信用風险的经济资本计量方法.docVIP

商业银行信用风险的经济资本计量方法 长期以来，信用风险管理技术一直落后于市场风险，这主要因为：首先，信用风险比市场风险复杂得多；第二，许多信用风险模型起源于市场风险领域研究，例如C-VaR技术；第三，许多银行自认为了解信用风险，而把更多资源都投到了市场风险领域。但历史经验表明，信用风险控制不好，最有可能导致银行破产。本文基于国内外银行的实践，着重讨论针对信用风险的经济资本计量方法、技术和经验，这将对国内银行目前正在推行但却不够扎实的经济资本管理提供一些有益的参考。 一、基本状况 为信用风险而配置的经济资本，应该基于信用损失的概率密度函数。对“信用损失”的准确定义，各银行之间存在差异。但从某种意义上说，高风险的资产组合说明概率密度函数有相对长的厚尾，即存在较大的可能性损失会高于预期损失。经济资本分配要达到的目标是非预期损失耗尽经济资本的概率(即破产概率)低于目标水平。在操作过程中，目标破产概率的选取往往与银行本身的信用评级一致。例如，银行理想的信用评级是AA，那么非预期损失超过其经济资本的概率就等于AA级公司债券一年期违约率，约为O.03％。 配置经济资本的关键在于确定预期损失和非预期损失。配置体系通常假设准备金涵盖预期损失，而账面资本涵盖非预期损失。在此框架下，如果风险敞口所要求的经济资本超过了实际可用资本，银行就面临资本不足。贷款损失准备金一般分为专项准备金和一般准备金。专项准备金是按照贷款预期损失，对贷款账面价值的调整，专项准备金不能吸收非预期损失，不作为权益或经济资本的一种形式。一般准备金可用来吸收非预期损失，因此可以作为经济资本的供给。 大多数银行分配经济资本不仅抵御整个资产组合损失，而且抵御专门活动的损失。理论上讲，分配给一项交易的经济资本应该被度量为考虑这项活动和银行其他活动分散化效应后，这项活动对整个资产组合经济资本要求的贡献。在实际操作中，边际贡献为整个资产组合分配的经济资本减去排除这项业务以后资产组合分配的经济资本。 国外银行经济资本配置体系的另一特征是，相互独立的前提下对不同类别的风险分配经济资本。也就是说，对每种风险分别估计概率密度函数，银行总经济资本分配是对每种风险资本分配的加总，通常不考虑各种不同风险之间的相关度问题。 二、总体模式 经济资本计量的方法论和操作线路集中地反映在风险计量的总体模式上。根据巴塞尔委员会的调查，国际先进银行在对信用风险进行经济资本计量时，通常分为两种模式——集合模式(Aggregative Models)和结构模式(Structural Models)。 1．集合模式 集合模式是采用自上而下的方法使用聚类分析(peer analysis)或历史现金流分析(historical cash flow analysis)推断出业务或产品类别的总风险。 历史现金流分析是从历史现金流的波动中估计一项活动总的风险。历史现金流的波动假设等于将来的波动。为了使银行的实施成本最小化，基本现金流的估计通常从银行管理信息系统的原始数据中产生，对这些原始数据进行一些调整，以便一个期间的现金流可以近似解释成为这项活动的经济收益，有时称为“净税后运营利润（NOPAT）”，给定历史NOPAT时间序列，一项活动总风险由NOPAT和名义规模的历史比率的标准差来代表。 集合模式在操作风险为主的非金融公司使用更普遍，但在受市场风险和信用风险影响更大的银行并不普遍。在银行中，集合模式主要用来评估业务或产品线的表现、高层次的战略决策，或用来验证结构风险模型，而不是用于日常的投资或风险管理。 集合模式有两个局限：第一，数据可获得性使它在个别交易或客户关系(如产品定价决策)上使用比较困难。第二，模型对分别分析的业务线内资产组合构成的变化相对不敏感。例如，如果银行资产组合信贷质量和竞争对手明显不同，聚类分析会产生误导。同样，如果银行资产组合当前构成与历史构成不一致，历史现金流方法就不适当。 2．结构模式 结构模式采用“自上而下”和“自下而上”相结合的方式，通过分别设立信用风险、市场风险和操作风险模型估计总体风险。关于信用风险模型，大多数银行使用多种建模方法。经常是对某些产品线(如消费者或小型业务贷款)采用“自上而下法”，在其他产品(如大公司客户)采用“自下而上法”（如图2-1）。 图2-1信用风险结构模式 自上而下模型经常用来估计消费者或零售业务贷款池的信用风险。在一个广泛的子资产组合内(如信用卡)，所有贷款都被当做同质处理。银行把估计的概率密度函数建立在子资产组合历史损失的基础之上。某些情况下，为了获得更准确的估计，银行把自己的历史损失经验和同业的损失经验组合在一起(通过公共财务报表等途径)。 目前，美国的大银行正在朝自下而上的信用风险模型方法上发展。对大中型市场的客户度量信用风险的方法主要是自下而上的方法。自下而上方法