违约损失率(LGD)研究

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LGD简述

LGD简述

LGD简述中图分类号:f832 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2010)11-061-01摘要违约概率pd和违约损失率lgd是构成irb法的核心变量。

目前,许多银行已经完成pd模型的设计开发,但lgd研究尚不够充分,这不仅会影响到高级irb法的贯彻实施,也将显著降低贷款定价、限额管理以及经济资本分配的准确度。

本文给出了lgd 的含义,指出影响lgd的几个因素,最后阐述了巴塞尔新资本协议对lgd 的测算要求。

关键词 lgd 测算一、lgd的含义lgd即违约损失率。

要准确理解这个定义必须准确界定违约、损失以及违约风险暴露。

违约是指借款人不能按事先达成的协议履行其义务,使银行面临经济损失的状态。

损失是指经济损失,在计量时应考虑所有的相关因素,包括重要的折扣效应,以及贷款清收过程中较大的直接成本和间接成本。

违约风险暴露则是指因借款人可能违约而带来损失的预期暴露。

综上所述,我们给出一个lgd 定义:债务人违约的情况下对债权人特定的一笔业务造成的经济损失和该笔业务的风险暴露的比值。

二、影响lgd的因素由于lgd的大小不仅受到借款企业的因素影响,而且还同贷款项目的具体设计密切相关,所以,影响lgd的因素比影响pd的因素更多、更加复杂。

具体而言,影响lgd的因素包括以下四个主要方面:1.项目因素这类因素直接与贷款项目的具体设计相关,反映了lgd的项目相关特性,也反映了银行在具体交易中通过交易方式的设计来管理和降低信用风险的努力。

具体包括清偿优先性、抵押品等。

2.公司因素该类因素是指与特定的借款企业相关的因素,但不包括其行业特征。

影响lgd的公司因素主要是借款企业的资本结构。

在公司因素中,企业规模的大小对lgd 的影响是受到关注的问题之一,有人推测规模越大的企业可能lgd越小。

然而,许多研究表明,企业规模对lgd的影响并不显著。

3.行业因素许多研究表明,企业所处的行业对lgd有明显的影响,也就是说,统计表明,在其它因素相同的情况下,不同的行业往往有不同的lgd。

LGD建模实例分析及若干技术问题经验分享

LGD建模实例分析及若干技术问题经验分享

LGD模型未来的发展方向和趋势
深度学习与LGD的结 合
随着深度学习技术的不断发展,将深 度学习与LGD模型相结合是一个值得 探索的方向。通过引入深度学习的方 法,可以进一步提高LGD模型的非线 性拟合能力和泛化性能。
可解释性研究
可解释性是机器学习领域的一个重要 研究方向。对于LGD模型,如何解释 其预测结果是一个值得关注的问题。 未来可以通过研究LGD模型的可解释 性,提高其在某些领域的应用价值。
参数调优
根据模型的表现,调整模型参数,以提高预测准确率。
模型评估和优化
评估指标
采用准确率、召回率、F1值等指标对模型进 行评估。
过拟合与欠拟合问题
针对模型可能出现的过拟合与欠拟合问题,采取相 应的优化措施,如增加数据量、采用正则化方法等 。
模型优化
根据评估结果,对模型进行优化,如采用集 成学习、深度学习等方法提高预测性能。
模型参数调优
LGD模型的参数选择对预测结果有很大影响。在实际应用中,我们通过交叉验证和网格搜索等方法对模 型参数进行优化,以找到最佳的参数组合,从而提高模型的性能。
如何提高LGD模型的性能
集成学习
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
特征工程
正则化
集成学习是一种通过结合多个模型来提 高预测性能的方法。在LGD模型中,我 们可以使用集成学习技术,如bagging 和boosting,将多个LGD模型组合起 来,以获得更准确的预测结果。
多任务学习与迁移学 习
多任务学习和迁移学习是机器学习的 两个重要分支。将多任务学习和迁移 学习的思想应用于LGD模型,可以进 一步提高模型的泛化能力和实用性。 例如,在金融领域中,可以通过迁移 学习将一个领域的LGD模型应用到另 一个领域,从而提高风险评估的准确 性。

信用风险评估的关键指标深入了解

信用风险评估的关键指标深入了解

信用风险评估的关键指标深入了解信用风险评估是金融领域中非常重要的一环,它对于金融机构、企业及个人的借贷、投资决策起着至关重要的作用。

为了准确评估一个借款人或借款机构的信用风险,我们需要深入了解信用风险评估的关键指标。

在本文中,我们将探讨几个核心指标,以帮助读者更好地理解信用风险评估的重要性以及如何进行评估。

一、违约概率(PD)违约概率是信用风险评估中最重要的指标之一。

它衡量了借款人或借款机构在一定期限内无法偿还债务的概率。

违约概率是通过对借款人或借款机构的历史数据、财务状况、行业环境等因素进行综合考量得出的。

一般来说,违约概率越高,表示信用风险越大。

二、违约损失(LGD)除了考虑借款人或借款机构的违约概率之外,评估信用风险还需要关注违约损失。

违约损失是指在发生信用违约时,债权人可能遭受的损失程度。

它一般以违约债务的未偿还金额与总债务的比例来衡量。

违约损失率越高,意味着债权人可能遭受的损失越大,信用风险也就越高。

三、信用评级信用评级是金融机构、评级机构对借款人或借款机构信用风险水平的评估结果。

它通过对借款人或借款机构的财务状况、经营状况、行业前景等多种因素进行研究和分析,然后给予相应的信用等级。

信用评级通常以字母代号表示,如AAA、BBB等。

不同的评级代表着不同的信用风险水平。

借款人或借款机构的信用评级对于他们获得贷款、融资或融资成本等方面都有着重要的影响。

四、风险敞口(EAD)风险敞口是指债权人在信用违约发生时可能遭受的损失金额。

它的计算涉及到贷款额度、担保程度以及其他风险控制因素等。

风险敞口是评估信用风险时需要综合考虑的指标之一。

债权人需要根据借款人或借款机构的特定情况来计算风险敞口,并采取相应的措施来控制风险。

五、资本充足率(CAR)资本充足率是金融机构衡量自身对信用风险的容忍度和抵御能力的重要指标。

它表示金融机构的资本净额占风险敞口的比例。

资本充足率越高,意味着金融机构具备更强的抵御信用风险的能力。

上市公司违约概率的实证研究

上市公司违约概率的实证研究

上市公司违约概率的实证研究内部评价法分为初级法和高级法,初级法是当前国内研究的重点。

而初级内部评级法的核心部分就是违约概率的计算,其中模型化的计算方法是当今研究的主流。

本文利用EDF模型对我国上市公司的最新数据作了实证分析,结果显示,虽然理论预期违约率值较穆迪公司公布的参考区间偏小,但还是具有一定的风险预警作用。

关键词:内部评级法违约概率EDF模型巴塞尔新资本协议于2004年6月公布,作为其核心内容的内部评级法(Internal Ratings-Based Approach),该方法允许管理水平较高的商业银行采用银行内部对客户和贷款的评级结果来确定风险权重、计提资本,从而将资本充足率与信用风险的大小有机结合起来。

但是在很长一段时间内,我国商业银行不具备条件实施巴塞尔新资本协议中的高级内部评级法,所以目前的研究重点应该是内部评级的初级法。

在内部评级初级法中,违约概率(PD)由银行自己提供估计值,而违约损失率(LGD)、违约风险暴露(EAD)和期限(M)等是由委员会规定的监管指标。

因此,违约概率的测度就是当前内部评级系统建立过程中研究的重点和热点问题。

早期的研究违约的模型有判别分析和Logistic回归等,但它们也只是二分类问题,对应的是判别概率而不是真正的违约概率。

现代的违约概率测度模型主要有KMV的EDF模型、JP Morgan的Credit Metrics模型、McKinsey的CreditPortfolio View模型、CSFP的CreditRisk+模型以及应用保险精算方法的死亡率模型等,这些模型是当今研究的主流。

本文主要利用KMV的EDF模型应用我国上市公司的数据作一些实证分析,以验证模型化的方法在中国市场中的适用性。

EDF模型的原理公司股权价值与资产市值之间的关系可用Black-Scholes公式表示为:公司股权价值波动率和资产价值波动率之间的关系式为:。

式中,E 为公司的股权价值,σE 为股权价值波动率,V 为资产市值,σV 为资产市值的波动率,r 为无风险利率,T 为距离债务到期日的时间长度,N (·)为累积正态分布函数。

穆迪违约损失率模型Moody LGD

穆迪违约损失率模型Moody LGD

Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议下的违约损失率模型开发与债项评级的解决方案2009年2月介绍大纲巴塞尔新资本协议:关于违约损失率的相关要求违约损失率的影响因素和模型违约损失率模型开发与债项评级的解决方案–中国的挑战–主要问题–解决方案的框架结构–业务流程改进解决方案–模型开发的初步工作:专家模型和模型因素的分析–问题的讨论2Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议:违约损失率的相关要求标准法和内部评级法:抵押品管理标准法和内评初级法规定有资格的抵押品应该具备以下特点:法律地位明确能够客观估值(可以采取盯市价格)良好的流动性价值波动性较低和交易对象的信用相关性较低有资格的抵押品种类:金融抵押品(标准法和内评初级法)应收账款(内评初级法)商用房地产/居住用房地产(内评初级法)其它抵押品(内评初级法)4标准法:认可抵押品类型标准法认可的抵押品:–现金类,包括存款证明或者银行发行的类似现金的工具。

–黄金–债券类,包括公认的外部信用评级机构评定的债券(国家公共部门发行BB-,其它机构BBB+以上)和未经外部信用评级机构的债券(银行发行、交易所交易、优先债务等)。

–股票类,包括纳入主要市场指数中的股票和可转换债券等。

–证券和基金类,包括集体投资可转让证券和共同基金。

标准法中综合法认可的抵押品(在简化法基础上):–不属于主要市场成份股,但在认可交易所交易的股份–集体投资可转让证券和共同基金(每日公开报价)–满足一定标准的银行发行的未经外部评级机构评估的债券5标准法:信用风险缓释的调整一、简化法(风险权重)根据替代原则将抵押或者担保部分与风险暴露部分分开计算权重。

二、综合法(风险暴露和风险权重)考虑抵押品无法按面值变现的风险和银行无法对抵押品行使物权的风险–未来贷款期限内抵押价值的波动性–抵押部分和风险暴露部分的价值变化–抵押品标价货币和贷款货币不一致产生的汇率风险风险缓释调整后风险暴露=Max {0, [E x (1 + H e) –C x (1 –H c–H fx)]}H e: 风险暴露本身价值波动的调整折扣H c: 抵押品价值波动的调整折扣H fx: 货币错配的调整折扣(1)标准监管折扣(2)银行自行估计的折扣67内部评级法初级法:违约损失率的标准内评初级法不直接调整风险权重,而是调整PD ,LGD ,和EAD 。

商业银行国际信贷中国家风险LGD度量研究

商业银行国际信贷中国家风险LGD度量研究

技术 。 无论是基 于历史数据度量 L D还是通过现金流贴 现度量 G L D或是通过 隐含在 市场数据 中的信息度 量 L D, G G 都是对商业 风险影响下 的 L D进行度量 的方法 。而国家风 险 L D是 国际 G G 信贷 中特 有的风险—— 国家风险所导致 国家违约 的 L D, 是 G 它 因借款 国家的政治 、 经济 、 社会 、 自然 等宏 观 因素变 化导致借款
收益率的差额 。

国家无力或不愿意按期偿付外债的损失程度。
国家风险贷款人来说 , 是一种难 以防止和规避 的风 险。 除
非事前作 出充分估计 ,认为这笔 国际信贷存在 国家风险 的可 能 性大 , 贷款人不予贷款 , 以避免风险外 , 事后似无补救办法 。 因为
贷款人一般都是银行或银 团,并不具有可 以同借款 国或借款 人 所在 国相抗衡 的力量 , 旦遭 受国家风 险 , 一 贷款人无能 为力 。对 于国家风险特点下 的国家风险 L D度量 , G 现有 的度量方法并 不 能完全适用 , 我们要在借鉴现有 的 L D度量方法及思想 的基 础 G
0 引言
违约 损失率 (os Gvn D fut简称 L D) 指债务 人 发 L s ie e l a , G 是
标准普 尔的资深 风险分析 和管理专 家 A u eS ri y mad d ev n g 和 Oi e eal在 ( aui n n g g Cei Rs》 lirR nut ( sr g a d Maai rdt i 一 v Me n n k 书中也提 出 “ 从证券价格 中提取 回收率” 理论 , 认为可 以从证券 价格 变化 信息中估计借款人 的违约损失率 。 基于以上思想 , 我们 同样可 以认 为 : 国际信 贷 中, 国国 在 一 家债券 的升水 幅度 可以反映 出该 国的 国家风险变化信息。 因此 , 我们 可以通过计算一 国国债 的升水幅度来估计该 国的国家风 险

抵押贷款的违约损失率(LGD)研究

抵押贷款的违约损失率(LGD)研究

抵押贷款的违约损失率(LGD)研究摘要:新巴塞尔资本协定将违约概率(PD)和违约损失率(LG D)纳入监管资本衡量的大体框架,国际活跃银行内部风险管理指标已从不良贷款率转向PD和LGD。

本文简要综述了国际上LGD理论与实证研究的功效,并对国内商业银行抵押贷款LGD进行了实证研究,得出了一些重要结论与管理建议。

关键词:新巴塞尔资本协定,抵押,违约损失率自巴塞尔新资本协定将违约概率(PD)和违约损失率(LGD)一同纳入监管资本衡量的基本框架以来,违约损失率(LGD)引起了监管界、业界和理论界的高度重视。

一、关于违约损失率(LGD)的研究综述违约损失率LGD(或1—回收率)是指预期违约的损失占风险暴露(exposure)的百分比,违约时风险暴露(EAD,exposure at defaul t)是指由于债务人违约所导致的可能承受风险的信贷业务的余额。

反映信用风险的重要指标—预期损失率(Expected Loss, EL)是LGD 和PD的乘积,即:预期损失率(EL)=LGD × PD。

(一)国外及港台的研究企业举债取得资金的主要渠道有直接融资和间接融资。

直接融资的各项公司债具有次级市场价格,违约后可以通过该债务工具违约后一定时点的市场价格为基础估算违约损失率。

对于间接融资,则需依靠银行积累的违约贷款数据资料来推估违约损失率。

公开市场资料较易取得,因此违约损失率的研究也以此为基础发展起来。

Robert C. Merton于1974年发表的“on the Pricing of Corporate De bt: the Risk Structure of Interest Rates”一文是现代信贷违约概率和回收率分析的理论基础文章。

其不足之处是没有解决信用资产质量的实际观测问题,在实证中的应用受到限制,这也是模型诞生后大量后续工作的重心所在。

针对Merton(1974)模型在实证应用领域的困难,有若干文献尝试提供变通的解决办法。

内部评级法中的违约损失率_LGD_模型_新资本协议核心技术研究_武剑

内部评级法中的违约损失率_LGD_模型_新资本协议核心技术研究_武剑

一、!"# 基本概念
完整的信用风险概念包括两个基本要素: 一是违约可能性 ( 即违约概率 ?#),二是违约 发生后损失的严重程度 ( 即违约损失率
二、测算 !"# 的基本要求
调查表明,目前全球只有很少的银行能够 提供可靠的 !"# 估计值。为此,巴塞尔委员会
作者简介:武剑,男,博士,现为中国建设银行总行风险管理部风险计量分析处处长。
贷款最低抵押水平 A #! B C* C* 0C* 0C* 对全部 -./ 要求的超额 抵押水平 A #!! B :D 9D !,)* !(C* !(C*
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
国际金融研究 ! "##$% " &
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国际银行业
具以及与投资组合相关的内部数据,这些数据 需定期更新并覆盖一定的观察期。银行必须证 明定量检测方法和数据的历史连贯性,方法和 数据的变化应有清楚详尽的文字记载。 于抵押带来的其他的风险; ( .)法律确定性, 主要包括相关抵押法律健全,相关操作符合法 律规定; ( /)与风险敞口之间的低相关性,即 借款人的风险不会带来抵押品风险。此外,银 行还须满足一定的披露要求。 ., 实物抵押 实物抵押包括: ( +)住宅房地产:企业的 新资本协议给出了在初级 !"# 法下 $%& 的 计算方法。该算法的核心是根据抵押品的不 同,进行各种调整,其内容包括监管当局确定 的基准 $%&、合格抵押定义、抵押品的缓解作 用及抵押品折扣等。 ( 一)基本规定 按照 !"# 初级法规定,对非认定的抵押品 担保的公司、主权和银行的高级债权规定 ’() 的 $%&。对公司、主权和银行的全部次级债权 规定 *() 的 $%&。次级贷款指还款顺序排在其 他贷款之后的贷款。根据各国的决定,监管当 局可以对次级采用较宽泛的定义。次级可能包 括经济从属,如贷款没有担保,且借款人大部 分资产用来担保其他贷款。 当债项有抵押时,银行可计算抵押品的风 险缓解作用。新协议在初级法中规定了合格抵 押品有两大类:标准法认定的合格抵押 ( 金融 抵押)和特定的商业和住宅房地产抵押 ( 实物 抵押)。此外,初级 !"# 法还包括其他一些形 式的抵押品,如应收帐款和其他抵押品。 +, 金融抵押 新协议规定,合格的金融抵押包括: ( +) 评级在 ## - 以上 ( 含 ## - )的国家债权和被 监管当局认可的等同于国家债权的公共部门发 行的债券; ( 含)以上的银 . )评级在 ### - ( 行、证券公司和公司的债券; ( /)在贷款银行 的现金存款; ( ’)黄金; ( ()在主要证券指 数中的股权权证; ( 0)不在主要证券指数中但 可公开交易的股权以及满足特定条件的债券; ( *)某些符合条件的可转换证券、集体投资企 业证券和共同基金的单位。 金融抵押应满足: ( +)有审慎风险管理程 序,银行必须使用审慎的程序和方法来控制由 董事或所有者的住宅房地产。 ( .)商用房地 产:该抵押资产不是借款人的主要收入来源, 同时不包括建筑贷款、未开发用地、项目贷款 和经营生产或投资商用房地产。 对实物抵押,必须满足操作方面的要求, 主要有: ( +)法律执行性:即抵押品具有法律 强制可执行性,对抵押品的索偿权必须及时备 案、追索权成立的所有法律要件均已满足。而 且,抵押协议和法律程序应当能够保证银行在 合理时间内变现抵押品价值。 ( .)抵押物的目 标市场价值限制:抵押物的定值不能超过现行 市场公允价值。 ( /) 定期重估:银行应该对 抵押物价值进行经常性的监控,至少每年进行 一次。此外,对抵押资产还应定期由专业人员 进行估值,在专业评估结束后的三年期内或契 约到期时必须再次进行专业估值。 /, 其他抵押 对于其他抵押物, 新资本协议提出要求 1 ( +) 银行在内部贷款政策中应明确规定接受的抵押 ( 银行关于交易结构的信用 物的类型、 抵押率; .) 政策对以下问题明确: 不同的风险对抵押物价值 的要求、抵押物的变现能力、确定抵押物客观价 格或市场价值的能力,能获得价值信息的频率 ( 包括专业评估和定值 )及抵押物价值的变化情 ( ( 况; 有专门的部门负责抵押物的管理; 银 /) ’) 行应采取措施确保其接受的抵押不受破坏和贬 值;( ()银行应持续监控对抵押财产可允许的优 ( 先权 ( 如税收) ; 银行须监控并管理抵押财产 0) 可能会引起的环境问题。 ( 二)初级 !"# 法下 $%& 的计算 按照初级法规定,一些银行利用合格的抵 押品对公司暴露进行担保,在此确定有效违约 损失率的方法如下:

违约概率与违约损失率

违约概率与违约损失率

违约概率与违约损失率一、违约概率1、概念违约概率(probability of default, PD)是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性;是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。

违约概率的估计包括两个层面,一是单一借款人的违约概率;二是某一信用等级所有借款人的违约概率。

《巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法的商业银行估计其各信用等级借款人所对应的违约概率,常用方法有历史违约经验、统计模型1和外部评级映射三种方法。

2、作用对商业银行信用风险管理而言,违约概率测度居于基础性地位,发挥着重要作用。

(1)首先,这是进行信用风险管理的首要条件。

作为测量信用风险的一种基本方法,信用评级的作用是建立在对借款人违约概率的测度基础上的。

只有首先对借款人的违约概率作出科学测度,银行才能够精确地计算出预期损失2的量,也才能够对客户信用状况作出客观、准确的评估,进而才能够保证商业银行信用风险管理的科学性与有效性。

(2)其次,这是衡量不同评级体系优劣的客观标准。

如果没有违约概率的测度,就难以衡量不同评级体系的优劣;如果回避严谨科学的违约概率测度,而仅仅追求评级指标体系的建设和评级方法的完善,就无法实现信用评级的现代化飞跃。

违约概率测度是信用评级具备权威性和可操作性的灵魂,是衡量不同评级体系优劣的客观标准。

(3)再次,这是提升商业银行风险管理素质的重要动力。

实践经验表明,银行要成功地进行客户违约概率的测度,不仅要依托于先进统计模型和风险量化工具的科学运用,更离不开对现代商业银行经营管理规律的深入认识和科学把握,需要在管理的理念、体制、机制等方面都能够与之相适应,进而有力提升了商业银行风险管理的素质。

3、测算方法近年来,西方商业银行尤其是那些先进银行充分利用现代数理统计发展的最新研究成果,在客户违约概率测度上摸索出了很多方法,取得了很大的成就。

综观违约概率测度的实践发展,其呈现出以下特征和趋势:从序数违约概率转向基数违约概率,违约概率的测度日臻具体化;从单个贷款的违约概率测度转向组合贷款的联合违约概率;从只考虑借款人自身的微观经济特征转向同时考虑宏观经济因素的影响;从基于历史数据的静态测度转向以预测为主的动态测度;从单一技术转向多元技术,违约概率测度的技术更加现代化和体现出多学科的交叉化,度量日趋科学化和精确化。

商业银行信用风险缓释工具及LGD估值研究

商业银行信用风险缓释工具及LGD估值研究

收 稿 日 期 :2009-10
作 者 简 介 :黄 彬 虎 (1973-),男 ,湖 北 十 堰 人 ,经 济 师 ,硕 士 ,研 究 方 向 为 银 行 风 险 管 理 。
2009 年第 12 期(总第 365 期)
41
金融理论与实践
【金融观察】
风险缓释工具的债项,违约损失率的计算比较简单, 将债项划分为全额风险缓释工具覆盖部分和无担保 部分,分别套用监管给定的最低违约损失率;而对于 采用组合风险缓释工具的债项, 在估算违约损失率 时,应将债项的违约风险暴露划分成若干部分,每一 部分由一种或一类信用风险缓释工具覆盖, 然后根 据监管规定进行分别估值。
2.监管合规性。 是指为债项提供的风险缓释工 具符合监管规定,在监管当局认可的范围之内,并能 严格按照相关程序和方法来控制由于风险缓释工具 运用带来的其他风险,比如对抵押物办理相关保险, 以防其减值等。
3.市场流动性。 风险缓释品具有市场价值,并能 在市场上实现交易, 风险缓释品的估值不能超过现 行市场公允价值,且能定期重估,对风险缓释品价值 进行经常性的监控,至少每年进行一次,对市场状况 发生重大变化的,更要经常地予以监控。
释作用。 (一)合格信用风险缓释工具应满足的一般条件 1.法律确定性。 即主体符合法律要求,采用缓释
工具所使用的法律要件必须对所有交易方有约束 力,相关手续、操作和签订的文本符合法律规定,风 险缓释品具有法律强制可执行性, 对风险缓释品的 索偿权必须及时备案、 追索权成立的所有法律要件 均已满足, 且相关协议和法律程序能够保证银行在 合理时间内变现抵质押品价值或追偿保证人的连带 责任等。
①本文中采用了标准普尔和穆迪投资服务公司的评级符号。
金融理论与实践
42

LGD建模实例分析及若干技术问题经验分享

LGD建模实例分析及若干技术问题经验分享
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思考与启示:(3) PD与LGD相关性之争
• 有学者的实证结论显示PD和LGD间存在着较强的正相关性 • 有的学者实证结论正好相反 • 在经济萧条时期二者之间存在较强的相关性 • 这个问题在国内的验证目前很难完成
18
思考与启示:(4)构建LGD开发数据集
LGD开发数据集应该包括四方面内容: 1. 2. 3. 4. 违约后进一步提款的可能性 与违约债项相关的所有回收和抵质押物 清收过程产生的费用 清收过程的其他信息
影响损失的驱动因素
• • • • • 信贷产品特征 担保人、抵押物、质押品所提供的风险 缓释 客户本身的偿债能力 清收程序和执行力度 地区、行业等环境要素
LGD数据补录模板: • 满足现有表单验证/优化以及高级
法量化分析和建模的需要 • 涵盖所有违约客户的违约债项 • 共13张输入工作表,5张参考表 • 60+系统下载项目 • 300+人工录入项目 • 时间跨度:2000年~2007年
- X与Y - 定性与定量 - 手工与自劢
案例分析 与模拟测试
- 选取有代表性债务 - 选定分行试点
模板优化 与人员培训
- 模板再设计 - 工作量评估 - 录入培训
数据收集 与信息汇总
- 分组收集 - 汇总评估 - 数据再补录
数据准备
1、数据清洗,从业务部门得到更多的反馈信息以弥补缺失数据; 2、如果仍无法补足缺失数据,将其排除出建模样本幵保留文档记录; 3、所有数据的整理、调整、转换均有相应的文档与程序记录,保证操作 的可逆反性与重复性
• 清收策略:专业分工与资产优化
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思考与启示:(2)LGD异常值的处理
• 直观理解 LGD∈[0,1]?
LGD<0时 说明回收的数量过大,或EAD估计本身的问题引发, 实际中最可能是由于债务人以物抵债,而后抵押 物价格上涨,造成处置后的价格大于EAD与成本之 和 LGD>1时 说明回收金额小于成本,这种情况在实际中更容 易出现,当一笔债项未能完成任何回收,那么其 实际LGD一定大于1

违约损失率模型研究

违约损失率模型研究

Moody’s的LossCalcTM模型(Gupton and Stein, 2002)包括了债务类型和
优先级、资本结构、行业和宏观经济四个方面的九个自变量,如下表。
变量类型
变量名称
变量数 目
债务类型和 优先级别
债务类型和优先级 别对应的 LGD 历史平 X1 均值
债务的相对级别
X2
资本结构
资产负债率
至时间点,如图中的 24 月份,24 月份以后的回收现金流忽略不计。
图 1 有效催收窗口 实际操作中,是分逾期的时间段对银行历史催收数据分别进行分析,以保证 分析结果的稳健性,如图 1,在贷款逾期后的第 24 个月,曲线变得比较平坦, 而且不同年份违约客户的情况都是如此,则可以确定 24 个月为该产品的有效催 收窗口。图 1 中,不同时间段的累积回收率曲线如同一层层逐渐成熟的葡萄架, 故英文中也把这个方法叫做 Vintage。在我国,零售敞口的核销较为困难,大量 违约贷款长期挂在账上,这样,有效催收时点的确定,对于 LGD 计量而言就非常 重要。 催收成本 新资本协议规定催收成本包括直接成本和间接成本,但对于直接成本和间接 成本的具体内涵未做详细界定。欧盟认为,“清收成本包括与清收相关的重要直 接成本和间接成本。此类清收成本源于运营清收部门的成本、由回收直接引起的 外部资源服务成本,如法律成本,一定比例的其它运行成本,如公司日常开支等”。 银监会的相关指引在此基础上,对直接成本和间接成本做了进一步的明确,指出 “直接损失或成本是指能够归结到某笔具体债项的损失或成本,包括本金和利息 损失、抵押品清收成本或法律诉讼费用等。间接损失或成本是指商业银行因管理 或清收违约债项产生的但不能归结到某一笔具体债项的损失和成本。商业银行应
在非违约帐户和违约帐户的分组中,LGD 模型建设都只使用违约样本,但是 其观察期和表现期的构造并不一致。非违约帐户分组中,所有样本在观察点之前 还没有发生违约,而是在表现期内都发生违约,发生违约后的帐户回收率决定于 有效催收窗口的分析,所以 LGD 模型的建设对于历史数据的时间长度要求比较 高,在下图的例子中,需要四年的历史数据。违约帐户分组中,所有样本在当前 观察点之前都已经发生违约,有效催收窗口在观察点之前已经开始(一般选择在 观察期内发生违约的样本,这样,有效催收窗口在观察期内开始,容易分析), 在下图的例子中,需要三年的历史数据。

LGD的定义和计算(精)

LGD的定义和计算(精)

PD:违约率是指借款人出现违约风险的可能性,是决定信用风险的核心变量。

●Z—Score模型:Z= 1.2X1+1.4x2+3.3X3+0.6x4+1.0X5其中,x 为营运资本与总资产的比率;x2为保留盈余与总资产的比率;X3为息税前收益与总资产的比率;x4为股权市值与债务面值的比率;x5为销售收入与总资产的比率。

当z值<1.81时,企业违约;当z值>2.67时,企业不会违约;当z介于1.81和2.67之间时为灰色区域。

线性判别模型以财务指标为基础对企业信用进行分析,得到的企业信用评分值能反映企业在一定时期内的信用状况(如违约或不违约),并且该模型具有较强的操作性、适用性及预测能力,是国内外预测企业违约的主流模型之一。

许多金融机构用它预测信用风险.●Logistic模型Logistic模型的基本思路:将已违约和非违约样本进行分类(0—1分类)选取一组指标作为解释变量。

取得这些先验数据的样本后,将PD设为违约率,取PD/(1一PD)的自然对数,即对PD作Logistic转换,建立回归方程进行分析,并根据银行、投资者的风险偏好程度设定违约边界,由此确定分析对象是否属于违约组.从20世纪80年代起,Logistic模型开始成为判断企业是否违约的一种主流方法。

与线性判别模型相比,它的主要优点是对破产的先验概率或样本数据分布不作任何假设。

但Logistic模型也存在一些不足:(1)由于采用极大似然估计法来估计参数,该模型需要的样本数量较多;(2)对中间领域的判别敏感性较强,使模型预测结果不稳定;(3)在违约率接近1或0时,模型会出现低估现象,在违约率接近0.5时,模型会出现高估现象。

●KMV模型.真正基于BSM模型的期权定价理论来预测企业违约率的是美国KMV公司开发的Credit—Monitor模型,并提出了理论预期违约率和经验预期违约率两个概念.基于股票市场的结构化模型具有前瞻性,能够对上市公司信用价值进行逐日盯市的连续评估,其是对单个公司而言,该模型是一种有用的早期预警系统.-------BASLEII对PD的数据要求: 5年以上的数据.LGD提纲:一、LGD的基本范畴界定 (4)(一)基本定义 (4)(二)主要特征: (4)(三)概念层次 (5)二、违约损失率的估算方法 (5)(一)历史数据平均法。

我国不良贷款违约损失率计量模型研究

我国不良贷款违约损失率计量模型研究

我国不良贷款违约损失率计量模型研究一、内容概览本文旨在深入探讨我国不良贷款违约损失率的计量模型,通过对当前国内外的研究现状进行系统性梳理,构建适合我国国情的不不良贷款违约损失率计量模型,并对该模型的应用效果进行实证分析。

本文首先介绍了研究背景与意义,接着对国内外相关研究进行了综述,在此基础上,详细阐述了本研究的内容安排和方法设计。

本文的研究成果将有助于提高我国不良贷款违约损失率的计量准确性,为金融风险管理和监管提供科学依据。

1. 全球金融业的发展和不良贷款问题的严峻性随着全球金融业的不断发展和创新,金融市场在全球经济中扮演着越来越重要的角色。

随着金融市场的发展,不良贷款问题也日益严峻。

这个问题不仅影响到了金融机构的稳定发展,也对整个经济体系带来了严重的潜在风险。

在过去的几十年里,全球金融业经历了高速发展,信贷规模不断扩大。

在这一过程中,不良贷款的积累也逐渐成为一个严重的问题。

由于金融市场的不确定性和风险性,一些借款人在面临经济困境时无法按时偿还贷款,从而导致金融机构的不良贷款率上升。

不良贷款问题的严峻性不仅体现在对金融机构的直接冲击上,还表现在对金融体系的稳健性和经济可持续性的影响上。

不良贷款的增加会导致金融机构的资本充足率下降,进而影响到其偿债能力和稳健运营。

不良贷款问题还会导致银行信贷资源的浪费,甚至可能引发金融风险的传导和扩散。

更为严重的是,不良贷款问题还可能对经济体系产生负面影响。

不良贷款的增加会导致银行业务收入的减少,进而影响到企业的投资和发展。

不良贷款问题还会降低社会的信任度,增加金融市场的不确定性,从而影响到整体经济的健康发展。

针对不良贷款问题的研究和应对显得尤为重要。

通过深入研究不良贷款的形成机理、计量模型以及风险管理策略,可以为金融机构提供有效的工具和方法来降低不良贷款率,保障金融体系的稳健运行和经济的持续增长。

2. 不良贷款违约损失率的定义及其重要性不良贷款违约损失率是指在银行贷款业务中,借款人无法按照合同约定履行还款义务,从而导致银行无法收回全部本金和利息的损失比例。

不良贷款LGD影响因素及建议

不良贷款LGD影响因素及建议

不良贷款LGD影响因素及建议作者:时小龙来源:《时代金融》2017年第29期【摘要】本文从LGD的定义和性质出发,分析了LGD的研究难点,介绍了国际上LGD 主流建模方法,并结合国情分析了我国LGD的影响因素,对开发LGD计量模型提出了建议。

【关键词】LGD 影响因素计量模型一、背景介绍LGD(违约损失率,Loss Given Default)是指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的比例,即损失占风险暴露总额的百分比。

从贷款回收的角度看,LGD决定了贷款的回收程度。

违约损失率估计应基于经济损失。

经济损失包括由于债务人违约造成的较大的直接和间接的损失或成本,同时还应考虑违约债项回收金额的时间价值和商业银行自身处置和清收能力对贷款回收的影响。

二、LGD研究的难点LGD研究的难点主要体现在:(1)参考资料和文献不足。

贷款和债券在发行的方式和违约处理程序上存在一定的差异,不能完全照搬债券的模式来研究贷款的违约损失率;(2)我国的特殊国情。

我国的LGD研究不能照搬国外现有的研究结论,而应该在辨明我国LGD影响因素的基础上,基于历史清收数据建立自己的统计模型,实现LGD的定量分析框架构建。

三、LGD的影响因素LGD的影响因素较多,且均较为复杂,这也是LGD量化模型构建后对数据的拟合程度无法提高的一个关键原因。

因此影响LGD的因素一直是研究重点。

我国不良贷款的LGD影响因素分为四个大的方面:客户因素、债项因素、宏观经济环境因素、其他因素。

(一)客户因素1.地区因素。

地区经济、司法、要素市场等环境的不同,导致了地区回收率水平有显著的差异。

比如江浙沪地区不良贷款回收率普遍较高,中西部地区不良贷款回收率相对较低。

2.行业因素。

不同的行业有不同的经营特点,决定了行业是LGD的重要影响因素。

比如说现阶段大规模爆发的钢贸行业不良贷款,行业的经营特点决定了钢贸企业的财务杠杆较高,并且抵押物较少质押物较多,质押往往存在瑕疵(仓单反复质押),导致其出现不良后给经营行的清收工作造成了很大困难,回收率也较低。

违约损失率概述

违约损失率概述

违约损失率概述 长期以来,人们对信用风险的关注和研究主要在于交易对手违约的可能性,即违约概率(Probability of Default,PD),而对交易对手一旦违约可能造成的损失程度,即违约损失率LGD(Loss Given Default)的研究远远不及违约概率PD,然而,作为反映信用风险程度的基本参数之一,LGD相比于PD对信用风险管理有着同样的重要性。

尤其是自新巴塞尔资本协定将LGD 和PD一同纳入监管资本衡量的基本框架以来,违约损失率(LGD)引起了监管界、业界、和理论界的高度重视。

违约损失率LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额,即损失的严重程度。

从贷款回收的角度看,LGD决定了贷款回收的程度,因为,LGD=1-回收率。

[编辑]违约损失率的性质与特点 构成一个完整风险概念的两个基本要素是损失的可能性和一旦损失发生后的损失规模,即损失的严重程度。

因此,LGD是除违约概率PD以外反映信用风险水平的另外一个重要参数,两者结合在一起才能全面反映信用风险水平。

显然,PD既定的情况下,LGD越高,信用风险越大。

预期损失率(Expected Loss, EL)是反映信用风险的一个指标,它是LGD和PD的乘积: 这是相对数形态的预期损失。

绝对数形式的预期损失可以表示为: 其中EAD(Exposure at Default)是指违约发生时债权人对于违约债务的暴露头寸。

PD和LGD都是反映债权人面临债务人违约的信用风险的重要参数,因此,两者都受到债务人信用水平的影响,然而,从性质上看,两者又有重要的区别。

总的来说,PD是一个交易主体相关变量,其大小主要由作为交易主体的债务人的信用水平决定;而LGD具有与特定交易相关联的特性,其大小不仅受到债务人信用能力的影响,更受到交易的特定设计和合同的具体条款,如抵押、担保等的影响。

因此,对于同一债务人,不同的交易可能具有不同的LGD,如对于同一债务人的两笔贷款,如果一笔提供了抵押品,而另一笔没有,那么前者的LGD将可能小于后者的LGD。

LGD的定义和计算(精)

LGD的定义和计算(精)

PD:违约率是指借款人出现违约风险的可能性,是决定信用风险的核心变量。

●Z—Score模型:Z= 1.2X1+1.4x2+3.3X3+0.6x4+1.0X5其中,x 为营运资本与总资产的比率;x2为保留盈余与总资产的比率;X3为息税前收益与总资产的比率;x4为股权市值与债务面值的比率;x5为销售收入与总资产的比率.当z值<1.81时,企业违约;当z值〉2.67时,企业不会违约;当z介于1.81和2.67之间时为灰色区域。

线性判别模型以财务指标为基础对企业信用进行分析,得到的企业信用评分值能反映企业在一定时期内的信用状况(如违约或不违约),并且该模型具有较强的操作性、适用性及预测能力,是国内外预测企业违约的主流模型之一。

许多金融机构用它预测信用风险。

●Logistic模型Logistic模型的基本思路:将已违约和非违约样本进行分类(0-1分类)选取一组指标作为解释变量。

取得这些先验数据的样本后,将PD设为违约率,取PD/(1一PD)的自然对数,即对PD作Logistic转换,建立回归方程进行分析,并根据银行、投资者的风险偏好程度设定违约边界,由此确定分析对象是否属于违约组.从20世纪80年代起,Logistic模型开始成为判断企业是否违约的一种主流方法。

与线性判别模型相比,它的主要优点是对破产的先验概率或样本数据分布不作任何假设.但Logistic模型也存在一些不足:(1)由于采用极大似然估计法来估计参数,该模型需要的样本数量较多;(2)对中间领域的判别敏感性较强,使模型预测结果不稳定;(3)在违约率接近1或0时,模型会出现低估现象,在违约率接近0.5时,模型会出现高估现象.●KMV模型。

真正基于BSM模型的期权定价理论来预测企业违约率的是美国KMV公司开发的Credit—Monitor模型,并提出了理论预期违约率和经验预期违约率两个概念.基于股票市场的结构化模型具有前瞻性,能够对上市公司信用价值进行逐日盯市的连续评估,其是对单个公司而言,该模型是一种有用的早期预警系统.—----——BASLEII对PD的数据要求: 5年以上的数据.LGD提纲:一、LGD的基本范畴界定 (4)(一)基本定义4(二)主要特征: (4)(三)概念层次 (5)二、违约损失率的估算方法 (5)(一)历史数据平均法。

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违约损失率(LGD)研究作者:陈忠阳博士、副教授中国人民大学中国财政金融政策研究中心、中国人民大学财政金融学院长期以来,人们对信用风险的关注和研究主要在于交易对手违约的可能性,即违约概率PD(Probability of Default),而对交易对手一旦违约可能造成的损失程度,即违约损失率LGD(Loss Given Default)的研究远远不及违约概率PD,然而,作为反映信用风险程度的基本参数之一,LGD相比于PD对信用风险管理有着同样的重要性。

尤其是自新巴塞尔资本协定将LGD和PD一同纳入监管资本衡量的基本框架以来,违约损失率(LGD)引起了监管界、业界、和理论界的高度重视。

一、LGD性质与特点违约损失率LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额,即损失的严重程度。

从贷款回收的角度看,LGD决定了贷款回收的程度,因为,LGD=1-回收率。

构成一个完整风险概念的两个基本要素是损失的可能性和一旦损失发生后的损失规模,即损失的严重程度。

因此,LGD是除违约概率PD以外反映信用风险水平的另外一个重要参数,两者结合在一起才能全面反映信用风险水平。

显然,PD既定的情况下,LGD越高,信用风险越大。

预期损失率(Expected Loss, EL)是反映信用风险的一个指标,它是LGD和PD的乘积:预期损失率(EL)=LGD × PD。

1PD和LGD都是反映债权人面临债务人违约的信用风险的重要参数,因此,两者都受到债务人信用水平的影响,然而,从性质上看,两者又有重要的区别。

总的来说,PD是一个交易主体相关变量,其大小主要由作为交易主体的债务人的信用水平决定;而LGD具有与特定交易相关联的特性,其大小不仅受到债务人信用能力的影响,更受到交易的特定设计和合同的具体条款,如抵押、担保等的影响。

因此,对于同一债务人,不同的交易可能具有不同的LGD,如对于同一债务人的两笔贷款,如果一笔提供了抵押品,而另一笔没有,那么前者的LGD将可能小于后者的LGD。

因此,对PD和LGD的分析应有不同的着眼点。

除了上述交易项目相关特性以外,西方在LGD方面的研究和实践表明LGD还具有以下一些特点:LGD概率分布呈现双峰分布的特征;LGD与PD呈正相关的关系;LGD与破产法等法律制度密切相关;LGD波动幅度大,影响因素多,且研究历史短,数据稀少,因而量化难度大。

本文随后将针对LGD的这些特征进行详细的论述。

二、LGD的重要性—— LGD在资本监管框架中的作用起草和征询意见已经历时5年的新巴塞尔资本协定,以其非同一般的复杂性而成为金融界争论的焦点之一。

新协定的复杂性突出反映在旨在提高风险敏感度的监管资本计量框架和方法上,其中尤以许可银行采用内部LGD数据的高级信用风险计量法的复杂性更为突出。

新协定的主要目的在于通过对这些复杂的风险和资本计量方法的采用提高监管资本对于银行实际风险水平的敏感程度,从而促使银行在维持与其风险和管理水平相适应的资本金水平的同时加强风险管理。

而这一监管激励机制具体表现为,新协定提出适应不同风险管理水平的资本计量方法,包括简单的标准计量法、较高级的基础内部评级法和高级内部评级法;同时,新协定对较高级的计量方法做出了监管资本降低的激励安排,即对同一银行,采用较高级的计量方法算出的监管资本比用较低级的计量方法算出的监管资本少。

在这种刻意的制度安排下,采用高级内部评级法将获得最低的监管资本的激励,因此,高级内部评级法成为国际上大银行的首选目标,从而LGD的量化也成为全球银行业高度关注的问题之一。

(一)针对信用风险的监管资本基本框架及其计量自1988年以来,巴塞尔资本协定的基本思想就是监管当局对银行的资产要根据其风险水平规定一定水平的资本要求,即监管资本要求。

新协定没有改变这一基本思想,而是在增强监管资本计量对银行风险敏感度方面进一步予以完善2。

在信用风险方面反映这一监管思想的基本公式是:监管资本=风险加权资产(RWA)×8% =风险权重(RW)×违约时暴露(EAD)×8%。

在新协定提出的标准法下,风险权重由监管当局根据新巴塞尔协定的规定给出,共有五个等级:0%, 20%, 50%, 100%, 150%。

新巴塞尔资本协定在这一方法下基本上沿用了1988年版资本协定的做法,最大的改进在于确定银行风险资产的风险等级时引入了外部评级,从而使得外部信用评级结果在监管资本确定中发挥了重要的作用。

新协定在提高监管资本风险敏感度方面最重要的改进并不在于引进外部评级的标准法对88年版本的改革和完善,而是在于提出了基于银行内部评级来确定监管资本要求的内部评级法(包括基础内部评级法和高级内部评级法)。

在新巴塞尔资本协定提出的这种内部评级法下,针对信用风险的监管资本的基本框架包括五个方面:风险暴露分类、风险要素、风险权重函数、最低要求和监管检查。

风险暴露分类是指监管当局对银行所有的信贷类资产和业务(即对信用风险的暴露)按照监管当局的标准和要求分为公司、主权、银行、零售和权益5大类资产,每一大类资产又可以细分为更多的子类。

风险要素是指每项资产的信用风险水平由贷款的违约率(Probability of Default, PD)、违约损失率(Loss Given Default, LGD)、到期日(Maturity, M)和违约时暴露(Exposure at Default, EAD)四个风险要素决定。

风险权重函数是由巴塞尔委员会在新协定中给定的用以计算每一项风险资产的风险权重的函数公式。

该函数公式的自变量为上述风险资产的四个(信用)风险要素,3因变量是反映该风险资产的信用风险水平的风险权重(Risk Weight, RW),它与违约时暴露(EAD)的乘积就是该风险资产的风险加权资产(Risk-Weighted Asset,RWA)数额。

风险加权资产(RWA)的8%就是新协定规定的银行对该项风险资产投资所应该具备的资本金,即该项资产的监管资本要求。

风险权重函数是根据银行不同业务的性质而确定的,因此,不同的风险暴露类别有不同版本的风险权重函数。

风险权重函数的确定是新巴塞尔资本协定最重要最复杂的任务。

以最新版本的针对银行批发业务(包括对公司、银行和主权的暴露)的风险权重函数为例,该项任务的复杂性无论是从函数式本身的复杂性还是该版本函数式经过数次修订就能够充分的表现出来。

自2001年巴塞尔委员会在新协定第二稿中提出该函数式的最初版本以来,两次最重要的修订是第三稿出台前为降低对中小企业贷款风险权重的修订和2004年1月为在监管资本要求中扣除针对预期损失的内容协定4。

根据2004年1月30日巴塞尔委员会公布的最新修订版本风险权重函数,对公司、银行和主权的暴露的监管资本要求为:k =LGD×(N[(1-R)-0.5 ×G(PD)+(R/(1-R) 0.5 ×G(0.999) )-PD)×(1-1.5b(PD) ) -1 ×(1+(M-2.5)×b(PD) )其中:b(PD)=(0.11852 -0.05478 ×log(PD)) 2R=0.12 ×(1-EXP(-50 ×PD))/(1-EXP(-50))+0.30 × [1-(1-EXP(-50 ×PD))/(1-EXP(-50)) ]N(·)表示标准正态分布的累积分布函数;G(·)表示标准正态分布的累积分布函数的反函数。

最后,对于采用内部评级法的银行,新协定还规定了这些银行在申请采用较高级的信用风险和监管资本计量方法时必须在技术和制度上应该达到的最低的标准以及监管当局就此进行监管检查的权力。

(二)LGD在监管资本计量中的基本作用由于标准法不采用银行内部评级数据,而是依据监管当局认可的外部评级标准将不同的风险暴露赋予不同的风险权重,LGD、PD等银行内部风险管理信息在监管资本计量上基本不发挥作用。

与标准法不同,基础内部评级法和高级内部评级法对监管资本的计量是建立在银行内部评级信息基础之上的。

然而,新协定对基础内部评级法和高级内部评级法采用内部评级信息予以不同的要求。

基础内部评级法只准许PD信息由银行内部评级提供,而LGD、EAD和M参数则由监管当局根据新协定的要求给出。

根据新协定对基础内部评级法的规定,对公司、银行和国家的无抵押的高级债权,LGD为45%;对公司、银行和国家的无抵押的次级债权:LGD=75%;有抵押债权的LGD服从较复杂的监管公式,以合理反映抵押等风险缓释技术对LGD的降低作用。

高级内部评级法下LGD由银行提供,因此银行需要估算LGD(由内部评级体系提供)。

但银行必须满足监管当局的相关规定和最低要求。

5新巴塞尔资本协定将LGD引入监管资本框架具有重要意义。

在技术上,由于LGD从损失严重程度方面反映了信用风险的性质,LGD的引入更加有利于正确地反映资产的风险水平。

而且,LGD也反映了银行风险管理措施所发挥的作用。

LGD所能反映的风险缓释技术有:抵押、担保、信用证、信用衍生产品和信用保险等。

因此,LGD在监管资本计量框架中的应用不仅使得新监管资本衡量框架能够更加正确地反映银行实际承担的风险(更具风险敏感性),而且从监管角度认可和鼓励了不断发展和创新的银行风险缓释技术。

三、LGD的重要性—— LGD在银行内部评级和管理中的作用如前所述,由于新巴塞尔资本协定在内部评级法中引入LGD作为资产风险权重函数的自变量,而且通过监管资本激励机制的刻意设计鼓励银行采用基于内部估测的LGD数据的高级内部评级法,LGD对银行的重要性显得更加突出。

然而,LGD 对于银行的重要性却不仅仅基于监管的原因,更不是自新巴塞尔协定提出内部评级法后才开始被银行注意到,相反,随着银行内部评级的发展,尤其是在90年代,LGD对于银行内部管理的重要性已经为许多银行所重视。

90年代以来,在西方银行业风险管理的发展进程中,内部评级体系的兴起和迅速发展是非常引人注目的一个方面。

其原因主要是银行业在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中,对资产风险的量化和管理显得越来越重要。

传统的信用风险评估方法,如偏重主观判断的5C专家评审法、偏重单纯计量分析的信用打分法等,都因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行管理发展的需要,尤其是不能适应信用衍生产品市场、贷款出售市场和资产证券化的发展,也不能适应信用组合管理、风险资本配置等现代银行管理体系的发展。

同时,以独立身份服务于全社会公众投资者、并且在对象上以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。

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