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1、摘要:本文通过对信用担保机构信用风险特性和四大现代信用风险度量模型的全面分析和探讨,结合我国信用担保机构进行信用风险度量时存在的主要障碍,提出了我国信用担保机构信用风险度量模型的选择原则和发展思路。中国论文网 关键词:信用担保机构;信用风险;信用风险度量模型 一、现代信用风险模型的概述 信用风险是多维度风险的综合结果。在所有风险中信用风险的量化却存在很大难度。近十几年来,建立数量化的信用风险模型在金融业受到广泛的关注,这些模型具体可分为三类: (一)基于“公司市场价值”的JP摩根信用
2、计量CreditMetrics模型和KMV模型 CreditMetrics模型由JP摩根于1997年首次发表并被广泛推广。该模型在对贷款和债券给定时间单位内(通常为一年)未来价值的变化分布进行估计的基础上,运用VAR(ValueatRisk)分析框架来衡量信用风险。模型的数据基础是各信用评级公司的信用级别转移概率矩阵。CreditMetrics计算的准确性依赖于两个关键假设:(1)同一等级的所有企业具有相同的违约概率;(2)实际违约率等于历史平均违约率。即信用评级改变与信用质量的改变相同,信用评级
3、与违约率是同义词,当违约率调整时,信用评级随之改变。但是由于违约率是连续变化的,而信用等级却以一种离散方式进行调整且历史平均违约率和转移概率可能与实际情况偏离较大,即使同一个信用等级内的违约率也可能存在相当大的差异。此外,该模型需要输入大量的市场数据,这一点对于中等规模的市场贷款组合而言,通常并不能完全地获取。 KMV期权定价模型的基本思想是将公司的权益和负债作为期权,公司资本作为标的资产,把公司所有者权益作为看涨期权,把负债作为看跌期权。资本结构与公司价值密切相关,违约概率是与债务额和债务人公司
4、资产结构相关的内生变量。它假设当公司资产价值低于某个水平时,违约才会发生,在这个水平上的公司资产价值被定义为违约点。KMV模型中,信用风险是根据公司资产价值的动态变化推导出来。已知给定公司的现时资产结构,即权益、短期和长期负债、可转换债券组成的情况下,一旦确定出资产价值的随机过程,便可获得任一时间单位的实际违约概率。上市公司的权益价值是由市场决定,公司股票价格和资产负债表中隐含有违约风险的信息,因此KMV最适用于公开上市公司的预期违约率评估。KMV模型以股票市场数据为基础,具有一定的前瞻性。该模型存
5、在三个缺陷:需要资产收益的正态分布假设、未根据资历、抵押品、合约条件或可转化性来区别不同类型的债券和静态假设――财务结构假设不再变化。 (二)基于经济学的CreditPortfolioView模型 CreditPortfolioView是麦肯锡公司(McKinsey)的一个多因子模型,该模型提出了将宏观因素与违约概率、转移概率相联系的方法。该模型模拟各国在不同行业各种信用评级集团的联合条件违约概率和迁移概率,其前提条件是宏观经济因素的不同取值,如失业率、GDP增长率、长期利率水平、政府支出和
6、储蓄率。由于在相对较大的范围内,经济状态由宏观因素所驱动,当经济衰退时,违约与信用降级事件增多,当经济好转时情况则恰好相反,即信贷周期随着经营周期而变化。假如具有充足的数据,该方法可以用于预测一国不同类型债务人的违约率,如建筑业、金融业、农业服务业等,这些行业对经营周期的反应各不相同。CreditPortfolioView模型的局限性在于必须拥有各国各行业的部分违约数据和调整转移矩阵的特别程序。国外的实践经验表明,该模型最好应用于投机级的债务人,这类债务人的违约概率对信贷周期的灵敏度比投资级的债务人
7、要高。 (三)基于保险精算的CreditRisk+模型 CreditRisk+是由瑞士信贷金融产品公司CSFP(CreditSuisseFinancialProducts传奇sfwww.zhaohaosf.netzbc)开发的信用风险评价模型。该模型的主导思想源于保险精算学,即损失取决于保险标的风险发生的频率和发生风险时保险标的的损失或破坏程度。该模型推导债券投资组合的损失度,只有违约风险被纳入模型,不涉及降级风险,而且违约风险与资本结构无关。 与CreditMetrics和KMV都以资产价值
8、作为风险驱动因素不同,该模型只考虑违约风险,需要估计的变量很少,并未对引起违约的成因做出假设。CreditRisk+的最大优点是相对容易,它借鉴保险业计算小概率极端事件的数学方法,推导债券组合或贷款组合的损失概率的封闭形式,具有计算上的优势。此外,CreditRisk+仅仅需要考虑各级别的平均违约率,需要输入的数据较少,适应于数据比较缺乏的状况。CreditRisk+的局限性在于模型假设中无市场风险,并忽略信用评级的转移风险,使各债务人的风险是相对固定的,并不取决于信
