銀行從業(yè)資格考試《風險管理》第三章第二節(jié)信用風險計量十

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第三章　信用風險管理

3.2 信用風險計量

3.2.4 信用風險組合的計量

1.違約相關(guān)性

違約的發(fā)生主要基于以下原因：債務(wù)人自身因素，如經(jīng)營管理不善、出現(xiàn)重大項目失敗等；債務(wù)人所在行業(yè)或區(qū)域因素，如整個行業(yè)受到原材料價格上漲的沖擊，或某一地區(qū)發(fā)生重大事件；宏觀經(jīng)濟因素，如GDP增長放緩、貸款利率上升、貨幣升值等。其中，行業(yè)或區(qū)域因素將同時影響同一行業(yè)或地區(qū)所有債務(wù)人違約的可能性，而宏觀經(jīng)濟因素將導致不同行業(yè)之間的違約相關(guān)性。因此在計量單個債務(wù)人的違約概率和違約損失率之后，還應(yīng)當在組合層面計量不同債務(wù)人或不同債項之間的相關(guān)性。

2.信用風險組合計量模型

由于存在風險分散化效應(yīng)，投資組合的整體風險小于等于其所包含的單一資產(chǎn)風險的簡單加總。盡管市場風險組合模型的廣泛應(yīng)用推動了信用風險組合模型的發(fā)展，但由于信用風險的收益分布與正態(tài)分布（市場風險管理的假設(shè)基礎(chǔ)）相差甚遠，信用風險組合模型的開發(fā)過程變得相當復雜。

目前，國際上應(yīng)用比較廣泛的信用風險組合模型包括 CreditMetrics模型、Credit Portfolio View 模型、Credit Risk+模型等。

（1）CreditMetrics 模型。CreditMetrics 模型本質(zhì)上是一個VaR模型，目的是為了計算出在一定的置信水平下，一個信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。通常，非交易性資產(chǎn)組合（如貸款以及一些私募債券）的價格不能夠像交易性資產(chǎn)組合（如股票）的價格一樣容易獲得，因此，非交易性資產(chǎn)組合的價格波動率（標準差）也同樣難以獲得。 CreditMetrics 模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。

（2）Credit Portfolio View 模型。Credit Portfolio View模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Credit Portfolio View模型可以看做是 Credit- Metrics 模型的一個補充，因為該模型雖然在違約率計算上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實宏觀經(jīng)濟因素通過蒙特卡羅模擬計算出來，但對于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來計算，只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進行了調(diào)整而已。Credit Portfolio View 模型比較適用于投機類型的借款人，因為該類借款人對宏觀經(jīng)濟因素的變化更敏感。

（3）Credit Risk+模型。Credit Risk+模型是根據(jù)針對火險的財險精算原理，對貸款組合違約率進行分析，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)?；痣U財險精算原理認為，投?；痣U的眾多家庭同時發(fā)生火災(zāi)的概率是很小的，而且是相互獨立的。與此相類似，Credit Risk +模型認為，貸款組合中不同類型的貸款同時違約的概率是很小的且相互獨立，因此貸款組合的違約率服從泊松分布。組合的損失分布會隨組合中貸款筆數(shù)的增加而更加接近于正態(tài)分布。在計算過程中，模型假設(shè)每一組的平均違約率都是固定不變的，而實際上，平均違約率會受宏觀經(jīng)濟狀況等因素影響而發(fā)生變化。在這種情況下，貸款組合的損失分布會出現(xiàn)更加嚴重的“肥尾”現(xiàn)象。

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