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1、信用风险评估方法发展趋势摘要:本文追溯和分析了20年以来国内外在信用风险评估方法上的创新、应用及其发展趋势,为我国金融机构信用风险管理提供一些有益的借鉴。关键词:信用风险;风险管理;风险评估方法1引言信用风险又称违约风险,是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因,不愿或无力履行合同条件而构成违约,致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。80年代末以来,随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,各国银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战。世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的主要原因就是信用风险。因此,国际金融界
2、对信用风险的关注日益加强,如旨在加强信用风险管理的《巴塞尔协议》已在西方发达国家全面实施。信用风险评估方法不断推陈出新,管理技术正日臻完善,许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。由于我国商业银行和金融市场尚处转轨和新兴发展阶段,信用风险管理技术较为落后。本文将分析20年以来国内外在信用风险评估方法上的创新及其发展趋势,供我国金融机构信用风险管理之借鉴。25C要素分析法5C要素分析法是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的专家分析法之一。它主要集中在借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity)、资本实力(C
3、apital)、担保(Collateral)和经营环境条件(Con-dition)五个方面进行全面的定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力。有些银行将其归纳为“5erton(1974)以及Hull和erton系列定价模型表明一家公司的破产概率取决于公司资产相对于其短期负债时的初始市场价值和资产(股票)市价的波动率。当公司资产的市场(清算)价值低于其短期负债价值,即资不抵债时,那么该公司实质上已经破产。1993年KMV公司研究提出的期望违约率(ExpectedDefaultFrequency,EDF)模型也是基于这一理论[6]。模型的
4、结构包含两种理论联系。其一是将股票价值看成是建立在公司资产价值上的一个看涨期权;其二是公司股票价值波动率与公司资产价值变化之间的关系。在实践中,通过观察在一定标准差(资产市价与偿债价值的标准差)水准上的公司(其初始资产高于负债)在一年内有多少比例的公司破产;以此来衡量任一具有同样标准差公司的违约概率。由于资产市值的估算又取决于股价波动率的估算,因此令人质疑的是估算的股价波动率是否可作为公司资产价值估算的可信指标。5.2债券违约率模型和期限方法阿尔特曼研究的债券违约模型(Mortalityratmodel)[7]和Asquith、Mul
5、lins(1989)的期限方法(Ag-ingapproach)[8]是按穆迪和标准普尔的信用等级和债券到期年限,采用债券实际违约的历史数据建立的违约概率经验值。对各类信用等级和期限债券的违约风险的衡量。美国穆迪(1990)和标准普尔(1991)两家著名评级公司修正了这一模型并作为他们的常规金融分析工具。此类模型有望扩展到贷款违约风险分析中。但目前的障碍是银行无法收集到足够的贷款违约历史数据供建立一个非常稳定的违约概率数据库。因此美国许多大型银行正致力于建立一个全国贷款违约和违约损失率的共享数据库。5.3神经网络分析系统虽然神经网络的理
6、论可追溯到40年代,但在信用风险分析中的应用还是90年代的新生事物。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发,应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统,具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。国外研究者如Altman,Marco和Varetto(1995)对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法[9]。Coats,Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)[10]采用了神经网络分
7、析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测,取得了一定的效果。我国学者杨保安、王春峰等(1998)[11]也在此领域进行了初探。然而神经网络的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构,需要人为地去调试,非常耗费人力与时间,因此应用受到了限制。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型”。另外,Chatfield(1993)在《国际预测杂志》发表的题为“神经网络:预测的突破还是时髦”一文中对神经网络方法也只作了
8、一般性的评述[12]。但神经网络作为一门崭新的信息处理科学仍然吸引着众多领域的研究者。6衍生工具信用风险的衡量方法衍生工具是指其价值依赖于基本标的资产价格的金融工具,如远期、期货、期权、互换等。80年代以来,金融市场风起
