《信用風險管理》PPT課件.ppt

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第7章信用風險管理 1 第八章信用風險管理 本章內容安排 第一節(jié)信用風險概述第二節(jié)信用風險度量方法第三節(jié)信用風險管理方法 第一節(jié)信用風險概述 2 第一節(jié)信用風險概述 本節(jié)內容安排 一 信用風險的概念二 信用風險的特征三 信用風險管理的特點四 現(xiàn)代信用風險的成因 第一節(jié)信用風險概述 3 一 信用風險的概念 1 傳統(tǒng)的觀點認為 信用風險是指債務人未能如期償還其債務造成違約而給經濟主體經營帶來的風險 隨著現(xiàn)代風險環(huán)境的變化和風險管理技術的發(fā)展 傳統(tǒng)的定義已經不能反映現(xiàn)代信用風險及其管理的本質 2 現(xiàn)代意義上的信用風險是指由于借款人或市場交易對手違約而導致的損失的可能性 更為一般地講 信用風險還包括由于借款人的信用評級的變動和履約能力的變化導致其債務的市場價值變動而引起的損失可能性 第一節(jié)信用風險概述 4 二 信用風險的特征 與市場風險相比 信用風險具有以下特點 1 風險概率分布的可偏性2 悖論 creditparadox 現(xiàn)象3 信用風險數據的獲取困難 第一節(jié)信用風險概述 5 二 信用風險的特征 1 風險概率分布的可偏性企業(yè)違約的小概率事件以及貸款收益和損失的不對稱 造成了信用風險概率分布的偏離 市場價格的波動是以其期望為中心的 主要集中于相近的兩側 通常市場風險的收益分布相對來說是對稱的 大致可以用正態(tài)分布曲線來描述 相比之下 信用風險的分布不是對稱的 而是有偏的 收益分布曲線的一端向左下傾斜 并在左側出現(xiàn)肥尾現(xiàn)象 這種特點是由于貸款信用違約風險造成的 即銀行在貸款合約期限有較大的可能性收回貸款并獲得事先約定的利潤 但貸款一旦違約 則會使銀行面臨相對較大規(guī)模的損失 這種損失要比利息收益大很多 換句話說 貸款的收益是固定和有上限的 它的損失則是變化的和沒有下限的 另一方面 銀行不能從企業(yè)經營業(yè)績中獲得對等的收益 貸款的預期收益不會隨企業(yè)經營業(yè)績的改善而增加 相反隨著企業(yè)經營業(yè)績的惡化 貸款的預期損失卻會增加 第一節(jié)信用風險概述 6 二 信用風險的特征 2 悖論 creditparadox 現(xiàn)象與市場風險相比 信用風險管理存在著信用悖論現(xiàn)象 理論上講 當銀行管理存在信用風險時應將投資分散化 多樣化 防止信用風險集中 然而在實踐中由于客戶信用關系 區(qū)域行業(yè)信息優(yōu)勢以及銀行貸款業(yè)務的規(guī)模效應 使得銀行信用風險很難分散化 第一節(jié)信用風險概述 7 二 信用風險的特征 3 信用風險數據的獲取困難由于信用資產的流動性較差 貸款等信用交易存在明顯的信息不對稱性以及貸款持有期長 違約事件頻率少等原因 信用風險不像市場風險那樣具有數據的可得性 這也導致了信用風險定價模型有效性檢驗的困難 正是由于信用風險具有這些特點 因而信用風險的衡量比市場風險的衡量困難得多 也成為造成信用風險的定價研究滯后于市場風險量化研究原因 第一節(jié)信用風險概述 8 三 信用風險管理的特點 20世紀90年代末到21世紀初 我國開始進入了信用風險全面爆發(fā)時期 不僅國有商業(yè)銀行的不良資產處置舉步維艱 日常生活中也出現(xiàn)了諸多信用風險問題 甚至因為一些信用風險的巨大影響 導致整個地區(qū)背上了無信的黑鍋 使得當地的經濟出現(xiàn)明顯的負增長 我國信用風險的管理的幾個特點 1 信用問題引起各個部門的高度重視 從中央領導三番五次地強調信用的重要性 到人大 政協(xié)的多次提案 到地方政府的高度重視 都表明我國已經認識到這個問題的重要性了 第一節(jié)信用風險概述 9 三 信用風險管理的特點 我國信用風險的管理的幾個特點 2 有關地方政府開始著手建設本地區(qū)的信用體系 尤其是建設當地的信用網 無論這些信用體系的建設是多么的初步 這畢竟是中國政府走出的關鍵性的第一步 我們還注意到 著手建設本地信用體系的地方政府通常分為兩個類型 一是曾經嘗到信用風險苦頭的地方 比如溫州 汕頭 他們有著重新樹立形象的強烈沖動 因此在本地信用網 相關信用體系建設 甚至在輿論造勢方面不遺余力 二是意識比較先進 總能開全國風氣之先的地方 比如北京 上海和廣州等 第一節(jié)信用風險概述 10 三 信用風險管理的特點 我國信用風險的管理的幾個特點 3 參照國外的相關信用立法 以美國為例 多達10幾部 但是我國迄今關于信用方面沒有一部專門法 即使散見于其他相關法中的條款也有比較零散 邏輯不連貫 規(guī)定不細致等問題 鑒于此 中國的立法部門開始摸索中國信用立法的道路 信用立法有望提到中國的立法日程中來 這可能是這個時期中國信用問題管理的最大進步 4 著名學者積極探索我國信用問題管理的途徑 全面管理中國信用問題的整體方案開始逐漸浮出水面 第一節(jié)信用風險概述 11 四 現(xiàn)代信用風險的成因 現(xiàn)代信用風險的成因主要包括 1 信用風險的成因是信用活動中的不確定性 2 不確定性包括 外在不確定性 和 內在不確定性 兩種 3 信用風險也是金融市場的一種內在的推動和制約力量 第二節(jié)信用風險度量方法 12 第二節(jié)信用風險度量方法 本節(jié)內容安排 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 一 專家系統(tǒng) 二 信用評級方法 三 信用評分方法二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 creditmonitormodel KMV 二 CreditMetrics模型 三 宏觀模擬方法 麥肯錫模型 四 保險方法 五 基于神經網絡的模型 六 現(xiàn)代風險度量模型方法的比較 第二節(jié)信用風險度量方法 13 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 傳統(tǒng)的信用風險度量方法主要包括以下三種方法 一 專家系統(tǒng) 二 信用評級方法 三 信用評分方法 第二節(jié)信用風險度量方法 14 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 一 專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種最古老的信用風險分析方法 其最大的特征是銀行信貸的決策權是由該機構經過長期訓練 具有豐富經驗的信貸人員所掌握并由他們作出是否貸款的決定 1 專家系統(tǒng)主要內容在該系統(tǒng)下 盡管各商業(yè)銀行對貸款申請人進行信用分析所涉及的內容不盡相同 但大多集中在借款人的 5C 即 1 品德與聲望 Character 對企業(yè)聲譽的一種度量 考察其償債意愿和償債歷史 基于經驗可知 一家企業(yè)的年齡是其償債聲譽的良好替代指標 第二節(jié)信用風險度量方法 15 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 一 專家系統(tǒng)1 專家系統(tǒng)主要內容 2 資格與能力 Capacity 即還款能力 反映借款者收益的易變性 如果按照債務合約還款以現(xiàn)金流不變的方式進行下去 而收益是不穩(wěn)定的 那么就可能會有一些時期企業(yè)還款能力受到限制 3 資金實力 CapitalorCash 所有者的股權投入及其對債務的比率 杠杠性 這些被視為預期破產的可能性的良好指標 高杠杠性意味著比低杠杠更高的破產概率 第二節(jié)信用風險度量方法 16 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 一 專家系統(tǒng)1 專家系統(tǒng)主要內容 4 擔保 Collateral 如果發(fā)生違約 銀行對于借款人抵押的物品擁有要求權 這一要求權的優(yōu)先性越好 則相關抵押品的市場價值就越高 貸款的風險損失就越低 5 經營條件或商業(yè)周期 Condition 企業(yè)所處的商業(yè)周期 是決定信用風險損失的一項重要因素 特別是對于那些受周期決定和影響的產業(yè)而言 第二節(jié)信用風險度量方法 17 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 一 專家系統(tǒng)1 專家系統(tǒng)主要內容也有些銀行將信用分析的內容歸納為 5W 或 5P 5W 是指借款人 who 借款用途 why 還款期限 when 擔保物 what 如何還款 how 5P 是指個人因素 personal 目的因素 purpose 償還因素 payment 保障因素 protection 前景因素 perspective 第二節(jié)信用風險度量方法 18 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 一 專家系統(tǒng)2 專家制度存在的缺陷和不足主要表現(xiàn)在 1 需要相當數量的專門信用分析人員 2 實施的效果很不穩(wěn)定 3 與銀行在經營管理中的官僚主義方式緊密相聯(lián) 大大降低了銀行應對市場變化的能力 4 加劇了銀行在貸款組合方面過度集中的問題 使銀行面臨著更大的風險 5 對借款人進行信用分析時 難以確定共同遵循的標準 造成信用評估的主觀性 隨意性和不一致性 第二節(jié)信用風險度量方法 19 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 二 信用評級方法信用評級法又叫OCC法 是因為這一方法是由美國貨幣監(jiān)理署 OCC 最早開發(fā)出來的 它是根據企業(yè)相關指標的好壞將企業(yè)貸款信用分為若干等級 目前信用評級法一般將企業(yè)貸款信用分為1 9或1 10個級別 該方法的主要缺陷是 基本局限于定性分析 雖然也運用了許多財務分析指標 但指標的風險權重等沒有明確 沒有建立多變量指標的不同權重評價體系 第二節(jié)信用風險度量方法 20 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 三 信用評分方法信用評分方法主要包括兩種模型1 Z評分模型2 ZETA評分模型 第二節(jié)信用風險度量方法 21 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 三 信用評分方法1 Z評分模型Z評分模型的主要內容 美國紐約大學斯特商學院教授阿爾特曼提出的Z評分模型是根據數理統(tǒng)計中的辨別分析技術 對銀行過去的貸款案例進行統(tǒng)計分析 選擇一部分最能夠反映借款人的財務狀況 對貸款質量影響最大 最具預測或分析價值的比率 設計出一個能最大程度地區(qū)分貸款風險度的數學模型 也稱之為判斷函數 對貸款申請人進行信用風險及資信評估 第二節(jié)信用風險度量方法 22 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 三 信用評分方法1 Z評分模型Z評分模型的主要內容 阿爾特曼確立的分辨函數為 Z 0 012X1 0 014X2 0 033X3 0 006X4 0 999X5或Z 1 2X1 1 4X2 3 3X3 0 6X4 0 999X5其中 X1 流動資本 總資產 WC TA X2 留存收益 總資產 RE TA X3 息前 稅前收益 總資產 EBIT TA X4 股權市值 總負債帳面值 MVE TL X5 銷售收入 總資產 S TA 這兩個公式是相等的 只不過權重的表達形式不同 前者用的是小數 后者用的是百分比 第五個比率是用倍數來表示的 其相關系數不變 第二節(jié)信用風險度量方法 23 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 三 信用評分方法1 Z評分模型Z評分模型的主要內容 阿爾特曼經過統(tǒng)計分析和計算最后確定了借款人違約的臨界值 Z0 2 675 如果Z 2 675 借款人被劃入違約組 如果Z 2 675 則借款人被劃為非違約組 當1 81 Z 2 99時 判斷失誤較大 稱該重疊區(qū)域為 未知區(qū) ZoneofIgnorance 或稱 灰色區(qū)域 grayarea 第二節(jié)信用風險度量方法 24 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 三 信用評分方法2 ZETA評分模型的主要內容 ZETA信用風險模型 ZETACreditRiskModel 是繼Z模型后的第二代信用評分模型 變量由原始模型的五個增加到了7個 適應范圍更寬 對不良借款人的辨認精度也大大提高 模型中的7個變量是 資產收益率 收益穩(wěn)定性指標 債務償付能力指標 累計盈利能力指標 流動性指標 資本化程度的指標 規(guī)模指標 第二節(jié)信用風險度量方法 25 一 傳統(tǒng)的信用風險度量方法 三 信用評分方法3 Z評分模型和ZETA評分模型存在的主要問題 1 兩個模型都依賴于財務報表的帳面數據 而忽視日益重要的各項資本市場指標 這就必然削弱預測結果的可靠性和及時性 2 由于模型缺乏對違約和違約風險的系統(tǒng)認識 理論基礎比較薄弱 從而難以令人信服 3 兩個模型都假設在解釋變量中存在著線性關系 而現(xiàn)實的經濟現(xiàn)象是非線性的 因而也削弱了預測結果的準確程度 使得違約模型不能精確地描述經濟現(xiàn)實 4 兩個模型都無法計量企業(yè)的表外信用風險 另外對某些特定行業(yè)的企業(yè)如公用企業(yè) 財務公司 新公司以及資源企業(yè)也不適用 因而它們的使用范圍受到較大限制 第二節(jié)信用風險度量方法 26 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 二 信用風險的矩陣模型 三 宏觀模擬方法 麥肯錫模型 四 保險方法 五 基于神經網絡的模型 六 現(xiàn)代風險度量模型方法的比較 第二節(jié)信用風險度量方法 27 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 1 KMV模型 期權推理分析法期權推理分析法 Option theoreticapproach 指利用期權定價理論對風險債券和貸款的信用風險進行度量 最典型的就是美國舊金山市KMV公司創(chuàng)立的違約預測模型 信用監(jiān)測模型 CreditMonitorModel 該模型使用了兩個關系 其一 企業(yè)股權市值與它的資產市值之間的結構性關系 其二 企業(yè)資產市值波動程度和企業(yè)股權市值的變動程度之間關系 通過這兩個關系模型 便可以求出企業(yè)資產市值及其波動程度 一旦所有涉及的變量值被算出 信用監(jiān)測模型便可以測算出借款企業(yè)的預期違約頻率 EDF 第二節(jié)信用風險度量方法 28 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 1 KMV模型 期權推理分析法企業(yè)股權市值與它的資產市值之間的結構性關系是由貸款與期權的關系決定的 企業(yè)股權作為期權買權的損益情況見下圖 第二節(jié)信用風險度量方法 29 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 1 KMV模型 期權推理分析法借款企業(yè)股東的股權市值頭寸看作是持有一份以企業(yè)資產市值為標的的買權 正象古典布萊克 斯可爾斯 默頓模型中股票賣權定價的五變量一樣 企業(yè)股權可由下式來估價出 其中A表示資產市值 B是向銀行借款數 r指的是短期利率 A表示該企業(yè)的資產市值的波動性 指的是股票賣權的到期日或在貸款的情形下指的是貸款期限 或違約期限 r A 都可以從市場上直接觀察到 第二節(jié)信用風險度量方法 30 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 1 KMV模型 期權推理分析法股權市值的波動性 E與它的資產市值波動性 A的關系 股權市值的波動性可以在市場上直接觀察到 故聯(lián)立 1 2 式 就可到出所有相關變量 代入公式 如果借款企業(yè)的資產市值呈現(xiàn)正態(tài)分布的話 我們知道違約的概率 第二節(jié)信用風險度量方法 31 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 1 KMV模型 期權推理分析法以上我們所推導和計算出的只是借款企業(yè)理論預期違約頻率 它與現(xiàn)實生活中實際所發(fā)生的預期違約頻率之間存在著很大差異 因此 KMV公司就利用其自身優(yōu)勢建立起了一個全球范圍企業(yè)和企業(yè)違約信息數據庫 計算出了各類信用等級企業(yè)經驗預期違約頻率 從而產生了以這種經驗預期違約頻率為基礎的信用分值來 第二節(jié)信用風險度量方法 32 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 一 信用監(jiān)控模型 KMV 2 KMV公司信用監(jiān)測模型的缺陷 1 模型的使用范圍受到了限制 不適用于非上市公司 2 在現(xiàn)實中 并非所有借款企業(yè)都符合模型中資產價值呈正態(tài)分布的假定 3 該模型不能夠對長期債務的不同類型進行分辨 4 該模型基本上屬于一種靜態(tài)模型 但實際情況并非如此 第二節(jié)信用風險度量方法 33 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型J P Morgan繼1994年推出以VaR為基礎的風險矩陣 RiskMetrics 后 1998年又推出了信用矩陣 CreditMetrics 瑞士信貸銀行推出另一類型的信用風險量化模型 CreditMetrics 因此信用風險矩陣模型主要包括 1 受險價值 VaR 方法 RiskMetrics模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型3 火災保險方法 CreditMetrics 模型 第二節(jié)信用風險度量方法 34 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型1 受險價值 VaR 方法 RiskMetrics模型受險價值模型就是為了度量一項給定的資產或負債在一定時間里和在一定的置信度下其價值最大的損失額 第二節(jié)信用風險度量方法 35 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型1 受險價值 VaR 方法 RiskMetrics模型VaR方法度量非交易性金融資產如貸款的受險價值時則會遇到如下問題 因為絕大多數貸款不能直接交易 所以市值P不能夠直接觀察到 由于貸款的市值不能夠觀察 也就無法計算貸款市值的變動率 貸款的價值分布離正態(tài)分布狀偏差較大 第二節(jié)信用風險度量方法 36 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型 模型是在給定的置信區(qū)間內 度量給定的資產在一定時間內的最大損失額 而信用矩陣是希望提供一個運行風險估值的框架 用于非交易性資產的估值和風險計算 通過信用矩陣模型 可以估測在一定置信區(qū)間內 某一時間貸款和貸款組合的損失 雖然 貸款的市場價值具有波動性 但利用借款人的信用評級 評級轉移矩陣 違約貸款回收率等可計算出市場價值 和標準差 第二節(jié)信用風險度量方法 37 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型信用度量制是通過掌握借款企業(yè)的資料如 1 借款人的信用等級資料 2 下一年度該信用級別水平轉換為其它信用級別的概率 3 違約貸款的收復率 計算出非交易性的貸款和債券的市值P和市值變動率 從而利用受險價值方法對單筆貸款或貸款組合的受險價值量進行度量的方法 第二節(jié)信用風險度量方法 38 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型一年期信用等級轉換矩陣 第二節(jié)信用風險度量方法 39 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型信用等級下貸款市值狀況 包括第一年息票額 第二節(jié)信用風險度量方法 40 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型本模型假定了信用等級的轉換概率在不同的借款人之間 以及在商業(yè)周期不同階段都是穩(wěn)定的 現(xiàn)實條件很難滿足這一假設 此外 基于VaR的CreditMetrics法測度信用風險時還存在對極端損失估計不足 需要人為加大標準差的值 模型需要假定轉移概率服從Markov過程等問題 與現(xiàn)實中信用評級的轉移有跨期自相關性不相符 第二節(jié)信用風險度量方法 41 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型3 火災保險方法 CreditMetrics 模型瑞士信貸銀行金融產品部開發(fā)的信用風險附加CreditRisk 模型運用家庭火險財產承保的思想 把違約事件模型化為有一定概率分布的連續(xù)變量 每一筆貸款都有著極小的違約概率并且獨立于其他貸款 組合的違約概率的分布類似于泊松分布 因此根據泊松分布公式 可計算違約的概率 利用各個頻度的違約概率分布加總后得出貸款組合的損失分布 CreditRisk 中沒有違約原因的假設 所以不能像CreditMetrics或KMV那樣用違約要素之間的相關性來代替違約本身的相關性 第二節(jié)信用風險度量方法 42 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 二 信用風險矩陣模型3 火災保險方法 CreditMetrics 模型CreditMetrics 模型與作為盯市模型 MTM 的CreditMetrics不同 它是一個違約模型 DM 它不把信用評級的升降和與此相關的信用價差變化視為一筆貸款的VAR 信用風險 的一部分 而只看作是市場風險 它在任何時期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài) 計量預期到和未預期到的損失 而不象在CreditMetrics中度量預期到的價值和未預期到的價值變化 第二節(jié)信用風險度量方法 43 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 三 宏觀模擬方法 麥肯錫模型 麥肯錫模型則在CreditMetrics的基礎上 對周期性因素進行了處理 將評級轉移矩陣與經濟增長率 失業(yè)率 利率 匯率 政府支出等宏觀經濟變量之間的關系模型化 并利用蒙地卡羅模擬技術 模擬周期性因素的影響來測定評級轉移概率的變化 麥肯錫模型可以看成是對CreditMetrics的補充 它克服了CreditMetrics中不同時期的評級轉移矩陣不變的缺點 第二節(jié)信用風險度量方法 44 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 三 宏觀模擬方法 麥肯錫模型 宏觀模擬模型在計算信用資產的在險價值量時 將各種影響違約概率以及相關聯(lián)的信用等級轉換概率的宏觀因素納入體系 克服了信用度量制方法由于假定不同時期的信用等級轉換概率是靜態(tài)的和固定的而引起的很多偏差 被視為信用度量制方法的重要補充 解決和處理經濟周期性因素常用方法是直接將信用等級轉換概率與宏觀因素之間的關系模型化 如果模型是擬合的 就可以通過制造宏觀上的對于模型的 沖擊 來模擬信用等級轉換概率的跨時演變狀況 第二節(jié)信用風險度量方法 45 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 四 保險方法1 死亡率模型 Mortalitymodel 死亡率模型最早是由阿爾特曼 Altman 和其他學者開發(fā)的貸款和債券的死亡率表而得名的 因為阿爾特曼所運用的思想和模型與保險精算師在確定壽險保險費政策時所運用的思想和模型是相似的 該模型以貸款或債券組合以及它們在歷史上違約經歷為基礎 開發(fā)出一張表格 用該表來對信用資產一年的或邊際的死亡率 mrginalmortalityrate MMR 及信用資產多年的或累積的死亡率 cumulativemortalityrate CRM 進行預測 將上面的兩個死亡率與違約損失率 LGD 結合起來 就可以獲得信用資產的預期損失的估計值 2 財產保險方法模型 即前面講的CreditMetrics 模型 第二節(jié)信用風險度量方法 46 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 五 基于神經網絡的模型有學者提出以非線性方法 例如類神經網絡或模糊理論 作為信用風險分析的工具 在神經網絡概念下 允許各因素之間存在復雜的關系 以解決傳統(tǒng)計分方法的線性問題 而非線性方法面對的最大問題是 需要考慮多少個隱蔽關系 考慮太多的隱蔽關系有時會給模型產生過分擬合的問題 并且 使用神經網絡來決策的一個缺陷是解釋能力缺乏 當它們能產生高的預測精度時 獲取結論的推理卻還不存在 故需要一套明確的和可理解的規(guī)則 有人評價對比了幾種神經網絡的規(guī)則提取 neuralnetworkruleextraction 技術 并用決策表 decisiontable 來代表提取規(guī)則 他們得出結論 神經網絡的規(guī)則提取和決策表是有效的和有力的管理工具 可以為信用風險評估構建先進的和友好的決策支持系統(tǒng) 第二節(jié)信用風險度量方法 47 二 現(xiàn)代信用風險度量模型 六 現(xiàn)代風險度量模型方法的比較四種模型方法的比較 第三節(jié)信用風險管理方法 48 第三節(jié)信用風險管理方法 本節(jié)內容安排 一 傳統(tǒng)的信用風險管理方法二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 第三節(jié)信用風險管理方法 49 一 傳統(tǒng)的信用風險管理方法 傳統(tǒng)信用分析主要分析企業(yè)的資產負債狀況和現(xiàn)金流狀況 對企業(yè)的信用分析是一個程序化的 勞動密集型的工作 主要包括以下幾個步驟 1 分析企業(yè)需要這筆貸款的用途 要運用其所了解的企業(yè)基本情況 根據銀行的現(xiàn)代政策和 喜惡特征 分析該企業(yè)的貸款申請 2 對企業(yè)的資產負債及損益表進行詳細分析 用以發(fā)現(xiàn)該企業(yè)在各階段的發(fā)展趨勢以及業(yè)務上的波動情況 3 對試表算進行分析4 對賬目進行調整以符合用于趨勢分析與推測的標準格式 第三節(jié)信用風險管理方法 50 一 傳統(tǒng)的信用風險管理方法 傳統(tǒng)的信用風險管理方法主要包括以下幾個步驟 5 根據預計現(xiàn)金流對該筆貸款的目的進行評價 放貸者要尋找出第一退出途徑和第二退出途徑6 確定較松和較嚴的假設前提 并進行壓力測試7 分析行業(yè)結構 特別是正在出現(xiàn)的發(fā)展趨勢 公司在行業(yè)中的地位及監(jiān)管活動的潛在影響 8 對公司管理高層及現(xiàn)行戰(zhàn)略進行評價 同時負責生存 庫存 定價和銷售系統(tǒng)的部門經理也要進行評價 第三節(jié)信用風險管理方法 51 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 現(xiàn)代信用風險的管理手段主要包括 一 交易所和清算所 二 信用衍生產品 三 信用證券化 第三節(jié)信用風險管理方法 52 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 一 交易所和清算所銀行 衍生工具交易商及其他金融機構參與者之間有大量的交易 在他們每天交易的過程中都要承擔信用風險 交易所和清算所是降低這些風險的結構化手段交易所實施了以下一些規(guī)章措施來防止信用風險 1 保證金要求2 逐日盯市制度 即每日清算收入或損失 3 頭寸限制清算所如何防范信用風險主要是參加有組織的清算所 第三節(jié)信用風險管理方法 53 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品1 利用期權對沖信用風險利用期權對沖信用風險的原理是 銀行在發(fā)放貸款時 收取一種類似于貸款者資產看跌期權的出售者可以得到的報酬 這是因為 銀行發(fā)放貸款時 其風險等價于出售該貸款企業(yè)資產看跌期權的風險 這樣 銀行就會尋求買入該企業(yè)資產的看跌期權來對沖這一風險 對這種信用風險對沖方式的最早運用是美國中西部的農業(yè)貸款 為保證償還貸款 小麥農場主被要求從芝加哥期權交易所購買看跌期權 以這一期權作為向銀行貸款的抵押 如果小麥價格下降 那么小麥農場主償還全部貸款的可能性下降 從而貸款的市場價值下降 與此同時 小麥看跌期權的市場價格上升 從而抵消貸款市場價值的下降 圖1顯示了小麥看跌期權具有抵消性效應 第三節(jié)信用風險管理方法 54 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品1 利用期權對沖信用風險如圖所示 當小麥價格為B時 農場主的資產 小麥 價值恰好保證能償還銀行貸款 同時小麥看跌期權的價值為零 當小麥價格從B下降時 銀行貸款的報酬下降 但是同時小麥看跌期權的價值上升 當小麥價格從B上升時 銀行貸款的報酬保持不變 同時小麥看跌期權的價值進一步下降 但是 小麥看跌期權是由農場主購買的 作為貸款的抵押 因此銀行貸款的報酬并不發(fā)生變化 此時 農場主的最大借貸成本是購買小麥看跌期權的價格 第三節(jié)信用風險管理方法 55 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品1 利用期權對沖信用風險上述對沖方法看上去很完美 但是存在著下列兩個問題 1 農場主可能由于個人的原因 而不是因為小麥價格的下降而違約 也就是說 這種方法只保證了貸款者的還款能力 但是對于貸款者的還款意愿卻沒有任何的保證 可是從前面我們知道 信用風險的產生是還款能力和還款意愿這兩者共同作用的結果 2 農場主要想獲得貸款必須購買看跌期權 從而必須支付一定的期權費 使得農場主貸款的成本上升 從農場主的角度來看 他肯定不愿意這樣做 如果銀行強迫農場主購買期權就有可能會損害銀行和農場主的關系 農場主也可以不選擇這家銀行貸款 第三節(jié)信用風險管理方法 56 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品1 利用期權對沖信用風險違約期權 這種期權在貸款違約事件發(fā)生時支付確定的金額給期權購買者 從而對銀行予以一定補償的期權 銀行可以在發(fā)放貸款的時候購買一個違約期權 與該筆貸款的面值相對應 當貸款違約事件發(fā)生時 期權出售者向銀行支付違約貸款的面值 如果貸款按照貸款協(xié)議得以清償 那么違約期權就自動終止 因此 銀行的最大損失就是從期權出售者那里購買違約期權所支付的價格 這類期權還可以出現(xiàn)一些變體 比如 可以把某種關卡性的特點寫入該期權合約中 如果交易對手的信用質量有所改善 比如說從B級上升到A級 那么該違約期權就自動中止 作為回報 這種期權的出售價格應該更低 第三節(jié)信用風險管理方法 57 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品1 利用期權對沖信用風險貼水期權 債券的發(fā)行者可以利用期權對平均信用風險貼水進行套期保值 例如 A公司信用評級為BBB 1 它計劃在兩個月后發(fā)行總價值為100萬元的1年期債券 如果在這兩個月內該公司的信用等級下降 那么它付給投資者的信用風險貼水就會上浮 則公司勢必要以更高的利率發(fā)行債券 融資成本必將升高 為防止此類情況的發(fā)生 A公司可以購入一個買入期權 雙方約定在信用風險貼水上浮到一定限度后 由期權的出售方彌補相應多出的費用 因而 買入期權在信用貼水上升時可以使其購買者以固定利率借款而避免損失 利率下降時則可以享有相應的好處 當然 享有這樣權利的代價是要付出相應的期權費 第三節(jié)信用風險管理方法 58 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品2 利用互換對沖信用風險信用互換主要有兩類 總收益互換和違約互換 1 總收益互換在總收益互換中 投資者接受原先屬于銀行的貸款或證券 一般是債券 的全部風險和現(xiàn)金流 包括利息和手續(xù)費等 同時支付給銀行一個確定的收益 比如LIBOR 一般情況下會在LIBOR基礎上加減一定的息差 與一般互換不同的是 銀行和投資者除了交換在互換期間的現(xiàn)金流之外 在貸款到期或者出現(xiàn)違約時 還要結算貸款或債券的價差 計算公式事先在簽約時確定 如果到期時 貸款或債券的市場價格出現(xiàn)升值 銀行將向投資者支付價差 反之 如果出現(xiàn)減值 則由投資者向銀行支付價差 第三節(jié)信用風險管理方法 59 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品2 利用互換對沖信用風險信用互換主要有兩類 總收益互換和違約互換 2 違約互換銀行在每一互換時期向作為交易對手的某一金融機構支付一筆固定的費用 類似于違約期權價格 如果銀行的貸款并未違約 那么他從互換合約的交易對手那里就什么都得不到 如果該筆貸款發(fā)生違約的情況 那么互換合約的交易對手就要向其支付違約損失 支付的數額等于貸款的初始面值減去違約貸款在二級市場上的現(xiàn)值 在這里 一項純粹的信用互換就如同購入了一份信用保險 或者是一種多期的違約期權 第三節(jié)信用風險管理方法 60 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品2 利用互換對沖信用風險信用互換主要有兩類 總收益互換和違約互換 2 違約互換銀行在每一互換時期向作為交易對手的某一金融機構支付一筆固定的費用 類似于違約期權價格 如果銀行的貸款并未違約 那么他從互換合約的交易對手那里就什么都得不到 如果該筆貸款發(fā)生違約的情況 那么互換合約的交易對手就要向其支付違約損失 支付的數額等于貸款的初始面值減去違約貸款在二級市場上的現(xiàn)值 在這里 一項純粹的信用互換就如同購入了一份信用保險 或者是一種多期的違約期權 第三節(jié)信用風險管理方法 61 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 二 信用衍生產品3 利用遠期合約對沖信用風險信用遠期合約是在貸款利率被確實以及貸款被發(fā)放以后 對沖貸款違約風險地增加的一種無期協(xié)議 信用遠期合約為借款人發(fā)行的基準債券 或貸款 明確規(guī)定一個信用風險價差 合約的購買者承擔了借款企業(yè)基準債券違約風險地的增加 第三節(jié)信用風險管理方法 62 二 現(xiàn)代信用風險的管理手段 三 信用證券化近來 商業(yè)信貸或貸款證券化 如同貸款出售和交易 發(fā)展迅速非?？?主要包括同類 一是表外的CLO二是表內的CLNCLO之類的證券化 一般是將貸款移出資產負債表 以抵押貸款債券的形式重新包裝并一攬子出售給外部的投資者 比如非常受歡迎的抵押貸款 汽車貸款和汽車貸款 CLN之類的證券化 一般仍把貸款保留在資產負債表內 是將貸款組合發(fā)行資產支持證券