第9章 信用风险的度量
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(五)信用风险附加模型
(六)现代风险度量模型方法的比较
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现代信用风险度量模型的特点
从过去的定性分析转化为定量分析 从指标化形式转向模型化形式 从对单个资产分析转化为资产组合分析 从盯住账面价值的方法转向盯住市场的方法 描述风险变量从离散形式向连续形式转化 既考虑单个借款人的微观特征,也考虑整个宏观经济 环境的影响 运用了现代金融理论和其他学科的最新研究成果,比 如期权定价理论、资本资产定价理论、资产组合理论、 保险精算方法等 大量采用VaR技术。
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Z评分模型的推导
理论基础:贷款企业的破产概率大小与其财务状况 高度相关。 Z计分模型的本质:破产预测模型 方法:复合判别分析(Multiple Discriminant Analysis,MDA)。 基本思想:聚类——MDA能将贷款企业区分为不 会破产和破产两类。
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建立判别方程(线性)
企业股权市值与它的资产市值之间的结构性关系是 由贷款与期权的关系决定的。企业股权作为期权买 权的损益情况见下图:
股 权 价值E
A1 O 资产价值A -L
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B
A2
借款企业股东的股权市值头寸看作是持有一份以企 业资产市值为标的的买权。 正象古典布莱克-斯可尔斯-默顿模型中股票卖权定 价的五变量一样,企业股权可由下式来估价出:
25.56 33.26 22.84
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一、Z评分模型的表达式
阿尔特曼确立的分辨函数为:
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 或
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5
这两个公式是相等的,只不过权重的表达形式不同,前者用 的是小数,后者用的是百分比,第五个比率是用倍数来表示 的,其相关系数不变。
3
5C分类法 传统信用分析方法 评级方法 评分方法 围绕违约风险建模 Creditmetrics 现代信用计量模型 围绕公司价值建模 KMV模型
4
定 性
定 量
第一节 古典信用风险度量方法
古典(传统)的信用风险度量方法主要包括以下三种 方法: (一)专家制度法 (二)信用评级方法 (三)信用评分方法
E h( A, A , r , B, )
(1)
其中A表示资产市值,B是向银行借款数,r指的是短期利 率,σ A表示该企业的资产市值的波动性,τ 指的是股票 卖权的到期日或在贷款的情形下指的是贷款期限(或违约 期限)。r 、σ A 、τ 都可以从市场上直接观察到。
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指标筛选
F统计量 32.60
变量
x1营运资本/总资产
破产组均值 -6.1%
非破产组均值 41.4%
x2留存盈余/总资产
x3税息前收益 /总资 产 x4股权的市值/总负债 的账面价值 x5销售额/总资产
-62.6%
-31.8% 40.1% 1.5次
35.5%
15.4% 247.7% 1.9次
58.86
6
5C法
资信品格(character) 资本(capital) 还款能力(百度文库apacity) 抵押品(collateral) 当时所处的经济周期(cycle conditions)
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5W法
借款人(who) 借款用途(why) 还款期限(when) 担保物(what) 如何还款(how)
Z = 0.012×0.45+ 0.014×0.55+0.0 33×21.62+ 0.006×312.86+ 0.999×2.40=5.0001>2.99
结论:可以给该企业贷款。
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计分模型缺点和注意事项
Altman 判别方程对未来一年倒闭预测的准确性可达 95%,但对预测两年倒闭的准确性降低到75%,三年 为48%。 缺陷: 依赖财务报表的账面数据而忽视了日益重要的资本 市场指标,在一定程度上降低了预测结果的可靠性 和及时性。 变量假设为线性关系,而现实的经济现象可能非线 性的。 预测模型不能长期使用,需要定期更新,修正财务 比率和参数。 研究表明:通过修正后对未来4年的预测准确度 达到80%。
(3)资金实力(Capital or Cash):所有者的股权投入及其对 债务的比率(杠杠性),这些被视为预期破产的可能性的良好 指标,高杠杠性意味着比低杠杠更高的破产概率。
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专家制度法的主要内容(2)
(4)担保(Collateral):如果发生违约,银行对于借款人抵 押的物品拥有要求权。这一要求权的优先性越好,则相关抵押 品的市场价值就越高,贷款的风险损失就越低。
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5P法
个人因素(personal) 目的因素(purpose) 偿还因素(payment) 保障因素(protection) 前景因素(perspective)
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LAPP法则
流动性(liquidity) 活动性(activity) 盈利性(profitability) 发展潜力(potentialities)
(4)两个模型都无法计量企业的表外信用风险,另外对某些特 定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也 不适用,因而它们的使用范围受到较大限制。
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第二节 现代信用风险度量模型
(一)信用监控模型(KMV) (二)信用风险的矩阵模型
(三)信用组合观察模型(麦肯锡模型)
(四)死亡率模型
Z b1 x1 b2 x2 ,..., bn xn xi 代表第i个财务指标 bi 代表判别系数
收集过去已破产和不破产的企业的有关财务数据(比率) 通过MDA或聚类分析,得到最关键的、最具有区别能力的财务指标, 即这些指标具有如下性质 在破产组和非破产组之间差异显著 指标稳定性好,在组内没有差异 基于33个样本,要求所有变量的F比率至少在0.01水平上显著。 F用于检验两组均值的统计差异,越大越好,可用F排序。 我们从20个指标中筛选出5个,筛选的5个是按照F值从小到大排 列后最后得到的。
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一、信用监测模型KMV
KMV模型——期权推理分析法
期权推理分析法(Option-theoretic approach)指利用 期权定价理论对风险债券和贷款的信用风险进行度量 。 最典型的就是美国旧金山市KMV公司创立的违约预测模 型——信用监测模型(Credit Monitor Model)。
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对Z评分模型和ZETA评分模型的评价
(1)两个模型都依赖于财务报表的帐面数据,而忽视日益重要 的各项资本市场指标,这就必然削弱预测结果的可靠性和及时 性; (2)由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识,理论基础比 较薄弱,从而难以令人信服;
(3)两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系,而现实的 经济现象是非线性的,因而也削弱了预测结果的准确程度,使 得违约模型不能精确地描述经济现实;
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: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:Z0=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)。
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Z评分模型的运用
例:某申请贷款的企业主要财务比率如下:
x1—营运资本/总资产比率= 0.45 x2—留存盈余/总资产比率=0.55 x3 —利息和税收之前的收益 /总资产比率=21.62 x4—股权的市场价值/总负债的账面价值比率=312.86 x5—销售额/总资产比率(资产周转率)=2.40次
(5)经营条件或商业周期(Condition):企业所处的商业周 期,是决定信用风险损失的一项重要因素,特别是对于那些受 周期决定和影响的产业而言。
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专家制度法的工作步骤
分析企业贷款用途 对公司的资产负债表和损益表进行分析 对公司的试算表进行分析研究 对账目进行调整,使之符合银行用于趋势分析与推测的标 准格式 根据预计现金流对贷款的目的进行评价 确定较松和较严的假设前提,并进行压力测试 对借款人进行行业分析 对借款企业的管理及经营进行评估 准备贷款和保证文件
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三、信用评分法
信用评分模型以关键财务比率为基础,对各财务比率 赋予不同权重,通过模型产生一个信用风险分数或违 约概率,如果该分数或概率超过一定值,就认为该项
目隐含较大的信用风险。
信用评分方法主要包括两种模型
Z评分模型
ZETA评分模型
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Z评分模型
Z评分模型的主要内容:
美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分模 型是根据数理统计中的辨别分析技术,对银行过去的贷 款案例进行统计分析,选择一部分最能够反映借款人的 财务状况,对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值 的比率,设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数 学模型(也称之为判断函数),对贷款申请人进行信用 风险及资信评估。
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ZETA信用风险模型
ZETA信用风险模型(ZETA Credit Risk Model)是 继Z模型后的第二代信用评分模型 ,变量由原始模 型的五个增加到了7个,适应范围更宽,对不良借 款人的辨认精度也大大提高。 模型中的7个变量是:资产收益率、收益稳定性指 标 、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流 动性指标、资本化程度的指标、规模指标 。
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专家制度法的评述
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二、信用评级法
信用评级法又叫OCC法,是因为这一方法是由美国货币
监理署(OCC)最早开发出来的。
它是根据企业相关指标的好坏将企业贷款信用分为若
干等级。目前信用评级法一般将企业贷款信用分为1~
9或1~10个级别。 该方法的主要缺陷是:基本局限于定性分析,虽然也 运用了许多财务分析指标,但指标的风险权重等没有 明确,没有建立多变量指标的不同权重评价体系。
该模型使用了两个关系:其一,企业股权市值与它的资 产市值之间的结构性关系;其二,企业资产市值波动程 度和企业股权市值的变动程度之间关系。通过这两个关 系模型,便可以求出企业资产市值及其波动程度。一旦 所有涉及的变量值被算出,信用监测模型便可以测算出 借款企业的预期违约频率(EDF)。
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信用监测模型KMV
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专家制度法的主要内容(1)
(1)品德与声望(Character):对企业声誉的一种度量,考 察其偿债意愿和偿债历史。基于经验可知,一家企业的年龄是 其偿债声誉的良好替代指标。 (2)资格与能力(Capacity):即还款能力,反映借款者收益 的易变性。如果按照债务合约还款以现金流不变的方式进行下 去,而收益是不稳定的,那么就可能会有一些时期企业还款能 力受到限制。
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专家制度法的缺陷与不足
(1)需要相当数量的专门信用分析人员
(2)实施的效果很不稳定。
(3)与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联, 大大降低了银行应对市场变化的能力。 (4)加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题,使 银行面临着更大的风险。 (5)对借款人进行信用分析时,难以确定共同遵循的 标准,造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。
第9章 信用风险的度量 本章内容安排:
第一节 古典信用风险度量方法 第二节 现代信用风险度量模型
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信用风险度量方法
一、传统的信用风险度量方法
(一)专家制度法 (二)信用评级方法 (三)信用评分方法
二、现代信用风险度量模型
(一)信用监控模型(credit monitor model, KMV) (二)Credit Metrics模型 (三)信用组合观察模型(麦肯锡模型) (四)死亡率模型 (五)信用风险附加模型 (六)现代风险度量模型方法的比较
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一、专家制度法
专家系统是一种最古老的信用风险分析方法,其最大 的特征是银行信贷的决策权是由该机构经过长期训练、 具有丰富经验的信贷人员所掌握并由他们作出是否贷 款的决定。
1970年以前,大多数金融机构主要依据专家的经验和 主观分析来评估信用风险。专家通过分析借款人的财 务信息、经营信息、经济环境等因素,来对借款人的 资信、品质等进行评判以确定是否给予贷款。