信貸周期, 而信貸周期又跟從經濟周期, 從信貸組合的角度看, 經濟狀態(tài)是決定信用風險的共同因素。在CreditMetrics的基礎上, CPV 模型對周期性因素進行了處理, 將評級轉移矩陣與經濟增長率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經濟變量之間的關系模型化, 并通過蒙特卡羅模擬技術模擬周期性因素的“沖擊”來測定評級轉移概率的變化。麥肯錫模型可以看成是對CreditMetrics 的補充, 它克服了CreditMetrics 中不同時期的評級轉移矩陣固定不變的缺點。

三、信用風險管理的發(fā)展趨勢

總的來說, 現(xiàn)代信用風險管理呈現(xiàn)出如下幾個發(fā)展趨勢。

3.1信用風險管理由靜態(tài)向動態(tài)發(fā)展

傳統(tǒng)的信用風險管理長期以來都表現(xiàn)為一種靜態(tài)管理。這主要是因為信用風險的計量技術在相當長的時間里都沒有得到發(fā)展, 銀行對信貸資產的估值通常采用歷史成本法, 信貸資產只有到違約實際發(fā)生時才計為損失,而在違約發(fā)生前借款人的還款能力的變化而造成信用風險程度的變化難以得到反映, 銀行因而難以根據實際信用風險的程度變化而進行動態(tài)的管理。在現(xiàn)代信用風險管理中, 這一狀況得到了很大的改進。首先, 信用風險計量模型的發(fā)展使得組合管理者可以每天根據市場和交易對手的信用狀況動態(tài)地衡量信用風險的水平, 盯市的方法也已經被引入到信用產品的估價和信用風險的衡量。其次, 信用衍生產品市場的發(fā)展使得組合管理者擁有了更加靈活、有效地管理信用風險的工具, 其信用風險承擔水平可以根據其風險偏好, 通過信用衍生產品的交易進行動態(tài)的調整。

3.2 信用風險管理方法從定性走向定量

傳統(tǒng)的信用風險管理手段主要包括分散投資、防止授信集中化、加強對借款人的信用審查和動態(tài)監(jiān)控, 要求提供抵押或擔保的信用強化措施等。盡管這些傳統(tǒng)的信用風險管理方法經過多年的發(fā)展已相當完善和成熟,有些甚至已經制度化, 成為金融機構風險內控體制的重要組成部分, 但是, 這些傳統(tǒng)的信用風險管理方法主要都是基于定性分析。

3.3信用評級機構在信用風險管理中發(fā)揮越來越重要作用

獨立的信用評級機構在信用風險管理中的重要作用是信用風險管理的又一突出特點。由于相對于市場風險而言, 信息不對稱導致的道德風險是信用風險產生的重要原因之一, 對企業(yè)信用狀況及時、全面的了解是投資者防范信用風險的基本前提。獨立的信用評級機構的建立和有效運作是保護投資者利益、提高信息收集與分析的規(guī)模效益的制度保障。在發(fā)達國家, 信用評級機構已經存在了很長時間, 現(xiàn)代信用風險管理對信用評級的依賴更加明顯。如信用風險管理模型都直接依賴于企業(yè)被評定的信用等級及其變化。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會發(fā)布的《新資本協(xié)議》中加強了信用評級在金融監(jiān)管中的作用。

四、信用風險模型在我國應用中存在的問題及建議

雖然以上各種模型具有很多優(yōu)點, 并在國外銀行業(yè)中得到較好應用, 但用這些模型來進行信用風險管理對我國銀行等金融機構來說是一個巨大挑戰(zhàn):

1.數(shù)據缺乏。由于信用制度不健全、信用體系尚未建立, 所以有關公司歷史違約數(shù)據和規(guī)范債券評級統(tǒng)計數(shù)據嚴重缺乏, 很難把違約距離轉化成實際違約率。同時, 利率尚未市場化等為轉移矩陣的建立以及信用價差的確定造成了困難。

2.一些參數(shù)的穩(wěn)定性假設問題。由于我國現(xiàn)階段相關機制不健全, 資產收益的相關度不穩(wěn)定, 使得信用計量模型對資產組合的分析難以恰當反映組合風險的未來狀況, 使得模型對未來風險的預測能力有較大的影響。

3.肥尾問題。如果沒有對資產收益的正態(tài)性假定, 那么構造理論上的KMV 模型非常困難。但直接觀察市場可以看出, 我國證券市場股價不僅波動幅度大, 而且極端值出現(xiàn)的概率并不算小, 因此資產收益的非正態(tài)性問題也即肥尾問題應該受到重視。由以上分析可知, 目前各種模型在我國的應用缺乏必要的條件, 總體環(huán)境還不成熟, 但我們也必須看到該理論技術所體現(xiàn)的現(xiàn)代金融市場條件下基本的信用風險管理思想和理念是值得學習和借鑒的。針對我國存在的問題, 提出以下建議:

(1) 盡快建立企業(yè)違約數(shù)據庫, 為銀行直接的信貸決策提供參考, 同時也為科學量化的信用風險管理建立基礎。

(2) 普及和發(fā)展信用管理中介服務行業(yè), 進一步完善信用評級制度, 這是信用風險管理的必要前提。

(3) 積極發(fā)展和完善證券市場, 提高市場信息的透明度以及信息效率, 以平抑證券市場的過度投機,削減異常波動性, 從而為銀行信用風險管理提供良好的金融環(huán)境。

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（作者單位：東北大學工商管理學院 上海交通大學信息學院）