[精品]信用风险量化研究 文献综述.doc

《[精品]信用风险量化研究 文献综述.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、信用风险量化研究文献综述广义的信用风险是指由于借款人或交易对于违约导致损失的可能性，以及由于借款人信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起损失的可能性;狭义的信用风险是指由于借款人或交易对于违约导致损失的可能性，即违约风险。信用风险是商业银行面临的主要风险之一，倍用风险量化是发达国家商业银行进行风险管理的基础，也是我国商业银行血临的重人课题。一、国外信用风险计量研究冋顾20世纪70年代以前，信用风险评估主要借助于财务报表提供的静态财务数据,并结合定性分析进行。20世纪80年代以后，现代信用风险计量方法开始出现并被应用。西方金融界常川的信川风险量化模型有二类:基于企业财务

2、信息的多元统计模型、基于期权理论的结构模型，以及基于外生违约过程的简化模型。(%1)多元统计模型多元统计模型通过对样木数据分析寻找违约公司的若T特征指标(通常是财务指标)，并建立这些特征指标与违约之间的数量关系。Altman(1968)建立了包含5个财务指标的Z値模型。1977年,Altman与其合作考拓展了Z值模型，得到了包含7个财务指标的ZETA模型。Z值模型适用于中型企业。Edmister(1972)专门针对小企业建立了模型，并H采用了现金流量指标作为预测变量。Aziz等(1989)比较了Z值模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率，发现现金流量模型的预测效果较好

3、。Kim等(200刀以美国1996-2001年间的破产公司为样本，考察Z值模型在不同预测期限、不同时期、不同行业的预测能力，发现随着预测期限的增加，预测准确率下降很快，并门5个财务指标并非一玄都显著。模型对制造业、服务业和零伟业的企业破产都有显著的预测能力。Ohlson(1980)以1970^1976年间105家破产企业及2058家非破产企业为样本，选择9个解释变彊构建了企业违约率的Logistic模型，模型判别准确率达92%以上。多元统计模型的优点在于技术简单，操作性强;缺点在于变量选择缺少理论依据,依赖于数据特征，不能对信用风险产生的原因进行分析，仅仅是表征推断，而非因果分析。(%1)

4、结构模型结构模型的基木思想是:公司资产未來价值的不确定性是违约风险的内在驱动因素。当公司资产的未來价值下降到一定水平之下时,就会引发违约。该类模型以Merton(1974)为代表，包括后续的改进模型。Merton假定公司具有简单的债务结构，只有一笔负债,存续期间不支付利息，违约只能在债务到期LI发生，并且假定无风险利率是常数。lngersoll(1987)研究了公司存在偿还等级不同的债务的情形，用复合期权解释了不同优先级的债务,每一级别负债的末端支付等同于一个牛市差价买入期权，因此可用构造该差价期权的两个买入期权价值之差來给该级别的债务定价。Geske(1977)研究了付息债券的情形。Bl

5、ack和Cox(1976)研究了安全条款对违约时间的影响。所谓安全条款是指一种在合约屮赋予债权人迫使公司进行清算或重组的权利的安排，其2要形式是:一旦公司价值在债务的有效期限内低于预先指定的水平，那么债权人将有权迫使公司破产。因此，对于具有安全条款的债务，违约时间是不确定的，是资产价值第-•次到达某个水平值的时间，即首达时，违约概率不是由某个时点上资产价值的分布决定,而是在--段吋间区间上的首达时的累积概率。Longstaff和Schwartz(1995)硏究了随机的无风险利率服从Vasicek模型的情形。Leland和Toft(1996)讨论了破产边界的内生确定机制，以及税收和清算成本对

6、公司信用风险的影响。Eom(2003)对上述儿个模型进行了实证检验，以1986-1997年间的182只公司债券为样本,检验结果发现,Merton模型倾向于低估违约风险;Leland和Toft模型经常高估违约风险;其他几个模型则高估杠杆率高的公司的违约风险,而低估相对安全的公司的违约风险。1997年，位于美国旧金山的KMV公司推出了基于改进后的结构模型的信用风险度量方法，即KMV模型。Jorge(2000)对包括KMV模型在内的6个信用风险计量模型进行了实证检验，结果发现KMV模型的判别能力最强。结构模型的优点是对风险驱动机制做了清晰的描述，经济直观，缺点是由于资产价值不能玄接观测，需要通过

7、公开发行的证券，比如股票的价格数据推算资产价值，其有效性受到股票市场信息有效性的制约。(%1)简化模型简化模型认为违约是不可预测的,是由外生的随机强度过程决定的。Jarrow和Turnbull(1995)W先将强度概念引入信用风险定价方法屮，他们假设违约时间是由违约强度确定的泊松过程，在很短的时间段上，公司发生违约的概率则是强度参数和时间长度乘积的函数。Lando(1998)发展了违约强度的概念,进一步将强度看做随机变量