内部评级模型的比较研究.doc

内部评级模型的比较研究 作者简介：邓云胜（1976－），男，上海浦东发展银行博士后工作站研究人员 　　内容提要：针对穆迪公司RiskCalc模型和标准普尔公司Default Filter模型这两种国际银行业广泛使用的内部评级产品，本文首先从变量选取、模型估计和验证方法等方面对两个模型的建模方法进行了系统的阐述，接下来从解释变量、行业差异的处理、违约预测模型、模型绩效度量工具等方面对两个模型进行了比较研究，最后论述了它们对建立我国商业银行内部评级系统所具有的启示和借鉴意义。 　　 　　关键词：内部评级系统；RiskCalc模型；Default Filter模型 　　 　　一、引言 　　 　　近年来，建立和完善内部评级系统成为国内外银行业关注的问题，一方面，这是出于满足银行监管的需要，因为在巴塞尔委员会发布的新资本协议框架下（Basel，2004），银行可以基于内部评级法来计算信用风险的资本金要求；另一方面，这也是出于银行自身信用风险管理活动的需要，因为内部评级的结果不仅可直接用于贷款审批、贷款限额设定、资产质量监控等过程，而且基于内部评级所估计的贷款违约和损失特征，可以广泛用于贷款损失准备金的提取、产品定价分析、盈利性分析等过程，以及作为更为复杂的信用风险组合管理模型与经济资本金配置和绩效评估模型的输入变量。 　　从结构上来看，内部评级系统包括债务人评级(Obligor or Borrower Ratings) 与债项评级（Facility Ratings）两个维度，其中：债务人评级反映了债务人对其所有债务发生违约的风险，即 违约概率(Probability of Default，PD)；而债项评级则通过以下两种方式来反映特定债务的违约损失率(Loss Given Default，LGD)，一种方式是通过反映债务的预期损失（Expected Loss，EL），即PD和LGD的乘积来间接反映LGD，另一种方式是通过一个LGD评级来直接反映债务的LGD水平。 　　从方法上来看，内部评级系统所使用的评级方法主要可分为以下三类：专家判断法、模型法以及部分基于专家判断的方法，其中：专家判断法是指信贷专家依据自身的经验对相关的定性和定量信息加以主观判断，最终获得一个等级评定；模型法是指利用模型来计算PD和LGD的值，然后将计算值转化为相应的等级评定；部分基于专家判断的方法是指同时利用专家判断和模型来进行等级评定。考虑到模型法所具有的一系列优点，包括评级效率较高、开发成功后的使用成本较低以及能够得到较为一致的评级结果和量化的违约和损失特征，国际银行业越来越多地使用这一评级方法。 　　目前，国际银行业所使用的成熟内部评级模型和产品有： 　　（1）穆迪KMV公司提供的产品，包括用于为非上市公司提供债务人评级的RiskCalc模型(Eric,2000)、用于为上市公司提供债务人评级的Credit Monitor和CreditEdge模型(KMV Corporation,1993)、用于提供债项评级的LossCalc模型(Gupton,2002)； 　　（2）标准普尔公司提供的产品，主要是用于提供债务人评级的Default Filter模型(Standard Poor’s Risk Solutions,2004)。考虑到我国银行业当前主要还是使用专家判断法这种评级方法，因此，本文主要对RiskCalc和Default Filter这两种债务人评级模型和产品进行比较研究，目的是为我国银行业进行债务人评级模型的开发工作或者引进这些产品提供借鉴和参考。 　　本文的内容安排是：首先从变量选取、模型估计和验证方法等方面对RiskCalc和Default Filter的建模方法进行研究，接下来对二者进行比较分析，最后论述了它们对建立我国商业银行内部评级系统的启示和借鉴意义。 　　 　　二、RiskCalc的建模方法 　　 　　RiskCalc的建模方法主要分为变量选取、模型估计、模型校准和模型验证四个部分，下面分别加以阐述： 　　 　　1、变量选取 　　变量选取的目的在于，研究一系列可能包括在最终模型的财务比率对违约的独立解释能力。RiskCalc利用准确度比率（Accuracy Ratios，AR）以及对应的违约频率曲线形状来度量某一财务比率将发生违约的企业和没有发生违约的企业区分开来的能力，然后利用前向选择的方法，即从每一类风险因素（如盈利性比率）中选择对违约具有最大预测能力的单个变量，再逐渐加入其他与之相关系数较低的变量，直到所加入的变量对于模型解释能力的影响不再显著为止。通过考察一系列备选变量，这些变量包括盈利比率、财务杠杆比率、公司规模、流动比率、资金运营比率，RiskCalc最终选择了以下的财务比率作为最