商业银行风险培训-全文预览

　　

【正文】 行在每一互换时期向作为交易对手的某一金融机构支付一笔固定的费用（类似于违约期权价格）。 31 违约互换 • 很显然，总收益互换可以对冲信用风险暴露，但是这种互换又使银行面对着利率风险。在这种情况下，银行可以同其他金融机构达成一笔交易。与一般互换不同的是，银行和投资者除了交换在互换 期间 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，计算公式事先在签约时确定。如果交易对手的信用质量有所改善，比如说从 B级上升到 A级，那么该违约期权就自动中止。 • 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。 27 利用期权对冲信用风险 • 如图所示，当小麦价格为 B时，农场主的资产（小麦）价值恰好保证能偿还银行贷款，同时小麦看跌期权的价值为零；当小麦价格从 B下降时，银行贷款的报酬下降，但是同时小麦看跌期权的价值上升；当小麦价格从 B上升时，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下降。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。 • 近几年，信用衍生产品才取得突飞猛进的发展。 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新技术 ——信用衍生产品逐渐成为金融界人们关注的对象。一致性风险价值 (CVaR)是指在一定时间 T内，置信度为 O的情况下，投资者对收益分布尾部 1α部分的期望值。 24 一致性风险度量 • 1999年， Artzner等人在 Mathematical Finance上提出一致性风险度量的公理化体系。 • 第三，在信用事件的波动性方面 ，在 CreditMetrics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；而在 KMV模型、麦肯锡模型和 CSFP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。 21 KMV模型 • KMV模型 是估计借款企业违约概率的方法。 CSFP信用风险附加计量模型是一个违约模型（ DM），它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 VAR（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不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。 18 CreditMetrics模型 CreditMetrics 图解 19 麦肯锡模型 • 1998年， McKinsey公司提出 CreditPorffolio View方法。 • 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。其代表方法就是 神经网络分析方法 。实证结果还表明，许多指标不成正态分布。 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 统计模型 ，它们是在Fisher于 1936年作出的启发性研究之后提出来的。当Z，判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（ Zone of Ignorance）或称“灰色区域” (gray area)。 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 How：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 5P法 Personal Factors：信用对象的信誉、主要负责人的人格 Purpose Factors：信用对象需要这笔信用是否合理 Payment Factors：偿还资金的来源是否稳定、时间安排是否合理 Protect Factors： 债权保障措施如何 Prospective Factors：发展前景如何 传统的信用风险度量方法 9 传统的信用风险度量方法 • 信用评分方法主要有 Z值模型 等。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对借款人进行评价。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。 • 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，这就是 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 重置风险 。 • 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成的协议履行义务的潜在可能性。其中，信用风险无疑是最重要的风险。 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。不过，最主要的还是通过生产经营，由其经营所得来偿还。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。 • “ 6C”法是指由有关专家根据借款人的品德 (character)（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）；能力 (capacity)（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 (capital)、抵押品 (collateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营环境 (condition)（所在行业在整个经济中的经营环境及趋势）、事业的连续性 (continuity)（借款企业持续经营前景）等 六个因素 评定其信用程度和综合还款能力，决定是否最终发放贷款。 10 EDWARD I. ALTMAN • Dr. Altman has an international reputation as an expert on corporate bankruptcy, high yield bonds, distressed debt and credit risk analysis. He was named Laureate桂冠者 1984 by the Hautes Etudes Commerciales Foundation in Paris for his accumulated works on corporate distress prediction models and procedures for firm financial rehabilitation复原 and awarded the Graham Dodd Scroll for 1985 by the Financial Analysts Federation for his work on Default Rates and High Yield Corporate Debt. • He was elected President of the Financial Management Association (2023) and a Fellow of the FMA in 2023. • In 2023, Dr. Altman was named one of the 100 Most Influential people in Finance by Treasury Risk, Management magazine. • Dr. Altman is an advisor to many financial institutions including Citigroup, Concordia Advisors, Droege Co., MillerMathis, Investcorp and the New York State Common Retirement Fund, as well as on the Board of the Franklin Mutual Series Funds, the Ascend Group, and Automated Trading Desk, Inc. 11 • 阿尔特曼确立的分辨函数为： Z=（ X1） +（ X2） +（ X3） +（ X4） +（ X5） 其中， X1：流动资本 /总资产（ WC/TA） X2：留存收益 /总资产（ RE/TA） X3：息前、税前收益 /总资产（ EBIT/TA） X4：股权市值 /总负债帐面值（ MVE/TL） X5：销售收入 /总资产（ 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临界值 Z=，如果 Z，借款人被划入违约组；反之，如果 Z≥，则借款人被划为非违约组。 13 传统的信用风险度量方法 • Z评分模型和 ZETA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； • 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； • 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，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，另外对某些特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公