新资本协议培训

对短清单因素进行 分数转换，得到分 数与违约率之间的 关系； 然后进行多因素分 析，选择组合效果 最好的因素群合成 各子模型。
根据全行历史违约率数据，估计未 来长期违约概率趋势；将模型的分 数转换为相应PD，并设计主标度 与外部评级相对应； 设计评级的人为调整和推翻流程， 包括：预警信号、外部支持等； 根据校验和专家的意见对模型进行 微调
经济周期
经济衰退
违约率
• 中国经济近几年高速增长， 未覆盖一个完整的经济周期。
• 很多国内银行在校准PD值 时，这段时期观测到的平均 长期平均 违约率不能反映长期（应覆 违约率 1 盖整个经济周期）的平均违 最近五年 约率（应包括经济衰退时期 2 平均违约 的较高违约率）。
组合管理部门 • 监控并记录否决 (Waiver) 情 况 • 审核评级的分布 • 生成评级迁移报告 Page 14 • 生成其他常规组合报告
• 独立审核 • 模型研发 • 模型验证 • 评级程序
模型验证部门 • 进行独立验证，包括模型的: • 辨别力 • 稳定性 • 违约 概率的校准 • 审核研发过程和数据输入过 程
风险参数的估计： 预期损失、非预期损失和异常损失 信 用 组 合 实 际 损 失 分 布
2.00% 1.80%
蓝色资产组合
异常风险衡量异常 损失的可能性
Actual Portfolio Loss
1.60% 1.40% 1.20% 1.00% 0.80% 0.60% 0.40% 0.20% 0.00%
第Ⅱ支柱 监管部门监督检查
第Ⅲ支柱 市场纪律
高级计量法
PD
LGD、EAD、M
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内部评级法（IRB法）
内部评级法（IRB） 风险参数：PD，LGD，EAD和M,由银行自己估计
风险权重函数：将风险要素转换为资本要求，新资本协议统 一规定。
最低资本要求。商业银行自己估计风险参数必须满足最低要 求
历史数据
零售: 5年历史数据 非零售: 5年历史数据
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债务人评级结构
• 信用评分模型及其他技 术评级程序一般仅采用 一部分信息来评级。尽 管技术评级程序有时可 以避免一些以主观判断 为主的评级体系所犯的 错误，但技术评级程序 机械性地采用有限的信 息进行评级也是评级产 生误差的原因 • 信用评分模型和其他技 术程序可作为评级的主 要基础或部分基础，， 在评估损失特征中发挥 作用。然而必须要有足 够的主观判断和人工监 控，以保证所有相关和 重要的信息，包括模型 以外的信息均得以考虑 ，同时确保模型的正确 使用。
X
3.风险暴露中的多少将会 成为损失？
―损失严重程度” （违约条件下的损失）
=
LGD
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EL 和 UL的概念
风险参数之间的关系（UL）
UL =F (PD, LGD, EAD)‫‏‬
风险参数 描述
• 债务人违约可能性有多大? 违约概率 (PD)‫‏‬ • 各级别的 PD = 违约客户个数 客户总数
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信用风险模型开发及治理流程
评级模型开发的典型作用和责任
董事会/高管层 业务部门 • 从业务角度提供建议 • 审核模型因素的相关性和合 理性 • 在使用模型时：
• 确保数据输入的完整性 • 判断定性因素
• 审核并批准模型的范围、概 念和主要假设 • 监控资产组合报告 内部审计部门
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模型开发：PD估计
关键构成因素 概念 债务人在1年内违约的可能性 长期平均 PD 关键驱动因素 债务人财务实力 企业管理层素质 其他定性因素 业务部门的作用 PD
准确进行客户评级和评级重检
确保财务报表录入标准一致
关键数据需求

债务人特征 偿还模式 财务报表 财务测算
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内部评级法的风险参数
PD —违约概率 LGD—违约损失率 EAD—违约风险暴露 M—期限调整 R—相关性 EL—预期损失 UL—非预期损失
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两个层次内部评级法
高级 IRB 内部估计 PD 内部估计 LGD EAD =放贷数额 + CCF × 调整项 内部估计 CCF 信用风险缓释效果：内部估计 净额: 影响 EAD 抵押: 减轻效果 影响LGD 保证: 替代或减轻 影响 PD 或 LGD
映射到外部数据
统计违约模型
• 基于银行PD模型的输出 • 只适用于以下条件：评级模型依银行内部历史数据（覆盖一个完整的经济周期）统 计开发得到，并被验证为具有预测性和可靠性 • 不适用于专家判断模型和混合模型
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PD 校准：内部违约经验方法
议题：历史数据未覆盖完整经济周期，应保守性校准PD值
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债务人评级因素：非财务因素
硬事实(Hard Facts) 成立年限 管理经验的年限 已经存在的财务计划和控制
所有权结构
审计过的报表(audited accounts) 软事实(Soft Facts) 管理层的业务网络
市场预测 (例如:竞争能力)
产品质量 管制/解除管制
初级IRB 适用内部估计的 PD 高级贷款LGD =45% 次级贷款LGD = 75% EAD = 放贷数额 + CCF × 调整项 CCF = 监管当局规定 信用风险缓释效果根据监管规定： 净额: 影响 EAD 抵押: 减轻效果 影响LGD 保证: 替代 影响PD
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债务人评级中的行业因素
行业因素是重要吗？ 评级体系分行业还是不区分行业？ 未区分行业情况下，评级中如何考虑行业因素 对不同行业债务人设定不同的财务标准值
将行业作为一个风险因素，评估行业前景
在人工调整部分，对不同行业进行差异化评估
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PD 校准
X 和 Y 的预期损失 EL 相同，非预期损失不同，因此资本要求也不同
债务人 评级 违约概率 PD 违约暴露 EAD 违约损失率 LGD 风险权重 RW 168% 风险加权资产 RWA
债务人
预期损失EL
X
5D
1.3%
100
75%
US$1
US$168
Y
6F
10.0%
100
10%
US$1
43%
US$43
违约损失率 (LGD)‫‏‬
• 违约时的损失金额有多大? • 违约时的清收金额有多大? • 违约损失率 LGD = 1 – 回收率 • 违约时银行给客户的信贷金额有多大? • 违约暴露 EAD = 授信余额 + 未使用授信额度x信用转换系数
违约暴露 (EAD)‫‏‬
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DRAFT
EL 和 UL的概念
逆标准正态分布（G） 应用于计算在一定致信区间里 保守的系统因子的数值
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DRAFT
EL 和 UL的概念
风险参数之间的关系（EL）
预期损失大小 ―预期损失”数额 =
EL
=
1.借款人违约概率是多少？
―违约概率‖
=
PD
X
2. 借款人违约时银行的 风险暴露？
―贷款等价物‖ （违约时的暴露）
=
EAD
• 提供关于模型的反馈意见 信贷审批部门 • 从信贷角度提供建议 • 审核模型因素的相关性和合 理性 • 在批准评级时：
• 确保数据的精确性 • 确保审慎的判断
模型开发部门 • 确定建立模型的方式 • 执行数据评估 • 执行数据分析 • 考虑并结合模型使用者的建 议 • 在实施模型前验证模型 • 校准模型输出数据 • 制定并维护详细文档 • 实施后持续维护模型和文档
预期损失(EL)
属于业务成本，并抵消净利润（贷款拨备） 当损失 <= 预期损失，银行无须计提资本
非预期损失(UL)
银行应为非预期损失计提资本，确保当损失超过预期损失（平均水平）时，银行有足够资 本维持偿付能力 法定最低资本要求 = RWA x 8 %
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EL 和 UL的概念
债务人 X 的违约概率（PD）低于债务人 Y 因为债务人 X 无抵押，而债务人 Y 提供优质押品，所以 Y 的违约损失率（LGD）较低
(iv) 零售暴露
2. 产生收入的房地产
3. 特定的项目融资 4. 特定的物品融资
(v) 股权暴露
5. 特定的商品融资
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公司风险暴露内部评级的技术要求
两个评级维度：债务人评级和债项评级 评级方法：主观判断、有限制主观判断、统计模型 评级标准和集中度：书面清晰的定义和标准，强调不同级别之 间的风险的差异性，确保有意义的风险划分，至少具有7个非违 约债务人评级 排序能力：高风险-低评级，低风险-高评级 所选择风险因素与信用风险的评分显著相关 模型使用：信息全面性、模型机械性 评级方法论； 时点评级、跨周期评级和混合评级 对于信息不足资产组合的评级，应书面规定保守性处理 如果采用外购模型，应该进行更为严谨的验证；如对外购模型 作了修改，需保证文档的完整性
预期损失即是 平均损失
绿色资产组合 非预期损失衡 量预期损失附 近的波动(一个 标准差)
年份 Year
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从信贷损失的时间变动到概率分布
发生频率 资本乘数
•预期损失 由拨备来覆 盖. •非预期损 失由资本金 来覆盖.
损失
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信用风险加权资产计算公式
风险权重 (RW) =
风险加权资产 = RW *EAD N） 期限因子 (b)标准正态分布（ = (0.11852-0.05478*1n( PD))2 逆标准正态分布（G） 相关性(R) = 应用于最初且保守的 应用于计算违约 0.12 x (1-EXP(-50*PD))/(1-EXP(-50))+0.24* [1-(1-EXP(-50*PD))/(1-EXP(-50))]-0.04*(1-( S-5)/45 系统因子的估值 出现时的违约率
• 债务人 X • 低 PD （较高评级） • 高 LGD（无抵押）
• 债务人 Y • 高 PD （较差评级） • 低 LGD（优质押品）
• 监管资本要求 :
• Y 的资本要求低 （风险权重较低） • X 的资本要求高 （风险权重较高）
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实施内部评级法的最低要求
内部评级体系的技术架构 内部评级体系的运作流程 内部评级体系的治理结构 风险参数的量化 数据和IT系统 内部评级体系的验证 内部评级体系的使用测试
核心财务模 型
非财务模型
财务模型评级
地区风险要 素
行业前景分 析
核心模型
初Leabharlann Baidu评级
核心模型评级
关键预警信 号 外部影响 人工调整 部分
预警推翻评级
外部推翻评级
其他推翻
最终评级
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债务人评级因素：财务因素
流动性(现金/流动负债) 现金流度量(偿还能力) (例如: 现金流/利息, 现金流/负债) 赢利能力 (例如:税前利润/资产) 活动性(例如: 交易额/资产) 杠杆比例(例如:所有者权益/负债) 规模(例如:交易额) 增长性(例如:资本增长)
• 提供关于模型的反馈意见
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模型的基本结构——PD模型介绍 PD模型应当符合巴塞尔新协议分类要求
巴塞尔II协议对于 银行信贷资产的分类标准 (i) 公司暴露
公司暴露 的子分类
(a) 大企业
(ii) 国家主权暴露
(b) 中小企业
(iii) 金融机构暴露
(c) 专业贷款 1. 房地产项目开发贷款
DRAFT
巴塞尔协议改革与发展
王胜邦 二○一一年十月二十二日
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DRAFT
Basel II:新资本协议
新资本协议
第Ⅰ支柱 最低资本要求 资本定义 信用风险 风险加权资产 基本指标法 市场风险 操作风险 标准法 标准法 内部评级初级法 (F-IRB) 内部评级高级法 (A-IRB)
标准法 内部模 型法
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PD建模过程
所收集的 样本数据
模型合成
PD的校验
样本筛选和 数据预处理
单因素分析
分数转换和 多因素分析
评级的调整 和推翻设计
模型的微调
筛选出有效样本； 设计因素长清单： 财务因素； 非财务因素
对长清单的因素 进行单因素分析 筛选出违约预测 能力较好的因素 得到短清单： 财务因素 非财务因素
方法
内部违约经验
用于估计每个评级级别的平均 PD的三种特定方法：内部违约经验、映射到外部数据、统 问题 计违约模型
• 最直观的方法 • 可能存在的问题：银行的历史违约数据不覆盖一个完整的经济周期（见下一页） • 解决方案：通过对宏观经济数据和所有违约率数据之间关系的回归分析，计算衰退 期违约率 • 使用基于外部信用评级机构长期平均违约率的 “影子评级” • 外部信用评级可用的金融机构和大型公司组合