信用风险的度量—基本参数解析及估计(PPT 66页)
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第三章 信用风险度量的基本要素 《信用风险度量》PPT课件
▪ BaselⅡ与Basel Ⅲ的内部评级法（IRB）允许银行采用自身的模型来估 测违约概率。在过去的几十年间，机构和学者构建了诸多模型用以估计 违约概率。大致而言，可以分为：（1）计量模型估计法；（2）历史违 约概率估计法；（3）债券价格估计法；（4）股票市场价格估计法。
一、违约概率PD的估计
▪ （一）计量模型估计法
▪ 考虑到资产类型的差别，经验研究发现，同一行业，贷款 要债券的回收率要高。
▪ 除了如上三种影响因素，还有很多研究在讨论其他因素对 于RR的影响，例如公司规模、客户关系等，但是研究结论 并不一致。
二、违约损失率LGD的估计
▪ （二）估计LGD的基本方法
▪ 在《新巴塞尔资本协议》内部评级IRB初级法下，没有抵押担保的 优先贷款的LGD设定为45%，没有抵押品的非优先贷款的LGD为 75%；对于有抵押品的债项，协议将债项按其抵押品的性质分类， 通过计算其抵押品的折扣比例，并进行归类得到对应的LGD。在内 部评级IRB高级法下，银行则需要自行估算LGD，估计方法包括：
▪ 金融产品或机构的违约概率，可以从穆迪、标准普尔等评级公司的信用 评级中间接获得。例如，在穆迪的评级系统之中，Aaa代表了最佳的信 用评级，这代表了较低的违约概率，几乎不会发生违约。接下来的评级 Aa、A、Baa、Ba、B、Caa对应的信用级别逐级下降，违约概率也就逐 步升高。
▪ 虽然通过信用评级机构的报告可以获得某个产品或机构的违约信息，但 是这种信息缺乏时效性。
第一节 信用风险度量要素的分类
▪ 根据《新巴塞尔资本协议》的相关规定，测度机构或工具的 信用风险离不开四个关键的要素：
▪ （1）违约概率（Probability of Default，PD）； ▪ （2）违约损失率（Loss Given Default，LGD）； ▪ （3）违约风险暴露（Exposure at Default，EAD）； ▪ （4）有效期限（Maturity，M）。 ▪ 《新巴塞尔资本协议》将信用风险加权资产（RW）定义为
一、违约概率PD的估计
▪ （一）计量模型估计法
▪ 考虑到资产类型的差别，经验研究发现，同一行业，贷款 要债券的回收率要高。
▪ 除了如上三种影响因素，还有很多研究在讨论其他因素对 于RR的影响，例如公司规模、客户关系等，但是研究结论 并不一致。
二、违约损失率LGD的估计
▪ （二）估计LGD的基本方法
▪ 在《新巴塞尔资本协议》内部评级IRB初级法下，没有抵押担保的 优先贷款的LGD设定为45%，没有抵押品的非优先贷款的LGD为 75%；对于有抵押品的债项，协议将债项按其抵押品的性质分类， 通过计算其抵押品的折扣比例，并进行归类得到对应的LGD。在内 部评级IRB高级法下，银行则需要自行估算LGD，估计方法包括：
▪ 金融产品或机构的违约概率，可以从穆迪、标准普尔等评级公司的信用 评级中间接获得。例如，在穆迪的评级系统之中，Aaa代表了最佳的信 用评级，这代表了较低的违约概率，几乎不会发生违约。接下来的评级 Aa、A、Baa、Ba、B、Caa对应的信用级别逐级下降，违约概率也就逐 步升高。
▪ 虽然通过信用评级机构的报告可以获得某个产品或机构的违约信息，但 是这种信息缺乏时效性。
第一节 信用风险度量要素的分类
▪ 根据《新巴塞尔资本协议》的相关规定，测度机构或工具的 信用风险离不开四个关键的要素：
▪ （1）违约概率（Probability of Default，PD）； ▪ （2）违约损失率（Loss Given Default，LGD）； ▪ （3）违约风险暴露（Exposure at Default，EAD）； ▪ （4）有效期限（Maturity，M）。 ▪ 《新巴塞尔资本协议》将信用风险加权资产（RW）定义为
12第十二讲 度量信用风险的基本参数.ppt [兼容模式]
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Jeffrey Huang
3
基于历史违约数据的违约率
基于历史违约数据的违约率，也即所谓的历史违约率，是指外部评级 机构根据某信用等级的债务人在过去一段时间内违约的历史数据信息 ，对该等级的债务人在未来一定时间内违约概率的估计 这是用统计方法对真实违约概率的统计估计量
Jeffrey Huang
累计违约率和边际违约率
累积违约率（Ci）和边际违约率（di）是最常见的两种历史违约率 累积违约率（Ci）表示到第 i 年为止的累计违约率 边际违约率（di）表示第 i 年的边际违约率 观察债务人第二年的违约情况： 显然，债务人在第一年没有违约才可能出现第二年的违约，则第二年违 约的概率为（1-d1）d2 到第二年为止的累积违约率 C2 = d1 + （1-d1）d2 = 1-（1-d1）（1-d2）
Jeffrey Huang 11
信用损失的三个驱动因素
从上面的式子可以看出，信用损失最主要的三个驱动因素是： 违约概率 p 风险暴露 CE 违约损失率 LGD 另外隐含的一个因素是期限
Jeffrey Huang
12
Jeffrey Huang
5
标准普尔和穆迪的例子
见教材第160页表4-1和表4-2
Jeffrey Huang
6
Jeffrey Huang
二、违约损失率与回收率
Jeffrey Huang
违约损失率和回收率
信用风险的大小，除了依赖于违约率外还依赖于违约损失率（Loss Given Default，LGD），违约损失率是指交易对手违约后所造成的损失 程度 回收率（Recovery Rate，RR）是指违约发生后债务可回收的程度。显然 ，回收率也决定了因违约而造成的损失程度，因为违约损失率等于1减 去回收率
信用风险计量模型讲义(PPT 60页)
9.3 信用矩陣模型
• 1997年J. P. Morgan提出信用矩陣（CreditMetrics）模 型，並據以求算出信用風險值(Credit at Risk，簡稱 CaR或CVaR)。
• 信用矩陣是由J. P. Morgan公司主導，結合數家世界知 名的銀行如美國銀行（Bank of American）、瑞聯銀行 （Union Bank of Switzerland）、瑞士銀行（Swiss Bank Corporation）、 BZW、Deutsche Morgan Grenfell 、及KMV公司等金融機構與企業組織共同研究開發而 成。
所以公司資產價值目前距離其違約點有2.8個標準差。
解答
3. 預期違約機率：
• 我們並沒有KMV公司的違約距資料庫，因此無法直接判 斷公司的違約機率。
• 僅能利用莫頓模型的常態分配性質，在風險中立的假設下
來估計公司的預期違約機率。
• 假設資產價值的分配是一常態分配，則以違約間距為2.8的 情況計算，則期望違約頻率（EDF）可查表求出約為
PT=EDF=N(-d2)=N(-DD) (9.8)
計算實例 9.2
• 假設有一上市公司千千股份有限公司，其股價的 市場總值為3,000萬元，而股價市場價值的波動 值為每年40%，一年內即將到期的短期負債總值 4,000萬元，長期負債總值12,000萬元，而無風險 利率5%。
• 試根據KMV模型計算公司一年的預期違約機率 。
似估計法(MLE) 3. KMV的估計法
Ronn-Verma估計法
• 莫頓模型有兩個未知變數：資產價值（VA） 和資產波動性（ A），但卻只有一個方程式：
V E V A N (d 1) e rT D(d N 2)
企业信用风险分析PPT课件
加强合同管理，规范合 同条款，明确双方的权 利和义务，减少合同纠 纷和违约风险。
应收账款管理
建立应收账款管理制度， 定期对应收账款进行清 理和催收，降低坏账风 险。
建立风险分散机制
多元化经营
通过多元化经营，降低对单一客户的依赖度，分散信用风 险。
合理配置资产
根据企业的经营状况和风险承受能力，合理配置资产，避 免因过度集中而导致的风险。
根据企业实际情况，建立一套科学的风险指标体系，用于监测各 类风险。
风险预警阈值
为每个风险指标设定预警阈值，当指标值超过阈值时发出预警。
预警处理机制
建立预警处理流程，明确相关部门和人员的职责，确保预警得到 及时响应和处理。
06
企业信用风险防范措施
提高企业自身素质
增强风险意识
企业应充分认识到信用风险对企业生存和发展的影响，提高全员的 风险意识，将风险意识贯穿于日常经营活动中。
衡量企业在一定置信水平下可能遭受的最大损失，用于评估市场风 险和信用风险。
蒙特卡洛模拟法
通过模拟随机事件的发生概率和影响程度，评估企业的风险敞口和 潜在损失。
综合评估方法
1 2 3
层次分析法（AHP） 将企业信用风险分解为若干个层次和因素，对每 个层次和因素进行权重赋值和比较判断，最终得 出综合评估结果。
内部管理问题
总结词
内部管理问题是引发企业信用风险的 常见原因之一。
详细描述
企业内部管理不善可能导致决策失误 、经营效率低下、资源浪费等问题， 进而影响企业的偿债能力，引发信用 风险。
财务状况恶化
总结词
财务状况恶化是企业信用风险的主要 表现之一。
详细描述
企业的财务状况恶化可能表现为盈利 能力下降、现金流不足、资产负债率 过高等，这些情况可能使企业无法按 时偿还债务，引发信用风险。
应收账款管理
建立应收账款管理制度， 定期对应收账款进行清 理和催收，降低坏账风 险。
建立风险分散机制
多元化经营
通过多元化经营，降低对单一客户的依赖度，分散信用风 险。
合理配置资产
根据企业的经营状况和风险承受能力，合理配置资产，避 免因过度集中而导致的风险。
根据企业实际情况，建立一套科学的风险指标体系，用于监测各 类风险。
风险预警阈值
为每个风险指标设定预警阈值，当指标值超过阈值时发出预警。
预警处理机制
建立预警处理流程，明确相关部门和人员的职责，确保预警得到 及时响应和处理。
06
企业信用风险防范措施
提高企业自身素质
增强风险意识
企业应充分认识到信用风险对企业生存和发展的影响，提高全员的 风险意识，将风险意识贯穿于日常经营活动中。
衡量企业在一定置信水平下可能遭受的最大损失，用于评估市场风 险和信用风险。
蒙特卡洛模拟法
通过模拟随机事件的发生概率和影响程度，评估企业的风险敞口和 潜在损失。
综合评估方法
1 2 3
层次分析法（AHP） 将企业信用风险分解为若干个层次和因素，对每 个层次和因素进行权重赋值和比较判断，最终得 出综合评估结果。
内部管理问题
总结词
内部管理问题是引发企业信用风险的 常见原因之一。
详细描述
企业内部管理不善可能导致决策失误 、经营效率低下、资源浪费等问题， 进而影响企业的偿债能力，引发信用 风险。
财务状况恶化
总结词
财务状况恶化是企业信用风险的主要 表现之一。
详细描述
企业的财务状况恶化可能表现为盈利 能力下降、现金流不足、资产负债率 过高等，这些情况可能使企业无法按 时偿还债务，引发信用风险。
07信用风险的计量精品PPT课件
Z值模型分析法忽略了会计指标之外的其他风 险因素。Z值的大小与企业信用风险负相关。
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10
Z＝1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
指标变量Z是借款人违约风险等级的整体计算
值，它取决于借款人的多种财务比率的数值
（Xj）与这些比率的权重。
X1＝营运资本/总资产
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7
三、表分析 2.财务比率分析
四大类：盈利能力比率；效率比率（运营能力 比率）；杠杆比率；流动比率。主要指标：销 售毛（净）利率、存货周转率、应收账款周转 率、资产负债率、流动比率、速动比率等
3.现金流量分析
2021/1/9
X2＝留存收益/总资产
X3＝息税前收益/总资产
X4＝股本市值/总负债的账面价值
X5＝销售收入/总资产
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11
模型的分类规则：若Z≥2.99，表明借款人财 务状况良好，发生破产的可能性较小，Z值越 高借款人违约风险的等级越低；当Z值≤1.81 的借款人应被归入高违约风险类别，即企业存 在着很大的破产风险；介于上限2.99及下限 1.81之间的Z值无法直接判别，需要使用其他 手段来测度企业的信用风险。
2021/1/9
5
正常贷款指借款人能够履行合同，没有足够理 由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。
关注贷款指尽管借款人目前有能力偿还贷款本 息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因 素。
次级贷款指借款人的还款能力出现明显问题， 完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本 息，即使执行担保，也可能会造成一定损失。
2021/1/9
14
第三节 创新的信用风险计量模型
1994年KMV开发的信用监测模型；
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Z＝1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
指标变量Z是借款人违约风险等级的整体计算
值，它取决于借款人的多种财务比率的数值
（Xj）与这些比率的权重。
X1＝营运资本/总资产
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三、表分析 2.财务比率分析
四大类：盈利能力比率；效率比率（运营能力 比率）；杠杆比率；流动比率。主要指标：销 售毛（净）利率、存货周转率、应收账款周转 率、资产负债率、流动比率、速动比率等
3.现金流量分析
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X2＝留存收益/总资产
X3＝息税前收益/总资产
X4＝股本市值/总负债的账面价值
X5＝销售收入/总资产
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模型的分类规则：若Z≥2.99，表明借款人财 务状况良好，发生破产的可能性较小，Z值越 高借款人违约风险的等级越低；当Z值≤1.81 的借款人应被归入高违约风险类别，即企业存 在着很大的破产风险；介于上限2.99及下限 1.81之间的Z值无法直接判别，需要使用其他 手段来测度企业的信用风险。
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正常贷款指借款人能够履行合同，没有足够理 由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。
关注贷款指尽管借款人目前有能力偿还贷款本 息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因 素。
次级贷款指借款人的还款能力出现明显问题， 完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本 息，即使执行担保，也可能会造成一定损失。
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第三节 创新的信用风险计量模型
1994年KMV开发的信用监测模型；
信用风险管理度量值模型介绍PPT(38张)
信用度量制模型
VaR方法作为市场风险测量的最佳方法已被 广泛使用；
VaR方法是否也可以用来度量信用风险？
JP摩根 美洲银行 瑞士银行 瑞士联合银行
1997.2退出 信用风险的 度量制模型
1. CreditMetrics模型基本原理 2. 计算单项贷款的VAR值的步骤 3. CreditMetrics模型与巴塞尔协议 4. CreditMetrics模型的优缺点
最小回报R*=μ−tσ VaR=−tσ
因此，VaR是分布 的标准差与由置信 水平确定的乘子的 乘积
约定俗成：VaR是 以正数表示。
置信度为95％的VAR值为1.65×σ； 置信度为97.5％的VAR值为1.96×σ 置信度为99％的VAR值为2.33×σ 置信度为99.5％的VAR值为2.58×σ
或 P(VVa)R1c P(VVa)Rc
在N天结束时，投资组合的损失大于或是等于VAR的概率是 1-c，换句话，即在c的置信水平下，在N天结束时，投资组合 所遭受的潜在损失小于等于VAR。
• 假设1个基金经理希望在接下来的10天时间 内，在95%概率上其所管理的基金价值损失 不超过$1,000,000。则我们可以将其写作：
损失
1-c
概率密度
VaR
收益
4、VaR的两因素选择
A.持有期的选择：计算VaR的时间长度
一天、一月或一年等等。理想方法，考虑将持有期与资 产组合的存续期一致。
资产组合的波动性（方差）与时间长度正相关，故VaR随 着持有期增加而增加。
B.置信水平的选择：
置信水平越高，对于同样的资产组合、在给定的持有期 内，则VaR越大，即资产的损失大于VaR的可能性越小， 可靠性越高。
第四章 信用风险概论PPT课件
非预期损失（Unexpected Loss, UL）是银行超过
上述平均损失以上的损失，它是对期望损失的偏差
——标准差(σ)。换而言之，非预期损失就是除期望
损失之外的具有波动性的资产价值的潜在损失。在
风险的控制和监管上，意外损失等于经济资本。银
行承担的风险正是这种预料外或由不确定因素造成
的潜在损失，这种损失也正是需要由资本弥补的部
编辑版pppt
15
借贷市场的逆向选择理论
银行的这种信息不对称地位发展到极端． 有可能出现没有任何银行愿意放款的信贷市 场的崩溃，任何借款人都无法获得信贷。与 这一结果相对照的是另一个极端情况：在存 在信息不对称的情况下，如果放款人的期望 收益过高，又可能导致没有任何人愿意借款 的信贷市场崩溃。
编辑版pppt
纯粹的信贷配给：其是指部分借款者得到了贷款，而明显相 同的借款者以同样的条件却申请不到贷款。
综合信贷配给：该定义不是单纯从某个方面来界定信贷配给 ，而是综合考虑相关因素进行相对较全面的包括上述 4 类中 全部或部分的定义。
编辑版pppt
21
4.3信用风险的损失
预期损失（Expected Loss，EL）是指一般业务发 展占用风险资产的损失均值,等于借款人的违约概率 、违约损失率与违约风险暴露三者的乘积，是信用 风险损失分布的期望值。预期损失可以通过计提损 失准备金(专项准备、资产组合的一般准备)计入损 益加以弥补。
16
4.2 信用风险产生的经济学基础
二、信贷市场的道德风险理论
道德风险是发生在交易之后的信息不对称问题。借贷 市场的道德风险有三种具体表现形式：
一是改变资金用途。一旦贷款发放出去，贷款人就很难 对借款人进行监督，如果借款人有不偿还贷款的动机，借款 人就可能去从事贷款人所不希望看到的高风险投资或投机活 动，使贷款人受到道德风险的伤害。道德风险的发生正是因 为借款人有从事高风险活动的动机，一旦成功，借款人享受 好处，而失败则由贷款人承担大部分损失。借款人还可能将 借款用于其他方面，以改善自己的福利。
第八章 宏观模拟模型 《信用风险度量》PPT课件
▪ 〈延伸阅读〉我国商业银行信用风
险宏观压力测试研究
▪ 〈案例分析〉基于Credit Portfolio View的信用风险度量模型研究
图8-3 条件信用等级转移矩阵
第三节 宏观模拟模型的基本内容
一、模型假设
▪ 宏观经济模拟模型涉及到的两个假设条件： ▪ 假设1：在不同时期，信用等级的转移概率可变。国别、经
▪ 使用条件和非条件违约概率Pt*和 Pt 定义转移调整比率R：
Rt
Pt* Pt
0.174 0.15
1.16
(8-5)
▪ 因此，宏观经济因素对违约概率造成的影响导致下一年C级
借款人的违约概率比平均历史违约概率高16%。进一步地，
根据宏观模拟模型可以计算t+1、t+2及此后各期的转移调整
比率。
二、建模原理
的贷款在两年内违约的概率。同理，可计算更长时期的转移概率矩阵。
▪ 同时，在选取 t和 jt 时，为保证
结果的准确性和稳定性，需要多次
重复抽样。图8-3为第t年 Pt*的模拟 值的概率分布，其期望为0.174，
99%分位数则增至0.45。计算信用
资产的VaR时，95%、99%分位数
更能体现出资产面临的信用风险。
行调整，得到在不同经济状态下的条件转移矩阵：
Mt M (SDPjt / SDP)
(8-12)
▪ 当经济衰退时，调整向量使信用降级和违约的概率增加；当经济繁
荣时，调整向量使信用降级和违约的概率降低。通过模拟t 1, 2, ,T
期的条件违约概率 ，可以计算多期的转移矩阵：
T
MT M (SDPjt / SDP)
构成的向量，v
表示
的
t
信用风险的度量—基本参数解析及估计(PPT 66张)
ECL CE p LGD i i i
i 1 n
求预期信用损失 两者相减，即得给定置信度
c 下的未预期信用损失
金融风险管理
赵建群
例见P166——未预期信用损失的计算
债券 A
信用风险暴露 25
违约率 0.05
B
C
30
45
0.10
0.20
金融风险管理
赵建群
可能的违 约情况
违约 损失
i 1
具体计算 分以下三种情况
金融风险管理
赵建群
情况一： 每项资产的
LGD i
LGD i
固定
i 1 , 2 , , n
与
p i 独立
pi
则
之间独立且都服从贝努利分布
UCL D ( CL ) D ( ( CE p LGD )) CE D ( p ) LGD i i i i i i
0.000
0.900 2.280 7.695 0.220
120.08
4.97 21.32 172.38 6.97
25 30 45 55
A,C
B,C A,B,C 加总
70
75 100
0.009
0.019 0.001
0.980
0.999 1.000
0.630
1.425 0.100 13.25
28.99
72.45 7.53 434.69
⑴基于风险中性定价的信用价差 例 1年期零息债券，面值100 P * 初始市场价格 r 无风险利率 p 违约概率 LGD 违约损失率
求信用价差
i 1 n
求预期信用损失 两者相减，即得给定置信度
c 下的未预期信用损失
金融风险管理
赵建群
例见P166——未预期信用损失的计算
债券 A
信用风险暴露 25
违约率 0.05
B
C
30
45
0.10
0.20
金融风险管理
赵建群
可能的违 约情况
违约 损失
i 1
具体计算 分以下三种情况
金融风险管理
赵建群
情况一： 每项资产的
LGD i
LGD i
固定
i 1 , 2 , , n
与
p i 独立
pi
则
之间独立且都服从贝努利分布
UCL D ( CL ) D ( ( CE p LGD )) CE D ( p ) LGD i i i i i i
0.000
0.900 2.280 7.695 0.220
120.08
4.97 21.32 172.38 6.97
25 30 45 55
A,C
B,C A,B,C 加总
70
75 100
0.009
0.019 0.001
0.980
0.999 1.000
0.630
1.425 0.100 13.25
28.99
72.45 7.53 434.69
⑴基于风险中性定价的信用价差 例 1年期零息债券，面值100 P * 初始市场价格 r 无风险利率 p 违约概率 LGD 违约损失率
求信用价差
信用风险的度量-基本参数资料68页PPT
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
信用风险的度量-基本参数资料
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——
第四章 信用风险度量 《金融机构风险管理》ppt课件
（一）线性判别模型
线性判别模型可根据借款人所表现出的特征，将其分 为高违约风险和低违约风险等不同级别。其基本原理是利 用统计方法，对金融机构过去的贷款案例进行统计分析， 选择出最能反映借款人财务状况、对信用质量影响最大、 且最具预测或分析价值的比率指标；然后，利用所选择的 比率指标，设计出一个能最大限度区分信用风险的统计模 型；最后，借助于该模型，对借款人的信用风险及资信情 况进行评估、判别，将借款人划分为高违约风险和低违约 风险等不同级别。
（三）违约损失率（LGD） 违约损失率是指一旦违约，损失的金额占违约风险暴
露总额的比例。 与之相对应的一个概念就是违约回收率，我们有公式：
违约损失率＝1-违约回收率（4-1）
例如，如果违约造成的回收率为30%，那么违约损失率 为该违约风险暴露的70%。违约损失率的度量很重要，因 为它可以提供违约事件中金融机构的净损失量，这个数值 有可能更接近于最终的真正损失。
不同的评级机构其评级体系有所不同。表4-4给出了标 准普尔和穆迪的评级体系比较。
尽管评级具有预测性，但并不是用来明确地指出精确的 违约可能性大小，而是指出大概的风险水平。在一般基础 之上，评级机构公开其评级表，揭示观察到的每个评级类 别、每年、每个行业以及每个地区的违约率。基于实际数 据，这些评级表反映了公司评级范围内的每个评级类别的 平均违约频率。表4-5给出了各行业平均一年的违约概率， 从表4-5中可观察到，评级越低，违约概率越高，投资级的 发行人违约率非常低，投机级的违约概率处于较高水平。 对于不同的行业，同一信用等级的发行人违约概率也有所 不同。
第二篇 金融机构主要风险 度量
纲要
▪ 信用风险度量 ▪ 市场风险度量——银行账户 ▪ 市场风险度量——交易账户 ▪ 操作风险度量 ▪ 流动性风险度量
《信用风险的度量》课件
CreditM etrics
基于历史数据和VaR方法，用来评估固定收益证 券和信用衍生品的信用风险。
非对称信息模型
考虑到信用风险的对称信息和非对称信息，定 量度量违约风险。
等概率默认模型
假设违约概率恒定，在固定时间窗口内评估违 约风险。
债券评级
基于评级机构的信用评级，度量债券的违约风 险。
信用风险度 金融活动中的风险，保护资产并 促进可持续发展。
信用风险度量方法不断发展演变， 逐渐向更准确、细致和综合的方 向发展。
未来的信用风险度量将更多地考 虑非线性风险、系统性风险和大 数据分析的应用。
1
金融机构的信用风险管理
银行、保险机构、基金公司等金融机构通过度量信用风险来管理风险暴露，确保资产安全。
2
政府、企业信用风险评估
政府机构和企业通过度量信用风险来评估其债务偿还能力和信用状况。
3
个人信用风险评估
银行和其他金融机构使用信用评分模型度量个人的信用风险，决定贷款和信用额度。
信用风险度量的限制与挑战
《信用风险的度量》PPT 课件
这份PPT课件将介绍信用风险的度量方法，包括概述、常用的度量方法、实 践应用、限制与挑战，以及信用风险度量的意义、发展历程和未来展望。
概述
信用风险是指借款人或实体无法按时履行经济义务的概率和可能造成的经济 损失。了解信用风险的定义和重要性是进行度量的基础。
常用的信用风险度量方法
1 信用事件的难以预测 2 历史数据的不确定性 3 模型的局限性
性
过去的信用事件可能与当
各种信用风险模型在不同
信用风险度量受到不可预
前事件存在差异，使得历
情况下的适用性和有效性
测的信用事件影响，如经
信用风险的度量—基本参数解析及估计
信用风险的度量—基本参数解析及估计信用风险度量是金融领域中非常重要的一个概念，它衡量的是借款方或债务人无法按时偿还债务的概率。
信用风险会直接影响金融机构的稳定性和盈利能力，因此准确度量和估计信用风险是非常重要的。
信用风险度量的基本参数主要包括违约概率、违约损失率和违约相关性。
违约概率是衡量借款方或债务人可能会违约的概率，可以通过历史数据、市场定价模型等方式进行估计。
违约损失率是违约发生时实际损失与全部债务的比例，可以通过历史违约数据或模型估计来获取。
违约相关性是用于度量违约事件之间的相关性，即在一些时间段内发生违约事件的概率。
为了准确度量信用风险，需要使用适当的模型对这些基本参数进行估计。
常用的模型包括历史数据方法、结构模型和市场定价模型。
历史数据方法是基于过去违约经验来估计未来违约概率和违约损失率的方法。
通过分析过去违约数据的频率和严重程度，可以估计出未来违约的概率和损失率。
然而，由于历史数据无法准确反映未来风险，这种方法存在一定的局限性。
结构模型是基于企业财务和市场信息等因素来估计违约概率和违约损失率的方法。
这种模型使用统计方法和财务分析来评估债务人违约的可能性，并根据市场条件估计违约时的损失率。
结构模型需要建立一个相应的数学模型，其参数估计的准确性取决于模型的质量和数据的可靠性。
市场定价模型是基于市场上交易的相关证券价格来估计违约概率的方法。
通过对信用风险债券和其他相关证券价格的比较分析，可以推断出市场对违约概率的预期。
市场定价模型更加灵活和实时，但受市场情绪和流动性等因素影响较大。
在度量信用风险时，还需要考虑到违约相关性。
违约事件可能相互关联，一方违约可能导致其他相关方也违约。
因此，在度量信用风险时，需要考虑违约事件之间的相关性，以更准确地估计整体信用风险。
总之，信用风险的度量需要考虑违约概率、违约损失率和违约相关性等基本参数，并使用适当的模型进行估计。
这将有助于金融机构更好地管理和控制信用风险，确保其稳定和盈利能力。
第十章 模糊综合评判模型 《信用风险度量》PPT课件
因素ui 相对于各个抉择等级 vj的对应关系程度。 R的第i行
是对因素ui进行的单因素模糊评判，称之为因素 ui的评判向
量，元素 ri是j 单因素 ui的评判对抉择等级 vj的隶属度。
二、模型内容
▪ （二）初始模型
▪ 通常，不同评判者关于“各因素对最终评判结果的影响程度”的
认识不尽相同，因此“各因素对最终评判结果的影响程度”可以
min 1,
n i1
(ai
rij ) ,
j
1, 2,
,m
(10-4)
▪ 其中，“”表示，在矩阵乘法中，新矩阵中的元素为两个原始 矩阵（或向量）相应行和列的乘积与1比较并取最小值。
▪ 该模型也是M (, )模型的变形，它将取大运算换为 运算，减
弱了主要因素的作用，但仍属于主因素突出型模型。事实上，模
第二节模糊综合评判模型的基本内容
一、基本概念
▪ 模糊综合评判模型涉及模糊数学中的多个概念：
▪ 隶属函数（Membership Function）即用于表征模糊集合的 函数。对于一般的集合A，可被视作某论域U内的一个子集。
▪
对于论域U中的任一元素u有函数
I
1 0
u A，从而表征了U的
uA
▪ 元素u与集合A的从属关系，通常称I为集合A的示性函数。
取为普通的加权系数。否则，ai 的值必然很小，进而导致综 合评判结果值bj 较小，再进行取小运算会削弱权值 ai影响， 难以得到有意义的结果。
二、模型内容
▪ （二）初始模型
▪ 2. M ( , )形式
n
B (b1,b2, ,bm ),bj (ai rij ), j 1, 2, , m
i 1
▪
《信用风险》PPT课件
汇票样式
① Exchange for⑥US$10,000. At sight ⑤pay to ④ Yangli
Nanning, ⑦ March 19th,2006
The sum of ⑥ten thousand US dollars only
To:③ Bank of China New York Branch
信用风险管理的最终目的:为企业争取更大的 盈利
信用工具是公司争取盈利的手段，它对企业 盈利的贡献不仅取决于它对销售量增加的贡 献，同时取决于信用风险大小：
M=PQ-SR
销售过程中的信用风险
政治风险 法律风险 保险风险 货币风险
交货风险 收款风险 资金链风险 融资费用风险 代理商风险
票据
一种债权凭证，以支付金钱为目 的的证券，由出票人签名于票据 上约定由自己或另一个人无条件 支付确定金额的可流通转让的证 券。
Mar. 15, 2006usd100.00
US dollars one hundred only.
A Company
２、出票人签字（signature of the drawer）
出票人签字 是汇票上最 重要的记载 项目，因为 出票人签字 是承认自己 的债务，收 款人才因此 有了债权。
Mar. 15, 2006
汇票
（draft /bill of exchange）
汇票
１、什么是汇票？ ２、汇票的绝对必要记载项目 ３、汇票的相对必要记载项目 ４、汇票的任意记载项目 ５、汇票的种类 ６、汇票的贴现
汇票样本
汇票样本
一、什么是汇票
汇票是出票人的支付命令 这个命令是无条件的，是书面的 命令另外一个人支付 支付给收款人的是确定的金额 这个支付是在特定的时间进行。
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4、信用损失
信用损失：信用风险所引起的损失
设 i 表示服从贝努利分布的随机变量 i 1,2,, n
i
1 0
, ,
if i at risk otherwise
设违约概率 P(i 1) pi ，则
P(i 0) 1 pi i 种信用资产的信用暴露
pi
i 1
i 1
其中 D( pi ) pi (1 pi )
情况二：
每项资产的 LGDi 固定，
LGDi 与 pi 独立
i 1,2,, n
i 都服从贝努利分布，但彼此之间不一定独立
则
UCL X T X
其中 X T (CE1 LGD1, CE2 LGD2 ,, CEn LGDn )
信用风险的度量
——基本参数解析及估计
1、概述
违约率
基于历史数据的核算 基于Merton债务定价模型
累积违约率 边际违约率 违约率的估计
违约损失率/回收率 信用损失
预期信用损失 未预期信用损失
标准差法 VaR法
信用价差
基于风险中性定价的计算 基于Merton债务定价模型
2、违约率的估计
违约的判定（巴塞尔委员会）P158 基于历史违约数据的违约率
表示第 i 种信用资产的违约概率
LGDi
表示第 i 种信用资产的违约损失率
pi LGDi 表示第 i 种信用资产的信用损失率
i CEi LGDi 表示第 种信用资产的违约损失或风险暴露
i CEi pi LGDi 表示第 种信用资产的信用损失
注：损失的计算步骤
——首先，是否违约 i
——其次，违约后，面临的损失率是多少 LGDi
——最后，根据总的信用资产量(或者说信用暴露) CEi 计算总损失
①单个资产的预期信用损失率 与 预期信用损失
RELi E( pi LGDi )
ECLi CEi E( pi LGDi )
i 1,2,, n
②资产组合的预期信用损失
n
ECL CEi E( pi LGDi ) i 1
③单个资产的未预期信用损失率 ——信用资产损失率的波动性
违约判断控制变量
违约损失率
RULi Di ( pi LGDi )
标准差算子
信用资产损失率
标准差法
如果违约损失率 LGDi 是固定的，则
RULi Di ( pi ) LGDi
如果 LGDi 可变但相互独立，且独立于 i ，则
RULi Di ( pi LGDi ) pi (1 pi )E(LGDi )2 pi2D2 (LGDi )
④资产组合的未预期信用损失率
n
UCL D(CL) D( CEi pi LGDi ) i 1
标准差法
具体计算 分以下三种情况
情况一： 每项资产的 LGDi 固定
LGDi 与 pi 独立
i 1,2,, n
pi 之间独立且都服从贝努利分布
n
n
则 UCL D(CL) D( (CEi pi LGDi )) CEi D( pi ) LGDi 2
现实的情况却是： 由于企业本身（市场/品牌）地位、背景、发展潜力以
及经济环境的不同，可能存在一个不等于 D 的临界 违约值 VDEF
所以准确的违约概率为
P(Vt VDEF )
3、违约损失率与回收率的估计
略见P163 面值回收 市值回收
回收率的影响因素：债务种类、优先等级、第三方支 持、行业、宏观经济
2
k2,R S1,R MDR2,R
1 MDR2,R
S2,R (1 MDR1,R )(1 MDR2,R ) S3,R (1 MDR1,R )(1 MDR2,R )(1 MDR3,R )
MDR3,R
3
k3,R S 2,R MDR3,R
1 MDR3,R
S N 1,R (1 MDR1,R )(1 MDR2,R )(1 MDRN 1,R ) S N ,R (1 MDR1,R )(1 MDR2,R )(1 MDRN ,R )
MDRN ,R
N
k N ,R S N 1,R MDRN ,R
1 MDRN ,R
穆迪和标准普尔公司，对不同年限内的累积违约率进 行等级划分，以此确定风险等级。
见P160
⑵基于Merton(1974)公司债务定价模型的违约率 基本思想介绍
假定一企业，融资途径为所有者权益 St 和零息债 券
S N ,R
N i 1
(1
MDRi,
R
)
k j,R 表示债务人在 j 1 时还存活，但在第 j 年违
约的概率
k j,R S j1,R MDR j,R
条件违约概率
相应地，有
k N ,R S N 1,R MDRN ,R
累积违约概率 CDRN,R ： 评级为 R 的债务人在 N 年内违约的总数与初始债
⑴累积违约率和边际违约率
mi,R 表示评级为 R 的债务人在第 i 年违约的贷款
数目
ni,R 表示评级为 R 的债务人在第 i 年年初没有违
约的贷款数目
则评级为 R 的债务人第 i 年的边际违约率为
MDRi,R
mi,R ni,R
评级为 R 的债务人在 N 年内没有违约的比率，即生 存率为
t
由上可得
Vt
V0
exp
2
2
t
t
（见郭多祚，2006（123））
计算 P(Vt D)
有
P(Vt
D)
P
ln(V0
/
D)
( t
2 2
)t
(d2 )
其中， (•) 是累积的标准正态分布函数
d2
ln(V0
/
D)
(
t
2
2
)t
称为（标准正态化）违约距离
附注
表面上看，当 Vt D 时就存在信用风险，因此 P(Vt D) 即代表违约概率
务总数的比率
CDRN ,R k1,R k2,R kN ,R 1 SN ,R
平均违约概率 MDR1,R
CDRn,r 1 S N ,R 1 (1 MDR1,R ) N
MDR1,R
MDR1,R
1
k1,R 1 MDR1,R 1 MDR1,R
S1,R 1 MDR1,R
MDR2,R
假定零息债券面额（即到期时的偿还额） D ，当前 市场价 Bt
则该公司的资产价值为
Vt St Bt
根据Merton(1974)模型，公司资产价值 Vt 服从几
何Brown运动
dVt Vt
dt dZt
dZt dt ~ N (0,1)
表示公司资产对数收益率的标准差
对数收益率期望值 2 2