我国商业银行信用风险识别模型及其

南开大学经济学院金融学系李志辉教授2006年9月18日现代商业银行信用风险度量和管理研究主要内容：商业银行信用风险度量和管理的重要性商业银行信用风险度量和管理的方法和模型我国商业银行信用风险识别模型及其实证研究现代商业银行信用风险的量化度量和管理研究对我国的启示信用风险的概念和成因信用风险是商业银行面临的最重要的风险信用风险的过度集中问题威胁着我国商业银行的生存和发展《新巴塞尔协议》的出台对商业银行的信用风险管理提出了更高的要求一、商业银行信用风险度量和管理的重要性一、商业银行信用风险度量和管理的重要性信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致损失的可能性；更为一般地说，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。信用风险根源于信用活动和交易对手遭受损失的不确定性。（一）信用风险的概念和成因一、商业银行信用风险度量和管理的重要性McKinsey公司的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参考，信用风险占银行总体风险暴露的60％，而市场风险和操作风险则仅各占20％。对信用风险管理不善会给商业银行带来灾难性的影响（如上世纪90年代以来西方几大商业银行倒闭案）商业银行信用风险的度量和管理还会影响到社会经济实际部门的正常运行和货币政策、财政政策的有效实施。（二）信用风险是商业银行面临的最重要的风险一、商业银行信用风险度量和管理的重要性根据正式的公开数据，按照“一逾两呆”口径，2001年，四大国有商业银行的不良贷款为18000亿元，不良率为25.37％，按照“五级分类”口径的不良率为31.1％，远高于东南亚国家银行1997年金融危机时的不良率。2002年以来，监管机构和各商业银行逐渐加大风险控制和不良贷款处置力度，强化不良贷款监管，贷款不良率有下降。（三）信用风险的过度集中问题威胁着我国商业银行的生存和发展一、商业银行信用风险度量和管理的重要性2004年，主要商业银行不良贷款余额17176亿元，比年初减少3946亿元；不良贷款率为13．2％，比年初下降4．6个百分点。这是不良贷款继2002年、2003年后的连续第三年“双降”。但是如果考虑到不良贷款剥离和核销因素，情况并非如此乐观。2004年中行建行处置不良贷款合计为4364亿元，超过了2004年不良贷款减少的3946亿元。也即不良贷款余额反而增加了418亿元。（三）信用风险的过度集中问题威胁着我国商业银行的生存和发展（三）信用风险的过度集中问题威胁着我国商业银行的生存和发展05101520253035贷款不良率(%)不良贷款规模(千亿)2001年末2002年末2003年末2004年末05101520253035不良贷款规模(千亿)不考虑核销额的不良贷款规模考虑核销额的不良贷款规模资料来源：中国银行业监督委员会网站一、商业银行信用风险度量和管理的重要性2003年4月，巴塞尔委员会颁布了《新巴塞尔协议》第三次征求意见稿，第三次征求意见稿基本上接近于终稿，以此为基础的新协议将于今年第四季度定稿，并于2006年底在成员国付诸实施。新协议对现行资本协议的风险计量方法进行了修改，规定银行可以使用标准法和内部评级法度量信用风险，同时建议实力较强的银行使用内部评级法。（四）《新巴塞尔协议》的出台对商业银行的信用风险管理提出了更高的要求一、商业银行信用风险度量和管理的重要性相对于资本监管来说，《新巴塞尔协议》在很大程度上更注重信用风险的管理，对商业银行信用风险的评估与控制提出了更高、更严格的要求。我国已于1996年加入了巴塞尔成员国的行列，尽管银监会宣布2006年我国暂不执行新协议，中国银行业必须尽快将信用风险度量和管理的相关研究提上议事日程，积极借鉴新协议的有关内容，提高我国商业银行的信用风险管理水平。（四）《新巴塞尔协议》的出台对商业银行的信用风险管理提出了更高的要求古典信用风险度量和管理方法现代信用风险度量和管理模型以风险调整为核心的绩效度量方法二、商业银行信用风险度量和管理的方法和模型二、商业银行信用风险度量和管理的方法和模型（一）古典信用风险度量和管理方法古典信用风险度量方法I：专家制度古典信用风险度量方法II:Z评分模型和ZETA评分模型（一）古典信用风险度量和管理方法（1）专家制度的主要内容：专家制度是一种最古老的信用风险分析方法，它是商业银行在长期的信贷活动中所形成的一种行之有效的信用风险分析和管理制度。在该制度下，各商业银行对贷款申请人进行信用分析涉及的内容大多集中在借款人的“5C”上，即品德与声望（Character）、资格与能力（Capacity）、资金实力(CapitalorCash)、担保（Collateral）、经营条件或商业周期（Condition）。1.古典信用风险度量方法I：专家制度类型比率息税前利润/X销售收入净收入/销售收入实际有效税率净收入/净值净收入/总资产量经营业绩销售收入/固定资产喜税前利润/利息支付活动现金流量-资本支出/利息支付偿债保障程度活动现金流量-资本支出-股息/利息支付长期债务量/资本总额长期债务量/有形净值总负债额/有形净值（总负债-长期资本）/（长期资本）长期资本=总净值+优先股+次级债务财务杠杆情况流动负债/有形净值流动比率速动比率存货占净销售收入比率存货占净流动资本比率流动负债占存货比率流动性（变现速度）原材料、半成品、产成品占存货总量比率应收款的期限：30天、60天、90天、90天以上应收款状况应收款的平均收回期限表2.1银行在信用分析中经常使用的财务比率指标1.古典信用风险度量方法I：专家制度（一）古典信用风险度量和管理方法（2）专家制度的缺陷和不足需要相当数量的专门信用分析人员；实施的效果很不稳定；与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联，大大降低了银行应对市场变化的能力；加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题，使银行面临着更大的风险；在对借款人进行信用分析时，难以确定共同要遵循的标准，造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。（一）古典信用风险度量和管理方法Z评分模型（Z-scoremodel）是美国纽约大学斯特商学院教授爱德华·阿尔特曼（EdwardI.Altman）在1968年提出的。1977年他又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型ZETA模型（ZETAcreditriskmodel）。Z评分模型的主要内容第二代Z评分模型——ZETA信用风险模型Z评分模型和ZETA模型的缺陷2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型（一）古典信用风险度量和管理方法2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型（1）Z评分模型的主要内容阿尔特曼的Z评分模型是一种多变量的分辨模型，他是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。（一）古典信用风险度量和管理方法2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型（1）Z评分模型的主要内容阿尔特曼确立的分辨函数为：Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）X1：流动资金/总资产（WC/TA）X2：留存收益/总资产（RE/TA）X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA）X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）X5：销售收入/总资产（S/TA）（一）古典信用风险度量和管理方法2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型（1）Z评分模型的主要内容这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系数不变。阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=2.675，如果Z2.675，借款被划入违约组；反之，如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。当1.81Z2.99，阿尔特曼发现此时的判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（ZoneofIgnorance）或称“灰色区域”(grayarea)。（一）古典信用风险度量和管理方法2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型（2）第二代Z评分模型——ZETA信用风险模型ZETA信用风险模型（ZETACreditRiskModel）是继Z模型后的第二代信用评分模型，变量由原始模型的五个增加到了7个，适应范围更宽，对不良借款人的辨认精度也大大提高。我们可以将ZETA模型写成下列式子：ZETA=ax1+bx2+cx3+dx4+ex5+fx6+gx7模型中的a、b、c、d、e、f、g分别是ZETA模型中七变量各自的系数。模型中的七变量分别是：资产收益率、收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标和规模指标。（一）古典信用风险度量和管理方法2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型表2.2ZETA模型与Z评分模型分辩准确性之比较ZETA模型Z评分模型将ZETA模型样本用在Z评分模型所得出的结果将Z评分模型样本用在ZETA模型所得出的结果破产前预测的年数破产（%）非破产（%）破产（%）非破产（%）破产（%）非破产（%）破产（%）非破产（%）196.289.793.997.086.882.492.584.5284.993.171.993.983.089.383.086.2374.591.448.3NA70.691.472.789.7468.189.528.6NA61.786.067.587.0569.882.136.0NA55.886.259.282.1资料来源：Caouette,Altman,Narayanan,ManagingCreditRisk,JohnWiley&Sons,Inc.1998.pp，135。（一）古典信用风险度量和管理方法2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型和ZETA评分模型（3）Z评分模型和ZETA模型的缺陷依赖于财务报表账面数据，忽视日益重要的各项资本市场指标，这就必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性；缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比较薄弱；模型假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的经济现象是非线性的；两个模型都无法计量企业的表外信用风险，另外对某些特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。二、商业银行信用风险度量和管理的方法和模型期权推理分析法(Option-theoreticapproach)：KMV模型受险价值法(VaRbasedApproach)：J.P.摩根的信用度量制模型（CreditMetrics）麦肯锡模型——信用组合观点模型(Mckinsey’sCreditPortfolioView)瑞士信贷银行的CreditRisk+模型现代信用风险度量模型方法的比较（二）现代信用风险度量和管理模型（二）现代信用风险度量和管理模型1.期权推理分析法：KMV模型期权推理分析法(Option-theoreticapproach)是指利用期权定价理论对风险债券和贷款的信用风险进行度量的方法，其中最典型的就是位于美国旧金山市的KMV公司创立的违约预测模型——信用监测模型(CreditMonitorModel)。贷款和期权的关系KMV信用监测模型（CreditMonitormodel）KMV信用监测模型的优劣分析（二）现代信用风险度量和管理模型1.期权推理分析法：KMV模型（1）贷款和期权的关系默顿·米勒在1974年就曾指出，一笔银行贷款的损益可以看作是与以借款企业资产为标的所卖出的一笔卖权等值的，也即图