金融風險管理4-信用風險的度量與管理.ppt

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金融風險管理,金融工程教研室馮玉梅,,,第四章信用風險管理,1信用風險概述2信用風險的度量3信用風險的管理方法專題：我國商業(yè)銀行的信用風險現(xiàn)狀,,,1信用風險概述,一、信用風險含義狹義：由于借款人或交易對手違約而導致?lián)p失的可能。廣義：狹義+由于債務人信用評級或履約能力變化導致其發(fā)行的債務工具市場價值下降從而引起債權人損失的可能。二、信用風險事件（creditevent）的界定風險因素——風險事件（事故）——損失,,,,國際互換與衍生品協(xié)會（InternationalSwapandDerivativeAssociationISDA）規(guī)范了信用風險事件的定義：1、破產(chǎn)Bankruptcy2、無力償付到期債務Failuretopay3、債務交叉違約（Obligation/CrossDefault）4、債務提前到期（而無法償還）(Obligation/CrossAcceleration)5、債務拒絕清償或展期（Repudiation/Moratorium）6、債務重整（Restructuring）：債務的重新安排導致不利7、其它事件︰發(fā)債機構的信用評級被調(diào)降貨幣不可自由兌換：外匯管制，匯兌限制政府行為,,,,三、信用風險與市場風險的比較,,,,,四、信用風險損失信用風險損失受下列變量影響：1、信用暴露：creditexposure（資產(chǎn)的名義價值或市場價值）2、違約概率：probabilityofdefault3、回收率：recoveryrate（在已知違約的情況下，可以追回的部分占資產(chǎn)總價值的比率）違約損失率=1-回收率資產(chǎn)組合期望信用風險損失計算公式：,,,,,,,,2信用風險的度量,信用風險的度量：傳統(tǒng)（古典）度量方法現(xiàn)代度量方法,,,,,一、傳統(tǒng)（古典）度量方法傳統(tǒng)度量方法,,專家系統(tǒng)法信用評分法,,對傳統(tǒng)度量方法的評價,,,,（一）專家系統(tǒng)法（expertsystem）1、含義：該方法依賴信貸人員和信貸專家自身的專業(yè)知識、技能和豐富經(jīng)驗，運用各種專業(yè)性分析工具，在分析評價各種關鍵要素的基礎上，依據(jù)主觀判斷來綜合評定信用風險的分析系統(tǒng)。2、方法種類,,,,5C判斷法品德character：決定其還款意愿資本capital(leverageratio)：影響著企業(yè)的抗風險能力,,,,,,抵押collateral：影響違約回收率還款能力capacity：取決于企業(yè)經(jīng)營情況（經(jīng)營能力與環(huán)境）經(jīng)營環(huán)境condition商業(yè)周期，行業(yè)情況，利率環(huán)境，等等。,,,,,5P判斷法個人因素personalfactor：決定著還款意愿和還款能力。資金用途purposefactor：影響著借款使用的風險與收益。還款來源paymentfactor：項目現(xiàn)金流與未來前景。保障protectionfactor：包括抵押與擔保，等等。企業(yè)前景perspectivefactor：經(jīng)營管理水平與環(huán)境。,,,,駱駝分析系統(tǒng)（CamelSystem）針對銀行、保險公司等金融機構的信用風險分析法。資本充足率Capitaladequacy資產(chǎn)質(zhì)量Assetquality；thenon-perfectloan管理水平Management盈利水平Earnings流動性Liquidity,,,,,（二）信用評分法根據(jù)可以觀察到的債務人特征變量計算出一個打分，來代表債務人的違約概率，或者將債務人歸類于不同的違約風險類別。,,,,,1、Z計分模型（Altman(1968)）Altman指標體系：,,,,,Z計分模型：Z值等于各指標的線性組合Altman給出美國制造業(yè)上市公司Z值計算公式：,,,,,據(jù)此可以對公司在2年內(nèi)破產(chǎn)的可能性進行診斷與預測。研究表明，該公式的預測準確率高達72%-80%。,,,（此后，很多學者對此進行了擴展，提出了針對非制造業(yè)上市公司和非上市公司的Z計分模型。）,,2、ZETA信用風險分析模型（第二代Z計分模型）ZETA公司開發(fā)的模型，適用范圍更寬（非金融類公司），對違約可能的計算更精確。ZETA模型將指標從五個增加至七個：,,,,,,,,,3、Probit二元選擇模型,當需要確定個體在給定特征下作出這種而不是另一種選擇的概率有多大時，通常要基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)，利用二元選擇模型進行擬合與預測。令表示個體在這些特征下違約的概率。令表示個體各種特征（全部解釋變量）的線性組合。則,,,,根據(jù)對分布假設的不同，二元選擇模型可以有不同的類型：,,標準正態(tài)分布的密度函數(shù)和分布函數(shù),,,,對古典信用風險度量方法的評價：優(yōu)點：簡單易懂，易操作缺點：專家系統(tǒng)法：需要有相當數(shù)量的信用分析人員——效率與成本問題；實施效果受信用分析人員本身素質(zhì)高低和經(jīng)驗的影響；加劇貸款組合過度集中——“信用悖論（creditparadox）”難以確定共同遵循的標準——主觀性、隨意性。信用評分法：依賴財務報表的賬面數(shù)據(jù)，忽視日益重要的各項動態(tài)資本市場指標，可靠性、及時性差；通常假設在解釋變量與被解釋變量間存在著線性關系；無法計量表外信用風險。,,,,,二、現(xiàn)代度量方法,,,,,（一）信用評級與違約率測算信用評級：對債務人未來全額、按時地向投資者償付到期本息的能力和意愿所進行的評價。違約率測算模型：信用評級機構通過對不同信用級別公司的歷史違約率進行統(tǒng)計分析，并據(jù)此估計實際違約率。,,,,,,較高的信用級別違約率較低違約率隨年份的增加而上升，即信用風險隨時間增加而增大。建立模型，估計違約率π=f（rating,t）存在的問題：統(tǒng)計數(shù)據(jù)（樣本空間）較少，對違約率這一低概率事件的估計可能很不準確。,,,,,,（二）用債務人發(fā)行的金融資產(chǎn)(債券、股票)的市場價格衡量其違約風險理論依據(jù)：金融市場擁有大量的信息，因此，債務人所發(fā)行證券的市場價格包含著其違約風險大小的信息。即通過有價證券的市場價值的變化可以推測其違約概率。1、基于公司債券價格推測信用價差和違約風險考慮一個存在信用風險的債券:該債券為一年期折價發(fā)行的債券，面值為100元。假設其違約和償還情況如下圖：,,,定價原理：,,信用價差：y*-y也稱為信用風險溢價,,,,,,計算題假設某債券為一年期折價發(fā)行的債券，面值為100元。假設該類債券的違約回收率的期望值為80%，市場上的無風險收益率2%。請分別計算當該債券的市場價格為90元、95元和97元時其可能的違約概率。,,擴展至多期的情況：《金融風險管理師手冊（第五版）》P413,,2、KMV模型—基于股票市場價格的信用風險度量方法1989年，Kealhofer,McQuown和Vasicek在舊金山創(chuàng)立了KMV公司，用于提供信用風險管理服務。2002年4月，該公司被穆迪公司收購（Moody’sKMV）。KMV模型由KMV公司創(chuàng)立并商品化。KMV模型：又稱為CreditMonitor（信用監(jiān)控模型），是將期權定價理論應用于股權估值而開發(fā)出來的一種信用監(jiān)控模型，它通過對上市公司價值波動性的估計，來預測上市公司發(fā)生違約的可能性。,,,,股權價值,,,,公司價值,債務價值,,（1）模型基本假設與原理理論上講，當公司總價值（股權價值+債務價值）超過債務價值時，債務將會得到全額的償還，股東得到剩余部分的價值；當公司總價值低于債務價值時，公司就會違約，此時，股東價值為零（由于“有限責任制”，其價值不會小于零）。,,,,,Merton(1974)模型思想：持有公司的股權與購買一份該公司價值的看漲期權是等價的。該期權的執(zhí)行價格是公司債務的價值。,,,股東的初始出資額（有限責任的上限）,由看漲期權定價原理可估算股權價值：,,,,（2）KMV模型方法與步驟依據(jù)前述基于期權思想的股權價值E的估算公式、根據(jù)公司股價和負債的賬面價值，估計公司（資產(chǎn)）價值V和其波動性σV設定違約點根據(jù)公司（資產(chǎn)）價值V、其波動性σV和違約點，計算出違約距離(DTD：DistancetoDefault)：確定違約距離與預期違約率之間的映射關系（將預期違約率表示成違約距離的函數(shù):，用來預測違約率）違約距離也可用作不同企業(yè)之間的比較，給出違約的序數(shù)指標。,,,短期債務（ShortTermDebt）,長期債務（LongTermDebt）,表示要到達違約點，資產(chǎn)價值需要下降的程度（下降比率相對于標準差的倍數(shù)）,,,,,,,（三）CreditMetrics模型—信用風險的VaR度量方法J.P摩根銀行1994年開發(fā)出了測量市場風險VaR的RiskMetrics模型；1997年，J.P摩根銀行與其他合作者創(chuàng)立CreditMetrics模型，專門用于對非交易性金融資產(chǎn)（比如貸款和私募債券）的信用風險進行度量；1998年，J.P摩根銀行組建一家獨立的名為RiskMetrics集團的公司，產(chǎn)品化了這些風險度量方法。,,,,1、CreditMetrics模型思想基于借款人信用等級資料、下一年度該信用等級轉換為其他信用等級的概率等數(shù)據(jù)資料，計算出任何一項非交易性貸款和債券的期望價值P和波動率σp，從而得出這些非交易性金融資產(chǎn)組合信用風險的VaR度量值。CreditMetrics模型不僅考慮了債務人違約所帶來的信用風險，也考慮了由于債務人信用等級下降所導致的債務價值變動的信用風險。,,,,,,計算信用風險VaR的公式：假設已知信用資產(chǎn)的期望價值和其標準差,且：P∽N(,)。將一般正態(tài)分布形式的資產(chǎn)價值P轉換為標準正態(tài)分布：,,,,2、CreditMetrics模型方法的步驟：計算和（1）獲取債務人信用等級和信用等級轉化概率的預測信息（這些信息可以從大的信用評級公司如標準普爾、穆迪、KMV公司、ZETA公司等獲取，也可以自己預測。）,,,,（2）對信用等級變動后的債務價值進行估價,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,PA,PAA,PAAA,……,PCCC,,,,,PA=,PAA=,PAAA=,……,PD=,,,,,,,,,,練習題,有一筆2年期固定利率為8%的1000萬元的貸款資產(chǎn)（利息每年末償還一次），其當前的信用級別為A級，在第一年末時，考察其信用等級變動概率及相應的零息企業(yè)債券收益率如下表：假設該筆貸款的價值服從正態(tài)分布，請計算該筆貸款在置信度95%水平上的VaR。其中，在標準正態(tài)分布下。,,,,,（四）CreditRisk+模型1、回顧泊松分布：泊松分布：描述單位時間內(nèi)（或指定范圍內(nèi)）隨機事件發(fā)生次數(shù)的概率分布。當一個隨機事件（例如到達某公共汽車站等車的乘客、保險公司的索賠次數(shù)，等等）以固定的平均速率λ隨機且獨立地出現(xiàn)，那么這個事件在單位時間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)就近似地服從泊松分布。,,,,2、CreditRisk+模型CreditRisk+模型由瑞士信貸銀行開發(fā)。CreditRisk+模型假設：貸款組合由小額貸款組成；每筆貸款違約是隨機事件；單筆貸款的違約概率都不大；各貸款違約是相互獨立的。,如果以上假設條件成立，則可認為貸款違約數(shù)量服從泊松分布,,,,,,,,（五）宏觀模擬方法：Mckinsey’sCreditPortfolioView該方法由麥肯錫（Mckinsey）公司1997年創(chuàng)立。CreditMetrics模型沒有考慮商業(yè)周期對信用評級轉移概率的影響。實際情況表明：信用評級的轉移一般取決于宏觀經(jīng)濟所處的狀態(tài)，尤其是低質(zhì)量貸款和垃圾債券的違約率對商業(yè)周期的狀態(tài)高度敏感。,,,,Mckinsey’sCreditPortfolioView直接將信用評級轉移概率與宏觀經(jīng)濟因素之間的關系模型化。并通過制造宏觀“沖擊”來模擬轉移概率矩陣的跨時演變。然后，與CreditMetrics模型類似，再計算出信用風險的VaR值。由于該模型舍象掉了債務人本身固有的信用風險，因此不能產(chǎn)生關于公司信用風險的足夠信息。,,,,,,3信用風險的管理方法,一、信用風險的分散化與信用風險組合管理二、以信用衍生產(chǎn)品管理信用風險,,,,,一、信用風險的分散化與信用風險組合管理信用風險一般屬于個體風險（非系統(tǒng)風險），因此，根據(jù)資產(chǎn)組合理論，信用資產(chǎn)組合（比如貸款組合）的風險小于單個資產(chǎn)的風險。信用風險悖論與單個金融機構的系統(tǒng)性信用風險,,,信用風險悖論paradoxofcredit：貸款機構往往忽視信用風險的分散化，常常將貸款集中在一個特定的行業(yè)或地區(qū)范圍內(nèi)，這就導致違約風險的相關性更高。,,單個金融機構的系統(tǒng)性信用風險：一個金融機構對某些行業(yè)或地區(qū)的信用達到一定程度而出現(xiàn)的信用風險集中現(xiàn)象。當這類風險集中到一定程度時，就可能會給該金融機構造成巨大損失，甚至導致其無法正常運行，比如美國的次貸危機。,,,,信用風險組合管理技術的發(fā)展KMV公司的PortfolioManager模型：基于資產(chǎn)組合理論，利用全部風險-收益權衡模型來管理信用組合風險。RiskMetrics集團（在紐約證券交易所簡稱RMG）CreditManager模型：利用信用資產(chǎn)組合的信用等級聯(lián)合轉移概率矩陣來管理信用組合風險。穆迪公司的貸款組合分散度指數(shù)模型：穆迪公司假設處于同一個行業(yè)的公司之間是相關的，處于不同行業(yè)的公司之間是不相關的。在此假設下，給出了與一個組合中處于同一個行業(yè)中公司個數(shù)相對應的分散度分數(shù)。貸款組合的分散度指數(shù)越高，說明組合的信用風險相對越小。麥肯錫公司的Wilson組合風險模型：以歷史宏觀經(jīng)濟變量和平均違約率的時間序列數(shù)據(jù)為基礎，針對不同的國家和行業(yè)板塊，構建多因素組合風險模型。,,參考書目：美國商業(yè)銀行信用風險管理研究，中國金融出版社,,,,二、以信用衍生產(chǎn)品(creditderivatives)管理信用風險（一）信用衍生產(chǎn)品的含義按照ISDA（國際互換及衍生品協(xié)會）的定義，信用衍生產(chǎn)品是將信用風險從基礎信用資產(chǎn)（比如貸款或公司債）的其它風險中分離出來，并提供轉移機制的金融契約。,,,,,（二）信用衍生產(chǎn)品的產(chǎn)生與發(fā)展1992年，在巴黎舉行的ISDA年會上首次正式提出了可以用作分散、轉移信用風險的創(chuàng)新產(chǎn)品——信用衍生產(chǎn)品。背景：在經(jīng)歷了20世紀80年代的債務危機和90年代末的亞洲金融危機后，國際金融界開始注重對信用風險的防范與管理創(chuàng)新。以轉移信用風險為核心的信用衍生工具迅速發(fā)展，成為國際金融市場上金融創(chuàng)新的一大熱點。,,,,盡管信用衍生產(chǎn)品出現(xiàn)的時間比較晚，但是自1993年完成第一筆交易以來，基本上是以一種爆炸式的速度發(fā)展：2005年全球信用衍生產(chǎn)品合約的名義本金額已經(jīng)達到了17萬億美元；2006年這一數(shù)字達到35.1萬億美元；2007ISDAMarketSurvey:CreditDerivativesat$45.46Trillion；2008ISDAMarketSurvey:CreditDerivativesat$54.6Trillion2009ISDAMarketSurvey:CreditDerivativesat$31.2Trillion.2010ISDAMarketSurvey:CreditDerivativesat$26.26Trillion.,,,,,在2001年底到2002年初所發(fā)生的安然以及世通公司的特大破產(chǎn)案中，美國多家銀行正是由于運用了信用衍生交易，才得以幸免于難。然而，美國的次級貸款危機充分表明，衍生產(chǎn)品在帶給金融系統(tǒng)一定便利的時候，也能給金融系統(tǒng)帶來很大的危害性。信用衍生產(chǎn)品僅僅是一種信用風險的轉移和分散安排，并不能減少或消除風險。當信用風險成為一種系統(tǒng)性風險時，信用衍生產(chǎn)品的這種功能將很難發(fā)揮作用。,,,,（三）信用衍生產(chǎn)品的種類（信用保護工具）,,信用違約互換（CreditDefaultSwap）,總收益互換（TotalReturnSwap）,信用價差遠期與期權（CreditSpreadForward/Option）,信用聯(lián)系票據(jù)（Credit-linkedNotes）,,,,,1、信用違約互換（CreditDefaultSwap）--（實質(zhì)上是一種信用違約保險而非真正意義上的互換）在合約中，信用保護的購買者向出售者支付一筆費用（premiumpayment），得到在信用事件發(fā)生時獲得償付的權利（Contingentpayment(或有支付，有條件的支付)。,,,,注意：信用違約互換并不能消除信用風險。當信用保護的購買者轉移其參考信用資產(chǎn)的風險時，卻承擔了來自于信用保護出售者的信用風險。所以，一份有效率的信用互換應該保證上述二者具有較低的相關性。,,參考資產(chǎn)為5年期BBB級債券時，不同互換交易方提供的CDS的相對價值,,,,2、總收益互換（TotalReturnSwaps-TRS）信用保護工具的買方向賣方支付由某項資產(chǎn)所得的收入現(xiàn)金流和該項資產(chǎn)市場價值的變動部分，信用保護工具的賣方向買方支付由浮動利率（LIBOR）+一定基點的收益。從而使信用保護工具的買方將其持有資產(chǎn)的信用風險和市場風險轉移給賣方。,,,舉例A銀行以10%的固定利率向XYZ公司發(fā)放貸款1億美元，該銀行與B銀行簽訂一份TRS，A銀行承諾換出該筆貸款的利息加上貸款市場價值的變動部分，獲得相當于LIBOR+50bp的收益。如果現(xiàn)在的LIBOR為9%，并且一年后貸款的價值從1億美元降至9500萬美元，請計算A銀行該互換的凈現(xiàn)金流。A銀行的現(xiàn)金流出：1000010%+（9500-10000）=500（萬美元）A銀行的現(xiàn)金流入：100009.5%=950（萬美元）A銀行的凈現(xiàn)金流：950-500=450（萬美元）,,,,,3、信用價差遠期與期權（1）信用價差遠期（CreditSpreadForward）CreditSpread:信用價差=信用資產(chǎn)收益率-無風險收益率信用價差擴大意味著信用風險增加和信用資產(chǎn)價值下降；反之，則相反。信用價差遠期：約定某參考資產(chǎn)未來的信用價差水平，當實際信用價差水平高于約定的信用價差時，合約持有者（購買者）獲取相應水平的收益；否則，承擔相應水平的虧損。,,,,用信用價差遠期合約來對沖信用風險：信用價差遠期合約買方：通常為某一參考信用資產(chǎn)的持有者，以該參考資產(chǎn)信用價差遠期合約來對沖參考資產(chǎn)信用風險的變化。①假設到期時參考資產(chǎn)的信用價差大于合約規(guī)定的信用價差，參考資產(chǎn)的持有者會因為該參考資產(chǎn)信用風險增加而遭受資產(chǎn)價值下降的損失。但由于其購買了該參考資產(chǎn)的信用價差遠期合約，信用價差擴大會使持有者獲取相應水平的收益。②假設到期時參考資產(chǎn)的信用價差小于合約規(guī)定的信用價差，參考資產(chǎn)的持有者會因為該參考資產(chǎn)信用風險下降而獲得資產(chǎn)價值升值帶來的收益。但由于其購買了該參考資產(chǎn)的信用價差遠期合約，信用價差擴大會使持有者遭受相應水平的損失。,,,信用價差遠期合約買方向賣方的支付額計算公式：,,,,（2）信用價差期權（CreditSpreadOption）期權的買方支付一筆期權費給賣方，當規(guī)定時間內(nèi)發(fā)生了任何價差增加導致的損失，買方都有權將其轉移給期權的賣方。,,,,4、信用聯(lián)系票據(jù)（Credit-linkednotes）信用聯(lián)系票據(jù)：因為將所發(fā)行的附息債券與某些信用風險轉移機制結合起來而得名，并非單獨的衍生品合約。其目標一般是通過提高投資者收益率的方式來使投資者承擔一定的信用風險。功能：轉移信用風險+融資（發(fā)行主體通常為銀行）,,,,有無信用問題？,投資者（信用聯(lián)系票據(jù)的買方）,信用聯(lián)系票據(jù)（即一種附息債券）發(fā)行人（比如某銀行）,,購買信用聯(lián)系票據(jù)，支付本金,參照資產(chǎn)：XYZ貸款,,信用聯(lián)系票據(jù)利息+溢價,,,,,有收回部分本金,無收回全部本金,我國商業(yè)銀行的信用風險現(xiàn)狀,上世紀末亞洲金融危機后，中國銀行體系積累的風險在2004年前后的商業(yè)銀行改制過程中集中體現(xiàn)出來。國家為此動用了相當于國民收入20%的資金來處理銀行系統(tǒng)的壞賬風險。沉重的壞賬包袱曾讓中國銀行業(yè)喘不過氣來。銀監(jiān)會數(shù)據(jù)顯示，2002年主要商業(yè)銀行不良貸款余額達22793億元，不良貸款率接近25%。通過財務重組、不良資產(chǎn)處置、設立股份公司、引進戰(zhàn)略投資者、上市等步驟，國有銀行從“問題”銀行向現(xiàn)代金融企業(yè)轉變，逐漸甩掉壞賬包袱。伴隨著21世紀以來主要商業(yè)銀行尤其是國有銀行陸續(xù)上市，同時受益于國內(nèi)經(jīng)濟強勁增長，中國銀行業(yè)迎來了黃金發(fā)展時期，壞賬降至歷史低點。,,,,截至2009年末，商業(yè)銀行不良貸款余額只有4973億元，整體不良貸款率僅1.58%。金融危機后，在通過數(shù)萬億元信貸防止經(jīng)濟下滑取得積極成效的同時，中國銀行業(yè)也開始更加關注宏觀系統(tǒng)性風險。其中，地方政府融資平臺、房地產(chǎn)市場的風險集中度為首要關注點。伴隨著國家和監(jiān)管層密集出臺各項防控措施，商業(yè)銀行開始建立相對嚴格的風險管理制度和風險預警機制。特別是進入2010年以后，對于銀行業(yè)面臨的房地產(chǎn)調(diào)控風險以及地方政府融資平臺清理風險，無論監(jiān)管層還是商業(yè)銀行管理層都進行了相當細致的準備和測算，包括多次壓力測試。,,,,盡管結果顯示風險可控，但各家商業(yè)銀行仍然保持高度警覺，一方面加強資金流動監(jiān)管，及時調(diào)整授信策略;另一方面加強貸款集中度風險管理，建立科學的限額管理方法，防止貸款風險在某些地區(qū)、項目和客戶方面過度集中。種種跡象表明，由關注微觀層面的風險轉向關注系統(tǒng)性風險轉移，正在加速推動我國銀行業(yè)建立起防范和處理風險的體系制度。,,,,,,,,,,,,,,公司（總資產(chǎn)）價值V及其波動率σv是兩個未知變量，顯然不能從期權定價模型的一個方程中求解出來。這就需要利用可以觀察到的公司股權價值的波動率σE與不可觀察到的公司資產(chǎn)價值波動率σv之間的關系來聯(lián)立求解。,四式聯(lián)立，便可以得出資產(chǎn)的市場價值V和資產(chǎn)波動率σv。,,,,,,