信用风险量化模型比较分析

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信用风险量化的4种模型

信用风险量化的4种模型

信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。

银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。

除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外,新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上,银行在贷款决策时,曾经长时间忽视股票的市价。

KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。

从而,贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。

尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器,但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型,是由买入期权推演而来的。

KMV扭转了看待银行贷款问题的视角,从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。

换句话说,它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。

基本原理如图所示:(1)KMV是如何工作的?假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票,公司债务是一张一年期的单一贴现票据(single discount note),票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中,若公司资产的价值跌到OB以下(以左,如OA1),股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。

当然,如果选择违约,他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行,公司所有者的普通股就一文不值了。

然而,若公司资产的价值是OA2,公司就会偿还债务OB,而保留其余的价值BA2.在KMV模型中,公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。

可以看到公司的风险底线(downside risk)被限制在OL,因为“有限责任”保护了普通股的持有人。

从而,对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。

KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型(估计违约频率模型)。

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估和信用评分模型是金融机构在进行贷款审批和风险管理过程中的重要工具。

通过对借款人的信用状况和还款能力进行评估,可以帮助金融机构准确判断借款人的信用风险,从而制定相应的贷款政策和风险控制措施。

本文将介绍信贷风险评估和信用评分模型的基本概念、应用场景以及构建方法。

一、信贷风险评估的概念和应用场景信贷风险评估是指对借款人的信用状况和还款能力进行评估,以确定其是否具备借款资格以及借款额度的大小。

信贷风险评估主要应用于银行、信托公司、消费金融公司等金融机构的贷款审批和风险管理过程中。

通过对借款人的个人信息、财务状况、职业背景等进行综合评估,可以帮助金融机构判断借款人的还款能力和还款意愿,从而降低贷款违约风险。

二、信用评分模型的概念和构建方法信用评分模型是一种通过对借款人的个人信息和历史信用记录进行量化评估,从而得出一个综合的信用评分的模型。

信用评分模型主要应用于大规模信贷业务中,可以帮助金融机构快速准确地评估借款人的信用状况,从而提高贷款审批的效率和准确性。

构建信用评分模型的方法主要包括数据收集、特征选择、模型建立和模型评估四个步骤。

首先,需要收集借款人的个人信息、财务状况、职业背景等相关数据。

然后,通过统计分析和机器学习等方法,选择对信用评分有影响的特征变量。

接下来,可以使用逻辑回归、决策树、支持向量机等算法建立信用评分模型。

最后,通过交叉验证、ROC曲线等方法对模型进行评估和优化,以提高模型的准确性和稳定性。

三、信贷风险评估与信用评分模型的关系信贷风险评估和信用评分模型是密切相关的概念。

信贷风险评估是对借款人的信用状况和还款能力进行评估,而信用评分模型是一种用于评估借款人信用状况的模型。

信用评分模型可以作为信贷风险评估的工具之一,通过对借款人的个人信息和历史信用记录进行评估,得出一个综合的信用评分,从而帮助金融机构判断借款人的信用风险。

四、信贷风险评估与信用评分模型的意义和挑战信贷风险评估和信用评分模型在金融机构的贷款审批和风险管理中具有重要意义。

Creditmetrics模型

Creditmetrics模型

Creditmetrics模型[编辑]Creditmetrics模型的提出Creditmetrics模型(信用计量模型)是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。

与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样,该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视,是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。

[编辑]Creditmetrics模型的基本思想1、信用风险取决于债务人的信用状况,而企业的信用状况由被评定的信用等示。

因此,信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化,并假定信用评级体系是有效的,即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。

信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。

转换矩阵(Transition Matrix一般由信用评级公司提供),即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化(转换)到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵,成为该模型重要的输入数据。

2、信用工具(包括债券和贷款等)的市场价值取决于债务发行企业的信用等级,即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值,因此,信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。

根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布,同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值(价格),从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。

这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的,也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值,从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。

3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。

根据马柯威茨资产组合管理理论,多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用,信用风险很大程度上是一种非系统性风险,因此,在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。

金融风险控制中的模型建立与分析

金融风险控制中的模型建立与分析

金融风险控制中的模型建立与分析金融风险控制是金融机构和市场参与者必须面临和处理的重要问题。

为了更好地理解和应对这些风险,建立模型并进行风险分析是至关重要的。

本文将探讨金融风险控制中的模型建立与分析的相关内容。

一、模型建立在金融风险控制中,构建适当的模型是理解和量化风险的关键。

模型能够帮助我们分析金融市场和金融工具中存在的各种风险,并提供决策支持。

以下是几种常见的金融风险模型。

1. 市场风险模型:市场风险是金融机构面临的最主要风险之一,包括股票、债券、货币和商品市场等方面的风险。

市场风险模型常用的方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和风险价值方法等。

2. 信用风险模型:信用风险是指借款人或发行人无法按时偿还债务或履行合同义务的风险。

建立信用风险模型可以帮助金融机构评估借款人的信用价值和违约概率。

一些常用的信用风险模型包括随机违约模型和结构性违约模型等。

3. 操作风险模型:操作风险是由内部过程、系统或人为错误引起的风险。

这些错误可能导致金融机构遭受损失,影响其正常运营。

操作风险模型的建立可以帮助机构评估和管理这些风险。

常用的操作风险模型包括损失分布法、事件树分析法和风险指标法等。

二、模型分析建立模型只是金融风险控制的第一步,对模型进行分析能够更好地理解和解释风险的本质。

以下是一些常用的模型分析方法。

1. 敏感度分析:通过改变模型中的关键参数,观察风险指标的变化情况,以评估风险敏感程度。

例如,对市场风险模型,可以通过调整股票市场波动率来观察投资组合价值的变化情况。

2. 度量方法:度量方法可以帮助我们量化风险的大小和潜在影响。

例如,在市场风险模型中,可以使用风险价值方法来度量可能的最大损失。

3. 模型比较:在金融风险控制中,常常会用到多个模型来评估和管理风险。

通过比较不同模型的结果,可以了解它们在不同情况下的优劣势,从而更好地选择合适的模型。

4. 历史回测:通过使用过去的数据来测试模型的预测准确性和效果。

风险管理-信用风险量化的4种模型 精品

风险管理-信用风险量化的4种模型 精品

信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理的新方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。

银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。

除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外,新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上,银行在贷款决策时,曾经长时间忽视股票的市价。

KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。

从而,贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。

尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器,但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型,是由买入期权推演而来的。

KMV扭转了看待银行贷款问题的视角,从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。

信用中国c86. 我们共同打造换句话说,它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。

基本原理如图所示:(1)KMV是如何工作的?假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票,公司债务是一张一年期的单一贴现票据(single discount note),票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中,若公司资产的价值跌到OB以下(以左,如OA1),股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。

当然,如果选择违约,他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行,公司所有者的普通股就一文不值了。

然而,若公司资产的价值是OA2,公司就会偿还债务OB,而保留其余的价值BA2.在KMV模型中,公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。

可以看到公司的风险底线(downside risk)被限制在OL,因为“有限责任”保护了普通股的持有人。

从而,对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。

小微企业贷款信用风险评估模型

小微企业贷款信用风险评估模型
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
THANKS
谢谢您的观看
模型应用步骤
模型应用
将建立的模型应用于实际贷款审批流程中 ,对申请贷款的小微企业进行信用风险评 估。
数据收集
收集小微企业历史贷款数据、经营状况、 征信信息等数据,为建立评估模型提供数 据基础。
特征提取
从收集的数据中提取与信用风险相关的特 征,如企业财务状况、经营状况、征信记 录等。
模型验证与优化
通过历史数据对模型进行验证,并根据验 证结果对模型进行优化调整,提高模型的 准确性和稳定性。
模型建立
利用提取的特征,采用适当的机器学习算 法建立信用风险评估模型。
模型应用案例
案例一
某银行利用小微企业贷款信用风险评 估模型对申请贷款的小微企业进行信 用风险评估,成功筛选出高风险客户 ,避免了潜在损失。
案例二
某金融机构利用建立的信用风险评估 模型优化了信贷资源配置,提高了贷 款审批效率和风险控制水平。
研究意义
推动小微企业融资服务创新
通过研究小微企业贷款信用风险评估模型,有助于为金融机构提供更为科学、准确的信用风险评估依据,推动小 微企业融资服务的创新与发展。
提升金融风险管理水平
准确评估小微企业贷款信用风险有助于降低金融机构的信贷风险,提升金融风险管理水平,保障金融系统的稳定 运行。
02
小微企业贷款信用风险概述
05
小微企业贷款信用风险评估模 型效果分析
模型效果评价指标
准确率
衡量模型预测准确性的指标,值越高表示预 测越准确。
精确率
衡量模型预测坏账的精确度,值越高表示预 测越精确。
召回率
衡量模型找出坏账的能力,值越高表示模型 能找出更多的坏账。

信用风险模型及其适用性分析

信用风险模型及其适用性分析

信用风险模型及其适用性分析作者:王顺,赵擎来源:《经济研究导刊》2010年第32期摘要:随着美国2007年金融危机的传播和蔓延,信用风险越来越受到学者的关注与重视。

在现代金融风险管理中,信用风险已经成为首要管理对象。

原来定性的管理方法已经难以符合时代的要求,定量准确计量已经成为大势所趋。

根据不同的假设与数理基础引入了4种主流的信用风险管理模型,并对其适用性进行了分析,以期对我国的信用风险管理与世界主流趋势接轨有所帮助。

关键词:信用风险;信用风险量化模型;Credit Metrics模型;KMV模型;Credit Risk+模型中图分类号:F83 文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)32-0130-02金融是现代经济的核心,银行则是现代金融的支柱。

现代商业银行在社会经济发展过程中,发挥着筹集融通资金、引导资产流向、提高资金运用效率和调节社会总需求的作用,是国民经济的“总枢器”和“调节器”。

然而商业银行从诞生时起,就经受着金融风险的威胁。

巴塞尔银行监管委员会在1997年9月公布的《有效银行监管的核心原则》中,将银行业面临的主要风险归纳为8个方面,即信用风险、国家和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险。

其中,信用风险占有特殊的地位。

世界银行对全球银行危机的研究表明,导致银行破产的最常见原因就是信用风险。

信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一,它是金融机构、投资者和消费者所面临的重大问题,直接影响着现代经济生活中的各种活动,也影响着一个国家的宏观决策和经济发展,甚至影响全球经济的稳定发展。

信用风险可以从广义和狭义两个方面来理解,狭义的信用风险是指信贷风险,广义的信用风险是指所有因违约而发生的风险,如融资业务中租赁人不按约定及时支付租金导致对方资产状况。

在现代的金融风险管理领域里,信用风险越来越被人们所重视,人们对信用风险的管理也从最初的定性模型到如今的定量的精确管理。

信用风险评估模型的建立和优化

信用风险评估模型的建立和优化

信用风险评估模型的建立和优化随着社会经济的发展,信用风险评估已成为金融业中至关重要的一项工作。

信用风险评估模型的建立和优化,可以帮助银行、金融机构等对借款人、企业、个人等进行风险评估,降低信用风险,提高金融机构的管理效率和盈利能力。

本文将从信用评估模型的基本原理、现有模型的优缺点、优化建议等方面进行探讨,以期为金融机构的信用风险评估提供一些参考意见。

信用评估模型的基本原理信用评估模型是一种统计或经济学模型,可以通过对借款人的财务及相关资料,采用数学和统计方法建立一套量化的信用评分体系,对借款人的信用状况进行评估和预测。

信用评分通常采用0-100分的方式表示,分数越高表示借款人信用越好,分数越低则表示信用程度越差。

信用评估模型通常就是利用样本数据,通过分析和计算建立一种统计模型,然后用该模型来预测样本之外的新样本的信用情况。

在建立信用评估模型时必须要具备以下基本原则:1. 数据可靠: 数据的质量和精确度对于信用评估模型的建立具有至关重要的作用,因此必须确保收集到的数据完整、准确、真实可靠。

2. 可变规则: 信用评估模型必须随时跟进市场变化情况,不断更新适应市场需求和发展趋势,因此信用评估模型必须具备可变规则和动态更新的能力。

3. 预测能力: 信用评估模型的最终目的就是预测借款人未来的风险情况,因此信用评估模型建立时必须具备一定的预测精度。

现有模型的优缺点目前,常用的信用评估模型主要包括经验法、专家判断法和数据挖掘法。

经验法:这种方法主要是凭借专业人员丰富的经验和个人感觉对贷款申请人进行信用评估。

经验法快速、简单、适用性强,但其主要缺点是经验的主观性大、难以复制和验证。

专家判断法:这种方法是在经验法基础上进行升级,加入不同专家的判断和意见,以确保评估的客观性和准确性。

虽然专家经验丰富,但是专家的判断也容易受到主观因素的影响。

数据挖掘法:这种方法针对大量的历史数据,运用数据挖掘技术和算法,建立信用评估模型。

现代信用风险管理模型比较分析

现代信用风险管理模型比较分析

现代信用风险管理模型比较分析李文【摘要】在银行的信用风险管理中,有效的管理模型是简化银行管理章程,提高银行信用管理效率和降低管理成本的首要条件.最基本的管理模型包括CreditMetrics 模型,CreditRisk+模型KMV模型和CPV模型.文章通过对这几种基本的信用管理模式进行探讨和分析,阐述现代信用管理的基本原理和运用的基本方以及管理模型的特点和适用性.在此基础上分析我国银行当前信用风险管理的现状以及存在的问题,针对实际的情况和管理的需要提出适用于我国银行现代信用管理体系的模型,为我国的银行体系参与社会信用管理提供科学的参考和指导,不断建立完善的社会体系和完善的信用制度和管理方式.【期刊名称】《金融经济(理论版)》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】2页(P164-165)【关键词】社会形态;信用管理;模型;信用制度【作者】李文【作者单位】中山大学国际金融学院,广东广州519082【正文语种】中文1.前言在20世纪的末期,特别是经济泡沫化的剧烈震荡中,世界性的经济债务阻碍了全球经济体制的建筑,在这种低迷的经济背景中,国际银行普遍开始关注信用风险的发展和信用风险的统计、量化以及管理。

在往后的十年中,世界各大银行开始进行信用管理的创新,不再沿用以往过于单一的一般性管理方式,逐渐向现代化的管理理念和管理思路上过渡。

伴随着信息技术和网络技术的发展,各大银行开始探索更为有效的信用风险管理制度,采用更加科学的体系和技术,运用现代的管理思维和管理方式,开发适用于不同情况下的信用风险管理模型来进行信用风险的量化和统计。

比较流行的管理模型是当前运用得最多的高级风险控制和计量模型,分别是J.P.Morgan的CreditMetrics模型,KMV公司的KMV模型,CSFP的CreditRisk+模型以及麦肯锡公司的CPV模型。

这些模型在原理和基础上融合了多学科的思想,是现代经济发展的产物,这种模型被称为现代信用风险管理模型。

现代信用风险管理模型的比较分析

现代信用风险管理模型的比较分析
险 管 理 的 需要 。
2 .现代信用风险模型在我 国商业银行应
用 的 可行 性 。() e i tc 模 型 依 赖 于银 行 1Crdt r s Me i
的 内部评级 系统或者著名 外部评 级机构 的评
级 结 果 。 而我 国 的信 用评 级 制 度 不 健 全 . 行 银
内部 的 评级 体 制 仍 然 处 于 初 步发 展 阶段 。 外部 的 评 级 机构 的信 用 评 级 也 是 近 几年 才 开始 , 还
经济技术开发 区转型的必然性 1 . 经济技术开发 区的发展原则 和 目标 , 要求 开发 区必须实现转 型。 18 年 , 上海召开的开发 区工作会议上 提出“ 99 在 三为主 、 一致力” 的开发 区发展原则 , 以发展工业为主 , 即“ 以利用外资为主 , 以出 口创汇为主 , 致 力 于发展高新技术 。 在这个发展原则 的指导下 , ” 国家级经济技术开发区 ( 以下 简称经 开区 ) 在工业发展 、 用外资 、 口 汇和高新技术 发展方 利 出 创 面取得 了显著的成绩。 这一 阶段的开发区发展模式和我 国当时经济社会 发展的大环境是一致的 , 从总体上说 , 旧是一种粗放式 、 延式 的发展 仍 外 方式 。在 2 0 年 l 月的开发区工作会议上提 出了“ 04 2 三为主 、 致力 、 两 一 促进” 的发展原则 , 以提高外资质量为主 , 即“ 以发展现代 制造业 为主 , 以 优化 出口结构为 主 , 致力于发展高新 技术产业 , 致力 于发展高附加值 服 务业 , 促进国家级经开区向多功能综合性产业 区发展 。 这一发展原则的 ” 提出 。 反映 了中国经济发展 方式和 国内国际经济环境 的变化 , 吹响 了开 发区向“ 集约式 、 内涵式” 发展方式转变 的号角 。 《 国家级经济 技术开 发区经济社会 发展“ 十一五” 规划纲要》 出 , 指 到 2 1 年 国家级经开 区的总体 目 00 标是 :努力建设成为促进 国内发展 和扩

信用风险分析大全

信用风险分析大全

标题:信用风险分析大全一、引言信用风险是指债务人未能按照合同约定履行还款义务,导致债权人遭受损失的风险。

信用风险存在于各种金融交易中,如贷款、债券、信用证、保函等。

在金融市场中,信用风险分析是金融机构进行风险管理的重要手段,通过对债务人信用状况的评估,判断其违约的可能性,从而制定相应的风险管理策略。

本文将详细介绍信用风险分析的相关内容,以帮助读者更好地理解和应对信用风险。

二、信用风险分析的方法1.定性分析定性分析是通过对债务人的基本情况、经营状况、财务状况、行业地位、管理层能力等方面进行综合评估,判断其信用状况的方法。

定性分析主要包括以下几个方面:(1)基本情况分析:了解债务人的成立时间、注册资本、股东背景、经营范围等信息,以判断其合法性和稳定性。

(2)经营状况分析:分析债务人的经营模式、业务结构、市场份额、竞争力等因素,以评估其盈利能力和成长潜力。

(3)财务状况分析:对债务人的财务报表进行分析,重点关注其资产负债结构、盈利能力、偿债能力、现金流状况等指标,以判断其财务健康状况。

(4)管理层分析:评估债务人的管理层素质、管理水平、决策能力等因素,以判断其管理风险。

2.定量分析定量分析是运用统计学、概率论等方法,对债务人的信用风险进行量化评估的方法。

定量分析主要包括以下几个方面:(1)财务比率分析:计算债务人的财务比率指标,如资产负债率、流动比率、速动比率、利息保障倍数等,以评估其偿债能力和财务稳定性。

(2)信用评分模型:运用信用评分模型,如Z分数模型、ZETA 模型、逻辑回归模型等,对债务人的信用风险进行量化评估。

(3)违约概率模型:建立违约概率模型,如死亡率模型、风险中性定价模型等,预测债务人未来违约的可能性。

三、信用风险管理的策略1.风险分散风险分散是指通过多样化的投资组合,降低单一债务人违约对整个投资组合的影响。

金融机构在进行信贷业务时,应充分了解债务人的信用状况,合理配置信贷资源,实现风险分散。

企业信用风险评价模型分析

企业信用风险评价模型分析

企业信用风险评估模型企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素,也是企业信用风险管理的核心环节。

企业信用风险评估涉及四个基本的概念,即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。

本节重点为厘清基本概念,并介绍相关企业信用风险评估操作。

I —、企业信用风险评估概念企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程,是利用各种评估方法,分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。

信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上,运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型,从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。

I二、企业信用风险评估模型构建(一)信用分析瘓型概述在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类,预测性模型和管理性模型。

预测性模型用于预测客户前景,衡量客户破产的可能性;管理性模型不具有预测性,它偏重于均衡地揭示和理解客户信息,从而衡量客户实力。

计分模型Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。

这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。

在评级的对象濒临破产时,Z计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。

2.巴萨利模型巴萨利模型(Bathory模型)是以其发明者Alexander Bat hory的名字命名的客户资信分析模型。

此模型适用于所有的行业,不需要复杂的计算。

其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。

Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。

3.营运资产分析模型营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能,其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。

营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段:第一阶段是计算营运资产(working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。

2019-2021 年我国上市银行信用风险度量研究——基于KMV 模型

2019-2021 年我国上市银行信用风险度量研究——基于KMV 模型

2019-2021年我国上市银行信用风险度量研究基于KMV模型瞿山川(对外经济贸易大学ꎬ北京㊀100029)摘㊀要:近年来ꎬ中国面临着 供给冲击 需求收缩 预期转弱 的三重压力ꎬ这将进一步加大商业银行的信用风险ꎮ信用风险的产生会增加交易成本㊁降低投资者投资意愿ꎬ从而影响经济的发展ꎮ公司通常会采用信用风险度量方法及时预测信用违约情况ꎬ以提高商业银行的风险控制能力ꎬ保证信用交易的正常运行ꎮ而KMV模型具有良好的风险预测能力ꎬ可以为银行违约风险监管提供参考ꎮ关键词:KMV模型ꎻ信用风险ꎻ上市银行中图分类号:F830.4㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:1671-6728(2022)18-0083-04㊀㊀随着经济增速放缓ꎬ银行增量市场减小ꎬ存量竞争激烈ꎬ银行面临净息差收窄㊁信用风险持续暴露等经营压力ꎬ净利润增速也处于低位ꎮ银行作为间接融资体系下的主要融资渠道也因此遭受了巨大冲击ꎮ因此ꎬ及时评估影响和风险并采取良好的风控措施ꎬ是银行业赢得这场金融风暴的关键ꎮ信用风险是商业银行面临的首要风险ꎮ银行业能否抵御新冠疫情对产业链与居民生活的冲击ꎬ其风险抵御能力是否会受到影响ꎬ其信用风险状况是否仍然可控ꎮ以上问题的顺利解决ꎬ在后疫情时期各地疫情持续反复的大环境下十分重要ꎮ因此ꎬ研究银行业在疫情暴发前后的信用风险变化ꎬ能使商业银行未来在应对类似突发事件时及时采取相应风控措施ꎬ有针对性地加强信用风险管理ꎬ这对银行业的未来健康㊁持续发展具有重要意义ꎮ在相关定性分析中ꎬ钟震ꎬ郭立探讨了新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策ꎮ陆岷峰分析了疫情危机与信用风险叠加背景下中小商业银行的防范对策ꎮ在运用KMV模型对企业进行信用风险的研究中ꎬ王灏威ꎬ许嘉文利用KMV模型对新冠疫情前后上市房地产企业信用风险进行了研究并指出疫情使中小房地产企业违约概率显著增加ꎮ余钊研究了疫情对信托行业的信用风险的影响并分析疫情影响信托业信用风险的原因ꎬ分析得出有92.86%的信托公司的信用风险在疫情发生后上升ꎮ综合上述文献可以看出ꎬ利用KMV模型分析疫情对整个银行业信用风险影响的相关研究较少ꎮ基于此ꎬ文章将采用KMV模型对银行业在疫情前后所面临的信用风险进行实证分析ꎬ为银行业在后疫情时期如何进一步加强信用风险管理提供量化基础ꎮ一㊁理论模型KMV模型将企业的股权看作一种看涨期权ꎬ执行价格是企业的负债ꎬ标的物为企业资产价值ꎮ当企业的资产价值小于负债时ꎬ企业将选择违约ꎬ否则不违约ꎮ根据Black-Scholes-Merton期权定价模型ꎬ企业资产价值和股权价值的关系为:E=VN(d1)-De-r(T-t)N(d2)其中ꎬ企业的股权价值波动率与资产价值波动率的关系为:d1=ln(V/D)+(r+σ2v/2)(T-t)σvT-td2=d1-σvT-tìîíïïïï股权价值波动率(σE)和公司资产价值波动率(σv)之间的关系式为:σEσv=VE N(d1)式中ꎬD为负债的账面价值ꎬT为到期时间ꎬt为现在时间ꎬr为无风险利率ꎬV为资产市场价值ꎮσv为资产价值波动率ꎬE为股权市场价值ꎬσE为企业股权市场价值波动率ꎮKMV模型假设公司的资产价值38作者简介:瞿山川(2001—㊀)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ四川成都人ꎮ主要研究方向:保险学ꎮ服从正态分布ꎬN(d)为标准累积正态分布函数ꎬ由股权市场价值E及其波动率σE以及负债账面价值Dꎬ利用BSM期权定价模型求出公司资产市场价值V及其波动率σvꎮ违约距离是企业的资产价值在风险期限内由当前水平降至违约点的相对距离ꎬ可表示为:DD=E(V)-DPE(V)σv其中ꎬE(V)是预期资产价值ꎬDP是公司的违约点ꎮ二㊁实证分析(一)样本选择根据KMV模型的计算原理及特点ꎬ研究对象数据应满足有较高公开性和时效性的特征ꎮ因此文章从choice金融终端选取18家于2019年1月1日前上市的商业银行为样本ꎬ包括中国银行㊁农业银行㊁工商银行㊁建设银行㊁交通银行共5家国有控股银行ꎬ中信银行㊁光大银行㊁招商银行㊁浦发银行㊁民生银行㊁华夏银行㊁平安银行㊁兴业银行共8家全国性股份制银行ꎬ北京银行㊁江苏银行㊁上海银行㊁宁波银行㊁南京银行共5家2021年资产规模1.5万亿元以上的城市商业银行ꎮ文章以其2019-2021年相关财务数据为基础ꎬ结合KMV模型对上市商业银行进行信用风险研究ꎬ详见表1ꎮ表1㊀样本银行股票代码及财务数据统计表股票代码名称股票代码名称SH.601988/03988.HK中国银行SH.600016/01988.HK民生银行SH.601288/01288.HK农业银行SH.600015华夏银行SH.601398/01398.HK工商银行SZ.000001平安银行SH.601939/00939.HK建设银行SH.601166兴业银行SH.601328/03328.HK交通银行SH.601169北京银行SH.601998/00998.HK中信银行SH.600919江苏银行SH.601818/06818.HK光大银行SH.601229上海银行SH.600036/03968.HK招商银行SZ.002142宁波银行SH.600000浦发银行SH.601009南京银行(二)参数设定违约点值(DP):DP为商业银行短期负债与长期负债一半的和ꎮ无风险利率r:选取中国银行2019-2021年公布的一年期整存整取基准利率ꎬ即r=1.5%ꎮ时间范围T:设定为2019-2021年ꎮ负债面值D:根据上市银行2019-2021年财务报表中的负债总额分别进行估计ꎬ债务期限设定为一年ꎮ股权价值=流通股数ˑ日收盘价+非流通股数(限售股)ˑ每股净资产(公司若两地(A+H)上市ꎬ则两者相加)ꎮ(三)计算过程1.计算股权价值波动率σE假定股票价格服从标准正态分布ꎬ则股票日对数收益率为:μi=ln(Si+1Si)其中ꎬSi为第i天的收盘价ꎬμi为第i天的收益率ꎬ股票日收益率的波动率通过计算日均标准差得到:σn=1n-1ðni=1(μi-E(μ))2其中E(μ)=1nðni=1μi将股票价格数据代入上述公式ꎬ并根据当年实际股票交易日获取N的数据可得出日收益波动率ꎮ日收益波动率与年收益波动率关系为:σE=σnˑN2.计算资产价值和资产价值波动率通过B-S-M模型得到样本银行2019-2021年年的资产价值和资产价值波动率ꎬMatlab计算结果详见表2ꎮ表2㊀2019-2021年年样本银行股权价值与股权波动率ꎬ资产价值与资产价值波动率名称2019年2020年2021年A+H的权重波动率资产价值波动率A+H的权重波动率资产价值波动率A+H的权重波动率资产价值波动率南京银行0.2473230.0140320.2641030.0149560.3185660.01743江苏银行0.190340.008050.2261340.0083140.2882150.010089北京银行0.156080.0077190.1797390.006710.0982010.003275上海银行0.1869640.0117660.1861940.0089870.1515440.006245宁波银行0.2866690.033450.3675290.0457740.375810.045314华夏银行0.1661560.0077690.1871230.0068630.1216990.003949光大银行0.2230010.0109650.2949660.0118430.1970060.006161民生银行0.1521310.0065530.1864430.006310.1412490.00358中信银行0.2026480.0090290.2288710.0075150.1488160.004121平安银行0.3150090.0258530.343240.0291870.3910690.026281浦发银行0.2046010.0112250.219120.0083240.1779750.005865兴业银行0.2509050.0151470.2741730.0158360.3457140.017176招商银行0.2487020.0311510.3087550.0404060.340180.045771交通银行0.1669880.0073840.2026650.0064780.1502370.004778中国银行0.1389690.0068140.1624380.0063540.092970.00327948续表名称2019年2020年2021年A+H的权重波动率资产价值波动率A+H的权重波动率资产价值波动率A+H的权重波动率资产价值波动率农业银行0.1352790.0074530.1532380.0068170.1023180.004041建设银行0.1735220.011930.2491770.0137080.1872280.008872工商银行0.1585370.0114680.1963370.0110140.1417230.00699㊀㊀3.计算违约距离与EDF在此模型下ꎬ决定公司预期违约概率的是违约距离DDꎮ违约距离与企业违约的可能性呈负相关关系ꎬ即当违约距离减小ꎬ违约概率就相对越高ꎮ2019-2021年样本银行数据详见表3ꎮ表3㊀2019-2021年样本银行的违约距离与EDF类型名称2019年2020年2021年违约距离EDF违约距离EDF违约距离EDF城市商业银行南京银行3.0270.0012342.8330.0023062.3170.010243江苏银行3.4560.0002742.6710.0037782.0230.021517北京银行4.5460.0000033.3950.0003435.7230.000000上海银行4.1450.0000173.770.0000824.2780.000009宁波银行3.0890.0010052.4270.0076222.3610.009111股份制商业银行华夏银行4.1640.0000163.2230.0006354.5140.000003光大银行3.1740.0007532.1640.0152182.70.003472民生银行4.3660.0000063.050.0011452.9650.001511中信银行3.3350.0004262.4240.0076713.1540.000805平安银行2.6360.0041902.4360.0074252.0090.022275浦发银行3.6150.0001502.8170.0024243.1270.000884兴业银行3.0480.0011522.7480.0030002.0520.020104招商银行3.5960.0001612.9130.0017912.6510.004008国有控股商业银行交通银行4.0320.0000282.6760.0037273.5940.000163中国银行5.0870.0000003.8710.0000546.310.000000农业银行5.4760.0000004.4070.0000056.1810.000000建设银行4.5830.0000022.9710.0014833.7180.000100工商银行5.0850.0000003.7980.0000735.0010.000000(四)结果分析8家样本银行在2019年疫情暴发前的资产价值波动率ꎬ如图1所示ꎬ平均为0.01321ꎬ2020年疫情暴发期为0.01419ꎬ2021年后疫情时期为0.01240ꎮ2019-2021年ꎬ样本银行资产价值波动率先上升后下降的趋势一定程度表明疫情的发生对银行业的资产端有一定的影响ꎮ其中零售业务占比较大的宁波银行㊁招商银行在疫情暴发的2020年波动幅度最大ꎮ这可能是由于零售类消费类贷款和以批发零售㊁住宿餐饮㊁旅游为代表的对公贷款不良率抬升明显所致ꎮ图1㊀2019-2021年样本银行资产价值波动率情况通过计算违约距离(如图2所示)可以发现ꎬ疫情暴发前样本银行的平均违约距离为3.915ꎬ疫情暴发时期的平均违约率为3.033ꎬ后疫情时期为3.593ꎮ该数据普遍高于巴曙松ꎬ蒋峰针对我国所有上市A股企业提出的违约预警线2.2的水平ꎬ一方面说明我国商业银行整体风险可控ꎻ另一方面说明疫情的暴发显著降低了银行的违约距离ꎬ加剧了信用风险ꎮ但随着新冠疫情于2021年得到缓和ꎬ各行各业有序复工复产ꎬ后疫情时期银行业整体违约距离有所降低ꎬ信用风险控制水平得到提升ꎮ这可能是由于前期行业拨备计提力度较大ꎬ风险抵补充足ꎬ使得上市银行具备良好的风险承受能力所致ꎮ图2㊀2019-2021年样本银行违约距离变化情况通过计算EDF(图3)可以发现ꎬ样本银行的违约距离与期望违约率成反比关系ꎮ绝大部分样本银行在疫情暴发时期的期望违约率均有一定程度的上升ꎬ其中国有控股商业银行由于其资本更为充足ꎬ在样本银行中的表现最为稳健ꎮ图3㊀2019-2021年样本银行EDF变动情况三㊁疫情对银行信贷风险的影响(一)信贷资产质量下滑由于新冠疫情导致的停工停产负面影响波及面广ꎬ既极大冲击了制造业产业链上下游ꎬ也显著降低了餐饮㊁旅游㊁交运等行业的经济效益ꎬ对小微企业的经营能力和盈利能力产生了明显的负面冲击ꎮ因此ꎬ商业银行的信贷投放及资产驱动型负债规模与匹配58受到影响ꎬ导致信用风险和流动性风险在一定程度上有所增加ꎮ此外ꎬ由于新冠疫情后商业银行不断加大金融信贷支持力度ꎬ多措并举提升普惠金融服务质效ꎻ同时企业信用风险存在滞后性ꎬ疫情对企业的偿付能力影响存在时滞ꎬ因此疫情防控期间的大量增量贷款的潜在风险也不容忽视ꎮ根据样本银行历年年报可知ꎬ过半数以上的样本银行不良贷款率在2020年呈现出较明显的上升趋势ꎬ如图4所示ꎮ图4㊀2019-2021年样本银行不良贷款率情况(二)未来投资偏好将趋向保守2020年ꎬ在旧挑战(全球经济减速)和新冲击(疫情全球蔓延㊁油价暴跌和外围证券市场暴跌)的共同夹击之下ꎬ2020年一季度GDP增速创改革开放以来的新低ꎮ新冠疫情的出现将长期影响企业和居民部门的心理预期ꎬ未来宏观经济下行压力也将压制投资者的风险偏好ꎬ观望情绪加重ꎬ将最终影响金融服务有效需求和供给ꎬ从而对银行信用风险产生一定的负面影响ꎮ(三)银行盈利指标下降总资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE)方面ꎬ受利率下行与拨备增提的影响ꎬ大部分上市银行的ROA与ROE指标均有所下行ꎮ净息差方面ꎬ受存款成本刚性㊁贷款基础利率(LPR)下行和金融普惠背景下利率优惠等因素影响ꎬ股份制与国有银行将面临较大的净息差收窄压力ꎮ近年来ꎬ商业银行持续加大减费让利的力度ꎬLPR也经历多次下调ꎬ银行贷款利率呈现持续下行态势ꎬ而负债端成本仍较高ꎬ在多重因素影响下银行净息差普遍收窄ꎮ银保监会披露的数据也显示出净息差收窄的趋势ꎬ商业银行2021年末净息差为2.08%ꎬ较2020年末下降0.02个百分点ꎮ盈利指标的下降将直接影响银行业的资产与拨备情况ꎬ一定程度上加剧信用风险ꎮ四㊁疫情反复背景下银行业信用风险防范对策(一)宏观层面财政政策方面ꎬ中央银行应实行宽松的货币政策ꎬ适时调低法定存款准备率ꎬ既要扶持小微企业发展ꎬ稳定市场信心ꎬ也要保证商业银行拥有充足的资金与超额准备ꎮ监管方面ꎬ相关部门需加强信贷部门流动性监管ꎬ利用压力测试评估信贷资产恶化程度并督促银行完善流动性风险预警机制ꎬ防止包商银行破产事件再次重现ꎮ此外ꎬ相关部门应建立逆周期动态调节机制和差异化管理机制ꎬ在经济下行时期有序调降拨备覆盖率ꎬ提高贷款风险容忍度ꎬ缓解银行存款压力ꎮ(二)微观层面业务流程方面ꎬ商业银行应当加强服务流程线上化建设ꎬ既提升金融服务便捷性与可得性ꎬ也具有良好的可追溯性ꎬ易于后续对风险资产开展数据分析ꎮ业务结构方面ꎬ商业银行应当拓展中间业务收入规模ꎬ构筑第二增长曲线以实现轻资本及内生增长的目标ꎬ在保证收益的同时从根本上减少信用风险ꎮ资本补充渠道方面ꎬ商业银行应采用多元化方式如发行二级资本债㊁永续债与非公开定向增发方式补充核心资本ꎬ提高资本充足率ꎬ有效应对权益端的冲击ꎮ此外ꎬ还应当合理利用衍生金融工具化解银行的不良资产ꎮ风控方面ꎬ商业银行应当加大金融科技投入ꎬ依托大数据和模型进行风险评估从而实现科技赋能银行风控管理ꎬ利用大数据等技术手段改进风险监测体系ꎬ实现降本增效ꎬ达到对困难企业和个人的精准识别与贷后的精确追踪与管理ꎬ遏制可能出现的不良现象ꎮ五㊁结语综上所述ꎬ商业银行应做好中长期资本规划ꎬ密切持续关注资产质量变迁ꎬ积极应对和化解在中长期可能面临的不良压力ꎮ参考文献:[1]钟震ꎬ郭立.新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策研究[J].武汉金融ꎬ2020(3):37-41ꎬ59.[2]陆岷峰.中小商业银行:疫情危机㊁信用风险叠加与防范对策[J].华北金融ꎬ2020(6):69-77.68。

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估与信用评分模型在金融领域中扮演着至关重要的角色。

随着金融科技的发展,这一领域的重要性愈发显著。

本文将深入探讨信贷风险评估与信用评分模型的概念、方法和应用,帮助读者全面了解该领域的核心概念和实践方法。

信贷风险评估的定义和意义信贷风险评估是指金融机构根据贷款申请者的个人、家庭或企业情况,评估其偿还贷款的能力和意愿,以确定贷款发放的风险程度。

通过信贷风险评估,金融机构能够准确评估贷款申请者的信用状况,从而有效控制信贷风险,保护自身利益。

信用评分模型的基本原理信用评分模型是通过对借款人的个人信息、财务状况和信用历史等方面进行量化分析,得出一个客户信用风险的数值评分。

这种评分模型可以帮助金融机构快速准确地评估客户的信用风险水平,指导贷款审批和定价。

传统信用评分模型与现代信用评分模型的比较传统信用评分模型主要基于统计分析和专家经验,主要评估客户的还款能力和还款意愿。

而现代信用评分模型则结合了机器学习和大数据分析技术,能够更准确地预测客户的违约风险,提高风险评估的准确性和效率。

基于机器学习的信用评分模型近年来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,基于机器学习的信用评分模型逐渐成为研究和应用的热点。

这些模型能够通过对大规模数据的学习和分析,发现隐藏在数据背后的规律,从而提高信用评估的准确性和预测能力。

主流的信用评分模型算法目前,主流的信用评分模型算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

不同的算法在处理不同类型的数据和问题时有各自的优势和局限性,金融机构需要根据实际情况选取合适的算法进行建模和评估。

信贷风险评估与风控体系建设除了信用评分模型,建立完善的风险评估与风控体系也是金融机构保障自身利益的重要手段。

这包括建立科学的风险评估模型、健全的风控流程和完善的风险管理机制,以应对不同情况下的信贷风险。

结语信贷风险评估与信用评分模型是金融领域中的关键技术,对于提高金融机构的风险控制能力和服务效率有着重要作用。

信用评分模型

信用评分模型

信用评分模型(Credit Scoring Models )什么是信用评分模型[1]信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型,利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险,并将借款人归类于不同的风险等级。

对个人客户而言,可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等;对法人客户而言,包括现金流量、财务比率等。

信用评分模型的种类信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。

目前,应用最广泛的信用评分模型有:∙线性概率模型(Linear Probability Model)∙Logit模型∙Probit模型∙线性辨别模型(Linear Discriminant Model)—Z-score信用评分模型的运用过程运用信用评分模型进行信用风险分析的基本过程是:①首先,根据经验或相关性分析,确定某一类别借款人的信用风险主要与哪些经济或财务因素有关,模拟出特定形式的函数关系式;②其次,根据历史数据进行回归分析,得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度;③最后,将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值,根据该数值的大小征量潜在借款人的信用风险水平,给予借款人相应评级并决定货款与否。

[编辑]信用评分模型隐含的假设信用评分模型隐含的一个假设是:存在着一种测度能将良好信用及较差信用的评价对象区分成不同的两种分布。

当然在这两个分布之间可能有一些重叠,即所谓的灰色地带。

有些信用评分专注于对这个灰色地带的信用消费者群体进行细分。

这是由于在激烈的市场竞争下,信用评分极低的信用申请者早已被排除,而信用评分极高的也早已被各个授信机构竞相争夺,信用需求已得到满足,各种信用供给者需要从获得中等评分的潜在客户群体中挑选合适的授信目标,因而对中间地带的信用消费者进行细分的评分模型是十分必要的。

进行近乎连续的细致地信用评分不能仅仅依靠消费者偿债、公共记录、专业和雇用记录来简单的排除有明显不良记录者,而更需要在此基础上,进一步详细地分析消费者的消费行为,包括所属的消费者群体、年龄段、消费规律、偏好、习惯等,一个科学的信用评分模型需要建立在对消费者群体的长期或阶段性跟踪、区域调查和大量的数理统计分析的基础上。

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估与信用评分模型在金融领域扮演着至关重要的角色。

随着金融市场的不断发展和金融产品的日益多样化,信贷风险评估和信用评分模型的应用也变得越来越广泛。

本文将从信贷风险评估和信用评分模型的概念、意义、发展历程以及应用实践等方面展开探讨。

一、信贷风险评估与信用评分模型的概念信贷风险评估是指金融机构对借款人的信用状况、还款能力以及借款用途等进行全面评估,以确定借款人违约的可能性和借款风险的大小。

而信用评分模型则是一种通过对借款人的个人信息、财务状况、信用记录等数据进行量化分析,最终给出一个客观评分的模型,用于评估借款人的信用等级和还款能力。

二、信贷风险评估与信用评分模型的意义1. 降低信贷风险:通过对借款人进行全面评估和信用评分,金融机构可以更准确地判断借款人的还款能力,从而降低信贷风险,保护金融机构的利益。

2. 优化信贷审批流程:信用评分模型可以帮助金融机构快速、准确地对借款人进行信用评估,从而优化信贷审批流程,提高审批效率。

3. 提升金融服务质量:通过信贷风险评估和信用评分模型,金融机构可以更好地了解借款人的信用状况,为借款人提供更合适的金融产品和更优质的金融服务。

三、信贷风险评估与信用评分模型的发展历程信贷风险评估和信用评分模型的发展经历了多个阶段,主要包括人工评估阶段、统计评估阶段和机器学习评估阶段。

1. 人工评估阶段:早期的信贷风险评估和信用评分主要依赖于人工评估,金融机构通过分析借款人的资产状况、收入水平等信息来判断其信用等级和还款能力。

2. 统计评估阶段:随着统计学方法的发展,金融机构开始引入统计模型来进行信贷风险评估和信用评分,如Logistic回归模型、决策树模型等。

3. 机器学习评估阶段:近年来,随着大数据和人工智能技术的快速发展,机器学习算法在信贷风险评估和信用评分领域得到广泛应用,如支持向量机、随机森林、神经网络等。

四、信贷风险评估与信用评分模型的应用实践1. 个人信用评分:个人信用评分是信贷风险评估和信用评分模型的一个重要应用领域,通过对个人的信用记录、财务状况等数据进行评估,为金融机构提供客户信用等级和还款能力的参考。

商业银行风险管理量化模型比较

商业银行风险管理量化模型比较

由于头寸汇总以及 VR模型运行需要时间 ,通常 a 选取的考察期限不会少于一个工作 日,在管理实践 中,经常用到的置信区间有 6 %、9 %、9 %等。 8 5 9 适当选择参数的唯一 目的是使 V R模型产生 出最 a 具管理价值的风险信息。因此,模型使用者通常要 根据本银行对风险管理的实际需求谨慎设定模型参 数。
定违约率情况下 ,假定这种违约与公司的资本结构 无关 。在风险期末 , 该模型还以风险价值法来估计 组合损失 以及所需的经济资本。其优势在于其数据 需求少 ,故而特别适合对含有大量中小规模贷款的 贷款组合信用风险进行分析。但该模型在运用时, 受到一定条件和因素的制约。
()内部度量法。该方法是银行采用监管者规 1 定的标准 ,自己收集损失数据 ,自己估算风险资本 的一种方法 。将银行业务划分不 同领域后 ,再在每 个业务领域 中定义不同的风险类型 ,对不同领域与 不同风险类型的组合规定相应 的风险暴露指标 E , I 和预期损失与非预期损失的转换系数 ,并利用银 行 自己的 内部 数据计 算损失概 率 P E和损失程 度 三、操 作风 险 的量 化方 法 L E 公式为 : G, ∑j[ I(,j P (,j ・G E i )・ E i ) L E 1 基本指标法。该方法将单一 的风 险暴露指 风险资本 =∑i . i )・ i ) 标 G 与一个固定 的百分 比 a I 相乘得 出监管资本要 (,j (,j] 其中i 表示业务领域 , 表示风险类型。 j 求。因而监管资本 KI= I ,巴塞尔委员会认为 B G・ a ()损失分布法。该方法根据损失资料库中每 2 基本指标法下 的监管资本应达到最小监管资本 的 种业务类别的损失特征选取拟合度最优 的模型 , 1%。在此基础上,a 2 应设在 1% 一2%之间。该 7 0 对损失发生的概率和损失程度做 出假设 ,得到操作 方法 的优势在于简单易行 ,这样计算出来的监管资 本一般较高 ,而且 由于使用统一的 a ,使得具有不 风险损失在未来时期内的可能分布。该方法的优势 同风险特征和风险管理状况的银行每单位的总收入 在于该损失分布不是通过假设非预期损失与期望损 要求配置相 同的监管资本 ,使得操作风险管理优劣 失之间的关系而得到的,因而具有更强的风险敏感 奖惩机制不能 自动发挥作用 ,因而巴塞尔委员会认 性 。 ()极值理论模型。该模型是专 门用来衡量损 3 为该方法适用于一些业务范围较少的小银行。 2 标准法。在标准法下 ,银行 业务被划分为 失极值的方法,它通过推导超过一定临界水平的操 . 八个业务类别 :公司金融 、贸易和销售 、零售银行 作风险损失的具体分布函数 ,得出一定置信水平下 a l 业务、商业银行业务、支付和清算 、代理业务 、资 V i的估计值 和超过临界水平的损失的期望值 ,并 产管理业务和零售经纪业务 。计算各产品线资本要 以此作为提取操作风险监管资本的参照。 当然 ,再好 的量化模型也不能完全估算出风险 求的方法是用银行 的总收入乘以一个该产品适用的 的完全损失 ,只能起到降低风险从而扩大银行利润 p 系数 ,其中总收入可代表业务经营规模 ,也可代 表各产品线 的操作风险暴露。p 值代表行业在特定 空间的作用 。根据马克维茨的资产组合理论 ,资产 产品线 的操作风险损失经验值与该产品线总收入之 组合后 的风险会小于单个资产的风险之和,故而可 在三大风险统一测量中找到效益最优 ,而风险较小 间的关系。其计算公式如下 : 的配置组合 ,从 而达到节约资本 成本 的 目的。另 Ks r a=∑ ( ・i a) 从银行的角度看,因为每个银行有其各 自不 同 标准方法下监管资本也应达到 1 2 %,该方法优势在于 外 , 的风险特征 ,可针对其不 同的风险特征设置不同的 对业务类别进行了区分, 并将不同业务类别风险特征 的差异反映在计算中, 但该方法也有一定的局限性, 组合,做到资源的最优配置 。 要进行 良好的风险管理 ,一个基本条件就是要 它不能反映各个银行自身的操作风险损失特征。 3 高�

信用风险的度量方法

信用风险的度量方法

一、信用风险度量方法与模型1.传统的信用风险评价方法(1)要素分析法。

要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。

常用的要素分析法是5C要素分析法,它主要集中在借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity)、资本实力(Capital)、担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面进行全面的定性分析,以判别借款人的还款意愿和还款能力。

根据不同的角度,有的将分析要素归纳为“5W”因素,即借款人(Who)、借款用途(Why)、还款期限(When)、担保物(What)及如何还款(How)。

还有的归纳为“5P”因素,即个人因素(Personal)、借款目的(Purpose)、偿还(Payment)、保障(Protection)和前景(Perspective)。

无论是“5C”、“5W”还是“5P”,其共同之处都是先选取一定特征目标要素,然后对每一要素评分,使信用数量化,从而确定其信用等级,以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。

(2)特征分析法。

特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。

它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素,将其编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果。

一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。

特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价,它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标,这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。

(3)财务比率分析法。

信用风险往往是由财务危机导致的,因此,可以通过及早发现和找出一些特征财务指标,判断评价对象的财务状况和确定其信用等级,从而为信贷和投资提供决策依据。

财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体,系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。

我国商业银行信贷风险度量模型的选择及建议

我国商业银行信贷风险度量模型的选择及建议
因素都将影 响信用等级 的转移概率 , 并影响到信 贷风险的大小。( ) 2 利用历史资料如几十年的数
估价 , 有助于真实、 全面的反映银行面临的信贷风 险的大小 。而违约模 式 ( M) D 只考虑违 约与不违 约两种状态 , 将贷款向上 的最 大值 固定在其账 面
价值 。
据计算信用等级转移矩 阵, 并作为将来时期 的信 用等级转移矩阵 的估计值 , 这里有一个重要 的假 定, 即不 同时期之 间信用等级 的改变是彼此独立
利 率 , 忽视 了利 率 随机 变 动 的影 响 , 以 , 处 就 所 此
( ) rd er s 型简述 一 Cei tc 模 i cei tc 模 型是 由 J P 摩 根及 美 洲 银 行 r t rs d Mei .. 等金融 机 构 于 19 97年 开 发 出 的 模 型 , 用 V R 运 A
上市公司股价波动的分析, 来预测股价公开交易
款组合的损失分布。模型的优点在于要求输入的
公司发生违约的可 能性 , 从而对公司贷款违约现 数据很少 , 基本上只涉及敞口数据和违约概率, 由 象进行管理 , 模型具 有 以下 优势。 该 于推导出了组合损失 的显示解 , 以对贷款损失 所 首先 ,M K V方 法不 完全 依据 历史 和 现在 的公 的计算非常简单容易。其缺点在于: 1 对单个债 () 司账 面会计 财 务资 料 , 主 要 依据 证 券 市场 上 公 务人的违约率设定似乎是任意的, 而 而它们却是模
信贷风险的计量未包括利率变动的市场风险。 第四, 信贷风险计量方法 的关键之处是计算 信用等级转移矩阵和联合信用转移矩阵 , 而计算 和应用信用等级转移矩阵又存在一些 问题。( ) 1
首先 , 信贷风险计量方法是盯市( T 模式 M M) 的方法, 对贷款企业信用等级变化 的向上和 向下 趋势进行了全面的考 虑, 对 由于企业 信用等级 并
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三、信用风险量化模型的应用
国际金融研究 ! "##$% & ’
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水平相联系。 在资源约束型短缺经济中, 旺盛的 需求受到生产能力的约束, 企业所面临的主要问 题是资金短缺, 因而对银行的资金依赖性很强。 只要能够获得资金、 实现投资的增加, 企业就能 够扩大生产能力、 获得投资收益。 供给的短缺保 证了资金的使用效益, 相应地保障了信贷资金的 安全性, 银行经营管理的重点自然就置于盈利性 方面; 而在需求约束型过剩经济中, 一方面生产 力水平高度发展、 生产能力迅速扩大, 另一方面 实物资源与货币资本充分积累, 使得旺盛的生产 能力受到需求的约束, 企业对银行的资金依赖性 减弱, 经常性的产品过剩又导致企业的经营风险 加大, 银行所面临的信用风险也逐渐增强, 银行 经营管理的重点自然就转向安全性方面。 !""# 年 $ 月 !$ 日,巴塞尔新资本协议正 式对外公布,新协议是建立在风险计量和风险 管理技术基础之上的,它不仅要提高风险敏感 度,而且还要把风险敏感度与提高大银行的风 险计量和管理方法联系起来。也就是鼓励银行 应用高级内部评级法和高级计量法对信用风险 进行度量,而信用风险量化模型就是高级计量 法的一个重要方面。那么信用风险量化模型的 应用将会对银行资本金要求产生哪些影响呢? 下面我们首先以花旗、%& 摩根为例对其进行分 析。 实际上,上述四大信用风险量化模型的开 发都是源自于银行的具体业务实践。由于保密 或者银行各自的客户特征等原因,主要的国际 化银行普遍没有公布其应用上述某一具体模型 的结果。花旗、 %& 摩根等以美国为主的国际化 银行都根据自己的业务特征开发出适用于本银 行的信用风险量化模型,这些模型或者是上述 某一模型的改进、或者是根据上述某一模型的 思想开发的新模型,因而其测算结果可以成为 四大模型的比较基准。在此,我们通过花旗、 %& 摩根应用自开发的信用风险量化模型度量资 本金水平的结果来说明信用风险量化模型的应 用将为银行资本金节约带来的益处。 !""’ 年末,花旗应用信用风险量化模型得 出的理论资本金需求水平是 #$( 亿美元,而其 实际资本金(核心资本加上附属资本)数量是 ($# 亿美元。 %& 摩根的理论资本金和实际资本 金水平则分别是 ’$) 亿美元和 #’" 亿美元。也 就是说,巴塞尔新资本协议中提倡的信用风险 量化模型的应用将会对以花旗、 %& 摩根为代表 的国际化银行产生积极的影响,这些银行将在 很大程度上节约其稀缺的资本金,将剩余资本 用于扩大资产规模,进行兼并收购等行为。 从中国的情况看, 经济的均衡机制正处于从 资源约束型向需求约束型转变的过程之中, 中国 的银行业也面临着由效益管理为主转向以风险 管理为主。 我国 !" 多年的金融改革取得了显著 成绩, 但是在银行、 特别是四大国有银行商业化 改革过程中, 风险管理一直是薄弱环节。 国有商 业银行不良资产居高不下这一沉重包袱已经成 为制约我国金融改革和发展进程的重要障碍, 其 中固然有制度和观念上的根源, 但风险管理技术 的陈旧落后也是重要原因之一。 而要有效地防范 和化解风险, 就需要借助于信用风险量化模型对 所面临的风险在量上有一个比较准确的度量和 判断。 信用风险量化模型将定性分析与定量分析 相结合, 当企业信用等级、 财务状况等信用风险 指标发生较大变动时, 能够自行报警予以提示。 信用风险量化模型的比较分析所推出的结 论,向我们展示了不同类型模型的适用对象、 获得数据的难易程度、工作步骤的繁简程度、 量化结果的可靠程度等一般性特征。然而,由 于经济制度、金融发展水平等方面的差异,对 于上述信用风险量化模型能否适用于我国商业 银行的信用风险管理实践,尚需进一步讨论。 下面我们对模型的可借鉴性进行分析。 信用度量术模型依赖于银行的内部评级系 统,或者著名外部评级机构的评级结果。花旗、 %& 摩根等大型国际化银行都对贷款资产进行内 部评级, 据此来计提坏账准备金以及衡量资本充 足率水平。 然而我国的信用评级制度不健全, 银 行内部的评级体制仍然处于初步发展阶段, 外部 的评级机构的信用评级也是近几年才开始, 还没 有形成长期的企业评级数据库。 另外, 我国债券 市场尚不发达, 还没有形成合理的基础利率, 而 基础利率是计算贷款现值的重要因素。 也就是 说, 在目前的状况下, 信用度量术模型的直接应
一、信用风险量化模型概述
作者简介:吴军,男,经济学博士,对外经济贸易大学金融学院院长、教授、博士生导师;张继宝,男,满 族,对外经济贸易大学金融学院硕士$% & ’
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构无关。在风险期末,信用风险附加模型以风 险价值法来估计组合损失以及所需的经济资 本。模型使用一个连续随机变量来描述某一信 用等级客户的违约风险。也就是说,客户的信 用等级是随着时间的变化而变化的。此模型利 用违约率的波动性来描述违约相关性,进而生 成贷款组合的损失分布。 !" 信用组合观点模型 信用组合观点模型是由麦肯锡公司应用计 量经济学理论和蒙特・卡罗模拟法,于 #$$% 年 开发出的一个多因素信用风险量化模型,它主 要用于信贷组合风险的分析。该模型将违约及 信用等级转移概率与利率、经济增长率、失业 率等宏观经济变量联系在一起。它假设在经济 衰退时期,违约和降级概率要高于相应的历史 平均水平,而在繁荣期的结果正好相反。该模 型基于经济状况和风险期的组合损失分布来生 成违约(转移)概率分布,而经济资本则基于 风险价值法来计算。 基本要素的处理方法是存在差异的: ) # * 在违约率估计方面,信用度量术模型选 择的是企业信用评级法,而 &’( 模型则采用风 险中性概率法;信用风险附加模型选择的是泊 松分布法,而信用组合观点模型则采用蒙特・ 卡罗模拟估计法; ) 1 * 在违约风险暴露的估计方面, 四大模型 的差异不大。 除了信用度量术模型对债券采用本 金来估计风险暴露之外, 四种模型都是根据债务 人的特征来估计信贷资产的风险暴露程度; ) 2 * 在违约损失率的方面,除了 &’( 模型 直接估计违约损失率之外,其余三个模型都是 先通过估计违约回收率来计算违约损失率; ) ! * 在风险集中度分析方面,信用度量术模 型和 &’( 模型都通过资产收益关系来度量,信 用风险附加模型是通过违约概率标准差来度 量,而信用组合观点模型则是通过组合分散化 方法来度量。 在数据要求、数据的可得性和计算复杂程 度等方面,这些模型也是不同的。其中: ) # * 信用度量术模型的要求最高,它需要长 期的跨行业数据组。这对于一些国家,尤其是 从表面上看,这些模型具有不同的前提假 设、分布特征、函数形式以及组合损失的计算 方法。而实际上,这些模型除概率分布选择不 同外,其基本理论结构是相似的。或者说,从 模型构建思想来看,四大模型存在着共同点, 即除了 &’( 模型之外,其他三个模型都是应用 风险价值法。但是,在计算过程方面,信用度 量术模型通过资产价值、 资产价值变动 ) 标准 差 * 、资产回报关系和资产相关性来构建资产价 值分布函数, &’( 模型通过预期违约率、资产 价值和资产回报关系生成信用损失分析函数, 信用风险附加模型是通过资产风险估计、资产 组合和组合损失分布得出信用损失分布函数, 而信用组合观点模型则根据宏观经济状况和风 险期的组合损失分布来构建信用分布函数。 虽然四大模型应用不同的方法来测算信用 损失程度, 但四大模型所需的基本要素是相同 (-.,) (+,) 、 违约暴露 、 违约损失 的, 都是违约率 (/0,) ( 0) 率 和风险集中度 , 但四个模型对四个 像中国这样的转轨经济国家,获得这些数据是 很困难的;同时,该模型严格依赖于由评级公 司提供的信用评级、国家和特殊行业指数以及 股票交易数据,这意味着应用该模型的银行需 要支付较高的成本。 ) 1 * &’( 模型在估计违约概率时也需要历 史数据,但是它强调的重点在于公司自身的特 征。银行应用该模型时需要使用客户的资本结 构和债务等信息,此类数据可能较易获得,尤 其是公司客户与大的私人客户。 ) 2 * 信用组合观点模型的应用可能由于行业 数据,特别是违约数据的不可得而受到限制。 ) ! * 信用风险附加模型只要求风险暴露水平 和债务人的违约概率等输入数据,这些因子可 以被每个决定使用此模型的银行估计出来。 通过以上分析可知, 上述四大模型代表了四 种不同类型的信用风险度量方法, 它们具有不同 的要素处理方法、 数据要求和测算过程。 这些特 征将决定四大模型各自具备不同的优点与局限。
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信用风险量化模型比较分析
吴 军 张继宝
内容提要:近 !" 年来,信用风险量化日益受到重视,并逐渐向模型管理方向发展。目 前正式对外公布的、有影响力的信用风险量化模型主要有四个。本文在简要介绍四大模型 的基础上,对其进行比较分析,并进一步探讨信用风险量化模型在中国的应用问题。 关键词:信用风险量化模型 中图分类号: #$%& 模型比较 模型应用 文献标识码:’ 等非交易性资产的估值和风险计算。模型的核 心思想是组合价值的变化不仅受到债务人违约 的影响,而且也会受到债务人信用等级转移的 影响。信用度量术模型属于盯市类模型,该类 模型将信用风险与债务人的信用等级转移联系 在一起,通过度量资产组合价值来确定信用风 险的大小,模型的输出结果是资产组合的风险 价值。 !< 304 模型 304 模型是由 304 公司 ? 现已经被穆迪公 司收购 @ 开发的一种违约预测模型,它将信用风 险与违约联系在一起,并仅通过违约概率来估 计信用风险。 304 模型利用默顿的期权定价理 论,将公司资产看作是公司债务的期权,当公 司 资 产 价 值 少 于 短 期 债 务 加 上 A"B 长 期 债 务 时,债务人就会违约。模型认为公司资产的市 场价值低于其总负债价值是对公司破产而不是 近年来,信用风险量化模型在国际金融 界,尤其是银行界得到了高度重视和快速发 展。下面我们对上述四大模型进行概括介绍。 &< 信用度量术模型 信用度量术模型是由 () 摩根及美洲银行、 304 公司、瑞士联合银行等金融机构于 &==> 年推出的,旨在提供一个在风险价值框架内估 计信用风险的方法,用于诸如贷款和私募债券 公司违约的准确度量。 %< 信用风险附加模型 信用风险附加模型是瑞士银行金融产品开 发部于 &==C 年开发的信用风险管理系统,它应 用保险经济学中的保险精算方法来计算债券或 贷款组合的损失分布。该模型是一种违约模 型,只考虑债务人对债券或贷款是否违约,并 假定这种违约服从泊松分布,与公司的资本结
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