2. 債項(xiàng)評(píng)級(jí)的方法

　　(1)影響違約損失率的因素

　　①產(chǎn)品因素

　　包括清償優(yōu)先性(Seniority)、抵押品等。

　�、诠�司因素

　�、坌袠I(yè)因素

　�、艿貐^(qū)因素

　�、莺暧^經(jīng)濟(jì)周期因素

　　【單選】根據(jù)2002年穆迪公司在違約損失率預(yù)測(cè)模型LossCalc的技術(shù)文件中所披露的信息，( )對(duì)違約損失率的影響貢獻(xiàn)度最高。

　　A.清償優(yōu)先性等產(chǎn)品因素

　　B.宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素

　　C.行業(yè)性因素

　　D.企業(yè)資本結(jié)構(gòu)因素

　　答案：A

　　(2)計(jì)量違約損失率的方法

　�、偈袌�(chǎng)價(jià)值法。通過(guò)市場(chǎng)上類(lèi)似資產(chǎn)的信用價(jià)差(Credit Spread)和違約概率推算違約損失率，其假設(shè)前提是市場(chǎng)能及時(shí)有效反映債券發(fā)行企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)變化，主要適用于已經(jīng)在市場(chǎng)上發(fā)行并且可交易的大企業(yè)、政府、銀行債券。

　�、诨厥宅F(xiàn)金法。根據(jù)違約歷史清收情況，預(yù)測(cè)違約貸款在清收過(guò)程中的現(xiàn)金流，并計(jì)算出LGD，即LGD=1-回收率=1-(回收金額-回收成本)/違約風(fēng)險(xiǎn)暴露。

　　【單選】采用回收現(xiàn)金流計(jì)算違約損失率時(shí)，若回收金額為1.04億元，回收成本為0.84億元，違約風(fēng)險(xiǎn)暴露為1.2億元，則違約損失率為( )。

　　A.13.33%

　　B.16.67%

　　C.30.00%

　　D.83.33%

　　答案：D

　　3. 貸款分類(lèi)與債項(xiàng)評(píng)級(jí)

　　信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)通常是指信貸分析和管理人員或監(jiān)管當(dāng)局的檢查人員，綜合能夠獲得的全部信息并運(yùn)用最佳判斷，根據(jù)信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)信貸資產(chǎn)質(zhì)量作出評(píng)價(jià)。

　　2001年，我國(guó)監(jiān)管當(dāng)局出臺(tái)了貸款風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)的指導(dǎo)原則，把貸款分為正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑和損失五類(lèi)(后三類(lèi)合稱(chēng)為不良貸款)。

　　在分類(lèi)過(guò)程中，商業(yè)銀行必須至少做到以下六個(gè)方面：

　�、俳�立健全內(nèi)部控制機(jī)制，完善信貸規(guī)章、制度和辦法;

　�、诮�立有效的信貸組織管理體制;

　�、蹖�(shí)行審貸分離;

　　④完善信貸檔案管理制度，保證貸款檔案的連續(xù)和完整;

　�、莞倪M(jìn)管理信息系統(tǒng)，保證管理層能夠及時(shí)獲得有關(guān)貸款狀況的重要信息;

　�、薅酱俳杩钊颂峁┱鎸�(shí)準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)信息。

　　貸款分類(lèi)與債項(xiàng)評(píng)級(jí)是兩個(gè)容易混淆的概念，二者既區(qū)別明顯又相互聯(lián)系。

　　3.2.3 組合信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

　　1.違約相關(guān)性及其計(jì)量

　　相關(guān)性是描述兩個(gè)聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系，而不僅僅是指兩個(gè)事件概率的簡(jiǎn)單乘積。違約相關(guān)性的計(jì)量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。

　　(1)相關(guān)系數(shù)

　　線(xiàn)性相關(guān)是最常見(jiàn)的一種相關(guān)，可用統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常見(jiàn)的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)來(lái)計(jì)量。

　　目前在金融工程領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用，但它們共同的缺點(diǎn)是只能刻畫(huà)兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度，卻無(wú)法通過(guò)各變量的邊緣分布刻畫(huà)出兩個(gè)變量的聯(lián)合分布。希望通過(guò)單比債項(xiàng)的不同損失分布來(lái)計(jì)算組合的損失分布，可以采用連接函數(shù)。

　　(2)連接函數(shù)

　　連接函數(shù)是一個(gè)把單變量概率密度函數(shù)連接成聯(lián)合分布函數(shù)的函數(shù)。

　　2.信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型

　　根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類(lèi)：

　　l 解析模型。通過(guò)一些簡(jiǎn)化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是需要建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。

　　l 仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來(lái)近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。

　　(1)CreditMetrics模型

　　CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。

　�、傩庞蔑L(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，而債務(wù)人的信用狀況則用信用等級(jí)表示。

　�、谛庞霉ぞ�(包括貸款、私募債券等)的市場(chǎng)價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場(chǎng)價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來(lái)信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。

　　③CreditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來(lái)看待信用風(fēng)險(xiǎn)。

　�、苡捎贑reditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn)，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來(lái)反映單一信用工具對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。

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