3.2 信用風(fēng)險(xiǎn)測度的發(fā)展

3.2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)測度的重要性

信用風(fēng)險(xiǎn)識別、信用風(fēng)險(xiǎn)度量和信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控是信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的三個(gè)主要構(gòu)成要素。信用風(fēng)險(xiǎn)識別環(huán)節(jié)所要解決的問題是充分認(rèn)識風(fēng)險(xiǎn)，通過對影響信用風(fēng)險(xiǎn)的因素和機(jī)制進(jìn)行分析，為信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供依據(jù)。信用風(fēng)險(xiǎn)度量是信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的核心內(nèi)容，主要是對信用風(fēng)險(xiǎn)的成因及影響因素進(jìn)行分析和量化，來測度借款人的違約率，并利用違約率進(jìn)行信用評估。信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控是在信用風(fēng)險(xiǎn)識別和度量的基礎(chǔ)上，對客戶的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行及時(shí)跟蹤和分析，當(dāng)客戶的財(cái)務(wù)狀況惡化或信用狀況出現(xiàn)問題后，及時(shí)做出相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理決策。

在測度信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，首先需要確定信用風(fēng)險(xiǎn)度量的對象，每個(gè)客戶的情況都存在差異，我們需要掌握客戶的信息，確定客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)類型；其次是建立信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型需要契合金融環(huán)境和金融復(fù)雜程度以及客戶的狀況；最后是要獲取市場信息，確定模型中的參數(shù)。很多情況下我們很難獲取數(shù)據(jù)或獲取的數(shù)據(jù)存在較大誤差，容易造成估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確度較低，此時(shí)需要采取替代措施以改善模型估計(jì)；最后是結(jié)果的輸出，一般情況下，違約結(jié)果是不同情況下的違約率。

進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評估在防范市場信用風(fēng)險(xiǎn)和維護(hù)市場經(jīng)濟(jì)的有序運(yùn)行方面越來越重要，主要體現(xiàn)在：

（1）有利于企業(yè)防范違約風(fēng)險(xiǎn)。任何一個(gè)企業(yè)的發(fā)展都離不開客戶，客戶是企業(yè)實(shí)現(xiàn)利益的載體，更是企業(yè)的重要風(fēng)險(xiǎn)來源。在市場競爭日趨激烈的條件下，一些企業(yè)會采用擴(kuò)大授信額度、現(xiàn)金折扣等授信政策來擴(kuò)大銷售規(guī)模。這些信用政策離不開對客戶信用狀況的有效評估，只有科學(xué)地度量客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，才能使得從客戶的交易中獲得最大收益的同時(shí)，把風(fēng)險(xiǎn)控制在最低程度。此外，在同其他企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)來往時(shí)，對其進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評估有助于企業(yè)制定合理的信用政策，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

（2）有利于資本市場的穩(wěn)健運(yùn)行。在廣大投資者認(rèn)購公司有價(jià)證券時(shí)，信用測度可以科學(xué)評估發(fā)行主體的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為投資者實(shí)現(xiàn)安全投資、取得可靠收益提供依據(jù)。同時(shí)，優(yōu)質(zhì)企業(yè)可以以低成本籌集資金，當(dāng)企業(yè)的經(jīng)營狀況得到合理分析和恰當(dāng)評價(jià)時(shí)，投資者會對企業(yè)的經(jīng)營給予資金支持。可見，信用評估有助于實(shí)現(xiàn)供需雙方的信息對稱，提高投資的安全性，降低籌資成本。

（3）商業(yè)銀行確定貸款風(fēng)險(xiǎn)程度的依據(jù)。作為銀行的主營業(yè)務(wù)，貸款可以為企業(yè)和個(gè)人提供重要的資金支持。對于借款人的獲利能力和償債能力進(jìn)行有效的評價(jià)有助于商業(yè)銀行最大限度地防范貸款風(fēng)險(xiǎn)，提高銀行信貸資金的使用效率。

3.2.2 信用測度的興起原因

近些年來，一場關(guān)于信用測度的革命已經(jīng)在醞釀，新的技術(shù)和理念已經(jīng)出現(xiàn)在新一代的金融人士之間，他們正在運(yùn)用建立模型的技能來分析這一領(lǐng)域。對于信用風(fēng)險(xiǎn)測度興起的原因主要有以下幾點(diǎn)：

（1）結(jié)構(gòu)性破產(chǎn)的增加。盡管在不同時(shí)期各個(gè)國家遭受過經(jīng)濟(jì)衰退，但是從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看，最近經(jīng)濟(jì)衰退所導(dǎo)致的銀行破產(chǎn)數(shù)量相較以往有大幅度的增加。由于全球競爭程度的提高，銀行破產(chǎn)在一定程度上有結(jié)構(gòu)性增長的趨勢，因而準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)分析顯得至關(guān)重要。

（2）低質(zhì)量客戶的競爭。盡管銀行等金融機(jī)構(gòu)貸款的平均質(zhì)量在不斷下降，從信貸市場所能獲得的利差卻越來越少。金融機(jī)構(gòu)貸款所能收到的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償也在不斷減少，這種貸款的風(fēng)險(xiǎn)收益不對稱現(xiàn)象源于眾多因素，其中一個(gè)比較重要的因素就是由于客戶減少，金融機(jī)構(gòu)對低質(zhì)量借款客戶存在激烈爭奪。很多金融公司的貸款活動甚至都集中在高風(fēng)險(xiǎn)低質(zhì)量的借貸市場。

（3）抵押物價(jià)值降低。作為銀行貸款最常用的抵押物之一，房地產(chǎn)的價(jià)格波動對違約風(fēng)險(xiǎn)有重要的影響。例如，上文介紹的日本、美國和香港房地產(chǎn)泡沫的破裂導(dǎo)致房價(jià)大跌的情況，對經(jīng)濟(jì)的沖擊極大增加了銀行所能承受的信用風(fēng)險(xiǎn)。可見，房地產(chǎn)等不動產(chǎn)的價(jià)格很難去預(yù)測，其清算價(jià)格也與市場價(jià)格緊密相關(guān)，一旦企業(yè)無法償還貸款，銀行也將難以避免損失。

（4）表外衍生品規(guī)模擴(kuò)大。近年來，衍生品市場快速增長，金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)與衍生品的風(fēng)險(xiǎn)敞口息息相關(guān)。在很多美國的大銀行里，金融工具（例如，利率互換、遠(yuǎn)期合約等）的賬面價(jià)值是貸款價(jià)值的十倍以上，這些衍生品的信用風(fēng)險(xiǎn)也隨著衍生品的規(guī)模不斷增長而增加，需要引起我們的重視。例如，國際清算銀行的清算系統(tǒng)會在盯住衍生品市場價(jià)格的基礎(chǔ)上考慮其潛在的風(fēng)險(xiǎn)敞口來確定資本充足率。

（5）技術(shù)發(fā)展。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和信息處理技術(shù)的進(jìn)步使得金融機(jī)構(gòu)檢測高性能建模技術(shù)成為可能。2000年，國際互換和衍生品協(xié)會（ISDA）與國際金融協(xié)會（IIF）發(fā)現(xiàn)，使用商業(yè)數(shù)據(jù)庫和內(nèi)部資料可以有效評估分級與未分級的商業(yè)貸款、零售貸款及抵押貸款等。

（6）資本要求。《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》于2013年在中國如期實(shí)施，但是中國版《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》，也就是《商業(yè)資本管理辦法》的要求更為嚴(yán)格，其中，國內(nèi)商業(yè)銀行核心一級資本充足率下限為5%，一級資本充足率下限為6%，資本充足率為8%；正常情況下系統(tǒng)重要性銀行和非系統(tǒng)重要性銀行的資本充足率分別不低于11.5%和10.5%。同時(shí)，《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》對于資本約束的機(jī)制也更加嚴(yán)格，并擴(kuò)大了風(fēng)險(xiǎn)資本的覆蓋范圍。風(fēng)險(xiǎn)資本的計(jì)算要求對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的測量，因而對信用風(fēng)險(xiǎn)的度量自然是必需的。

3.2.3 信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型發(fā)展歷程

信用風(fēng)險(xiǎn)度量是信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的中心環(huán)節(jié)，按照其發(fā)展脈絡(luò)主要分為兩個(gè)階段，即傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論和現(xiàn)代高級風(fēng)險(xiǎn)度量理論。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法是按信用風(fēng)險(xiǎn)相對比較進(jìn)行分類，如專家評判法、信用評分法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類等，主要是針對單項(xiàng)資產(chǎn)或者單個(gè)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)分析，沒有考慮眾多資產(chǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)相互關(guān)系，不利于投資組合管理；而且傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量通常是以會計(jì)信息為測量基礎(chǔ)，盯住已發(fā)生的賬面值分析風(fēng)險(xiǎn)大小，缺少時(shí)效性。現(xiàn)代的信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法針對以往的不足加以改進(jìn)，如KMV模型、CreditMetrics模型等，它們都有關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)大小的明確定義，在定義的框架下對信用風(fēng)險(xiǎn)的絕對大小進(jìn)行度量。對于企業(yè)可有兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行信用分析，一是會計(jì)信息，記錄企業(yè)歷史數(shù)據(jù)表現(xiàn)；二是公司股票價(jià)格數(shù)據(jù)，表示投資者對該公司未來的預(yù)期。與傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)分析不同，現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量要結(jié)合這兩類信息，更準(zhǔn)確地度量所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。

1.傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型

信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的起源是為了尋求一種度量信用風(fēng)險(xiǎn)的方式，而且既要客觀、準(zhǔn)確、穩(wěn)定，又要簡潔且易于理解、實(shí)用性強(qiáng)，眾多學(xué)者基于以上目標(biāo)不斷地研究，將市場信息和企業(yè)信息基本相結(jié)合，希望將企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表信息和股價(jià)信息相結(jié)合，找到可度量的信用風(fēng)險(xiǎn)的模型。所以最先應(yīng)用公司財(cái)務(wù)報(bào)表和貸款者資質(zhì)情況相結(jié)合的方法來判斷信用風(fēng)險(xiǎn)的主觀模型應(yīng)運(yùn)而生。

（1）基于專家判斷的信用風(fēng)險(xiǎn)評估。信用風(fēng)險(xiǎn)評估專家對信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了較多的研究，具有較豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技能。在信用風(fēng)險(xiǎn)評估初期，一般依賴于專家進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷和決策，比較典型的有專家評判法。專家評判法是指信用風(fēng)險(xiǎn)的判斷和決策主要依靠信用風(fēng)險(xiǎn)管理的專業(yè)人員。專家利用自身的專業(yè)技能、主觀判斷和對某些關(guān)鍵因素的權(quán)衡來對信用風(fēng)險(xiǎn)做出評價(jià)，主要參考企業(yè)償債能力的因素——資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、管理能力、盈利能力、資金流動性等，是一種定性和主觀的方法。最常見的專家法是“5C模型”，“5C模型”主要是指品德與聲望、資格與能力、資金實(shí)力、擔(dān)保、經(jīng)營條件或商業(yè)周期。專家掌握這五個(gè)關(guān)鍵因素后，對企業(yè)的信用品質(zhì)進(jìn)行綜合評判，然后決定是否對企業(yè)進(jìn)行信用貸款。

類似專家法的這些模型方法需要根據(jù)企業(yè)所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素變化，不斷地調(diào)整分析、調(diào)查的重點(diǎn)，緊密結(jié)合企業(yè)具體的實(shí)際情況進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)，具有較強(qiáng)的針對性。信用評級的專家通常是經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)或是經(jīng)驗(yàn)豐富的、有權(quán)威的信用評級師，每個(gè)分析師都有自己的分析和評價(jià)體系，通過自己的實(shí)踐來積累經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)而進(jìn)行企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查與評價(jià)工作。

而這類模型的不足之處在于其結(jié)果帶有很大程度的主觀性。專家法屬于定性分析法，各個(gè)專家的經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)技能、思維方式等均存在較大差異，即使是對同一家企業(yè)的信用品質(zhì)進(jìn)行評估，不同專家給出的結(jié)論也可能存在較大的不一致。可見信用風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果的準(zhǔn)確度存在不確定性，需要進(jìn)一步提高。此外，專家練就專業(yè)性的信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)能力需要很長的時(shí)間，由于人數(shù)有限，因此聘用專家的成本也比較高。在企業(yè)規(guī)模、數(shù)量、復(fù)雜性不斷提升的時(shí)代趨勢下，專家法的準(zhǔn)確性和工作效率越來越無法滿足信用市場的要求，亟須開發(fā)一種新的信用評估方法。

（2）基于財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)的信用評估。專家判別法的思想為后來的基于財(cái)務(wù)信息的信用評分法奠定了基礎(chǔ)。為了解決專家評判法主觀性較強(qiáng)、定量分析不夠的問題，學(xué)者們從企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的角度出發(fā)，通過分析企業(yè)的償債能力來進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量。比較著名的有信用評分法。

信用評分法也是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，利用可得到的借款人的特征變量，來計(jì)算出一個(gè)數(shù)值用以代表借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)大小，并將借款人歸類于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級。這類模型的依據(jù)是企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表，借款人的特征變量主要有資本負(fù)債比率、現(xiàn)金流量、各項(xiàng)財(cái)務(wù)比率等。其關(guān)鍵在于特征變量的選擇及其權(quán)重的確定。

類似信用評分法的模型在一定程度上彌補(bǔ)了專家法的較強(qiáng)的主觀性和定性分析的不足，更加充分地利用了信用風(fēng)險(xiǎn)來度量企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對其歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)分析，更加準(zhǔn)確地給出信用風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)果。這些模型的缺點(diǎn)在于它是建立在歷史數(shù)據(jù)上的，更新速度慢，回歸方程中各變量權(quán)重在一定時(shí)間內(nèi)保持不變，從而無法及時(shí)反映企業(yè)當(dāng)前的信用狀況。此外，它對企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)要求較高，而企業(yè)需要很長時(shí)間才能建立起數(shù)據(jù)庫，新企業(yè)難以達(dá)到要求，模型使用受限，準(zhǔn)確度也大減。評分模型雖然給出了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)水平的評分結(jié)果，但無法準(zhǔn)確反映企業(yè)的違約率和違約損失，需要進(jìn)一步完善。

2.現(xiàn)代高級信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型

隨著經(jīng)濟(jì)和資本市場的不斷發(fā)展，一方面，企業(yè)的融資需求逐漸增大，特別是眾多的中小型企業(yè)，很難從股票市場和債券市場中進(jìn)行融資，其發(fā)展主要依賴于銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款。如何對借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行快速準(zhǔn)確地評估是迫切需要解決的問題。另一方面，由于銀行對資產(chǎn)存在較高的安全性要求，信用評級較低的企業(yè)難以從傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)中進(jìn)行貸款，而資本市場中去中介化的發(fā)展使得中小企業(yè)尋找的不同渠道來籌集資金，很多貸款活動集中在風(fēng)險(xiǎn)較高、質(zhì)量較低的市場。此外，抵押品價(jià)值的波動、資產(chǎn)負(fù)債表以外業(yè)務(wù)的增長、技術(shù)的快速更新以及國際清算銀行基于風(fēng)險(xiǎn)的資本要求等經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，都促使了新的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法的產(chǎn)生。

傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在定性分析和定量分析方面缺乏強(qiáng)有力的理論和數(shù)據(jù)支撐，金融學(xué)家很難解釋這些模型的經(jīng)濟(jì)意義，也使得它們有別于后來發(fā)展起來的、建立在現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)理論基礎(chǔ)之上的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。這一階段的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型大都是建立在期權(quán)定價(jià)模型（black-scholes-merton model）的基礎(chǔ)上，企業(yè)的破產(chǎn)在一定程度上取決于企業(yè)資產(chǎn)的市場價(jià)值與對外債務(wù)的相對大小，以及資產(chǎn)價(jià)值的波動率。

（1）基于資產(chǎn)負(fù)債的信用風(fēng)險(xiǎn)評估。基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析方法不能滿足現(xiàn)代的信用風(fēng)險(xiǎn)測度，因而隨之出現(xiàn)了很多建立在期權(quán)定價(jià)模型基礎(chǔ)上的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，這些模型將公司股票價(jià)值的期權(quán)特征運(yùn)用到了信用風(fēng)險(xiǎn)度量中，把股權(quán)視為基于企業(yè)資產(chǎn)的看漲期權(quán)，債務(wù)額相當(dāng)于期權(quán)的執(zhí)行價(jià)格，資產(chǎn)的市場價(jià)值相當(dāng)于期權(quán)的市場價(jià)格，當(dāng)市場價(jià)格高于執(zhí)行價(jià)格時(shí)，期權(quán)持有人會選擇執(zhí)行期權(quán)。這類模型中有的以借款公司的股票市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，估計(jì)企業(yè)資產(chǎn)的當(dāng)前市值和波動率，再根據(jù)企業(yè)的負(fù)債計(jì)算出企業(yè)的違約點(diǎn)，然后計(jì)算出借款人的違約距離，最后根據(jù)企業(yè)的違約距離與預(yù)期違約率之間的對應(yīng)關(guān)系，求出企業(yè)的預(yù)期違約率。其中較為著名的就有KMV模型。KMV模型的主要思路是，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值超過企業(yè)負(fù)債時(shí)，企業(yè)有能力償還貸款；而當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值低于負(fù)債時(shí)，企業(yè)就會行使期權(quán)而選擇違約。貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)是在給定負(fù)債的情況下由債務(wù)人的資產(chǎn)市場價(jià)值決定的。

這些模型將借款企業(yè)的股價(jià)信息轉(zhuǎn)換成信用信息，不斷變化的股票市場價(jià)格更新了模型的輸入數(shù)據(jù)，及時(shí)反映了市場預(yù)期和企業(yè)的信用資產(chǎn)變化，是一種動態(tài)模型；對公司的資產(chǎn)質(zhì)量變化較為敏感，股價(jià)信息被應(yīng)用在模型當(dāng)中，具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。但此類模型在應(yīng)用中也存在不足，首先，模型側(cè)重利用股票價(jià)格預(yù)測企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值，而且要求股市是一個(gè)有效的市場，但現(xiàn)實(shí)中股市價(jià)格經(jīng)常背離公司的實(shí)際價(jià)值，且影響模型預(yù)測的精確性。其次，該類模型還假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，而實(shí)際中企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值并非呈現(xiàn)正態(tài)分布。

（2）基于信用評級變化的風(fēng)險(xiǎn)評估。由于上述模型適用于上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)評估，為了擴(kuò)大模型的使用范圍，出現(xiàn)了一些基于信用評級轉(zhuǎn)移的模型，這些模型借助于傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評級，對借款人的信用評級以及次年進(jìn)行評級時(shí)發(fā)生變化的概率（評級轉(zhuǎn)移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差計(jì)算出的貸款市場價(jià)值及其波動性進(jìn)行評估，進(jìn)而得出個(gè)別貸款和貸款組合的VAR值，以此對借款公司進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)測度，比如CreditMetrics模型。這樣的模型更加適用于對商業(yè)信用、債券、貸款、信用證及衍生品等信貸資產(chǎn)及組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。

這些模型的優(yōu)點(diǎn)是，對違約的概念進(jìn)行了拓展，考慮了債務(wù)人信用等級的變化；采用組合投資的分析方法，更加注重直接分析企業(yè)間信用狀況變化的相關(guān)關(guān)系，模型應(yīng)用廣泛，與現(xiàn)代組合投資管理理論更加吻合。其缺點(diǎn)是，這些模型中的違約率是其歷史數(shù)據(jù)的平均值，沒有考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的影響；也沒有充分考慮到市場風(fēng)險(xiǎn)，如利率、匯率、失業(yè)率等的變化，而這些都會引起違約或信用等級的變化；同時(shí)計(jì)算需要具有強(qiáng)大計(jì)算能力的計(jì)算機(jī)支持，也限制了人們接受這種信用計(jì)量方法。與CreditMetrics模型相類似的一些模型較多地依賴信用評級和違約與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，對違約前提的假設(shè)非常多。

（3）基于違約分布的信用風(fēng)險(xiǎn)評估。根據(jù)對歷史數(shù)據(jù)的研究，違約率具有一定的分布特征，通常為泊松分布，可以對債務(wù)質(zhì)量做進(jìn)一步地細(xì)分。由同一信用評級債務(wù)的違約率分布特征來預(yù)測信用工具的預(yù)期損失，“信用風(fēng)險(xiǎn)+模型”（creditriskp_lus，CRP）就是建立在這一思想之上的。

模型利用保險(xiǎn)精算的方法，推導(dǎo)出投資組合的損失變量，并把違約事件模型化為有概率分布的連續(xù)變量。由于組合的違約率分布是類似于泊松分布的，因此每筆貸款都有很小的違約率并且與其他貸款之間是相互獨(dú)立的。根據(jù)泊松分布公式，可計(jì)算出違約率，同時(shí)利用各個(gè)頻度的違約率分布加總來求出貸款組合的損失分布。不同于CreditMetrics模型的盯市模型，“信用風(fēng)險(xiǎn)+計(jì)量模型”屬于違約預(yù)測模型（DM）。

（4）考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的信用風(fēng)險(xiǎn)評估。借款企業(yè)的違約率受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響很大，在經(jīng)濟(jì)條件較好的情況下，企業(yè)的違約率會比較低，如果宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變差，評估得到的違約率就會變得很高。一些模型根據(jù)違約率和宏觀經(jīng)濟(jì)因素之間的關(guān)系來度量信用風(fēng)險(xiǎn)，比較典型的有Credit Portfolio View模型。

Credit Portfolio View模型是在Credit Metrics模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)GDP增長率、失業(yè)率、政府支出等各種宏觀因素對債務(wù)人的違約率、信用等級轉(zhuǎn)換概率產(chǎn)生的重要影響，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和蒙特卡洛技術(shù)，將信用等級轉(zhuǎn)換概率與宏觀因素之間的關(guān)系模型化，因而得出信用風(fēng)險(xiǎn)度量值。模型中的違約率、轉(zhuǎn)移概率都與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況密切相關(guān)。當(dāng)所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化時(shí)，借款企業(yè)信用等級的下降和違約的情況則會增加；反之則會減少。

練習(xí)題

一、名詞解釋

1.信用風(fēng)險(xiǎn)暴露

2.違約率

3.回收率

二、簡述題

1.信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的確定是一個(gè)較為復(fù)雜的過程，請指出影響真實(shí)信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的因素，并舉例說明。

2.違約率由于無法直接被觀察到，因此一般需要進(jìn)行計(jì)算，那么其計(jì)算包括哪些步驟？

3.進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評估在防范信用風(fēng)險(xiǎn)和維護(hù)市場經(jīng)濟(jì)的有序運(yùn)行方面起到了重要的作用，其主要體現(xiàn)在哪些方面？

4.試分析基于信用評級轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)評估模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

三、計(jì)算題

1.公司A在近四年中，各年的邊際違約率分別為d1=0.05、d2=0.10、d3=0.10、d4=0.20，那么該公司在這四年中的平均違約率d是多少？

2.假設(shè)某銀行以6%的年利息貸款給一國家企業(yè)500萬元，該企業(yè)提供400萬元房產(chǎn)的部分抵押，如果不考慮房價(jià)的變化和利率的影響，該銀行預(yù)期一年后在該貸款上的預(yù)期損失不會高于5 000元，那么該銀行預(yù)期該企業(yè)的最高違約率是多少？