财务金融公司信用风险管理实务

財務金融公司信用風險管理實務2010年05月12日2中租迪和簡介I成立時間：1977年10月業務內容：租賃、分期、應收帳款受讓財務資料(2009/12/31)資本額：約80億淨值：約121億稅後淨利：約12.5億員工人數：699人(2010/02/28)學歷人數碩士199大專/大學475其他25總計6993服務據點：國外：FOC(2007/7月上市)美國(1983成立)、泰國(2005/8/25上市)越南(2007/1/9開幕)、中國(上海、寧波、蘇州、天津、北京、青島、深圳、廈門、重慶。)*中國首家外資獨資租賃公司台灣：中租迪和簡介II●高雄分公司台南分公司彰化分公司台中分公司內湖總公司新莊分公司桃園分公司新竹分公司嘉義辦事處4租賃分期契約金額單位：仟元件數契約金額件數契約金額件數契約金額15,85822,055,073162,11297,111,953177,970119,167,026資料來源：台北市租賃商業同業公會年底資料租賃分期合計2009租賃概況51979/10中國信託（外調中國租賃）辦事員1981/09中國租賃高雄分公司襄理1986/01中國租賃高雄分公司經理1990/04泰國盤銀中信租賃總經理1992/05中國租賃副處長1993/01中國租賃處長1995/07中國租賃協理1997~1998MIT（麻省理工學院）SloanFellows1999/07中租迪和副總經理2001/09~2008/12中租迪和執行副總經理2009/01~2009/12仲通總經理2010/01~迄今立新資產管理股份有限公司總經理學歷：成功大學統計學士、MITSloanM.S（管理碩士）現職：立新資產管理股份有限公司總經理經歷：個人簡歷6AsymmetricInformationRothchaild&Stiglitz(1976)1.PoolingEquilibrium不存在2.SeparateEquilibrium可能存在3.如果低風險的人比例高到某一程度marketfailure.信用評分達68(含)-87分(含)擔保加分項達25分(含)以上擔保加分項24分(含)以下通過信用風險模型車輛為A或B等級未通過信用風險模型車輛為A等級車輛為C等級車輛為D等級車輛為B等級貸放成數最高八成無風險加碼貸放成數最高八成另風險加碼0.25%貸放成數最高八成另風險加碼0.5%貸放成數最高八成另風險加碼0.5%以上不予承作車輛為C或D等級依審查管理辦法批核貸放成數最高八五成車輛批核流程圖8大綱壹、傳統信用風險工具貳、常見信用風險模型陸、經驗交流與問題討論參、信用風險模型的選擇與應用肆、內部評等法及模型範例伍、信用風險管理9風險胃納度Riskappetite風險胃納度對銀行放款而言：為「正」客戶信用正常、無違約，銀行賺取利息。為「負」客戶違約，銀行損失本金。通常利潤隱含風險，客戶違約時，損失本金大於所賺利息很多，故銀行必須審慎評估客戶之違約機率，及客戶違約損失時，銀行對EL、UL、LiquidityRisk、CorrelationRisk的承受能力。r~r~：：：無風險利率：初始財富：期末不確定的財富arfrfrrafrrafra~0~)~()1(0~)~1()1)(0(~投資風險性資產之隨機收益投資風險性資產之部位(ex.放款)10風險管理(RiskManagement)瞭解、辨識、衡量及控制風險的過程。(永遠是進行式而非完成式)觀自在MichaelPorter五力分析策略定位RiskAppetite..1.瞭解市場風險信用風險作業風險利率風險法律風險流動性風險..2.辨識KMVCreditMetricCreditPortfolioViewCreditRisk+ReducedForm..3.衡量RAROCRAPMPrice..4.管理11大綱壹、傳統信用風險工具貳、常見信用風險模型參、信用風險模型的選擇與應用肆、內部評等法及模型範例伍、信用風險管理陸、經驗交流與問題討論12壹、傳統信用風險工具一、專家系統(ExpertSystem)二、信用評等系統(CreditRatingSystem)&信用評分系統(CreditScoringSystem)三、數量分析法13一、專家系統ExpertSystem定義：授信的決策是由授信專家依據據個人主觀的判斷，調整幾項關鍵因素的權重(例如授信5C、5P)。5C：品德(character)、能力(capacity)、資本(Capital)、條件(condition)、擔保品(collateral)。5P：貸款人或企業之狀況(People)、資金用途(Purpose)、還款來源(Payment)、債權確保(Protection)、借款戶展望(Perspective)。主要問題：影響因素的一致性：不同債務人所選擇的影響因素是否一致？或因人而異？各項因素的權重該如何決定？缺點：過於主觀、成本高、決定於人力素質。14二、信用評等系統&信用評分系統CreditRating&CreditScoringSystem1.信用評等：將貸款投資組合分成幾個等級，各等級代表風險程度之高低。找出信用風險分析意義最大的若干風險因子，分別對這些因子進行綜合分析，最後給予一個較全面的信用等級(例如Moody’s、S&P)。2.信用評分各個風險因子給予不同的分數，依據最後信用總分，給予不同信用額度(例如：FairIsaac、信用卡、房貸、消費貸款)。15信用評分模型1.量化建立解釋違約風險的重要因素。2.衡量這些因素之相對價值及重要性。3.增加定價違約風險的能力。4.更能夠篩選掉不好的貸款申請人。5.較能計算出為未來預期貸款損失所必須提列之準備金額度。【摘錄：Saunders&Cornett,FinancialInstitutionsManagement,McGraw-Hill】16三、數量分析法目前所通用之多變量數量方法，共計五大研究方法：1.區別分析(Discriminatanalysis)。2.線性機率模型，即迴歸分析(Regression)。3.Probit模型。4.Logit模型。5.類神經網路模型(NeuralNetwork)。17大綱壹、傳統信用風險工具貳、常見信用風險模型陸、經驗交流與問題討論參、信用風險模型的選擇與應用肆、內部評等法及模型範例伍、信用風險管理18貳、常見信用風險模型一、Z-Score二、KMV法(CreditMonitorModel)三、信用計量模型(CreditMetrics)四、信用投資組合觀法(CredeitPortfolioView)五、信用風險加成法(CreditRisk+)191.紐約大學教授EdwardAltman(1968)提出2.模型定義：藉由企業主要財務指標的分析與模擬，預測企業破產的可能性，從而預測企業的信用風險。3.模型方法：透過區別分析(LinearDiscriminateAnalysis)的建構將樣本予以區隔成兩群體(正常、違約)，使不同類別間的變異數最大，而同類內的變異數最小4.模型分類：Z1：適用上市公司Z2：適用非上市公司Z3：適用非製造業一、Z-Score模型20Z1=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5Z2=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5X1=營運資金/公司資產X2=保留盈餘/總資產X3=稅前息前淨利/總資產X4=權益市值/負債帳面價值X5=營業額/總資產當Z1值1.8(臨介值)時，可能發生違約當Z2值1.23(臨介值)時，可能發生違約一、Z-Score模型21一、Zeta模型1.EdwardAltman於1977提出，為判別財務危機的新模型。2.模型變數：稅前息前收益/總資產盈餘成長率利息保障倍數保留盈餘/總資產流動比率股本市價/淨值總資產(取自然對數)3.Zeta模型區別正確率比ZScore模型來得高。22KMV是以其三位創辦者(Kealhofer、McQuown及Vasicek)名字開頭字母所命名之公司，於2002年受到Moody’s購併，改稱為Moody’sKMV公司。KMV所提出的模型是以BlackandScholes(1973)所提出選擇權評價理論，應用Merton(1974)提出公司債違約機率的概念，發展出預測公司發生財務危機的機率。二、KMV背景與應用23根據選擇權定價模型，公司舉債經營時，對於股東而言，如同向公司的債權人買進『買權』，買權之標的物價格相當於公司資產價值，履約價格為公司負債，若：註:股東有償還負債的權利，但非義務公司資產市值負債價值履行買權，償還負債公司資產市值負債價值無力償還負債，公司違約、破產二、KMV模型---概念24一般假設：資產價值呈對數常態分配資產價值時間0倒帳點資產價值的可能路徑DDEDF資產價值的機率分配T二、資產分配及違約圖25規劃求解違約距離(DD)預期違約機率(EDF))()(21dNDedNVVrTAETrDEE、、、、VAAEEVdNV)(1給定變數：聯立求解：A、AVTTrDVdAAA)2/()/ln(21TddA12)(2dN)(12dN長期負債流動負債＋21D)(1機率存活繼續經營)(DD)(EDF變數定義：股價EV：股價報酬率標準差E)(r一年期定存利率：無風險利率一年：T資產價值：AV資產報酬率標準差：ATTrDVpdNAVAr2ln22)1,0(~N二、KMV流程26信用風險模型彙整表模型信用計量模型CreditMetricsKMV模型信用風險加成法CreditRisk+投資組合觀法CreditPortfolioView代表廠商J.P.MorganKMVCreditSuisseFinancialProductsMckinsey特色以信用評等為分析基礎，利用實證方法推估評等移轉機率及違約機率。引用選擇權概念，以股價導出公司價值進而推估預期違約機率(EDF)運用統計分配配置違約情形，並假設債券放款等產品之違約情形符合波式分配(PoissonDis.)以統計迴歸方法找出公司破產與總體經濟變數的關係。相關經濟變數包括利率水準、經濟成長率、政府支出及匯率等。風險定義市場價值變動違約損失違約損失市場價值變動信用事件評等降等/違約連續違約機率違約評等降等/違約驅動風險資產價值資產價值預期違約機率總體經濟因素27大綱壹、傳統信用風險工具貳、常見信用風險模型陸、經驗交流與問題討論參、信用風險模型的選擇與應用肆、內部評等法及模型範例伍、信用風險管理28參、信用風險模型的選擇與應用一、建構模型主要困難二、信用風險模型之限制三、評估適切『好』的模型定義四、模型風險管理291.資料取得不易，資料庫建置困難。2.風險管理人才與經驗不足。3.開發自有模型負擔重(成本效益考量)。4.內部資訊系統整合不易。一、建構模型主要困難301.Z-Score未考量非財務變數，僅使用五項財務變數建模，稍微薄弱。僅適用於線性資料模型，若非線性資料建模，預測效果不佳。2.信用計量模型(CreditMetrics)假設限制：所有在同一信用等級的企業，以平均具違約機率表達。台灣金融機構是否有足夠樣本。3.KMV模型：假設限制：資產報酬服從常態分配？未上市企業資產價值、違約點(DPT)衡量不易。4.信用風險加成法(CreditRisk+)：假設限制：違約次數服從Poisson分配？「某一段時間」之違約機率假設，強度不明。5.投資組合觀法(CreditPortfolioView)：台灣金融機構是否有足夠樣本。台灣企業信用評等受總體經濟影響程度？二、信用風險模型之限制31模型可呈現變數間因果關係，將各變數相關現象予以量化，進而利用數學或統計等科學技巧予以實證分析，確認關係。但歷史資料未必能全然預測未來，尤其當資料出現結構性變動或是波動過大時，都會影響模型適用性