導(dǎo)語(yǔ)：商業(yè)銀行信貸度量模型論文一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢(xún)客服老師，歡迎參考。

摘要：文章首先對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的概念和性質(zhì)進(jìn)行了分析，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的度量方法、模型進(jìn)行研究，指出各自的原理、優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。為信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法和模型的應(yīng)用或研究提供一定的幫助。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；信貸風(fēng)險(xiǎn)；信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型

一、信貸風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)概念分析

1．信貸風(fēng)險(xiǎn)的涵義。信貸風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的最基本、最古老也是危害最大的風(fēng)險(xiǎn)。信貸風(fēng)險(xiǎn)是指?jìng)鶆?wù)人由于各種原因不能完全履約而遭受損失的可能性，隨著現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的變化和信用衍生品市場(chǎng)的出現(xiàn)，使信貸風(fēng)險(xiǎn)還包括由于信用事件引起的損失的可能性。

由以上信貸風(fēng)險(xiǎn)的涵義我們可以看出，現(xiàn)代信貸風(fēng)險(xiǎn)得涵義主要包括兩個(gè)方面：（1）信貸違約風(fēng)險(xiǎn)。這是所有的銀行貸款都面臨的風(fēng)險(xiǎn)。在借款企業(yè)不能夠按期歸還貸款的情況下，銀行的收益將遭受的損失。信貸違約風(fēng)險(xiǎn)并不考慮借款企業(yè)沒(méi)有發(fā)生違約情況下的損失，借款人沒(méi)有發(fā)生違約就表示銀行不會(huì)遭受任何損失。但是，一旦借款人選擇違約，銀行就會(huì)遭受一定的損失，損失的大小取決于借款人賠付率的大小。當(dāng)前情況下，我國(guó)商業(yè)銀行面臨的主要信貸風(fēng)險(xiǎn)就屬于信貸違約風(fēng)險(xiǎn)。（2）信貸息差風(fēng)險(xiǎn)。信貸息差風(fēng)險(xiǎn)是銀行因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)暴露，而向借款企業(yè)要求獲得的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。隨著金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，銀行持有企業(yè)的金融產(chǎn)品，由于企業(yè)的信用變化而存在損失的可能性。信貸息差風(fēng)險(xiǎn)考慮的是在企業(yè)貸款的期限內(nèi)由于企業(yè)預(yù)期違約概率的增加，銀行面臨的預(yù)期損失也會(huì)趨于增加。因此，信貸息差風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)信貸違約風(fēng)險(xiǎn)很好的補(bǔ)充。隨著證券市場(chǎng)的不斷發(fā)展和完善，信貸息差風(fēng)險(xiǎn)將成為信貸風(fēng)險(xiǎn)考慮的主要部分。

2．信貸風(fēng)險(xiǎn)的特征分析。（1）信貸風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在并且是一種非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)是由于不確定性而產(chǎn)生的損失的可能性，并且這種不確定性的存在是客觀存在的并不隨人的意志的改變而變化。因此，銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)存在每一個(gè)借貸關(guān)系中即風(fēng)險(xiǎn)無(wú)處不在、無(wú)時(shí)不在。人們?cè)陲L(fēng)險(xiǎn)管理中，只能使風(fēng)險(xiǎn)盡量減至最小而不能夠完全的消除。另外，信貸風(fēng)險(xiǎn)有著非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的特性，盡管貸款企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中會(huì)受到整體經(jīng)濟(jì)變化的影響。但是，大多數(shù)情況下貸款企業(yè)的還款能力還是取決于其財(cái)務(wù)狀況，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的好壞以及還款意愿等個(gè)體因素。因此，信貸風(fēng)險(xiǎn)是一種非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。（2）信貸風(fēng)險(xiǎn)收益率為非正態(tài)分布。對(duì)于銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，在貸款能夠順利收回的情況下（概率較大）銀行可以得到正常的利息收入，但是當(dāng)發(fā)生壞賬的時(shí)候（概率較小）銀行的損失是整個(gè)的本息。這樣，銀行在概率很小的事件發(fā)生時(shí)損失卻是最大，銀行的收益和風(fēng)險(xiǎn)損失就呈現(xiàn)非對(duì)稱(chēng)性。因此，信貸風(fēng)險(xiǎn)的概率分布曲線(xiàn)向左傾斜，并且在左側(cè)出現(xiàn)“肥尾”現(xiàn)象。

二、信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法和模型研究

隨著金融界對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量研究的重視和現(xiàn)代金融理論的發(fā)展以及高等數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的引入，信貸風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)的發(fā)展有了突破性的發(fā)展。

1．CreditMetrics——信用度量術(shù)。信用度量術(shù)（CreditMetrics）是J.P.摩根銀行（JPM）和一些合作機(jī)構(gòu)1997年推出的，第一個(gè)公開(kāi)的銀行業(yè)用于投資組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量的方法。現(xiàn)在該方法已經(jīng)成為當(dāng)今世界最為著名的信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型之一。

該模型主要著眼于流動(dòng)性非常好的債券市場(chǎng)或債券衍生品市場(chǎng)，因此可以輕易收集廣泛的價(jià)格和評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)。它對(duì)貸款和債券在給定的時(shí)間單位內(nèi)（通常為一年）的未來(lái)價(jià)值變化分布進(jìn)行估計(jì)，并通過(guò)在險(xiǎn)價(jià)值（ValueatRisk，VaR）來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)。這里，VaR用來(lái)衡量投資組合風(fēng)險(xiǎn)敞口的程度，是指在正常的市場(chǎng)情況和一定的置信水平下，在給定的時(shí)間段內(nèi)預(yù)期可能發(fā)生的最大損失。

該方法在應(yīng)用中還需要對(duì)以下問(wèn)題進(jìn)行探討：（1）模型中違約率直接取自歷史數(shù)據(jù)平均值，但實(shí)證研究表明，違約率與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況有直接關(guān)系，并非固定不變；（2）模型假定資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，但實(shí)證研究表明，實(shí)際分布呈現(xiàn)厚尾特征；（3）關(guān)于企業(yè)資產(chǎn)收益之間的相關(guān)度等于公司證券收益之間的相關(guān)度的假設(shè)仍有待進(jìn)一步的驗(yàn)證，計(jì)算結(jié)果對(duì)于這一假定的敏感性很高；（4）信用等級(jí)遷移矩陣未必是穩(wěn)定的，它受到行業(yè)、國(guó)家、周期等因素影響；（5）模型中假定無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是固定的，但是現(xiàn)實(shí)中這是一個(gè)變化的量。此外，模型的計(jì)算需要很多的數(shù)據(jù)，然而很多數(shù)據(jù)是不可能得到的。因此，這就給模型計(jì)算的準(zhǔn)確度有了一定的影響。

2．KMV——期權(quán)定價(jià)模型。KMV模型的理論基礎(chǔ)是Black—Scholes（1973）和Merton（1974）的期權(quán)定價(jià)理論。該模型通過(guò)對(duì)上市公司股價(jià)波動(dòng)的分析來(lái)預(yù)測(cè)股權(quán)公開(kāi)交易的公司發(fā)生違約的可能性。KMV模型假設(shè)：當(dāng)公司的資產(chǎn)大于負(fù)債時(shí)，股東則行使該看漲期權(quán)，即償還債務(wù)，繼續(xù)擁有公司；如果資產(chǎn)小于負(fù)債，股東則選擇使公司破產(chǎn)，公司所有者將公司資產(chǎn)出售給債權(quán)的持有人，即債權(quán)人擁有公司。因此，企業(yè)的股權(quán)價(jià)值可以用Black—Scholes期權(quán)定價(jià)模型來(lái)定價(jià)。

基于Merton提出的違約證券估價(jià)模型，KMV建立了一個(gè)基于公司資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的違約概率、違約概率轉(zhuǎn)移矩陣計(jì)算框架的公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。由于Merton期權(quán)定價(jià)理論確定的違約概率與實(shí)際違約概率具有一定的差距，為區(qū)分理論違約概率（Q）與實(shí)際違約概率，KMV引入了期望違約率（ExpectedDefaultFrequency，EDF）的概念。對(duì)EDF的度量分三步進(jìn)行：首先估計(jì)公司資產(chǎn)價(jià)值和公司資產(chǎn)波動(dòng)率：其次計(jì)算違約距離DD（Distance—to—Default），它是用指標(biāo)形式表示的違約風(fēng)險(xiǎn)值；最后使用KMV違約數(shù)據(jù)庫(kù)將DD轉(zhuǎn)化為EDF。

該方法的主要優(yōu)點(diǎn)：（1）它可以被用于任何公開(kāi)招股公司；（2）由于以股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，該模型包含更多市場(chǎng)信息，因而認(rèn)為能更好預(yù)測(cè)未來(lái)。主要問(wèn)題在于：（1）由于資產(chǎn)市價(jià)的估算取決于股價(jià)波動(dòng)率的估算，用期權(quán)定價(jià)方法估算的股價(jià)波動(dòng)率是否可作為公司資產(chǎn)價(jià)值估算的可信指標(biāo)是值得推敲的；（2）為了能使用期權(quán)定價(jià)公式，分析時(shí)假定公司債務(wù)結(jié)構(gòu)是靜態(tài)不變的，這與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。（3）為求出EDF值，假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布。

3．CreditRisk+——信用風(fēng)險(xiǎn)附加法。信用風(fēng)險(xiǎn)附加法是瑞士信貸第一波士頓銀行（CSFB）于1996年開(kāi)發(fā)的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用保險(xiǎn)業(yè)精算學(xué)的方法來(lái)求得債券或者貸款組合的損失分布。該模型是一種違約模型，只考慮債券或者貸款是否違約并且假定違約的發(fā)生服從泊松分布。經(jīng)過(guò)近十年的發(fā)展，該模型已成為一種在數(shù)據(jù)缺乏情況下估算風(fēng)險(xiǎn)資本要求的最好方法之一。

CreditRisk+假定違約率是隨機(jī)的，可以在信用周期內(nèi)顯著地波動(dòng)，并且其本身是風(fēng)險(xiǎn)的驅(qū)動(dòng)因素。因而，CreditRisk+被認(rèn)為是一種“違約率模型”的代表。CSFB認(rèn)為違約相關(guān)是不可觀察的而且是不穩(wěn)定的，因此它不是直接通過(guò)模型模擬這種關(guān)系，而是利用違約率的波動(dòng)性來(lái)確定違約相關(guān)性的影響并進(jìn)一步生成貸款組合的損失分布。由于該模型給出的損失分布只是一個(gè)解析表達(dá)式，而且只關(guān)心違約與否幾乎不需要什么估計(jì)什么量，所需要的數(shù)據(jù)很少。因此，該模型對(duì)于損失的計(jì)算速度很快。

CreditRisk+的最大優(yōu)點(diǎn)是：（1）相對(duì)于其他模型而言，模型僅需要輸入較少的數(shù)據(jù)，主要輸入的數(shù)據(jù)僅為貸款違約率、違約波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)暴露，從而適應(yīng)了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)中缺乏數(shù)據(jù)的狀況；（2）CreditRisk+對(duì)于債券組合或貸款組合的損失概率所得到的是閉形解，使它在計(jì)算上很具吸引力。不足之處主要有：（1）CreditRisk+忽略了轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，使得每一債務(wù)人的風(fēng)險(xiǎn)是固定的，且不依賴(lài)于信用質(zhì)量的最終變化以及未來(lái)利率的變動(dòng)性；（2）模型沒(méi)有考慮信用等級(jí)的變化，因此貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露在計(jì)算期間內(nèi)是固定不變的，這與事實(shí)是不同的。

4．CPV——信貸組合模型。1998年，麥肯錫（MCKinsey）公司利用基本動(dòng)力學(xué)的原理提出的CreditPortfolioView模型是一個(gè)用于分析貸款組合風(fēng)險(xiǎn)和收益的多因素模型，它根據(jù)諸如失業(yè)率、GDP增長(zhǎng)率、長(zhǎng)期利率水平、政府支出等宏觀因素，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)和蒙特卡羅技術(shù)來(lái)對(duì)每個(gè)國(guó)家不同行業(yè)中不同等級(jí)的違約和轉(zhuǎn)移概率的聯(lián)合條件分布進(jìn)行模擬。模型中的違約概率和轉(zhuǎn)移概率都與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況緊密相聯(lián)。與CreditMetrics應(yīng)用的轉(zhuǎn)移概率和違約率不同，不是以歷史等級(jí)轉(zhuǎn)移和違約的數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)，而是以當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)為條件來(lái)計(jì)算債務(wù)人的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率和違約率。當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況惡化時(shí)，降級(jí)和違約增加；反之，則減少。

麥肯錫（MCKinsey）公司的信用風(fēng)險(xiǎn)組合觀點(diǎn)模型不像其他方法那樣以歷史數(shù)據(jù)的平均為基礎(chǔ)，而是以經(jīng)濟(jì)狀態(tài)為條件來(lái)求損失的分布。此模型的不足之處在于實(shí)施這一模型需要可靠的數(shù)據(jù)。CPV方法可以看成是對(duì)CreditMetrics的補(bǔ)充，它克服了后者不同時(shí)期的評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點(diǎn)。該模型與CreditMetrics應(yīng)用的轉(zhuǎn)移概率和違約率不同，不是以歷史等級(jí)轉(zhuǎn)移和違約的數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)，而是以當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)為條件來(lái)計(jì)算債務(wù)人的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率和違約概率。但是為了得到轉(zhuǎn)移矩陣，該模型對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退和擴(kuò)張時(shí)期的違約概率進(jìn)行了調(diào)整。

該模型的優(yōu)點(diǎn)在于：（1）充分的考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)信用等級(jí)遷移的影響；（2）信用等級(jí)遷移概率具有盯市性，與信用度量術(shù)結(jié)合起來(lái)可以提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性；（3）它即可以適合單個(gè)借款人也可以適合多個(gè)借款人。缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在：（1）使用的是很多的宏觀數(shù)據(jù)，因此處理起來(lái)特別的繁瑣；（2）該方法不能處理非線(xiàn)性產(chǎn)品。

三、結(jié)論

通過(guò)前文的研究表明：不同的度量模型和方法因?yàn)槔碚摶A(chǔ)和建模思想的不同，因此有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。而且，以上各模型都是以國(guó)外市場(chǎng)為背景建立的，這與中國(guó)的具體情況不夠吻合。因此，這些模型不能夠直接的放到中國(guó)市場(chǎng)上來(lái)使用，能夠?yàn)槲覀兯玫闹皇悄Ｐ偷臉?gòu)建思想和方法。因此，國(guó)內(nèi)的研究者應(yīng)該在這些模型的基礎(chǔ)之上，建立適合我國(guó)商業(yè)銀行具體情況的信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型。