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现代信用风险度量技术在我国的应用方向研究

标准普尔——2007全国信用共建论文竞赛活动选登摘要

2008全国信用共建论文竞赛活动选登摘要

 

 

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现代信用风险度量技术在我国的应用方向研究

北京大学经济学院 章政 田侃 吴宏

内容提要:本文通过对不同信用风险度量技术的分析比较,探讨了现代信用风险度量方法的基本特征及理论发展方向,为我国信用风险度量技术的应用提供了新的分析视角和应用途径。
关 键 词:信用风险 度量技术 分析模型

    信用风险,通常是指交易对方违约、犯罪或无力履行合同,而给债权人带来经济损失的风险。狭义地讲,它只涉及交易对手违约造成的损失,如借款人到期不偿还贷款和利息等,在传统意义上,信用风险主要集中在商业银行的贷款业务。随着市场经济的发展和风险产生原因的变化,现代意义上的信用风险不仅包括了交易对象信用水平和履行能力的变化,也包括投资组合中资产价格下降造成的风险损失。由于现代信用风险发生机制的复杂性和发生原因的多样性,从上个世纪90年代以来,做为金融衍生工具之一的现代信用风险度量技术应运而生,并呈现出多样的分析理论。本文的主旨是通过对不同信用风险度量技术的分析比较,探讨信用风险度量方法的基本特征及理论发展方向,为我国信用风险度量技术的应用提供新的视角。
   
     一、现代信用风险度量技术产生的原因
    1.宏观经济条件的变化促进了信用风险度量技术的产生与发展。在传统的资源约束型短缺经济中,企业面临的主要问题是资金短缺,由于旺盛的需求受到生产能力的约束,只要增加投资,企业就能扩大生产能力,因此,资金条件是最大的瓶劲约束,生产者的信用并不是主要问题;而在市场机制十分发达的今天,由于需求不足和生产过剩,旺盛的生产能力受到需求的约束,企业对资金的依赖减弱,经常性的产品过剩导致企业经营风险加大。因此,企业信用风险的防范和化解便成为市场经济中的主要问题,这就需要借助现代信用风险度量技术,对企业信用等级,财务状况等进行准确的度量和判断。
    2.决策过程的科学化要求信用风险度量技术水平不断提高。从科学决策的角度看,传统的信用风险分析工具提供的信息不足以的进行精确的量化管理,因为古典的信用分析方法无法判断资产持有者在未来一段时间里预期损失的精确数字,无法说明各种等级资产的预期损失和收益之间的关系,更难以估计资产持有者能承受预期损失的能力,要回答这些问题,必须要给出信用风险的精确度量,这就必然要求人们对信用等级的迁移概率,预期违约率,违约损失的挽回率等问题进行研究;这不仅是防范信用风险的需要也是完善市场机制,实现科学决策与监督、管理的要求。
    3.市场参与者结构的变化是信用风险度量技术日益受到青睐的直接原因。在现代信用市场上,银行做为主要的信用提供者的角色正在改变,保险公司、养老基金、信托机构等开始逐渐进入这个市场,由于这些机构实施更为积极的投资和资产管理办法,从而给市场带来更加具有吸引力的投资——收益模式,这就迫使市场参与者在追求赢利的压力下,必须改变传统的资产运营和管理模式,即改变过去的盯住帐面的信用分析模式,采用盯住市场的办法,动态地跟踪资产的市场表现,权衡风险承受能力和损失,以确立投资正确的战略和方向。
    由于上述原因,现代信用风险度量技术的产生、应用与发展便成为必然的趋势了。

    二、现代信用风险度技术的分类
    现代信用风险分析模型的代表有著名的KWV信用监测模型(Credit Monitor Model, 1993),JP. Morgar开发的信用度量技术(Credit Metrics, 1997),死亡模型(Mortality Model, 1997),CSFB的信用风险附加法(Credit ,1997),麦肯锡公司的信贷组合分析模型(Credit Portfolio View,1998)等等,从建模理论依据和违约率计算方法的差异来看,可以将其分为以下三类:
    1.基于股权理论的信用度量方法。这种方法主要用来估计大中型借款人的违约概率及其迁移矩阵,把公司的违约和信用质量的变化与公司资产的价值、股权、债务联系起来,通过期权模型确定公司的违约概率及其相关性。因此,该方法具有一定的前瞻性,其主要代表是KMV的信用监测模型。
    2.基于清算理论的信用度量方法。这种方法假设违约概率服从随机分析中的泊松(poisson)过程,它通过测借款人的违约概率和迁移矩阵,将借款人的信用等级划分成不同的“风险段”,违约的含义不仅涉及债务人到期没有偿还债务,还包括信用等级下降后导致的债券价值的下跌,其主要代表是JP. Morgan的信用度量术。
    3.基于经济计量理论的信用度量方法。该方法认为债务人违约的概率是当前宏观经济状况、行业形势和公司自身价值的函数,利用环境差异或宏观经济因素与公司的信用质量表现出的相关性确立借款人信用等级的迁移特征。该方法既适用于单个债务人,也适用于群体债务人,其主要代表是麦肯锡(Mc Kinsey)公司的信用组合分析模型。

    三、现代信用风险度量模型剖析
    (一)信用监测模型
    1993年,KMV公司利用布莱克—斯科尔斯—莫顿模型(BSM Model)提出了著名的信用监测模型(Credit Monitor Model),并经Longstaff和Schwarz(1995)、Dsa(1995)和Zhou(1997)作了进一步的发展,现已基本成熟并成为最为著名的信用风险度量模型之一。
    1.模型假设
    (1)公司股票价值是一个随机过程、允许卖空、没有交易费用和税收、证券可分、无套利机会、证券交易连续、无风险利率在借款人还清债务前保持不变;
    (2)借款人资产价值大于其债务价值时,不会违约;反之,出现违约;
    (3)企业市场价值服从布朗(Brown)运动,借款人资产收益服从正态分布;
    (4)借款人资本结构包括所有者权益、短期债务、长期债务和可转化优先股。
    2.模型设定与参数估计。
    由于企业市场价值服从布朗(Brown)运动: (1)
    其中,V:资产市场价值; :资产期望回报率; :资产市场价值比例变化的波动率,即资产回报率的波动率;t,T:债务现在时点和到期日,且违约概率PD依赖于违约距离DD(Distance to Default),等于企业资产市场价值的预期值与违约点DP(Default Point)的差值对企业资产市场价值回报率波动率与资产市场价值乘积的倍数,并定义:
    DP=企业短期债务价值+0.5×企业长期债务价值 (2)
    由于假设企业市场价值服从布朗运动,即有:
(3)
违约率 (4)
    其中, ; 为正态分布下的累计概率。
    对历史数据统计可以得出债券/贷款违约下的平均损失率E(LGD)及其方差 ,并假设LGD服从贝塔(Beta)分布, 为贝塔分布函数的反函数,EAD(Exposure At Default)为违约暴露,在置信水平 下, 
    预期损失 (5)
    经济成本 (6)
    非预期损失 (7)
    这里的非预期损失即为基于股权理论计算出的信用风险大小。
    (二)信用度量术
    1997年,JP摩根和KMV公司共同开发出信用度量术(Credit Metrics),采用二阶段法度量信用风险,此后,A.Nyfeler(2000)、Lawrece R. Forest和Kpmecpeat Marwick(2000),David Jones和John Mingo(2001)对此作了进一步解释和拓展。
    1.模型假设
    (1)债券未来市场价值和风险完全由其远期利率分布曲线决定,在模型中唯一的变量是信用等级;
    (2)信用等级是离散的,在同一级别的债券具有相同的迁移矩阵和违约概率,迁移概率遵循马尔可夫过程并具有稳定性,实际违约概率等于历史违约概率;
    (3)风险期限是固定的,一般为一年;
    (4)不同债务人的信用等级的联合分布等于两者资产回报率联合分布等于所有者权益收益率的联合分布;
    (5)每个信用等级对应一条零息收益率曲线;
    (6)信用风险不仅指债务人到期没有偿还债务,还可指债务人信用等级的下降所导致的债券市场价值下跌,并且违约事件发生在债务到期后。
    2.模型设定与参数估计
    在信用度量术中关键在于估算给定时期内,单项贷款债券或其组合价值变化的预期概率分布。
    (A)针对单一债券的违约概率
    假定债券持续期限为n,债券等级划分为m等,且计算第一年的信用风险值。根据历史违约概率和利率预期理论,计算出信用等级为j的债券第k年零息收益率 ,将债券的票息和本金折算为债券现值 (8), 为债券j第k年净现金流量。根据历史信用等级的迁移概率计算出该信用等级的迁移概率 ,则债券第一年末的期望值 (9)和方差 (10)
    该模型计算债券价值的损失有两种方法:
    (1)基于债券价值服从正态分布的假设。信用等级为j的债券的预期损失就是债券现值 与债券的期望价值E(P)的差额;再根据债券价值变化的标准差 ,计算债券在置信水平为 下的非预期损失 (11)。
    (2)基于债券价值的实际分布。采用蒙特卡罗方法和VAR技术,即累加该债券向最差的信用等级迁移的概率,直到等于或者近似等于给定的 ,此时可以得到与此对应的债券价值,该值与债券的期望价值之差为VAR值,即可求出该债券应该所需的经济资本和非预期损失。
    (B)针对贷款或债券组合的违约概率
    给定信用等级转移矩阵之后,以两个债券构成的投资组合为例,其联合概率分布的计算步骤如下:
    (1)公司资产价值波动性的相关度 通常以它们对相关行业的相关度 和国家的相关指数表示,然后按照双方违约暴露程度加权求和即为资产相关系数。
    (2)资产收益波动性基于信用评级,设一种资产的信用评级为A,另一种为BB,则两个资产的正态化收益的联合概率分布如下:
(12)
    根据以上公式可以计算出处于任何信用等级组合的联合违约概率。由于该方法的计算量过大,对于大的资产组合,一般利用蒙特卡罗模拟法,得出置信水平为 的信用在险值。
    (三)信贷组合分析模型
    1998年,麦肯锡(Mc Kinsey)公司Saunders和Wilson等人利用基本动力学的原理,从宏观经济经济环境的角度来分析借款人的信用等级迁移,建立了信贷组合模型。
    1.模型假设
    (1)信用等级在不同时期的迁移概率不是固定的,而受到诸如国别、经济周期、失业率、GDP增长速度、长期利率水平、外汇汇率、政府支出、总储蓄率、产业等因素的影响;
    (2)宏观经济变量服从二阶平稳随机移动AR(2),解决了信用度量术当中利用历史数据带来的时滞。
    2.模型设定与参数估计
        债务人i在时刻t的有条件违约概率 (13),宏观指数 (14), 为影响系数; , ; (15)为因素k的相对指数, , , 是误差项矩阵; 是因素指数协方差矩阵。设 ,其中 是相关系数矩阵,并有 ,则债务人数量足够多时: (16)
    根据投资级债券的历史违约概率Pt与穆迪(Moody)或标准普尔(Standard & Poor)投资级债券的无条件基期违约概率 的比值可知,比值大于1,经济膨胀;小于1,经济衰退。利用 来调整 得到转换矩阵 (17)
    由式(17)可以得到任何信用等级的债券在任何时刻向任何信用等级迁移的瞬间迁移概率和累计迁移概率。然后用VAR方法可以求出债券/贷款及其组合的违约概率、预期损失、非预期损失和经济资本。
    四、范式比较
    通过对以上三类代表性的信用风险度量模型的剖析,可以看出,现代信用风险度量技术在运用中的主要差别集中表现在以上三个方面:
        (1)对违约和违约概率活动的处理,信用监测模型的本质是预测违约的损失,它只考虑两种情形:违约与不违约,并以违约率随着借款人股票市价变化而变化出发,建立对违约的估计函数;而信用风险度量术和信贷组合模型是以资产市场价值变化为基础计算违约率的,它除了考虑违约与不违约两种信用状态之外,还要考虑信用质量的变化(如信用等级上升或下跌)等的影响,在信用度量术中,违约率是基于历史统计数据估计出来的,在信贷组合模型中违约率是附合正态分布,并受到各种客观因素影响的对数函数。对违约率的不同认识和处理方式,反映了现代信用风险度量技术对信用的理解,已从离散向连续的转变过程,即由原来盯住帐面向盯住市场的转变过程。
    (2)对风险驱动因素的处理。信用监测模型对风险的处理是有条件的,它除了宏观因素的影响之外主要是借款人资质价值;信用组合模型的风险驱动因素是外部总体经济环境,如GDP增长率,通货膨胀率、失业率、利率等,从这个意义上讲,信用监测模型和信贷组合模型的风险估计具有“综合性”和“前瞻性”;而信用风险度量术的风险驱动更为偏重于持定借贷者的特定信用项目的信息,如利率或贷款人资产价值等,因此,信用风险度量术对风险的处理是无条件的,它更具有“单一性”和“后顾性”的特点。
    (3)对资产价值和损失回收的处理。借款人的信用等级直接影响到资产价值和损失回收率的水平,在现在信用风险度量技术中,通常用信用等级来刻画资产价值的变化,但不同的分析模型中对信用等级的刻画方式差别很大。在信用监视模型中资产价值服从正态分布是连续的;而在信用度量术中资产价值与唯一的重量信用等级是一一对应关系,是离散的;在信贷组合模型中信用等级是不同时期信用迁移过程决定的,而这个迁移过程的概率是通过历史数据统计出来的,因此它可以是离散的,也可以是连续的。这就使得现代信用风险度量技术在确定资产价值和损失回收时具有更强大的处理能力。
下表给出基于上述三个方面来考察各种方法的代表模型的异同:
    现代信用风险度量模型比较
    信用监测模型 信用度量术 信贷组合模型
    违约定义 违约概率 静态的DM模型,未考虑企业的资产杠杆比率 MTM模型,加入债务值区间的考虑 兼顾历史财务数据和市场表现,结合DM&MTM特性
风险驱动因素 未采用信用等级,可转换等来区分长期债券 假设信用评级迁移概率遵循马尔可夫过程与实际跨时自相关不符;迁移矩阵也未必稳定 信用等级迁移概率具有盯市性,考虑宏观经济因素的影响,但是数据处理过于复杂
    资产收益 损失回收 资产收益的正态分布假设过强,容易出现“肥尾”现象 运用解析方法和蒙特卡罗模拟法分析组合价值分布,避免了资产收益率正态硬性假设 利用组合中信用头寸大小和个数,给出实际的离散的损失分布模型
    适用范围 适用于公开招股公司,但不能准确评价采用历史财务数据的非上市公司;不能处理非线性产品 适用于传统商业贷款和合约,高级版的此模型还可处理衍生产品,但忽略贷款和债券担保的差别 适用于单个债务人和债务群体,但不能处理非线性产品,如期权、外币掉期
注:DM,违约模型;MTM,盯市模型。
    五、信用风险度量技术在我国的应用方向
    以上对现代信用风险度量技术的分类特点及几个主要模型的应用条件等进行了分析比较,由于社会制度、经济发展水平以及数据取得的难易程度等方面的差异,上述信用风险分析模型能否应用于我国的信用风险管理实践,尚有待进一步论证,以下就上述三类模型的应用方法作一分析。
    1.信用监测模型。该模型主要用于分析发债公司的信用状况和资本市场的信用风险,其运用的一个基本条件是需要大量的股票市场的有效数据,但由于我国股票市场历史较短,上市公司信息质量不高,股权分割等因素导致上市公司的股票价格常常背离公司的实际,进而影响对上市公司价值的准确估计。但随着我国资本市场的不断完善,资本市场作为重要的资源配置场所作用的日益增大,KMV模型在中国的应用条件会逐渐具备,而且随着上市公司数量的不断增加,该模型的应用范围也会逐渐加大,并在未来的信用风险管理特别是商业银行的信贷管理中发挥重要作用。
    2.信用度量术模型,该模型适合于对各类贷款资产信用风险的分析和预测,其适用的基本条件是金融机构的内部评级系统或著名的外部评级机构的评级结果。但由于我国信用评级制度不健全,银行内部的评级制度尚处于初步发展阶段,外部评级机构的信用评级也是刚开始,还没有形成长期的企业评级数据库,在这种情况下,该模型的应用空间受到很大限制。但我国的信用体系建设已经受到政府的高度重视,企业信用信息征集,评价制度正在不断完善,银行内部评级和外部评级机构也在不断发展,逐着各项条件的具备,该模型在我国应用的可能性会越来越大。
    3.信用组合分析模型。该模型是从宏观经济的角度来分析借款人的信用等级的迁移,而信用等级的迁移概率在不同时期受到一周GDP增长速度,经济周期、失业率、利率、汇率产业因素等多重因素的影响;该模型的运用是以上述数据的正确取得为前提的。由于这些数据的完整获取和精确计量在我国尚有一定的难度,再加上从方法论上看,宏观因素的个数及其经济含意与信用等级转移的具体函数关系尚缺乏稳定性和风险性,因此这种方法在我国广泛应用的可能性不大,但随着我国宏观经济统计数据的不断完善,该模型不失为一种重要的参考分析手段。
    综上所述,各种现代信用风险度量技术对我国都有一定的借鉴意义,特别是象信用监测模型,信用度量术模型,由于我国目前现状所限,它们的直接应用还存在一定的局限性,但随着我国经济体制改革和市场化进程的不断发展,上述模型在提高我国企业和商业银行的风险管理水平和经营绩效方面将发挥积极作用。因此,在今后的一段时间里,努力创新各种条件,为各类信用风险量化分析技术奠定应用的基础,是我国信用体系建设的当务之急和重要方向。
参考文献
1. Michael Crouhy , Dan Galai, Robert Mark. “A comparative analysis of current credit risk models”Journal of Banking and Finance, 2000,24,59~117.
2. J P Morgan, 1997. Credit Metrics Technical Document.
Moody's 1996. Corporate bond default and default rates, 1920-1996, January, Solomon Brothers,Inc.,1996
3. Patricia, J., William, P. "Regulatory implication of credit risk modeling".Journal of Banking and Finance, 2000,24,1~24.
4. Standard and Poor's 1997. “Ratings performance 1996: stability and transition”, S&P's, NY Suleyman Basak and Alexander Shapiro.
5. “Value-at-Risk-Based risk management: Optimal policies and asset prices”.Review of Financial Studies, 2001, 14(2), 371~405.

Summary
Through the analysis about different credit risk measure techniques, this paper studied the basic characteristic and the direction of the theory development about the ways of credit risk measure of today, and gave a different light and direction about the application of the credit risk measure techniques in China.



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