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客戶信用評(píng)級(jí)
3.2信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量是現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量經(jīng)歷了從專家判斷法、信用評(píng)分模型到違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段,特別是《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的方法(Internal
Rating-BasedApproach)來計(jì)量違約概率、違約損失并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的資本要求,有力地推動(dòng)了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系和計(jì)量技術(shù)的深入發(fā)展。
商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量依賴于對(duì)借款人和交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。《巴塞爾新資本協(xié)議》明確要求,商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)應(yīng)基于二維評(píng)級(jí)體系:一維是客戶評(píng)級(jí),另一維是債項(xiàng)評(píng)級(jí)。
3.2.1客戶信用評(píng)級(jí)
1.客戶信用評(píng)級(jí)的基本概念
客戶信用評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行對(duì)客戶償債能力和償債意愿的計(jì)量和評(píng)價(jià),反映客戶違約風(fēng)險(xiǎn)的大小?蛻粼u(píng)級(jí)的評(píng)價(jià)主體是商業(yè)銀行,評(píng)級(jí)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn),評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率(PD)。
【單選】下列關(guān)于客戶信用評(píng)級(jí)的說法,錯(cuò)誤的是()。
A.評(píng)價(jià)主題是商業(yè)銀行
B.評(píng)價(jià)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn)
C.評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率
D.評(píng)價(jià)內(nèi)容是客戶違約后特定債項(xiàng)損失大小
答案:D
(1)違約的定義
根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的定義,當(dāng)下列一項(xiàng)或多項(xiàng)事件發(fā)生時(shí),債務(wù)人即被視為違約:
①商業(yè)銀行認(rèn)定,除非采取追索措施,如變現(xiàn)抵押品(如果存在的話),借款人可能無法全額償還對(duì)商業(yè)銀行的債務(wù)。
、趥鶆(wù)人對(duì)于商業(yè)銀行的實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)逾期90天以上(含)。若債務(wù)人超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額,各項(xiàng)透支將被視作逾期。
、垡韵虑闆r將被視為可能無法全額償還債務(wù):
l銀行停止對(duì)貸款計(jì)息;
l在發(fā)生信貸關(guān)系后,由于信貸質(zhì)量出現(xiàn)大幅度下降,銀行沖銷了貸款或計(jì)提了專項(xiàng)準(zhǔn)備金;
銀行將貸款出售并相應(yīng)承擔(dān)了較大的經(jīng)濟(jì)損失;
銀行同意消極債務(wù)重組,由此可能發(fā)生較大規(guī)模的減免或推遲償還本金、利息或費(fèi)用,造成債務(wù)規(guī)模減少;
l就借款人對(duì)銀行的債務(wù)而言,銀行將債務(wù)人列為破產(chǎn)企業(yè)或類似的狀況;
債務(wù)人申請(qǐng)破產(chǎn),或已經(jīng)破產(chǎn),或處于類似狀態(tài),由此將不履行或延期償還銀行債務(wù)。
(2)違約概率
違約概率是指借款人在未來一定時(shí)期內(nèi)發(fā)生違約的可能性。在《巴塞爾新資本協(xié)議》中,違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí)1年期違約概率與0.03%中的較高者。巴塞爾委員會(huì)設(shè)定0.03%的下限是為了給風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重新定下限,也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗(yàn)小概率事件時(shí)所面臨的困難。
【單選】在《巴塞爾新資本協(xié)議》中,違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí)1年期違約概率與()中的較高者。
A.0.1%
B.0.01%
C.0.3%
D.0.03%
答案:D
違約概率的估計(jì)包括兩個(gè)層面:一是單一借款人的違約概率;二是某一信用等級(jí)所有借款人的違約概率!栋腿麪栃沦Y本協(xié)議》要求實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行估計(jì)其各信用等級(jí)借款人所對(duì)應(yīng)的違約概率,常用方法有歷史違約經(jīng)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)模型和外部評(píng)級(jí)映射三種方法。
與違約概率容易混淆的一個(gè)概念是違約頻率,即通常所說的違約率。違約頻率是事后檢驗(yàn)的結(jié)果,而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測(cè),兩者存在本質(zhì)的區(qū)別。
與違約概率容易混淆的另一個(gè)概念是不良率,使不良債項(xiàng)余額在所有債項(xiàng)余額的占比,二者不具有可比性。
客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展
2.客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展
(1)專家判斷法
即專家系統(tǒng)(ExpertSystem),是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)信貸業(yè)務(wù)、承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)過程中逐步發(fā)展并完善起來的傳統(tǒng)信用分析方法。
、倥c借款人有關(guān)的因素:
聲譽(yù)(Reputation)
杠桿(Leverage)
收益波動(dòng)性(VolatilityofEarnings)
②與市場(chǎng)有關(guān)的因素
經(jīng)濟(jì)周期(EconomicCycle)
宏觀經(jīng)濟(jì)政策(Macro-EconomyPolicy)
利率水平(LevelofInterestRates)
目前所使用的專家系統(tǒng),其中,對(duì)企業(yè)信用分析的5Cs系統(tǒng)使用最為廣泛。5Cs系統(tǒng)指:
品德(Character)
資本(Capital)
還款能力(Capacity)
抵押(Collateral)
經(jīng)營(yíng)環(huán)境(Condition)
除5Cs系統(tǒng)外,使用較為廣泛的專家系統(tǒng)還有針對(duì)企業(yè)信用分析的5Ps系統(tǒng)和針對(duì)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng)。
5Ps包括:個(gè)人因素(PersonalFactor)、資金用途因素(PurposeFactor)、還款來源因素(Payment
Factor)、保障因素(ProtectionFactor)、企業(yè)前景因素(PerspectiveFactor)。
【單選】在客戶信用評(píng)級(jí)中,由個(gè)人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素和企業(yè)前景因素等構(gòu)成,針對(duì)企業(yè)信用分析的專家系統(tǒng)是()。
A.5Cs系統(tǒng)
B.5Ps系統(tǒng)
C.CAMEL分析系統(tǒng)
D.4Cs系統(tǒng)
答案:B
駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng)包括:資本充足性(CapitalAdequacy)、資產(chǎn)質(zhì)量(Asset
Quality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)流動(dòng)性(Liquidity)。
專家系統(tǒng)的突出特點(diǎn)在于將信貸專家的經(jīng)驗(yàn)和判斷作為信用分析和決策的主要基礎(chǔ),這種主觀性很強(qiáng)的方法/體系帶來的一個(gè)突出問題是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估缺乏一致性。此外,盡管專家系統(tǒng)在銀行業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和實(shí)踐中已經(jīng)形成了較為成熟的分析框架,但專家系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)的理論支持,尤其是對(duì)關(guān)鍵要素的選擇、權(quán)重的確定以及綜合評(píng)定等方面更顯薄弱。因此,專家系統(tǒng)更適合于對(duì)借款人進(jìn)行是和否的二維決策,難以實(shí)現(xiàn)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確計(jì)量。
(2)信用評(píng)分法
信用評(píng)分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型,利用可觀察到的借款人特征變量計(jì)算出一個(gè)數(shù)值(得分)來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn),并將借款人歸類于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
背景知識(shí):信用評(píng)分模型
20世紀(jì)60年代,信用卡的推出促使信用評(píng)分技術(shù)取得了極大發(fā)展,并迅速擴(kuò)展到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。奧而特曼(Altman,1968)提出了基于多元判別分析技術(shù)的Z評(píng)分模型;馬丁(Martin,1977)、奧爾森(Ohlson,1980)和威金頓(Wiginton,1980)則首次運(yùn)用Logit模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題。
信用評(píng)分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定;具^程是:
、偈紫,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)性分析,確定某一類別借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)主要與哪些經(jīng)濟(jì)或財(cái)務(wù)因素有關(guān),模擬出特定形式的函數(shù)關(guān)系式;
②其次,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,得出各相關(guān)因素的權(quán)重;
、圩詈螅瑢儆诖祟悇e的潛在借款人的相關(guān)因素?cái)?shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計(jì)算出一個(gè)數(shù)值,根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平,給予借款人相應(yīng)評(píng)級(jí)并決定貸款與否。
存在一些突出問題:
①信用評(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ)上,因此是一種向后看(BackwardLooking)的模型。
、谛庞迷u(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高。
、坌庞迷u(píng)分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù),卻無法提供客戶違約概率的準(zhǔn)確數(shù)值,而后者往往是信用風(fēng)險(xiǎn)管理最為關(guān)注的。
(3)違約概率模型
違約概率模型分析屬于現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit
Monitor、KPMG的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型和死亡率模型,在銀行業(yè)引起了很大反響。
《巴塞爾新資本協(xié)議》也明確規(guī)定,實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行可采用模型估計(jì)違約概率。
與傳統(tǒng)的專家判斷和信用評(píng)分法相比,違約概率模型能夠直接估計(jì)客戶的違約概率,因此對(duì)歷史數(shù)據(jù)的要求更高,需要商業(yè)銀行建立一致的、明確的違約定義,并且在此基礎(chǔ)上積累至少五年的數(shù)據(jù)。
法人客戶評(píng)級(jí)模型
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