商行信贷LGD度量研讨 .doc

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1、商行信贷LGD度量研讨商行信贷LGD度量研讨商行信贷LGD度量研讨  违约损失率(LossGivenDefault,简称LGD)是指债务人发生违约时给债权人造成的损失数额,也就是损失的严重程度。从商业银行信贷的角度看,违约损失率=1一回收率,LGD决定了贷款回收的程度。现有的LGD度量方法主要有历史数据平均法、历史数据回归分析法、市场数据隐含分析法、现金流分析法以及类神经网络技术。无论是基于历史数据度量LGD还是通过现金流贴现度量LGD或是通过隐含在市场数据中的信息度量LGD,都是对商业风险影响下的LGD进

2、行度量的方法。而国家风险LGD是国际信贷中特有的风险——国家风险所导致国家违约的LGD,它是因借款国家的政治、经济、社会、自然等宏观因素变化导致借款国家无力或不愿意按期偿付外债的损失程度。国家风险对贷款人来说,是一种难以防止和规避的风险。除非事前作出充分估计,认为这笔国际信贷存在国家风险的可能性大,贷款人不予贷款,以避免风险外,事后似无补救办法。因为贷款人一般都是银行或银团,并不具有可以同借款国或借款人所在国相抗衡的力量,一旦遭受国家风险,贷款人无能为力。对于国家风险特点下的国家风险LGD度量,现有的度量方

3、法并不能完全适用,我们要在借鉴现有的LGD度量方法及思想的基础上结合国家风险的特点,找出适用于国家风险LGD度量的方法。  1主权差价法度量国家风险LGD  1.1理论基础  市场数据隐含分析法提出,公司债券的信用升水幅度隐含了公司的信用风险信息,所以可以用公司债券收益率与无风险债券收益率的差值来说明没有违约历史的借款人的信用风险变化情况。Garty、Gates和Gupton(2000)也指出,由于很少能获得违约贷款的市场价值,所以回收率(1一违约损失率)通常能用困境公司债券的市场价值近似代替。标准普尔的资

4、深风险分析和管理专家AmauddeServigny和OlivierRenault在(MeasuringandManagingCreditRisk》一书中也提出“从证券价格中提取回收率”理论,认为可以从证券价格变化信息中估计借款人的违约损失率。基于以上思想,我们同样可以认为:在国际信贷中,一国国家债券的升水幅度可以反映出该国的国家风险变化信息。因此,我们可以通过计算一国国债的升水幅度来估计该国的国家风险LGD。  1.2主权差价法  主权差价来源于收益率差价的概念,收益率差价是市场上最广泛使用的反映信用质量的

5、指标。差价定义为两种收益率的差额。主权差价(SovereignSpread)是指在相同到期期限的条件下,某一国家所发行债券的收益率减去另一个国家所发行债券收益率的差额。一般来说,一国发行的债券收益率在该国的资本市场上将被视为一种无风险债券。但是对于他国的投资者或者是贷款者来说却并非如此,它具有国家风险。本文将一国国债的收益率与“等价”的无风险国债收益率之间的差额看作为一种“主权差价”,即该国国债的升水幅度。这里的“等价”是指债券具有相同的到期期限、息票利率,以及附带相同的嵌入式期权如提前赎回和售回选择权。知

6、道了一国国债的升水幅度——主权差价,只要再知道主权差价与国家风险LGD的关系就可以计算出国家风险LGD,这就是主权差价法的基本思想。其中,主要存在两个难点:一是主权差价与国家风险LGD的函数关系是什么;二是在计算主权差价中无风险收益率的计算。在多数情形下,市场上并不存在与某国债特征完全相同的无风险债券。计算出与该国国债“等价”的无风险国债收益率也就成为计算主权差价的难点及关键点。  1.3主权差价与国家风险LGD的关系  根据标准普尔的资深风险分析和管理专家AmauddeServigny和OlivierRe

7、nault在  1.4内插法计算无风险收益率  由于市场上并不存在与某国债特征完全相同的无风险债券,更不能将到期期限相近的基础国债收益率作为无风险收益率。所以为了提高计算的精确性,我们需要采用一种合适的方法计算无风险收益率。笔者通过大量国内外文献资料的查阅找出了计算无风险收益率的方法——内插法。许多研究者在他们的研究中提出了不同的内插方法,本文就不再详尽阐述。笔者选取了最为常用的一种内插方法——尼尔森一西格尔方法,该方法的基本原理如下:尼尔森(Nelson)和西格尔(Siege1)(1987)提出的拟合收益

8、率曲线的方法,是通过观察得到的收益率R来拟合下面的非线性方程:R(t,T)+(+)exp【-(T—t)/卅-t)t8~。xp一】(2)(2)式中的O/、/3、、6为参数,可通过观测的收益率与模型预测的收益率离差平方和最小化来估计。尼尔森(Nelson)和西格尔(Siege1)(1987)认为无限期的到期期限收益率数值即为与被观测债券对应的无风险收益率值。由此,我们就可得出“等价”无风险收益率R(‘r,)的计算式,

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