违约损失率计量方法研究进展述评-论文.pdf

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1、违约损失率计量方法研究进展述评刘吕科。郭代、。(1．北京大学光华管理学院，北京100871；2．中国农业大学经济与管理学院，北京1000833．中国民生银行风险管理部，北京100621)摘要：20世纪90年代以来资产证券化和信用衍生品市场的发展、《新巴塞尔资本协议》的实施和银行对动态化风险管理的追求推动了现代信用风险量化技术的兴起和发展。鉴于违约损失率在现代信用风险量化中的重要作用，本文综述了近20年来国际及国内对违约损失率计量方法的研究进展，以期为我困银行业违约损失率模型开发与优化提供有益借鉴。关键词：信用风险；违约损失率；计量方法中图分类号：F830文献标识码：A文章编号

2、：1674．2265(2014)06．0003．07一、引言管理的重要挑战。近些年来，LGD的分析和计量取得违约损失率(LossGivenDefault，以下简称了较大的发展，经历了一个从简单到复杂、从单因素LGD)是指违约时风险暴露损失的比率，它不仅是单到多因素、从参数到非参数的发展演化过程。本文根个交易风险等级量化的重要一环，也是计量监管资本据分析数据来源和分析方法的不同将其归纳为五类，与经济资本时的必要因素之一。同时，LGD从损朱的即历史数据均值法、回收金额贴现法、市场数据分析严重程度反映信用风险的基本性质，它的提出和计量法、影响因素分析法和非参数分析法等。方法的发展丰

3、富了人们对信用风险的理解，提高了度二、历史数据均值法量信用风险的准确性，因而，LGD的应用是现代信用历史数据均值法是在考察同类企业违约后的回收风险度量技术发展的重要表现。无论是在传统的债项率历史数据基础上进行的，该方法因其简单易操作而产品(如银行贷款和公司债券)的定价中，还是在现得到广泛使用。奥特曼和基肖尔(Altman和代证券化产品(如CDO)和信用衍生产品(如Kishore，1996)对该方法做了较为详细的阐述，指出CDS)的定价中，LGD都发挥着重要的作用。《巴塞历史数据均值法是依靠一类债务(贷款、债券、优先尔资本协议II》将LGD引入监管资本计量框架后，股等)的历史累

4、积数据，进行加权平均得出LGD的对高级的计量方法做出了降低监管资本的激励安排，历史均值，该均值即为该类债务的LGD。根据加权方在这种制度安排下，采用高级内部评级法将在一定程式的不同，可分为三种：一是货币加权法，即在一定度上降低监管资本。为了节约监管资本，国际及国内的考察期(如一年)内，LGD历史均值=该时期组合大型银行将实施高级内部评级法作为其首选目标，在资产的全部损失／风险暴露总额；二是违约加权法，此情形下LGD的量化也成为银行和监管机构共同关即在一定的考察期内，假设有价证券的LGD总额已注的焦点。知，则LGD历史平均值=该时期LGD的总额／LGD的由于LGD数据稀缺，且影

5、响因素复杂，所以总额；三是时问加权法，即述两种加权法在不同时LGD的计量和预测一直以来都是现代信用风险量化和间段内的平均数。收稿日期：2014—5．15作者简介：刘吕科，北京大学光华管理学院，供职于中国民生银行风险管理部；郭代，中国农业大学经济与管理学院，供职于中国民生银行风险管理部。《金融发展研究》第6期【3】该方法操作较为简便，只要银行拥有足够的基础Asamow，1995)以花旗银行的违约贷款为样本，以数据就可依据历史的LGD水平估算特定贷款组合的该行平均年贷款利率作为折现率，根据回收金额的贴LGD。但该方法也存在一定的缺陷，阿查里雅、巴拉现值计算LGD，并且指出在利率风

6、险高的情况下可能特和斯里尼瓦桑(Acharya、Bharath和Srinivasan，低估了LGD。2003)指出，由于贷款数据具有一定程度的敏感性，四、市场数据分析法不同时期、不同贷款组合可能会产生不同的LGD，因市场数据分析法不使用历史的LGD数据，也不此采用这种方法估算LGD必须抱持谨慎的态度。该用预测违约清算过程中的现金流，它是对债券市场上方法的另一个重要缺陷是由LGD独特的概率分布特信用产品价格的变化进行分析，并进而确定LGD的征决定的，即按照西方银行业经营，LGD呈双峰分一类方法。数据来源主要是公司债券市场的价格变化布，按照我国银行经营，LGD呈u型分布，在此情形

7、信息。舒尔曼(Schuermann，2004)对此有深入的研下均值水平并非发生概率最高的水平，因此用均值作究，他根据债务是否违约将市场数据分析法分为两为LGD预测值可能产生误差。种，即市价违约损失率(MarketLGD)和隐含市价违三、回收金额贴现法约损失率(ImpliedMarketLGD)。回收金额贴现法也称清算LGD法(Workout市价LGD法又称市价估算法，指市场上公开交LGD)，它不要求大量的历史数据，而是在考虑各种易的贷款或者债券违约后，可通过观测到的债务市场费用支出的前提下，将违约清算过