《信用风险的度量》PPT课件

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1、1金融风险管理黄新春中原工学院2第4章信用风险的度量3学习目标通过本章学习，您可以了解或掌握：1.用以度量信用风险大小的基本参数及其估计方法；2.信用评级体系及信用评级方法；3.信用等级转移概率的计算；4.目前主要的信用风险度量模型和方法；5.不同信用风险度量模型的差别与联系。4主要内容第一节信用风险度量方法概述第二节度量信用风险的基本参数解析与估计第三节信用评级方法第四节信用等级转移分析与信用等级转移概率的计算第五节基于财务分析指标的评分模型：Z值评分模型与ZETA模型5主要内容(续)第六节基于信用等级转移的CreditMetrics模型和信用

2、组合观点第七节基于市场价值的违约模型(DM)：KMV模型第八节基于财险精算方法的违约模型(DM)：CreditRisk+模型第九节基于寿险精算方法的违约模型(DM)：违约率模型第十节不同信用风险度量模型的比较6第一节信用风险度量方法概述7一、专家分析法1.专家分析法指专家通过分析借款人各相关信息，对其资信、品质等进行评判，以确定是否给予贷款。主要包括以下几种方法。2.5C法——专家对借款企业的分析因素包括：资信品格(Character)资本(Capital)还款能力(Capacity)抵押品(Collateral)当时所处经济周期(Cycle)8

3、一、专家分析法(续)3.5W法——专家对借款企业的分析因素包括：借款人(Who)借款用途(Why)还款期限(When)担保物(What)如何还款(How)9一、专家分析法(续)4.5P法——专家对借款企业的分析因素包括：个人因素(Personal)目的因素(Purpose)偿还因素(Payment)保障因素(Protection)前景因素(Perspective)10一、专家分析法(续)5.LAPP法——专家对借款企业的分析因素包括：流动性(Liquidity)活动性(Activity)盈利性(Profitability)发展潜力(Potenti

4、alities)11一、专家分析法(续)6.五级分类法——以还款的可能性为核心，将资产分为：正常关注次级可疑损失12二、评级方法1.最早的贷款评级方法是美国货币监理署(OCC)开发的，将贷款分为五类：特别关注级未达标级可疑级损失级合格或可履约级。2.银行在扩展上述五级分类法的基础上开发出更为细化的内部评级类别。13三、基于财务比率指标的信用评分方法(一)线性几率模型1.线性几率模型是以评判对象的信用状况为被解释变量、多个财务比率指标为解释变量所构造的线性回归模型。2.模型缺点：预测的概率估计值可能落在区间[0,1]之外，与概率理论相违背。14三、

5、基于财务比率指标的信用评分方法(续)(二)定性响应模型1.定性响应模型用以预测某一时期开始时生存着的某一公司在该时期结束时该公司生存的概率。较为常用的两种定性模型是：Probit模型，假设事件发生的概率服从累积标准正态分布；Logit模型，假设事件发生的概率服从累积Logistic分布。Probit模型和Logit模型都改进了线性几率模型的预测值可能落在区间[0,1]之外的缺陷。15三、基于财务比率指标的信用评分方法(续)(三)AltmanZ值模型与ZETA模型1.Altman五因子Z值模型是最具影响力的信用评分模型，五因子是：营运资本/总资产留

6、存盈余/总资产息税前收益/总资产股权的市场价值/总负债的账面价值销售额/总资产比率2.1977年，Altman将五因子模型扩充为七因子模型，称为ZETA模型。16四、现代信用风险度量模型现代信用风险度量模型用复杂的数理模型描述信用风险发生的概率、损失程度等，并试图给予精确估计。现代信用风险度量模型借鉴了许多经典的经济思想及其他领域的科学方法，如：期权定价理论利率预期理论保险精算方法度量市场风险的方法四、现代信用风险度量模型(续)现代信用风险度量模型主要有：KMV模型CreditMetrics+模型信用组合观点CreditRisk+模型死亡率法神经

7、网络方法和PFM模型(前5种方法将在后续章节详细介绍)1718四、现代信用风险度量模型(续)(一)非参数方法——神经网络方法1.神经网络方法是一种具有自组织、自适应、自学习特点的非参数方法。神经网络方法的优点：具有自适应功能；能够处理有噪声或不完全数据，具有泛化功能和很强的容错、纠错能力；可以处理复杂的非线性关系问题。19四、现代信用风险度量模型——(一)非参数方法——神经网络方法(续)神经网络方法的缺点：需要运用特殊的理论基础以及数据挖掘的方法来确认解释变量之间隐含的相关关系；得到一个较好的神经网络结构需要耗费较多的人力和时间。20四、现代信用

8、风险度量模型(续)(二)PFM模型1.PFM模型(PrivateFirmModel)是对KMV模型的发展，主要利用财务报表与上市公司的股