基于不同模型方法的商业银行经济资本顺周期性的比较

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1、基于不同模型方法的商业银行经济资本顺周期性的比较　　摘要：在《巴塞尔资本协议Ⅱ》及《巴塞尔资本协议Ⅲ》的框架内，本文分别从资本要求计量方法、资本要求计量结果、与违约概率的相关性、顺周期性等方面，对《巴塞尔资本协议II》计量资本要求的模型和CreditRisk+模型进行了比较分析，并作了实证。结果表明，两种方法计量出的资本要求呈现出相似的趋势，它们随违约概率变化的幅度基本一致，均存在显著的顺周期效应，且两者在顺周期效应上表现出明显的趋同性。由于两种方法在计量和顺周期效应方面表现出的趋同性，商业银行可以采用同一种方法对它们进行逆周期调整。它们在计量结果和内涵上表现出的差异性，商业银行可用于经

2、济资本管理的不同阶段，可以获得更好的效果。　　关键词：资本要求；顺周期性；违约概率；CreditRisk+模型；巴塞尔资本协议　　中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1003-9031（2013）07-0009-04DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.07.02　　一、引言　　2004年颁布的《巴塞尔资本协议II》提出了计量资本要求的方法，即单因素模型，20世纪末业界开始也逐渐提出了很多计量经济资本的方法。2008年的金融危机暴露出资本要求计量的顺周期性，对商业银行进行经济资本管理提出了更高的要求。彭建刚等（2008）认为CreditRisk+模型

3、比较适合我国商业银行计量经济资本，但鉴于商业银行数据储备不足、对债务人的信息收集尚不完备等特点，需对CreditRisk+模型进行修正[1]。　　本文试图将单因素模型和修正后的CreditRisk+模型在方法、计量结果和顺周期性方面做比较分析，其结果可为商业银行在《巴塞尔资本协议II》和《巴塞尔资本协议III》的基础上进行逆周期调整下的经济资本管理提供理论和实证依据。　　二、两种模型计量资本要求的方法比较　　（一）两种模型的相同点　　1.《巴塞尔资本协议II》推荐使用的单因素模型和CreditRisk+模型都是信用风险度量模型[2-3]。　　2.两种模型都要求有四个输入参数——违约概率、

4、违约损失率、暴露及期限，且从一定意义上来说，它们的计量结果都可以看作是贷款组合的经济资本。单因素模型是监管当局使用的计量资本要求的方法，也是计算资本充足率的基础，从这个意义上讲，单因素模型的计量结果也是监管资本要求。　　3.两种模型都假设了分布函数。单因素模型假设债务人的资产收益率服从正态分布，CreditRisk+模型假设系统风险因子服从Gamma分布。　　4.两种模型都在VaR的基础上减去预期损失得出组合资本占用额。　　5.两种模型都考虑了违约相关性。　　（二）两种模型的不同点　　1.分布函数的假设不同。单因素模型假设债务人的贷款都是同质的并服从正态分布，正态分布假设显然与实际的“偏

5、峰厚尾”的特征不能吻合。CreditRisk+模型并未假设债务人的违约分布，它只是假设同一部门违约率的波动受到同一系统性风险因子的影响。而这一风险因子是一随机变量，服从Gamma分布。　　2.模型计量结果的形式和内容不同。单因素模型直接计量出组合的资本要求，计量结果为单一数据，即资本要求。CreditRisk+模型首先计算出组合的违约损失分布，然后根据VaR的原理和确定的置信水平计算出组合占用的经济资本。　　3.考虑违约相关性的原理不同。两种方法都考虑了违约相关性的问题。《巴塞尔资本协议II》中使用的单因素模型加入了相关性参数，它是通过考虑债务人之间资产的相关性来反映违约的相关性，而且相

6、关性参数R的表达式使用的是统计出的经验值。CreditRisk+模型假设同一部门受相同系统风险的影响，进而影响部门违约率的波动性，并假设这一系统性风险因子服从Gamma分布。　　4.组合资本占用额的计量方法和原理不同。单因素模型假设不同债务人之间是相互独立的，它并没有涉及组合的概念，组合的资本要求都等于组合内所有贷款占用的资本要求的直接加总。CreditRisk+模型假设同一部门债务人之间不是独立的，但不同部门间是相互独立的。它将组合的概念融入其中，它首先使用概率生成函数计算出单一部门的违约损失分布，然后将各部门违约损失分布的概率生成函数相乘得出整个组合违约损失分布的概率生成函数。　　三

7、、两种方法计量结果的实证比较分析　　使用《我国商业银行违约模型与经济资本配置研究》课题组（2010）使用的方法计算了上市公司1996—2009年的年均违约概率（见表1）。违约损失率使用《巴塞尔资本协议II》中的规定统一为45%[4]。　　选取我国某银行发放的300笔公司贷款作为样本数据，期限为1年。这些公司贷款分别来自建筑业和制造业，其中建筑业70笔贷款、制造业230笔贷款。两种方法计量出的资本如图1所示（为了表述方便，本文将使用《