信用風險的國際演進及啟發

時間:2022-03-11 04:01:48

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信用風險的國際演進及啟發

內部經濟資本計量模型的發展

巴塞爾委員會在1988年出臺了《國際資本計量統一框架》,要求銀行必須根據債權的風險大小,準備相應的資本。1988年資本協議的出臺,建立了全球統一的資本計量框架。但是其僅根據債權主體的差異,將風險權重分為0%、10%、20%、50%、100%五檔,對于大多數公司借款人,均適用100%的風險權重,導致其敏感性差,難以適應商業銀行內部經營管理的需要。因此,各商業銀行或專業風險計量機構紛紛利用自己的研究團隊,開發出了相應的風險計量模型,其中最有代表性的是KMV公司的組合管理模型、J.P.Morgan的CreditMetrics模型和CSFP的CreditRisk+模型,三類模型均以違約概率、違約損失率和違約相關性作為模型輸入變量,但在信貸組合損失定義、違約概率計算等處理上存在較大差異。(一)KMV組合管理模型。KMV組合管理模型由專業信用風險計量機構——KMV公司提出,其假定信貸組合的損失分布由三個因素決定:每一資產的違約概率;每一資產違約時的預期回收率;借款人兩兩間的違約相關性。針對上述三個要素,KMV公司分別開發出了違約概率計量模型和違約相關性計量模型,前者基于上市公司財務結構計算違約距離,并通過違約距離映射到違約概率,后者則基于上市公司資產相關性計量違約相關性。由于模型的主要輸入參數為違約概率和違約相關性,因此,KMV組合管理模型主要適用于上市公司。(二)CreditMetrics模型。CreditMetrics模型由J.P.Morgan(1997)聯合美國銀行等多家金融機構提出,其假定信貸資產組合一定時期內的價值變化取決于其信用等級的聯合變化,其中信貸組合內每一信貸資產的價值主要由其信用等級所對應的收益率決定,而信用等級的聯合變化則由借款人間的相關性及信用等級遷徙矩陣決定。CreditMetrics模型與KMV組合管理模型的相似之處在于借款人間違約相關性均通過借款人間資產相關性間接估計,不同之處在于CreditMetrics模型假定違約概率由資產的外部評級決定,而不是由違約距離決定。(三)CreditRisk+模型。CreditRisk+模型由CSFP(1997)提出,其假定違約的損失分布由組合內發生違約個數、組合內每一違約平均損失程度兩個要素決定,對于違約概率相同、違約損失程度相近的資產組合,假定其一定時期內的違約個數服從泊松分布,則可基于違約個數的分布,得到違約損失的分布。CreditRisk+模型與CreditMetrics模型的相似之處在于均假定違約概率外生,不同之處在于其只考慮借款人違約導致的損失,不考慮借款人信用等級質量下降導致的損失。此外,CreditRisk+通過假定違約率可變來計量不同組合間的違約相關性,而不是通過借款人間資產相關性予以估計。綜上所述,20世紀90年代是組合信用風險管理蓬勃發展的時代,組合管理模型、CreditMetrics模型、CreditRisk+模型及其他一些組合信用風險模型均在這一時期涌現。商業銀行內部風險計量技術的迅速發展,也為風險敏感性更高的資本監管規則——巴塞爾新資本協議的出臺奠定了基礎。

監管經濟資本計量模型的發展

2000年以后,組合信用風險開始向兩個方向發展:一方面,KMV模型、CreditMetrics模型、CreditRisk+模型等之前的主流信用風險模型隨著業務實踐不斷完善;另一方面,為了克服1988年資本協議風險敏感性差的問題,使監管資本更加真實地反映商業銀行所面臨的風險,并激勵商業銀行不斷改進自身風險管理水平,巴塞爾委員會提出了一種以內部評級結果為輸入參數、以單因子漸進模型為模型框架的監管資本計算規則,并經征求業內意見對部分參數進行調整后,在2004年正式頒布的新資本協議中作為監管資本計算的高級方法——內部評級法出現(以下簡稱單因子漸進模型)。(一)單因子漸進模型的框架。單因子漸進模型首先假定信貸組合的損失具有組合不變性,即信貸組合內每筆貸款的損失僅由其違約概率、違約損失率、違約風險暴露、借款人規模、期限等自身屬性決定,增加或減少一筆貸款不會對其他貸款所需資本要求產生影響,信貸組合的資本要求為組合內單筆貸款資本要求的簡單加總,而每筆貸款的資本要求則由(1)式①決定:(1)式中,PD、LGD為基于銀行內部評級體系估計的違約概率、違約損失率,M為有效期限,R為相關系數,b為期限調整因素,分別是違約概率PD的單調函數。根據BCBS(2005),銀行的損失分為預期損失和非預期損失,而單因子漸進模型是在假定損失具有組合不變性的前提下,基于銀行的內部評級結果,計算覆蓋99.9%置信水平下由系統性風險導致的條件非預期損失。因此,單因子漸進模型本質上是監管者提出的一種具有普適性的經濟資本計量模型。(二)對單因子漸進模型計量經濟資本的進一步分析。單因子漸進模型提出后,其作為監管資本的適用性得到業內肯定,但其作為銀行經濟資本計量模型的優劣則在學術界引起了廣泛的討論。關于單因子漸進模型的討論主要集中于模型計量經濟資本的合理性及缺陷兩個方面。1、計量經濟資本的合理性。單因子漸進模型最重要的假定是信貸損失的組合不變性,若該假定得到滿足,則其能夠較為精確的計量經濟資本。事實上,當組合內任一資產均僅占組合很小份額(條件1)、組合內不同借款人間相關性僅由一個系統因子驅動(條件2)時,資產組合的VaR具有組合不變性,且既使不滿足條件1也不會對模型計量的準確性產生太大影響(Gordy,2002)。單因子漸進模型的另一重要假定是影響貸款組合內借款人間的系統性因子只有一個。從CreditMetrics、KMV模型、CreditRisk+等業內常用的經濟資本計量模型來看,盡管在模型假定上采用多個因子,如相關系數由行業、地區兩個因素決定,但是地區因素通常取某一固定值,實質上仍是單因子模型。因此,單因子漸進模型的單因子假定與常見的組合信用風險模型是一致的(Gordy,2002)。2、單因子漸進模型的缺陷。在實際應用中,組合不變性賴以成立的兩個條件并不能完全滿足,其主要原因是集中度風險的普遍存在。信貸組合集中度將從兩個方面破壞單因子漸進模型的組合不變性假定:資產組合規模過小或過于集中于某一借款人將導致非系統風險的不完全分散,破壞單因子模型資產足夠分散的假定;資產組合過于集中于某一個或某幾個行業將導致信用風險由多個系統性因子驅動,破壞單因子模型的單因子假定(BCBS,2006)。因此,單因子漸進模型所計算的資本只是對真實經濟資本的一種近似,具體使用時需要結合實際情況進行修正。(三)對單因子漸進模型的修正。導致單因子漸進模型無法完全準確計量經濟資本主要有兩個原因:一是其僅考慮了系統性風險,沒有考慮非系統性風險,當信貸組合過于集中于某一個借款人時,其計算的資本不能完全覆蓋非預期損失,需要在其計算結果基礎上增加集中度風險資本,即進行粒度調整(GranuarityAdjustment,GA);二是其對信貸組合的分散化效應僅通過一個因子反映,沒有考慮多個因子的影響,當信貸組合充分利用不同行業、不同地區間相關性實現分散化效應時,其計算的資本可能過于審慎,需要在其計算結果基礎上適當降低資本,即考慮分散化效應(DiversificationFactor,DF)。1、粒度調整。假定信貸組合實際損失的q分位點為Yq,單因子模型。但是,由于單因子漸進模型假定信貸損失具有組合不變性,該假定與實際情況存在一定偏離,導致模型計算的資本與真實的信用風險損失存在一定偏差,主要體現為無法完全反映分散化效應和集中度風險,因此只能作為一種近似的經濟資本計量模型,需要進行粒度調整和分散化效應調整。對于國內商業銀行而言,新資本協議內部評級法的出現,為信用風險計量技術的提高提供了全方位的借鑒。以實施內部評級法為契機,國內商業銀行或與咨詢機構合作,或引進戰略合作伙伴技術,紛紛致力于建立符合內部評級法要求的內部評級體系。由于風險計量基礎較為薄弱,國內商業銀行這一時期的主要精力是對單筆貸款違約概率、違約損失率等風險參數的計量,目前對于風險參數在經濟資本計量模型中的應用,尚處于研究階段。

組合信用風險模型演進對中國的啟示

從組合信用風險模型的演進過程可以看出,單因子漸進模型的提出對信用風險經濟資本計量的發展產生了重大影響。首先,該模型建立在CreditMetrics、KMV模型、CreditRisk+等20世紀90年代主流信用風險經濟資本計量模型基礎之上,體現了信用風險經濟資本計量中最基本的原理和最核心的元素,如經濟資本是計量一定置信度、一定時期內的VaR,如影響信用風險損失的主要要素是違約概率(PD)、違約損失率(LGD)、相關性(R)等,銀行可以在其基礎上結合本行實際適當調整,得到精度更高、適用性更強的經濟資本計量模型。其次,該模型直接基于單筆貸款自身屬性計量經濟資本,經濟資本的計量細化到信貸組合的最小粒度,有利于經濟資本的配置與應用。最后,該模型直觀的展示了違約概率、違約損失率、相關性等風險要素與經濟資本的關系,將信用風險管理的重心從組合管理再次回到客戶信用等級評定、貸款擔保管理等最基本的要素。有鑒于此,對單因子漸進模型的分析和修正,成為2000年以來信用風險經濟資本計量研究的熱點。對于國內銀行業而言,單因子漸進模型不失為一種較為理想的選擇。首先,從模型適用性來看,國際性大銀行信貸組合中的債權人以上市公司為主,信貸產品以市場化交易程度較高的債券、衍生產品為主,以此為基礎開發的CreditMetrics、KMV模型等內部組合信用風險模型并不適用于信貸組合中債權人大多為非上市公司、信貸產品以貸款為主的國內商業銀行。而單因子漸進模型作為一種國際通行的監管資本計量規則,在推出過程中著重考慮了模型的全球普適性,模型的最終確定經過了多次定量測算和意見征求,因此對中國銀行業的適用性也較好。其次,從模型特點來看,單因子漸進模型引入了規模因素和期限因素,中小企業貸款、期限較短貸款的資本占用明顯優于其它貸款,以單因子漸進模型為基礎的經濟資本計量與配置,有助于促進中小企業信貸業務發展。再次,CreditMetrics、KMV等模型及其改進版模型結構較為復雜,計算過程中往往采用蒙特卡洛方法模擬貸款組合的損失分布,計算量大,而單因子漸進模型結構簡明,計算簡便,且計算結果直接細化到單筆貸款,對于風險計量基礎較為薄弱的中國銀行業而言,后者的可接受度和推廣實施難度更小。最后,隨著計量模型在風險管理領域的廣泛使用,復雜計量模型所帶來的模型風險引起了越來越多的關注,簡潔、透明正日漸成為組合信用風險模型的新標準。因此,國內商業銀行在實施內部評級法過程中,可通過對單因子漸進模型進行適當調整,得到適合自身經營發展的經濟資本計量模型。鑒于國內銀行業的實際,對單因子漸進模型的調整可以從兩個方面入手:從違約相關性來看,由于國內經濟結構調整主要通過產業政策實施,違約相關性受行業的影響較大,因此可在現行單因子模型基礎上,在相關系數計算中引入行業因素;從集中度情況來看,國內銀行業“貸集中”現象較為明顯,集中度風險對信貸組合損失影響較大,可在單因子漸進模型所基礎上,引入集中度調整因素。

本文作者:吳仕建李心愉工作單位:北京大學經濟學院