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信用风险度量模型 　　信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）　　信用风险度量模型的概述　　信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及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的可能性。从该定义可以看出。信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。由于20世纪90年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。　　信用风险度量模型的类别　　目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mortality rate)等。在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。　　(一)KMV模型　　KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。　　(二)信用度量术模型　　该模型由JP摩根公司主持开发并于1997年推出，属于盯市类(MTM)模型。模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到债务人违约的影响，而且还会受到债务人信用等级转移的影响。该模型通过求解信贷资产在信用品质变迁影响下的价值分布，计算信用风险的VaR值，即在给定的置信区间上、在给定的时间段内，信贷资产可能发生的最大价值损失。　　(三)宏观模拟模型　　基于经济周期的各种宏观因素会对债务人的信用等级转移产生重要的影响，麦肯锡公司借用Wilson的建模思想，将宏观因素与转移概率间的关系模型化，建立了宏观模拟模型，以有条件转移矩阵取代以历史数据为基础的无条件转移矩阵，并求出对经济周期敏感的VaR值。　　(四)信用风险附加法模型　　该模型是瑞士信贷银行金融产品开发部于1997年开发的，其基本思路是运用保险经济学中的保险精算方法，将风险暴露划分成不同的频段，以提高风险度量的精确程度。　　(五)死亡率模型　　美国学者Altman等借鉴寿险精算的思想开发出债券的边际和累计死亡率表，俗称死亡率模型 ，基本思路是利用历史违约数据，估计贷款寿命周期内每一年的边际违约率MMR和累计违约率CMR，将违约率与LGD结合就可得到预期损失的估计值，进一步可得到预期之外损失的估计值。　　该模型认为各债券违约相互独立，即不存在相关效应和连锁反应，相同信用等级的债券违约情况相同，而不同债券类型的违约下的损失率不同且相互独立，但同一债券类型的违约下的损失率基本相同，这些与信用度量术有相同之处，但两种模型在处理上有明显不同。　　事实上，该模型是用历史数据统计不同信用等级下债券的边际死亡率和累计死亡率，同时，也可以统计出不同信用等级下的LGD，所以该方法比较容易理解，但应用也存在较大难度，主要是对数据量要求很大，许多单个商业银行无法提供如此大的数据库，如对有7个信用等级的债券的损失进行比较精确测算，则样本要达到 7万多个，这对一般商业银行是不可能的。　　对现代信用风险度量模型的分析评价　　(一)KMV模型　　该模型的优点是：KMV模型是一个动态模型，将借款公司的股价信息转换成信用信息，对借款公司质量的变化比较敏感，同时市场信息也被反映在模型当中，具有一定的前瞻性，模型的预测能力较强。　　KMV模型在实际运用中存在的不足是：一是着重于违约预测，忽视了企业信用等级的变化，只适于评估与企业资产价值直接联系的信贷资产(基本上只是贷款)的风险；二是该模型适用于上市公司的信用风险评估，由于我国的股市并不是一个有效的市场，上市公司的股票价格常常背离公司的实际价值，企业资产价值特别是国有企业的资产价值并不能够完全反映到股票市值中，从而影响了模型预测的精确性。但是，