1、信用风险的经济资本计量方法 商业银行信用风险的经济资本计量方法 长期以来，信用风险管理技术一直落后于市场风险，这主要因为：首先，信用风险比市场风险复杂得多；第二，许多信用风险模型起源于市场风险领域研究，例如c-var技术；第三，许多银行自认为了解信用风险，而把更多资源都投到了市场风险领域。但历史经验说明，信用风险控制不好，最有可能导致银行破产。本文基于国内外银行的实践，着重讨论针对信用风险的经济资本计量方法、技术和经验，这将对国内银行目前正在推行但却不够扎实的经济资本管理提供一些有益的参考。 一、根本状况 为信用风险而配臵的经济资本，应该基于信用损失的概率密度函数。对“信用损失的准确定义，各银
2、行之间存在差异。但从某种意义上说，高风险的资产组合说明概率密度函数有相对长的厚尾，即存在较大的可能性损失会高于预期损失。经济资本分配要到达的目标是非预期损失耗尽经济资本的概率（即破产概率）低于目标水平。在操作过程中，目标破产概率的选取往往与银行本身的信用评级一致。例如，银行理想的信用评级是aa，那么非预期损失超过其经济资本的概率就等于aa级公司债券一年期违约率，约为o.03。 配臵经济资本的关键在于确定预期损失和非预期损失。配臵体系通常假设准备金涵盖预期损失，而账面资本涵盖非预期损失。在此框架下，如果风险敞口所要求的经济资本超过了实际可用资本，银行就 面临资本缺乏。贷款损失准备金一般分为专项准
3、备金和一般准备金。专项准备金是按照贷款预期损失，对贷款账面价值的调整，专项准备金不能吸收非预期损失，不作为权益或经济资本的一种形式。一般准备金可用来吸收非预期损失，因此可以作为经济资本的供给。大多数银行分配经济资本不仅抵御整个资产组合损失，而且抵御专门活动的损失。理论上讲，分配给一项交易的经济资本应该被度量为考虑这项活动和银行其他活动分散化效应后，这项活动对整个资产组合经济资本要求的奉献。在实际操作中，边际奉献为整个资产组合分配的经济资本减去排除这项业务以后资产组合分配的经济资本。国外银行经济资本配臵体系的另一特征是，相互独立的前提下对不同类别的风险分配经济资本。也就是说，对每种风险分别估计概
4、率密度函数，银行总经济资本分配是对每种风险资本分配的加总，通常不考虑各种不同风险之间的相关度问题。 二、总体模式 经济资本计量的方法论和操作线路集中地反映在风险计量的总体模式上。根据巴塞尔委员会的调查，国际先进银行在对信用风险进行经济资本计量时，通常分为两种模式集合模式（aggregativemodels）和结构模式（structuralmodels）。 1.集合模式 集合模式是采用自上而下的方法使用聚类分析（peeranalysis）或历史现金流分析（historicalcashflowanalysis）推断出业务或产品类别的总风险。 历史现金流分析是从历史现金流的波动中估计一项活动总的风险
5、。历史现金流的波动假设等于将来的波动。为了使银行的实施本钱最小化，根本现金流的估计通常从银行管理信息系统的原始数据中产生，对这些原始数据进行一些调整，以便一个期间的现金流可以近似解释成为这项活动的经济收益，有时称为“净税后运营利润（nopat），给定历史nopat时间序列，一项活动总风险由nopat和名义规模的历史比率的标准差来代表。 集合模式在操作风险为主的非金融公司使用更普遍，但在受市场风险和信用风险影响更大的银行并不普遍。在银行中，集合模式主要用来评估业务或产品线的表现、高层次的战略决策，或用来验证结构风险模型，而不是用于日常的投资或风险管理。 集合模式有两个局限。第一，数据可获得性使它
6、在个别交易或客户关系（如产品定价决策）上使用比较困难。第二，模型对分别分析的业务线内资产组合构成的变化相对不敏感。例如，如果银行资产组合信贷质量和竞争对手明显不同，聚类分析会产生误导。同样，如果银行资产组合当前构成与历史构成不一致，历史现金流方法就不适当。 2.结构模式 结构模式采用“自上而下和“自下而上相结合的方式，通过分别设立信用风险、市场风险和操作风险模型估计总体风险。关于信用风险模型，大多数银行使用多种建模方法。经常是对某些产品线（如消费者或小型业务贷款）采用“自上而下法，在其他产品（如大公司客户）采用“自下而上法（如图2-1）。 图2-1信用风险结构模式 自上而下模型经常用来估计消费
7、者或零售业务贷款池的信用风险。在一个广泛的子资产组合内（如信用卡），所有贷款都被当做同质处理。银行把估计的概率密度函数建立在子资产组合历史损失的根底之上。某些情况下，为了获得更准确的估计，银行把自己的历史损失经验和同业的损失经验组合在一起（通过公共财务报表等途径）。目前，美国的大银行正在朝自下而上的信用风险模型方法上开展。对大中型市场的客户度量信用风险的方法主要是自下而上的方法。自下而上方法明确地考虑信贷质量和其他构成效应的变化。自下而上的建模过程根据客户财务状况和信用债项结构的评估，在每一笔债项（贷款或授信）的层面上对信用风险进行量化。 三、“自下而上模式 “自下而上的经济资本计量模式表达了
8、现代银行风险管理的精细化要求，正在成为国际银行的主流趋势，它包括三个要素：（1）时间段（planninghorizon）的选择和“信用损失的定义；（2）贷款估值方法；（3）与信用相关的选择项处理（credit-relatedoptionality）。 1.时间段和信用损失定义 信用风险建模要考虑“信用损失的定义和度量信用损失的“时间段。为了分析方便，银行通常选择一年期，使用违约模式模型（defaultmodel，简称dm）或盯市模型（mark-to-market，简称mtm）来定义和度量信用损失。从概念上看，信用损失是在设定的时间段内， 资产组合的现值和未来值之间的差额。因此，银行要估计资产组
9、合现值和未来值的概率分布。在估计方法上，国外银行形成了两种不同的思路：dm模型表现为在时间段内只有贷款违约，才发生信用损失。而mtm模型的视角更宽，除了违约外，经济价值的下降也产生信用损失。 （1）违约模型 银行用来定义信用损失最普通的方法是dm方法。有时它也称为两阶段模型：违约和不违约。如果贷款不违约就没有信用损失，如果贷款违约，产生信用损失，它等于客户合同规定的金额和贷款在偿债期（workoutperiod）内实际净现金流（回收额减本钱）之间差额的现值。初始价值每一美元的损失率以lgd表示，它作为随机变量，自时间段开始起价值就是不确定的。 如果所有的信用暴露有一年期限，dm模型至少在概念上
10、考虑了资产组合所有的信用损失。对于有效期限超过一年的贷款，dm模型忽略了一年的时间段以外和违约相关的信用损失。 为解决上述问题，一些银行通过贷款期限来调整信用工具的评级，也就是说同一客户较长期贷款（违约概率高）比短期贷款级别低。实际上，这种调整往往是特定的，即除违约概率以外的关键参数，如贷款违约之间的相关性，通常不能根据期限进行有效的调整，由此难以评估期限因素所产生的全面影响。 （2）盯市模型 信用风险的经济资本计量方法.doc免费为全国范文类知名网站，下载全文稍作修改便可使用，即刻完成写稿任务。 支付6元已有11人下载 下载这篇word文档 信用风险的经济资本计量方法（2）.doc免费为全国
11、范文类知名网站，下载全文稍作修改便可使用，即刻完成写稿任务。 支付6元已有11人下载 下载这篇word文档 统将逐步开展成为风险报告系统，向董事会、高管层和各级管理人员提供最新的风险分布视图，起到决策支持作用。 （3）内部评级系统 内部评级系统建立在业务流程系统和信贷管理信息系统的根底上，是信用风险计量的根底工具，能够对所有客户进行信用风险的识别、计量和预警，准确把握每一笔新发放贷款的风险，实现全行信贷资产的组合分析，从整体上把握全行信贷风险和收益，提供系统化、定量化、动态化的风险政策指引，起到有效地提高新发放贷款的质量，及时调整信贷投向结构，优化信贷资源配臵的作用。 实施“自下而上信用风险计
12、量模式，关键是建立可靠的内部评级体系（irs）。美国大银行都对大中客户进行评级，而且对表内、表外暴露也都进行了评级。内部评级体系比五级分类更好地区分借款人的信贷质量，通常银行正常贷款至少在6个级次以上。通常评级过程包括主观判断、购置外部产品和内部开发信用打分模型。无论哪种方式，所有银行都要求独立于业务单位的内审部门进行复议。 五、信用风险计量要求 根据资本监管和风险管理的实际需要，巴塞尔新资本协议对信用风险的资本计量提出了三个方面的原那么性要求： 1.逻辑合理性 （1）时间段选择。银行使用一年时间段用于建立信用风险的经济资本模型。其原因是银行在考虑提高二级市场流动性和信用工具有效期限的同时，便
13、于转移信用暴露，况且市场上大局部信用限额是设定为 一年的。另外，由于缺乏历史数据，许多的现有模型不支持超过一年期的的参数估计。 由于dm模型忽略了违约以外的信用恶化，模型产生的经济资本配臵对于一年时间段非常敏感。那么对于三年的定期贷款，该假设意味着三分之二以上的贷款信用风险被忽略了。比较而言，mtm模型考虑了在时间段内资产组合经济价值的变化，不管违约还是不违约。mtm模型的经济资本分配比dm模型对一年期假设的敏感性低。（2）lgd估计。不同债项lgd估计的复杂性差异较大，特别是那些支持证券化的金融工具。例如，一旦发生违约，支持5亿证券化资产的3000万附属贷款，比相同资产抵押的3000万高级公
14、司贷款具有更大的损失波动性，lgd估计时需要考虑更多因素。目前，随着证券化业务不断增加，对许多银行来说，这类风险暴露在决定资本充足度方面显得更加重要。 （3）信用相关选择项的处理。从国际银行业看，信用相关选择项的处理方法还处在不断开展的过程中。对于同样的信用限额，信用风险估计值可能相差十倍以上。调查显示，这种差异往往源于银行对模型的根本假设不一致。例如，关于承诺的信用额度，一些银行假定未来的提取率独立于客户信用评级的变化，实际上这种假设可能大大地低估了实际风险敞口。因此，在使用内部信用风险模型确定经济资本需求之前，银行对信用相关选择项的处理方法需要具备更严格的一致性。 确定信用风险的经济资本，
15、关键在于估计相关风险因素联合概率分布的参数。由于许多贷款池的历史数据跨度缺乏以准确估计这一分布，一些参数必须通过经验判断才能得以确定。一般而言，银行需要根据自己的实际情况和业务需要，事先作出一些关键性的假设，主要包括： 信用评级转移的驱动因素符合联合正态分布，或在均值/方差dm模型下，资产组合的信用损失符合正态分布或beta分布。影响信用评级变化、信用利差变化和lgd变化的风险因素之间独立； 不同借款人之间的lgd独立；模型参数具有稳定性。 2.返回检测 实践中，数据的局限性使参数确认变得更加困难。衡量信用风险模型优劣的客观方法是将模型事前的概率密度函数估计与事后的损失分布进行比照。相对于模型预测而言，实际发生的极端信用损失为矫正模型缺陷提供了一个客观的统计依据。由于样本外检测数据经常是不充分的，返回检测在实践中往往遇到困难。因此，国外银行通常不对信用风险的经济资本模型做统计上的返回检验。 事实上，银行经常通过各种以市场为根底的“现实观测来间接地检验经济资本模型的有效性。聚类分析（peergroupanalysis）被用来度量信用风险模型的合理