信用风险的度量

信用风险的度量
信用风险的度量
信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。

对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。

方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。

定义
信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；
更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。

狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.
信贷风险的风险因素(一)
信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。

外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。

内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。

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借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；
宏观经济发展状况的不稳定性；
自然社会经济生活中可变事件的不确定性；
经济变量的不规则变动。

其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等
信贷风险的风险因素(二)
信用风险的识别
单一法人客户的信用风险识别
集团法人客户的信用风险识别
个人客户的信用风险识别
贷款组合的信用风险识别
单一法人客户的信用风险识别
基本信息分析
财务分析
非财务因素分析
管理层风险分析
行业风险分析
生产经营风险分析
担保分析
保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别
整体状况分析
信用风险特征分析
个人客户的信用风险识别
基本信息分析
个人信贷产品风险分析
个人住宅抵押贷款
个人零售贷款
循环零售贷款（我国尚无此业务）
贷款组合的信用风险识别
组合类单笔贷款的相关性
正相关——集中于特定行业、业务
系统性风险
负相关：风险分散化
专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；
（2）主观性问题
对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；
（3）标准化困难
将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。

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二、信用评级法
信用风险的传统度量方法是信用评级。

信用评级主要是针对筹资的债券发行人的信用强度进行评估的程序与结果（风险(违约概率)的相对度量）。

国际著名评级机构
穆迪、标准普尔（standard & poors）公司（S&P 评级系统）
3A级的债券为第一流的债券；
双A级为优质债券；
单A级为中上等债券；
3B为中等；
级别更低的债券具有投机性。

评级系统的有关说明
（1）BBB (or Baa) 以上的等级称为“投资级”（含BBB ），BBB (or Baa) 以下的等级称为高收益债券(或称为垃圾债券Junk Bonds)。

（2）相应等级后“+”or “-”和“1,2 or 3”的符号
在S&P评级中可能有“+”或“-”符号，例如，一个债券有BBB+级,这表示这个债券为BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。

在Moody评级中可能有“1,2 or 3”的符号，1代表乐观的看法，2代表中性的看法，3代表悲观的看法。

例如，一个债券有Baa1 级,这表示这个债券为BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。

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贷款评级与债券评级的对应
贷款级别债券评
级
风险程度
1AAA最小
2AA温和
3A平均（中等）
4BBB可接受
5BB可接受但要予
以关注
6B管理性关注
7CCC特别关注
8CC未达到标准
9C可疑
10D损失
银行较多的使用内部评级，因为他们的借款人通常缺乏公开的债务发行信用评级。

信用评级仅适用于单个借款者信用风险的评估，它并不能有效地反映资产组合的信用风险。

信用评分是指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数。

根据客户的信用分数，授信者可以分析客户按时还款的可能性。

据此，授信者可以决定是否准予授信以及授信的额度和利率。

利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。

信用评分与评级体系案例
台湾某资信机构的信用评级体系，首先依照形成客户信用的各项因素予以评分，在按总分评级，在各项信用要素中，管理因素占45分，财务因素占35分，经济因素占20分，满分100分，并通过综合研究，在[加]、[减]分数各10分的范围内予以适当的评语。

管理因素（45分）
信用评分与信用评级
中国工业企业信用评级（评分）体系
三、Z值信用评分模型
（Altman，1968）
模型是一种线性判别模型，它是用主要的财务比率来建立模型，通过带入某公司的财务比率的实际值，得出该公司的信用得分值Z值并据此可将
潜在的借款者分类，帮助作出贷款决策。

（破产预测模型）
阿特曼建立了美国制造业上市公司的线性判别模型：
Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋1.0X5
其中：X1＝营运资本/总资产比率
X2＝留存收益/总资产比率
X3＝息税前利润/总资产比率
X4＝股权市场价值/长期债务账面价值比率
X5＝销售/总资产比率
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Z值模型是通过对“健康”企业和“失败”企业样本数据的分析而构建的。

这一过程要用到统计多元分析，具体过程如下：
选择能够把健康企业和失败企业区分开的指标；计算每一指标的系数，从而构建Z值模型。

Altman（1968）分析了美国破产企业和非破产企业的22个会计指标和22个非会计指标，从中挑选出5个关键指标，并依据这5个关键指标建立了Z值模型。

Z值越高，违约风险就越小；Z值越低，违约风
险就越大。

根据Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破产风险很大，应被置于高违约风险类别中。

Altman的Z值信用评分模型在大型工商企业中的应用。

阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值：=2.675。

如果Z<2.675，借款人被划入违约组；
如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。

当1.81<Z<2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称“灰色区域”(gray area)。

阿特曼的Z值模型的局限性：
①假定了违约概率和其解释变量之间是线性关系，但是它们的关系可能是高度非线性的。

②简单把借款者划分为极端的两种：履约和违约。

而现实中的情况更为复杂，从利息拒付、迟付到本利的拒付、迟付，有多种情况，但模型中没有具体体现这一点。

③就线性模型而言，其解释变量的选取和权重的确定也不是像模型中那样一成不变的。

④无法将有些重要的非量化指标纳入模型，另外，数据的匮乏也限制了模型的运用。

第二代信用评分模型——1977年的ZETA评分模型
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ZETA评分模型：由美国学者Redward Altman 和英国学者Richard Taffer等提出的
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Zeta Model
Zeta=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7
a, b, c, d, e, f, g 分别为各个指标的系数
X1: 资产收益率
X2：收益稳定性指标
X3：债务偿付能力指标
X4：累计盈利能力指标
X5：流动性指标
X6：资本化程度指标
X7：规模指标
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信用评分方法(Z 模型、Zeta 模型)的缺陷
依赖于财务报表的帐面数据
缺乏对违约和违约风险的系统认识
假设线性关系
无法计量企业的表外信用风险
对某些特定行业不适用，如财务公司，共用企业，新公司等。

四、均值-方差模型
概率：反映某种资产在运营中遭受损失的可能性；
分布函数：对事件发生的概率进行完整描述的统计工具。

例：概率分布表
-100-50050100150
可能的
结果
概率0.10.150.20.250.20.1
五、风险价值法（V AR）：
Credit Metrics（信用计量）模型
复习：
VaR (Value at Risk) “风险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。

更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。

J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品
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例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，在证券市场正常波动的情况下，VaR值为1000万元.
其含义是指，该公司的证券组合在一天内(24小时)，由于市场价格变化而带来的最大损失超过1000万元的概率为5%。

平均20个交易日才可能出现一次这种情况。

或者说：有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在1000万元以内。

5%的几率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。

VaR特点
主要有：
第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；
第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；
第三，不仅能计算单个金融工具的风险。

还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。

用信用计量模型Credit Metrics计算
风险价值V AR
用信用计量（矩阵）模型计算风险价值V AR是在给定的时间段内估计贷款及债券产品资产组合将来价值变化的分布状况。

其价值变化与债务人信用质量的转移（信用评级是上升、下降，还是违约）相关。

步骤：
用Credit Metrics模型计算在险价值V AR
步骤：
确定评级体系及借款人从一个信用级别转移到另一个信用级别的概率；
利用贴现法计算贷款的现值；
算出将来信用转移后资产组合价值的变化发布；计算在一定置信度下的VaR值
举例：
一个债券的V AR值
使用CreditMetrics模型度量单笔贷款的VaR值时需要四种数据：
转移矩阵
违约回收率
无风险收益曲线
信用风险溢价
1）转移矩阵。

CreditMetrics使用特定评级机构的评级体系，度量债务人从一个信用级别转移到另一个级别的概率。

2）违约回收率。

即未来违约发生时，位于不同信用等级上的债券的清偿率。

收回比例有多大？典型的回收范围是多少？
3）无风险收益率曲线。

即以政府债券收益率作为基准收益率曲线。

4）信用风险溢价。

当债券的信用评级变化时，其价值会发生怎样的变化。

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信用等级AA
A
AA A BB
B
BB B CC
C
Defaul
t
AA
A
90.818.330.680.060.12000 AA0.7090.6
5
7.790.640.060.140.020 A0.092.2791.0
5
5.520.740.260.010.06
BB B 0.020.335.9586.9
3
5.361.170.120.18
BB0.030.140.677.7380.5
3
8.84 1.0 1.06 B00.110.240.436.4883.4
6
4.07
5.20
CC C 00.220.221.302.3811.2
4
64.8619.79
信用迁移矩阵
标准普尔S&P和穆迪公司均有这方面的数据积
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贷款市价估计
问题:5年期的固定贷款利率，年贷款利率为6%，贷款总额为100(百万美元), 企业的信用等级为BBB，那么现值多少？
●信用等级的上升或下降必然
会影响到一笔贷款余下的现
金流量所要求的信贷风险加
息差(或信贷风险酬金)，因此
也就必然会对贷款隐含的当
前市值产生影响。

●贷款信用等级下降,对贷款所
要求的信贷风险加息差（信
用利差）就应当提高，因而
其贷款的市值也就相应下
降。

信用等级上升，则会出
现相反的效应。

从技术角度来看，由于我们
正在重新估价的是一笔第一
年刚结束且在该年度里信用
等级转换事件已发生的五年
期固定利率贷款，所以可以
依据下列公式计算出该笔贷
款的市值(百万美元为单位)。

①
①从估价技术层面看，该贷款的信用等级变动恰恰发生在第一年结束的时候（假设）。

目前，信用度量制方法正在将信用等级变动的时间范围扩大到3个月至5年不同的时段。

上式中，
ri为财政零息票债券的无风险利率(也称远期零
息票利率，可从国库券收益曲线中计算出来)；Si是指每年的信用利差，它是不同期限的(零息票)贷款信贷风险报酬率，这些数据可从公司债券市场相应的债券利率与国债市场相应的国债利率之差中获得。

信用利差=贷款或证券收益－相应的无风险证券的收益
公式中的息票额(或第一年的利息支付额)未被贴现，可以将其视为该笔贷款的应计的利息收入额。

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贷款市价估计
问题:5年期的固定贷款利率，年贷款利率为6%，贷款总额为100(百万美元), 企业的信用等级为BBB，那么现值多少？
考虑信用等级变化对贷款市值估价：信用等级的上升或者下降必然影响到贷款余额的现金流量所要求的信用风险利差。

如果信用等级下降，那么信用利差就会增加，因而其贷款的市值就会相应下降；信用等级上升，那就反之。

因此贷款的市值公式为
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利率期限结构是指某个时点不同期限的即期利率与到期期限的关系及变化规律。

设债券远期利率期限结构(%)
期限第１
年第２
年
第３
年
第４
年
ＡＡ
Ａ
3.60
4.17 4.73
5.12
ＡＡ 3.65 4.22 4.78 5.17Ａ 3.72 4.32 4.93 5.32ＢＢ
Ｂ
4.10 4.67
5.25 5.63
ＢＢ 5.55 6.02 6.787.27Ｂ 6.057.028.038.25ＣＣ15.0515.0514.0313.52
Ｃ
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一年后为Ａ级的债券远期价格为
那么得到不同信用等级下贷款市值状况(风险定价)
信用等级概率
（%）
市值金
额
信用等
级
概率
（%）
市值金
额
AAA0.02109.37BB 5.30102.02 AA0.33109.19B 1.1798.10
A 5.59108.66CCC0.1283.64 BBB86.95107.55Default0.1851.13
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VaR的计算步骤
计算贷款市值均值等于每一信用等级下的贷款市值乘以借款人的转移概率，在加权即得
107.09；
计算方差得到var=8.9477百万美元，相应的标准差为2.99百万美元；
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假设，贷款价值服从正态分布，
根据公式，得到：
在5%的受险价值
VaR=1.65*2.99=4.93百万美元；
同样1%的受险价值为
VaR=2.33*2.99=6.97百万美元；
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假设贷款价值服从实际发布
比较表，信用等级下的贷款价值低于102.02百万美元的概率为6.77%(=5.3%+1.17%+0.12%+0.18%);
意味着可能遭受的损失达到
107.09-102.02=5.07百万美元；
同时分析贷款价值低于98.10百万美元的概率为1.47%(=1.17%+0.12%+0.18%);
意味着可能遭受的损失达到
107.09-98.10=8.99百万美元；
因此这些方法低估了VaR；
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比较准确的方法
线性插值方法：
1.47% 对应于98.10；
0.3%对应于83.64；
那么得到1%对应于92.29百万美元；
因此1%的受险价值为
107.90-92.29=14.80百万美元
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信用度量方法和最低资本要求
最低资本要求：国际清算银行要求的最小资本；
巴赛尔新资本协议：国际活跃银行要求资本金不低于8%；而国内银行要求不低于4%；
因此，按照Basel 协议，信用等级为BBB的贷款达到100百万美元的贷款最低资本要求为8百
万美元；远远高于基于正态假设下的6.97百万美元(1%的概率水平)；低于14.80百万美元；国际活跃银行（internationally active banks），巴赛尔新资本协议
Internationally active banks, as banking has become more sophisticated and - dare I say it - banks have found clever ways to circumvent the rules.
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可以看到信用度量方法计算出的贷款受险价值可以比较准确的反映不同信用等级和不同期限的贷款在未来发生的价值损失值；
同时，以受险价值来确定防范信用资产风险的最低资本量可以保证银行在遭受信用风险的情况下能够继续生存下去。

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问题和挑战
关于信用等级的迁移问题
对于贷款金融资产进行风险管理关键之一是要
得到信用转移概率，从而可以计算受险价值；但是要求之一是要求数据期限比较长；二来很多假设限制；
人们假定信用等级迁移概率服从稳定的马尔科夫过程。

而马氏过程的一个重要特点是目前的信用等级转换至其他信用等级的概率不依赖于过去；
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信用转移矩阵是稳定的，也就是意味着不同借款人、不同时期之间的信用等级转换不变化；
人们使用的债权组合也会对矩阵的准确性产生影响；也即是债券的新旧程度对债券信用等级转换概率有着明显的影响；
人们对使用债券等级转换概率矩阵来对贷款进行估价会出现偏差。

贷款的结构；
信用转移矩阵的计算很难。

特点：
该方法运用的前提是由外部的评价机构（如标准普尔S&P和穆迪公司）或者银行内部对各行业、各部门企业进行信用评级。

贷款组合的管理者跟踪分析这些贷款企业的信用质量变化情况，根据历史数据建立起该贷款组合中贷款企业的信用等级转移矩阵。

如果一旦某部门的信用等级下降的速度超过了经验数据，则银行会减少对该部门的贷款。

该方法的缺点是，银行是在承受了违约或降级带来的损失以后才对后来的贷款决策做出反应的，因此是一种亡羊补牢的方法。

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六、信用监控模型（credit monitor model）: KMV 模型
美国KMV公司利用期权定价理论创立了违约预测模型—信用监控模型，用来对上市公司和上市银行的信用风险（特别是他们的违约状况）进行预测。

略
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现代信用风险管理手段
传统的信用分析流程图
交易所和清算所
信用衍生产品
信用证券化
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一、传统的信用分析管理法
传统信用分析主要分析企业的资产负债状况和现金流状况。

对企业的信用分析是一个程序化、劳动密集型的工作，主要包括以下步骤
分析企业需要这笔贷款的用途
对企业财务报表进行详细分析，发现企业发展趋势和业务波动情况
对试算表进行分析
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对账目进行调整使之符合用于趋势分析与推测的标准格式
根据预计现金流对该笔贷款的目的进行分析，放贷者寻求推出途径
确定较松和较严的假设前提，进行压力测试
分析行业结构的潜在影响
对公司管理层和现行战略进行评价
准备贷款和保证文件。

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二、交易所和清算所
交易所和清算所是降低交易商交易风险的结构化手段。

通过引入这样的结构化交易中枢，给每一个合约双方带来了便利，使他们不必要为了管理其交易对手的信用风险敞口而创建一个单独的机制。

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交易所实施了旨在降低交易信用风险的规章制度
保证金制度
当一个期货合约刚被签订时，它是没有价值的，为了防止客户有违约的可能，在头寸建立之时就必须打入初始保证金。

这种保证金的作用是充当一种债权或抵押品，用来消除顾客违约可能带来的损失。

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逐日盯市制度
每日清算收入或者损失。

当每日价格运动导致损失时，客户被要求追加额外的保证金。

如果客户不能追加保证金，远期经济商有权将合约平仓。

这一系统保持了一个动态的缓冲，以防止客户因遭受损失而违约。

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头寸限额
有组织的清算所
提高市场流动性
降低信用风险的数量
便利了支付和清算
增加了数据的收集和透明度
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三、信用衍生产品
信用衍生产品是用来交易信用风险的金融工具，使用信用衍生工具交易信用风险的过程中，信用风险被从标的金融工具中剥离，使信用风险和该金融工具的其他特征分离开来。

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利用期权对冲信用风险
金融机构在发放贷款时，收取一种类似于企业资产看跌期权的出售者可以得到的报酬。

最早运用于美国中西部的农业贷款。

为保证偿还贷款，银行要求小麦农场主从芝加哥期权交易所购买看跌期权，以这一形式作为向银行贷款的抵押。

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信用差价看涨期权
随着借款人的信用质量的下降，其债券信用差价会上升，并且，期权的潜在报酬会提高。

在一定程度上，债券价格的下降（同时信用质量的下降）可以通过期权价值的上升来弥补。

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违约期权
这种期权在贷款违约事件发生时支付确定
的金额给期权购买者，从而对金融机构予以一定补偿。

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三、信用衍生产品
利用互换对冲信用风险
总收益互换
纯粹的信用或违约互换
银行在每一个互换时期向作为交易对手的某一金融机构支付一笔固定的费用（类似于期权价格）。

如果该笔贷款发生违约，那么交易对手就要向银行支付违约损失，支付的数额等于贷款初始面值减去违约贷款在二级市场上的现值。

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三、信用衍生产品
利用信用远期合约对冲信用风险
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四、信用证券化
信用证券化的做法是银行将带贷款以抵押放贷
债券形式重新包装并一揽子出售给外部投资者，这类机制用于那些容易商品化的信用（如抵押贷款、信用卡贷款和汽车贷款）是非常受欢迎的。

近年来较多贷款证券化的做法是针对贷款组合发行资产支持证券，如信用联系性票据。

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投资者的收益与风险依发行的类型而变化。

有些收益率较低，但投资者只需要承担部分违约保护，即与发行机构分担信用风险。

一般而言，发行者承担违约风险的最初部分，但面临灾难性的风险，金融机构可得到保护，由信用联系性债券（票据）的投资者承担部分风险。