巴塞尔-内部评级法.ppt

巴塞尔-内部评级法.ppt

ID:58162972

大小:499.50 KB

页数:26页

时间:2020-09-05

巴塞尔-内部评级法.ppt_第1页
巴塞尔-内部评级法.ppt_第2页
巴塞尔-内部评级法.ppt_第3页
巴塞尔-内部评级法.ppt_第4页
巴塞尔-内部评级法.ppt_第5页
资源描述:

《巴塞尔-内部评级法.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、第九章内部评级法9.1内部评级法简介内部评级(TheInternalRatingsBasedApproach,IRB)是由银行专门的风险评估人员,运用一定的评级方法,对借款人或交易对手按时、足额履行相关合同的能力和意愿进行综合评价,并用简单的评级符号表示信用风险的相对大小。巴塞尔协议II中充分肯定了内部评级法在风险管理和资本监管中的重要作用,并鼓励有条件的商业银行建立和开发内部评级模型及相关的计算机系统。显然,内部风险评级法作为新资本协议的技术核心,代表着全球银行业风险管理的发展趋势。内部评级法包括初级法(FoundationIRBApproa

2、ch)和高级法(AdvancedIRBApproach)。内部评级法提出了4个基本要素,分别是违约概率(ProbabilityofDefault)、违约损失率(LossGivenDefault)、违约敞口(ExposureAgainstDefault)以及有效期限(Maturity)。初级法的要求比较简单,银行只需计算违约概率,其余要素只要依照监管机构的参数即可。高级法相对复杂得多,银行需要自行计算上述4个要素,且受监管机构限制的地方较少。换言之,在高级法下,银行的自由度增加了,减少了监管机构对银行的监控手段。因此,巴塞尔委员会作了对使用高级法

3、的银行有较高的要求外,同时对第二支柱及第三支柱提出加强规范,亦规定银行在使用高级法前要先得到监管机构的认可。在推行高级评级法前,银行须参考监管机构的要求标准,考虑如何符合监管机构的期望,从而有效推行自己的内部评级法。内部评级的基本原理内部评级的基本原理可以概括为“以历史预测未来”,其内在逻辑可以阐述为:(1)以历史数据建模:银行以累积的历史数据,通过统计相关性分析和非统计经验分析确定信用风险主要影响因素,并通过统计回归、评级分类或者分池分类等具体技术方法建立内部评级模型与“类别-参数”映射标尺。(2)以模型预测未来:银行通过建立的模型计量单个业

4、务或者业务组合的各项信用风险参数(违约概率、违约损失率和违约风险暴露等),并按照监管规定的信用风险与各项风险参数之间的函数关系计量预期信用风险损失和非预期信用风险损失,直至根据监管标准比例计量出最低资本要求。9.2内部评级模型体系的基本框架内部评级体系是内部评级模型体系和评级支持体系的总称,其中评级模型体系在整个内部评级体系中居于核心地位,评级支持体系发挥着重要的支持、辅助和保障作用。评级模型体系主要是由非零售风险暴露的客户评级模型、债项评级模型和零售风险暴露的资产分池参数估值模型共同构成。评级模型体系通过建模过程所固化的内容是各项风险参数计量

5、规程;评级模型体系的动态输入内容是区域、行业、客户、财务、债项和缓释等信息流和数据流;模型体系的输出内容是各项风险参数和风险计量结果。可以看出,内部评级模型蕴含了内部评级风险计量的三个核心:(1)二维评级和资产分池;(2)四大风险参数;(3)两大风险量化结果内部评级基本逻辑结构非零售内部评级模型资产分池债项评级客户评级零售内部评级模型违约概率有效期限违约损失率违约风险暴露非预期损失预期损失内部评级风险计量三大核心核心之一:非零售二维评级和零售资产分池1.非零售风险暴露二维评级:客户评级和债项评级客户评级,以违约概率为参考值,即借款人在未来一定时

6、期内发生违约的可能性。债项评级,是对债项本身特定风险的计量和评价,反映客户违约后债项损失的大小,即违约损失率。(1)客户评级是针对客户本身可能引起违约的因素进行评级。客户评级模型一般有打分卡模型和统计模型。打分卡的因素需要银行通过因素分析和经验判断进行合理选择,银行在确定因素权重的基础上评定客户信用等级;统计模型则是通过统计回归分析,直接建立关键因素与客户违约概率之间的函数关系。两种模型都必须在违约概率与信用等级之间建立映射关系。(2)债项评级针对交易本身特定的风险要素进行评级并测算违约损失率。影响违约损失率的因素包括但不限于产品类别、抵押品种

7、类、清偿优先权、行业和区域等,借款人的特征也可以包括在债项评级的因素中。债项评级模型在综合考虑这些因素的基础上,估计客户违约后可能导致的损失程度(即违约损失率)2.零售资产分池由于零售资产具有众多而分散的特点,因此内部评级法对其采取了分池计量单笔业务风险参数的方法。分池的基本原理:银行确保在每个资产池中汇集足够多的同质风险暴露,通过历史数据的统计分析,统一估计各资产池的违约概率、违约损失率和违约风险暴露。分池过程中至少要分析以下风险变量:1)借款人风险特征,如借款人类别、人口统计特征(如年龄/职业、客户信用评分、地区等);2)交易风险特征,如产

8、品、抵押品、成熟性、担保/优先性、账龄等;3)贷款的不良行为,如逾期、非逾期等。核心之二:四大风险参数四大风险参数是评级模型的直接输出结果,包括违约概

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。