商业银行风险培训.pptx

《商业银行风险培训.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《商业银行风险培训.pptx（72页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。

1、商业银行风险管理培训师1 123信用风险概述 商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、国家 商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、国家及转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风 及转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中，信用风险无疑是最重要的风险。险等风险。其中，信用风险无疑是最重要的风险。信用风险 信用风险 可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达 可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。这种无力履行交收责任 成的协议履行义务的潜在可能性。这种无力履行交收责任的原因往往是破产或其他严重的财务问题。的原因往往是破产

2、或其他严重的财务问题。信用风险管理 信用风险管理 的目标是通过将信用风险限制在可以接受的 的目标是通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。范围内而获得最高的风险调整收益。4 4信用风险概述 信用风险可进一步分为本金风险和重置风险。信用风险可进一步分为本金风险和重置风险。如当一方不足额交收时，另一方有可能收不到或不能全部 如当一方不足额交收时，另一方有可能收不到或不能全部收到应得证券或价款，造成以交付的价款或证券的损失，收到应得证券或价款，造成以交付的价款或证券的损失，这就是 这就是 本金风险 本金风险；违约方违约造成交易不能实现，未违约方为购得股票或变 违约方违约造成交易

3、不能实现，未违约方为购得股票或变现需再次交易，因此可能遭受因市场价格变化不利而带来 现需再次交易，因此可能遭受因市场价格变化不利而带来的损失，这就是 的损失，这就是 重置风险 重置风险。5 5信用风险的来源 信用风险的来源主要分为两大类：信用风险的来源主要分为两大类：第一类是借款人的履约能力出现了问题 第一类是借款人的履约能力出现了问题。贷款的偿还一般。贷款的偿还一般通过取得经营收入、出售某项资产，或者通过其他的途径 通过取得经营收入、出售某项资产，或者通过其他的途径借入资金而实现。不过，最主要的还是通过生产经营，由 借入资金而实现。不过，最主要的还是通过生产经营，由其经营所得来偿还。因此，衡

4、量借款人的履约能力最主要 其经营所得来偿还。因此，衡量借款人的履约能力最主要还要看其生产经营能力的大小、获利情况如何。还要看其生产经营能力的大小、获利情况如何。第二类是借款人的履约意愿出现了问题 第二类是借款人的履约意愿出现了问题，这主要是借款人，这主要是借款人的品格决定的。借款人品格是指借款人不仅要有偿还债务 的品格决定的。借款人品格是指借款人不仅要有偿还债务的意愿，而且具备在负债期间能够主动承担各种义务的责 的意愿，而且具备在负债期间能够主动承担各种义务的责任感。这就要求借款人（不论是企业还是个人）必须是诚 任感。这就要求借款人（不论是企业还是个人）必须是诚实可信的，并且能够努力经营。不过

5、，借款人品格是难以 实可信的，并且能够努力经营。不过，借款人品格是难以用科学方法加以计量的，一般只能根据过去的记录和经验 用科学方法加以计量的，一般只能根据过去的记录和经验对借款人进行评价。如果存在完备的信用档案，那么借款 对借款人进行评价。如果存在完备的信用档案，那么借款人在过去时间里违约的次数基本上可以反应出借款人的品 人在过去时间里违约的次数基本上可以反应出借款人的品格。格。6 6传统的信用风险度量方法 商业银行传统的信用风险度量方法有信贷决策的 商业银行传统的信用风险度量方法有信贷决策的“6C”“6C”法 法/“5W”/“5W”法 法/“5P”/“5P”法 法 和 和 信用评分方法 信

6、用评分方法 等。等。“6C”“6C”法是指由有关专家根据借款人的品德 法是指由有关专家根据借款人的品德(character)(character)（借款人的作风、观念以及责任心等，借款（借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；能力 能力(capacity)(capacity)（指借款者归还贷款的能力，包括借款企（指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景）、资本 业的经营状况、投资项目的前景）、资本(capital)(capital)、抵、抵押品 押品(collateral)(c

7、ollateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营（提供一定的、合适的抵押品）、经营环境 环境(condition)(condition)（所在行业在整个经济中的经营环境及（所在行业在整个经济中的经营环境及趋势）、事业的连续性 趋势）、事业的连续性(continuity)(continuity)（借款企业持续经营（借款企业持续经营前景）等 前景）等 六个因素 六个因素 评定其信用程度和综合还款能力，决定 评定其信用程度和综合还款能力，决定是否最终发放贷款。是否最终发放贷款。7 7 5W法Who：信用对象是谁Why：它为什么需要信用What：信用对象以什么作为担保When：何时才能还清帐款H

8、ow：如何还清帐款，即还款的来源是什么传统的信用风险度量方法8 8X 5P 法XPersonal Factors：信用对象的信誉、主要负责人的人格XPurpose Factors：信用对象需要这笔信用是否合理XPayment Factors：偿还资金的来源是否稳定、时间安排是否合理 XProtect Factors：债权保障措施如何XProspective Factors：发展前景如何传统的信用风险度量方法9 9传统的信用风险度量方法 信用评分方法主要有 信用评分方法主要有Z Z 值模型 值模型 等。等。Z Z 值模型由美国纽约大学 值模型由美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼（斯特商学院教授阿

9、尔特曼（Altman Altman）于）于1968 1968 年提出，他根 年提出，他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进 据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计 对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之 出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。模型采

10、用五个财务指标进行加权计算，对借款企业实施信 模型采用五个财务指标进行加权计算，对借款企业实施信用评分，并将总分与临界值比较，低于该值的企业被归入 用评分，并将总分与临界值比较，低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列。不发放贷款的企业行列。10 10EDWARD I.ALTMAN Dr.Altmanhasaninternationalreputationasanexperton Dr.Altmanhasaninternationalreputationasanexpertoncorporatebankruptcy,highyieldbonds,distresseddebtand corpor

11、atebankruptcy,highyieldbonds,distresseddebtandcreditriskanalysis.HewasnamedLaureate creditriskanalysis.HewasnamedLaureate 桂冠者 桂冠者 1984bythe 1984bytheHautesEtudesCommercialesFoundationinParisforhis HautesEtudesCommercialesFoundationinParisforhisaccumulatedworksoncorporatedistresspredictionmodelsand a

12、ccumulatedworksoncorporatedistresspredictionmodelsandproceduresforfirmfinancialrehabilitation proceduresforfirmfinancialrehabilitation 复原 复原 andawardedthe andawardedtheGraham&DoddScrollfor1985bytheFinancialAnalysts Graham&DoddScrollfor1985bytheFinancialAnalystsFederationforhisworkonDefaultRatesandHi

13、ghYield FederationforhisworkonDefaultRatesandHighYieldCorporateDebt.CorporateDebt.HewaselectedPresidentofthe HewaselectedPresidentoftheFinancialManagement FinancialManagementAssociation Association(2003)andaFellowoftheFMAin2004.(2003)andaFellowoftheFMAin2004.In2005,Dr.Altmanwasnamedoneofthe In2005,D

14、r.Altmanwasnamedoneofthe 1 100MostInfluential 00MostInfluentialpeopleinFinance peopleinFinance byTreasury&Risk,Managementmagazine.byTreasury&Risk,Managementmagazine.Dr.Altmanisanadvisortomanyfinancialinstitutionsincluding Dr.AltmanisanadvisortomanyfinancialinstitutionsincludingCitigroup,ConcordiaAdv

15、isors,Droege&Co.,Miller-Mathis,Citigroup,ConcordiaAdvisors,Droege&Co.,Miller-Mathis,InvestcorpandtheNewYorkStateCommonRetirementFund,InvestcorpandtheNewYorkStateCommonRetirementFund,aswellasontheBoardoftheFranklinMutualSeriesFunds,the aswellasontheBoardoftheFranklinMutualSeriesFunds,theAscendGroup,a

16、ndAutomatedTradingDesk,Inc.AscendGroup,andAutomatedTradingDesk,Inc.11 11 阿尔特曼确立的分辨函数为：阿尔特曼确立的分辨函数为：Z=0.012 Z=0.012（X1 X1）+0.014+0.014（X2 X2）+0.033+0.033（X3 X3）+0.006+0.006（X4 X4）+0.999+0.999（X5 X5）其中，其中，X1 X1：流动资本：流动资本/总资产（总资产（WC/TA WC/TA）X2 X2：留存收益：留存收益/总资产（总资产（RE/TA RE/TA）X3 X3：息前、税前收益：息前、税前收益/总资产

17、（总资产（EBIT/TA EBIT/TA）X4 X4：股权市值：股权市值/总负债帐面值（总负债帐面值（MVE/TL MVE/TL）X5 X5：销售收入：销售收入/总资产（总资产（S/TA S/TA）阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的 阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值 临界值Z=2.675 Z=2.675，如果，如果Z2.675 Z2.675，借款人被划入违约组；，借款人被划入违约组；反之，如果 反之，如果Z2.675 Z2.675，则借款人被划为非违约组。当，则借款人被划为非违约组。当1.81Z2.99 1.81Z2.99 时，判断失误较大，称该重叠区域为

18、时，判断失误较大，称该重叠区域为“未知 未知区 区”（Zone of Ignorance Zone of Ignorance）或称）或称“灰色区域 灰色区域”(gray area)”(gray area)。12 12传统的信用风险度量方法 ZETA ZETA 评分模型 评分模型 的主要内容：的主要内容：ZETA ZETA 信用风险模型（信用风险模型（ZETACreditRiskModel ZETACreditRiskModel）是继）是继Z Z 模型 模型后的第二代信用评分模型 后的第二代信用评分模型，变量由原始模型的五个增加，变量由原始模型的五个增加到了 到了7 7 个，适应范围更宽，对不良

19、借款人的辨认精度也大 个，适应范围更宽，对不良借款人的辨认精度也大大提高。大提高。模型中的 模型中的7 7 个变量是：资产收益率、收益稳定性指标 个变量是：资产收益率、收益稳定性指标、债、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本 务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标 化程度的指标、规模指标。13 13传统的信用风险度量方法 Z Z 评分模型和 评分模型和ZETA ZETA 评分模型存在的主要问题 评分模型存在的主要问题 两个模型都依赖于财务报表的帐面数据，而忽视日益重要 两个模型都依赖于财务报表的帐面数据，而忽视日益重要的各项资本市场指标，这就必

20、然削弱预测结果的可靠性和 的各项资本市场指标，这就必然削弱预测结果的可靠性和及时性；及时性；由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比 由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比较薄弱，从而难以令人信服；较薄弱，从而难以令人信服；两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的 两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的经济现象是非线性的，因而也削弱了预测结果的准确程度，经济现象是非线性的，因而也削弱了预测结果的准确程度，使得违约模型不能精确地描述经济现实；使得违约模型不能精确地描述经济现实；两个模型都无法计量企业的表外信用风险，另外对某些特 两个模型都无法计量企业的

21、表外信用风险，另外对某些特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企 定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。业也不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。14 14传统的信用风险度量方法 现在广泛应用的量化模型之一是 现在广泛应用的量化模型之一是 统计模型 统计模型，它们是在，它们是在Fisher Fisher 于 于1936 1936 年作出的启发性研究之后提出来的。常见的 年作出的启发性研究之后提出来的。常见的模型有线性概率模型、模型有线性概率模型、logit logit 模型、模型、probit probit 模型和判别分析

22、模型和判别分析模型。其中以判别分析模型和 模型。其中以判别分析模型和logit logit 模型应用最广。模型应用最广。但是，大量实证结果也发现，企业财务状况的好坏与财务 但是，大量实证结果也发现，企业财务状况的好坏与财务比率的关系常常是非线性的，并且预测变量 比率的关系常常是非线性的，并且预测变量(财务比率 财务比率)可 可能是高度相关的。实证结果还表明，许多指标不成正态分 能是高度相关的。实证结果还表明，许多指标不成正态分布。这些，都会直接影响到统计方法的预测效果。布。这些，都会直接影响到统计方法的预测效果。15 15神经网络方法 20 20 世纪 世纪80 80 年代以来，随着信息科学和

23、计算机技术的迅速发 年代以来，随着信息科学和计算机技术的迅速发展，人工智能技术被引入到商业银行的信用风险管理中。展，人工智能技术被引入到商业银行的信用风险管理中。人工智能在该领域的运用，克服了统计等方法对假设较强 人工智能在该领域的运用，克服了统计等方法对假设较强的要求以及静态反映信用风险的缺点。其代表方法就是 的要求以及静态反映信用风险的缺点。其代表方法就是 神 神经网络分析方法 经网络分析方法。然而，神经网络方法的最大缺点是其操作的随机性较强，然而，神经网络方法的最大缺点是其操作的随机性较强，以及由于它的理论基础使得其各变量的经济含义较难解释。以及由于它的理论基础使得其各变量的经济含义较难

24、解释。Ahmanetal.(1995)Ahmanetal.(1995)在对神经网络方法和线性判别模型的比 在对神经网络方法和线性判别模型的比较研究中得出了神经网络方法并没有实质性的优于线性判 较研究中得出了神经网络方法并没有实质性的优于线性判别模型的结论。别模型的结论。16 16现代信用风险度量模型 近二十年来，由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务 近二十年来，由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，促使银行采用更经济的方法度量和控制信 风险不断加大，促使银行采用更经济的方法度量和控制信用风险，而现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，用风险，而现代金融理论的发展和新的信用工具的

25、创新，给开发新的信用风险计量模型提供了可能。给开发新的信用风险计量模型提供了可能。与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相 与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相比，新一代金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这 比，新一代金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险模 一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险模型。型。现代信用风险度量模型 现代信用风险度量模型 主要有 主要有KMV KMV 模型、模型、CreditMetrics CreditMetrics、麦肯锡模型和 麦肯锡模型和CSFP CSFP 信用风险附加计量

26、模型等四类。信用风险附加计量模型等四类。17 17CreditMetrics 模型 CreditMetrics CreditMetrics 是由 是由J.P.J.P.摩根公司等 摩根公司等1997 1997 年开发出的模型，年开发出的模型，运用 运用VAR VAR 框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概 该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的 率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性

27、，进而得 信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的 出个别贷款和贷款组合的VAR VAR 值。值。18 18CreditMetrics 模型CreditMetrics CreditMetrics 图解 图解 19 19麦肯锡模型 1998 1998 年，年，McKinsey McKinsey 公司提出 公司提出CreditPorffolioView CreditPorffolioView 方法。方法。麦 麦肯锡模型 肯锡模型 则在 则在CreditMetrics CreditMetrics 的基础上，对周期性因素进行 的基础上，对周期性因素进行了处理，将评级转移

28、矩阵与经济增长率、失业率、利率、了处理，将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通 汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过蒙地卡罗模拟技术 过蒙地卡罗模拟技术（astructuredMonteCarlosimulation astructuredMonteCarlosimulationapproach approach）模拟周期性因素的 模拟周期性因素的“冲击 冲击”来测定评级转移概率 来测定评级转移概率的变化。的变化。麦肯锡模型可以看成是对 麦肯锡模型可以看成是对CreditMetrics CreditMetrics 的补充，它

29、克服了 的补充，它克服了CreditMetrics CreditMetrics 中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。20 20CSFP 信用风险附加计量模型 1997 1997 年，年，CSFP(CreditSuisseFinancialProducts)CSFP(CreditSuisseFinancialProducts)公司也公 公司也公开了其 开了其CreditRisk+CreditRisk+方法。方法。CSFP CSFP 信用风险附加计量模型是 信用风险附加计量模型是一个违约模型（一个违约模型（DM DM），它不把信用评级的升降和与此相），它

30、不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的 关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR VAR（信用风险）的一（信用风险）的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和 部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。在 在CSFP CSFP 信用风险附加计量模型 信用风险附加计量模型 中，违约概率不再是离散的，中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款 而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约

31、概率都独立 被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分 于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。布。CSFP CSFP 信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损 信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露 失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频 数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损 段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。

32、失分布。21 21KMV 模型 KMV KMV 模型 模型 是估计借款企业违约概率的方法。首先，它利用 是估计借款企业违约概率的方法。首先，它利用Black-Scholes Black-Scholes 期权定价公式，根据企业资产的市场价值、期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的 资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的帐面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性，再根据 帐面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性，再根据公司的负债计算出公司的违约实施点（公司的负债计算出公司的违约实施点（defaultexercise defaultex

33、ercisepoint point，为企业，为企业1 1 年以下短期债务的价值加上未清偿长期债 年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务帐面价值的一半），然后计算借款人的违约距离，最后 务帐面价值的一半），然后计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率（根据企业的违约距离与预期违约率（EDF EDF）之间的对应关）之间的对应关系，求出企业的预期违约率。系，求出企业的预期违约率。22 22模型的区别 第一，在风险的界定方面 第一，在风险的界定方面，CreditMetrics CreditMetrics 和麦肯锡模型属 和麦肯锡模型属于 于MTM MTM（盯市）模型；（盯市）模型；CS

34、FP CSFP 信用风险附加计量模型属于 信用风险附加计量模型属于DM DM 模型；而 模型；而KMV KMV 模型既可被当作 模型既可被当作MTM MTM 模型，也可被当作 模型，也可被当作DM DM 模型。模型。第二，在风险驱动因素方面 第二，在风险驱动因素方面，在，在KMV KMV 模型和 模型和CreditMetrics CreditMetrics中，风险驱动因素是企业资产价值及其波动性；在麦肯锡 中，风险驱动因素是企业资产价值及其波动性；在麦肯锡模型中，风险驱动因素是失业率等宏观因素；而在 模型中，风险驱动因素是失业率等宏观因素；而在CSFP CSFP 信 信用风险附加计量模型中，关

35、键的风险驱动因素是经济中可 用风险附加计量模型中，关键的风险驱动因素是经济中可变的违约率均值。变的违约率均值。第三，在信用事件的波动性方面 第三，在信用事件的波动性方面，在，在CreditMetrics CreditMetrics 中，违 中，违约概率被模型化为基于历史数据的固定的或离散的值；而 约概率被模型化为基于历史数据的固定的或离散的值；而在 在KMV KMV 模型、麦肯锡模型和 模型、麦肯锡模型和CSFP CSFP 信用风险附加计量模型中，信用风险附加计量模型中，违约概率是可变的，但服从于不同的概率分布。违约概率是可变的，但服从于不同的概率分布。23 23模型的区别 第四，在信用事件的

36、相关性方面 第四，在信用事件的相关性方面，各模型具有不同的相关，各模型具有不同的相关性结构，性结构，KMV KMV 模型和 模型和CreditMetrics CreditMetrics 是多变量正态；麦肯锡 是多变量正态；麦肯锡模型是因素负载；而 模型是因素负载；而CSFP CSFP 信用风险附加计量模型是独立假 信用风险附加计量模型是独立假定或与预期违约率的相关性。定或与预期违约率的相关性。第五，在回收率方面 第五，在回收率方面，在，在KMV KMV 模型的简单形式中，回收率 模型的简单形式中，回收率是不变的常数；在 是不变的常数；在CSFP CSFP 信用风险附加计量模型中，损失的 信用风

37、险附加计量模型中，损失的严重程度被凑成整数并划分为不同的频段，在频段内回收 严重程度被凑成整数并划分为不同的频段，在频段内回收率是不变的；在 率是不变的；在KMV KMV 模型的最新版中，回收率是随机的；模型的最新版中，回收率是随机的；在 在CreditMetrics CreditMetrics 和麦肯锡模型中，回收率也是随机的。和麦肯锡模型中，回收率也是随机的。第六，在计量方法方面 第六，在计量方法方面，CreditMetrics CreditMetrics 对个别贷款或贷款 对个别贷款或贷款组合采用分析方法进行计量，对大规模贷款组合则采用蒙 组合采用分析方法进行计量，对大规模贷款组合则采用

38、蒙地卡罗模拟技术进行计量；地卡罗模拟技术进行计量；KMV KMV 模型和 模型和CSFP CSFP 信用风险附加 信用风险附加计量模型采用分析方法进行计量；麦肯锡模型则采用模拟 计量模型采用分析方法进行计量；麦肯锡模型则采用模拟技术求解。技术求解。24 24一致性风险度量 1999 1999 年，年，Artzner Artzner 等人在 等人在MathematicalFinance MathematicalFinance 上提出一致 上提出一致性风险度量的公理化体系。凡满足变换集变动性，正齐次 性风险度量的公理化体系。凡满足变换集变动性，正齐次性、次可加性、单调性的风险度量称为一致性风险度量

39、。性、次可加性、单调性的风险度量称为一致性风险度量。一致性风险度量 一致性风险度量 能保证对于不同的风险有不同的值相对应，能保证对于不同的风险有不同的值相对应，并且风险大的投资组合的度量值大于风险小的投资组合的 并且风险大的投资组合的度量值大于风险小的投资组合的度量值，相同的风险测度量值相同。度量值，相同的风险测度量值相同。随后，随后，一致性风险价值 一致性风险价值(CohesiveValueatRisk)(CohesiveValueatRisk)被引入信 被引入信用风险管理。一致性风险价值 用风险管理。一致性风险价值(CVaR)(CVaR)是指在一定时间 是指在一定时间T T 内，内，置信度

40、为 置信度为O O 的情况下，投资者对收益分布尾部 的情况下，投资者对收益分布尾部1-1-部分的期 部分的期望值。望值。CVaR CVaR 满足次可加性，是一致性风险度量，对于投 满足次可加性，是一致性风险度量，对于投资组合的优化非常有用，最优化 资组合的优化非常有用，最优化CVaR CVaR 的同时会得到相应 的同时会得到相应的 的VaR VaR。并且，因为。并且，因为CVaR CVaR 是测量尾部分位点之后的期望值，是测量尾部分位点之后的期望值，它能准确反映尾部分布为厚尾这一特点。它能准确反映尾部分布为厚尾这一特点。Stanislav StanislavUryasev(2001)Uryas

41、ev(2001)等将 等将CVaR CVaR 方法与 方法与CreditMetrics CreditMetrics 方法结合对 方法结合对债券组合的信用风险进行组合优化，实证结果表明引入一 债券组合的信用风险进行组合优化，实证结果表明引入一致性度量后的结果更为可靠。致性度量后的结果更为可靠。25 25信用衍生产品 随着全球金融市场的迅猛发展，一种用于管理信用风险的 随着全球金融市场的迅猛发展，一种用于管理信用风险的新技术 新技术 信用衍生产品逐渐成为金融界人们关注的对象。信用衍生产品逐渐成为金融界人们关注的对象。简单地说，信用衍生产品是用来交易信用风险的金融工具，简单地说，信用衍生产品是用来交

42、易信用风险的金融工具，在使用信用衍生工具交易信用风险的过程中，信用风险被 在使用信用衍生工具交易信用风险的过程中，信用风险被从标的金融工具中剥离，使信用风险和该金融工具的其他 从标的金融工具中剥离，使信用风险和该金融工具的其他特征分离开来。特征分离开来。最早的信用衍生产品 最早的信用衍生产品 早在 早在1993 1993 年就已产生，当时日本的信 年就已产生，当时日本的信孚银行（孚银行（BankersTrust BankersTrust）为了防止其向日本金融界的贷款）为了防止其向日本金融界的贷款遭受损失，开始出售一种兑付金额取决于特定违约事件的 遭受损失，开始出售一种兑付金额取决于特定违约事件

43、的债券。投资者可以从债券中获得收益，但是当贷款不能按 债券。投资者可以从债券中获得收益，但是当贷款不能按时清偿时，投资者就必须向信孚银行赔款。时清偿时，投资者就必须向信孚银行赔款。近几年，信用衍生产品才取得突飞猛进的发展。近几年，信用衍生产品才取得突飞猛进的发展。1997 1997 年底，年底，全球信用衍生产品未平仓合约金额只有 全球信用衍生产品未平仓合约金额只有1700 1700 亿美元，而到 亿美元，而到了 了2000 2000 年底，这一数字更是增加到了 年底，这一数字更是增加到了7400 7400 亿美元。亿美元。26 26利用期权对冲信用风险 利用期权对冲信用风险的原理 利用期权对冲

44、信用风险的原理 是：银行在发放贷款时，收 是：银行在发放贷款时，收取一种类似于贷款者资产看跌期权的出售者可以得到的报 取一种类似于贷款者资产看跌期权的出售者可以得到的报酬。这是因为，银行发放贷款时，其风险等价于出售该贷 酬。这是因为，银行发放贷款时，其风险等价于出售该贷款企业资产看跌期权的风险。这样，银行就会寻求买入该 款企业资产看跌期权的风险。这样，银行就会寻求买入该企业资产的看跌期权来对冲这一风险。企业资产的看跌期权来对冲这一风险。对这种信用风险对冲方式的最早运用是 对这种信用风险对冲方式的最早运用是 美国中西部的农业 美国中西部的农业贷款 贷款。为保证偿还贷款，小麦农场主被要求从芝加哥期

45、权。为保证偿还贷款，小麦农场主被要求从芝加哥期权交易所购买看跌期权，以这一期权作为向银行贷款的抵押。交易所购买看跌期权，以这一期权作为向银行贷款的抵押。如果小麦价格下降，那么小麦农场主偿还全部贷款的可能 如果小麦价格下降，那么小麦农场主偿还全部贷款的可能性下降，从而贷款的市场价值下降；与此同时，小麦看跌 性下降，从而贷款的市场价值下降；与此同时，小麦看跌期权的市场价格上升，从而抵消贷款市场价值的下降。期权的市场价格上升，从而抵消贷款市场价值的下降。27 27利用期权对冲信用风险 如图所示，当小麦价格为 如图所示，当小麦价格为B B 时，时，农场主的资产（小麦）价值恰好 农场主的资产（小麦）价值

46、恰好保证能偿还银行贷款，同时小麦 保证能偿还银行贷款，同时小麦看跌期权的价值为零；当小麦价 看跌期权的价值为零；当小麦价格从 格从B B 下降时，银行贷款的报酬 下降时，银行贷款的报酬下降，但是同时小麦看跌期权的 下降，但是同时小麦看跌期权的价值上升；当小麦价格从 价值上升；当小麦价格从B B 上升 上升时，银行贷款的报酬保持不变，时，银行贷款的报酬保持不变，同时小麦看跌期权的价值进一步 同时小麦看跌期权的价值进一步下降。但是，小麦看跌期权是由 下降。但是，小麦看跌期权是由农场主购买的，作为贷款的抵押，农场主购买的，作为贷款的抵押，因此银行贷款的报酬并不发生变 因此银行贷款的报酬并不发生变化。

47、此时，农场主的最大借贷成 化。此时，农场主的最大借贷成本是购买小麦看跌期权的价格。本是购买小麦看跌期权的价格。28 28违约期权 违约期权 违约期权 是在贷款违约事件发生时支付确定的金额给期权 是在贷款违约事件发生时支付确定的金额给期权购买者，从而对银行予以一定的补偿。购买者，从而对银行予以一定的补偿。银行可以在发放贷款的时候购买一个违约期权，与该笔贷 银行可以在发放贷款的时候购买一个违约期权，与该笔贷款的面值相对应。当贷款违约事件发生时，期权出售者向 款的面值相对应。当贷款违约事件发生时，期权出售者向银行支付违约贷款的面值；如果贷款按照贷款协议得以清 银行支付违约贷款的面值；如果贷款按照贷款

48、协议得以清偿，那么违约期权就自动终止。因此，银行的最大损失就 偿，那么违约期权就自动终止。因此，银行的最大损失就是从期权出售者那里购买违约期权所支付的价格。是从期权出售者那里购买违约期权所支付的价格。这类期权还可以出现一些 这类期权还可以出现一些 变体 变体，比如，可以把某种变动性，比如，可以把某种变动性的特点写入该期权合约中。如果交易对手的信用质量有所 的特点写入该期权合约中。如果交易对手的信用质量有所改善，比如说从 改善，比如说从B B 级上升到 级上升到A A 级，那么该违约期权就自动中 级，那么该违约期权就自动中止。作为回报，这种期权的出售价格应该更低。止。作为回报，这种期权的出售价格

49、应该更低。29 29信用互换 信用互换主要有两类：总收益互换和违约互换。信用互换主要有两类：总收益互换和违约互换。在 在 总收益互换 总收益互换 中，投资者接受原先属于银行的贷款或证券 中，投资者接受原先属于银行的贷款或证券（一般是债券）的全部风险和现金流（包括利息和手续费（一般是债券）的全部风险和现金流（包括利息和手续费等），同时支付给银行一个确定的收益，一般情况下会在 等），同时支付给银行一个确定的收益，一般情况下会在LIBOR LIBOR 基础上加减一定的息差。与一般互换不同的是，银 基础上加减一定的息差。与一般互换不同的是，银行和投资者除了交换在互换 行和投资者除了交换在互换 期间 期

50、间 的现金流之外，在贷款到 的现金流之外，在贷款到期或者出现违约时，还要结算贷款或债券的价差，计算公 期或者出现违约时，还要结算贷款或债券的价差，计算公式事先在签约时确定。如果到期时，贷款或债券的市场价 式事先在签约时确定。如果到期时，贷款或债券的市场价格出现升值，银行将向投资者支付价差；反之，如果出现 格出现升值，银行将向投资者支付价差；反之，如果出现减值，则由投资者向银行支付价差。减值，则由投资者向银行支付价差。30 30总收益互换 举例来说，假设一家银行以固定的利率 举例来说，假设一家银行以固定的利率15%15%给予某一企业 给予某一企业1 1 亿美元的贷款。在贷款的生命周期内，如果该企