信用风险度量模型与在商业银行的应用分析

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1、江苏大学硕士学位论文有别于市场风险，因此信用风险的度量技术一直也是信用风险管理研究的重点，特别是针对当前信用风险表现形式多样的情况下，如何建立精确的信用风险度量模型是非常重要的。本文对信用风险度量技术进行了比较深入的研究，从理论基础、方法步骤、参数估计、仿真模拟等方面进行，并借鉴国外先进的信用风险处理技术，对完善我国信用市场，提高商业银行信用风险管理能力提出较为合理的政策建议。1．2信用风险度量技术的概述信用风险的管理包含了风险的量化识别、定价、分散、转移、补偿等一系列过程。其中，信用风险的量化识别无疑是最重要的，不仅为后续管理提供操作依

2、据，同时风险识别过程本身应用的基础理论和指导思想也为各后续环节提供了先决的运行平台，因此信用风险管理的本质和关键问题即是信用风险的量化识别问题⋯。近年来，随着信用风险概念的不断发展和演化，信用风险度量技术正由传统的“手工业作坊”向以模型应用为基础的量化技术和思想转变，量化识别技术和思想正在走上信用风险管理的历史舞台01。最早的信用风险管理是根据信贷损失来划分的：当一项贷款业务到期不能收回发生了损失就将该项贷款业务定为“坏”的贷款；当一项贷款业务到期能收回来，就定为“好”的贷款。银行根据借款申请人的信誉和经济实力把借款人把借款人分为好的或者

3、坏的，银行发放“好”的贷款，还是拒绝发放“坏”的贷款，银行的贷款的审批、贷款的定价决策全凭主观判断，且贷款的定价与贷款的风险没有关系。凭主观判断把贷款业务分为“好”的和“坏”的贷款，只是事后的划分，贷款的定价并没有和贷款的风险联系起来，这种判断方法对人的依赖比较大。在实际应用中，人们发现这种方法并不能有效的控制信用风险。研究发现，贷款信用风险不能简单的分为“好”的与“坏”的贷款那简单，不同贷款的信用风险大小是不同的。贷款信用风险划分的关键是在贷款业务开展之前要区分贷款的风险状况，而不是到期根据贷款损失发生的实际情况来区分“好”与“坏”的贷

4、款业务。信用风险的产生来源主要是企业的经营状况和财务状况的非预期变动，因此人们希望通过对企业的经营状况和财务状况进行分析，来预测企业违约的可能性，并江苏大学硕士学位论文建立了相关的判定信用风险的模型。1936年Fisher第一次提出了判别分析法(DA)，研究线性分类问题，给信用风险的度量研究带来新的思路，后来信用风险度量技术纷纷借鉴Fisher的思想，建立不同的信用风险分析模型。线性判别分析的思想就是通过对一系列影响企业信用状况的财务比例构建线性模型，模型的输出结果是一系列的分数值，分数值的大小表示企业的信用风险大小。通过对违约企业历史数

5、据的统计，确定违约阈值，将企业的判别分析值同违约阈值进行比较，判定企业是否违约。其中最有名的线性判别分析模型为Altman开发的Z—Score和ZETA模型。““，模型被广泛应用到商业银行信用风险管理中，取得了很大的商业效益。但人们也对线性判别分析模型也提出了质疑，认为企业的破产路径是非线性的，模型对变量的假设条件要求苛刻，且在对非连续变量进行分析时，结果并非最优。为此，人们在线性判别分析的基础上提出了非线性分类的方法一一Logistic回归方法和根据聚类分析提出的近邻法模型。判别分析、Logistic回归、近邻法都是通过对影响企业信用的

6、变量进行建模，对企业进行风险分类，来判别企业信用风险的状况，且都假定企业的信用状况为两状态的：违约／非违约。自20世纪80年代以来，随着科学技术的发展计算机的功能越来越强大，专家系统和神经网络技术逐步被应用到企业的风险预测中来。Messier和Hansen从知识获取的角度首次将专家系统引入到信用分析领域，实证表明专家系统在信用风险分类的效果上要优于线性判别分析和聚类近邻分析法。但由于开发专家系统知识获取的过程比较困难，这一瓶颈限制了专家系统在信用风险分析中的应用。神经网络(NeuralNetwork)是90年代以来应用非常广泛的一种预测算

7、法，它对数据的分布要求不严格，也不必要详细表述自变量与因变量之间的函数关系。神经网络的这些特点使得它得以广泛应用于信用风险分析中，Desailetal和Altman都通过实证表明神经网络在信用风险分析中对信用风险的分类，在某些条件下分类的正确率要高于其他的分析方法。近年来随着金融创新和金融工程的发展，大量信用衍生产品的出现，传统的信用风险度量方法己经不能满足信用风险管理的要求，银行纷纷开发新的风险度量方法，即以精确度量信用风险损失分布概率为基准的现代信用风险度量模型。具有代表性的大致可分为四类：第一类是信用转移方法，如J．P．Morgan

8、银行提出江苏大学硕士学位论文的CreditMetrics模型。1，其核心内容是研究给定时间水平上信用质量变化的概率；第二类是期权定价方法，又称结构化方法o““，最早是由KMV公司提出来的，以M