信用风险度量模型比较分析及在我国的适用性研究

论文摘要

信用风险是金融风险中历史最久、最主要的风险之一,来自与经济、法律、道德、市场变化等各个方面。在现代金融理论中,有关风险分析、定价和管理的理论一直都占据着重要的地位。1997年诺贝尔经济学奖得主美国金融学家罗伯特默顿教授曾说过:“资金的时间价值、资产定价和风险管理是现代金融理论的三大支柱。”商业银行在营运过程中时刻面临着各种金融风险。尤其是20世纪90年代以来,随着经济和金融全球化的发展,金融竞争日益激烈、金融创新层出不穷。然而,世界各国,尤其是发展中国家的中央银行监管和商业银行自身风险管理水平不能适应和跟上银行业的发展,金融危机也呈不断上涨趋势。从1992年英镑汇率危机到巴林银行的倒闭,从长期资本管理企业破产到亚洲金融危机,每一次危机的发生无不与商业银行风险管理的纰漏和瑕疵有直接的关系。一次次的危机与危机过后的反思,对商业银行风险管理水平都在不断提高和完善,最终成果体现在巴塞尔协议的修订当中。新巴塞尔协议将商业银行面临的风险进行了明确分类,主要包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等类型。在这些种类的风险中,信用风险占有特殊而重要的地位。世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的最常见原因就是信用风险。信用风险度量在商业银行风险管理的应用领域非常广泛,包括金融监管、信用定价、资产配置、绩效评估、等级评定、风险预警等各个方面。中国已经加入WTO,金融开放的大门已经打开。但我们同发达国家相比,在管理金融风险方面还有相当大的差距。我们在允许外资进入的时候,就应该预见到可能出现的各类风险,并且有能力采取措施来进行防范。研究国外先进的风险管理技术和方法,经过引进、消化、吸收,正是为了为我所用。我们面临着来自国外同行的激烈竞争,我国的金融机构必须在学习国外先进的科学的风险管理技术和方法的同时,结合我国实际情况,发展适合我国的风险管理技术和方法,才能在与国外同行的竞争中立于不败之地。本文试图通过比较研究的方法,重点对两套成熟的信用风险度量模型进行分析,得出其相同与差异之处,并结合我国目前的国情,探讨这些信用风险度量模型在我国的适用性。本文分为五个部分:信用风险及其度量、信用风险度量方法、Credit Metrics和KMV模型比较、Credit Metrics和KMV模型在我国的适用性和提高我国信用风险量化管理质量。第一部分为信用风险及其度量。这部分首先介绍了信用风险的定义、特点和信用风险管理对商业银行的意义。指出现代信用风险的定义已经不能简单的等同于信贷风险,而还应该包括交易对手履约可能性的变动所带来的风险,信用风险相对于其他金融风险的一些不同的特性,信用风险管理对商业银行经营的稳健性有重大的意义。这部分还介绍了信用风险的度量经历的三个阶段以及现代信用风险度量模型迅速发展的原因。信用风险度量经历了专家分析、财务比率综合分析以及基于现代金融理论与信息科学的分析三个阶段。随着信用风险复杂性日趋显著,现代的信用风险模型得到了迅速的发展。另外,这部分最后还介绍了国内外关于信用风险度量模型的研究状况。第二部分为信用风险度量方法。这部分将信用风险度量方法分为传统方法和现代度量模型两类进行了介绍。传统的信用风险度量方法中,主要介绍了以“5C”要素分析法、“5W”要素分析法和骆驼评估体系为代表的专家分析法,以Z计分模型、ZETA评分模型、Logit分析法为代表的信用评分法以及神经网络分析法。现代信用风险度量模型中,主要介绍了目前国际上较为著名,应用范围较广的四个模型:KMV公司的KMV模型、J.P.摩根的Credit Metrics模型、瑞士信贷银行的Credit Risk+模型以及麦肯锡公司的Credit Portfolio View模型。第三部分是本文的重点部分。在这部分中,笔者选取了现代信用度量模型中较为常用的两个模型KMV模型和Credit Metrics进行了比较。这部分分为四节,分别从两个模型的思想基础、假设条件、数据选择和其他方面进行了比较。在思想基础方面,Credit Metrics模型以VaR在险价值理论为依据,而KMV模型将具有期权特征的思想推广到信用风险度量中。从模型假设条件方面,Credit Metrics模型和KMV模型在关于风险驱动因素、信用等级的刻画方式和对“违约”含义的理解方面存在不同的侧重点。数据选择方面,本文通过对两类模型计量步骤的描述来阐述其在数据选择上的特点。第四部分为Credit Metrics和KMV模型在我国的适用性。在这部分中,主要从适用性和局限性两个方面分别对Credit Metrics和KMV模型在我国使用进行了分析。两个模型都是在发达市场前提下建立的,存在其各自的优越性,但鉴于我国国情,两个模型也各自有其局限性。因此,要想借鉴国外模型,必须弄清其适用性和局限性分别是什么,才能在以后的工作中有的放矢。第五部分为提高我国信用风险管理质量。这部分从内部举措和外部举措两个方面为我国怎样提高信用风险管理质量提出了有益的建议。内部举措方面,主要阐述了要构建一个适合我国的商业银行内部信用评级体系还需要进行的努力。外部举措方面,主要提出了要将加强金融监管和发展信用评级业相结合。只有内部举措和外部举措并重,才能尽快提高我国信用风险管理的质量。我国商业银行在信用风险管理方面,最为薄弱的环节就是利用模型进行量化管理。本文拟从对比分析角度对目前国际上比较主流的信用风险度量模型进行比较,并结合我国国情对其适用性进行分析,以期对我国商业银行信用风险度量方法的发展有所裨益。在研究方法上,本文采用了比较研究及定性与定量相结合的方法,力求全面深入地对问题进行阐述和剖析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 1. 信用风险及其度量
• 1.1 信用风险
• 1.1.1 信用风险的定义
• 1.1.2 信用风险的特点
• 1.1.3 信用风险管理对商业银行的意义
• 1.2 信用风险度量
• 1.2.1 信用风险度量的发展历程
• 1.2.2 现代信用风险模型迅速发展的原因
• 1.3 国内外关于信用风险度量的研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 2. 信用风险度量方法
• 2.1 传统的信用风险度量方法
• 2.1.1 专家分析法
• 2.1.2 信用评分法
• 2.1.3 信用评分模型的拓展——神经网络分析
• 2.2 现代信用风险度量模型
• 2.2.1 KMV 模型
• 2.2.2 Credit Metrics 模型
• 2.2.3 Credit Risk+模型
• 2.2.4 Credit Portfolio View 模型
• 3. Credit Metrics 和KMV 模型比较
• 3.1 模型的思想基础
• 3.1.1 Credit Metrics 模型
• 3.1.2 KMV 模型
• 3.1.3 比较
• 3.2 模型的假设条件
• 3.2.1 Credit Metrics 模型
• 3.2.2 KMV 模型
• 3.2.3 比较
• 3.3 数据选择
• 3.3.1 Credit Metrics 模型
• 3.3.2 KMV 模型
• 3.3.3 比较
• 3.4 其他方面
• 4.C redit Metrics 和KMV 模型在我国的适用性
• 4.1 我国商业银行信用风险管理存在的问题
• 4.2 我国征信业存在的问题
• 4.3 Credit Metrics 模型在我国的适用性
• 4.3.1 适用性
• 4.3.2 局限性
• 4.4 KMV 模型在我国的适用性
• 4.4.1 适用性
• 4.4.2 局限性
• 4.5 其他
• 5. 提高我国信用风险量化管理质量
• 5.1 内部举措--构建适合我国的商业银行内部信用评级体系
• 5.2 外部举措—加强金融监管与大力发展信用评级业
• 结论
• 参考文献
• 后记
• 致谢
• 在读期间科研成果