现代信用风险度量模型评析.doc

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1、现代信用风险度量模型评析内容摘要:本文首先介绍了现代信用风险度量模型产生的背景,然后重点从模型的假设、建模方法、优势和劣势等方面比较分析了现代信用风险度量模型,并对这些模型作出了较为客观的评价。  关键词:现代信用风险度量模型巴塞尔协议评析    在20世纪80年代,受债务危机的影响,国际银行业普遍高度重视信用风险的防范与管理。巴塞尔银行监督委员会于1988年制定了《巴塞尔协议》,确定了根据信用风险设置最低资本充足率的基本框架。但由于没有考虑到市场风险对资本的影响,于是在1996年对原协议作了补充,即制定了《纳入市场风险的资本金补充协议》,增加了三级资本,纳入

2、市场风险。但由于没有考虑操作风险对资本的影响,不同借款人和交易合同的差异,不同银行资产分散化程度、对冲交易、内控能力等方面的差异,于是在2001年1月公布了《新巴塞尔资本协议》征求意见稿,已在2004年公布修订后新协议,并计划从2006年开始实施。  在信用风险测量方面,《新巴塞尔资本协议》推荐使用内部评级法(Innerratings-basedapproach,IRB),它有两个版本,一是基础内部评级法(FoundationIRBapproach);二是高级内部评级法(AdvancedIRBapproach)。内部评级法提出4个主要参数,分别是违约率(Pro

3、babilityofDefault,PD)、违约下的损失率(LossofGivenDefault,LGD)、违约暴露(ExposureatDefault,EAD)及期限(Maturity,M);基础内部评级法要求比较简单,银行只需计算违约率,其余只要依照监管机构的指引即可,实施比较容易。高级内部评级法相对复杂得多,银行需要自行计算上述4项参数。在确定了主要参数以后,就可以计算预期损失(ExpectedLoss,EL)、非预期损失(UnexpectedLoss,UL)、经济资本(EconomicCapital,EC)。  在这种对风险资本的严格要求下,同时由于2

4、0世纪90年代里,公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究。正是在这个时期,涌现出信用监测模型、信用度量术、死亡率模型、信用风险附加法模型、信贷组合观点、贷款分析系统等现代信用风险度量模型。这些模型在国际上大型商业银行得到广泛应用,其中一些重要思想和方法已写入《新巴塞尔协议》,突出了这些模型对国际银行业信用风险度量与管理的重要性,所以本文将从模型假设、建模方法、模型优势与劣势等方面对它们作出较为详尽的剖析,并对它们作出了较为客观的评价,希冀能够为建模度量我国借

5、款人的信用风险提供理论和方法上的重要参考。    现代信用风险度量模型的认知    信用监测模型(CreditMonitorModel)  1993年,KMV公司利用布莱克—斯科尔斯-莫顿模型(BSMModel)提出了著名的信用监测模型(CreditMonitor6Model),并经Longstaff和Schwarz(1995)、Dsa(1995)和Zhou(1997)对此作了进一步的发展,现已基本成熟并成为当今世界最为著名的信用风险度量模型之一。  由于该模型是在BSM基础上建立起来的,因而有满足BSM模型的基本假设,即公司股票价格是个随机过程、允许卖空、没

6、有交易费用和税收、证券可分性、不存在套利机会、证券交易的连续性、无风险利率在借款人还清债务前保持不变。KMV模型认为上市公司持有的资产分布及其资本结构特征决定了借款人的信用质量特征,并且借款人资本结构只有所有者权益、短期债务、长期债务和可转化的优先股。当借款人资产价值小于违约点就可能违约,并认为违约点在数量上是短期债务与半倍的长期债务之和。由于假设上市公司市场价值服从布朗运动,并且借款人资产收益服从正态分布,这样可以应用到期权理论求出预期违约率,因为银行发放贷款所获得的收益与卖出一份借款人企业资产的看跌期权是同构的,因而还可以计算贷款的价差。显然,该模型是用解

7、析式来计算违约率的,它不像信用度量术和死亡模型是用统计的方法得出来的。  该模型的主要优势在于:它拥有强大的理论基础,即现代公司理财和期权理论的“结构性模型”;它采用的主要是股票市场的数据,因此,数据和结果更新很快,具有前瞻性;由于该模型将股权视为企业资产的看涨期权,所以它可以用于任何公开招股公司。然而,该模型也存在缺点:假设比较苛刻,尤其是资产收益分布实际上存在“肥尾”(fat-tailedness)现象,并不满足正态分布假设;对于非上市公司,不得不采用历史财务数据,数据的时效性大打折扣;没有根据借款人信用品质、担保情况、可转换性等区分长期债券;它是违约式(

8、Default-Mode,DM)模型,

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