漫谈银监会高级计量法的批准实施

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时间:2019-06-16

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1、@金融监管漫谈银监会高级计量法的批准实施–信用风险内部评级法作者:新浪微博@金融监管最近6家银行被银监会批准实施高级计量法,浅谈一些自己对高级计量法的认识以及在国内实施的局限性。第一、三大支柱巴塞尔体系第一支柱主要是量化指标,通过对信用风险,市场风险和操作风险分别进行定量测算得出银行需要为此类风险需要预备的资本;第二支柱主要是监管审查(主要覆盖第一支柱无法量化的一些风险指标,比如银行账户利率风险,风险集中度,公司治理,内部资本充足率评估等,并通过压力测试展现);第三支柱讲的是市场纪律(以信息披露为中心);第一支柱里的三大风险衡量又分别有几种不同方式去量化;初略看主要分为监管给定的风

2、险权重机械地计算:信用风险的标准法,银监会称之为“权重法”;市场风险的标准法;操作风险的基本指标法和标准法;另一类是监管机构授予银行根据自己资产风险特征构建自己的模型计算风险资本:如信用风险中的初级内评法和高级内评法,市场风险模型法,操作风险的高级计量法;银监会将后面一类归类为“高级计量法”,并批准商业银行逐步实施。但是国内目前商业银行的风险来源主要是信用风险,而因为汇率风险以及交易账户利率风险相对较小,交易账户股权和大宗商品等自营交易受限,几乎可以忽略。从过往市场风险资本计提数字来看,总额才300亿左右,所以市场风险用模型法还是标准法对商业银行的影响也是非常有限。所以接下来本文主

3、要谈信用风险。第二、信用风险标准法:在介绍内评法之前,先大体介绍一下标准法体系:根据资产类别,标准法将银行风险暴露分为:主权(政府);银行,企业,零售,居住房产,商业房产,违约/逾期贷款,资产支持证券,表外项目;对每种类型的风险暴露按照不同评级分别赋予一定的风险权重。具体权重数字可参照《商业银行资本管理办法(试行)》附件二;然后根据是否有合格抵押品进行相应的调整(国际上对抵押品调整有2种方法:简单法和综合法,但国内只有简单法的概念:即用质押品风险权重替代原风险暴露类型的风险权重)。对于表外授信、承诺等按照一定比例折算转入表内,再根据表内该类资产的风险权重进行折算,最终得出风险加权资

4、产(CreditRiskWeightedAssets)作为计算资本充足率的分母(分子为银行一级资本和二级资本)。然后再根据一些特殊情形做特别规定,比如资产支持证券;还比如小微企业(银监会规定总风险暴露低于800万)享有一定的风险权重优惠。银监会因为基本不采信国内的评级公司的评级,所以对境内企业和银行风险权重基本只有一个维度,就是按照资产类别分别赋予风险系数。比如一般公司风险权重100%,银行同业@金融监管20%/25%;非银行金融机构100%;公共部门实体25%。所以在中国没有“标准法”,于是银监会发明了一个新名词就是“权重法”。不过我一直不是很理解在《商业银行资本管理办法(试行)

5、》附件9资产证券化风险加权资产计量规则又引用了“标准法”的概念。第三、信用风险内部评级法:所谓内部评级法,用时下比较时髦的用语就是大数据模型。国外大数据在金融领域的引用,信用风险管理和相应的信用风险加权资产计量方面的大数据应该是起步最早的一块。具体模型构建不是我的领域。这里主要介绍监管规定框架。内评法思路是将银行面临的风险分为预期损失和非预期损失;预期损失同贷款损失准备对比,非预期损失直接加到资本充足率计算公司的分母中,也就是风险加权资产。预期损失和非预期损失涉及到主要参数为PD(违约率),LGD(1年如果违约的违约损失率),M(期限调整因子),EAD(违约时的风险暴露);上述参数

6、需要通过大量历史违约数据进行模型处理,再具体逐笔应用到今天或未来特定融资工具中,从而计算出该笔金融工具需要消耗的资本。上述参数的一个假定前提是只模拟未来一年内发生风险的各项参数值。在获得参数之后,非预期损失(UL)主要通过公式计算,比如对一般企业正常贷款资本计提K=[LGD×N[(1–R)^-0.5×G(PD)+(R/(1–R))^0.5×G(0.999)]–PDxLGD]x(1–1.5xb)^-1×(1+(M–2.5)×b);对应的风险加权资产就是K*12.5*EAD.对于初级内评法,LGD由监管机构指定,比如对企业、银行优先级风险暴露的LGD为45%,次级为75%;需要注意:高

7、级计量法上述每个参数其实都是动态模拟过程,比如EAD指客户被定义为违约时刻对该客户的风险暴露,这其实需要批量分析违约客户的行为轨迹,即违约前一段时间的贷款提取模式,是否有恶意透支倾向,这些都有可能使得EAD在违约前一段时间极具放大。这些参数同时需要考虑很多干扰项,比如抵质押,担保,净扣,信用违约互换等。具体参见excel框架。预期损失对比贷款损失准备:或许你会质疑既然银行已经为部分风险资产计提了风险准备,这些风险准备在一定程度上也反映了银行的损失的预期,这些相对而言更

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