The Recent Development of Credit Risk Management and REITs in Taiwan

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信用評等移轉矩陣
• 以TCRI 89年第四季至93年第三季的信用評等資料計算出之歷史移轉矩陣
Rating at season-end (%) 1
0.879 Initial rating
2
0.043
3
0.017
4
0.030
5
0.017
6
0.007
7
0.000
8
0.007
9
0.000
D
0.000
1
Advanced IRB法。
3
B. Recent development of Credit Risk Management in Taiwan a. 銀行風險的分類 b. 信用風險應用的各種方法
c. 信用風險管理對台灣金融產業的影響
4
a. 銀行風險的分類
I. II. III. IV. V. 利息風險 信用風險 作業風險 外匯風險 表外風險
台灣信用風險管理 及REITs發展之現況與展望
李正福 Cheng F. Lee
Chair Professor of Finance, Rutgers University & National Chiao Tung University Chairman of Financial Engineering Association of Taiwan
creditspread term structure 0.12 class1 class2 class3 class4 class5 class6 class7 class8 class9 0.1
0.08
creditspread
0.06
0.04
0.02
0
1
2
3
4
5 6 maturity
7
8
9
10
21
回收率(Recovery rate in default)
16
信用價差(Credit spread)
BBB to A:
106
17
2.2 Markov Chain 模型
Jarrow, Lando and Turnbull(1997), Kijima and Komoribayashi (1998) 以及 Israel, Rosenthal and Wei (2000) 所提之Markov Chain 模型進行未來信用移轉矩陣之預測
Chief Consultant of Polaris Financial Group in Great China Area
1
Outline
A. Introduction
B. Recent development of Credit Risk Management in Taiwan C. Recent development of REITs in Taiwan D. REITs 資產證券化與銀行信用風險之關係 E. Summary and conclusion remarks
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REITs是什麼？市場上已有諸多報導與說明。在這裡，首 先要釐清的是，目前台灣上市的TaiREITs（TREITs）和美國 REITs相較，雖然具其精神，但非完全相同。美國目前在證券 市場所公開交易的REITs約有180家，總資產約值4000億美元。 投資標的分別有購物中心、商業辦公大樓、醫療養護機構、 商用住宅等，依投資標的不同，而承擔不同的風險，也因此獲 得不同的報酬率。 在說明過去的研究結果一解REITs風險之前，需要幾點認 知，首先，美國的REITs並不是封閉型基金，而是以一個公司 的型態存在，同時可發行股票或是債券，REITs可以像美國證 交所（US Securities and Exchange Commission SEC）註冊，進行 上市上櫃公開交易，也可以選擇不如此作，目前美國約有800 家私人的REITs沒有向SEC註冊。
0.004
0.002 0.012 0.012 0.011 0.028 0.035 0.060 1.000 14
信用評等移轉矩陣
•
Initial rating 1 2
以銀行92年第四季至93年第三季的信用評等資料計算出之歷史移轉矩陣
Rating at season-end (%) 1 1 0.009 2 0 0.918 3 0 0.028 4 0 0.020 5 0 0.016 6 0 0 7 0 0 8 0 0.009 9 0 0 D 0 0
3
4 5 6 7 8 9 D
0.044
0.034 0 0 0 0 0 0
0
0.005 0.001 0 0 0 0 0
0.922
0.020 0.004 0.003 0 0 0 0
0
0.868 0.007 0.007 0.013 0.001 0 0
0.032
0.061 0.928 0.050 0.008 0 0.004 0
IV. 適當折現率之決定
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b. 台灣REITs的流動性風險
近來REITs上市，讓市場為之瘋狂，直線攀升的認購率也 透露出搶手的行情，號稱3.5﹪到4﹪的報酬率，讓投資人 動心掏出錢財，一圓投資不動產市場的夢想。 目前市場熱絡的搶購，卻遇上金管會評定REITs的風險 係數高達60﹪，重挫券商一股熱情，也讓投資人無所適從 ，REITs的風險在哪裡？有什麼風險是需要揭露的？如何 判斷？當不動產市場遇上股票市場，風險會起什麼變化？ 與報酬的抵換關係為何？不動產市場的風險與報酬特性是 否依然存在？這些都是美國學術研究上的一大議題。
5
b. 信用風險應用的各種方法
I. 會計法
i. 財務比例的分類－流動比例、負債比例、效率比例、 利潤比例、市場比例 ii. Financial Z score
iii. 羅吉斯模型及違約機率的計算
iv. 會計訊息及市場訊息之綜合應用
6
b. 信用風險應用的各種方法
II. CreditMetrics法：Loan Portfolio VaR
0.014
0.058 0.801 0.051 0.024 0.021 0.023 0.009 0.000
0.033
0.028 0.074 0.751 0.103 0.048 0.031 0.028 0.000
0.014
0.039 0.045 0.117 0.727 0.157 0.091 0.072 0.000

q1K (t , t 1) q 2 K (t , t 1) qK 1, K (t , t 1) 1
Q(t)=exp(tΛ) , 其中 Λ 是產生矩陣 (generator matrix)
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Credit Spread(TCRI)
2
3 4 5 6 7 8 9 D
0.016
0.012 0.000 0.001 0.000 0.001 0.004 0.000 0.000
0.857
0.022 0.006 0.002 0.000 0.001 0.000 0.001 0.000
0.034
0.820 0.023 0.001 0.003 0.002 0.002 0.005 0.000
信用評等移轉矩陣
其時點為 t 到 t+1 期間為一期的馬可夫鏈信用等級轉移矩 陣如下：
q12(t , t 1) q11(t , t 1) q 21(t , t 1) q 22(t , t 1) Qt , t 1(1) qK 1, 1(t , t 1) qK 1, 2(t , t 1) 0 0
0.002
0.003 0.055 0.910 0.047 0.004 0.005 0
0
0.007 0.003 0.020 0.900 0 0.004 0
0
0 0.001 0.004 0.026 0.937 0.010 0
0
0.002 0.001 0.002 0 0.001 0.915 0 15
0
0 0 0.006 0.006 0.057 0.062 1
6
期間(M) = 以3年為基準，風險性資產依實際殘餘期間調整權數。
9
2. CreditMetrics
2.1 2.2 2.3 2.4 CreditMetrics 的完整架構 Markov Chain 模型 Monte Carlo 模擬 The Correlation Concept for Private Firms
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信用評等移轉矩陣
利用同質Markov Chain模型預測一年後
的移轉矩陣 首先定義符號： S={1,......,K}，表示在評等過程中，總共把
等級分為1到K-1個等級，信用等級1最高， 2次之，以此類推K-1為信用等級最差的，K 表示違約。 St表示在時間 t 時某公司的信用等級
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1. Capital Requirement 2. CreditMetrics
7
1. Capital Requirement
第一、第二及第三類合 格資本的總計 資本適足率 信用、市場及作業風險 構成之風險性資產
風險性資產 資產額i 風險權數i
i 1
n
8
內部評等法風險權數之計算
項目 1 2 3 4 5 內容 違約機率(PD) 違約損失率(LGD) = 1 - 回收率 違約暴險額(EAD) 指標風險權數(BRWc)
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2.1 CreditMetrics 的完整架構
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所需之資料
所有放款資料(放款金額, 放款利率, 放款到
期日等資料) Credit rating data Recovery rate 基本放款利率資料 上市公司之股價資料 所有公司之資產資料
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信用評等轉換(Credit rating migration)
IV. KMV Model 及其應用
i. KMV 模型是KMV公司於1997年發展出之Credit Monitor Model，利用股票市場訊息計算違約機率，以 做早期預警。 ii. KMV 模型乃利用Merton-Black-Scholes選擇權公式建 立公司資產評價模型，透過資產價值之變動及違約 點，算出違約距離，轉換獲得預估違約機率。 iii. KMV 模型是利用企業財務報表資料及股票市場的股 價，來估計該企業之違約機率。 iv. 因企業資產之價值會變動，當負債到期時，若資產價 值小於應償還之負債，此機率則可視為違約機率。
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c.信用風險管理對台灣金融產業的影響
I. 提升銀行資本適足率計算的正確性 II. 提升銀行風險管理的品質
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C. Recent development of REITs in Taiwan
a. REITs定價的基本原則
I. 不動產投資信託證券財務分析
II. 現金流量性質之決定
III. 適度成長率之決定
2
A. Introduction
• 為了應付新巴圔爾協定的需要，我國銀行局
已在2004年開始大力推動與鼓勵銀行採取現 代的信用風險管理方法
• 為了提升不動產價值及其相關資金的流動性，
我國經建會從2002年開始推動REITs的立法並 在2002年3月14日與金融研訊院合開REITs的 研討會
ຫໍສະໝຸດ Baidu
• 銀 行 推 動 信 用 風 險 可 用 標 準 法 、 IRB 法 及
b. 信用風險應用的各種方法
III. Portfolio View法
i. Portfolio View乃結合CreditMetrics及羅吉 斯模型來計算信用風險的方法
ii. Portfolio View利用經濟變數以及經濟指 標來反應經濟循環對違約機率（ PD ） 的影響
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b. 信用風險應用的各種方法
0.000
0.002 0.011 0.027 0.097 0.661 0.091 0.113 0.000
0.028
0.000 0.023 0.032 0.033 0.066 0.677 0.062 0.000
0.000
0.016 0.004 0.008 0.002 0.016 0.046 0.650 0.000
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（接續b. 信用風險應用的各種方法 之 IV. KMV Model 及其應用）
v. KMV公司擁有全球100,000家公開公司及 300,000家私人公司之資料、3,400件上市公 司及40,000件私人公司之破產及違約情況， 所以可透過不同的違約距離的分佈，求出 不同違約距離所代表的違約機率。 vi. 對於受評的公司，只要算出其違約距離， 查閱對應關係表，就可得出公司可能的實證 違約機率。 V. 其他方法
BRWc ( PD) 976 .5 N (1.1118 G( PD) 1.288 ) (1 0.470 (1 PD) / PD0.44 )
基礎法風險權數 ( RWc) ( LGD / 50) BRWc( PD) 或 12.5 LGD 孰低 進階法風險權數 ( RWc) ( LGD / 50) BRWc( PD) [1 b( PD) (M 3)] 或 12.5 LGD 孰低