资源描述：
《信用风险评级的若干议题》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、___________________________________________________________________________________________信用风险评级的若干议题
内容提要:我国的银行业进行信用风险评级,虽然在技术上有一定的“后发优势”,但是绝对不是简单的“直接拿来”。信用风险的内部评级工作需要根植于内部数据,开发适合中国实际情况的评级模型。本文从银行内部评级的角度,对信用风险评级的若干问题进行了讨论,并提出了适当的处理方式。
关键词:信用评级风险防范议题
一、引言
新巴塞尔协议的核心
2、内容是内部评级,包括了市场风险、信用风险和操作风险。市场风险由于数据都来之外部资本市场,而且方法成熟,需要我们自行研究的较少;操作风险的计量方法还不够成熟;信用风险,虽然方法成熟,但是需要使用内部数据,从而更多的需要我们自行开发研究,而且对于中国的银行业,传统的信贷业务仍是比重最大的业务,所以信用风险评级是目前我国银行研究的重点,也是内部评级的突破口。
信用风险评级模型的基本思想是从已有信用表现的历史数据中提炼信息,得到客户属性和行为变量与客户违约概率之间的函数关系,从而来预测未来的客户信用状况。这种函数关系,是广义上的对应关系,
3、并不一定存在显式的表达。
尽管信用风险计量有很多领域还处于研究阶段,不过信用风险评级发展较早,从1968年奥尔特曼(Altman)引入的Z-score模型开始,到现在的logistic模型、机器学习等方法,在发达国家,不论是理论研究,还是实际应用,信用风险评级都已经相当的成熟。那么我们是否可以直接搬来使用呢?信用风险内部评级模型,方法的选择固然重要,但是好的方法并不一定对应好的结果,实际上模型表现更多的决定于问题本身情况和问题解决的处理细节。我国的银行业进行信用风险评级,虽然在技术上的有一定的“后发优势”,但是绝对不是简单的“直接
4、拿来”。信用风险的内部评级工作需要根植于内部数据,来开发适合中国实际情况的评级模型。本文从银行内部评级的角度,对信用风险评级的若干问题进行了讨论,并提出了适当的处理方式。7_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
5、
二、数据特性
不同的数据特性适用不同的模型。例如,判别分析要求自变量符合多元正态分布;而Logistic回归对于数据的分布要求比较低,而且在处理纲目数据方面有着非常大的优越性。在变量不服从多元正态分布的情况下,Logistic回归优于判别回归;但是如果变量服从多元正态分布,那么线性判别规则是最优的。而机器学习类的模型,对于分布要求不高,而且处理离散变量也有明显的优势,例如决策树、神经网络。
540)this.width=540”vspace=5>
模型没有绝对的最优,必须按照数据情况来选择合适的模型。数据情况的统计分析,是十分
6、重要的,即使国外已经有经验表明某种模型表现优异,也有结合实际的建模数据进行分析。如果我国的数据情况与国外不同,不符合该模型的假定,该模型就不可取。
所以,建模的第一步工作就是分析数据情况,讨论各种可能模型的适用性,初步确定符合数据情况的模型框架。
三、分布的变化
既然信用评级的基本思想是从历史数据中提炼信息来预测未来的客户信用状况。那么,即使我们从历史数据中提炼出了完整的信息,如果历史数据与未来情况不同,预测的可信度也会成为问题。
一个比较典型的问题是宏观经济的变化。宏观经济的变化对于整体违约概率的影响是非常大的,如图1所示,
7、美国历年来的公司违约情况。公司客户的评级往往主要依据公司的财务数据来得出结论,而实际上,即使是相同的财务比例,在不同的宏观经济情况下,也有不同的表现。公司类客户同样还要考虑整体行业的演变过程,根据经济学理论,行业生命周期往往经历萌芽期-扩展期-成熟期-衰退期四个周期。(见图1)7________________________________________________________________________________________________________________________________
8、_____________________________________________________
在消费者评分模型中,还有一个问题是人口漂移。我国目前正处在精神文明和物质文明高速发展的阶段,人口特性变化很快,如打工族的出现、贷款购房的增加
