金融风险管理4

金融风险管理金融工程教研室冯玉梅第四章信用风险管理•§1信用风险概述•§2信用风险的度量•§3信用风险的管理方法§1信用风险概述一、信用风险含义狭义：由于借款人或交易对手违约而导致损失的可能。广义：狭义+由于债务人信用评级或履约能力变化导致其发行的债务工具市场价值下降从而引起债权人损失的可能。二、信用风险事件（creditevent）的界定风险因素——风险事件（事故）——损失国际互换与衍生品协会（InternationalSwapandDerivativeAssociationISDA）规范了信用风险事件的定义：1、破产Bankruptcy2、无力偿付到期债务Failuretopay3、债务交叉违约（Obligation/CrossDefault）4、债务提前到期（Obligation/CrossAcceleration）5、债务拒绝清偿或展期（Repudiation/Moratorium）6、债务重整（Restructuring）：债务的重新安排导致不利7、其它事件︰•发债机构的信用评级被调降•货币不可自由兑换：外汇管制，汇兑限制•政府行为三、信用风险与市场风险的比较市场风险信用风险风险的来源仅来自市场风险本身来自违约风险、回收率风险、市场风险风险的分布形态比较对称、厚尾不对称、左偏风险存续期间短期(几天)长期(几年)风险的产生市场因子交易对手法令适用不适用非常重要数据来源较易取得较不易取得四、信用风险损失信用风险损失受下列变量影响：1、信用暴露：creditexposure（资产的名义价值或市场价值）2、违约概率：probabilityofdefault3、回收率：recoveryrate（在已知违约的情况下，可以追回的部分占资产总价值的比率）违约损失率=1-回收率资产组合期望信用风险损失计算公式：1(1)CreditLossNiiiipCEf§2信用风险的度量信用风险的度量：传统（古典）度量方法现代度量方法一、传统（古典）度量方法传统度量方法仍为许多金融机构继续使用其方法思想常被用于现代信用风险度量方法当中专家系统法信用评分法对传统度量方法的评价（一）专家系统法（expertsystem）1、含义：该方法依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素基础上，依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。2、方法种类5C判断法5P判断法骆驼分析系统(CamelSystem)5C判断法品德character资本capital(leverageratio)现金流量利息保障倍数抵押collateral还款能力capacity经营环境condition商业周期，行业情况，利率环境，等等。美国公司债券的历史回收率不同等级的债券回收率（%）平均值标准差担保/抵押贷款7021担保/抵押债券5524无担保/抵押债券5125次级债券3221所有债券45275P判断法个人因素personalfactor资金用途purposefactor还款来源paymentfactor保障protectionfactor企业前景perspectivefactor骆驼分析系统（CamelSystem）针对银行、保险公司等金融机构类企业的信用分析资本充足率Capitaladequacy资产质量Assetquality；thenon-perfectloan管理水平Management盈利水平Earnings流动性Liquidityoverdueloansbaddebts（二）信用评分法根据可以观察到的债务人特征变量计算出一个打分，来代表债务人的违约概率或者将债务人归类于不同的违约风险类别。信用评分模型线性辨别模型Logit/probit模型线性概率模型Z计分模型zeta模型1、Z计分模型（Altman(1968)）Altman指标体系：1-X流动性资产流动性负债：营运资本比率（反映流动性状况）总资产2X留存收益：盈利积累能力，也可以反映杠杆率变化总资产3X息税前利润：盈利水平指标总资产4X股票市场价值：比率越高，破产概率越小债务账面价值5X销售额：企业经营活跃程度总资产Z计分模型：Z值等于各指标的线性组合（加权平均）美国制造业上市公司Z值：（此后，很多学者对此进行了扩展，提出了针对非制造业上市公司和非上市公司的Z计分模型。）123450.0120.0140.0330.0060.999ZXXXXX*Altman2.6752.6751.812.992.675ZZZZ给出的违约临界值：：非违约组：判断失误较大：违约组2、ZETA信用风险分析模型（第二代Z计分模型）ZETA公司开发的模型，适用范围更宽（非金融类公司），对违约可能的计算更精确。ZETA模型将指标从五个增加至七个：2510X：资产收益率在年或年中的标准差（收益稳定性指标）4X留存收益：盈利积累能力，也可以反映杠杆率变化总资产1X息税前收益：资产收益率总资产3X息税前收益：债务偿付能力指标总利息支付额5X流动资产：流动比率流动负债7ln()X总资产：公司规模指标6X普通股5年的平均市场价值：资本化程度指标，代表还款实力长期资本总额普通股优先股长期债务融资性租赁资产1234567ZETAaXbXcXdXeXfXgX*ZETA0.458对古典信用风险度量方法的评价：优点：简单易懂，易操作缺点：专家系统法：需要有相当数量的信用分析人员——效率与成本问题；实施效果受信用分析人员本身素质高低和经验的影响；加剧贷款组合过度集中；“信用悖论（creditparadox）”难以确定共同遵循的标准——主观性、随意性。信用评分法：依赖财务报表的账面数据，忽视日益重要的各项资本市场指标，可靠性、及时性差；假设在解释变量与被解释变量间存在着线性关系；无法计量表外信用风险。二、现代度量方法信用评级与违约率测算用市场价格衡量违约风险CreditMetrics模型CreditRisk+模型宏观模拟方法（一）信用评级与违约率测算信用评级：对债务人未来全额、按时地向投资者偿付到期本息的能力和意愿所进行的评价。违约率精算模型：通过分析历史违约情况中的相关因素来预测违约率。比如，有些信用评级机构通过对不同信用级别公司的历史违约率进行统计分析，并据此估计实际违约率。较高的信用级别违约率较低违约率随年份的增加而上升；信用风险随时间而增加存在的问题：统计数据（样本空间）较少，对违约率这一低概率事件的估计可能很不准确。（二）用债务人发行的金融资产的市场价格衡量其违约风险理论依据：金融市场拥有大量的信息，因此，债务人所发行证券的市场价格包含着其违约风险大小的信息。即通过有价证券的市场价值的变化可以推测其违约概率。1、基于公司债券价格推测信用价差和违约风险考虑一个存在信用风险的债券:该债券为一年期折价发行的债券，面值为100元。假设在某期间的违约和偿还情况如下图：定价原理：存在信用风险的债券收益率无风险收益率信用价差：y*-y也称为信用风险溢价根据信用风险溢价推测违约率****11(1)(1)1(1)(1)=yyyfyfyf0*(1)yyf*(1)yyf计算题假设某债券为一年期折价发行的债券，面值为100元。假设该类债券的违约回收率的期望值为80%，市场上的无风险收益率2%。请分别计算当该债券的市场价格为90元、95元和97元时其可能的违约概率。2、KMV模型—基于股票市场价值的信用风险度量方法•1989年，Kealhofer,McQuown和Vasicek在旧金山创立了KMV公司，用于提供信用风险管理服务。2002年4月，该公司被穆迪公司收购（Moody’sKMV）。•KMV模型由KMV公司创立并商品化。•KMV模型：又称为CreditMonitor（信用监控模型），是将期权定价理论应用于股权估值而开发出来的一种信用监控模型，它通过对上市公司股权价值波动性的分析，来预测上市公司发生违约的可能性。Merton(1974)模型思想：持有公司的股权与购买一份该公司的看涨期权是等价的。该期权的执行价格是公司债务的价值。（1）模型基本假设与原理理论上讲，当公司总价值（股权价值+债务价值）超过债务价值时，债务将会得到全额的偿还，股东得到剩余部分的价值；当公司总价值低于债务价值时，公司就会违约，此时，股东价值为零（由于“有限责任制”，其价值不会小于零）。ma(,0)xTTTSVD股权价值为：股权价值公司价值债务价值max,0TSX看涨期权：max(,0)SVD股权价值为：股东的初始出资额（有限责任的上限）由看涨期权定价原理可估算股权价值：122121()()ln(/)(0.5)()()()rtVVVSVNdDeNdVDrTtdTtddTtmax,0TSX看涨期权：（2）KMV模型方法与步骤依据上一页中股权价值估算公式，根据公司股票价格和负债的账面价值估计公司（资产）价值V和其波动性σV根据公司（资产）价值V、其波动性σV和公司长短期负债计算出违约点（DefaultPointDPT）和违约距离(DefaulttoDistanceDTD)：确定违约距离与预期违约率之间的映射关系（将预期违约率表示成违约距离的函数，用来预测违约率）DPT0.5STDLTD短期债务长期债务DTDVVDPTV表示要到达违约点，资产价值需要下降的程度（下降比率相对于标准差的倍数）（三）CreditMetrics模型—信用风险的VaR度量方法J.P摩根银行1994年开发出了测量市场风险VaR的RiskMetrics模型；1997年，J.P摩根银行与其他合作者创立CreditMetrics模型，专门用于对非交易性金融资产（比如贷款和私募债券）的信用风险进行度量；1998年，J.P摩根银行组建一家独立的名为RiskMetrics集团的公司，产品化了这些风险度量方法。、CreditMetrics模型思想基于借款人信用等级资料、下一年度该信用等级转换为其他信用等级的概率以及违约贷款的回收率等数据资料，计算出任何一项非交易性贷款和债券的价值P和波动率σp，从而得出这些非交易性金融资产组合信用风险的VaR度量值。CreditMetrics模型不仅考虑了债务人违约所带来的信用风险，也考虑了由于债务人信用等级下降所导致债务价值变动的信用风险。2、CreditMetrics模型方法的步骤（1）获取债务人信用等级和信用等级转化概率的预测信息（这些信息可以从大的信用评级公司如标准普尔、穆迪、KMV公司、ZATA公司等获取）（2）对信用等级变动后的债务价值进行估价000000001,,,,,,t()：信用级别为j时第期的现金流；：无风险收益率；:信用等级为j时的风险溢价njtjjtttftjtftjtCPCrsrs0jjP信用等级为时债务价值2)：1=12m:mjjjjjPprobPprobj债务的期望价值等于各信用等级(，，)概率下债务价值的加权平均,即为第信用3)级别的概率221()mjjjprobPPm=12m1假设未来信用等级变动有种可能，)，，j（3）计算信用风险VaR将一般正态分布形式的资产价值P转换为标准正态分布：(0,1)PPPPN5%*P0P()fP****95%PPPPPP置信度c=时的最小资产价值在标准正态分布下的对应的值为：=-1.65，*PPPP**VaR-PPPP相对615%举例：一个年期固定利率为的亿元的贷款资产当前信用级别：BBB级1mjjjPprobP*VaRPP相对实际分布(9810)0.18%0.12%1.17%1.47%probX(10222)0.18%0.12%1.17%5.30%6.7