第4章傳統(tǒng)信用風險1

第四章傳統(tǒng)信用風險度量方法信用風險度量的探索過程大致可分為三個階段：一是20世紀70年代以前，大多金融機構基本上采取專家制度法，即依據(jù)銀行專家的經(jīng)驗和主觀分析來評估信用風險；二是大約在20世紀70年代初到80年代底，金融機構主要采用基于財務指標的信用評分方法，如線性幾率模型、Logit模型、Probit模型、Altman的Z值模型與ZETA模型等；三是20世紀90年代以來建立的以風險價值為基礎、以違約概率和預期損失為核心指標的度量模型，如信用監(jiān)控模型（KMV模型）、CreditMetrics模型、信貸組合觀點(CreditPortfolioView)、CreditRisk+模型等等。第一節(jié)古典信用風險度量方法一、專家制度法專家制度法是一種最古老的信用分析方法，它是商業(yè)銀行在長期信貸活動中所形成的一種行之有效的信用風險分析和管理制度。專家制度法主要方法有5C法、5W或5P法、LAPP法、五級分類法等等。（一）專家制度法—5C法的主要內(nèi)容1、品德與聲望(Character)。資信品格主要是指借款人償債的意愿與誠意。2、資格與能力(Capacity)。即確定借款人還款的資格與能力。3、資本(Capital)。資金實力主要是借款人資財?shù)膬r值、性質、變現(xiàn)能力。4、擔保

(Collateral)。擔保主要指抵押品及保證人。5、經(jīng)營條件和商業(yè)周期(CycleConditions)。經(jīng)營條件和商業(yè)周期主要是指企業(yè)自身的經(jīng)營狀況和其外部的經(jīng)營環(huán)境。5C法——銀行的業(yè)務分析過程第一，信貸員要確定該公司（借款人）為何需要這筆貸款。第二，要對該公司的資產(chǎn)負債表和損益表進行分析，來有一看該公司在某一時段業(yè)務經(jīng)營有無重大起伏以及未來發(fā)展趨勢；還要對公司營業(yè)部的經(jīng)營結果、預算以及商業(yè)計劃進行考察，從而了解該公司是怎樣獲取利潤來增加公司自身的價值以及對未來利潤的預期。第三，要對公司的財務試算表進行分析研究，從中找出那些隱藏在公司經(jīng)營過程中的非正常交易。5C法--銀行的業(yè)務分析過程第四，要對貸款目的和與之所規(guī)劃的現(xiàn)金流情況進行評估，要對這項貸款發(fā)放出去可能會遇到的各種問題進行假設，并提出不同的解決方案。第五，要對借款人（公司）所處的行業(yè)結構狀況進行認真分析，要對該行業(yè)的發(fā)展趨勢、公司在行業(yè)中的地位、競爭力以及政府對該行業(yè)的管制狀況給予特別的關注。第六，銀行還應對公司管理層以及經(jīng)營戰(zhàn)略進行評估，特別是要對公司經(jīng)理所負的生產(chǎn)、存貨、定價及銷售的責任進行評估。5C法--銀行的業(yè)務分析過程第七，要對證券和貸款文件進行認真的準備。第八，為了提高對貸款申請人主觀判斷的準確性，信貸分析師常常要借助于一些標準的分析技術來對借款人清償債務的能力進行評估。最后，信貸分析師還要與借款企業(yè)的領導層會晤，因為了解和評價企業(yè)管理層的能力也是信用分析的重要內(nèi)容。（二）專家制度法存在的缺陷與不足首先，這種制度需要相當數(shù)量的專門信用分析人員，必然會造成銀行冗員、效率低下、成本居高不下等諸多問題。其次，專家制度實施的效果很不穩(wěn)定。第三，專家制度與銀行在經(jīng)營管理中的官僚主義方式緊密相連，大大降低了銀行應對市場變化的能力。第四，專家制度加劇了銀行在貸款組合方面過度集中的問題，讓銀行面臨著更大的風險。第五，專家制度在對借款人進行信用分析時，難以達成共同遵循的標準，造成信用評估主觀性、隨意性和不一致性。二、基于財務指標的信用評分模型：Z值評分模型與ZETA模型（一）基于財務指標的信用評分模型簡介建立基于財務指標的信貸評分模型主要有線性幾率模型、定性響應(Qualitativeresponse)模型和Altman的Z值模型與ZETA模型。1、線性幾率模型線性幾率模型是以評判對象的信用狀況為被解釋變量、多個財務比率指標為解釋變量所構造的線性回歸模型，通過最小二乘法回歸得出各解釋變量與企業(yè)違約率之間的相關關系，建立預測模型，然后利用模型預測企業(yè)未來的違約概率。該方法對解釋變量的概率分布沒有特殊要求，應用方便。但是，模型預測的概率估計值有可能落在區(qū)間E[0,1]之外，這與概率理論相違背，故目前此法已經(jīng)很少使用。2、定性響應模型定性響應模型用以預測某一時期開始時生存著的某一公司在該時期（一個月、一年等）結束時該公司生存的概率。較為常用的兩種定性響應模型是Probit模型和Logit模型，兩種模型旨在改進線性模型的預測值可能落在區(qū)間E[0,1]之外的缺陷，即研究者假設事件發(fā)生的概率服從某種累積概率分布，使模型預測值落在E[0,1]之間。若假設事件發(fā)生的概率服從累積標準正態(tài)分布，則稱為Probit模型；若假設事件發(fā)生的概率服從累積Logistic分布，則稱為Logit模型。3、Altman的Z值模型與ZETA模型。信用評分模型中最有影響力的是Altman(1968)年提出的五因子Z值線性模型，五因子分別是營運資本/總資產(chǎn)、留存盈余/總資產(chǎn)、息稅前收益/總資產(chǎn)、股權的市場價值/總負債的賬面價值以及銷售額/總資產(chǎn)比率。1977年Altman又將模型做了擴展和改進，將五因子模型擴充為七因子模型，稱為ZETA模型。（二）Z值評分模型的基本原理與應用1、Z值評分模型的基本原理Z值評分模型的基本原理就是利用統(tǒng)計方法，對銀行過去的貸款案例進行統(tǒng)計分析，選擇出最能反映借款人財務狀況，對貸款質量影響最大、并且最具預測或分析價值的比率指標；然后，利用所選擇的比率指標，設計出一個能最大限度地區(qū)分貸款風險度的數(shù)學模型；然后借助該模型，對借款者的信用風險及資信情況進行評估、判別，并把借款人劃分為償還和違約兩類。Altman依據(jù)五個財務比率指標建立了Z值評分模型X1=營運資本/總資產(chǎn)，是反映流動性的比率；X2=留存盈余/總資產(chǎn)比率，是反映累積盈利能力的比率；X3=息稅前利潤/總資產(chǎn)，是反映企業(yè)資產(chǎn)盈利水平的比率；X4=股權的市場價值/總負債的賬面價值，是反映公司負債額超過資產(chǎn)額前以及破產(chǎn)前資產(chǎn)價值下降程度的比率；X5=銷售額/總資產(chǎn)，是反映資本周轉率和企業(yè)銷售能力的比率。Altman的Z值評分模型還給出了一個灰色Z值區(qū)域，即

，當Z值小于1.81時表示企業(yè)可能會破產(chǎn)，即1.81為破產(chǎn)或違約臨界值；當Z值大于2.99時表示企業(yè)違約風險很小，不會破產(chǎn)；當Z值處于灰色區(qū)域中時，則不能確定該企業(yè)是否會破產(chǎn)。第一節(jié)古典信用風險度量方法2、Z值評分模型的應用顯然，Z值評分模型本質上是一個判別函數(shù)模型。在實際應用中，建立Z值線性模型須解決的關鍵問題有兩個：第一，在預測借款人能否破產(chǎn)時，哪一個指標最重要；第二，在所考慮的指標中，每個指標所占權重應為多少。（二）Z值評分模型舉例以某商業(yè)銀行為例，選擇它的企業(yè)客戶為對象，考察它們的短期貸款償還情況。所用的財務比率是參照國內(nèi)財政部考核企業(yè)財務狀況和國外相關財務比率指標，得到以下5個比率。X1=運營資本/資產(chǎn)總額X2=保留盈余/資產(chǎn)總額X3=息稅前利潤/資產(chǎn)總額X4=普通股、優(yōu)先股市場價值總額/負債賬面價值總額X5=銷售收入/資產(chǎn)總額調查取得的樣本總數(shù)為129家，其中65家企業(yè)不能償還銀行信用貸款。這129家企業(yè)被劃分為兩個子樣本，訓練子樣本由74家企業(yè)構成，包括36家能夠償還銀行貸款的企業(yè)和38家不能按時償還貸款的企業(yè)，檢驗子樣本由55家企業(yè)構成，包括28家能夠償還貸款的企業(yè)和27家不能按時償還貸款的企業(yè)。對根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得到的5個比率進行檢驗以考察是否服從正態(tài)分布的假設，是否滿足等協(xié)方差的假設，它們之間是否存在線性相關。表格4?1判別分析結果其中：X1，X2，X3，X5在1%的顯著性水平下服從正態(tài)分布表格4?2訓練樣本和檢驗樣本的誤判（三）改進的Z值評分模型：ZETA模型X1=息稅前利潤/總資產(chǎn)的比率；X2=Xl在5~10年變化的標準差；X3=息稅前利潤/總利息支付額；X4=公司的留存收益/資產(chǎn)總額；X5=流動資產(chǎn)/流動負債；X6=普通股權益/總資本；X7=公司總資產(chǎn)的對數(shù)。由于ZETA模型無論在各個方面都比Z值評分模型都有了長足進步，所以ZETA模型比Z值評分模型更加準確有效，但是，ZETA模型在應用過程中存在的最大問題仍然是違約或破產(chǎn)臨界值的設定。高臨界值降低了第I類錯誤（即因接受差信貸而遭受損失）的同時卻增加了第Ⅱ類錯誤（即因拒絕好信貸而遭受損失）。Altman等人對ZETA模型提出了最佳臨界值確定公式：其中，q1，q2分別表示預先估計的破產(chǎn)概率和非破產(chǎn)概率；c1、c2分別表示犯I類錯誤和Ⅱ類錯誤的成本。（四）Z評分模型與ZETA模型評述Z評分模型與ZETA模型的優(yōu)點：Z值評分模型與ZETA模型都是以財務數(shù)據(jù)為基礎的多變量線性分辨模型，都可以用來度量債務人在一定時期內(nèi)違約或不違約、破產(chǎn)或不破產(chǎn)等信用狀況，并可對債務人經(jīng)營前景做出早期預警，因而兩模型都具有較強的操作性、適應性和較強的預測能力。Z評分模型與ZETA模型的缺陷1、不能很好地反映企業(yè)經(jīng)營的實際狀況和外部條件的快速變化；過于依賴于財務報表的賬面數(shù)據(jù)削弱了預測結果的可靠性和及時性。2、模型只是經(jīng)驗上的擬合，缺乏嚴密的理論基礎。3、實際中的財務比率很難符合模型要求的正態(tài)分布假設。4、兩個模型皆是線性模型，但現(xiàn)實經(jīng)濟問題多是非線性的，這必然降低預測的準確度。5、難以估量企業(yè)的表外信用風險，應用范圍受到限制。第二節(jié)信用評級根據(jù)信用風險的定義可知，借款人的信用等級降低會引發(fā)信用損失，所以，人們常用信用評級方法來分析、評估因信用等級降低而招致違約的可能性，即違約概率，進而評估信用風險大小。一、外部機構的信用評級方法（一）外部機構的評級程序信用評級的對象主要分為兩類：一類是對債務人評級，即“發(fā)行人評估”，是對債務發(fā)行人或其它債務人將來對債務的本息償付能力、法律義務、償付意愿的總體評估。另一類是債務評級，是對某一特定債務的評級，需要考慮債務人的信用等級、是否有擔保、國家風險、宏觀經(jīng)濟狀況等眾多因素。評級內(nèi)容主要包括財務分析、質量分析以及法律分析等方面。財務分析主要以企業(yè)的財務報表為主；質量分析主要關注管理質量，包括對企業(yè)在所從事行業(yè)中的競爭力、行業(yè)發(fā)展前景以及行業(yè)對技術變化、管制變化和勞資關系的敏感性等方面的分析。圖

4?1標準普爾公司的評級程序第二節(jié)信用評級（二）標準普爾與穆迪的信用評級體系標準普爾公司是世界上最著名的評級公司之一，其業(yè)務開展遍及50多個國家；穆迪公司則主要在美國市場開展業(yè)務，但也有很多國際分支機構。標準普爾公司和穆迪公司在評級市場上占有絕對的主導地位。表格4?3和表格4?4分別展示了標準普爾公司和穆迪公司兩家評級機構的評級體系。第二節(jié)信用評級（三）不同評級體系的差異雖然各個評級機構在對債券評級時所采用的方法基本相同，但對同一債務工具有時會做出不同的評級。對相同對象做出不同評級是一個很值得探討的問題，它有兩個問題需要關注：一是評級方法和技術是否合理，應如何判別；二是評級機構的獨立性是否有保障。第二節(jié)信用評級二、內(nèi)部信用評級方法除外部機構評級外，對信用風險評級的另一種常用方法是內(nèi)部信用評級方法。內(nèi)部評級方法是銀行以實踐經(jīng)驗為基礎構建內(nèi)部評級體系，對每個貸款人或貸款項目進行評級，再利用評級結果去估算貸款的違約率和違約損失率。其中，債務人評級反映的是借款人在正常經(jīng)濟狀況下違約的可能性；貸款項目評級則反映每筆貸款本金和利息的預期損失。（一）評級方法與基本步驟內(nèi)部評級方法主要功能為：通過給債務人確定風險等級，可評估貸款損失的可能性和損失率，以保證貸款分配的質量和安全；可以為計算資本要求和貸款準備金提供依據(jù)和方法；可以為監(jiān)管者提供有價值的監(jiān)管依據(jù)和思路，等等?，F(xiàn)代內(nèi)部評級方法力圖將每筆貸款、信用、資產(chǎn)組合的質量狀況予以量化，并盡可能把銀行賬戶上的所有風險因素都納入到某個統(tǒng)一的框架或模型中，以保證評級結果的準確性、可信性、權威性。表格4?5基本的風險評級體系內(nèi)部評級的主要步驟為：第一，估計借款人的財務狀況，也稱為初始債務評級，這是債務人評級的基礎。第二，在初始債務評級的基礎上，得到債務人評級。該部分須考慮的主要因素為借款人的管理能力、借款人在所從事行業(yè)中的絕對和相對地位、借款人財務