金融风险管理4-信用风险的度量与管理.ppt
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 专题：我国商业银行的信用风险现状,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（credit event）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（International Swap and Derivative Association ISDA）规范了信用风险事件的定义：1、破产 Bankruptcy2、无力偿付到期债务 Failure to pay 3、债务交叉违约（Obligation/Cross Default）4、债务提前到期（而无法偿还）(Obligation/Cross Acceleration)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,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：credit exposure（资产的名义价值或市场价值）2、违约概率：probability of default3、回收率：recovery rate（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：,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,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（expert system）1、含义：该方法依赖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的基础上，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判断法品德 character：决定其还款意愿资本 capital(leverage ratio)：影响着企业的抗风险能力,抵押 collateral：影响违约回收率还款能力 capacity：取决于企业经营情况（经营能力与环境）经营环境 condition 商业周期，行业情况，利率环境，等等。,5P判断法个人因素 personal factor：决定着还款意愿和还款能力。资金用途 purpose factor：影响着借款使用的风险与收益。还款来源 payment factor：项目现金流与未来前景。保障 protection factor：包括抵押与担保，等等。企业前景 perspective factor：经营管理水平与环境。,骆驼分析系统（Camel System）针对银行、保险公司等金融机构的信用风险分析法。资本充足率 Capital adequacy资产质量 Asset quality；the non-perfect loan 管理水平 Management盈利水平 Earnings流动性 Liquidity,（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。,1、Z计分模型（Altman(1968)）Altman指标体系：,Z计分模型：Z值等于各指标的线性组合Altman给出美国制造业上市公司Z值计算公式：,据此可以对公司在2年内破产的可能性进行诊断与预测。研究表明，该公式的预测准确率高达72%-80%。,（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。）,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：,3、Probit 二元选择模型,当需要确定个体在给定特征下作出这种而不是另一种选择的概率有多大时，通常要基于经验数据，利用二元选择模型进行拟合与预测。令 表示个体在这些特征下违约的概率。令 表示个体各种特征（全部解释变量）的线性组合。则,根据对 分布假设的不同，二元选择模型可以有不同的类型：,标准正态分布的密度函数和分布函数,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（credit paradox）”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动态资本市场指标，可靠性、及时性差；通常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,（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。违约率测算模型：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，即信用风险随时间增加而增大。建立模型，估计违约率=f（rating,t）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(债券、股票)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。假设其违约和偿还情况如下图：,定价原理：,信用价差：y*-y 也称为信用风险溢价,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。,扩展至多期的情况：金融风险管理师手册（第五版）P413,2、KMV模型基于股票市场价格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（Moodys KMV）。KMV模型由KMV公司创立并商品化。KMV模型：又称为Credit Monitor（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，它通过对上市公司价值波动性的估计，来 预测上市公司发生违约的可能性。,股权价值,公司价值,债务价值,（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）。,Merton(1974)模型思想：持有公司的股权与购买一份该公司价值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。,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：,（2）KMV模型方法与步骤依据前述基于期权思想的股权价值E的估算公式、根据公司股价和负债的账面价值，估计公司（资产）价值V和其波动性V设定违约点根据公司（资产）价值V、其波动性V和违约点，计算出违约距离(DTD：Distance to Default)：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）违约距离也可用作不同企业之间的比较，给出违约的序数指标。,短期债务（Short Term Debt）,长期债务（Long Term Debt）,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。http:/,1、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等数据资料，计算出任何一项非交易性贷款和债券的期望价值P和波动率p，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的债务价值变动的信用风险。,计算信用风险VaR的公式：假设已知信用资产的期望价值 和其标准差,且：PN(,)。将一般正态分布形式的资产价值P 转换为标准正态分布：,2、CreditMetrics模型方法的步骤：计算 和（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、ZETA公司等获取，也可以自己预测。）,（2）对信用等级变动后的债务价值进行估价,PA,PAA,PAAA,PCCC,PA=,PAA=,PAAA=,PD=,练习题,有一笔2年期固定利率为8%的1000万元的贷款资产（利息每年末偿还一次），其当前的信用级别为A级，在第一年末时，考察其信用等级变动概率及相应的零息企业债券收益率如下表：假设该笔贷款的价值服从正态分布，请计算该笔贷款在置信度95%水平上的VaR。其中，在标准正态分布下。,（四）CreditRisk+模型1、回顾泊松分布：泊松分布：描述单位时间内（或指定范围内）随机事件发生次数的概率分布。当一个随机事件（例如到达某公共汽车站等车的乘客、保险公司的索赔次数，等等）以固定的平均速率随机且独立地出现，那么这个事件在单位时间内出现的次数就近似地服从泊松分布。,2、CreditRisk+模型CreditRisk+模型由瑞士信贷银行开发。CreditRisk+模型假设：贷款组合由小额贷款组成；每笔贷款违约是随机事件；单笔贷款的违约概率都不大；各贷款违约是相互独立的。,如果以上假设条件成立，则可认为 贷款违约数量服从泊松分布,（五）宏观模拟方法：Mckinseys Credit Portfolio View该方法由麦肯锡（Mckinsey）公司1997年创立。CreditMetrics模型没有考虑商业周期对信用评级转移概率的影响。实际情况表明：信用评级的转移一般取决于宏观经济所处的状态，尤其是低质量贷款和垃圾债券的违约率对商业周期的状态高度敏感。,Mckinseys Credit Portfolio View直接将信用评级转移概率与宏观经济因素之间的关系模型化。并通过制造宏观“冲击”来模拟转移概率矩阵的跨时演变。然后，与CreditMetrics模型类似，再计算出信用风险的VaR值。由于该模型舍象掉了债务人本身固有的信用风险，因此不能产生关于公司信用风险的足够信息。,3 信用风险的管理方法,一、信用风险的分散化与信用风险组合管理二、以信用衍生产品管理信用风险,一、信用风险的分散化与信用风险组合管理信用风险一般属于个体风险（非系统风险），因此，根据资产组合理论，信用资产组合（比如贷款组合）的风险小于单个资产的风险。信用风险悖论与单个金融机构的系统性信用风险,信用风险悖论 paradox of credit：贷款机构往往忽视信用风险的分散化，常常将贷款集中在一个特定的行业或地区范围内，这就导致违约风险的相关性更高。,单个金融机构的系统性信用风险：一个金融机构对某些行业或地区的信用达到一定程度而出现的信用风险集中现象。当这类风险集中到一定程度时，就可能会给该金融机构造成巨大损失，甚至导致其无法正常运行，比如美国的次贷危机。,信用风险组合管理技术的发展KMV公司的PortfolioManager模型：基于资产组合理论，利用全部风险-收益权衡模型来管理信用组合风险。RiskMetrics集团（在纽约证券交易所简称RMG）CreditManager模型：利用信用资产组合的信用等级联合转移概率矩阵来管理信用组合风险。穆迪公司的贷款组合分散度指数模型：穆迪公司假设处于同一个行业的公司之间是相关的，处于不同行业的公司之间是不相关的。在此假设下，给出了与一个组合中处于同一个行业中公司个数相对应的分散度分数。贷款组合的分散度指数越高，说明组合的信用风险相对越小。麦肯锡公司的Wilson组合风险模型：以历史宏观经济变量和平均违约率的时间序列数据为基础，针对不同的国家和行业板块，构建多因素组合风险模型。,参考书目：美国商业银行信用风险管理研究，中国金融出版社,二、以信用衍生产品(credit derivatives)管理信用风险（一）信用衍生产品的含义按照ISDA（国际互换及衍生品协会）的定义，信用衍生产品是将信用风险从基础信用资产（比如贷款或公司债）的其它风险中分离出来，并提供转移机制的金融契约。,（二）信用衍生产品的产生与发展1992年，在巴黎举行的ISDA年会上首次正式提出了可以用作分散、转移信用风险的创新产品信用衍生产品。背景：在经历了20世纪80年代的债务危机和90年代末的亚洲金融危机后，国际金融界开始注重对信用风险的防范与管理创新。以转移信用风险为核心的信用衍生工具迅速发展，成为国际金融市场上金融创新的一大热点。,尽管信用衍生产品出现的时间比较晚，但是自1993年完成第一笔交易以来，基本上是以一种爆炸式的速度发展：2005年全球信用衍生产品合约的名义本金额已经达到了17万亿美元；2006年这一数字达到35.1万亿美元；2007 ISDA Market Survey:Credit Derivatives at$45.46 Trillion；2008 ISDA Market Survey:Credit Derivatives at$54.6 Trillion2009 ISDA Market Survey:Credit Derivatives at$31.2 Trillion.2010 ISDA Market Survey:Credit Derivatives at$26.26 Trillion.,在2001年底到2002年初所发生的安然以及世通公司的特大破产案中，美国多家银行正是由于运用了信用衍生交易，才得以幸免于难。然而，美国的次级贷款危机充分表明，衍生产品在带给金融系统一定便利的时候，也能给金融系统带来很大的危害性。信用衍生产品仅仅是一种信用风险的转移和分散安排，并不能减少或消除风险。当信用风险成为一种系统性风险时，信用衍生产品的这种功能将很难发挥作用。,（三）信用衍生产品的种类（信用保护工具）,信用违约互换（Credit Default Swap）,总收益互换（Total Return Swap）,信用价差远期与期权（Credit Spread Forward/Option）,信用联系票据（Credit-linked Notes）,1、信用违约互换（Credit Default Swap）-（实质上是一种信用违约保险而非真正意义上的互换）在合约中，信用保护的购买者向出售者支付一笔费用（premium payment），得到在信用事件发生时获得偿付的权利（Contingent payment(或有支付，有条件的支付)。,注意：信用违约互换并不能消除信用风险。当信用保护的购买者转移其参考信用资产的风险时，却承担了来自于信用保护出售者的信用风险。所以，一份有效率的信用互换应该保证上述二者具有较低的相关性。,参考资产为5年期BBB级债券时，不同互换交易方提供的CDS的相对价值,2、总收益互换（Total Return Swaps-TRS）信用保护工具的买方向卖方支付由某项资产所得的收入现金流和该项资产市场价值的变动部分，信用保护工具的卖方向买方支付由浮动利率（LIBOR）+一定基点的收益。从而使信用保护工具的买方将其持有资产的信用风险和市场风险转移给卖方。,举例 A银行以10%的固定利率向XYZ公司发放贷款1亿美元，该银行与B银行签订一份TRS，A银行承诺换出该笔贷款的利息加上贷款市场价值的变动部分，获得相当于LIBOR+50bp的收益。如果现在的LIBOR为9%，并且一年后贷款的价值从1亿美元降至9500万美元，请计算A银行该互换的净现金流。A银行的现金流出：1000010%+（9500-10000）=500（万美元）A银行的现金流入：100009.5%=950（万美元）A银行的净现金流：950-500=450（万美元）,3、信用价差远期与期权（1）信用价差远期（Credit Spread Forward）Credit Spread:信用价差=信用资产收益率-无风险收益率信用价差扩大意味着信用风险增加和信用资产价值下降；反之，则相反。信用价差远期：约定某参考资产未来的信用价差水平，当实际信用价差水平高于约定的信用价差时，合约持有者（购买者）获取相应水平的收益；否则，承担相应水平的亏损。,用信用价差远期合约来对冲信用风险：信用价差远期合约买方：通常为某一参考信用资产的持有者，以该参考资产信用价差远期合约来对冲参考资产信用风险的变化。假设到期时参考资产的信用价差大于合约规定的信用价差，参考资产的持有者会因为该参考资产信用风险增加而遭受资产价值下降的损失。但由于其购买了该参考资产的信用价差远期合约，信用价差扩大会使持有者获取相应水平的收益。假设到期时参考资产的信用价差小于合约规定的信用价差，参考资产的持有者会因为该参考资产信用风险下降而获得资产价值升值带来的收益。但由于其购买了该参考资产的信用价差远期合约，信用价差扩大会使持有者遭受相应水平的损失。,信用价差远期合约买方向卖方的支付额计算公式：,（2）信用价差期权（Credit Spread Option）期权的买方支付一笔期权费给卖方，当规定时间内发生了任何价差增加导致的损失，买方都有权将其转移给期权的卖方。,4、信用联系票据（Credit-linked notes）信用联系票据：因为将所发行的附息债券与某些信用风险转移机制结合起来而得名，并非单独的衍生品合约。其目标一般是通过提高投资者收益率的方式来使投资者承担一定的信用风险。功能：转移信用风险+融资（发行主体通常为银行）,有无信用问题？,投资者（信用联系票据的买方）,信用联系票据（即一种附息债券）发行人（比如某银行）,购买信用联系票据，支付本金,参照资产：XYZ贷款,信用联系票据利息+溢价,有 收回部分本金,无 收回全部本金,我国商业银行的信用风险现状,上世纪末亚洲金融危机后，中国银行体系积累的风险在2004年前后的商业银行改制过程中集中体现出来。国家为此动用了相当于国民收入20%的资金来处理银行系统的坏账风险。沉重的坏账包袱曾让中国银行业喘不过气来。银监会数据显示，2002年主要商业银行不良贷款余额达22793亿元，不良贷款率接近25%。通过财务重组、不良资产处置、设立股份公司、引进战略投资者、上市等步骤，国有银行从“问题”银行向现代金融企业转变，逐渐甩掉坏账包袱。伴随着21世纪以来主要商业银行尤其是国有银行陆续上市，同时受益于国内经济强劲增长，中国银行业迎来了黄金发展时期，坏账降至历史低点。,截至2009年末，商业银行不良贷款余额只有4973亿元，整体不良贷款率仅1.58%。金融危机后，在通过数万亿元信贷防止经济下滑取得积极成效的同时，中国银行业也开始更加关注宏观系统性风险。其中，地方政府融资平台、房地产市场的风险集中度为首要关注点。伴随着国家和监管层密集出台各项防控措施，商业银行开始建立相对严格的风险管理制度和风险预警机制。特别是进入2010年以后，对于银行业面临的房地产调控风险以及地方政府融资平台清理风险，无论监管层还是商业银行管理层都进行了相当细致的准备和测算，包括多次压力测试。,尽管结果显示风险可控，但各家商业银行仍然保持高度警觉，一方面加强资金流动监管，及时调整授信策略;另一方面加强贷款集中度风险管理，建立科学的限额管理方法，防止贷款风险在某些地区、项目和客户方面过度集中。种种迹象表明，由关注微观层面的风险转向关注系统性风险转移，正在加速推动我国银行业建立起防范和处理风险的体系制度。,公司（总资产）价值V及其波动率v是两个未知变量，显然不能从期权定价模型的一个方程中求解出来。这就需要利用可以观察到的公司股权价值的波动率E与不可观察到的公司资产价值波动率v之间的关系来联立求解。,四式联立，便可以得出资产的市场价值V和资产波动率v。,
