商业银行信用风险管理 2 信用风险计量

第三章商业银行信用风险管理第二节信用风险计量第一阶段专家判断法信用评分模型第三阶段违约概率模型信用风险计量的发展阶段内部评级体系违约概率违约损失第二阶段信用风险对应的资本要求补充内部评级知识内部评级≠给客户确定信用等级补充内部评级知识1、含义现代意义下的内部评级的主要目的是服务于正确的估计商业银行资产组合所承载的信用风险的大小、更合理的配置资本充足监管的要求。仅仅是一个评级远远不够，我们至少要知道某个借款人可能违约的概率（PD）——客户信用评级，以及在该借款人违约时，他的某项具体借款的损失情况（LGD）——债项评级违约率/客户信用评级内部评级违约损失率/债项评级补充内部评级知识预期损失=违约率×违约损失率×信用敞口补充内部评级知识早期的内部评级是一维的，是笼统的把客户和业务放在一起，统一计算一个损失率预期损失=违约损失率×信用敞口住房贷款、汽车贷款、消费贷款等个人资产业务，往往更适合采用一维评级法期限结构、宏观经济状况、国别、借款人类型补充内部评级知识2、地位是商业银行信用风险管理的第一道栅栏。既是满足新巴塞尔协议监管需要的基础性工作，同时也是商业银行把握自身承载的信用风险的基准性工作内部评级不仅在授信审批、贷款定价、限额管理、风险预警等基础信贷管理中发挥决策支持作用，而且也是信贷政策、计提准备金、分配经济资本以及进行经风险调整的绩效考核的重要基础。补充内部评级知识内部评级与内控测评一、客户信用评级1.客户信用评级的基本概念（1）客户信用评级含义客户信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。客户评级的评价主体是商业银行，评级目标是客户违约风险，评价结果是信用等级和违约概率(PD)。一、客户信用评级（2）客户信用评级的功能——符合《巴塞尔新资本协议》要求第一，能够有效区分违约客户——不同信用等级的客户违约风险随信用等级的下降而呈加速上升的趋势第二，能够准确量化客户违约风险，即能够估计各信用等级的违约率，并将估计的违约概率与实际违约频率的误差控制在一定范围内第二节信用风险计量（3）违约定义根据《巴塞尔新资本协议》的定义，当下列一项或多项事件发生时，债务人即被视为违约：①商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品(如果存在的话)，借款人可能无法全额偿还对商业银行的债务。②债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上(含)——次级贷款。若债务人超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视作逾期。第二节信用风险计量③以下情况将被视为可能无法全额偿还债务：第一，银行停止对贷款计息——逾期90天以上的贷款停止计提应收未收的利息第二，在发生信贷关系后，由于信贷质量出现大幅度下降，银行冲销了贷款或计提了专项准备金第三，银行将贷款出售并相应承担了较大的经济损失补充贷款出售贷款出售是指商业银行在贷款形成之后，将贷款债券出售给第三方，重新获得资金来源并获取手续费收入的一种业务方式。贷款出售创新于1983年，它是20世纪80年代国际金融市场走向证券化时大银行为了夺回它们失去的份额而进行的创新，贷款出售与贷款证券化最根本的区别在于贷款出售只是将贷款的全部或一部分所有权从发起银行转移出去，贷款资产本身不发生任何实质性变化；而贷款证券化则将贷款组合转变为可在资本市场上买卖的证券，创造出了新的投资工具，资产性质发生了变化。第二节信用风险计量第四，银行同意消极债务重组，由此可能发生较大规模的减免或推迟偿还本金、利息或费用，造成债务规模减少第五，就借款人对银行的债务而言，银行将债务人列为破产企业或类似的状况第六，债务人申请破产，或已经破产，或处于类似状态，由此将不履行或延期偿还银行债务补充：贷款五级分类1998年5月，中国人民银行参照国际惯例，结合我国国情，制定了《贷款分类指导原则》，要求商业银行依据借款人的实际还款能力进行贷款质量的五级分类，即按风险程度将贷款划分为五类：正常、关注、次级、可疑、损失，后三种为不良贷款。中国人民银行宣布，从2002年1月1日起，在我国各类银行全面推行贷款风险分类原则。补充：贷款五级分类一、正常贷款借款人能够履行合同，一直能正常还本付息，不存在任何影响贷款本息及时全额偿还的消极因素，银行对借款人按时足额偿还贷款本息有充分把握。贷款损失的概率为0。补充：贷款五级分类二、关注贷款尽管借款人目前有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素，如这些因素继续下去，借款人的偿还能力受到影响，贷款损失的概率不会超过5%。例如未按约定使用贷款补充：贷款五级分类三、次级贷款借款人的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息，需要通过处分资产或对外融资乃至执行抵押担保来还款付息。贷款损失的概率在30%-50%。例如：借款人经营亏损，并且难以获得补充来源补充：贷款五级分类四、可疑贷款借款人无法足额偿还贷款本息，即使执行抵押或担保，也肯定要造成一部分损失，只是因为存在借款人重组、兼并、合并、抵押物处理和未决诉讼等待定因素，损失金额的多少还不能确定，贷款损失的概率在50%-75%之间。补充：贷款五级分类五、损失贷款指借款人已无偿还本息的可能，无论采取什么措施和履行什么程序，贷款都注定要损失了，或者虽然能收回极少部分，从银行的角度看，也没有意义和必要再将其作为银行资产在账目上保留下来，对于这类贷款在履行了必要的法律程序之后应立即予以注销，其贷款损失的概率在95%-100%。第二节信用风险计量(2)违约概率违约概率是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级1年期违约概率与0.03%中的较高者。巴塞尔委员会设定0.03%的下限是为了给风险权重新定下限，也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。第二节信用风险计量违约概率的估计包括两个层面：一是单一借款人的违约概率;二是某一信用等级所有借款人的违约概率。《巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法的商业银行估计其各自信用等级借款人所对应的违约概率，常用方法有历史违约经验、统计模型和外部评级映射三种方法。补充映射法映射法建立在内部评级标准与外部机构评级标准可以相互比较的基础上,银行可以将自己的内部评级与外部信用评估机构的评级相映射,然后将外部评级机构的违约率(通常是长期平均违约率)作为银行的违约率。第二节信用风险计量与违约概率容易混淆的一个概念是违约频率，即通常所说的违约率。违约频率是事后检验的结果，而违约概率是分析模型作出的事前预测，两者存在本质的区别。出险可能性与出险分布与违约概率容易混淆的另一个概念是不良率，使不良债项余额在所有债项余额的占比，二者不具有可比性。第二节信用风险计量2.客户信用评级的发展(1)专家判断法(2)信用评分法(3)违约概率模型第二节信用风险计量（1）专家判断法即专家系统(ExpertSystem)，是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验专业性的分析工具关键要素评定信用风险第二节信用风险计量①与借款人有关的因素：声誉(Reputation)——与借款人的还款历史相关声誉贷款价格杠杆(Leverage)——正相关收益波动性(VolatilityofEarnings)——本息还款金额相同，期望收益相等情况下，二者正比例关系第二节信用风险计量②与市场有关的因素经济周期(EconomicCycle)——经济萧条时期，耐用品/需求价格弹性大的商品，风险上升，必需品相反宏观经济政策(Macro-EconomyPolicy)——政府对某些行业的政策利率水平(LevelofInterestRates)——经济政策——风险第二节信用风险计量商业银行向企业要求较高的风险溢价的同时，由于信息不对称的原因自身风险提高，具体原因:第一，提高借款人的整体违约风险第二，由于逆向选择效应与激励效应的作用使借款人承担更高的风险第二节信用风险计量有A、B、C三人，均想要借100万元办企业。其中，A属于想干好，也能干好的；B属于想干好，但没有能力的；C属于根本不想干好,也不打算还钱的。谁将愿意接受以下贷款条件？第一，如果利率为10%，A、B、C三者谁愿意接受?第三，如果利率为50%，A、B、C三者谁愿意接受?第二节信用风险计量专家系统的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，这种主观性很强的方法/体系带来的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性。此外，尽管专家系统在银行业的长期发展和实践中已经形成了较为成熟的分析框架，但专家系统缺乏系统的理论支持，尤其是对关键要素的选择、权重的确定以及综合评定等方面更显薄弱。因此，专家系统更适合于对借款人进行是和否的二维决策，难以实现对信用风险的准确计量。专家制度的缺陷和不足需要相当数量的专门信用分析人员；实施的效果很不稳定；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；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；在对借款人进行信用分析时，难以确定共同要遵循的标准，造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。补充：骆驼评级CAMEL骆驼分析系统是美国联邦储备委员会于1978年统一对商业银行的检查标准，规定对商业银行的检查包括：资本充足性、资产质量、管理水平、盈利水平、流动性。进入20世纪90年代后，随着金融全球化的发展以及利率作为货币政策工具被美联储频繁使用，金融资产的市场价值受到利率波动的影响越来越大，1996年美联储决定在体系中加入敏感性指标——新骆驼评级体系补充：骆驼评级CAMEL美国银行对资产质量管理使用5c原则：品德、还款能力、资本、抵押、经营环境第二节信用风险计量(2)信用评分法信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定第二节信用风险计量信用评分模型基本过程①首先，根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险主要与哪些经济或财务因素有关，模拟出特定形式的函数关系式;②其次，根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重;③最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小衡量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定贷款与否。第二节信用风险计量存在一些突出问题：①信用评分模型是建立在对历史数据(而非当前市场数据)模拟的基础上，因此是一种向后看(BackwardLooking)的模型。②信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高。③信用评分模型虽然可以给出客户信用风险水平的分数，却无法提供客户违约概率的准确数值，而后者往往是信用风险管理最为关注的。第二节信用风险计量(3)违约概率模型违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和CreditMonitor、KPMG的风险中性定价模型和死亡率模型。《巴塞尔新资本协议》也明确规定，实施内部评级法的商业银行可采用模型估计违约概率。与传统的专家判断和信用评分法相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少五年的数据。3.法人客户评级模型(1)Altman的Z计分模型和ZETA模型Z评分模型（Z-scoremodel）是美国纽约大学斯特商学院教授爱德华·阿尔特曼（EdwardI.Altman）在1968年提出的。1977年他又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型ZETA模型（ZETAcreditriskmodel）。第二节信用风险计量第二节信用风险计量Altman(1968)认为，影响借款人违约概率的因素主要有五个：流动性(Liquidity)、盈利性(Profitability)、杠杆比率(Leverage)、偿债能力(Solvency)和活跃性(A