信用風險度量模型分析及其在我國銀行業(yè)的應(yīng)用研究.pdf

1、在現(xiàn)代市場經(jīng)濟中，金融體系是經(jīng)濟體系的核心，而銀行是金融體系的重要組成部分，因此，銀行的運行質(zhì)量和效率已成為經(jīng)濟發(fā)達程度的一個重要標志。但是，銀行依存于經(jīng)濟環(huán)境，要受到國家經(jīng)濟體制、國家經(jīng)濟政策、法律制度、經(jīng)濟發(fā)展水平、企業(yè)經(jīng)營狀況等方面的影響，面臨著信用風險、市場風險和操作風險，但最主要的風險還是信用風險。正是信用風險在銀行經(jīng)營和管理中極其重要性，巴塞爾委員會從1988年到2004年先后出臺了一系列關(guān)于加強銀行包括信用風險內(nèi)的風險計量

2、、管理和控制的指導文件，國際性大型商業(yè)銀行和研究機構(gòu)也對信用風險度量和管理提出了新的理論和計量方法，并進行了大量的實踐活動。由于我國銀行業(yè)的改革滯后于經(jīng)濟發(fā)展，在風險度量和管理方面還很薄弱，因而，研究和發(fā)展風險度量模型和方法對我國銀行業(yè)具有十分重要的意義。 本文研究得到的創(chuàng)新點概括如下： 一、全面剖析了傳統(tǒng)的和現(xiàn)代的信用風險度量模型，并進行了實證比較研究。 利用我國銀行的大量信貸數(shù)據(jù)對信用風險度量的傳統(tǒng)模型和現(xiàn)代

3、模型進行實證研究，進行綜合比較分析，分析了在我國的適用性；并基于銀行信貸數(shù)據(jù)得出我國企業(yè)信用等級遷移矩陣、死亡率表、各信用等級下的違約率和違約下的損失率及其分布等，這些相比國內(nèi)主要是介紹國外理論和現(xiàn)代模型要前進了一步。 研究認為傳統(tǒng)模型在我國基本上不具有適用性；現(xiàn)代模型測算結(jié)果差異性很大，而且不能很好地測算單一信貸資產(chǎn)損失，大多數(shù)模型測算的組合貸款損失率大于我國銀行貸款資本配置比例的實際值（8.24％），但巴塞爾委員會的要求值（

4、8％）小于實際值（8.24％）；我國銀行企業(yè)實際違約率大于巴塞爾委員會的推薦值。 研究還得出，我國銀行對企業(yè)的信用評級相比穆迪公司和標準普爾的信用評級具有連續(xù)性差、波動性大、遷移不平穩(wěn)、違約率高的缺陷；對銀行貸款的PD、LGD進行分類統(tǒng)計應(yīng)主要按信用等級來統(tǒng)計，在此基礎(chǔ)上按行業(yè)性統(tǒng)計可以提高統(tǒng)計值的準確度；西方國家開發(fā)的模型往往直接或者間接地認為PD和LGD相互獨立，但筆者樣本統(tǒng)計表明兩者存在強烈的正相關(guān)性。 二、建立了

5、度量信用風險的新模型，并與現(xiàn)有的模型進行范式和實證比較。 筆者的規(guī)范研究和實證研究表明，借款人償債能力越低，越容易產(chǎn)生道德風險，也容易產(chǎn)生信用風險，兩者產(chǎn)生的機理和臨界條件是完全相同的，影響這種行為最根本的原因是企業(yè)的產(chǎn)出效率，只要企業(yè)產(chǎn)出效率超過臨界值，那么企業(yè)產(chǎn)生道德風險和違約風險的可能性就大大降低。 正是這個研究發(fā)現(xiàn)，筆者建立了基于企業(yè)產(chǎn)出效率的信用風險度量模型，該模型是用企業(yè)的財務(wù)結(jié)構(gòu)性問題來研究企業(yè)的違約行為和

6、貸款損失，它不僅具有現(xiàn)代信用風險度量模型的典型特征，而且能夠全部用解析式給出《巴塞爾新資本協(xié)議》所要求的四個主要參數(shù)；從實證比較研究的結(jié)果來看，該模型預(yù)測的效果明顯優(yōu)于西方發(fā)達國家開發(fā)的信用風險度量模型，更為重要的是它不僅能測算貸款組合的損失，也能測算單筆貸款的損失，對銀行信貸數(shù)據(jù)要求也不高。范式研究和實證研究表明該模型在我國銀行業(yè)具有良好的適用性。 三是提出了信用風險度量模型在銀行信用風險計量和管理上新的應(yīng)用方法。 在

7、貸款定價方面，由于傳統(tǒng)定價法（主要是成本加利潤定價法）沒有充分考慮貸款的非預(yù)期損失，而RAROC方法定價過低，筆者提出利潤導向定價法，把貸款的非預(yù)期損失納入價格中，并考慮了經(jīng)風險調(diào)整后的資本回報，給出貸款定價區(qū)間，能為貸款審批提供決策依據(jù)。 筆者建立的新模型可以對企業(yè)進行簡單的評級，發(fā)現(xiàn)評級結(jié)構(gòu)是啞鈴式結(jié)構(gòu)，由于這種方法采用的信息畢竟有限，所以在實際應(yīng)用中還需考慮企業(yè)其他信息，以提高評級的準確度。 筆者建立的新模型可以應(yīng)