03-3信用风险度量制模型

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1、第五章信用风险管理第一节信用风险概述第二节信用风险的度量第三节信用监控模型专家制度法Z评分模型ZETA评分模型VAR方法信用度量制模型信用度量制模型CreditMetrics模型基本原理计算单项贷款的VAR值的步骤CreditMetrics模型与巴塞尔协议CreditMetrics模型的优缺点VaR方法作为市场风险测量的最佳方法已被广泛使用；VaR方法是否也可以用来度量信用风险？JP摩根美洲银行瑞士银行瑞士联合银行1997.2退出信用风险的度量制模型1.Creditmetrics（信用度量制）模型的基本

2、原理计算信用风险的VAR值（即在给定的置信区间上、给定时段内，信贷资产可能发生的最大价值损失）。信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等级表示。信用度量制模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用度量制模型的基本方法就是信用等级变化分析。（1）预测借款人信用等级的变动，得出信用等级转移概率矩阵（2）对信用等级变动后的贷款市值进

3、行估计（3）计算贷款受险价值（VAR）2、计算单项贷款的VAR值的步骤：信用度量制模型要解决的问题：假如下一个年度是一个坏年度的话，我们的贷款及贷款组合的价值将会遭到多大的损失？贷款的价值（P）贷款市值的波动率（σ）未知：目标：度量贷款的受损价值可知的信息：借款人的信用等级下一年该信用等级转换为其它信用级别的概率违约贷款的收复率举例：借款企业信用等级为BBB级。5年期固定利率贷款，年贷款利率为6%，贷款总额为100(百万美元)。（1）预测借款人信用等级的变动，得出信用等级转移概率矩阵假定借款人一年后有8

4、种可能的信用状态，即AAA——D级（违约）则一年后借款人由初始信用等级转移到各种可能等级的概率称为信用等级转移概率∑转移概率＝1。（1）一年期信用等级转换矩阵信用等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现金流量所要求的信贷风险加息差(或信贷风险酬金)，因此也就必然会对贷款隐含的当前市值产生影响。（2）对信用等级变动后的贷款市值估计其中：P0——贷款总额r0——年贷款利率ri——财政零息票债券的无风险利率Si——每年的信用加息差，它是不同期限的(零息票)贷款信贷风险报酬率，这些数据可从公司债券市场相应的

5、债券利率与国债市场相应的国债利率之差中获得。假定：借款人在第一年中的信用等级从BBB级上升的A级，那么对于发放贷款的金融机构来说它所发放的这笔贷款的第一年结束时的现值或市值便是若借款人在第一年结束时信用等级从BBB级上升为A级，那么这100百万美元贷款(帐面值)的市值可上升为108.66百万美元不同信用等级下贷款市值状况借款人信用等级转换后贷款市值的概率分布分布情况51.13107.09=均值109.37概率贷款市值（百万美元）5年期BBB级贷款的市值实际分布情况Vi：每一信用等级下的贷款市值Pi：借款

6、人信用等级转换到不同信用等级下的概率（3）计算贷款的VAR值首先，求贷款未来价值的均值和方差E贷款未来价值贷款未来价值其次，求VAR值VAR等于一定的置信度上，年末可能的贷款价值与贷款预期平均价值间的差距，即贷款的价值损失。①假设贷款价值服从正态分布，则置信度为95％的VAR值为1.65×σ；置信度为99％的VAR值为2.33×σ。②若基于贷款价值的实际分布，可利用转移概率矩阵和对应的贷款价值表近似计算不同置信度下的VAR值。贷款VAR值=贷款均值－给定置信度水平上年末可能的贷款价值②根据实际分布，计算

7、VAR①根据正态分布线性插值法为了得到较为准确的受险价值量，可以通过线性插值法算出5%和1%情景下的实际受损价值量来。1.47的百分位数等于98.10百万美元0.3的百分位数等于83.64百万美元贷款市值（百万美元）1%的百分位数＝1%的VaR=107.09−92.29=14.80（百万美元）51.13107.09=均值109.37概率5年期BBB级贷款的市值实际分布情况0.3%1.47%1%P（V≤92.29）≥1%线性插值法1.47的百分位数等于98.10百万美元6.77的百分位数等于102.02百

8、万美元51.13107.09=均值109.37概率贷款市值（百万美元）5年期BBB级贷款的市值实际分布情况5%的百分位数＝6.67%1.47%5%P（V≤100.77）≥5%5%的VaR=107.09−100.77=6.32（百万美元）对于信用等级为BBB的企业，同样的100万美元的贷款，同样的99％的置信度在正态分布下为的VAR值为6.97百万美元基于贷款价值的实际分布，VAR值为14.8万美元。巴塞尔协议的资本/资产≥8%资本要求正好介