金融风险管理信用风险度量与管理

• KMV模型由KMV公司创立并商品化。
• KMV模型：又称为Credit Monitor（信用监控模型），是将期权 定价理论应用于股权估值而开发出来的一种信用监控 模型，它通过对上市公司价值波动性的估计，来 预测上市公司发生违约的可能性。
（1）模型基本假设与原理
理论上讲，当公司总价值（股权价值+债务价值）超 过债务价值时，债务将会得到全额的偿还，股东得到剩 余部分的价值；当公司总价值低于债务价值时，公司就 会违约，此时，股东价值为零（由于“有限责任制”， 其价值不会小于零）。
企业前景 perspective factor：经营管理水平与环境。
骆驼分析系统（Camel System）
针对银行、保险公司等金融机构的信用风险分析法。CAMELS：
资本充足率 Capital adequacy
资产质量 管理水平 盈利水平
Asset quality ；the non-perfect loan overdue loans
经营环境 condition
商业周期，行业情况， 利率环境，等等。
5P判断法
个人因素 personal factor：决定着还款意愿和还款能力。
资金用途 purpose factor：影响着借款使用的风险与收益。
还款来源 payment factor：项目现金流与未来前景。
保障
protection factor：包括抵押与担保， 等等。
（二）用债务人发行的金融资产(债券、股票)的市场 价格衡量其违约风险
理论依据：金融市场拥有大量的信息，因此，债务人所 发行证券的市场价格包含着其违约风险大小的 信息。即通过有价证券的市场价格的变化可以 推测其违约概率。
1、基于公司债券价格推测信用价差和违约风险
考虑一个存在信用风险的债券:该债券为一年期 折价发行的债券，面值为100元。假设其违约和偿还情 况如下图：
1公 司 违 约 — — 对 应 的 可 观 测 的 公 司 特 征 为 : 0 y 0 公 司 不 违 约 — — 对 应 的 可 观 测 的 公 司 特 征 为 : 0
• 令 P i y 1 |X i P i y 1 |x i 1 ,x i 2 ,.， x . i k . 表示个体在这些特征下违
来代表债务人的违约概率，或者将债务人归类于不同的 违约风险类别。
信用评分模型
Z计分模型
线性辨别模型
zeta模型
二元选择模型(Logit / probit模型)
1、Z计分模型（Altman (1968)）
Altman指标体系：
X 1 流 动 性 资 总 产 资 - 流 产 动 性 负 债 ： 营 运 资 本 比 率 （ 反 映 流 动 性 状 况 ） X 2 留 总 存 资 收 产 益 ： 盈 利 积 累 能 力 ， 也 可 以 反 映 杠 杆 率 变 化 X3息 总 税 资 前 产 利 润： 盈 利 水 平 指 标
ZETA模型在破产前5年即可有效地划分出将要破产的公 司。其中破产前1年的准确度大于90%，破产前5年的准确度 大于70%。
ZETA模型不仅适用于制造业，而且同样有效地适用于 零售业。
ZETA模型将指标从五个增加至七个：
X1息 税 总 前 资 收 产 益： 资 产 收 益 率
X 2 ： 资 产 收 益 率 在 5 年 或 1 0 年 中 的 标 准 差 （ 收 益 稳 定 性 指 标 ） X 3总 息 利 税 息 前 支 收 付 益 额 ： 债 务 偿 付 能 力 指 标
5C判断法
2、方法种类 5P判断法
骆驼分析系统(Camel System)
5C判断法
现金流量利息保障倍数
品德 character：决定其还款意愿
资本 capital (leverage ratio)：影响着企业的抗风险能力
抵押 collateral：影响违约回收率
还款能力 capacity：取决于企业经营情况（经营能力与 环境）
据此，可以对公司在2年内破产的可能性进行诊断与预测。 研究表明，该公式的预测准确率高达72% - 80%。
（此后，很多学者对此进行了扩展，提出了针对非 制造业上市公司和非上市公司的Z计分模型。）
2、ZETA信用风险分析模型（第二代Z计分模型）
ZETA公司开发的模型（1977年Altman等人对原始的Zscore模型进行扩展，建立了第二代模型），适用范围更宽 （非金融类公司），对违约可能的计算更精确。
违约率测算模型：信用评级机构通过对不同信用级别公司的 历史违约率进行统计分析，并据此估计实 际违约率。
较高的信用级别违约率较低 违约率随年份的增加而上升，即信用风险随时间增加而增大。 建立模型，估计违约率。π=f（rating, t）
存在的问题：统计数据（样本空间）较少，对违约率这一低概 率事件的估计可能很不准确。
§1 信用风险概述
一、信用风险含义
狭义：由于借款人或交易对手违约而导致损失的可能。 广义：狭义+由于债务人信用评级或履约能力变化导致其
发行的债务工具市场价值下降从而引起债权人损失 的可能。
二、信用风险事件（credit event）的界定
风险因素——风险事件（事故）——损失
国际互换与衍生品协会（International S Derivative Association ISDA）规范了信用风险事件的定义：
X 4 股 债 票 务 市 账 场 面 价 价 值 值 ： 比 率 越 高 ， 破 产 概 率 越 小
X5总 销 资 售 产 额： 企 业 经 营 活 跃 程 度
Z计分模型： Z值等于各指标的线性组合
Altman给出美国制造业上市公司Z值计算公式：
Z 0 . 0 1 2 X 1 0 . 0 1 4 X 2 0 . 0 3 3 X 3 0 . 0 0 6 X 4 0 . 9 9 9 X 5 Altman给出的违约临界值： Z2.675：非违约组 Z* 2.6751.81Z2.99：判断失误较大 Z2.675：违约组
定价原理：
1 y 1 y* (1 y*)(1 f ) =1 y* (1 f ) y*(1 f )
y y * (1 f )
0
y*y(1f)
存在信用风险的债券收益率
无风险收益率
y*y(1f)
信用价差：y*-y， 也称为信用风险溢价
根据信用风险溢价 推测违约率
计算题
假设某债券为一年期折价发行的债券，面值为 100元。假设该类债券的违约回收率的期望值为80%， 市场上的无风险收益率2%。请分别计算当该债券的 市场价格为90元、95元和97元时其可能的违约概率。
分布假设的不同，二元选择模型可以有不同的类型：
i
i
标准正态分布的密度函数和分布函数
对古典信用风险度量方法的评价：
优点：简单易懂，易操作 缺点： 专家系统法：
➢需要有相当数量的信用分析人员——效率与成本问题； ➢实施效果受信用分析人员本身素质高低和经验的影响； ➢加剧贷款组合过度集中——“信用悖论（credit paradox）” ➢难以确定共同遵循的标准——主观性、随意性。 信用评分法： ➢依赖财务报表的账面数据，忽视日益重要的各项动态资
本市场指标，可靠性、及时性差； ➢通常假设在解释变量与被解释变量间存在着线性关系； ➢无法计量表外信用风险。
二、现代度量方法
信用评级与违约率测算 用金融资产的市场价格衡量违约风险 CreditMetrics模型 CreditRisk+ 模型
宏观模拟方法
（一）信用评级与违约率测算
信用评级：对债务人未来全额、按时地向投资者偿付到期本 息的能力和意愿所进行的评价。
• 扩展至多期的情况： 《金融风险管理师手册（第五版）》P413
2、KMV模型—基于股票市场价格的信用风险度量方法
• 1989年，Kealhofer, McQuown和 Vasicek在旧金山创立了KMV公 司，用于提供信用风险管理服务。2002年4月，该公司被穆迪公 司收购（Moody’s KMV）。
股东的初始出资额 （有限责任的上限）
股 权 价 值 为 ： E m a x ( V D ,0 )
由看涨期权定价原理可估算股权价值： E VN(d1) Der(Tt)N(d2 )
金融风险管理信用风 险度量与管理
第四章 信用风险管理
• §1 信用风险概述 • §2 信用风险的度量 • §3 信用风险的管理方法
• 专题：我国商业银行的信用风险现状
§1 信用风险概述
§1 信用风险概述
一、信用风险含义 二、信用风险事件（credit event）的界定 三、信用风险与市场风险的比较 四、信用风险损失
3、回收率：recovery rate（在已知违约的情况下，可以追回 的部分占资产总价值的比率）
违约损失率=1-回收率
资产（组合）信用风险期望损失计算公式：
N
C reditLoss piCEi(1fi)
i1
§2 信用风险的度量
§2 信用风险的度量
信用风险的度量：
传统（古典）度量方法 现代度量方法
一、传统（古典）度量方法
•仍为许多金融机构继续使用； •其方法思想常被用于现代信用风险度量方法当中。
专家系统法
传统度量方法
信用评分法
对传统度量方法的评价
（一）专家系统法（expert system）
1、含义：
该方法依赖信贷人员和信贷专家自身的专业知识、 技能和丰富经验，运用各种专业性的分析工具，在分 析评价各种关键要素的基础上，依据主观判断来综合 评定信用风险的分析系统。
优先股
X 7 ln ( 总 资 产 ) ： 公 司 规 模 指 标长期债务
融资性租赁资产
Z E T A a X 1 b X 2 c X 3 d X 4 e X 5 f X 6 g X 7