我国商业银行信用风险评估研究
发布时间:20xx年11月29日 12时31分
【报告名称】我国商业银行信用风险评估研究
【报告价格】PDF版 1820 元,DOC版 2120 元
【报告主题】现状/趋势/策略/对策/管理/投资/营销
【报告形式】内参版
【发布时间】20xx年11月
【报告规模】121页
【交货时间】4~6小时
【交货方式】邮箱、QQ
【报告提示】上世纪90年代,四大国有银行全面亏损,数以亿计的不良资产让我们触目惊心,虽然近几年不良资产率有所下降,但总体上与世界各国银行平均水平相比还是很大。我们首先就是要加强信贷风险管理,而信用风险评估是信用风险的基础和关键点,也是我国商业银行信用风险管理活动中最为薄弱的环节。国外的信贷风险评估研究有规范的发达的资本市场和信用评级体系作为支撑,因而能够提供详尽准确的受信主体的信息,这些方面在我国的使用受到客观条件的限制,必须予以修正。受体制性原因和银行经营性原因的影响,我国商业银行信用风险评估起步较晚,在科学性、规范性和准确性上都有很大的欠缺。
【报告目录】
绪 言 1~2
第1章:信用风险管理概述 3~16
第1节:信用理论概述 3~7
1.信用的内涵 3~5
2.信用的特点6
3.信用活动的现代发展7
第2节:信用风险的内涵及特性分析 8~11
1.信用风险的内涵 8~10
2.信用风险的来源 11
第3节:商业银行信用风险 12~16
1.商业银行信用风险的类型 12
2.商业银行信用风险的特点 13~15
3.商业银行信用风险的处理方法16
第2章:我国商业银行信用风险管理现状分析 17~27
第1节:我国商业银行信用风险现状17
第2节:我国商业银行信用风险成因分析 18~23
第3节:我国商业银行信用风险管理现状和问题 24~27
第3章:商业银行信用风险评估方法 28~44
第1节:国外商业银行信用风险测定方法 28~40
第2节:我国商业银行信用风险测定方法 41~44
第4章:我国商业银行信用风险评估体系 45~66
第1节:我国商业银行客户评级体系及中美比较 45~55
1.我国商业银行客户评级体系45~48
2.与美国商业银行客户评级体系比较49~52
3.我国商业银行客户评级体系缺陷分析53~55
第2节:国内商业银行债项评级体系及中美比较 56~61
1.国内商业银行债项评级体系 56
2.与美国商业银行债项评级体系比较57~60
3.我国商业银行债项评级体系缺陷分析 61
第3节:我国商业银行信用风险评估效果分析 62~66
第5章:信用风险评估指标选择 67~80
第1节:指标选择方法确定 67~69
1.判别分析67
2.Logit分析68
3.神经网络 69
第2节:数据特征及选择结果 70~76
1.指标选择范围 70~72
2.数据采集及特征说明73
3.判别分析预测结果74
4.Logit分析法预测结果 75
5.遗传算法预测结果 76
第3节:选择结果比较分析 77~79
1.不同模型中指标个数对比77
2.入选指标的特征分析78
3.预测准确度分析 79
第4节:指标确定 80
第6章:基于遗传规划的信用风险评估模型建立 81~104
第1节:建模方法选择 81
第2节:方法流程设计 82~84
第3节:模型构造 85~94
1.个体描述 85
2.初始个体生成86
3.选择策略 87
4.遗传算子设计 88~90
5.增加种群多样性 91
6.树结构的变长结构体编码方法 92~94
第4节:模型验证 95~104
1.实验应用平台 95
2.实验数据 96~98
3.实验结果与分析99~104
第7章:对商业银行信用风险评估有效性的拓展性研究 105~116
第1节:商业银行信用风险评估的效度和信度105
第2节:影响商业银行信用风险评估效度和信度的因素 106~116
1.评估方法的科学性 106
2.评估程序的合理性107
3.信用秩序 108
4.企业财务制度109
5.法制环境110
6.配套的信用风险控制机制111
7.经济环境 112~116
第8章:对我国商业银行实施信用风险评估的建议 117~120
第1节:对信用风险评估工作本身的建议117
第2节:对信用风险评估配套工作的建议118~120
结论121
第二篇:西方商业银行信用风险的度量
信用风险产生于资金的提供者及使用者的已签合约或者是一种或有合约的交易过程中,是金融市场上最为古老和基本的一类风险。它是指在金融交易中交易对手违约或信用品质潜在变化而导致发生损失的可能性。从来源看,信用风险可以分为交易对手风险和发行者风险两种类型,前者主要产生于商业银行的贷款和金融衍生交易中,后者主要是和债券相联系。从组成上看,信用风险有两部分组成,一部分是违约风险,是指交易一方不愿或无力支付约定款项而致使交易另一方遭受损失的可能性,在违约的情况下,根据合约签定时的保护性条款的安排,一般来说,一部分债权会得到受偿,这一比率成为挽回率;另一部分是信用价差风险,它是指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失,具体由信用价差跳动风险和信用价差波动风险组成。信用风险可分为三个层次,一是交易层次,与单笔的金融交易相联系;二是交易对手或发行人层次,产生于与一个交易对手或发行人的全部交易中;三是资产组合层次,与市场主体和全部交易对手以及发行人的全部交易相联系。
信用风险的分析方法根据分析技术和方法的不同可分为古典信用分析方法和现代信用或工程技术分析方法。两者主要的区别和判断标准主要是信用风险能否被单独剥离和定价。从时间的表现形式上,20世纪80年代中期以前为古典信用分析方法,20世纪80年代中期以后为现代信用分析方法。
一、古典信用分析
1.古典信用分析的发展。
信用决策是关于借款者偿还能力的个人评判的反映。古典信用分析方法是一个过多依赖于训练有素的专家的主观判断的专家系统,商业银行作为金融市场上主要的资金提供者,花费了大量的财力来培育这个系统。在古典信用系统中,高级信贷人员的经验是非常可贵的,高级信贷人员是调整商业银行中信贷许可边界的重要决策者,商业银行要依赖于高级信贷人员来处理一些重要的问题,比如分析行业趋势、评判借款人的财务状况及发展的方向,或者是设计信贷的价格或契约等等,这些因素都是商业银行作出贷款决策时要考虑的因素。
古典信用分析方法也是在不断地随着银行的变革在不断地演化,在20世纪30年代以前,商业银行的主要业务是为企业的营运资金和贸易融资,银行通常要求贷款企业要有资产或其他可接受形式的抵押保证,由于营运资金贷款主要是满足企业的季节性资金需要,期限多为一年或一年之内,因此银行主要分析借款企业的营运资金状况,主要通过资产负债表来预测企业的清偿能力,而较多地忽视损益表。但在近50年来,商业银行的业务发生了变化,主要表现在,其不仅为企业的营运资金融资,而且为固定资产融资。由于为固定资产融资的抵押资产缺乏可以变现的流动性的市场,因此抵押资产对信用决策过程的作用逐渐变弱,用现金来偿还债务被看作是还款的最重要的来源,因此现金流分析成为商业银行主要的分析对象,现金流分析几乎总是能够揭示一个公司存亡的关键机制。现金流无法根据会计准则进行操纵,对一个公司价值和信用程度的判断主要是从其业务中能产生的现金流来作出估计。当然,评估一个企业的未来现金流不可能会不产生误差,未来的一些因素存在不确定性,对企业一些财务指标的估计更多的是依赖来自于企业内部提供的财务报表和内部人员的估计。
2.古典信用分析的内容步骤。
(1)银行从分析企业需要这笔贷款的用途开始信用分析的过程,商业银行运用对企业了解的基本情况和银行本身的现行的贷款政策,分析该企业的这项贷款的需求,以确定是否接受这笔贷款申请。如果接受申请,则进入下一步分析过程。
(2)对企业资产负债表及损益表进行详细的分析,以发现该企业在各阶段的发展趋势。一个企业的市场份额、经营业绩、预算、经营计划都能帮助商业银行了解企业利润动态变化的远景情况。银行信贷人员还要清楚地了解企业在获取利润的过程中是如何提供附加价值,即它是利用什么价值增加手段来赢得这笔利润的,这些都有助于帮助商业银行了解财务报告背后企业的真正运作过程。
(3)对试算表进行分析。试算表是公司编制财务报表的基本来源,在试算表中隐藏一笔非正常的交易要比浓缩了的资产负债表和损益表要困难得多,它为检查企业近期财务报表的真实性提供了一种途径。
(4)对账目进行调整使之符合银行用于趋势分析和推测的标准格式。要详细分析使用的会计原则,统一账目上的数据的口径。
(5)根据预计现金流对贷款的投资收益进行评价。放贷者要寻找出第一退出途径和第二退出途径。
(6)分析行业的市场结构以及发展趋势,企业在行业中的地位,其技术水平、市场份额、商誉等。
(7)对公司管理层及经营战略和发展规划进行评价,主要包括组织结构是否健全、管理层权责的划分、经营目标和目标管理、制度建设、制度实施和营销企划等综合评价。
(8)准备贷款和保证文件,主要包括以下内容:贷款条件、债务约束条件、质押和投资、财务比率和契约以及违约条款。
3.占典信用分析的缺陷。
(1)古典信用分析的维护成本太高,导致交易缺乏经济。古典信用分析主要通过专家系统来作出信贷决策,而这类专家系统的维护成本极为昂贵。一家银行必须在任何业务时间内保持足够的专家来处理业务,同时还需要很多的人员接受培训来成为专家,既使从银行本身的信贷政策和信用文化的角度决策,对每一笔贷款专家决策人员都要加进自身的偏好,这种决策的分歧可能产生无效率。对一家大的银行来说,还会存在一条很长的决策链条,这种决策链条的过度延伸可能产生严重的委托代理问题,使得真正为信贷决策负责的人员界定模糊,产生严重的官僚主义。同时,古典的信用分析方法存在明显的时滞。多数银行对企业的贷后审查都依赖于对每笔信用的年度审查,年度审查主要是根据借款企业公布的年度财务报表进行分析,当这些报表到达银行手中的时候已经过时,既使存在违约风险也已经是既成事实,因此这些数字对于审查公司的信用风险和预测并不能提供有效的帮助,商业银行缺乏根据风险暴露的规模及其程度具体地确定对它监控的程度和效率的手段。
(2)难以避免组合的风险集中。古典信用分析是基于这样的理念:每笔贷款必须根据一
定的标准放出。古典信用分析下的银行的贷款集合,着眼于单个贷款人的信用特征。也就是说,对每一个借款人,从其本身的信用特征来讲代表着一个可以接受的风险,对风险集中问题的处理通常是采取限制对单个借款人的信用的最高额度。然而,这个方法并不能达到限制信用风险的目的。在一个特定的时间范围内,商业银行可能发现有某些市场领域是富有吸引力的,在单个贷款的基础上,商业银行可能会蜂拥般地进入这些市场,在此过程中它的贷款组合就会出现高度集中的现象,而且如果这些行业会带来高的回报,贷款的限额很可能会被突破,风险集中情况可能会更严重。一旦这个特定的市场出现整体性的衰退,商业银行就会陷入严重的损失。
组合的集中度还会因人的因素而被“放大”。要成为一名专家,单个的分析人员只能集中于某个行业中相对较少的几家企业。通过这样的一个平台,构建一个分散化的贷款组合几乎是不可能的。单个信用分析人员不可避免地会选择相互高度关联的企业。当经济滑坡日寸,某个行业中大多数企业都会因为几乎相同的基本问题而处境艰难,这样,商业银行基于特定目标细分的市场营销战略会导致风险的集中。
(3)新的合约和金融工具对古典信用分析带来的挑战。20世纪80年代初的拉丁美洲债券危机,80年代末和90年代初美国的房地产泡沫以及90年代亚洲和俄罗斯的债务违约事件迫使金融机构开始利用信用衍生产品把部分违约风险转嫁给交易方,同时根据市场风险和信用风险的大小向投资者支付较高的风险溢价。由于衍生工具含有另外的金融约定,所以签约双方就必须对额外的风险暴露进行监视和管理。信用衍生工具设计的一般原理是对信用风险进行剥离、包装和定价。这就意味着对信用风险进行系统化的分级、细分。一个衍生工具合约中会涉及许多变化的因素,而要理解这些变化之间的相互关系需要较高程度的分析技术。特别是随着资产支撑证券的出现,越来越多的机构开始投资于家庭或商业支撑证券,金融专业人员需要知道如何动态管理某个债务人的信用风险,并且还需要管理关联的信用风险,即那些信用品质呈相同变化趋势的单独资产之间相互联系的信用风险,而这种管理方式和手段是占典信用分析方法技术上无法做到的。
二、现代信用分析方法(工程化技术趋势)
20世纪80年代以来,由于金融界和理论界不满意古典的信用风险管理方法以及国际清算银行(815)资本协议中“一刀切”的管制模型的做法,工程化的思维和技术逐渐被运用于信用风险管理的领域,产生了现代信用分析方法。它是在资本市场理论的指导下,运用经济计量技术、模拟技术以及神经网络和专家系统对信用风险进行计量、定价、交易和套期保值,通过对信用风险进行工程化技术的处理,信用风险成为一种可以重新分解组合和买卖的具有经济价值的金融商品。
1.现代信用分析方法应用的背景分析。
在金融机构的激烈竞争中,贷款机构及其运作的市场已经发生了很大的变化。贷款机构不再想持有一笔贷款的头寸直至这笔贷款的自然寿命期末,监管的压力、贷款的流动性市场的萌芽及贷款机构追求最大收益的内部目标的驱动,使得商业银行越来越愿意通过交易将信用风险敞口转移给交易对手。随着交易的扩大,商业银行贷款市场正在变大和富有流动性,商业银行及其交易对手都不遗余力地搜集可依据一定的合理的风险/收益标准对贷款进行评价的信息和分析方法。日益激烈的竞争、对分散化和流动性的追求刺激着许多创新的信用风
险管理方法,产生了许多用于信用风险管理的创新产品和结构,主要有:(1)结构化的金融合约;(2)交易所和清算公司;(3)信用衍生工具。
2.现代信用分析中信用风险计量的工程化模型。
信用风险的计量模型按其计量的风险层次分为三种类型:一是单个交易对手或发行人的计量模型,二是资产组合层次的计量模型,三是衍生工具的计量模型。
第一类:交易对手或发行人层次的计量模型
(1)基于期权定价技术的风险计量模型。默顿发现银行以折现方式发放一笔面值为D的贷款所得到的支付和卖出一份执行价格的看跌期权所得到的支付相等。因此有风险贷款的价值就相当于一个面值为D的无违约风险贷款的价值加上一个空头卖权。贷款的卖权价值取决于5个变量,即企业资产的市场价值、企业资产的市场价值的波动性、贴现贷款的面值、贷款的剩余期限以及无风险利率。基于企业的市场价值和其波动性的不可观测性,19xx年美国KMV公司开发的预期违约概率模型中,该模型使用企业股权的市场价值和资产的市场价值之间的结构性关系来计算企业资产的市场价值;使用企业资产的波动性和企业股权的波动性之间的结构关系来计算企业资产的波动性,同时统计在一定标准差水平上的公司在一年内破产的比例,以此来衡量具有同样标准差的公司的违约概率。
(2)基于风险价值(VaR)的信用度量模型。VaR是指在正常的市场条件和给定的置信水平上,用于评估和计量金融资产在一定时期内可能遭受的最大价值损失。在计算金融工具的市场风险的VaR时,关键的输入变量是金融资产目前的市场价格和波动性。由于贷款缺乏流动性,因此贷款的市场价值和波动性不能观测。J.P.摩根开发的信用度量术解决了诸如贷款和私募等非交易性资产的估值和风险计算。它的基本思路是利用借款人的信用评级、评级迁移矩阵、违约贷款的挽回率和贷款的信用风险价差就可以推断个别贷款或组合的VaR。
(3)基于保险思想的CSFP信用风险附加模型。瑞士信贷银行开发的信用风险附加模型,与家庭火险的财产险承保人在为确定保险费时所使用的模型相似。其重点度量在违约和不违约两种状态下的预期到的损失或未预期到的损失,是一个违约模式模型(DM)。在该模型中,其违约被模型化为有着一定概率分布的连续变量,通过假定贷款组合的分布为泊松分布,在对贷款损失划分频段的基础上,通过违约频率和损失大小就可以确定每一损失频段的分布,通过加总就可以求出贷款组合的损失分布。
(4)麦肯锡公司的宏观模型。由于商业周期因素影响违约的概率,麦肯锡公司将周期性的因素纳入计量模型中,它采取将信用迁移概率和宏观因素之间的关系模型化,并且通过模拟宏观因素对于模型的冲击来测定迁移概率矩阵的跨时演变,这样可以得到未来每年的不同的迁移矩阵,在此基础上运用信用度量术来求不同经济周期的VaR。
第二类:资产组合层次的计量模型
现代资产组合理论(MPT)表明适当地利用资产之间的相关关系可以有效地降低风险并改善资产组合的风险—收益状况。然而资产组合理论却不能简单地运用于流动性很差的贷款和债券组合之中,这是因为这些组合存在着收益的非正态性、收益和相关系数的不可观测性
等问题。由于收益的非正态性使得基于两矩(均值和方差)而构建的资产组合理论不能刻画这些组合的收益的真实,而必须增加偏度和峰度两矩才能较好地进行描述。由于缺乏历史价格和交易数据,从而使用历史的时间序列数据计算收益率、方差以及收益之间的协方差和相关系数变得极为困难。资产组合层次的信用风险计量模型正是通过克服这些问题而发展起来的。这类模型大体上可以分为两大类:一类是寻求计算证券组合的全部风险—收益的交替关系,如KMV的资产组合管理模型;另一类是集中风险维度和组合的VaR计算,如CreditMetrics资产组合模型。
第三类:衍生工具的信用风险计量模型
衍生工具可以大致分为利率衍生工具和信用衍生工具。其中利率衍生工具按其风险—收益特性可以分为对称性衍生工具,主要是指远期、期货和互换,而期权属于非对称性衍生工具,其风险—收益特征表现出典型的非线性。信用衍生工具主要通过采用分解和组合技术改变资产的整体风险特征,如信用互换、信用期权以及信用远期等。衍生工具的信用风险与表内业务存在许多区别。首先,合约的无违约价值对交易对手而言必须为负值;其次,交易对手一定处于财务困境之中;再次,在任一违约概率水平上,衍生工具结算一般采取轧差方式,其违约遭受的损失往往低于同等金额的贷款违约的损失;最后,银行和其他金融机构都是用其它许多机制来降低违约的概率和损失。鉴于此,研究者相继提出许多计量模型,但主要集中在互换和期权两类衍生工具上。
3.现代信用分析方法的缺陷和发展。
任何工具都是人类智慧的产物,它们试图通过有限的变量来描述真实的世界,一个模型可能会抓住它所描绘的真实世界的大部分特征内容,但不容置疑它肯定会忽略掉另外一些重要的方面。同市场风险的管理有所不同的是,现代信用分析方法的计量模型目前仍然处于发展的早期阶段,分析方法其艺术性大于科学性。现有模型还有许多缺陷,比如相关参数的主观设定可能不尽合适;某些类型的风险可能被忽略;对相关模型的系统和全面的经验验证尚不多见。但是,这些模型正在逐渐地加以改良并得以完善。并且尽管不同的模型的前提假设存在较大差异,但是这些模型中基础性的数学结构是相似的。随着理论和模型的发展,一个多数人意见一致的模型或方法迟早会出现