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1、第25卷第2期北京工商大学学报(自然科学版)Vol25No2662007年3月JournalofBeijingTechnologyandBusinessUniversity(NaturalScienceEdition)Mar.2007文章编号:16711513(2007)02006606信贷违约率实证分析12345顾乾屏,孙晓昆,陈兵,蒋林宏,闻国平(1.清华大学经济管理学院,北京100084;2.北京大学工学院,北京100081;3.中国工商银行青岛分行,山东青岛266071;4.中国工商银行重庆分行,重庆400060;5.中国工商银行江西分行
2、,江西南昌330008)摘要:运用商业银行多年积累的大量真实数据,统计得到了银行客户多年度的、不同信用等级的、分行业、分地区的违约率,并进行了拟合分析.基于此,结合企业的财务数据,运用Logit回归模型,得到了客户的模型违约率.这些数据和技术方法可以提供商业银行进行信用风险管理时使用.关键词:违约率;Logit回归;商业银行;信贷中图分类号:F830文献标识码:A信用风险也称违约风险,是金融业进行风险管CreditMetrics等)则利用统计方法得到的数据来确[6]理的重要内容.违约,有多种定义,至今尚未统一.定模型的关键性参数;Krishan(2001)等利
3、用标普违约风险是债务人到期无法偿还特定债务的不确定的历史数据,统计得到了不同行业、地区、信用等级性,可以用借款人在规定期限内的违约概率(proba的违约率结果.在我国,利用统计原理开展相关的bilityofdefault)来度量.研究还很少,主要原因是我国商业银行的信用评级[7]计算违约概率主要有两个途径:一是模型方法,体系建成使用时间不长,缺乏资料积累.其中,胡[8]即利用期权理论或者数理统计方法推导得出违约概素华(2005)提出了基于统计原理的债券违约率率[12];二是统计方法,即利用信用评级系统产生的计算公式,并对其在资信评估中的运用做了理论上[9]数据,经过多年积累
4、,形成相应的历史违约概率(频的探讨.管七海(2005)利用中国人民银行银行率)[34].信贷登记咨询系统!的数据,测算了不同信用等级、地区、行业的违约率,但是由于各个商业银行信用体模型方面的研究,经历了一个由经验判断、分析系的不一致,由此计算得到的违约率存在一定的评模板、打分卡到统计模型的发展过程.目前,运用到级差异.风险管理实务中的模型很多,包括多元判别、Logit基于某商业银行内部的信用评级系统,统计分模型、Probit模型、主成分分析、神经网络、决策树等析了大量历史数据,得出了多种类别的违约概率,并等,也包括J.P.摩根的CreditMetrics模型、瑞士信进行了相关
5、分析和回归拟合.基于此,利用Logit模贷银行金融产品部(CSFP)的CreditRisk+模型、型,将违约数据和企业财务指标进行有机整合,从而KMV公司的EDF模型、麦肯锡公司的CreditPort[5]将统计违约率转换为客户的模型违约率.folioView模型等典型的系统.统计方面的研究,主要有标普、穆迪等著名评级1技术原理机构根据评级的类别、时间、变迁而定期公布一些违约频率的数据,及由此展开的大量统计研究;商业银实证研究认为,为实现多层次的信用风险管理,行依托内部评级体系,计算违约的历史频率用以模需要统计计算多个维度的违约率.由此构建三大维拟、替代违约概率;一些大型的
6、风险管理模型(例如度的违约率统计体系.一是时间维度,衡量一年和收稿日期:20070110作者简介:顾乾屏(1972),男,江苏无锡人,经济师,博士,研究方向是信用风险管理.第25卷第2期顾乾屏等:信贷违约率实证分析67多年的违约率,分析违约概率随时间而变化的规律,ttNi∃i=n:认为每年违约率的权重由其统可以对客户信用风险的长期管理提供有效参考;二s∀Ni是信用等级、行业、地区维度,可以测算不同特性的s=1计客户的数量决定;信用风险参数,为具体的风险管理工具提供参考;三tt是单客户的违约率,可以为单客户的风险判别和整%tNi(Ni-1):认为
7、每年违约率的权i=n体风险控制提供平台和工具.通过构建三个维度的ss∀Ni(Ni-1)s=1违约率统计分析体系,为实现全面的信用风险管理[11]重由其统计客户的方差决定.奠定坚实基础.据此可以得到不同维度的,包括多年度的、不同1)违约概念界定信用等级、行业、地区的、单客户的违约率统计值.根据贷款5级分类标准,一般将次级、可疑、损基于此,对于不同维度的统计违约率,可以进行相关失类贷款视为不良贷款,对于银行来说,如果法人客系数分析和线性、非线性回归拟合分析.户具有不良贷款的,即界定为违约客户;如
