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第7章信用风险管理1第八章信用风险管理本章内容安排:第一节信用风险概述第二节信用风险度量方法第三节信用风险管理方法第一节信用风险概述2第一节信用风险概述本节内容安排:一、信用风险的概念二、信用风险的特征三、信用风险管理的特点四、现代信用风险的成因第一节信用风险概述3一、信用风险的概念1、传统的观点认为,信用风险是指债务人未能如期偿还其债务造成违约而给经济主体经营带来的风险。随着现代风险环境的变化和风险管理技术的发展,传统的定义已经不能反映现代信用风险及其管理的本质。2、现代意义上的信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性;更为一般地讲,信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。第一节信用风险概述4二、信用风险的特征与市场风险相比,信用风险具有以下特点:1、风险概率分布的可偏性2、悖论(creditparadox)现象3、信用风险数据的获取困难第一节信用风险概述5二、信用风险的特征1、风险概率分布的可偏性企业违约的小概率事件以及贷款收益和损失的不对称,造成了信用风险概率分布的偏离。市场价格的波动是以其期望为中心的,主要集中于相近的两侧,通常市场风险的收益分布相对来说是对称的,大致可以用正态分布曲线来描述。相比之下,信用风险的分布不是对称的,而是有偏的,收益分布曲线的一端向左下倾斜,并在左侧出现肥尾现象。这种特点是由于贷款信用违约风险造成的,即银行在贷款合约期限有较大的可能性收回贷款并获得事先约定的利润,但贷款一旦违约,则会使银行面临相对较大规模的损失,这种损失要比利息收益大很多。换句话说,贷款的收益是固定和有上限的,它的损失则是变化的和没有下限的。另一方面,银行不能从企业经营业绩中获得对等的收益,贷款的预期收益不会随企业经营业绩的改善而增加,相反随着企业经营业绩的恶化,贷款的预期损失却会增加。第一节信用风险概述6二、信用风险的特征2、悖论(creditparadox)现象与市场风险相比,信用风险管理存在着信用悖论现象。理论上讲,当银行管理存在信用风险时应将投资分散化,多样化,防止信用风险集中。然而在实践中由于客户信用关系,区域行业信息优势以及银行贷款业务的规模效应,使得银行信用风险很难分散化。第一节信用风险概述7二、信用风险的特征3、信用风险数据的获取困难由于信用资产的流动性较差,贷款等信用交易存在明显的信息不对称性以及贷款持有期长、违约事件频率少等原因,信用风险不像市场风险那样具有数据的可得性,这也导致了信用风险定价模型有效性检验的困难。正是由于信用风险具有这些特点,因而信用风险的衡量比市场风险的衡量困难得多,也成为造成信用风险的定价研究滞后于市场风险量化研究原因。第一节信用风险概述8三、信用风险管理的特点20世纪90年代末到21世纪初,我国开始进入了信用风险全面爆发时期。不仅国有商业银行的不良资产处置举步维艰,日常生活中也出现了诸多信用风险问题;甚至因为一些信用风险的巨大影响,导致整个地区背上了无信的黑锅,使得当地的经济出现明显的负增长。我国信用风险的管理的几个特点:1、信用问题引起各个部门的高度重视,从中央领导三番五次地强调信用的重要性,到人大、政协的多次提案,到地方政府的高度重视,都表明我国已经认识到这个问题的重要性了。第一节信用风险概述9三、信用风险管理的特点我国信用风险的管理的几个特点:2、有关地方政府开始着手建设本地区的信用体系,尤其是建设当地的信用网。无论这些信用体系的建设是多么的初步,这毕竟是中国政府走出的关键性的第一步。我们还注意到,着手建设本地信用体系的地方政府通常分为两个类型:一是曾经尝到信用风险苦头的地方,比如温州、汕头,他们有着重新树立形象的强烈冲动,因此在本地信用网、相关信用体系建设、甚至在舆论造势方面不遗余力。二是意识比较先进,总能开全国风气之先的地方,比如北京、上海和广州等。第一节信用风险概述10三、信用风险管理的特点我国信用风险的管理的几个特点:3、参照国外的相关信用立法,以美国为例,多达10几部,但是我国迄今关于信用方面没有一部专门法,即使散见于其他相关法中的条款也有比较零散、逻辑不连贯、规定不细致等问题。鉴于此,中国的立法部门开始摸索中国信用立法的道路,信用立法有望提到中国的立法日程中来,这可能是这个时期中国信用问题管理的最大进步。4、著名学者积极探索我国信用问题管理的途径,全面管理中国信用问题的整体方案开始逐渐浮出水面。第一节信用风险概述11四、现代信用风险的成因现代信用风险的成因主要包括:1、信用风险的成因是信用活动中的不确定性。2、不确定性包括“外在不确定性”和“内在不确定性”两种。3、信用风险也是金融市场的一种内在的推动和制约力量。第二节信用风险度量方法12第二节信用风险度量方法本节内容安排:一、传统的信用风险度量方法(一)专家系统(二)信用评级方法(三)信用评分方法二、现代信用风险度量模型(一)信用监控模型(creditmonitormodel,KMV)(二)CreditMetrics模型(三)宏观模拟方法(麦肯锡模型)(四)保险方法(五)基于神经网络的模型(六)现代风险度量模型方法的比较第二节信用风险度量方法13一、传统的信用风险度量方法传统的信用风险度量方法主要包括以下三种方法:(一)专家系统(二)信用评级方法(三)信用评分方法第二节信用风险度量方法14一、传统的信用风险度量方法(一)专家系统专家系统是一种最古老的信用风险分析方法,其最大的特征是银行信贷的决策权是由该机构经过长期训练、具有丰富经验的信贷人员所掌握并由他们作出是否贷款的决定。1、专家系统主要内容在该系统下,尽管各商业银行对贷款申请人进行信用分析所涉及的内容不尽相同,但大多集中在借款人的“5C”,即:(1)品德与声望(Character):对企业声誉的一种度量,考察其偿债意愿和偿债历史。基于经验可知,一家企业的年龄是其偿债声誉的良好替代指标。第二节信用风险度量方法15一、传统的信用风险度量方法(一)专家系统1、专家系统主要内容(2)资格与能力(Capacity):即还款能力,反映借款者收益的易变性。如果按照债务合约还款以现金流不变的方式进行下去,而收益是不稳定的,那么就可能会有一些时期企业还款能力受到限制。(3)资金实力(CapitalorCash):所有者的股权投入及其对债务的比率(杠杠性),这些被视为预期破产的可能性的良好指标,高杠杠性意味着比低杠杠更高的破产概率。第二节信用风险度量方法16一、传统的信用风险度量方法(一)专家系统1、专家系统主要内容(4)担保(Collateral):如果发生违约,银行对于借款人抵押的物品拥有要求权。这一要求权的优先性越好,则相关抵押品的市场价值就越高,贷款的风险损失就越低。(5)经营条件或商业周期(Condition):企业所处的商业周期,是决定信用风险损失的一项重要因素,特别是对于那些受周期决定和影响的产业而言。第二节信用风险度量方法17一、传统的信用风险度量方法(一)专家系统1、专家系统主要内容也有些银行将信用分析的内容归纳为“5W”或“5P”。“5W”是指借款人(who)、借款用途(why)、还款期限(when)、担保物(what)、如何还款(how);“5P”是指个人因素(personal)、目的因素(purpose)、偿还因素(payment)、保障因素(protection)、前景因素(perspective)。第二节信用风险度量方法18一、传统的信用风险度量方法(一)专家系统2、专家制度存在的缺陷和不足主要表现在:(1)需要相当数量的专门信用分析人员(2)实施的效果很不稳定。(3)与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联,大大降低了银行应对市场变化的能力。(4)加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题,使银行面临着更大的风险。(5)对借款人进行信用分析时,难以确定共同遵循的标准,造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。第二节信用风险度量方法19一、传统的信用风险度量方法(二)信用评级方法信用评级法又叫OCC法,是因为这一方法是由美国货币监理署(OCC)最早开发出来的。它是根据企业相关指标的好坏将企业贷款信用分为若干等级。目前信用评级法一般将企业贷款信用分为1~9或1~10个级别。该方法的主要缺陷是:基本局限于定性分析,虽然也运用了许多财务分析指标,但指标的风险权重等没有明确,没有建立多变量指标的不同权重评价体系。第二节信用风险度量方法20一、传统的信用风险度量方法(三)信用评分方法信用评分方法主要包括两种模型1、Z评分模型2、ZETA评分模型第二节信用风险度量方法21一、传统的信用风险度量方法(三)信用评分方法1、Z评分模型Z评分模型的主要内容:美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分模型是根据数理统计中的辨别分析技术,对银行过去的贷款案例进行统计分析,选择一部分最能够反映借款人的财务状况,对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率,设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型(也称之为判断函数),对贷款申请人进行信用风险及资信评估。第二节信用风险度量方法22一、传统的信用风险度量方法(三)信用评分方法1、Z评分模型Z评分模型的主要内容:阿尔特曼确立的分辨函数为:Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5或Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5其中,X1:流动资本/总资产(WC/TA);X2:留存收益/总资产(RE/TA);X3:息前、税前收益/总资产(EBIT/TA);X4:股权市值/总负债帐面值(MVE/TL);X5:销售收入/总资产(S/TA)。这两个公式是相等的,只不过权重的表达形式不同,前者用的是小数,后者用的是百分比,第五个比率是用倍数来表示的,其相关系数不变。第二节信用风险度量方法23一、传统的信用风险度量方法(三)信用评分方法1、Z评分模型Z评分模型的主要内容:阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值:Z0=2.675。如果Z2.675,借款人被划入违约组;如果Z≥2.675,则借款人被划为非违约组。当1.81Z2.99时,判断失误较大,称该重叠区域为“未知区”(ZoneofIgnorance)或称“灰色区域”(grayarea)。第二节信用风险度量方法24一、传统的信用风险度量方法(三)信用评分方法2、ZETA评分模型的主要内容:ZETA信用风险模型(ZETACreditRiskModel)是继Z模型后的第二代信用评分模型,变量由原始模型的五个增加到了7个,适应范围更宽,对不良借款人的辨认精度也大大提高。模型中的7个变量是:资产收益率、收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标。第二节信用风险度量方法25一、传统的信用风险度量方法(三)信用评分方法3、Z评分模型和ZETA评分模型存在的主要问题(1)两个模型都依赖于财务报表的帐面数据,而忽视日益重要的各项资本市场指标,这就必然削弱预测结果的可靠性和及时性;(2)由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识,理论基础比较薄弱,从而难以令人信服;(3)两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系,而现实的经济现象是非线性的,因而也削弱了预测结果的准确程度,使得违约模型不能精确地描述经济现实;(4)两个模型都无法计量企业的表外信用风险,另外对某些特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也不适用,因而它们的使用范围受到较大限制。第二节信用风险度量方法26二、现代信用风险度量模型二、现代信用风险度量模型(一)信用监控模型(KMV)(二)信用风险的矩阵模型(三)宏观模拟方法(麦肯锡模型)(四)保险方法(五)基于神经网络的模型(六)现代风险度量模型方法的比较第
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