基于迁移矩阵的信贷风险分析

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5、，开创了信用风险度量管理的全新格局，其中信用迁移矩阵作为信用风险计量的基础性内容，其重要性越来越显著。　　信用迁移矩阵，通过将客户的期初信用等级状况与期末信用等级状况进行比较计算，度量某个客户群在特定的时间内从目前的信用等级迁移到其他信用等级的概率。该矩阵，评估了企业客户信用质量变化的路径或者信用发展历史，以向风险管理人员提供信用等级未来预期路径和风险管理的量化资料。通过迁移矩阵，不仅可以实现对企业客户信用质量变化的微观度量，而且可以实现对企业客户整体信用风险变迁的有效监控。　　目前，国外对迁移矩阵的研究已经非常深入。标准普尔、穆

6、迪跨国银行咨询机构等纷纷开发了基于信用迁移矩阵的信用风险管理工具和系统，包括CreditMetricsCreditProCreditPortfolioView等信用产品。国内对于迁移矩阵的研究，目前还停留在比较初步的阶段。主要原因是，我国商业银行开展规范的信用评级时间不是很长，缺乏相关数据的积累；对于信用迁移的认识还没有上升到风险管理的高度，因此尚未开展多层次的深入研究；缺乏相应的数据，导致对信用迁移矩阵的研究还停留在理论分析层次上。　　本文通过对某商业银行最近几年一部分的企业信用评级数据进行统计分析，生成多年度多地区多行业的信用

7、迁移矩阵，并对其相关特性进行比较分析，在此基础上，提出了不断改进信用评级方法，加强和完善信贷管理的建议和意见。　　　　一、技术原理　　　　迁移矩阵，其基本原理来自马尔科夫链的基本原理。通常不失一般性地假定状态空间为正整数(1，2，3，…)，对于离散随机序列{Xn}，Xn1的值处于状态j的概率，当且仅当与前一状态Xn有关，这称之为马尔科夫链，并记一步转移概率为:　　定义表明，转移概率不仅与初始状态及最终状态有关，并且与时间序列n有关。当一步转移概率独立于时间序列时，我们称之为平稳转移概率。由于大部分模型都与平稳转移概率有关，因此，在

8、不特别说明的状况下，一般都默认是平稳的，也即用Si(k)表示第k个时期预测对象处于状态Ei的概率，则向量S(k)=(S1(k)，S2(k)，…Sn(k))称为第k个时期的状态概率向量。向量中各元素具有如下性质:　　第0个时期的状态概率(S1(0)，