銀行從業資格考試《風險管理》第三章第二節信用風險計量十

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來源: 正保會計網校編輯： 2014/09/04 12:02:03　字體：大小

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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.違約相關性

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

2.信用風險組合計量模型

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

目前，國際上應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，一個信用資產組合在持有期限內可能發生的最大損失。通常，非交易性資產組合（如貸款以及一些私募債券）的價格不能夠像交易性資產組合（如股票）的價格一樣容易獲得，因此，非交易性資產組合的價格波動率（標準差）也同樣難以獲得。 CreditMetrics 模型的創新之處正是在于解決了計算非交易性資產組合VaR這一難題。

（2）Credit Portfolio View 模型。Credit Portfolio View模型直接將轉移概率與宏觀因素的關系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉移概率的變化，得出模型中的一系列參數值。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據，而是根據現實宏觀經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移概率則還需要根據歷史數據來計算，只不過將這些基于歷史數據的轉移概率進行了調整而已。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濟因素的變化更敏感。

（3）Credit Risk+模型。Credit Risk+模型是根據針對火險的財險精算原理，對貸款組合違約率進行分析，并假設在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態。火險財險精算原理認為，投保火險的眾多家庭同時發生火災的概率是很小的，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的增加而更加接近于正態分布。在計算過程中，模型假設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濟狀況等因素影響而發生變化。在這種情況下，貸款組合的損失分布會出現更加嚴重的“肥尾”現象。