信用风险管理与评价分析模型

信用风险管理与评价分析模型

信用分析模型可以分两类，预测模型和管理模型。预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性。Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标，不同之处在于所考察的比率和公式略有不同。管理模型不具有预测性，它偏重于均衡地解释客户信息，从而衡量客户实力。营运资产分析模型和特征分析模型属于此类。营运资产分析模型旨在通过资产负债表衡量客户的实力与规模，特征分析模型则偏重于利用各类财务、非财务信息评价客户风险大小。管理模型不像预测模型那样目标专一，同时具有很大的灵活性，通过适当的调整可以用于各种场合。

上述提到的4种分析模型都是现在较为常见的信用评级模型，书中也有详细介绍。

一、EDF模型

EDF模型（Expected Default Frequency）即“预期违约率模型”，是著名的风险管理公司KMV公司开发的用以衡量违约风险基本工具。该模型最主要的分析工具是所谓的预期违约率EDF，故也称为EDF模型。EDF作为度量公司违约发生可能性大小的指标，属于预测模型范畴。

一家公司的EDF是指该公司在未来一年或几年内违约的概率，它主要由三大因素决定，分别是：

1．资产价值：公司资产的市值。它是公司资产在未来产生的现金流以一定的贴现率贴现到当前的价值。这个公司资产的测度不但反映了公司的发展前景，而且还包含了公司所处的行业以及宏观经济状况等信息。

2．资产风险：是指资产价值的不确定性。这是一个关于公司经营风险和行业风险的测度。因此公司的资产价值只是一个估计值，存在一定不确定性，应当在公司的经营风险或者资产风险的框架下理解。

3．债务水平：是指公司在合同上负债的程度。如果说与公司资产相关的测度是公司的市值，那么公司杠杠比率的相关测度就是相对于公司资产市值的债务面值，因为它是公司必须偿还的金额。

模型的基本原理是一个企业的违约率随着企业资产市值的降低而增加。当资产市值最终低于负债总额的时候，企业无法偿还其债务，而委员就发生了。而企业的负债总额被成为“违约点”。KMV经过研究公司发现，有一些公司当其资产市值跌至公司总负债时并没有立即出现违约情况，这是因为公司债务中有相当部分是长期债务。实际的“违约点”是介于总负债和短期负债之间的一个数值。

KMV公司确定一个公司EDF的全过程，主要有三个步骤：

（1）估计资产价值和资产波动率：在这个步骤里面,公司的市值和波动性可以从公司股票价格和波动性、以及公司账面上的负债计算出；

（2）计算违约距离：从上面第一步中计算出来的公司的市值及其波动性、以及公司账面上的负债额度，我们可以计算出违约距离；

违约距离=（资产市值的预期值-违约点）/资产价值波动的标准差

（3）计算EDF：从违约距离及相应的对应关系中，我们可以计算出公司的预期违约率。

二、Creditmetrics模型

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。

信用矩阵的特点是：

●将VaR技术运用于贷款组合管理的结果，适用于有信用风险的机构。

●一套贷款组合管理模式，能识别贷款过于集中而带来的成本和风险分散的益处，建

立于“盯市”框架上。

●运用于投资决策、风险减缓措施、基于风险的信用额度上限、基于风险的资本金分

配。

信用矩阵模型不是从单个资产，而是从整个贷款资产组合的角度来考虑信用风险。由借款人信用等级的变动而带来的负债价值变化，所引起的贷款组合风险可以用CreditMetrics来衡量。模型不但考虑由违约事件而引发的价值变动，而且同时考虑信用等级的升降的影响。

KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。

张晓莹2009138110