商業(yè)銀行信用風(fēng)險與利率風(fēng)險的聯(lián)合度量研究.pdf

1、自Merton(1974)提出有違約風(fēng)險債券的定價模型以來，數(shù)以千計的理論與實證文獻集中于以企業(yè)資產(chǎn)價值的運動推導(dǎo)企業(yè)信用風(fēng)險的演變這一課題。而以資產(chǎn)負債比率作為信用價差的代理變量，通過資產(chǎn)價值與無風(fēng)險利率的相關(guān)度對債券或貸款的信用與利率風(fēng)險進行聯(lián)合度量，則是一個剛剛起步的研究領(lǐng)域。 商業(yè)銀行是經(jīng)營風(fēng)險的機構(gòu)，信用風(fēng)險是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險，利率風(fēng)險是當前利率市場化改革對我國商業(yè)銀行的重要挑戰(zhàn)，而且信用與利率風(fēng)險具有內(nèi)在不可分

2、離的負相關(guān)關(guān)系。相關(guān)性是聯(lián)合度量的前提與關(guān)鍵所在。本研究區(qū)分了信用價差與無風(fēng)險利率相關(guān)性以及作為信用價差中間變量的股市指數(shù)與無風(fēng)險利率相關(guān)性之間的差異，提出股市指數(shù)與無風(fēng)險利率的相關(guān)性具有兩種方向相反的傳導(dǎo)渠道，從而推進了信用與利率風(fēng)險相關(guān)性度量中的傳導(dǎo)機制研究。本文還深入分析了周期性行業(yè)與防御性行業(yè)在信用與利率風(fēng)險相關(guān)性角度所體現(xiàn)的不同特征，揭示了行業(yè)因素對聯(lián)合風(fēng)險度量的重要意義。 論文的主體部分通過在信用風(fēng)險度量的結(jié)構(gòu)化方法

3、和約化方法中分別引入隨機利率來展開，主要由理論模型和模擬分析兩部分組成。由于結(jié)構(gòu)化方法是企業(yè)資產(chǎn)價值運動服從連續(xù)時間擴散過程的內(nèi)生違約機制，而約化方法是由隨機強度過程決定的外生違約過程，所以本研究在邏輯上全面涵蓋了企業(yè)信用變動的幾種動因。 本文的理論部分在基于結(jié)構(gòu)化方法和約化方法的信貸組合模型基礎(chǔ)上分別引入隨機利率，以即期利率和股市指數(shù)、股市行業(yè)指數(shù)為狀態(tài)變量，建立信用與利率風(fēng)險的聯(lián)合度量模型，推導(dǎo)了信用價差與利率和股市指數(shù)等一

4、些重要經(jīng)濟變量的相關(guān)關(guān)系。在基于結(jié)構(gòu)化方法的模擬分析中，本文采用Vasicek模型模擬無風(fēng)險利率，通過模擬股市指數(shù)和股市行業(yè)指數(shù)軌跡模擬信用過程，通過利率與股市行業(yè)指數(shù)的經(jīng)驗相關(guān)矩陣進行了風(fēng)險聯(lián)合度量的MonteCalo模擬分析和壓力測試，并且在區(qū)分行業(yè)的基礎(chǔ)上考慮了違約損失率與違約概率的相關(guān)性。本研究生成了模擬評級轉(zhuǎn)移矩陣和期限結(jié)構(gòu)，以此計算不同信用等級和不同行業(yè)的單筆貸款和信貸組合的綜合VaR值，并得到初始評級、相關(guān)性、違約概率和違

5、約回收率等參數(shù)的敏感性分析結(jié)果。這一模擬方法的優(yōu)勢在于：第一，正確體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化方法中企業(yè)違約和信用降級的動因來自資產(chǎn)價值的變動。第二，通過對行業(yè)的區(qū)分，合理估計了信貸組合中的兩組相關(guān)性結(jié)構(gòu)。第三，可以通過模擬股票收益率的運動軌跡，生成模擬的評級轉(zhuǎn)移矩陣。模擬評級轉(zhuǎn)移矩陣一方面避免了歷史轉(zhuǎn)移矩陣在取均值過程中對經(jīng)濟周期性波動的忽視，另一方面可應(yīng)用于商業(yè)銀行風(fēng)險管理中的壓力測試目的。 本文的理論研究發(fā)現(xiàn)：(一)無風(fēng)險利率與信用價差在

6、經(jīng)濟周期的各個階段通常呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系(只有在發(fā)生嚴重金融危機時二者才可能出現(xiàn)同向變動的擴大效應(yīng))，這種負相關(guān)性不是簡單的表面現(xiàn)象，而是由經(jīng)濟因素的驅(qū)動所致。在風(fēng)險中性的定價框架中，無風(fēng)險利率就是資產(chǎn)價值運動的漂移項(均值)。(二)在信用與利率風(fēng)險的聯(lián)合度量中對行業(yè)進行區(qū)分是很重要的，因為各個行業(yè)對不同的宏觀經(jīng)濟變量具有不同的敏感度。即使信用評級相同的債券，如果屬于不同的行業(yè)，那么其信用價差也可能存在很大的差異。不同行業(yè)的信用價差差異，主

7、要是由于各行業(yè)與無風(fēng)險利率的相關(guān)系數(shù)不同所引起的。這一相關(guān)系數(shù)的差異又是進一步由于各行業(yè)的經(jīng)濟周期敏感度不同，進而對經(jīng)濟周期不同階段利率變動值的敏感度不同所致。 本文模擬研究的主要結(jié)論包括：在聯(lián)合風(fēng)險度量的角度，首先，來自多個行業(yè)的20筆貸款可以達到很好的風(fēng)險分散效果，在信貸組合中繼續(xù)增加貸款對風(fēng)險的改善不明顯。由于利率風(fēng)險與信用風(fēng)險負的相關(guān)性，綜合VaR值小于信用VaR與利率VaR之和。其次，信貸組合的風(fēng)險對信用與利率風(fēng)險相關(guān)

8、系數(shù)、違約相關(guān)系數(shù)、債項初始評級等參數(shù)十分敏感，而單筆貸款則對初始評級、違約概率和違約回收率等參數(shù)更為敏感。投資級債務(wù)人的綜合風(fēng)險中利率風(fēng)險的比例較高，而投機級債務(wù)人的綜合風(fēng)險以信用風(fēng)險為主導(dǎo)。 最后，雖然本文的主要研究對象是商業(yè)銀行主要持有的固定利率風(fēng)險貸款與債券的信用與利率風(fēng)險聯(lián)合度量，但是本文用適當?shù)钠鶖U展至對商業(yè)銀行浮動利率貸款和零售信貸的風(fēng)險度量，研究了債務(wù)估價中的流動性折價以及商業(yè)銀行內(nèi)部評級方法等專題，并且本文的