信用風(fēng)險(xiǎn)I1信用風(fēng)險(xiǎn)I1主要內(nèi)容信用風(fēng)險(xiǎn)概述貸款種類、特點(diǎn)和貸款收益率的計(jì)算信用要素分析信用評(píng)分法信用評(píng)級(jí)及應(yīng)用CreditMetrics結(jié)構(gòu)化信用模型：默頓方法巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量中資銀行當(dāng)前的信用風(fēng)險(xiǎn)管理構(gòu)建中國銀行業(yè)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理制度第2頁主要內(nèi)容信用風(fēng)險(xiǎn)概述第2頁2022/12/313一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念傳統(tǒng)觀點(diǎn)交易對(duì)象無力履約的風(fēng)險(xiǎn)，即債務(wù)人未能如期償還其債務(wù)造成的違約產(chǎn)生的損失，而給主體經(jīng)營者帶來的風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)主要來自于商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)，主要產(chǎn)生于信貸業(yè)務(wù)；2022/12/293一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念傳統(tǒng)觀點(diǎn)2022/12/314廣義指客戶違約所引起的風(fēng)險(xiǎn)。

資產(chǎn)業(yè)務(wù)中借款人不按時(shí)還本付息引起的資產(chǎn)質(zhì)量惡化

負(fù)債業(yè)務(wù)中存款人大量提取形成擠兌，加劇支付困難

表外業(yè)務(wù)中的交易對(duì)手違約引起或有負(fù)債轉(zhuǎn)化為表內(nèi)負(fù)債狹義僅指信貸風(fēng)險(xiǎn)然而，隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)發(fā)行公司債券(企業(yè)債),因此影響發(fā)債人的信用事件發(fā)生如信用等級(jí)下降，盈利能力下降，造成債券跌價(jià)，給投資者帶來損失；因此信用風(fēng)險(xiǎn)的概念產(chǎn)生了變化。廣義和狹義的概念2022/12/294廣義指客戶違約所引起的風(fēng)險(xiǎn)。廣義和狹義2022/12/315信用風(fēng)險(xiǎn)的概念現(xiàn)代觀點(diǎn)由于借款人或者市場(chǎng)交易對(duì)手違約而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。更一般地，由于借款人的信用評(píng)級(jí)的變化和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值變動(dòng)而引起損失的可能性。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)的大小取決于交易對(duì)手的財(cái)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)狀況。2022/12/295信用風(fēng)險(xiǎn)的概念現(xiàn)代觀點(diǎn)2022/12/316信用風(fēng)險(xiǎn)的成因信用活動(dòng)中的不確定性

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的外在不確定性如經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的隨機(jī)性、如宏觀調(diào)控，利率變化，匯率變化等；外在不確定性對(duì)整個(gè)市場(chǎng)都會(huì)帶來影響，又稱為”系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”;內(nèi)在不確定性：行為人的主觀決策以及信息不對(duì)稱原因?qū)е碌模虼藥в忻黠@的個(gè)性特征，如企業(yè)的管理能力，產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)能力、生產(chǎn)規(guī)模等,信用品質(zhì)的變化直接影響其履約能力；內(nèi)在不確定性產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)又稱為“非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”;

典型例子：長虹公司和APEX的應(yīng)收帳款問題；2022/12/296信用風(fēng)險(xiǎn)的成因信用活動(dòng)中的不確定性貸款種類、特點(diǎn)和貸款收益率的計(jì)算第7頁貸款種類、特點(diǎn)和貸款收益率的計(jì)算第7頁貸款種類及特點(diǎn)按國際銀行業(yè)的傳統(tǒng)，貸款可分為以下四類：工商業(yè)貸款房地產(chǎn)貸款個(gè)人消費(fèi)信貸其他貸款貸款性質(zhì)的不同，授信時(shí)所采用的信用評(píng)分系統(tǒng)或相關(guān)權(quán)重不同。第8頁貸款種類及特點(diǎn)按國際銀行業(yè)的傳統(tǒng)，貸款可分為以下四類：第8頁工商業(yè)貸款一、工商業(yè)貸款工商業(yè)貸款是商業(yè)銀行貸款的主要形式和重要利潤來源。按貸款期限可以分為：1.短期貸款——用于工商業(yè)企業(yè)流動(dòng)資金需求和其他短期資金需求。2.中長期貸款——用于固定資產(chǎn)投資、開辦新的工廠等需求。值得一提的是，工商企業(yè)貸款中，大筆金額的貸款通常是辛迪加貸款。第9頁工商業(yè)貸款一、工商業(yè)貸款第9頁工商業(yè)貸款按有無抵押物，工商業(yè)貸款可以分為：抵押貸款和無抵押貸款按利率是否固定，工商業(yè)貸款可以分為：固定利率貸款和浮動(dòng)利率貸款第10頁工商業(yè)貸款按有無抵押物，工商業(yè)貸款可以分為：第10頁房地產(chǎn)貸款房地產(chǎn)貸款主要分為商業(yè)房地產(chǎn)貸款和居民住房按揭貸款。特點(diǎn)：1.與工商業(yè)貸款相比，房地產(chǎn)貸款期限通常較長，一般在10年至30年左右，貸款規(guī)模一般不如工商業(yè)貸款的規(guī)模大。2.房地產(chǎn)貸款，特別是住房按揭貸款在很大程度上受到政策的影響。第11頁房地產(chǎn)貸款房地產(chǎn)貸款主要分為商業(yè)房地產(chǎn)貸款和居民住房按揭貸款個(gè)人消費(fèi)信貸定義：狹義的個(gè)人消費(fèi)信貸是指除住房按揭貸款以外的其他消費(fèi)品貸款。廣義的個(gè)人消費(fèi)信貸在狹義個(gè)人消費(fèi)信貸的基礎(chǔ)上，還包括住房按揭貸款及其他與住房消費(fèi)有關(guān)的貸款，如住房裝修貸款。值得一提的是，美國采用的是狹義消費(fèi)信貸；而中國通常使用廣義概念。第12頁個(gè)人消費(fèi)信貸定義：第12頁個(gè)人消費(fèi)信貸狹義的個(gè)人消費(fèi)信貸包括信用卡貸款、汽車消費(fèi)貸款、助學(xué)貸款、個(gè)人旅游貸款等。按借款者可否再貸款期間內(nèi)按事先承諾的貸款額度無限次的借入資金，可分為：1.可循環(huán)貸款，如信用卡貸款。2.非循環(huán)貸款，如汽車消費(fèi)貸款第13頁個(gè)人消費(fèi)信貸狹義的個(gè)人消費(fèi)信貸包括信用卡貸款、汽車消費(fèi)貸款、其他貸款其他貸款包括農(nóng)業(yè)貸款、經(jīng)紀(jì)人保證金貸款、國際貸款等未包含在上述三種貸款中的所有貸款。第14頁其他貸款其他貸款包括農(nóng)業(yè)貸款、經(jīng)紀(jì)人保證金貸款、國際貸款等未貸款收益率的計(jì)算資產(chǎn)收益的計(jì)算的一般方法、實(shí)證研究中收益數(shù)據(jù)的處理方法、算術(shù)平均收益與幾何平均收益，偏誤問題。貸款收益率（一）合同承諾的貸款收益率（二）貸款預(yù)期收益率第15頁貸款收益率的計(jì)算資產(chǎn)收益的計(jì)算的一般方法、實(shí)證研究中收益數(shù)據(jù)貸款收益率的計(jì)算（一）合同承諾的貸款收益率的計(jì)算影響貸款收益率的主要因素有：（1）貸款基礎(chǔ)利率；（2）貸款信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償；（3）貸款相關(guān)費(fèi)用；（4）其他非價(jià)格條款（如補(bǔ)償性存款余額、準(zhǔn)備金要求）第16頁貸款收益率的計(jì)算（一）合同承諾的貸款收益率的計(jì)算第16頁補(bǔ)償性余額補(bǔ)償性余額是銀行發(fā)放商業(yè)貸款時(shí)的一種特殊的抵押形式，要求借款者在銀行的支票賬戶中保留一定數(shù)額的存款。如果企業(yè)要求1000萬美元的貸款，那么補(bǔ)償性余額可能至少為100萬美元，這100萬存放在貸款銀行的支票賬戶，如果借款者違約，這筆資金就歸銀行所有了。因此．補(bǔ)償性余額可以說是一種抵押，可以降低客戶違約的可能性，銀行也就憑此手段達(dá)到監(jiān)控客戶和減少風(fēng)險(xiǎn)的目的。補(bǔ)償性余額的存款利率要低于貸款利率，因而補(bǔ)償性余額要求作為金融機(jī)構(gòu)貸款的一項(xiàng)額外收益來源。補(bǔ)償性余額補(bǔ)償性余額是銀行發(fā)放商業(yè)貸款時(shí)的一種特殊的抵押形式貸款收益率的計(jì)算貸款基礎(chǔ)利率（BR）——反映了銀行做出一筆貸款時(shí)的加權(quán)資本成本或邊際籌資成本。信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償（m）——是銀行根據(jù)借款者的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況收取的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。用m表示每貸出一元所要求的信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。貸款相關(guān)費(fèi)用（f）——主要指貸款申請(qǐng)費(fèi)用，用f表示每貸出1元所要求的申請(qǐng)費(fèi)用。補(bǔ)償性余額（b）——借款者必須保留在銀行賬戶中的那部分資金，一般以活期的形式保留。用b表示每1元貸款中要求借款者在銀行賬戶中保留的金額。第18頁貸款收益率的計(jì)算貸款基礎(chǔ)利率（BR）——反映了銀行做出一筆貸貸款收益的計(jì)算準(zhǔn)備金要求——準(zhǔn)備金率用R表示。設(shè)k為貸款承諾收益率，則

第19頁貸款收益的計(jì)算準(zhǔn)備金要求——準(zhǔn)備金率用R表示。第19頁例題：貸款利率為：基礎(chǔ)利率=12%=L風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)=2%=mL+m=12%+2%=14%除收取利息之外，假設(shè)銀行還：1、收取f=0.125%的貸款發(fā)生費(fèi)用。2、要求b=10%的補(bǔ)償性余額，作為無利息的活期存款。3、保留R=10%的法定準(zhǔn)備金。（對(duì)補(bǔ)償性余額也要收取法定準(zhǔn)備金）例題：課堂練習(xí)：P323，T10.課堂練習(xí)：P323，T10.貸款收益率的計(jì)算隨著競(jìng)爭(zhēng)激烈，銀行要求的貸款申請(qǐng)費(fèi)用和補(bǔ)償性存款余額在不斷降低。如果貸款申請(qǐng)費(fèi)用和補(bǔ)償性存款余額均為零，則貸款收益率為：

k=BR+m當(dāng)貸款基礎(chǔ)利率確定時(shí)，影響貸款收益率的重要因素就是信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償m.第22頁貸款收益率的計(jì)算隨著競(jìng)爭(zhēng)激烈，銀行要求的貸款申請(qǐng)費(fèi)用和補(bǔ)償性貸款收益率的計(jì)算（二）貸款預(yù)期收益貸款的預(yù)期收益率是指考慮了借款者的違約概率時(shí)，預(yù)期的貸款能給銀行帶來的收益率。設(shè)貸款預(yù)期收益率為E（r），則：

E（r）=p（1+k）+（1-p)γ（1+k）-1

p—貸款償還概率；γ—違約時(shí)的貸款實(shí)際回收率；銀行的預(yù)期收益率由兩部分組成：一部分是借款者以p的概率按合同還本付息時(shí)的銀行收益p（1+k）；另一部分是借款者違約時(shí)，銀行以γ的回收率所得到的收益（1-p)γ（1+k）。第23頁貸款收益率的計(jì)算（二）貸款預(yù)期收益第23頁貸款收益率的計(jì)算若貸款實(shí)際回收率γ為零，則公式簡(jiǎn)化為：

E（r）=p（1+k）貸款中的“逆向選擇

”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”問題第24頁貸款收益率的計(jì)算若貸款實(shí)際回收率γ為零，則公式簡(jiǎn)化為：第24貸款收益率的計(jì)算第25頁當(dāng)k≤k*時(shí)，可通過k的提高來提高E（r），因?yàn)閗提高的正效應(yīng)大于p下降的負(fù)效應(yīng)；當(dāng)k﹥k*時(shí)，“逆向選擇”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”問題使得p下降的負(fù)效應(yīng)大于k提高的正效應(yīng)，導(dǎo)致E（r）隨著k的提高而下降。理論上，最佳的合同承諾貸款收益率為圖中的k*.貸款收益率的計(jì)算第25頁當(dāng)k≤k*時(shí)，可通過k的提高來提高E零售與批發(fā)信貸決策

零售貸款（Retail）在金融機(jī)構(gòu)總的投資組合中占較小份額，加上收集家庭借款者信息的成本較高，因而大部分的零售貸款決策都只是簡(jiǎn)單的給予或拒絕。得到貸款的人們一般支付相同的利息，這隱含著他們支付的違約風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)也是相同的

更可能用信貸數(shù)量而不是價(jià)格或利率對(duì)零售貸款者加以區(qū)別和限制。住宅抵押貸款也是一個(gè)很好的例子。銀行給予兩個(gè)客戶抵押貸款時(shí)，對(duì)他們的不同待遇體現(xiàn)在不同的貸款價(jià)格比率——貸款和房屋市價(jià)之比，而不是不同的貸款利率

中央銀行1998年頒布的《個(gè)人住房貸款管理辦法》中“借款人應(yīng)以不低于所購住房全部?jī)r(jià)款的20%作為購房的首期付款”的規(guī)定。即購房款是10萬元，個(gè)人首付2萬元零售與批發(fā)信貸決策零售貸款（Retail）在金融機(jī)構(gòu)總的投批發(fā)貸款零售貸款是通過信用限額（creditrationing）控制貸款風(fēng)險(xiǎn)，而不是一系列不同的貸款利率。金融機(jī)構(gòu)為控制批發(fā)貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)，一般是雙管齊下。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的客戶則在基礎(chǔ)利率之上還另外加上風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（m），來補(bǔ)償銀行因貸款給這些客戶而冒的更高的風(fēng)險(xiǎn)

很高的契約利率實(shí)質(zhì)上減少了金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期回報(bào)，因?yàn)楦呃蕦?dǎo)致貸款流向高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，從而加大了違約風(fēng)險(xiǎn)。

批發(fā)貸款零售貸款是通過信用限額（creditration信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量

一般有定性分析和定量模型分析，并且定量分析由簡(jiǎn)單到復(fù)雜。是否能準(zhǔn)確衡量違約可能性，在很大程度上取決于該金融機(jī)構(gòu)所掌握的借款人財(cái)務(wù)信息量的多少

對(duì)于零售貸款，該類信息的大部分需要從內(nèi)部或外部信用機(jī)構(gòu)收集。對(duì)于批發(fā)貸款，該類信息來源于公開可獲得的信息，如已公證的帳目表，股票和債券價(jià)格，分析家們的報(bào)告等等。

信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量一般有定性分析和定量模型分析，并且定量分析由違約風(fēng)險(xiǎn)模型（DefaultRiskModels）定性模型（QualitativeModels）

1943年，美國弗吉尼亞州開拓移民商業(yè)銀行(StateplauterBankofCommerce＆Trusts)的銀行家愛德華又5C模型。Character（品格）Capacity（能力）Capital（資本）Collateral(擔(dān)保品)Condition(環(huán)境狀況)。

違約風(fēng)險(xiǎn)模型（DefaultRiskModels）定借款人所特有的因素：

聲譽(yù)

借款人的聲譽(yù)包括該信貸申請(qǐng)人的借貸歷史

杠桿比率大量的債務(wù)，如債券和貸款提高了借款人的利息費(fèi)用以及其現(xiàn)金流量中用于償債的比例。相對(duì)較低的杠桿比率可能不會(huì)嚴(yán)重影響到償債的可能性

收入的不穩(wěn)定性收入的大幅度變動(dòng)會(huì)提高了借款人在任何資本結(jié)構(gòu)中無法按期償本付息的可能性

抵押品

借款人所特有的因素：特定市場(chǎng)因素：

商業(yè)周期

金融機(jī)構(gòu)在評(píng)估借款人違約可能性時(shí)，一個(gè)很重要的因素是必須考慮經(jīng)濟(jì)正處于商業(yè)周期的哪一階段

經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)，生產(chǎn)的耐用消費(fèi)品部門的公司，其業(yè)績(jī)一般會(huì)比生產(chǎn)煙草和食品的非耐用消費(fèi)品部門的公司差利率水平高利率預(yù)示著實(shí)行了緊縮的貸幣政策。不僅籌資成本增高、籌資來源減少，而且高利率一般與高信用風(fēng)險(xiǎn)成正相關(guān)。高水平的利率會(huì)刺激借款人從事過量的風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)，也只能鼓勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)較大的顧客前來借款

特定市場(chǎng)因素：商業(yè)周期金融機(jī)構(gòu)在評(píng)估借款人違約可能性時(shí)信用評(píng)分模型

信用評(píng)分模型通過運(yùn)用所觀察的有關(guān)借款人特征的資料來計(jì)算其違約可能性，或把借款人分成不同的違約風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。作用：

1.

在數(shù)量上確定哪些因素對(duì)于解釋違約風(fēng)險(xiǎn)是重要的

2.

評(píng)價(jià)這些因素的相對(duì)重要性；

3.

改進(jìn)違約風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)；

4.更好地辨別不良貸款申請(qǐng)人；

5.更好地來計(jì)算用為應(yīng)付將來貸款損失而需的準(zhǔn)備金。

信用評(píng)分模型信用評(píng)分模型通過運(yùn)用所觀察的有關(guān)借款人特征的資線性概率模型和Logit模型

當(dāng)需要確定個(gè)體在給定特征下作出這種而不是另一種選擇的概率有多大時(shí)，通常要基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用線性概率模型進(jìn)行擬合與預(yù)測(cè)線性概率模型將以往的數(shù)據(jù)，例如財(cái)務(wù)比率，放入模型中說明以前貸款償還的經(jīng)驗(yàn)。用來說明過去償付貸款表現(xiàn)的各因素的相對(duì)重要性，可以用來預(yù)測(cè)新貸款的償還概率P。線性概率模型和Logit模型當(dāng)需要確定個(gè)體在給定特征下作出將過去的貸款(i)分成兩個(gè)觀察組，即違約的(Zi=1)和沒有違約的(Zi=0)。然后，用線性回歸將這些觀察值與有j個(gè)數(shù)據(jù)的一組原因變量(Xij)相聯(lián)系，這些原因變量反映了第i個(gè)借款人的杠桿比率或收益之類的數(shù)量信息。第34頁將過去的貸款(i)分成兩個(gè)觀察組，即違約的(Zi=1)和沒有βj是我們所估計(jì)的第j個(gè)變量(杠桿比率)在解釋過去償還貸款上的重要性。如果我們將這些估計(jì)值βj與某一預(yù)期借款人的Xij相乘，就可以求出該借款人的Zi的期望值，這個(gè)值可解釋為該借款人的違約概率。E(Zi)=(1-pi)=預(yù)期違約的概率，pi為償還貸款的概率。βj是我們所估計(jì)的第j個(gè)變量(杠桿比率)在解釋過去償還貸款上例如，假設(shè)有兩個(gè)因素影響借款人過去的違約行為：杠桿比率（D/E）和銷售額資產(chǎn)比率（S/A）。基于以前的違約經(jīng)驗(yàn)，線性可能性模型可以估計(jì)成：

Zi=0.5（D/Ei）+0.1（S/Ai）假設(shè)一個(gè)預(yù)期借款者的D/E=03，S/A=2.0。預(yù)期違約可能性（Zi）估計(jì)為：Zi=0.5（0.3）+0.1（2.0）=0.35

例如，假設(shè)有兩個(gè)因素影響借款人過去的違約行為：杠桿比率（D/致命弱點(diǎn)：預(yù)測(cè)的違約可能性會(huì)落在0—1區(qū)間之外。Logit模型則把預(yù)期違約可能性限制在0和1之間，從而克服了線性可能性模型的弱點(diǎn)

F（Zi）=1/（1+e-Zi）

第37頁致命弱點(diǎn)：預(yù)測(cè)的違約可能性會(huì)落在0—1區(qū)間之外。第37頁課堂練習(xí)P324，T18課堂練習(xí)P324，T18Altman的Z值信用評(píng)分模型模型是一種線性判別模型，它是用主要的財(cái)務(wù)比率來建立模型，通過帶入某公司的財(cái)務(wù)比率的實(shí)際值，得出該公司的信用得分值Z值并據(jù)此可將潛在的借款者分類，幫助作出貸款決策。阿特曼建立了美國制造業(yè)上市公司的線性判別模型：Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋1.0X5

X1＝營運(yùn)資本/總資產(chǎn)比率X2＝留存收益/總資產(chǎn)比率X3＝息稅前利潤/總資產(chǎn)比率X4＝股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值/長期債務(wù)賬面價(jià)值比率X5＝銷售/總資產(chǎn)比率第39頁Altman的Z值信用評(píng)分模型模型是一種線性判別模型，它是用Z值越高，違約風(fēng)險(xiǎn)就越小；Z值越低，違約風(fēng)險(xiǎn)就越大。根據(jù)Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)很大，應(yīng)被置于高違約風(fēng)險(xiǎn)類別中。Altman的Z值信用評(píng)分模型在大型工商企業(yè)中的應(yīng)用。第40頁Z值越高，違約風(fēng)險(xiǎn)就越小；Z值越低，違約風(fēng)險(xiǎn)就越大。根據(jù)Al假?zèng)]一潛在的借款公司的金融比率值如下：X1=0.2X2=0X3=-0.20X4=0.10X5=2.0X2等于0和X3為負(fù)數(shù)表明該公司在近期的收入為負(fù)或發(fā)生了損失。同樣，X4也表明借款人的杠桿比率很高，X1=0.2和X5=2.0表明該公司的流動(dòng)性是適當(dāng)?shù)模⑶忆N售也較穩(wěn)定。

Z=1.2(0.2)+1.4(0)+3.3(-0.20)+0.6(0.10)+1.0(2.0)Z=0.24+0-0.66+0.06+2.0Z=1.64

根據(jù)Altman的信用評(píng)分模型，任何Z的分值低于1.81的公司將被置于高違約風(fēng)險(xiǎn)區(qū)假?zèng)]一潛在的借款公司的金融比率值如下：阿特曼的Z值模型的局限性：①假定了違約概率和其解釋變量之間是線性關(guān)系，但是它們的關(guān)系可能是高度非線性的。②簡(jiǎn)單把借款者劃分為極端的兩種：履約和違約。而現(xiàn)實(shí)中的情況更為復(fù)雜，從利息拒付、遲付到本利的拒付、遲付，有多種情況，但模型中沒有具體體現(xiàn)這一點(diǎn)。③就線性模型而言，其解釋變量的選取和權(quán)重的確定也不是像模型中那樣一成不變的。④無法將有些重要的非量化指標(biāo)納入模型，另外，數(shù)據(jù)的匱乏也限制了模型的運(yùn)用。第42頁阿特曼的Z值模型的局限性：第42頁課后練習(xí)P324，T20課后練習(xí)P324，T20二、現(xiàn)代度量方法信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型

CreditMetrics模型CreditRisk+模型期權(quán)模型（KMV模型）失敗率經(jīng)濟(jì)資本（RAROC）二、現(xiàn)代度量方法信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型CreditMetr信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型第45頁信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型第45頁第46頁第46頁練習(xí)題假設(shè)某債券為一年期零息債券，面值為100元。假設(shè)該類債券的違約回收率的期望值為80%，市場(chǎng)上的無風(fēng)險(xiǎn)收益率2%。請(qǐng)分別計(jì)算當(dāng)該債券的市場(chǎng)價(jià)格為90元、95元和97元時(shí)其可能的違約概率。練習(xí)題假設(shè)某債券為一年期零息債券，面值為100元。假設(shè)該類債RAROC模型

RAROC（risk-adjustedreturnoncapital）模型由銀行家信托公司首創(chuàng)

模型的核心思想是它不是衡量一筆貸款的實(shí)際或者承諾的每年的ROA，即凈利息收入和費(fèi)用除以貸款總額，而是貸款管理者使預(yù)期利息收入和費(fèi)用收入同貸款的風(fēng)險(xiǎn)保持平衡。因此，不是用貸出的資產(chǎn)除以貸款收入，而是用資產(chǎn)（貸款）風(fēng)險(xiǎn)的某種測(cè)量去除貸款收入：

一筆貸款只有它的RAROC相對(duì)于銀行資本的基準(zhǔn)成本足夠高時(shí)才能被批準(zhǔn)，RAROC>基準(zhǔn)收益率。RAROC模型RAROC（risk-adjustedr當(dāng)一筆已放貸款的RAROC跌到低于銀行的基準(zhǔn)RAROC時(shí)，貸款管理者必須試圖調(diào)整貸款的條款使貸款再次變成“有利可圖的”

估計(jì)RAROC的一個(gè)問題是貸款風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量

同樣的概念可以應(yīng)用到這里，只是受利率影響改為受信用質(zhì)量（信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)）影響

當(dāng)一筆已放貸款的RAROC跌到低于銀行的基準(zhǔn)RAROC時(shí)，貸用公司債券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)去估計(jì)這個(gè)溢價(jià)。標(biāo)準(zhǔn)普爾（S&P）對(duì)借款人評(píng)定了信用等級(jí)（AAA，AA，A等等）。因此，我們可以分析在各個(gè)特定等級(jí)內(nèi)的債券在過去一年的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化。在RAROC等式中的△R等于

△（Ri-RG）是i信用等級(jí)公司債券的收益率（Ri）和與其持續(xù)期相匹配的國庫券的收益率（RG）的差額在過去一年的變化

用公司債券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)去估計(jì)這個(gè)溢價(jià)。標(biāo)準(zhǔn)普爾（S&P）對(duì)借款假設(shè)現(xiàn)在AAA級(jí)債券的平均利率水平（R）為10%，估計(jì)的貸款（或資本）風(fēng)險(xiǎn)是：△L=-DL（△R/1+R）=-（2.7）×（$1,000,000）×（0.011/1.1）=-$27,000因此，當(dāng)貸款的面值是一百萬美元時(shí)，由于信用質(zhì)量的下降而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)量或者說貸款市場(chǎng)價(jià)值的變化是2.7萬美元。假設(shè)現(xiàn)在AAA級(jí)債券的平均利率水平（R）為10%，估計(jì)的貸款為了決定這筆貸款是否值得做，要對(duì)估計(jì)的貸款風(fēng)險(xiǎn)和貸款的收入（即該金融機(jī)構(gòu)的資金成本加上貸款費(fèi)用上的差額）進(jìn)行比較。假設(shè)估計(jì)的（一年的）差額加上費(fèi)用如下：差額=0.2%×$1,000,000=$2,000費(fèi)用=0.1%×$1,000,000=$1,000$3,000這個(gè)貸款的RAROC是：RAROC=貸款一年的收入/貸款風(fēng)險(xiǎn)（或者資本風(fēng)險(xiǎn)）=$3,000/$27,000=11.1%為了決定這筆貸款是否值得做，要對(duì)估計(jì)的貸款風(fēng)險(xiǎn)和貸款的收入（這個(gè)計(jì)算可以用于向前看(forwardlooking)，將下一年的貸款的預(yù)期收入和△L比較；也可以用于向后看(backwardlooking)將過去一年所產(chǎn)生的收入和△L比較。如果11.1%高于銀行內(nèi)部的基準(zhǔn)RAROC（基于銀行本身的資金成本），這項(xiàng)貸款會(huì)被通過。如果它較低，這筆貸款會(huì)立即被拒絕或者借款人會(huì)被要求較高的費(fèi)用以及（或者）更高的利率差額，將RAROC提高到可接受的水平

這個(gè)計(jì)算可以用于向前看(forwardlooking)，將課后練習(xí)P325.T32課后練習(xí)P325.T32信用度量方法（CreditMetrics）與貸款組合風(fēng)險(xiǎn)度量第55頁第55頁信用風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)方法：信用評(píng)分、信用評(píng)級(jí)從信用評(píng)級(jí)到轉(zhuǎn)移矩陣從信用轉(zhuǎn)移矩陣到CreditMetrics信用風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)方法：信用評(píng)分、信用評(píng)級(jí)信用度量方法（CreditMetrics）是J.P.摩根銀行開發(fā)的用于計(jì)量貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)的新型內(nèi)控模型。該模型的優(yōu)點(diǎn)在于它考慮到了信用質(zhì)量變動(dòng)的相關(guān)性，使貸款組合的集中度和分散度定量化。這一模型的基本目標(biāo)是對(duì)貸款的集中度風(fēng)險(xiǎn)——貸款組合中某項(xiàng)貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露上升給貸款組合增加的風(fēng)險(xiǎn)——進(jìn)行定量描述。第57頁信用度量方法（CreditMetrics）是J.P.摩根銀行傳統(tǒng)的信用計(jì)量方法只假設(shè)借款人違約或不違約對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響，而在不違約的情況下，也是假設(shè)借款人有規(guī)律地還款的。信用度量法主要考慮在整個(gè)還款期間，資產(chǎn)和資產(chǎn)組合由于“信用事件”的發(fā)生而對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響。信用事件不僅指違約的發(fā)生，還包括信用等級(jí)的變化。由于不同信用等級(jí)的資產(chǎn)有不同的資產(chǎn)收益率，因此對(duì)降級(jí)的貸款，市場(chǎng)價(jià)格必然下降（要求更高資產(chǎn)回報(bào)率）。信用度量法是以貸款的市場(chǎng)價(jià)值變化為基礎(chǔ)計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型（VAR）。同時(shí)，信用度量法也是一種盯住市場(chǎng)模型（MTM），MTM模型考慮信用等級(jí)的變化引起的資產(chǎn)價(jià)格變化，在計(jì)算貸款價(jià)值損失的同時(shí)考慮違約的情況。第58頁傳統(tǒng)的信用計(jì)量方法只假設(shè)借款人違約或不違約對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響，貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VAR（ValueAtRisk）

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型是在給定的置信區(qū)間（比如95%，99%）下衡量給定的資產(chǎn)或負(fù)債在一段給定的時(shí)間內(nèi)可能發(fā)生的最大的價(jià)值損失。這一模型適用于如股票這類可交易的資產(chǎn)，通常，它還假定其資產(chǎn)價(jià)格服從正態(tài)分布。對(duì)于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理者，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值使他能夠預(yù)計(jì)在某一置信水平下，下一個(gè)交易日的價(jià)值損失規(guī)模。在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)，我們需要下列數(shù)據(jù)資料：1.借款人信用評(píng)級(jí)的歷史資料，以定量方式表示的違約的可能性。2.下一年借款人的信用等級(jí)變化的概率（信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣）。。第59頁貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VAR（ValueAtRisk）

風(fēng)險(xiǎn)3.違約貸款的回收率。4.債券（或貸款）市場(chǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)升水率和收益率運(yùn)用的限制條件：1、運(yùn)用信用度量法其實(shí)是需要較大的財(cái)力支持的2、需要考慮貸款收益率的不對(duì)稱性。所以，在分析時(shí)要區(qū)分下列兩種情況：（1）假定貸款收益率為正態(tài)分布。（2）貸款收益率為實(shí)際分布。多數(shù)貸款是非交易性的，那么金融機(jī)構(gòu)是如何使用歷史數(shù)據(jù)來量化貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)的呢？第60頁3.違約貸款的回收率。第60頁2、CreditMetrics模型方法的步驟：計(jì)算和（1）獲取債務(wù)人信用等級(jí)和信用等級(jí)轉(zhuǎn)化概率的預(yù)測(cè)信息（這些信息可以從大的信用評(píng)級(jí)公司如標(biāo)準(zhǔn)普爾、穆迪、KMV公司、ZETA公司等獲取，也可以自己預(yù)測(cè)。）2、CreditMetrics模型方法的步驟：計(jì)算（2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的債務(wù)價(jià)值進(jìn)行估計(jì)（期望值和標(biāo)準(zhǔn)差）（2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的債務(wù)價(jià)值進(jìn)行估計(jì)（期望值和標(biāo)準(zhǔn)差）每種情況出現(xiàn)的概率每種情況出現(xiàn)的概率貸款收益率的計(jì)算課件600萬元600萬元600萬元600萬元10600萬元600萬元600萬元600萬元600萬元10600萬元PAPAAPAAA……PCCCPAPAAPAAA……PCCCPA=PAA=PAAA=……PD=PA=PAA=PAAA=……PD=貸款收益率的計(jì)算課件練習(xí)題現(xiàn)在假設(shè)有一個(gè)信用等級(jí)為BB級(jí)，賬面價(jià)值為100萬元，合同利率為7%，5年期的固定收益貸款，它的市場(chǎng)價(jià)值為108.55萬元。現(xiàn)在假設(shè)我們需要計(jì)算下一年該貸款的信用質(zhì)量從BB級(jí)轉(zhuǎn)變?yōu)榉荁B級(jí)的的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。已知該筆貸款信用等級(jí)的概率分布及對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)值如下表。第69頁練習(xí)題現(xiàn)在假設(shè)有一個(gè)信用等級(jí)為BB級(jí)，賬面價(jià)值為100萬元，表

單筆貸款的信用事件發(fā)生概率及對(duì)應(yīng)的新貸款價(jià)值第70頁信用等級(jí)概率（Pi）新貸款價(jià)值（萬元）(Vi)AAA0.0001114.82AA0.0031114.60A0.0145114.03BBB0.0605113.27BB0.8548108.55B0.056098.43CCC0.009086.82違約0.002054.12表單筆貸款的信用事件發(fā)生概率及對(duì)應(yīng)的新貸款價(jià)值第70頁信用答案計(jì)算結(jié)果第71頁信用等級(jí)概率概率加權(quán)值新貸款價(jià)值-均值價(jià)值偏離均值的平方概率加權(quán)差異的平方AAA0.00010.011456.756745.65360.0046AA0.00310.35536.536742.72910.1325A0.01451.65345.966735.60210.5162BBB0.06056.85285.206727.11021.6402BB0.854892.78850.48670.23690.2025B0.05605.5121-9.633392.79955.1968CCC0.00900.7814-21.2433451.27584.0615違約0.00200.1082-53.94332,909.87445.8197=108.06=17.5740=4.19假設(shè)貸款價(jià)值正態(tài)分布：5%的VAR:1.65=6.911%的VAR:2.33=9.76貸款價(jià)值為實(shí)際分布：(*)5%的VAR：實(shí)際分布的95%：108.06-98.43=9.631%的VAR:實(shí)際分布的99%：108.06-86.82=21.24注：(*)5%的VAR近似地由6.70%的VAR給出，即：5.60%+0.90%+0.20%=6.70%。1%的VAR近似地由1.10%VAR給出，即：0.90%+0.20%=1.10%。答案計(jì)算結(jié)果第71頁信用等級(jí)概率概率加權(quán)值新貸款價(jià)值-均值價(jià)貸款組合的實(shí)際概率分布第72頁概率為1.1%概率貸款組合的價(jià)值

（*）均值

86.8298.30108.06

損失21.24損失9.760.9%2.33（*）2.33為正態(tài)分布假定下1%的置信水平的VAR,在這里為了便于比較，將正態(tài)分布假定下1%的置信水平的貸款組合價(jià)值放在貸款組合價(jià)值的實(shí)際分布圖中。貸款組合的實(shí)際概率分布第72頁概率為1.1%概率貸款組合的價(jià)金融機(jī)構(gòu)為了避免在極端情況下的信用事件導(dǎo)致清償力不足的問題，最好用實(shí)際分布的1%的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為依據(jù)來作為相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)資本準(zhǔn)備。如上圖，金融機(jī)構(gòu)最好將信用風(fēng)險(xiǎn)的資本儲(chǔ)備準(zhǔn)備定為21.24萬元，而不是9.76萬元來抵御風(fēng)險(xiǎn)。盡管如此，仍然有1%的概率貸款的價(jià)值跌倒（108.06-21.24=86.82）萬元以下。第73頁金融機(jī)構(gòu)為了避免在極端情況下的信用事件導(dǎo)致清償力不足的問題，

課后練習(xí)P326.T37課后練習(xí)P326.T37計(jì)算貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值

如何計(jì)算貸款組合在下一年的均值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值信用度量法運(yùn)用于貸款組合所需要的三個(gè)主要步驟：1.建立貸款組合中每一筆單項(xiàng)貸款的所需歷史數(shù)據(jù)。2.計(jì)算貸款組合中每一單項(xiàng)資產(chǎn)在不同信用事件發(fā)生后的市場(chǎng)價(jià)值變化。3.由于貸款組合中的各單項(xiàng)貸款的收益之間可能存在相關(guān)性，所以需要在模型中考慮將資產(chǎn)收益的相關(guān)系數(shù)，由此得到一個(gè)貸款組合的總的資產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)情況。第75頁計(jì)算貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值

如何計(jì)算貸款組合在下一年的均值和風(fēng)險(xiǎn)例5假設(shè)年初兩位借款人的信用等級(jí)分別為A級(jí)和BBB級(jí)，對(duì)每一位借款人的貸款額度都是100萬元。要得到這一200萬的貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，就需要計(jì)算出每筆貸款的聯(lián)合移動(dòng)概率以及每種可能的一年期聯(lián)合移動(dòng)概率下的貸款價(jià)值。如下表7.8所示。表7.8貸款相關(guān)系數(shù)為0.3時(shí)的聯(lián)合移動(dòng)概率（%）第76頁例5假設(shè)年初兩位借款人的信用等級(jí)分別為A級(jí)和BBB級(jí)，對(duì)每由于貸款1（BBB）和貸款2（A）存在相關(guān)性，所以兩筆貸款在下一年同時(shí)保持原信用等級(jí)的聯(lián)合移動(dòng)概率為79.69%，高于二者在沒有相關(guān)性下的聯(lián)合移動(dòng)概率79.15%（86.93%91.05%=79.15%）。由于借款人的信用等級(jí)分為8種，所以，兩筆貸款的貸款組合一共有64個(gè)聯(lián)合移動(dòng)概率，對(duì)應(yīng)于64個(gè)不同的信用事件。相應(yīng)地，就需要計(jì)算64個(gè)新的貸款組合價(jià)值。按照例4的方法，可以分別計(jì)算兩筆貸款在不同信用等級(jí)下的新的貸款價(jià)值，進(jìn)而得到在每種可能的信用事件下的貸款組合的聯(lián)合貸款價(jià)值，如表7.9所示。第77頁由于貸款1（BBB）和貸款2（A）存在相關(guān)性，所以兩筆貸款表7.9聯(lián)合貸款價(jià)值第78頁

同樣，運(yùn)用例4的計(jì)算方法，可以計(jì)算得出貸款組合的均值為213.63萬元，標(biāo)準(zhǔn)差為3.35萬元，則在正態(tài)分布假定下，貸款組合的99%的置信水平的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為2.33，即7.81萬元。表7.9聯(lián)合貸款價(jià)值第78頁同樣，運(yùn)用例4的計(jì)算方法，巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量一、巴塞爾協(xié)議I的主要內(nèi)容和目標(biāo)巴塞爾協(xié)議I主要是針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量，主要針對(duì)的是信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，旨在通過實(shí)施資本充足率標(biāo)準(zhǔn)來強(qiáng)化國際銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定性，消除因各國資本要求不同而產(chǎn)生的不公平競(jìng)爭(zhēng)。該協(xié)議的核心內(nèi)容：資本的分類；風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)。首先是資本的分類，也就是將銀行的資本劃分為核心資本和附屬資本兩類，對(duì)各類資本按照各自不同的特點(diǎn)進(jìn)行明確界定。其次是風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，報(bào)告根據(jù)資產(chǎn)類別、性質(zhì)以及債務(wù)主體的不同，將銀行資產(chǎn)負(fù)債表的表內(nèi)和表外項(xiàng)目劃分為0、20%、50%和100%四個(gè)風(fēng)險(xiǎn)檔次。有了風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，報(bào)告所確定的資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)8%（其中核心資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比重不低于4%）的標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)比率才具有現(xiàn)實(shí)意義。

第79頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量第79頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量隨著金融領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的加劇與金融創(chuàng)新的日新月異，《巴塞爾協(xié)議I》主要不足之處也逐漸地顯現(xiàn)出來：1、對(duì)銀行業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)理解顯得比較片面，忽略了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)。2、該協(xié)議沒有考慮同類資產(chǎn)不同信用等級(jí)的差異，從而不能準(zhǔn)確反映銀行資產(chǎn)面臨的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)狀況，也難以約束國際銀行業(yè)的資本套利現(xiàn)象。第80頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量隨著金融領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的加劇與金融創(chuàng)新的巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量二、巴塞爾協(xié)議Ⅱ巴塞爾協(xié)議Ⅱ堅(jiān)持了巴塞爾協(xié)議I以資本充足率為核心的監(jiān)管思路，并將風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)展定義為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，并以最低資本金要求、外部監(jiān)管和市場(chǎng)約束為新協(xié)議的三大支柱。允許銀行在計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的資本要求時(shí)，從兩種主要的方法中任擇一種，第一種方法是根據(jù)外部評(píng)級(jí)結(jié)果，以標(biāo)準(zhǔn)化處理方式計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)。第二種方法是采用銀行自身開發(fā)的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，其中又有初級(jí)法與高級(jí)法之分，但選擇內(nèi)部評(píng)級(jí)法計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的資本要求必須經(jīng)過銀行監(jiān)管當(dāng)局的正式批準(zhǔn)。第81頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量二、巴塞爾協(xié)議Ⅱ第81頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量（一）信用風(fēng)險(xiǎn)衡量的標(biāo)準(zhǔn)法標(biāo)準(zhǔn)法是在就協(xié)議的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來的，改進(jìn)主要體現(xiàn)在：1、引入了外部評(píng)級(jí)，將信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重與其外部評(píng)級(jí)相聯(lián)系；2、針對(duì)逾期貸款，增加了150%的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重（除非銀行已計(jì)提了一定比例的專項(xiàng)準(zhǔn)備）；3、擴(kuò)大了銀行可使用的抵押、擔(dān)保和信用衍生工具等信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋技術(shù)的范圍和合格擔(dān)保人的范圍；4、取消了舊協(xié)議中歧視性的區(qū)分經(jīng)合組織成員國與非成員國的規(guī)定。第82頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量（一）信用風(fēng)險(xiǎn)衡量的標(biāo)準(zhǔn)法第82頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量（二）信用風(fēng)險(xiǎn)衡量的內(nèi)部評(píng)級(jí)法（ＩＲＢ）信用風(fēng)險(xiǎn)衡量的內(nèi)部評(píng)級(jí)法的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重是一個(gè)連續(xù)函數(shù)的公式，其值從０％到６２５％；而標(biāo)準(zhǔn)法的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重就是５個(gè)不連續(xù)的值０％、２０％、50%、100%、150%內(nèi)部評(píng)級(jí)法的關(guān)鍵在于對(duì)違約及其風(fēng)險(xiǎn)因素的測(cè)算，具體的風(fēng)險(xiǎn)因素包括：預(yù)期違約損失率（PD）、違約損失率（LGD）、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露（EAD）和期限（M）。用上述因素構(gòu)建出風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重函數(shù)，進(jìn)而將風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)參數(shù)。第83頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量（二）信用風(fēng)險(xiǎn)衡量的內(nèi)部評(píng)級(jí)法（Ｉ巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量按照內(nèi)部評(píng)級(jí)法，可將風(fēng)險(xiǎn)暴露分為6類：1.公司風(fēng)險(xiǎn)暴露2.銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露3.主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)暴露4.零售風(fēng)險(xiǎn)暴露5.項(xiàng)目貸款風(fēng)險(xiǎn)暴露6.股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)暴露第84頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量按照內(nèi)部評(píng)級(jí)法，可將風(fēng)險(xiǎn)暴露分為6巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量?jī)?nèi)部評(píng)級(jí)法的基礎(chǔ)法與高級(jí)法的區(qū)別在于對(duì)數(shù)據(jù)的要求上：數(shù)據(jù)IRB基礎(chǔ)法IRB高級(jí)法預(yù)期違約損失概率（PD）銀行提供的估計(jì)值銀行提供的估計(jì)值違約損失率（LGD）委員會(huì)規(guī)定的監(jiān)管指標(biāo)銀行提供的估計(jì)值違約風(fēng)險(xiǎn)暴露（EAD）委員會(huì)規(guī)定的監(jiān)管指標(biāo)銀行提供的估計(jì)值期限（M）委員會(huì)規(guī)定的監(jiān)管指標(biāo)或由各國監(jiān)管當(dāng)局直接采用銀行提供的估計(jì)值（不包括某些風(fēng)險(xiǎn)暴露）銀行提供的估計(jì)值（不包括某些風(fēng)險(xiǎn)暴露）第85頁巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量?jī)?nèi)部評(píng)級(jí)法的基礎(chǔ)法與高級(jí)法的區(qū)別在信用風(fēng)險(xiǎn)I86信用風(fēng)險(xiǎn)I1主要內(nèi)容信用風(fēng)險(xiǎn)概述貸款種類、特點(diǎn)和貸款收益率的計(jì)算信用要素分析信用評(píng)分法信用評(píng)級(jí)及應(yīng)用CreditMetrics結(jié)構(gòu)化信用模型：默頓方法巴塞爾協(xié)議對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量中資銀行當(dāng)前的信用風(fēng)險(xiǎn)管理構(gòu)建中國銀行業(yè)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理制度第87頁主要內(nèi)容信用風(fēng)險(xiǎn)概述第2頁2022/12/3188一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念傳統(tǒng)觀點(diǎn)交易對(duì)象無力履約的風(fēng)險(xiǎn)，即債務(wù)人未能如期償還其債務(wù)造成的違約產(chǎn)生的損失，而給主體經(jīng)營者帶來的風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)主要來自于商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)，主要產(chǎn)生于信貸業(yè)務(wù)；2022/12/293一、信用風(fēng)險(xiǎn)的概念傳統(tǒng)觀點(diǎn)2022/12/3189廣義指客戶違約所引起的風(fēng)險(xiǎn)。

資產(chǎn)業(yè)務(wù)中借款人不按時(shí)還本付息引起的資產(chǎn)質(zhì)量惡化

負(fù)債業(yè)務(wù)中存款人大量提取形成擠兌，加劇支付困難

表外業(yè)務(wù)中的交易對(duì)手違約引起或有負(fù)債轉(zhuǎn)化為表內(nèi)負(fù)債狹義僅指信貸風(fēng)險(xiǎn)然而，隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)發(fā)行公司債券(企業(yè)債),因此影響發(fā)債人的信用事件發(fā)生如信用等級(jí)下降，盈利能力下降，造成債券跌價(jià)，給投資者帶來損失；因此信用風(fēng)險(xiǎn)的概念產(chǎn)生了變化。廣義和狹義的概念2022/12/294廣義指客戶違約所引起的風(fēng)險(xiǎn)。廣義和狹義2022/12/3190信用風(fēng)險(xiǎn)的概念現(xiàn)代觀點(diǎn)由于借款人或者市場(chǎng)交易對(duì)手違約而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。更一般地，由于借款人的信用評(píng)級(jí)的變化和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值變動(dòng)而引起損失的可能性。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)的大小取決于交易對(duì)手的財(cái)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)狀況。2022/12/295信用風(fēng)險(xiǎn)的概念現(xiàn)代觀點(diǎn)2022/12/3191信用風(fēng)險(xiǎn)的成因信用活動(dòng)中的不確定性

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的外在不確定性如經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的隨機(jī)性、如宏觀調(diào)控，利率變化，匯率變化等；外在不確定性對(duì)整個(gè)市場(chǎng)都會(huì)帶來影響，又稱為”系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”;內(nèi)在不確定性：行為人的主觀決策以及信息不對(duì)稱原因?qū)е碌模虼藥в忻黠@的個(gè)性特征，如企業(yè)的管理能力，產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)能力、生產(chǎn)規(guī)模等,信用品質(zhì)的變化直接影響其履約能力；內(nèi)在不確定性產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)又稱為“非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”;

典型例子：長虹公司和APEX的應(yīng)收帳款問題；2022/12/296信用風(fēng)險(xiǎn)的成因信用活動(dòng)中的不確定性貸款種類、特點(diǎn)和貸款收益率的計(jì)算第92頁貸款種類、特點(diǎn)和貸款收益率的計(jì)算第7頁貸款種類及特點(diǎn)按國際銀行業(yè)的傳統(tǒng)，貸款可分為以下四類：工商業(yè)貸款房地產(chǎn)貸款個(gè)人消費(fèi)信貸其他貸款貸款性質(zhì)的不同，授信時(shí)所采用的信用評(píng)分系統(tǒng)或相關(guān)權(quán)重不同。第93頁貸款種類及特點(diǎn)按國際銀行業(yè)的傳統(tǒng)，貸款可分為以下四類：第8頁工商業(yè)貸款一、工商業(yè)貸款工商業(yè)貸款是商業(yè)銀行貸款的主要形式和重要利潤來源。按貸款期限可以分為：1.短期貸款——用于工商業(yè)企業(yè)流動(dòng)資金需求和其他短期資金需求。2.中長期貸款——用于固定資產(chǎn)投資、開辦新的工廠等需求。值得一提的是，工商企業(yè)貸款中，大筆金額的貸款通常是辛迪加貸款。第94頁工商業(yè)貸款一、工商業(yè)貸款第9頁工商業(yè)貸款按有無抵押物，工商業(yè)貸款可以分為：抵押貸款和無抵押貸款按利率是否固定，工商業(yè)貸款可以分為：固定利率貸款和浮動(dòng)利率貸款第95頁工商業(yè)貸款按有無抵押物，工商業(yè)貸款可以分為：第10頁房地產(chǎn)貸款房地產(chǎn)貸款主要分為商業(yè)房地產(chǎn)貸款和居民住房按揭貸款。特點(diǎn)：1.與工商業(yè)貸款相比，房地產(chǎn)貸款期限通常較長，一般在10年至30年左右，貸款規(guī)模一般不如工商業(yè)貸款的規(guī)模大。2.房地產(chǎn)貸款，特別是住房按揭貸款在很大程度上受到政策的影響。第96頁房地產(chǎn)貸款房地產(chǎn)貸款主要分為商業(yè)房地產(chǎn)貸款和居民住房按揭貸款個(gè)人消費(fèi)信貸定義：狹義的個(gè)人消費(fèi)信貸是指除住房按揭貸款以外的其他消費(fèi)品貸款。廣義的個(gè)人消費(fèi)信貸在狹義個(gè)人消費(fèi)信貸的基礎(chǔ)上，還包括住房按揭貸款及其他與住房消費(fèi)有關(guān)的貸款，如住房裝修貸款。值得一提的是，美國采用的是狹義消費(fèi)信貸；而中國通常使用廣義概念。第97頁個(gè)人消費(fèi)信貸定義：第12頁個(gè)人消費(fèi)信貸狹義的個(gè)人消費(fèi)信貸包括信用卡貸款、汽車消費(fèi)貸款、助學(xué)貸款、個(gè)人旅游貸款等。按借款者可否再貸款期間內(nèi)按事先承諾的貸款額度無限次的借入資金，可分為：1.可循環(huán)貸款，如信用卡貸款。2.非循環(huán)貸款，如汽車消費(fèi)貸款第98頁個(gè)人消費(fèi)信貸狹義的個(gè)人消費(fèi)信貸包括信用卡貸款、汽車消費(fèi)貸款、其他貸款其他貸款包括農(nóng)業(yè)貸款、經(jīng)紀(jì)人保證金貸款、國際貸款等未包含在上述三種貸款中的所有貸款。第99頁其他貸款其他貸款包括農(nóng)業(yè)貸款、經(jīng)紀(jì)人保證金貸款、國際貸款等未貸款收益率的計(jì)算資產(chǎn)收益的計(jì)算的一般方法、實(shí)證研究中收益數(shù)據(jù)的處理方法、算術(shù)平均收益與幾何平均收益，偏誤問題。貸款收益率（一）合同承諾的貸款收益率（二）貸款預(yù)期收益率第100頁貸款收益率的計(jì)算資產(chǎn)收益的計(jì)算的一般方法、實(shí)證研究中收益數(shù)據(jù)貸款收益率的計(jì)算（一）合同承諾的貸款收益率的計(jì)算影響貸款收益率的主要因素有：（1）貸款基礎(chǔ)利率；（2）貸款信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償；（3）貸款相關(guān)費(fèi)用；（4）其他非價(jià)格條款（如補(bǔ)償性存款余額、準(zhǔn)備金要求）第101頁貸款收益率的計(jì)算（一）合同承諾的貸款收益率的計(jì)算第16頁補(bǔ)償性余額補(bǔ)償性余額是銀行發(fā)放商業(yè)貸款時(shí)的一種特殊的抵押形式，要求借款者在銀行的支票賬戶中保留一定數(shù)額的存款。如果企業(yè)要求1000萬美元的貸款，那么補(bǔ)償性余額可能至少為100萬美元，這100萬存放在貸款銀行的支票賬戶，如果借款者違約，這筆資金就歸銀行所有了。因此．補(bǔ)償性余額可以說是一種抵押，可以降低客戶違約的可能性，銀行也就憑此手段達(dá)到監(jiān)控客戶和減少風(fēng)險(xiǎn)的目的。補(bǔ)償性余額的存款利率要低于貸款利率，因而補(bǔ)償性余額要求作為金融機(jī)構(gòu)貸款的一項(xiàng)額外收益來源。補(bǔ)償性余額補(bǔ)償性余額是銀行發(fā)放商業(yè)貸款時(shí)的一種特殊的抵押形式貸款收益率的計(jì)算貸款基礎(chǔ)利率（BR）——反映了銀行做出一筆貸款時(shí)的加權(quán)資本成本或邊際籌資成本。信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償（m）——是銀行根據(jù)借款者的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況收取的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。用m表示每貸出一元所要求的信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。貸款相關(guān)費(fèi)用（f）——主要指貸款申請(qǐng)費(fèi)用，用f表示每貸出1元所要求的申請(qǐng)費(fèi)用。補(bǔ)償性余額（b）——借款者必須保留在銀行賬戶中的那部分資金，一般以活期的形式保留。用b表示每1元貸款中要求借款者在銀行賬戶中保留的金額。第103頁貸款收益率的計(jì)算貸款基礎(chǔ)利率（BR）——反映了銀行做出一筆貸貸款收益的計(jì)算準(zhǔn)備金要求——準(zhǔn)備金率用R表示。設(shè)k為貸款承諾收益率，則

第104頁貸款收益的計(jì)算準(zhǔn)備金要求——準(zhǔn)備金率用R表示。第19頁例題：貸款利率為：基礎(chǔ)利率=12%=L風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)=2%=mL+m=12%+2%=14%除收取利息之外，假設(shè)銀行還：1、收取f=0.125%的貸款發(fā)生費(fèi)用。2、要求b=10%的補(bǔ)償性余額，作為無利息的活期存款。3、保留R=10%的法定準(zhǔn)備金。（對(duì)補(bǔ)償性余額也要收取法定準(zhǔn)備金）例題：課堂練習(xí)：P323，T10.課堂練習(xí)：P323，T10.貸款收益率的計(jì)算隨著競(jìng)爭(zhēng)激烈，銀行要求的貸款申請(qǐng)費(fèi)用和補(bǔ)償性存款余額在不斷降低。如果貸款申請(qǐng)費(fèi)用和補(bǔ)償性存款余額均為零，則貸款收益率為：

k=BR+m當(dāng)貸款基礎(chǔ)利率確定時(shí)，影響貸款收益率的重要因素就是信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償m.第107頁貸款收益率的計(jì)算隨著競(jìng)爭(zhēng)激烈，銀行要求的貸款申請(qǐng)費(fèi)用和補(bǔ)償性貸款收益率的計(jì)算（二）貸款預(yù)期收益貸款的預(yù)期收益率是指考慮了借款者的違約概率時(shí)，預(yù)期的貸款能給銀行帶來的收益率。設(shè)貸款預(yù)期收益率為E（r），則：

E（r）=p（1+k）+（1-p)γ（1+k）-1

p—貸款償還概率；γ—違約時(shí)的貸款實(shí)際回收率；銀行的預(yù)期收益率由兩部分組成：一部分是借款者以p的概率按合同還本付息時(shí)的銀行收益p（1+k）；另一部分是借款者違約時(shí)，銀行以γ的回收率所得到的收益（1-p)γ（1+k）。第108頁貸款收益率的計(jì)算（二）貸款預(yù)期收益第23頁貸款收益率的計(jì)算若貸款實(shí)際回收率γ為零，則公式簡(jiǎn)化為：

E（r）=p（1+k）貸款中的“逆向選擇

”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”問題第109頁貸款收益率的計(jì)算若貸款實(shí)際回收率γ為零，則公式簡(jiǎn)化為：第24貸款收益率的計(jì)算第110頁當(dāng)k≤k*時(shí)，可通過k的提高來提高E（r），因?yàn)閗提高的正效應(yīng)大于p下降的負(fù)效應(yīng)；當(dāng)k﹥k*時(shí)，“逆向選擇”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”問題使得p下降的負(fù)效應(yīng)大于k提高的正效應(yīng)，導(dǎo)致E（r）隨著k的提高而下降。理論上，最佳的合同承諾貸款收益率為圖中的k*.貸款收益率的計(jì)算第25頁當(dāng)k≤k*時(shí)，可通過k的提高來提高E零售與批發(fā)信貸決策

零售貸款（Retail）在金融機(jī)構(gòu)總的投資組合中占較小份額，加上收集家庭借款者信息的成本較高，因而大部分的零售貸款決策都只是簡(jiǎn)單的給予或拒絕。得到貸款的人們一般支付相同的利息，這隱含著他們支付的違約風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)也是相同的

更可能用信貸數(shù)量而不是價(jià)格或利率對(duì)零售貸款者加以區(qū)別和限制。住宅抵押貸款也是一個(gè)很好的例子。銀行給予兩個(gè)客戶抵押貸款時(shí)，對(duì)他們的不同待遇體現(xiàn)在不同的貸款價(jià)格比率——貸款和房屋市價(jià)之比，而不是不同的貸款利率

中央銀行1998年頒布的《個(gè)人住房貸款管理辦法》中“借款人應(yīng)以不低于所購住房全部?jī)r(jià)款的20%作為購房的首期付款”的規(guī)定。即購房款是10萬元，個(gè)人首付2萬元零售與批發(fā)信貸決策零售貸款（Retail）在金融機(jī)構(gòu)總的投批發(fā)貸款零售貸款是通過信用限額（creditrationing）控制貸款風(fēng)險(xiǎn)，而不是一系列不同的貸款利率。金融機(jī)構(gòu)為控制批發(fā)貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)，一般是雙管齊下。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的客戶則在基礎(chǔ)利率之上還另外加上風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（m），來補(bǔ)償銀行因貸款給這些客戶而冒的更高的風(fēng)險(xiǎn)

很高的契約利率實(shí)質(zhì)上減少了金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期回報(bào)，因?yàn)楦呃蕦?dǎo)致貸款流向高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，從而加大了違約風(fēng)險(xiǎn)。

批發(fā)貸款零售貸款是通過信用限額（creditration信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量

一般有定性分析和定量模型分析，并且定量分析由簡(jiǎn)單到復(fù)雜。是否能準(zhǔn)確衡量違約可能性，在很大程度上取決于該金融機(jī)構(gòu)所掌握的借款人財(cái)務(wù)信息量的多少

對(duì)于零售貸款，該類信息的大部分需要從內(nèi)部或外部信用機(jī)構(gòu)收集。對(duì)于批發(fā)貸款，該類信息來源于公開可獲得的信息，如已公證的帳目表，股票和債券價(jià)格，分析家們的報(bào)告等等。

信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量一般有定性分析和定量模型分析，并且定量分析由違約風(fēng)險(xiǎn)模型（DefaultRiskModels）定性模型（QualitativeModels）

1943年，美國弗吉尼亞州開拓移民商業(yè)銀行(StateplauterBankofCommerce＆Trusts)的銀行家愛德華又5C模型。Character（品格）Capacity（能力）Capital（資本）Collateral(擔(dān)保品)Condition(環(huán)境狀況)。

違約風(fēng)險(xiǎn)模型（DefaultRiskModels）定借款人所特有的因素：

聲譽(yù)

借款人的聲譽(yù)包括該信貸申請(qǐng)人的借貸歷史

杠桿比率大量的債務(wù)，如債券和貸款提高了借款人的利息費(fèi)用以及其現(xiàn)金流量中用于償債的比例。相對(duì)較低的杠桿比率可能不會(huì)嚴(yán)重影響到償債的可能性

收入的不穩(wěn)定性收入的大幅度變動(dòng)會(huì)提高了借款人在任何資本結(jié)構(gòu)中無法按期償本付息的可能性

抵押品

借款人所特有的因素：特定市場(chǎng)因素：

商業(yè)周期

金融機(jī)構(gòu)在評(píng)估借款人違約可能性時(shí)，一個(gè)很重要的因素是必須考慮經(jīng)濟(jì)正處于商業(yè)周期的哪一階段

經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)，生產(chǎn)的耐用消費(fèi)品部門的公司，其業(yè)績(jī)一般會(huì)比生產(chǎn)煙草和食品的非耐用消費(fèi)品部門的公司差利率水平高利率預(yù)示著實(shí)行了緊縮的貸幣政策。不僅籌資成本增高、籌資來源減少，而且高利率一般與高信用風(fēng)險(xiǎn)成正相關(guān)。高水平的利率會(huì)刺激借款人從事過量的風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)，也只能鼓勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)較大的顧客前來借款

特定市場(chǎng)因素：商業(yè)周期金融機(jī)構(gòu)在評(píng)估借款人違約可能性時(shí)信用評(píng)分模型

信用評(píng)分模型通過運(yùn)用所觀察的有關(guān)借款人特征的資料來計(jì)算其違約可能性，或把借款人分成不同的違約風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。作用：

1.

在數(shù)量上確定哪些因素對(duì)于解釋違約風(fēng)險(xiǎn)是重要的

2.

評(píng)價(jià)這些因素的相對(duì)重要性；

3.

改進(jìn)違約風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)；

4.更好地辨別不良貸款申請(qǐng)人；

5.更好地來計(jì)算用為應(yīng)付將來貸款損失而需的準(zhǔn)備金。

信用評(píng)分模型信用評(píng)分模型通過運(yùn)用所觀察的有關(guān)借款人特征的資線性概率模型和Logit模型

當(dāng)需要確定個(gè)體在給定特征下作出這種而不是另一種選擇的概率有多大時(shí)，通常要基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用線性概率模型進(jìn)行擬合與預(yù)測(cè)線性概率模型將以往的數(shù)據(jù)，例如財(cái)務(wù)比率，放入模型中說明以前貸款償還的經(jīng)驗(yàn)。用來說明過去償付貸款表現(xiàn)的各因素的相對(duì)重要性，可以用來預(yù)測(cè)新貸款的償還概率P。線性概率模型和Logit模型當(dāng)需要確定個(gè)體在給定特征下作出將過去的貸款(i)分成兩個(gè)觀察組，即違約的(Zi=1)和沒有違約的(Zi=0)。然后，用線性回歸將這些觀察值與有j個(gè)數(shù)據(jù)的一組原因變量(Xij)相聯(lián)系，這些原因變量反映了第i個(gè)借款人的杠桿比率或收益之類的數(shù)量信息。第119頁將過去的貸款(i)分成兩個(gè)觀察組，即違約的(Zi=1)和沒有βj是我們所估計(jì)的第j個(gè)變量(杠桿比率)在解釋過去償還貸款上的重要性。如果我們將這些估計(jì)值βj與某一預(yù)期借款人的Xij相乘，就可以求出該借款人的Zi的期望值，這個(gè)值可解釋為該借款人的違約概率。E(Zi)=(1-pi)=預(yù)期違約的概率，pi為償還貸款的概率。βj是我們所估計(jì)的第j個(gè)變量(杠桿比率)在解釋過去償還貸款上例如，假設(shè)有兩個(gè)因素影響借款人過去的違約行為：杠桿比率（D/E）和銷售額資產(chǎn)比率（S/A）。基于以前的違約經(jīng)驗(yàn)，線性可能性模型可以估計(jì)成：

Zi=0.5（D/Ei）+0.1（S/Ai）假設(shè)一個(gè)預(yù)期借款者的D/E=03，S/A=2.0。預(yù)期違約可能性（Zi）估計(jì)為：Zi=0.5（0.3）+0.1（2.0）=0.35

例如，假設(shè)有兩個(gè)因素影響借款人過去的違約行為：杠桿比率（D/致命弱點(diǎn)：預(yù)測(cè)的違約可能性會(huì)落在0—1區(qū)間之外。Logit模型則把預(yù)期違約可能性限制在0和1之間，從而克服了線性可能性模型的弱點(diǎn)

F（Zi）=1/（1+e-Zi）

第122頁致命弱點(diǎn)：預(yù)測(cè)的違約可能性會(huì)落在0—1區(qū)間之外。第37頁課堂練習(xí)P324，T18課堂練習(xí)P324，T18Altman的Z值信用評(píng)分模型模型是一種線性判別模型，它是用主要的財(cái)務(wù)比率來建立模型，通過帶入某公司的財(cái)務(wù)比率的實(shí)際值，得出該公司的信用得分值Z值并據(jù)此可將潛在的借款者分類，幫助作出貸款決策。阿特曼建立了美國制造業(yè)上市公司的線性判別模型：Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋1.0X5

X1＝營運(yùn)資本/總資產(chǎn)比率X2＝留存收益/總資產(chǎn)比率X3＝息稅前利潤/總資產(chǎn)比率X4＝股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值/長期債務(wù)賬面價(jià)值比率X5＝銷售/總資產(chǎn)比率第124頁Altman的Z值信用評(píng)分模型模型是一種線性判別模型，它是用Z值越高，違約風(fēng)險(xiǎn)就越小；Z值越低，違約風(fēng)險(xiǎn)就越大。根據(jù)Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)很大，應(yīng)被置于高違約風(fēng)險(xiǎn)類別中。Altman的Z值信用評(píng)分模型在大型工商企業(yè)中的應(yīng)用。第125頁Z值越高，違約風(fēng)險(xiǎn)就越小；Z值越低，違約風(fēng)險(xiǎn)就越大。根據(jù)Al假?zèng)]一潛在的借款公司的金融比率值如下：X1=0.2X2=0X3=-0.20X4=0.10X5=2.0X2等于0和X3為負(fù)數(shù)表明該公司在近期的收入為負(fù)或發(fā)生了損失。同樣，X4也表明借款人的杠桿比率很高，X1=0.2和X5=2.0表明該公司的流動(dòng)性是適當(dāng)?shù)模⑶忆N售也較穩(wěn)定。

Z=1.2(0.2)+1.4(0)+3.3(-0.20)+0.6(0.10)+1.0(2.0)Z=0.24+0-0.66+0.06+2.0Z=1.64

根據(jù)Altman的信用評(píng)分模型，任何Z的分值低于1.81的公司將被置于高違約風(fēng)險(xiǎn)區(qū)假?zèng)]一潛在的借款公司的金融比率值如下：阿特曼的Z值模型的局限性：①假定了違約概率和其解釋變量之間是線性關(guān)系，但是它們的關(guān)系可能是高度非線性的。②簡(jiǎn)單把借款者劃分為極端的兩種：履約和違約。而現(xiàn)實(shí)中的情況更為復(fù)雜，從利息拒付、遲付到本利的拒付、遲付，有多種情況，但模型中沒有具體體現(xiàn)這一點(diǎn)。③就線性模型而言，其解釋變量的選取和權(quán)重的確定也不是像模型中那樣一成不變的。④無法將有些重要的非量化指標(biāo)納入模型，另外，數(shù)據(jù)的匱乏也限制了模型的運(yùn)用。第127頁阿特曼的Z值模型的局限性：第42頁課后練習(xí)P324，T20課后練習(xí)P324，T20二、現(xiàn)代度量方法信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型

CreditMetrics模型CreditRisk+模型期權(quán)模型（KMV模型）失敗率經(jīng)濟(jì)資本（RAROC）二、現(xiàn)代度量方法信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型CreditMetr信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型第130頁信用風(fēng)險(xiǎn)期限結(jié)構(gòu)模型第45頁第131頁第46頁練習(xí)題假設(shè)某債券為一年期零息債券，面值為100元。假設(shè)該類債券的違約回收率的期望值為80%，市場(chǎng)上的無風(fēng)險(xiǎn)收益率2%。請(qǐng)分別計(jì)算當(dāng)該債券的市場(chǎng)價(jià)格為90元、95元和97元時(shí)其可能的違約概率。練習(xí)題假設(shè)某債券為一年期零息債券，面值為100元。假設(shè)該類債RAROC模型

RAROC（risk-adjustedreturnoncapital）模型由銀行家信托公司首創(chuàng)

模型的核心思想是它不是衡量一筆貸款的實(shí)際或者承諾的每年的ROA，即凈利息收入和費(fèi)用除以貸款總額，而是貸款管理者使預(yù)期利息收入和費(fèi)用收入同貸款的風(fēng)險(xiǎn)保持平衡。因此，不是用貸出的資產(chǎn)除以貸款收入，而是用資產(chǎn)（貸款）風(fēng)險(xiǎn)的某種測(cè)量去除貸款收入：

一筆貸款只有它的RAROC相對(duì)于銀行資本的基準(zhǔn)成本足夠高時(shí)才能被批準(zhǔn)，RAROC>基準(zhǔn)收益率。RAROC模型RAROC（risk-adjustedr當(dāng)一筆已放貸款的RAROC跌到低于銀行的基準(zhǔn)RAROC時(shí)，貸款管理者必須試圖調(diào)整貸款的條款使貸款再次變成“有利可圖的”

估計(jì)RAROC的一個(gè)問題是貸款風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量

同樣的概念可以應(yīng)用到這里，只是受利率影響改為受信用質(zhì)量（信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)）影響

當(dāng)一筆已放貸款的RAROC跌到低于銀行的基準(zhǔn)RAROC時(shí)，貸用公司債券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)去估計(jì)這個(gè)溢價(jià)。標(biāo)準(zhǔn)普爾（S&P）對(duì)借款人評(píng)定了信用等級(jí)（AAA，AA，A等等）。因此，我們可以分析在各個(gè)特定等級(jí)內(nèi)的債券在過去一年的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化。在RAROC等式中的△R等于

△（Ri-RG）是i信用等級(jí)公司債券的收益率（Ri）和與其持續(xù)期相匹配的國庫券的收益率（RG）的差額在過去一年的變化

用公司債券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)去估計(jì)這個(gè)溢價(jià)。標(biāo)準(zhǔn)普爾（S&P）對(duì)借款假設(shè)現(xiàn)在AAA級(jí)債券的平均利率水平（R）為10%，估計(jì)的貸款（或資本）風(fēng)險(xiǎn)是：△L=-DL（△R/1+R）=-（2.7）×（$1,000,000）×（0.011/1.1）=-$27,000因此，當(dāng)貸款的面值是一百萬美元時(shí)，由于信用質(zhì)量的下降而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)量或者說貸款市場(chǎng)價(jià)值的變化是2.7萬美元。假設(shè)現(xiàn)在AAA級(jí)債券的平均利率水平（R）為10%，估計(jì)的貸款為了決定這筆貸款是否值得做，要對(duì)估計(jì)的貸款風(fēng)險(xiǎn)和貸款的收入（即該金融機(jī)構(gòu)的資金成本加上貸款費(fèi)用上的差額）進(jìn)行比較。假設(shè)估計(jì)的（一年的）差額加上費(fèi)用如下：差額=0.2%×$1,000,000=$2,000費(fèi)用=0.1%×$1,000,000=$1,000$3,000這個(gè)貸款的RAROC是：RAROC=貸款一年的收入/貸款風(fēng)險(xiǎn)（或者資本風(fēng)險(xiǎn)）=$3,000/$27,000=11.1%為了決定這筆貸款是否值得做，要對(duì)估計(jì)的貸款風(fēng)險(xiǎn)和貸款的收入（這個(gè)計(jì)算可以用于向前看(forwardlooking)，將下一年的貸款的預(yù)期收入和△L比較；也可以用于向后看(backwardlooking)將過去一年所產(chǎn)生的收入和△L比較。如果11.1%高于銀行內(nèi)部的基準(zhǔn)RAROC（基于銀行本身的資金成本），這項(xiàng)貸款會(huì)被通過。如果它較低，這筆貸款會(huì)立即被拒絕或者借款人會(huì)被要求較高的費(fèi)用以及（或者）更高的利率差額，將RAROC提高到可接受的水平

這個(gè)計(jì)算可以用于向前看(forwardlooking)，將課后練習(xí)P325.T32課后練習(xí)P325.T32信用度量方法（CreditMetrics）與貸款組合風(fēng)險(xiǎn)度量第140頁第55頁信用風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)方法：信用評(píng)分、信用評(píng)級(jí)從信用評(píng)級(jí)到轉(zhuǎn)移矩陣從信用轉(zhuǎn)移矩陣到CreditMetrics信用風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)方法：信用評(píng)分、信用評(píng)級(jí)信用度量方法（CreditMetrics）是J.P.摩根銀行開發(fā)的用于計(jì)量貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)的新型內(nèi)控模型。該模型的優(yōu)點(diǎn)在于它考慮到了信用質(zhì)量變動(dòng)的相關(guān)性，使貸款組合的集中度和分散度定量化。這一模型的基本目標(biāo)是對(duì)貸款的集中度風(fēng)險(xiǎn)——貸款組合中某項(xiàng)貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露上升給貸款組合增加的風(fēng)險(xiǎn)——進(jìn)行定量描述。第142頁信用度量方法（CreditMetrics）是J.P.摩根銀行傳統(tǒng)的信用計(jì)量方法只假設(shè)借款人違約或不違約對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響，而在不違約的情況下，也是假設(shè)借款人有規(guī)律地還款的。信用度量法主要考慮在整個(gè)還款期間，資產(chǎn)和資產(chǎn)組合由于“信用事件”的發(fā)生而對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響。信用事件不僅指違約的發(fā)生，還包括信用等級(jí)的變化。由于不同信用等級(jí)的資產(chǎn)有不同的資產(chǎn)收益率，因此對(duì)降級(jí)的貸款，市場(chǎng)價(jià)格必然下降（要求更高資產(chǎn)回報(bào)率）。信用度量法是以貸款的市場(chǎng)價(jià)值變化為基礎(chǔ)計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型（VAR）。同時(shí)，信用度量法也是一種盯住市場(chǎng)模型（MTM），MTM模型考慮信用等級(jí)的變化引起的資產(chǎn)價(jià)格變化，在計(jì)算貸款價(jià)值損失的同時(shí)考慮違約的情況。第143頁傳統(tǒng)的信用計(jì)量方法只假設(shè)借款人違約或不違約對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響，貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VAR（ValueAtRisk）

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型是在給定的置信區(qū)間（比如95%，99%）下衡量給定的資產(chǎn)或負(fù)債在一段給定的時(shí)間內(nèi)可能發(fā)生的最大的價(jià)值損失。這一模型適用于如股票這類可交易的資產(chǎn)，通常，它還假定其資產(chǎn)價(jià)格服從正態(tài)分布。對(duì)于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理者，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值使他能夠預(yù)計(jì)在某一置信水平下，下一個(gè)交易日的價(jià)值損失規(guī)模。在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)，我們需要下列數(shù)據(jù)資料：1.借款人信用評(píng)級(jí)的歷史資料，以定量方式表示的違約的可能性。2.下一年借款人的信用等級(jí)變化的概率（信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣）。。第144頁貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VAR（ValueAtRisk）

風(fēng)險(xiǎn)3.違約貸款的回收率。4.債券（或貸款）市場(chǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)升水率和收益率運(yùn)用的限制條件：1、運(yùn)用信用度量法其實(shí)是需要較大的財(cái)力支持的2、需要考慮貸款收益率的不對(duì)稱性。所以，在分析時(shí)要區(qū)分下列兩種情況：（1）假定貸款收益率為正態(tài)分布。（2）貸款收益率為實(shí)際分布。多數(shù)貸款是非交易性的，那么金融機(jī)構(gòu)是如何使用歷史數(shù)據(jù)來量化貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)的呢？第145頁3.違約貸款的回收率。第60頁2、CreditMetrics模型方法的步驟：計(jì)算和（1）獲取債務(wù)人信用等級(jí)和信用等級(jí)轉(zhuǎn)化概率的預(yù)測(cè)信息（這些信息可以從大的信用評(píng)級(jí)公司如標(biāo)準(zhǔn)普爾、穆迪、KMV公司、ZETA公司等獲取，也可以自己預(yù)測(cè)。）2、CreditMetrics模型方法的步驟：計(jì)算（2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的債務(wù)價(jià)值進(jìn)行估計(jì)（期望值和標(biāo)準(zhǔn)差）（2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的債務(wù)價(jià)值進(jìn)行估計(jì)（期望值和標(biāo)準(zhǔn)差）每種情況出現(xiàn)的概率每種情況出現(xiàn)的概率貸款收益率的計(jì)算課件600萬元600萬元600萬元600萬元10600萬元600萬元600萬元600萬元600萬元10600萬元PAPAAPAAA……PCCCPAPAAPAAA……PCCCPA=PAA=PAAA=……PD=PA=PAA=PAAA=……PD=貸款收益率的計(jì)算課件練習(xí)題現(xiàn)在假設(shè)有一個(gè)信用等級(jí)為BB級(jí)，賬面價(jià)值為100萬元，合同利率為7%，5年期的固定收益貸款，它的市場(chǎng)價(jià)值為108.55萬元。現(xiàn)在假設(shè)我們需要計(jì)算下一年該貸款的信用質(zhì)量從BB級(jí)轉(zhuǎn)變?yōu)榉荁B級(jí)的的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。已知該筆貸款信用等級(jí)的概率分布及對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)值如下表。第154頁練習(xí)題現(xiàn)在假設(shè)有一個(gè)信用等級(jí)為BB級(jí)，賬面價(jià)值為100萬元，表

單筆貸款的信用事件發(fā)生概率及對(duì)應(yīng)的新貸款價(jià)值第155頁信用等級(jí)概率（Pi）新貸款價(jià)值（萬元）(Vi)AAA0.0001114.82AA0.0031114.60A0.0145114.03BBB0.0605113.27BB0.8548108.55B0.056098.43CCC0.009086.82違約0.002054.12表單筆貸款的信用事件發(fā)生概率及對(duì)應(yīng)的新貸款價(jià)值第70頁信用答案計(jì)算結(jié)果第156頁信用等級(jí)概率概率加權(quán)值新貸款價(jià)值-均值價(jià)值偏離均值的平方概率加權(quán)差異的平方AAA0.00010.011456.756745.65360.0046AA0.00310.35536.536742.72910.1325A0.01451.65345.966735.60210.5162BBB0.06056.85285.206727.11021.6402BB0.854892.78850.48670.23690.2025B0.05605.5121-9.633392.79955.1968CCC0.00900.7814-21.2433451.27584.0615違約0.00200.1082-53.94332,909.87445.8197=108.06=17.5740=4.19假設(shè)貸款價(jià)值正態(tài)分布：5%的VAR:1.65=6.911%的VAR:2.33=9.76貸款價(jià)值為實(shí)際分布：(*)