2013銀行從業(yè)資格考試風(fēng)險管理重難點：信用風(fēng)險計量

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　　一、客戶信用評級

　　概念：商業(yè)銀行對客戶償債能力和償債意愿的計量和評價，反映客戶違約風(fēng)險的大小。客戶評級的評價主體是商業(yè)銀行，評價目標是客戶違約風(fēng)險，評價結(jié)果是信用等級和違約概率(PD)。

　　符合巴塞爾新資本協(xié)議要求的客戶評級必須具有兩大功能：

　　一是能夠有效區(qū)分違約客戶，即不同信用等級的客戶違約風(fēng)險隨信用等級的下降而呈加速上升的趨勢;

　　二是能夠準確量化客戶違約風(fēng)險，即能夠估計各信用等級的違約概率，并將估計的違約概率與實際違約頻率的誤差控制在一定范圍內(nèi)。

　　(1)違約：

　　定義：根據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議的定義，當(dāng)下列一項或多項事件發(fā)生時，債務(wù)人即被視為違約：

　　債務(wù)人對于商業(yè)銀行的實質(zhì)性信貸債務(wù)逾期 90 天以上。若債務(wù)超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額，各項透支將被視為逾期。

　　商業(yè)銀行認定，除非采取變現(xiàn)抵質(zhì)押品等追索措施，債務(wù)人可能無法全額償還對商業(yè)銀行的債務(wù)。

　　如果某債務(wù)人被認定為違約，銀行應(yīng)對債務(wù)人所有關(guān)聯(lián)債務(wù)人的評級進行檢查，評估其償還債務(wù)的能力。是否對關(guān)聯(lián)債務(wù)人實行交叉違約認定，取決于關(guān)聯(lián)債務(wù)人在經(jīng)濟上的相互依賴和一體化程度。

　　銀行內(nèi)部評級政策應(yīng)明確對企業(yè)集團的評級方法，并確保一致的實施：如果內(nèi)部評級基于整個企業(yè)集團，并依據(jù)企業(yè)集團評級進行授信，集團內(nèi)任一債務(wù)人違約應(yīng)被視為集團內(nèi)所有債務(wù)人違約的觸發(fā)條件。如果內(nèi)部評級基于單個企業(yè)而不是企業(yè)集團，集團內(nèi)任一企業(yè)不必然導(dǎo)致其他債務(wù)人違約，銀行應(yīng)及時審查該企業(yè)的關(guān)聯(lián)債務(wù)人的評級，據(jù)此決定是否調(diào)整其評級。

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　　(2)違約概率

　　定義：借款人在未來一定時期內(nèi)發(fā)生違約的可能性。在巴塞爾新資本協(xié)議中，違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評級 1 年期違約概率與 0.03 %中的較高者，巴塞爾委員會設(shè)定0.03 %的下限是為了給風(fēng)險權(quán)重設(shè)定下限，也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗小概率事件時所面臨的困難。計算違約概率的 1 年期限與財務(wù)報表周期以及內(nèi)部評級的最短時間完全一致，使監(jiān)管當(dāng)局在推行內(nèi)部評級法時保持更高的一致性，而基于貸款期限就無法做到這一點。違約概率是實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行需要準確估計的重要風(fēng)險要素，無論商業(yè)銀行是采用內(nèi)部評級法初級法還是內(nèi)部評級法高級法，都必須按照監(jiān)管要求估計違約概率。

　　違約概率的估計包括兩個層面：一是單一借款人的違約概率;二是某一信用等級所有借款人的違約概率。巴塞爾新資本協(xié)議要求實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行估計其各信用等級借款人所對應(yīng)的違約概率，常用方法有內(nèi)部違約經(jīng)驗、映射外部數(shù)據(jù)和統(tǒng)計違約模型等與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一致的技術(shù)估計平均違約概率。

　　內(nèi)部違約經(jīng)驗。銀行可使用內(nèi)部違約經(jīng)驗估計違約概率，前提是證明估計的違約概率反映了授信標準以及生成數(shù)據(jù)的評級體系和當(dāng)前評級體系的差異。在數(shù)據(jù)有限或授信標準、評級體系發(fā)生變化的情況下，銀行應(yīng)留出保守的、較大的調(diào)整余地。如果采用多家銀行匯集的數(shù)據(jù)，需證明風(fēng)險暴露池中其他銀行的內(nèi)部評級體系和標準能夠與本行比較。

　　映射外部數(shù)據(jù)。銀行可將內(nèi)部評級映射到外部信用評級機構(gòu)或類似機構(gòu)的評級，將外部評級的違約概率作為內(nèi)部評級的違約概率。評級映射應(yīng)建立在內(nèi)部評級標準與外部機構(gòu)評級標準可比，并且對同樣的債務(wù)人內(nèi)部評級和外部評級可相互比較的基礎(chǔ)上。銀行應(yīng)避免映射方法或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在偏差和不一致的情況，所使用的外部評級量化風(fēng)險數(shù)據(jù)應(yīng)針對債務(wù)人的違約風(fēng)險，而不反映債項的特征。

　　統(tǒng)計違約模型。對任一級別的債務(wù)人，銀行可以使用違約概率預(yù)測模型得到的每個債務(wù)人違約概率的簡單平均值作為該級別的違約概率。

　　違約概率和違約頻率的區(qū)別：事前和事后的區(qū)別。

　　假設(shè)商業(yè)銀行當(dāng)年將100個客戶的信用等級評為BB級，該評級對應(yīng)的平均違約概率為1%;第二年觀察這組客戶，發(fā)現(xiàn)有2個客戶違約，則2ㄍ100×100%=2%就是違約頻率。可見，違約頻率是事后檢查的結(jié)果，而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測，二者存在本質(zhì)的區(qū)別。違約頻率可用于對信用風(fēng)險計量模型的事后檢驗，但不能作為內(nèi)部評級的直接依據(jù)。違約概率和違約頻率通常情況下是不相等的，兩者之間的對比分析是事后檢驗的一項重要內(nèi)容。

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　　2.客戶信用評級的發(fā)展

　　從國際銀行業(yè)的發(fā)展歷程來看，商業(yè)銀行客戶信用評級大致經(jīng)歷了老師判斷法、信用評分法、違約概率模型分析三個主要發(fā)展階段。

　　(1)老師判斷法：是商業(yè)銀行在長期經(jīng)營信貸業(yè)務(wù)、承擔(dān)信用風(fēng)險過程中逐步發(fā)展并完善起來的傳統(tǒng)信用分析方法。老師系統(tǒng)是依賴高級信貸人員和信貸老師自身的專業(yè)知識、技能和豐富經(jīng)驗，運用各種專業(yè)性分析工具，在分析評價各種關(guān)鍵要素基礎(chǔ)上依據(jù)主觀判斷來綜合評定信用風(fēng)險的分析系統(tǒng)。一般而言，老師系統(tǒng)在分析信用風(fēng)險時主要考慮兩方面因素：與借款人有關(guān)的因素、與市場有關(guān)的因素。

　?、倥c借款人有關(guān)的因素：

　　聲譽：借款人的聲譽是在其與商業(yè)銀行的歷史借貸關(guān)系中反映出來的，如果該借款人過去總能及時、全額地償還本金與利息，那么他就具有良好的聲譽，也就能較容易或以較低的價格從商業(yè)銀行獲得貸款。

　　杠桿：借款人的杠桿或資本結(jié)構(gòu)，即資產(chǎn)負債比率對借款人違約概率影響較大。杠桿比率較高的借款人相比杠桿比率較低的借款人，其未來面臨還本付息的壓力要大得多，其違約概率也就會高很多。如果貸款給杠桿比率較高的借款人。商業(yè)銀行就會相應(yīng)提高風(fēng)險溢價。

　　收益波動性：如果未來面臨同樣的本息還款要求，在期望收益相等的條件下，收益波動性高的企業(yè)更容易違約，信用風(fēng)險較大。因此，對于處于成長期的企業(yè)或高科技企業(yè)而言，由于其收益波動性較大，商業(yè)銀行貸款往往非常謹慎，即使貸款，其利率也會較高。

　?、谂c市場有關(guān)的因素：

　　經(jīng)濟周期：經(jīng)濟周期對于評價借款人的違約風(fēng)險有著重要的意義。

　　宏觀經(jīng)濟政策：對行業(yè)信用風(fēng)險分析具有重要作用。

　　利率水平：高利率水平表示中央銀行正在實施緊縮的貨幣政策。

　　常用的老師系統(tǒng)：

　　5Cs：品德、資本、還款能力、抵押、經(jīng)營環(huán)境。

　　5Ps：個人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素、企業(yè)前景因素。

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　　(2)信用評分法

　　信用評分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數(shù)值(得分)來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險。并將借款人歸類于不同的風(fēng)險等級。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產(chǎn)年齡、職業(yè)以及居住地等;對法人客戶而言，包括現(xiàn)金流量、財務(wù)比率等。(定量與定性因素，定量主要是財務(wù)數(shù)據(jù)，定性如對行業(yè)的判斷、客戶在行業(yè)中的定位、企業(yè)經(jīng)營管理層)

　　信用評分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。目前，應(yīng)用最廣泛的信用評分模型有：線性概率模型、Logit 模型、Probit模型和線性辨別模型。

　　信用評分模型的局限性：

　　信用評分模型是建立在對歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ)，因此是一種向后看的模型。

　　信用評分模型對借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高，商業(yè)銀行需要相當(dāng)長的時間才能建立起一個包括大多數(shù)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。

　　信用評分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險水平的分數(shù)，卻無法提供客戶違約概率的準確數(shù)值，而后者往往是信用風(fēng)險管理最為關(guān)注的。

　　(3)違約概率模型

　　對歷史數(shù)據(jù)要求更高;需要建立一致、明確的違約定義;積累五年數(shù)據(jù)

　　3.違約概率模型

　　(1)RiSkCalc模型

　　RiSkCalc模型是在傳統(tǒng)信用評分技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種是適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測違約的一組變量，經(jīng)過適當(dāng)變換后運用Logit/Probit回歸技術(shù)預(yù)測客戶的違約概率。

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　　(2)KMV的Ccredit Monito模型

　　KMV的Ccredit Monito模型是一種適用于上市公司的違約概率模型，其核心在于把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系視為期權(quán)買賣關(guān)系。企業(yè)向銀行借款相當(dāng)于持有一個基于企業(yè)資產(chǎn)價值的看漲期權(quán)。

　　(3)KPMG風(fēng)險中性定價模型

　　風(fēng)險中性定價理論的核心思想是假設(shè)金融市場中的每個參與者都是風(fēng)險中立者，不論是高風(fēng)險資產(chǎn)、低風(fēng)險資產(chǎn)或無風(fēng)險資產(chǎn)，只要資產(chǎn)的期望收益是相等的，市場參與者對其的接受態(tài)度就是一致的。

　　根據(jù)風(fēng)險中性定價原理，無風(fēng)險資產(chǎn)的預(yù)期收益與不同等級風(fēng)險資產(chǎn)的預(yù)期收益是相等的，即

　　P1(1+K1)+(1-P1)×(1+K1)×=1+i1

　　其中， P1為期限1年的風(fēng)險資產(chǎn)的非違約概率，(1- P1)即其違約概率;K1為風(fēng)險資產(chǎn)的承諾利息; 為風(fēng)險資產(chǎn)的回收率，等于“1-違約損失率”;i1為期限1年的風(fēng)險資產(chǎn)的收益率。

　　(4)死亡率模型

　　死亡率模型是根據(jù)風(fēng)險資產(chǎn)的歷史違約數(shù)據(jù)，計算在未來一定持有期內(nèi)不同信用等級的客戶/債項的違約概率(即死亡率)。通常分為邊際死亡率和累計死亡率。

　　例如：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析得知，商業(yè)銀行某信用等級的債務(wù)人在獲得貸款后的第1年、第2年、第3年出現(xiàn)違約的概率(即邊際死亡率)分別為1%、2%、3%.則根據(jù)死亡率模型，該信用等級的債務(wù)人能夠在3年到期后將本息全部歸還的概率[貸款存活率(SR)]為：

　　(1-1%)×(1-2%)×(1-3%)=94.1%

　　上述結(jié)果也意味著該信用等級的債務(wù)人在3年期間可能出現(xiàn)違約的概率(即累計死亡率)

　　為：1-94.1%=5.9%

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　　二、債項評級

　　定義：針對交易本身的特定風(fēng)險進行計量和評價，反映客戶違約后的債項損失大小。

　　關(guān)鍵因素：抵押、優(yōu)先性、產(chǎn)品類別、地區(qū)、行業(yè)等。

　　客戶信用評級與債項評級是反映信用風(fēng)險水平的兩個維度，客戶信用評級主要針對交易主體，其等級主要由債務(wù)人的信用水平?jīng)Q定;而債項評級是在假設(shè)客戶已經(jīng)違約的情況下，針對每筆債項本身的特點預(yù)測債項可能的損失率。

　　一個債務(wù)人只能有一個客戶信用評級，而同一債權(quán)的不同交易可能會有不同的債項評級。

　　(一)違約風(fēng)險暴露(EAD)

　　定義：債務(wù)人違約時期表內(nèi)和表外項目的風(fēng)險暴露總額，包括已使用的授信余額、應(yīng)收未收利息、未使用授信額度的預(yù)期提取數(shù)量以及可能發(fā)生的費用。已違約時，EAD為其違約時的賬面價值;尚未違約，EAD對于表內(nèi)項目為債務(wù)賬面價值，對于表外項目為已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額

　　☆ 公司風(fēng)險暴露：注意專業(yè)貸款

　　公司風(fēng)險暴露是指銀行對公司、合伙企業(yè)和獨資企業(yè)及其他非自然人的債權(quán)，但不包括對主權(quán)、金融機構(gòu)和納入零售風(fēng)險暴露的企業(yè)客戶的債權(quán)。

　　公司風(fēng)險暴露分類

　　零售風(fēng)險暴露：注意其他風(fēng)險暴露(微型企業(yè))

　　零售風(fēng)險暴露需同時具有如下特征：債務(wù)人是一個或幾個自然人;筆數(shù)多，單筆金額小;按照組合方式進行管理。

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　　零售風(fēng)險暴露分類

　　其他主要風(fēng)險暴露：主權(quán)風(fēng)險暴露、金融機構(gòu)風(fēng)險暴露、股權(quán)風(fēng)險暴露、其他風(fēng)險暴露(資本證券化風(fēng)險暴露)

　　資本證券化風(fēng)險暴露是指銀行在參與資產(chǎn)證券化交易過程中形成的信用風(fēng)險暴露。資本證券化風(fēng)險暴露包括但不限于：銀行持有資產(chǎn)支持證券、提供信用增級、流動性支持、開展利率互換、貨幣互換或信用衍生工具以及進行分檔次抵補的擔(dān)保形成的風(fēng)險暴露。

　　(二)違約損失率(LGD)

　　定義：某一債項違約導(dǎo)致的損失金額占該違約債項風(fēng)險暴露的比例，即損失占風(fēng)險暴露總額的百分比(損失的嚴重程度，LGD=1-回收率)

　　意義：反映銀行實際承擔(dān)的風(fēng)險、鼓勵風(fēng)險緩釋技術(shù)(擔(dān)保、抵押等)

　　影響因素：項目因素、公司因素、行業(yè)因素、地區(qū)因素、宏觀經(jīng)濟周期因素(根據(jù)對穆迪評級公司債券數(shù)據(jù)的研究，經(jīng)濟蕭條時期的債務(wù)回收率要比經(jīng)濟擴張時期的回收率低1/3;而且，經(jīng)濟體系中的總體違約率代表經(jīng)濟的周期性變化與回收率呈負相關(guān)。)。

　　違約損失率估計應(yīng)以歷史清償率為基礎(chǔ)。

　　違約損失率估計應(yīng)基于經(jīng)濟損失。

　　(1)直接損失或成本是指能夠歸結(jié)到某筆具體債項的損失或成本;

　　(2)間接損失或成本是指因管理或清收違約債項產(chǎn)生的但不能歸結(jié)到某一筆具體債項的損失或成本，應(yīng)采用合理方式分攤間接損失或成本。

　　(3)應(yīng)將違約債項的回收金額折現(xiàn)到違約時點，以真實反映經(jīng)濟損失，折現(xiàn)率需要反映清收期間持有違約債項的成本。

　　計算方法：市場價值法、回收現(xiàn)金流法

　　(1)市場價值法。通過市場上類似資產(chǎn)的信用價差和違約概率推算違約損失率。

　　(2)回收現(xiàn)金流法。根據(jù)違約歷史清收情況，預(yù)測違約貸款在清收過程中的現(xiàn)金流，并計算出LGD，即LGD=1-回收率=1-(回收金額-回收成本)/違約風(fēng)險暴露。

　　計量違約損失率應(yīng)當(dāng)注意：由于不同種類的借款人個體差異很大，加上樣本數(shù)據(jù)的來源較多，所有關(guān)于回收率方面的經(jīng)濟研究結(jié)果都是示意性的;對于存在抵押品的債務(wù)，在估計違約損失率時，必須考慮到抵押品的風(fēng)險緩釋效應(yīng)，將有抵押品的未獲抵押的風(fēng)險暴露分開處理。

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　　三、信用風(fēng)險組合的計量

　　(一)違約相關(guān)性

　　違約的發(fā)生主要基于以下原因：債務(wù)人自身因素，如經(jīng)營管理不善、出現(xiàn)重大項目失敗等;債務(wù)人所在行業(yè)或區(qū)域因素，如整個行業(yè)受到原材料價格上漲的沖擊，或某一地區(qū)發(fā)生重大事件;宏觀經(jīng)濟因素，如GDP增長放緩、貸款利率上升、貨幣升值等。其中，行業(yè)或區(qū)域因素將同時影響同一行業(yè)或地區(qū)所有債務(wù)人違約的可能性，而宏觀經(jīng)濟因素將導(dǎo)致不同行業(yè)之間的違約相關(guān)性。因此在計量單個債務(wù)人的違約概率和違約損失率之后，還應(yīng)當(dāng)在組合層面計量不同債務(wù)人或不同債項之間的相關(guān)性。

　　(二)信用風(fēng)險組合計量模型

　　由于存在風(fēng)險分散化效應(yīng)，投資組合的整體風(fēng)險小于等于其所包含的單一資產(chǎn)風(fēng)險的簡單加總。

　　目前，國際上應(yīng)用比較廣泛的信用風(fēng)險組合模型包括Gredit Metrics模型、Gredit Portfolio View模型、Gredit Risk+模型等。

　　(1)Gredit Metrics模型。本質(zhì)上是一個VaR模型，目的是為了計算出在一定的置信水平下，一個信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。

　　(2)Gredit Portfolio View模型。Gredit Portfolio View模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Gredit Portfolio View模型可以看做是Gredit Metrics模型的一個補充。

　　(3)Gredit Risk+模型。Gredit Risk+模型是根據(jù)針對火險的財險精算原理，對貸款組合違約率進行分析，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。

　　Gredit Risk+模型認為，貸款組合中不同類型的貸款同時違約的概率是很小的且相互獨立，因此貸款組合的違約率服從泊松分布。組合的損失分布會隨組合中貸款筆數(shù)的增加而更加接近于正態(tài)分布。

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　　(三)信用風(fēng)險組合的壓力測試

　　壓力測試用于評估資產(chǎn)或投資組合在極端不利的條件下可能遭受的重大損失。作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險管理的重要補充，壓力測試有助于：

　　(1)估計商業(yè)銀行在壓力條件下的風(fēng)險暴露，并幫助商業(yè)銀行制定或選擇適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略轉(zhuǎn)移此類風(fēng)險(如重組頭寸、制訂適當(dāng)?shù)膽?yīng)急計劃);

　　(2)提高商業(yè)銀行對其自身風(fēng)險特征的理解，推動其對風(fēng)險因素的監(jiān)控;

　　(3)幫助董事會和高級管理層確定該商業(yè)銀行的風(fēng)險暴露是否與其風(fēng)險偏好一致;

　　(4)幫助量化“肥尾”(Fat Tail)風(fēng)險和重估模型假設(shè);

　　(5)評估商業(yè)銀行在盈利性和資本充足性兩方面承受壓力的能力。

　　背景知識：監(jiān)管機構(gòu)對信用風(fēng)險組合壓力測試的要求

　　商業(yè)銀行針對主要的非零售和零售風(fēng)險暴露組合的壓力測試應(yīng)定期進行，其通過設(shè)定壓力情景，考察特定情景對風(fēng)險參數(shù)和資本充足率的影響，促使商業(yè)銀行有效管理資本，使其在經(jīng)濟周期各個階段持有足夠的資本抵御風(fēng)險。

　　商業(yè)銀行應(yīng)計算壓力情景下的違約概率、違約損失率、違約風(fēng)險暴露等關(guān)鍵風(fēng)險參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)計算風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)、資本要求及資本充足率等數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行應(yīng)考慮以下信息來源：

　　(1)內(nèi)部數(shù)據(jù)應(yīng)能估計債務(wù)人和債項的評級遷徙情況。

　　(2)應(yīng)評估外部評級的評級遷徙情況，包括內(nèi)部評級與外部評級之間的映射。

　　根據(jù)壓力測試結(jié)果計算出的監(jiān)管資本要求應(yīng)具有前瞻性，從而抵消經(jīng)濟衰退時期資本要求提高的影響。