信用风险的GLMMs建模分析-国家金融与发展实验室.PDF

论文 NO. 2017 年 8 发表时间: 2017 年 8 月 15 日 信用风险的 GLMMs 建模分析 胡志浩 卜永强 摘要： 如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点 和热点问题。本文使用广义线性混合模型对信用风险进行建模分 析，将影响违约概率的可观测因素和不可观测因素分别用固定效应 和随机效应表示，根据需要随机效应可扩展为多个因子。研究表 明，模型具有较好的延展性，宏观经济变量作为可观测变量无法全 部解释违约率的异质性，随机效应可以更好地捕捉违约率的异质 性，行业因素对违约概率的影响比宏观经济变量显著。 Abstract: How to accurately measure the credit risk is always a hard and hot issue in the research and administrative institutions． This paper is to model and analyze the credit risks by the generalized linear mixed models ( GLMMs) ． The observable and unobservable factors，which affect credit default probability，are expressed as fixed effects and random effects respectively，and the random effects can be expanded into multiple variables as required． The result shows that model can be extended with more variables and the heterogeneity of default probability can’t be totally explained by the macroeconomic covariates，but can be well captured by the random effects． It is also found that the impacts from industrial sectors on the credit default probability are more significant than those from the macroeconomic variables． Key words: Credit Ｒisk; GLMMs( Generalized Linear Mixed Models) ; PD( Probability of Default) 声明：国家金融与发展实验室论文发表实验室工作人员的研究成果，以利于开展学术交 流与研讨。论文内容仅代表作者个人学术观点。如需引用，请注明来源为《国家金融与 发展实验室论文》。 一、引言 信用风险，也称违约风险，是金融行业所面临的三大最重要的风 险之一。如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点和热 点问题。过去几十年，从最初的古典分析方法到现代度量模型，信用 风险度量模型不断演进。Altman( 1968) 作为古典分析方法的典型， 最先提出了将信用风险量化管理的观点，提出 Z 型评分模型，对不 同客户进行打分卡评分的模式，来分析公司或者行业的信用风险差异 性。Merton( 1974) 将企业价值理论与期权定价理论共同引入到债券 的信用风险研究中来，结合 Black 和 Scholes 关于期权定价的研 究，开创了信用风险研究的新纪元。此后，信用风险定价领域大量的 理论和实证研究如雨后春笋般涌现出来。经过 20 多年的理论和实 践，在 20 世纪 90 年代中期，银行和咨询机构由于业务发展需要研 发了四大现代度量信用风险模型，主要包括 KMV 公司( 现已被穆迪 合并) 开发的信用监测模型 ( Credit Monitor Model，1993) ， J．P．Morgan 以VaR 为基础开发的信用度量技术 ( CreditMetries) ， 麦肯锡公司 ( Wilson and Mckinsey) 开发 的信贷合分析模型 ( Credit Portfolio View，1995) 和瑞士信贷第一波士顿的信用