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隨著國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的逐漸加劇，深圳發(fā)展銀行等發(fā)展了基于供應(yīng)鏈的融資服務(wù)業(yè)務(wù)。這對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理，尤其是信用風(fēng)險(xiǎn)管理，提出了更高的要求:一方面，需要對(duì)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)控制風(fēng)險(xiǎn)，提升資本金運(yùn)用效率;另一方面，在開(kāi)拓新興產(chǎn)品服務(wù)時(shí)，需要明確了解銀行本身所面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)水平。目前，信用風(fēng)險(xiǎn)作為商業(yè)銀行面對(duì)的最主要風(fēng)險(xiǎn)形式，處于難以量化衡量的窘境———這使得對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)控制的手段繼往開(kāi)來(lái)顯得十分必要。

一、信用風(fēng)險(xiǎn)定量模型的意義

從政策方面看，自1988年國(guó)際清算銀行公布以規(guī)范信用風(fēng)險(xiǎn)為主的巴塞爾資本協(xié)定，并于2001年修訂后，各方研究機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估方法，包括信用風(fēng)險(xiǎn)定量模型積極地進(jìn)行開(kāi)發(fā)和運(yùn)用。從實(shí)際操作層面看，資產(chǎn)組合中的信用風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)為信用工具價(jià)值的變化，而這種變化與相應(yīng)債務(wù)人的信用質(zhì)量變化密切相關(guān)，隨著債務(wù)人的信用質(zhì)量惡化，相應(yīng)信用工具的價(jià)值通常情況下都應(yīng)減值。由于有這樣的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)和控制手段也有其必要性，因而定量模型，作為一種有效監(jiān)測(cè)手段有著重要的意義:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，通過(guò)定量模型計(jì)算并比較信用風(fēng)險(xiǎn)，可建立減少資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)的手段的優(yōu)先級(jí)順序，控制資金集中風(fēng)險(xiǎn)，且有效使用并評(píng)估抵御風(fēng)險(xiǎn)的資本金水平。對(duì)商業(yè)銀行來(lái)看，風(fēng)險(xiǎn)管理主要包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)度量、和風(fēng)險(xiǎn)控制等環(huán)節(jié)，風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的最主要目的是作為行動(dòng)指引。由于風(fēng)險(xiǎn)控制有諸多手段(嚴(yán)格貸款制度、信用增強(qiáng)受限、交易方監(jiān)控等)，因而需要基于風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的輸出結(jié)果而對(duì)這些手段進(jìn)行優(yōu)化。一個(gè)定量模型能在以下幾方面帶來(lái)幫助:

(一)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別階段a)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源:面對(duì)特定債務(wù)人具有資金集中的風(fēng)險(xiǎn)b)識(shí)別評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn):不同信用等級(jí)客戶信用遷徙的分布狀況

(二)風(fēng)險(xiǎn)度量階段a)量化信用風(fēng)險(xiǎn):一定概率下，由于信用違約而導(dǎo)致的損失的最大水平b)衡量邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn):當(dāng)對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行調(diào)整時(shí)，對(duì)整個(gè)資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)有多大的影響。

(三)風(fēng)險(xiǎn)控制階段a)設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)限額:可以承受的最大信用風(fēng)險(xiǎn)的決策b)計(jì)量經(jīng)濟(jì)資本:應(yīng)該撥備多少資本用于防范信用風(fēng)險(xiǎn)(四)其他方面裨益a)估算監(jiān)管資本:根據(jù)現(xiàn)行的資本協(xié)議，確定銀行需要多少監(jiān)管資本b)改善業(yè)務(wù)決策:明確業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)有益于最終改善銀行的風(fēng)險(xiǎn)收益比率c)評(píng)估人員業(yè)績(jī):量化指標(biāo)有利于確定相關(guān)業(yè)務(wù)人員的業(yè)務(wù)水平d)明確業(yè)務(wù)發(fā)展:資金集中的程度能幫助決策者評(píng)估未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展方向。

二、傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法及探討

傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法主要包括:信用評(píng)分法(基于綜合評(píng)定債務(wù)人各項(xiàng)指標(biāo))、財(cái)務(wù)分析法(關(guān)注債務(wù)人的財(cái)務(wù)指標(biāo))、貸款評(píng)級(jí)分級(jí)法(基于OCC的評(píng)級(jí)基礎(chǔ))、專家評(píng)分法(運(yùn)用“5C”、“5W”、“5P”因素分析)等。在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，傳統(tǒng)方法有一些局限性。首先，從研究對(duì)象上來(lái)看，傳統(tǒng)意義上對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)為違約風(fēng)險(xiǎn)的定義是不全面的。如同之前所述，債務(wù)人的信用質(zhì)量惡化，可能還不足以令其違約，但必將影響其所承擔(dān)的債務(wù)的價(jià)值。違約風(fēng)險(xiǎn)是指?jìng)鶆?wù)人由于不能按照協(xié)議約定全額償付、支付相應(yīng)債務(wù)，而使債權(quán)人遭受損失。除了違約風(fēng)險(xiǎn)，我們還應(yīng)該考慮，在如今評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā)展相當(dāng)成熟的情況下，評(píng)級(jí)變化所產(chǎn)生的影響。其次，從定量指標(biāo)上來(lái)看，傳統(tǒng)的研究如資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)所得出的指導(dǎo)意見(jiàn)在應(yīng)對(duì)新生的金融衍生品時(shí)有些力不從心，而貝塔系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差則局限在解釋資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)幅度，不能表現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)真正需要撥備的應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的資本金需求。再次，從研究的整體性上看，沒(méi)有考慮不同債務(wù)人之間的相關(guān)性，而只是針對(duì)每個(gè)債務(wù)人的個(gè)體信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量，包括借款人、發(fā)行人、交易對(duì)手等。由于沒(méi)有考慮資金集中的風(fēng)險(xiǎn)，可能出現(xiàn)對(duì)應(yīng)某債務(wù)人的單個(gè)資產(chǎn)價(jià)值較小，但整體價(jià)值相對(duì)較大的情況;而在此情況下，對(duì)單個(gè)資產(chǎn)進(jìn)行獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)界定和衡量是不全面的。在深圳發(fā)展銀行支持下，本文試圖對(duì)目前可用的新興信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行比較研究。

三、新興信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型及探討

a)CreditMetrics模型CreditMetrics模型目的在于量化評(píng)估分析資產(chǎn)組合內(nèi)的信用風(fēng)險(xiǎn)，作為一個(gè)基本的框架，適用性較廣。模型利用信用遷移矩陣構(gòu)建資產(chǎn)組合的價(jià)值分布，并以此來(lái)測(cè)度資產(chǎn)組合的在險(xiǎn)價(jià)值。模型考慮了評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，將信用風(fēng)險(xiǎn)理解為違約風(fēng)險(xiǎn)以及評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)。模型以對(duì)信用事件(影響債務(wù)人信用質(zhì)量的事件)的反應(yīng)來(lái)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量。其次，模型在兼顧標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值輸出的情況下，引入了VaR方法強(qiáng)調(diào)了置信水平。再次，模型通過(guò)蒙特卡羅模擬分析債務(wù)之間的相關(guān)性，因而更能被稱作一個(gè)資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論。CreditMetrics模型面對(duì)著以下挑戰(zhàn):如何建立信用質(zhì)量遷移與信用工具價(jià)值變化的關(guān)系?其中信用質(zhì)量遷移的幾率如何測(cè)定?如何準(zhǔn)確測(cè)度各個(gè)資產(chǎn)之間的相關(guān)性?b)CreditRisk+模型CreditRisk+，使用精算方法，通過(guò)嚴(yán)密分析，得出的信用風(fēng)險(xiǎn)度量的模型，被認(rèn)為是違約率模型的代表。信用風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是違約風(fēng)險(xiǎn)，即便債務(wù)人資產(chǎn)價(jià)值發(fā)生重大變動(dòng)，只要沒(méi)違約，其信用風(fēng)險(xiǎn)仍不變。違約率被假設(shè)為隨機(jī)，因?yàn)檫`約率水平在實(shí)踐中隨著債務(wù)周期或是信用周期發(fā)生波動(dòng)。模型基于不同國(guó)家產(chǎn)業(yè)部門的違約率水平以及個(gè)人信貸敞口的平均違約率作為輸入數(shù)據(jù)，設(shè)立一個(gè)不變或是基于抵押物價(jià)值的回收率水平。對(duì)于資產(chǎn)違約行為的相關(guān)性，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)敞口都被細(xì)分成基于不同的國(guó)家產(chǎn)業(yè)部門相互獨(dú)立的次級(jí)敞口。每個(gè)資產(chǎn)的違約行為的獨(dú)立性便可以通過(guò)每個(gè)部門的獨(dú)立性實(shí)現(xiàn)。CreditRisk+在應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)在于其計(jì)算較為簡(jiǎn)便，且對(duì)數(shù)據(jù)量的要求不高，但也因此對(duì)現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜程度說(shuō)明力有限。c)CreditPortfolioView模型CreditPortfolioView模型一方面附和了CreditMetrics，認(rèn)為宏觀的經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)信用轉(zhuǎn)移矩陣有影響;另一方面，也強(qiáng)調(diào)了CreditRisk+所指出的違約率的波動(dòng)。但CreditPortfolioView模型并非根據(jù)歷史數(shù)據(jù)求出各個(gè)部門的統(tǒng)計(jì)變量，而是運(yùn)用蒙特卡洛模擬法，研究各部門違約率的時(shí)間序列。CreditPortfolioView模型是一種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，雖然過(guò)程與結(jié)論的經(jīng)濟(jì)意義以及對(duì)違約的測(cè)算令人信服，但模型相當(dāng)復(fù)雜，需要大量的歷史數(shù)據(jù)支持，且能對(duì)實(shí)際違約相關(guān)性進(jìn)行多準(zhǔn)確的模擬是一個(gè)挑戰(zhàn)。研究表明，投機(jī)級(jí)別的信用工具的違約率與宏觀經(jīng)濟(jì)周期相關(guān)性較好;而投資級(jí)別的信用工具卻不太受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響。d)KMV模型KMV模型是一個(gè)基于資本市場(chǎng)的價(jià)值和企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)，測(cè)算信用風(fēng)險(xiǎn)的模型。根據(jù)信用工具對(duì)應(yīng)資產(chǎn)的收益結(jié)構(gòu)，KMV認(rèn)為企業(yè)持有信用工具資產(chǎn)，相當(dāng)于賣出一份債務(wù)人企業(yè)資產(chǎn)的看跌期權(quán)。因此，模型認(rèn)為可以通過(guò)研究上市公司的市場(chǎng)表現(xiàn)，結(jié)合其公開(kāi)信息，建立與上市公司的EDF(ExpectedDefaultFrequency)之間的聯(lián)系。可見(jiàn)，KMV模型具有數(shù)據(jù)可得性強(qiáng)、模型調(diào)整能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。但由于其內(nèi)在的邏輯限制，KMV模型的適用性目前僅限于市場(chǎng)較為成熟且信息披露較為透明的上市公司，對(duì)信用工具沒(méi)有從還債期、結(jié)構(gòu)等作進(jìn)一步區(qū)分。另外，模型隱含公司資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布的假設(shè)，與實(shí)際不符。e)CPV模型CPV模型(CreditPortfolioView)是一個(gè)基于具體經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，測(cè)算借款人的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率的模型試圖深入挖掘經(jīng)濟(jì)層面對(duì)信用遷移的驅(qū)動(dòng)力。從其傳遞邏輯來(lái)看，被選定的每個(gè)具體的經(jīng)濟(jì)變量被認(rèn)為都滿足一個(gè)計(jì)量模型，變量可以涵蓋宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)特征、市場(chǎng)表現(xiàn)等，實(shí)證中如綜合領(lǐng)先指標(biāo)、國(guó)房景氣指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)等。選定的宏觀經(jīng)濟(jì)變量構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)總體變量，直接影響違約概率。關(guān)鍵在于:選取多少、哪些具體經(jīng)濟(jì)變量作為總體變量的構(gòu)成，與違約概率能有更好的相關(guān)性，以保證模型的解釋力;如何確定合適的計(jì)量模型以匹配對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)變量。盡管CPV模型保證了數(shù)據(jù)的可得性且理想狀態(tài)上有較好的預(yù)測(cè)能力，但須平衡具體經(jīng)濟(jì)變量數(shù)量以提高模型解釋力與簡(jiǎn)化模型計(jì)算復(fù)雜度的矛盾，且關(guān)注模型是否準(zhǔn)確地表現(xiàn)違約率與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)間的邏輯。

四、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)定量模型的適用性與總結(jié)

這幾類模型在結(jié)構(gòu)和應(yīng)用范圍上都有一定的相似，但都無(wú)法避免“簡(jiǎn)化的假設(shè)計(jì)算”與“復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)情況”之間的矛盾。同時(shí)，他們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定義、輸入數(shù)據(jù)的要求、對(duì)相關(guān)性的測(cè)度方法有所差別。另一方面，目前我國(guó)商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)化數(shù)據(jù)收集工作還處于起步階段，所以如何在有限的數(shù)據(jù)來(lái)源的情況下，準(zhǔn)確反應(yīng)實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)水平，亦是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。現(xiàn)實(shí)看來(lái)，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，以判斷這幾個(gè)方法中的某個(gè)在度量實(shí)際的違約相關(guān)性上有特別的優(yōu)勢(shì)。因而在考慮數(shù)據(jù)可得性的情況下，作相互的比對(duì)測(cè)試，是一個(gè)可行的提高測(cè)算準(zhǔn)確度的方法，另外，我們可以總結(jié)出模型演變的趨勢(shì)。

1.對(duì)于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)范圍界定，考慮到未來(lái)內(nèi)部外部評(píng)級(jí)體系的不斷完善，隨著評(píng)級(jí)體系有效性的增強(qiáng)與信用風(fēng)險(xiǎn)管理深入細(xì)化的訴求，評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)被納入信用風(fēng)險(xiǎn)的管理范疇。

2.不同于股票等權(quán)益投資工具的基本對(duì)稱的收益分布，信用工具的收益分布不是對(duì)稱的，左偏且厚尾，其收益多是利息，而一旦違約，將損失本金，因而僅用均值和方差不足以反應(yīng)其實(shí)際收益與風(fēng)險(xiǎn)。因此使用VaR來(lái)測(cè)算信用風(fēng)險(xiǎn)，理想情況下，就可以評(píng)估用于相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)而撥備的資本金水平了。

3.隨著金融市場(chǎng)化程度不斷加深，以及國(guó)際國(guó)內(nèi)貿(mào)易不斷地開(kāi)展，企業(yè)之間相關(guān)性有所提升。所以，對(duì)債務(wù)資產(chǎn)之間的相關(guān)性進(jìn)行研究是一種重要的考量。