2015 金融风险管理4--信用风险的度量与管理

回收率（%）
平均值 70 55 51 32 45 标准差 21 24 25 21 27
还款能力 capacity：取决于企业经营情况（经营能力与 环境） 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。
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 Asset quality ；the non-perfect loan Management
overdue loans
bad debts
盈利水平
流动性
Earnings
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
二、现代度量方法
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。
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。
三、信用风险与市场风险的比较
市场风险 风险的来源 资产收益的分布 形态 风险存续期间 仅来自市场因子本身 对称 短期 信用风险 来自违约风险、回收率风 险、市场风险，等等 不对称、左偏 期限相对较长
法令适用 数据来源
不适用 较易取得
非常重要 较不易取得
对称 VS 左偏
四、信用风险损失
信用风险损失受下列变量影响：
ZETA* 0.458
3、Probit 二元选择模型
• 当需要确定个体在给定特征下作出这种选择而不是另一种选择的 概率有多大时，通常要基于经验数据，利用二元选择模型进行拟 合与预测。
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
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 y 1 y* (1 y* ) (1 f ) =1 y* (1 f ) y* (1 f )
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 息税前收益 ：资产收益率 总资产
X 2 ：资产收益率在5年或10年中的标准差（收益稳定性指标）
X3 息税前收益 ：债务偿付能力指标 总利息支付额
留存收益 ：盈利积累能力，也可以反映杠杆率变化 总资产
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。
• 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）。 • KMV模型由KMV公司创立并商品化。
金融风险管理
山东财经大学金融学院
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

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。
（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
1、信用风险暴露：credit exposure（通常以面临信用风险的 资产名义价值或市场价值来表示）
2、违约概率：probability of default
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：
• 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。
百度文库
（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）。 看涨期权： max ST X ,0
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
美国公司债券的历史回收率 不同等级的债券
担保/抵押贷款 担保/抵押债券 无担保/抵押债券 次级债券 所有债券
四、信用风险损失
§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 Swap and Derivative Association ISDA）规范了信用风险事件的定义： 1、破产（Bankruptcy） 2、无力偿付到期债务 （Failure to pay） 3、债务交叉违约（Obligation/Cross Default） 4、债务提前到期（而无法偿还）(Obligation/Cross Acceleration) 5、债务拒绝清偿或展期（Repudiation/Moratorium） 6、债务重整（Restructuring）：债务的重新安排导致不利 7、其它事件 ︰ 发债机构的信用评级被调降 货币不可自由兑换：外汇管制，汇兑限制 政府行为
y y * (1 f )
0
y* y (1 f )
定价原理：
存在信用风险的债券收益率
无风险收益率
y* y (1 f )
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%，
Z计分模型
线性辨别模型 信用评分模型
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：
X1 流动性资产-流动性负债 ：营运资本比率（反映流动性状况） 总资产 留存收益 X2 ：盈利积累能力，也可以反映杠杆率变化 总资产
X3
息税前利润 ：盈利水平指标 总资产
X4
X5
股票市场价值 ：比率越高，破产概率越小 债务账面价值
销售额 ：企业经营活跃程度 总资产
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 0.012 X1 0.014 X 2 0.033X 3 0.006 X 4 0.999 X 5
股权价值为： E max(V D,0)
Merton(1974)模型思想：持有公司的股权与购买一份该公司价值的 看涨期权是等价的。该期权的执行价格是公司债务的价值。 股权价值 公司价值 债务价值
P i y 1 | Xi P i 0 P i i X i 1 F ( X i )
根据对 i 分布假设的不同，二元选择模型可以有不同的类型：
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。
X4
X5
X6
流动资产 ：流动比率 流动负债
普通股5年的平均市场价值 ：资本化程度指标，代表还款实力 长期资本总额 普通股
优先股 长期债务 融资性租赁资产
X 7 ln(总资产)：公司规模指标
ZETA aX1 bX 2 cX 3 dX 4 eX 5 fX 6 gX 7
Liquidity
市场风险敏感度 Sensitivity （ Market Risk）
考察利率、汇率、商品价格及股票价格的变化，对银行
等金融机构投资等可能带来的不利影响。
（二）信用评分法
根据可以观察到的债务人特征变量计算出一个打分， 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。
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。
企业前景 perspective factor：经营管理水平与环境。
骆驼分析系统（Camel System）
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。 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
• 令 Pi y 1 | X i Pi y 1 | xi1 , xi 2 , ...， xik 表示个体在这些特征下违 约的概率。 • 令 i X i i 合。则 表示个体各种特征（全部解释变量）的线性组
P i y 0 | Xi P i 0 P i i X i F ( X i )
Altman给出的违约临界值： Z 2.675：非违约组 Z * 2.675 1.81 Z 2.99：判断失误较大 Z 2.675：违约组
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。）
Credit Loss pi CEi (1 f i )
i 1 N
§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。
传统度量方法
专家系统法 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。 5C判断法
2、方法种类 5P判断法
骆驼分析系统(Camel System)