1、巴塞爾新資本協議概述作者：信息管理開發部邱宗碧摘要：根據中國銀監會要求，我國新資本協議銀行將從2010年底起開始實施新資本協議，新資本協議的實施必然會使商業銀行在風險的度量和管理方面產生重大影響。針對目前軟件中心對新資本協議缺少了解的現狀，本文針對新資本協議的第一支柱進行了詳細的闡述，重點描述了信用風險的內部評級法的相關內容。關鍵詞：新資本協議；巴塞爾；信用風險；市場風險；操作風險；內部評級法；Basel；PD；LGD；EAD；IRB目 錄1引言22背景和意義42.1選題背景42.2研究方向和意義53國內外相關研究現狀544 研究內容64.1信用風險加權資產計算64.1.1信用風險計量方法概述

2、64.1.2內部評級法-信用風險暴露的分類94.1.3內部評級法-不同暴露的信用風險計量方法114.1.4內部評級法-非零售暴露的信用風險計量114.1.4.1風險加權資產的公式114.1.4.2中小企業的規模調整124.1.4.3風險參數-PD134.1.4.4風險參數-LGD224.1.4.5風險參數-EAD264.1.4.6風險參數-M284.1.4.7信用風險緩釋294.1.5內部評級法-零售暴露的信用風險計量324.1.5.1風險加權資產的公式324.1.5.2資產池分池技術334.1.5.3風險參數-PD344.1.5.4風險參數-LGD364.1.5.5風險參數-EAD384.2

3、市場風險404.2.1市場風險的定義404.2.2交易賬戶與銀行賬戶414.2.3交易賬戶頭寸的評估方法424.2.4市場風險的標準法與內部模型法424.2.5壓力測試和返回檢驗444.3操作風險445總結476參考文獻481 引言瑞士巴塞爾銀行監管委員是國際清算銀行下屬的一個委員會，1974年由十國集團的中央銀行在瑞士巴塞爾聯合成立了巴塞爾委員會。目前成員國包括13個國家：美國、英國、瑞士、瑞典、荷蘭、日本、意大利、法國、德國、比利時、加拿大、西班牙、盧森堡。巴塞爾委員會成立的目的是加強成員國在銀行監管間的合作，沒有任何凌駕于國家之上的正式監管權力，其決議即使對于成員國也從不具備任何法律效力

4、。巴塞爾委員會在1975年9月出臺了第一個巴塞爾協議，但巴塞爾資本協議的實質性進步體現在1988年7月通過的統一資本計量和資本標準的國際協議，這份協議就是目前實行的、通稱的巴塞爾資本協議的主體，該協議的主要任務是要求成員國的中央銀行在其銀行業實行統一的最低資本標準，以提高全球金融體系的安全性和健全性。1988年巴塞爾資本協議在對全球銀行監管的一體化、提高銀行監管的可操作性方面具有劃時代的意義。該協議統一了資本分類的認識，同時根據資產負債表上不同種類資產以及表外業務項目確定了不同的風險權重，為衡量國際銀行業的風險狀況提供了統一標準。巴塞爾協議在提高銀行資本比率方面得到了廣泛好評，1000家最大銀

5、行總的一級資本比重由1990年的8400億美元提高到了15000億美元，銀行也已經持有足夠的資本來應對大多數經濟災害，包括1997年的亞洲金融危機和20012002的經濟不景氣。但1988年巴塞爾資本協議還存在很多不足之處，包括以下幾個方面：l 容易導致商業銀行過分強調資本充足的作用，而忽視銀行業的風險管理。即使銀行符合資本充足率的要求，也可能因為其他風險而陷入經營困境。l 風險權重的敏感性不夠。例如沒有考慮同類資產不同信用等級的差異，不能十分準確地反映銀行資產面臨的真實的風險狀況；對不同風險程度的國家的風險權重的處理過于簡單。l 僅僅注意到信用風險，而沒有考慮到銀行經營中影響越來越大的市場風

6、險和操作風險。l 對國際銀行界的資本套利難以形成約束。許多已有的監管約束推動了國際銀行界的資本套利現象，包括：通過推進資產的證券化將信用風險轉化為市場風險等其他風險來降低對資本金的要求，廣泛采用控股公司的形式來逃避資本金的約束。為解決以上問題，瑞士巴塞爾銀行監管委員會在過去的十幾年里，逐漸形成了一套新框架，并在2004年6月正式發布了統一資本計量和資本標準的國際協議：修訂框架，簡稱巴塞爾新資本協議，也稱BASEL 2，以取代1988年的舊協議。新協議繼承了舊協議以資本充足率為核心的思路，并以相互呼應的三大支柱為基礎使得銀行和監管機構可以更加準確地估計銀行所面對的風險。巴塞爾新資本協議的一大特點

7、是將最低監管資本與真實風險緊密地掛鉤，在實踐中，這意味著監管資本與經濟資本更為統一。新資本協議的框架如下圖：支柱1：最低資本要求。新協議制定了一套計算方法，確定各銀行必須儲備的最低監管資本，以抵御三大風險，包括信用風險、市場風險、操作風險。支柱2：監管當局的監督檢查。與老協議項目，監管部門承擔了更多的監管責任，監管部門必須保證：l 銀行具有適當的程序確定自身的風險資本要求l 銀行切實地執行了規定的最低監管監管比率l 當問題出現的時候，銀行能夠盡早采取糾正措施支柱3：市場約束。市場約束也就是信息披露。有效的信息披露可以使銀行的利益相關者及時全面地了解銀行的風險狀況，通過信譽機制和股票市場的“投票

8、機制”對銀行經營管理發揮監督約束的作用。巴塞爾委員會還特別強調銀行公開披露應在市場參與者評估銀行管理質量的需要和保護銀行專有信息之間保持平衡，不要過分披露，也不要披露不足。2 背景和意義2.1 選題背景中國銀監會于2007年2月28日公布了中國銀行業實施新資本協議指導意見，要求在其他國家或地區設有業務活躍的經營性機構、國際業務占相當比重的大型商業銀行應實施新資本協議。同時規定實施新資本協議銀行應在2007年10月底前完成規劃制定工作，并報銀監會備案。新資本協議銀行從2010年底起開始實施新資本協議，如果屆時不能達到銀監會規定的最低要求，經批準可暫緩實施新資本協議，但不得遲于2013年底。目前列

9、入新資本協議實施名單的有中行、建行、工行、交行、農行和國開行。中國銀行作為滬港兩地上市公司，將根據監管要求實施新資本協議，基本出發點在于滿足監管的要求，而根本目的則在于以實施為契機，增強風險管理能力和實力、促進市場競爭力和盈利能力的提高，有效配合中國銀行建設國際一流銀行戰略的實施。中國銀行實施新資本協議的總體目標為：（1）集團層面u 信用風險：從2010年底始，實施非零售初級內評法以及零售內部評級法，覆蓋50%風險加權資產，從2011年到2013三年內覆蓋80%風險加權資產u 市場風險：采用內部模型法，從2010年后，對內部模型法進行持續改進u 操作風險：實施標準法或標準法的替代形式，同時進行

10、高級法相關準備工作（2）境內機構：實施從2010年底開始，與集團層面保持統一；（3）中銀香港：以香港監管當局要求為主進行實施，母行則積極支持、監督其實施，并根據情況進行調整；（4）海外機構：當地監管有要求的海外機構，根據當地要求，實施新協議；當地沒有要求，按照集團統一部署實施。實施新資本協議是一項全行范圍的基礎性的工作，需要全面優化和改進我行的制度、政策、流程、模型、各種數據和相應的IT系統等等。而軟件中心作為我行的IT部門，任務艱巨，目前信息管理開發部甚至軟件中心對新資本協議的了解遠遠不夠，相關的專業人員也比較缺乏，需要迫切學習與研究有關新資本協議的有關知識。本專題正是適應工作中的實際要求，

11、進行新資本協議的研究。2.2 研究方向和意義本專題將重點研究巴塞爾新資本協議的第一支柱，限于篇幅，在第一支柱資本充足率計算的公式中，本專題將僅研究資本充足率公式的分母，即下圖的紅框部分。 從實際工作出發，結合中行實施新資本協議的實際要求，重點研究中行采用的風險度量模型及相關內容。3 國內外相關研究現狀隨著風險管理實踐的不斷深入，專家們逐漸認識到，不同業務或者不同類型的風險并不是孤立存在的，它們或者相互分散而減少，或者互相傳染而不斷擴大。企業的風險管理不能獨立地從某個業務或者某個類型的角度出發去管理風險，而必須從企業整體的角度。其核心思想就是投資組合管理理念。2004年9月美國COSO（The

12、Committee of Sponsoring Organization）正式公布全面風險管理框架，成為全面風險管理廣為接受的標準規范。COSO全面風險管理框架是個三維立體的框架，多維立體框架可以全面深入地理解控制和管理對象，分析解決控制中存在的復雜問題。第一維是企業的目標，包括四類目標：戰略目標、經營目標、報告目標、合規目標第二維是全面風險管理要素，包括八個要素：內部環境、目標設定、事項識別、風險評估、風險應對、控制活動、信息與溝通、監控。八個要素相互關聯，貫穿于企業風險管理的過程中。第三維是企業的各個層級，包括集團、部門、業務單元、分支機構四個層面。COSO的全面風險管理框架適用于所有的企

13、業，并不是為銀行業特別發布的，另外，COSO風險管理框架主要以內控為中心，強調通過制度、流程、財務等手段，在業務層面上管控運營、操作過程中的風險。對銀行來說，有著通過經營風險獲得利潤的特性，由此全面風險管理具有更為具體和特殊的內涵，不應該被動地局限在風險管理，而應站在經營風險實現利潤最大化的角度來全面地計量風險、管理風險。這個理念在Lo（1999）全面風險管理的3P（Three P of Total Risk Management）中的3P原則表現得更為清晰，即概率（Probability）、價格（Price）、績效（Performance）。所謂風險，也就是不確定性，所有的風險計量在數學形式

14、上都表現為概率分布，第一個P，Probability，指代風險計量，銀行經營的核心產品是風險；第二個P，Price，是指基于風險計量上的風險定價；既然銀行經營風險獲得利潤，績效評價的重點在于風險調整后的績效計量，也就是第三個P，Performance。從3P原則總結全面風險管理，即從銀行整體的角度來度量所有風險，并在整體度量的基礎上，全面地管理和經營風險，包括風險控制、產品定價、績效評價、資本配置、投資管理。4 4 研究內容4.1 信用風險加權資產計算4.1.1 信用風險計量方法概述在新資本協議中，對信用風險的計量方法有標準法、內部評級初級法、內部評級高級法。標準法在1988年巴塞爾資本協議的

15、基礎上進行了重大改進，而內部評級法則是新增加的內容。新資本協議允許銀行根據自身的風險管理水平和業務的復雜程度靈活運用這些方法，并建議業務相對簡單、管理相對薄弱的銀行暫時先使用標準法，而實力較強的銀行則可以直接采用內評法。新資本協議指出，這三種方法對信用風險的敏感性逐步增加，是銀行風險管理不斷演進的過程，最終所有的銀行都應該使用高級內部評級法。一、標準法標準法的風險加權資產計算公式為：風險加權資產=風險權重 X 違約風險敞口其要點主要有以下3部分：1.資產分類新資本協議對銀行資產在舊協議的基礎上作了更合理的區分，共13類資產，如下：u 對主權國家的債權u 對非中央政府公共部門實體(public

16、sector entities)的債權u 對多邊開發銀行的債權u 對證券公司的債權u 對公司的債權u 包括在監管定義的零售資產中的債權u 對居民房產抵押的債權u 對商業房地產抵押的債權u 逾期貸款u 高風險的債權u 其他資產u 資產負債表外項目2.外部信用評級在資產得到合適的分類后，需要對資產進行信用評級，信用評級不同，對應的風險權重也不同。在標準法中，信用評級來自于外部評級機構的評級。如下表：資產分類 外部信用評級機構評級 AAAto AA-A+to A-BBB+to BBB-BB+to BB-B+ to B-CCC+to D主權0%20%50%100%100%150%銀行20%50%50%

17、100%100%150%企業20%50%100%100%150%150%3.信用風險緩釋信用風險緩釋是指商業銀行運用合格的抵質押品、凈額結算、保證和信用衍生工具等方式轉移或降低信用風險的活動。信用風險緩釋的方法包括：u 簡單法：風險暴露已受合格抵押品市場價值抵補的債項部分，風險權重為抵押工具的風險權重。剩余債項的風險權重為交易對象的風險權重。除了幾類非常低風險的交易外，風險權重的底限是20%。 u 綜合法：更全面的考慮抵押品對風險暴露的風險緩釋作用，以所認定的抵押品價值降低風險暴露。標準法計算風險加權資產的步驟如下：二、內部評級法內部評級法也稱為IRB（Internal Based Ratin

18、g Approach）法，是新資本協議的全新內容，要求銀行建立內部的風險評估體系來計量風險資產，進而確定和配置資本。新協議要求采用內部評級的銀行，內部評級以及相關參數的估計值必須在信貸審批、風險管理、資本配置、風險定價、公司治理中發揮積極作用，使得內部評級的推進全面地改進商業銀行的風險管理。內部評級法的風險加權資產計算公式為：風險加權資產= f (PD, LGD, EAD, M)這里的PD指違約概率，是在未來一定的期限內合約另一方不履行合約而發生違約的可能性，新資本協議基本定義為一年內發生90天逾期的概率。LGD即違約損失率，是指當客戶發生違約后債項損失的程度，即損失金額占風險暴露總額的百分比

19、。EAD即違約風險敞口，也叫違約風險暴露，是指未來違約發生時暴露在風險下的敞口。M為期限，基本上是金融學采用的久期的概念。IRB法分為IRB初級法和IRB高級法，兩者的區別在于對風險要素的值由銀行還是監管方提供，如下：風險要素IRB初級法IRB高級法違 約概率(PD)銀行提供的估計值銀行提供的估計值違約損失率 (LGD)委員會規定的監管指標 銀行提供的估計值違約風險暴露 (EAD)委員會規定的監管指標銀行提供的估計值期限 (M)委員會規定的監管指標或者由各國監管當局自已決定允許采用銀行提供的估計值（但不包括某些風險暴露)銀行提供的估計值(但不包括某些風險暴露)4.1.2 內部評級法-信用風險暴

20、露的分類根據巴塞爾新資本協議IRB法的要求，以及銀監會發布的商業銀行賬戶信用風險暴露分類指引，銀行必須根據下面的定義將銀行賬戶分為具有不同潛在風險特征的資產類別：1. 主權風險暴露主權風險暴露是指對主權國家或經濟實體區域及其中央銀行、非中央政府公共部門實體，以及多邊開發銀行、國際清算銀行和國際貨幣基金組織等的債權。2. 金融機構風險暴露金融機構風險暴露是指商業銀行對金融機構的債權。根據金融機構的不同屬性，金融機構風險暴露分為銀行類金融機構風險暴露和非銀行類金融機構風險暴露。根據商業銀行賬戶信用風險暴露分類指引，銀行類金融機構包括在中華人民共和國境內設立的商業銀行、城市信用合作社等吸收公眾存款的

21、金融機構，以及在中華人民共和國境外注冊并經所在國家或者地區金融監管當局批準的存款類金融機構。 非銀行類金融機構包括經批準設立的證券公司、保險公司、信托公司、財務公司、金融租賃公司、汽車金融公司、貨幣經紀公司、資產管理公司、基金公司以及其他受金融監管當局監管的機構。3. 零售風險暴露零售風險暴露同時具有如下特征：u 債務人是一個或幾個自然人。u 筆數多，單筆金額小。u 按照組合方式進行管理。 零售風險暴露分為個人住房抵押貸款、合格循環零售風險暴露、其他零售風險暴露三大類。個人住房抵押貸款是指以購買個人住房為目的并以所購房產為抵押的貸款。合格循環零售風險暴露指各類無擔保的個人循環貸款。合格循環零售

22、風險暴露中對單一客戶最大信貸余額不超過100萬元人民幣。其他零售風險暴露是指除個人住房抵押貸款和合格循環零售風險暴露之外的其他對自然人的債權。商業銀行對企業的風險暴露，如同時滿足如下特征可納入其他零售風險暴露：u 商業銀行對單個債務人授信總額不超過500萬元且該債務人資產總額不超過1000萬元人民幣，或授信總額不超過500萬元且該債務人年銷售額不超過3000萬元人民幣。u 在商業銀行內部采用組合方式進行管理。4. 公司風險暴露公司風險暴露是指商業銀行對公司、合伙制企業和獨資企業及其他非自然人的債權，但不包括對主權、金融機構和納入零售風險暴露的企業客戶的債權。根據債務人類型及其風險特征，公司風險

23、暴露分為中小企業風險暴露、專業貸款和一般公司風險暴露。中小企業風險暴露是商業銀行對年銷售額（近3年銷售額的算術平均值）不超過3億元人民幣的企業債務人的債權。專業貸款是指單個項目提供的融資，其還款與對應的資產池或抵押品的營運情況緊密相關。專業貸款劃分為項目融資、物品融資、商品融資和產生收入的房地產貸款。一般公司風險暴露是指中小企業風險暴露和專業貸款之外的其他公司風險暴露。5. 股權風險暴露股權風險暴露是指商業銀行直接或間接持有的股東權益。納入股權風險暴露的金融工具應同時滿足如下條件：u 持有該項金融工具獲取收益的主要來源是未來資本利得，而不是隨時間所孳生的收益。u 該項金融工具不可贖回、不屬于發

24、行方的債務。u 對發行方資產或收入具有剩余索取權。6. 其它風險暴露其它風險暴露包括購入應收賬款和資產證券化。購入應收賬款是指銷售方將其現在或將來的基于其與買入方訂立的商品、產品或勞務銷售合同所產生的應收賬款，根據契約關系以有追索權或無追索權方式轉讓給商業銀行所形成的資產。購入應收賬款可分為合格購入公司應收賬款和合格購入零售應收賬款。根據商業銀行賬戶信用風險暴露分類指引，購入零售應收賬款納入零售風險暴露。購入公司應收賬款原則上應納入公司風險暴露，商業銀行也可將合格購入公司應收賬款作為單獨一類風險暴露。資產證券化風險暴露是指商業銀行在參與資產證券化交易過程形成的信用風險暴露。資產證券化風險暴露包

25、括（但不限于）商業銀行持有資產支持證券、提供信用增級、流動性支持、開展利率互換、貨幣互換或信用衍生工具以及進行分檔次抵補的擔保形成的風險暴露。4.1.3 內部評級法-不同暴露的信用風險計量方法根據巴塞爾新資本協議，各風險暴露分類可選擇的信用風險計量方法如下：風險暴露分類內部評級初級法內部評級高級法主權（PD）（PD、LGD、EAD、M）金融機構（PD）（PD、LGD、EAD、M）公司：中小企業風險暴露和一般公司風險暴露（PD）（PD、LGD、EAD、M）公司：專業貸款l 監管映射法，或l 內評初級法或l 內評高級法零售l 內部評級法（PD、LGD、EAD），零售暴露不分初級和高級法股權l PD

26、-LGD法，或l 市場法合格購入應收賬款l 合格的公司應收賬款：內評初級法或高級法l 合格的零售應收賬款：與零售資產相同，不區分初級法和高級法資產證券化l 評級基礎法，或l 監管公式法從上表可以看出公司（不含專業貸款）、主權、金融機構采用相同的風險加權資產計算方法。根據中國銀監會發布的商業銀行信用風險內部評級體系監管指引，公司、主權、金融機構風險暴露并稱為非零售風險暴露。限于篇幅，本文后續將僅討論零售風險暴露及非零售風險暴露的信用風險計量方法。4.1.4 內部評級法-非零售暴露的信用風險計量4.1.4.1 風險加權資產的公式在IRB中，一個特定的暴露，其風險加權資產公式的推導取決于違約概率PD

27、、違約損失率LGD、違約風險暴露EAD，某些情況下還取決于有效期限M。以下的違約概率和違約損失率以小數為計量單位，違約風險暴露以貨幣為計量單位。計算風險加權資產的公式如下： Log表示自然對數。 N (x)表示標準正態隨機變量的累積分布函數（即均值為0，方差為1的正態隨機變量小于等于x的概率）。G (z)表示標準正態隨機變量累積分布函數的反函數（即N(x) = z條件下的x值）。正態累積分布函數和它的反函數分別是NORMSDIST和NORMSINV函數，在Excel中可以得到。相關性（R）=0.12 × (1 EXP (-50 × PD) / (1 EXP (-50) +

28、0.24 × 1 - (1 - EXP(-50 × PD)/(1 - EXP(-50)期限調整（b）=(0.08451 0.05898 × log (PD)2資本要求（K）= LGD × N (1 - R)-0.5 × G (PD) + (R / (1 - R)0.5 × G (0.999) x (1 - 1.5 x b(PD) -1 × (1 + (M - 2.5) × b (PD)風險加權資產（RWA）= K x 12.50 x EAD4.1.4.2 中小企業的規模調整按照IRB法的要求，對公司風險暴露允許銀行

29、單獨區分中小企業的暴露。中小企業是采用并表方式的企業集團的組成部分，企業報告的年銷售額小于5000萬歐元（中國銀監會規定的是3億元人民幣），這部分公司暴露為中小企業暴露。中小企業暴露采用對公司風險權重公式做規模調整的方式（即0.04 x 1-(S-5)/45)）。S是總的年銷售額，以百萬歐元計，S值在大于或等于500萬歐元到小于等于5000萬歐元之間。報告的銷售額不足500萬歐元將按照對中小企業規模調整公式調整為500萬歐元來處理。巴塞爾新資本協議對中小企業規模調整的公式為：相關性（R）=0.12 × (1 EXP (-50 × PD) / (1 - EXP(-50) +

30、0.24 × 1 - (1 - EXP(-50 × PD)/(1 - EXP(-50) 0.04 × (1 (S-5)/45)中國銀監會規定的對中小企業規模調整的公式為：相關性（R） = 0.12×1EXP(50×PD)/1EXP(50)+0.24×1(1EXP(50×PD)/1EXP(50)0.04×1(S3)/27上式中，S的單位為千萬人民幣，報告期的銷售額低于3千萬人民幣的中小企業風險暴露按照3千萬人民幣來處理。（注：上述公式1-（S-3）/27中的3和27分別代表3千萬人民幣和27千萬人民幣（30千萬3千萬

31、人民幣）。4.1.4.3 風險參數-PD4.1.4.3.1 PD相關定義PD即違約概率，是客戶在未來一定時段內發生違約的概率，新資本協議規定未來時段為一年，同時鼓勵銀行估計未來更長時段的違約概率。違約概率的重點在于違約的定義，銀監會在商業銀行信用風險內部評級體系監管指引中對違約的定義如下：債務人出現以下任何一種情況應被視為違約：（一）債務人對商業銀行的實質性信貸債務逾期90天以上。若債務人違反了規定的透支限額或者重新核定的透支限額小于目前的余額，各項透支將被視為逾期。（二）商業銀行認定，除非采取變現抵質押品等追索措施，債務人可能無法全額償還對商業銀行的債務。出現以下任何一種情況，商業銀行應將債

32、務人認定為“可能無法全額償還對商業銀行的債務”：1商業銀行對債務人任何一筆貸款停止計息或應計利息納入表外核算。2發生信貸關系后，由于債務人財務狀況惡化，商業銀行核銷了貸款或已計提一定比例的貸款損失準備。3商業銀行將貸款出售并承擔一定比例的賬面損失。4由于債務人財務狀況惡化，商業銀行同意進行消極重組，對借款合同條款做出非商業性調整。具體包括但不限于以下情況：一是合同條款變更導致債務規模下降；二是因債務人無力償還而借新還舊；三是債務人無力償還而導致的展期。5商業銀行將債務人列為破產企業或類似狀態。6債務人申請破產，或者已經破產，或者處于類似保護狀態，由此將不履行或延期履行償付商業銀行債務。7商業銀

33、行認定的其他可能導致債務人不能全額償還債務的情況。非零售風險暴露的違約定義特別強調基于客戶層面，只要客戶有一個債項違約，則認為客戶違約。用于估算非零售風險暴露債務人違約概率的數據觀察期不得低于5年，而且非零售風險暴露債務人違約概率是內部評級違約概率和0.03%中較大的一個。4.1.4.3.2 客戶評級模型評級模型的目標是利用歷史數據建立客戶基本情況以及行為特征（自變量）與客戶違約（因變量）之間的函數關系，從而預測客戶未來的違約行為。客戶評級模型的開發過程包括如下幾個步驟：logistic回歸模型是目前業界最常用的評級模型方法，后面的內容將結合logistic回歸模型介紹客戶評級模型的典型開發過

34、程。一、 數據分析評級模型的數據準備分為兩大部分，一是構造自變量的數據，二是構造因變量的數據。構造自變量的數據分為五類，包括：u 客戶的基本面數據：公司客戶當前的基本情況，如公司歷史、管理層情況、公司治理、財務管理水平、技術水平、人才隊伍、對外擔保情況等。u 客戶財務數據：包括資產負債表、損益表、現金流量表，需要包括至少最近兩年的財務報表。u 客戶行為特征數據：主要是針對模型觀察期內的銀行已有客戶，根據客戶與銀行的信貸業務關系及客戶在銀行開立的相關賬戶，掌握客戶在本銀行的信貸歷史情況及相關賬戶的資金往來情況。u 經濟環境數據：包括宏觀經濟數據、宏觀環境數據、所屬行業相關情況、所屬相關區域情況。

35、u 征信數據：包括公司及其法人的信用歷史。因變量數據主要是該客戶在模型表現期的信貸歷史。二、 業務定義和樣本選擇業務定義包括了對違約、違約客戶、正常客戶以及觀察期和表現期的相關定義。u 違約：在銀監會商業銀行信用風險內部評級體系監管指引對違約定義的基礎上，各商業銀行可據此制定銀行內部統一的違約定義，并確保一致地實施。商業銀行內部違約定義應審慎確定實質性信貸債務的標準、觸發違約的貸款損失準備計提比例、貸款銷售損失比例以及消極債務重組導致的債務規模下降比例等。u 違約客戶和正常客戶：如果客戶當前滿足違約定義，則定義該客戶處于違約狀態，如果客戶在過去的一段時間內（如1年）曾經處于違約狀態，則定義該客

36、戶為違約客戶，反之為正常客戶。u 觀察期和表現期：如下圖，自變量是利用觀察期內客戶的基本情況和行為特征來構造的評價指標，而因變量是客戶在表現期內的信貸表現。對于非零售暴露的客戶評級模型，表現期為1年，而觀察期的長度并不確定，與自變量應用的信息類型有關，如客戶基本信息，只需要觀察期末的時點數據，對于財務情況，就可能需要2-3年的財務數據。模型訓練樣本應該包括足夠的正常客戶樣本和違約客戶樣本，首先，觀察期內的所有違約客戶都應該排除在外，然后，在剩下的客戶中，表現期內的正常客戶為正常客戶樣本，表現期內的違約客戶為違約客戶樣本。三、 模型分組公司客戶模型一般可以從客戶成立時間、行業、規模、區域、產品等

37、維度進行分組，具體在各個維度如何分組的標準，應該包括經濟學直覺、業務管理情況、數據來源、統計分析幾方面。在經濟學直覺和業務管理方面，主要考慮從業務和風險本質是否需要分組；如果數據來源差異非常大也需要分組，例如新成立客戶和老客戶；在統計分析方面，主要考慮組與組之間的違約率的分布情況，以及組與組之間的模型是否存在結構性的差異。模型分組實際上是模型顆粒度的選擇問題，理論上說，分組越多，模型越精細，對風險的敏感性越強。但分組越多，對數據量的要求越高，單模型的數據量越少，模型的穩定性就越差，所以實際操作中，有個度的選擇問題。四、 變量構造變量構造的目的是盡可能多地構造變量，以供統計模型選擇，所有只要有可

38、能成為風險驅動因子的變量，都應該加以構造。公司評級模型框架一般由定量和定性兩部分指標構成，對于定量指標，使用統計模型尋找和擬合風險驅動因子，對于定性指標，則保留了專家打分卡的形式。公司評級模型框架的指標結構如下表：定量指標（統計模型）定性指標（專家打分卡）基本面財務狀況賬戶行為經營環境宏觀經濟行業區域特例調整上表只是對定量指標和定性指標大致的劃分，實際建模時，需要根據銀行的數據情況決定。變量構造要結合模型分組情況，應該根據每個模型的行業、規模等特性進行專門的變量構造。另外，在構造定性指標時，要盡量標準化、客觀化和定量化，主要目的是保證不同的評級人員應用評分模板的一致性和客觀性，防止評級人員通過

39、指標項的選擇故意抬高評級結果。1. 客戶基本面客戶基本面指標可以從公司經營狀況、公司治理、財務管理、發展潛力、對外擔保、公司管理層等方面進行構造。2. 財務狀況財務狀況自變量構造可以包括償債能力、資本結構、運營能力、盈利能力、現金流、成長性、規模等方面。3. 賬戶行為可以在存款賬戶行為、貸款賬戶行為、其它客戶關系三個方面進行構造。舉例如下表：變量分類舉例存款賬戶行為最近1年內存款日均余額最近1年內存款月均貸方發生額最近1年內存款月均貸方發生次數最近1年內存款月均借方發生額最近1年內存款月均借方發生次數貸款賬戶行為已正常歸還的貸款筆數（或金額）最后一次逾期距離現在的時間最近3年內逾期次數最近3年

40、內金額加權逾期天數最近3年內最高預期金額過去1年在銀行的存貸比最近3年內貸款日均余額最近1年內貸款日均余額其它客戶關系是否在本行開立基本賬戶是否在本行開立一般賬戶是否在本行開立專用賬戶本行貸款額/所有銀行融資總額客戶關系存續時間4. 宏觀經濟、行業和區域變量宏觀經濟、行業和區域變量用于反映客戶的經營環境。宏觀經濟、行業和區域變量舉例如下表：變量分類舉例宏觀經濟變量GDP增長率工業增加值增長率固定資產投資增長率物價水平社會零售總額增長率行業定性指標客戶在行業中排名相關宏觀政策支持行業景氣程度行業競爭情況行業周期階段行業進入壁壘行業定量指標行業凈資產收益率行業銷售利潤率行業利潤總額增長率行業企業虧

41、損情況行業不良率行業信貸擴張區域定性指標客戶區域地位當地政府政策支持區域市場化情況區域定量指標GDP增長率區域GDP/全國GDP工業增加值增長率固定資產投資增長率物價水平社會零售總額增長率區域信貸資產質量5. 特例調整特例調整的主要原因是某些特殊或突發事件并不適合構造成評級模型的直接指標并設置相關權重，但是其一旦發生會對客戶信用風險造成重大影響。特例調整指標通過信用級別調整來體現，一般來說，特例調整主要針對對客戶具有重大不良影響的特殊或突發事件，因此多為向下調整。特例調整指標舉例如下：u 審計結果為否定意見或者拒絕發表意見u 企業、主要股東或關聯企業超能力對外擔保u 不正常的關聯交易或資金往來

42、u 存在資本金抽逃、挪用的情況u 融資主體與還貸主體錯位u 重大事故或經濟糾紛五、 變量分析本部分主要針對定量指標的變量分析展開，對于定性指標，一般利用層次分析法（AHP）。1. 特殊數據特殊數據主要包括數據質量、缺值、異常值等。數據質量：可以通過數據之間的內在邏輯進行校驗，或通過分布情況檢查合理性。對于數據質量比較差的樣本，要進行刪除處理，但如果刪除比率比較高，就要進一步分析刪除行為會不會導致樣本有偏。數據缺值：如果數據缺值比較嚴重，可以選擇合適的樣本進行數據補錄。異常值：在計算變量時，需要對異常值進行專門的標記，例如分母為零時標識為-99，分母小于零時表示為-88等，然后根據標識對指標進行

43、適當的處理，某些情況建議直接刪除樣本。更為廣義的異常值是該指標取值遠遠偏離正常范圍，這些異常值的存在會影響模型訓練，需要進行適當的處理，一般采用極值替代法，就是對于大于指標最大值的取值全部取最大值，對于小于最小值的取值全部取最小值。2. 單因素初步篩選由于構造變量比較多，首先進行單因素初步篩選，以減少后續分析步驟的工作量。利用logistic單變量回歸，分析各變量的回歸結果，選擇滿足條件的自變量進入后續環節。3. 自變量的標準化在均值-方差方法下，根據樣本求出指標分布的均值和方差，得出標準值。在上下限方法下，根據正常范圍的最大值和最小值，得出標準值。4. 迷你模型在實際中主要采用迷你模型法，建

44、立單變量與因變量之間的模型，迷你模型建立的步驟包括：樣本分組、表征量的選擇、平滑曲線。穆迪（現在是MKMV）2002年左右在其網站發表的違約概率模型RiskCal白皮書，表明其模型也采用了迷你模型的方式，穆迪成為轉化函數。迷你模型使得以此為基礎的評級模型更加穩健，特別是在違約樣本比較少的案例中也有比較好的表現，另外，迷你模型已經包括了自變量的標準化（統一到違約率表征），均值-方差方法和上下限方法等標準化處理已沒有必要。六、 模型建立客戶評級模型的基本框架包括了定量模塊、定性模塊和特例調整，如下：不同模型分組的模塊框架可能有所差異，如大型企業的重點在于定量模塊，定性模塊要弱化，甚至可以放棄定性模

45、塊；中小企業的重點在于定量模塊中的行為特征部分和定性模塊。1. 定量模塊模型建立的工作主要是變量選擇，一般統計軟件的logistic回歸程序都提供自動變量選擇的功能，在自動選擇變量功能的基礎上，還要考慮如下因素：（1） 多重共線性由于自變量之間的相關性的存在，多重共線性是回歸分析中十分普遍的現象。當多重共線性不太嚴重時，基本可以忽略其影響，當多重共線性嚴重時，會對logistic回歸產生比較嚴重的影響，當某個自變量可以被其他一個或者幾個自變量完全表示的時候，就是完全多重共線性。多重共線性嚴重的變量必須刪除。（2） 模型的經濟學解釋并不是統計最顯著的變量就是最好的指標，有可能是建模數據使之然，要

46、從經濟學角度觀察模型詳細結構，例如是否合理地包括了各方面的信息，變量的系數大小和符號是否合理等。變量選擇過程要結合統計分析和專家經驗。2. 定性模塊在進行風險計量模型構造的時候，很多定性的因素是非常重要的風險驅動因子，而一般的統計方法無法處理這些定性指標。層次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）則為定性指標的決策和排序提供了一種簡單而實用的建模方法。層次分析法的工作步驟分為：定性指標結構構造、專家打分、一致性檢驗和權重計算。3. 定性和定量的結合定性和定量的結合的重點就是兩者權重的確定：總分值 = 權重 X 定量分值 + （1 權重） X 定性分值一是可以類似

47、層次分析法的方法進行處理；二是選擇一個子樣本集，補錄定性模塊的信息，利用回歸模塊確定兩者的合適權重。七、 模型校準按照logistic回歸模型的邏輯，模型輸出結果就是違約概率，但是為了更準確地對應，一般都要進行校準。模型建立后即可得到模型輸出結果（一般情況是客戶分值，純定量模型也可以是違約概率）和其對應的違約表現，再利用公式對違約率直方圖進行曲線擬合。下圖黑線即為校準后的違約概率曲線。八、 模型驗證建立的評級模型，在建模樣本的預測能力上表現可以，但是在實際環境應用中是否依舊穩健有效？模型驗證是建模過程中至關重要的步驟，是控制模型風險、檢驗模型是否真的穩健有效的重要手段。評級模型的驗證指標一般采

48、用KS、ROC、AR等衡量模型有效性的指標。為了驗證模型在實際環境中的預測能力，需要進行組外樣本驗證，一般在模型建立初期就預留出獨立的驗證樣本以備后期的組外驗證。九、 主標尺主標尺是指提供合理的PD劃分區間，把所有客戶劃分為若干個區間，并定義區間對應的信用等級，即設定一個能夠區分客戶風險程度、便于客戶差別化管理且符合監管要求的全行統一的違約概率和信用等級對應的標準尺度。如下圖所示：信用等級違約概率區間特征描述AAA00.01%最佳AA0.01%0.5%優秀A0.5%1%良好BBB1%2%較好BB2%5%一般B5%10%關注CCC10%20%重點關注CC20%100%極度關注C100%判斷性違約

49、D100%實際損失商業銀行應該對信用等級進行詳細的特征描述，以作為信用等級審定人的參考標準。4.1.4.4 風險參數-LGDLGD即違約損失率，是指當客戶發生違約后債項損失的程度，即損失金額占風險暴露總額的百分比，等于1減去回收率。新資本協議強調“估計違約損失率的損失是指經濟損失”，而不是會計上的賬面損失。經濟損失包括由于債務人違約造成的較大的直接和間接的損失或成本，同時還應考慮違約債項回收金額的時間價值和商業銀行自身處置和清收能力對貸款回收的影響。4.1.4.4.1 初級法的LGD按照IRB初級法規定，對非認定的抵押品擔保的公司、主權和銀行的高級債權規定45%的違約損失率。對公司、主權和銀行

50、的全部次級債權規定75%的違約損失率。次級貸款指還款順序排在其他貸款之后的貸款。根據新資本協議的規定，各國的監管當局可以對次級采用較寬泛的定義。次級可能包括經濟從屬，如貸款沒有擔保，且借款人大部分資產用來擔保其他貸款。初級法下合格抵押品對違約損失率的風險緩釋的計算參見后面的風險緩釋章節。4.1.4.4.2 高級法的LGD新資本協議高級法的違約損失率的計算，包括三大關鍵點，回收現金流（有效催收窗口）、回收成本、折現率，違約損失率（LGD）的具體計算公式為：一、 數據收集與變量構造LGD模型構建一直是銀行的難點，關鍵障礙在于LGD的數據缺失非常嚴重。LGD建模所需數據主要包括因變量和自變量計算所需

51、的數據，LGD模型這兩方面的數據缺失都非常嚴重。因變量數據，及歷史LGD的計算重點在于回收現金流、回收成本、折現率。關于回收現金流，雖然各行都有催收臺賬，但很少有銀行在IT系統紀律詳細準確的交易明細，成本分攤更是商業銀行的軟肋，準確地估計某機構、時段、產品的回收成本機會不可能。目前大型商業一行上線了標準催收、ERP等系統，這方面的情況有所改善。自變量數據，包括了債項類型、債項的優先級別、抵質押品、抵債資產的有限求償權、破產相關法律因素、行業因素、違約概率、商業周期、信貸歷史、宏觀經濟等方面，其中，商業銀行對抵質押品德管理一直比較薄弱，數據積累也非常差，目前各大商業銀行正在建設抵質押品市場估值和

52、管理系統，數據情況有望在未來一段時間內得到改善。穆迪的LossCalcTM模型包括了債務類型和優先級、資本結構、行業、宏觀經濟四個方面的九個自變量，如下表：變量類型變量名稱變量數目債項類型和優先級別債務類型和優先級別對應的LGD歷史平均值X1資本結構債務的相對級別X2資產負債率X3行業因素行業回收率平均值X4銀行業指標X5宏觀經濟因素RiskCal模型計算的上市公司1年期違約概率中位數X6穆迪破產企業債權指數X7投機級債券12個月平均違約概率X8經濟領先指數X9二、 模型分組和樣本選擇違約損失率LGD模型的分組基本上與客戶違約概率評級模型的分組原則比較類似，一般可以從行業、規模、區域、產品等維

53、度進行分組，具體應該選擇幾個維度，在每個維度如何進行分組，應該考察經濟學直接、業務管理情況、數據來源、統計分析等幾個方面的情況。特別地，違約損失率LGD模型必須要進行非違約賬戶和違約賬戶的分組，因為已經違約的客戶包括了逾期后回收的更新數據，信息量遠大于非違約賬戶，可以構造更多的自變量，預測也更為準確。三、 LGD分布特征穆迪通過實證認為回收率符合貝塔（Beta）分布。首先，回收率分布為【0，1】，貝塔分布與此對應；另外，貝塔分布的兩個參數的不同變化，使得分布形狀有很大的變化范圍，對于偏鋒重尾分布的情況能比較好地解決。而更多的實證發現，LGD呈現的是雙峰分布（Bimodal Distributi

54、on），商業銀行的信貸業務，雙峰的情況比較嚴重，如下圖：從直覺上也比較容易理解，如果債務人主觀上愿意還錢，無論時間長短，最終會歸還大部分的金額，也即違約損失率比較低，呈現為低端的峰；如果債務人主觀上沒有還款的意愿，既然都是違約，不如違約徹底，也即違約損失率LGD比較高，呈現為高端的峰。值得慶幸的是，如上圖所示，還是守信用的人多，LGD低端的峰值比較高。四、 模型方法論理論上，沒有絕對最優的模型方法論，其選擇依賴于研究對象的數據結構和數據特性。違約損失率LGD數據的特點是：1. LGD取值局限在【0，1】，實證研究表明其分布為貝塔分布或者雙峰分布，而不是正態分布，不適合使用線性回歸模型。2. L

55、GD取值在【0，1】連續，logistic回歸應用于分類問題，需要因變量是離散變量，無法直接應用。根據違約損失率LGD數據的特點，介紹以下三種模型方法：1. 穆迪的LossCalcTM模型LossCalcTM模型基于回收率為因變量展開，穆迪的LossCalcTM模型中迷你模型類似穆迪違約概率模型RiskCal的處理，即通過單變量分析得到自變量到歷史平均LGD的轉化函數。在回收率符合貝塔分布的情況下，可以通過分布轉化函數將貝塔空間下的回收率R轉化成正態空間下的回收率。2. 構造樣本logistic回歸LossCalcTM模型方法在LGD取值比較連續的時候比較有效，但對于中國的商業銀行LGD分布在0和1點過多的情況，適用性有限。如果LGD取值在0和1比重非常高，可以采用logistic回歸方法，對于其中在區間（0，1）的值，可以采用如下構造樣本的處理方法：（1） 四舍五入法。就是LGD取值大于等于0.5的時候取值1，小于0.5的時候取值0.（2） 樣本權重法。四舍五入法的處理有點粗糙，只有雙峰現象明顯，LGD在區間（0，1）取值很少的時候才使用。樣本權重法則精細一些，例如對于LGD取值為0.6的樣本，構造LGD分別等于1和0的兩個樣本與其對應，然后在模型訓練中，LGD=1的樣本