金融风险理论与模型 第9章

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1、金融工程学第9章信用风险计量模型传统信用分析方法5C分类法评级方法现代信用计量模型围绕违约风险建模Creditmetrics围绕公司价值建模KMV模型评分方法定性定量9.1Z-Score模型理论基础：贷款企业的破产概率大小与其财务状况高度相关。Z计分模型的本质：破产预测模型方法：复合判别分析（MultipleDiscriminantAnalysis，MDA）。基本思想：聚类——MDA能将贷款企业区分为不会破产和破产两类。Z-Score模型建模步骤建立判别方程（线性）收集过去已破产和不破产的企业的有关财务数据（比率）Z-Score模型建模步骤通过MDA或聚类分析，得到

2、最关键的、最具有区别能力的财务指标，即这些指标具有如下性质在破产组和非破产组之间差异显著指标稳定性好，在组内没有差异例子：Z-Score模型基于33个样本，要求所有变量的F比率至少在0.01水平上显著。F用于检验两组均值的统计差异，越大越好，可用F排序。我们从20个指标中筛选出5个，筛选的5个是按照F值从小到大排列后最后得到的。指标筛选变量破产组均值非破产组均值F统计量x1营运资本/总资产-6.1%41.4%32.60x2留存盈余/总资产-62.6%35.5%58.86x3税息前收益/总资产-31.8%15.4%25.56x4股权的市值/总负债的账面价值40.1%2

3、47.7%33.26x5销售额/总资产1.5次1.9次22.84建立判别方程Z=0.012x1+0.014x2+0.033x3+0.006x4+0.999x5x1～x5的意义同上将实际企业的财务指标值代入方程，计算得到Z若Z>2.99则企业具有贷款资格；若Z<1.81，则企业不具贷款资格，二者之间需要详细审查。Z-Score模型例：某申请贷款的企业主要财务比率如下：x1—营运资本/总资产比率=0.45x2—留存盈余/总资产比率=0.55x3—利息和税收之前的收益/总资产比率=21.62x4—股权的市场价值/总负债的账面价值比率=312.86x5—销售额/总资产比率（

4、资产周转率）=2.40次Z=0.012×0.45+0.014×0.55+0.033×21.62+0.006×312.86+0.999×2.40=5.0001>2.99结论：可以给该企业贷款。计分模型缺点和注意事项Altman判别方程对未来一年倒闭预测的准确性可达95％，但对预测两年倒闭的准确性降低到75％，三年为48％。缺陷：依赖财务报表的账面数据而忽视了日益重要的资本市场指标，在一定程度上降低了预测结果的可靠性和及时性。变量假设为线性关系，而现实的经济现象可能非线性的。预测模型不能长期使用，需要定期更新，修正财务比率和参数。研究表明：通过修正后对未来4年的预测准确

5、度达到80％。改进：聚类分析将一定数量的样品看成一类，然后根据样品的亲疏程度，将最密切的看成一类，然后考虑合并后的类和其他类之间的亲疏程度，再次进行合并。重复这个过程直到多有的样本（或者指标合并为一类为了研究各个公司的财务状况，抽取了21个公司的4个财务指标，试利用这些财务指标进行聚类分析。命令：clusterdata9.2信用计量模型（Creditmetrics）Creditmetrics（译为“信用计量”）是由J.P摩根公司联合美国银行、KMV公司、瑞士联合银行等金融机构于1997年推出的信用风险定量模型。它是在1994年推出的计量市场风险的Riskmetric

6、s（译为“风险计量”）基础上提出的，旨在提供一个可对银行贷款等非交易资产的信用风险进行计量的VaR框架。Creditmetrics试图回答的问题：“如果下一年是个坏年份，那么，在我的贷款或贷款组合上会损失掉多少？”Creditmetrics基本假设信用评级有效。信用状况可由债务人的信用等级表示；债务人的信用等级变化可能有不同的方向和概率例如，上一年AAA的贷款人有90％（概率）的可能转变为AA级（方向）。把所有的可能列出，形成所谓的“评级转移矩阵”。Creditmetrics基本假设贷款的价值由信用等级（价差）决定由期初的信用等级得到贷款的初始价值；由评级转移矩阵估

7、计期末贷款的价值；由二者的差额就可以计算VaR。Creditmetrics的总体框架信用评级信用价差优先权信用转移概率残值回收率债券现值信用风险估计计量模型需要的数据需要利用的数据：借款人当前的信用评级数据信用等级在一年内可能改变的概率违约贷款的残值回收率债券的（到期）收益率注：以上这些资料可以公开得到步骤1估计信用转移矩阵根据历史资料得到，期初信用级别为AAA的债券，1年后的信用等级的概率如下AAAAAA，90.81％AA，8.33％A，0.68％BBB，0.06％BB，0.12％CCC，0D，0AAAA，0.09％AA，2.27％A，91.05％BBB，5.