金融风险及其管理信用风险管理(编辑修改稿)

金融风险及其管理信用风险管理(编辑修改稿)内容摘要：

版 48 的能力反映企业产生销售收入总资产销售收入反映企业的安全性总负债账面值股权市值反映企业的盈利水平总资产息税前收益力反映企业累积的盈利能总资产留存收益反映企业的流动性总资产营运资本其中。 X。 X。 X。 X。 X/////,0 . 9 9 9 X0 . 0 0 6 X0 . 0 3 3 X0 . 0 1 4 X0 . 0 1 2 XZ5432154321第一代 Z评分模型 • 公式 ： （一） Z评分模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 49 Z 非违约组 Z 违约组 Z 灰色区域 •判别标准： （一） Z评分模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 50 第二代 Z评分模型 • 公式 ： 无法获取目前为商业机密分别为各指标的系数规模指标资产总额的对数资本化程度指标长期资本总额年的平均市值普通股流动性指标流动负债流动资产累计盈利能力指标资产总额留存收益债务偿付能力指标利息支付总额息税前收益十年中变化的标准差即资产收益率在五年或收益稳定性指标总资产息税前收益资产收益率,,/5////7654321gfedcba，X，X，X，X，X，XX7654321 gXfXeXdXcXbXaXZ （一） Z评分模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 51 模型简评 优点： • 较强的风险分辨能力 • 较强的操作性和适应性 • 实证效果显著，得到众多金融机构的好评 缺点： • 严重依赖于财务报表的账面数据 • 理论基础比较薄弱 • 线性关系的假设 • 适用范围有限 （一） Z评分模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 52 理论基础 • 贷款能否归还，最终取决于借款人的选择，因此，商业银行发放贷款就类似于卖出一份期权。 • 那么，借款人在何种状态下会选择违约。 • 针对这一问题，我们可以应用默顿关于公司债务的期权定价理论来解释 • 结论： 发放贷款就相当于卖出一份看跌期权。 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 53 图示：发放贷款相当于卖出一份看跌期权 O C B A 资产 银行贷款的支付函数 X 股价 S 看跌期权卖方支付函数 支付 O （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 54 • 银行贷款的期权性涵义： 贷款银行 借款企业 期权价值 角色 看跌期权卖方 看跌期权买方 资产价值上涨 收回贷款 OB＋ 期权费（利息） 放弃执行期权，按市价OA卖出资产，偿还贷款OB ， 获取剩余 BA 虚值 资产价值下跌 收回资产的残值，贷款发生损失 执行期权，按执行价格OB向银行卖出资产，贷款违约 实值 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 55 •由期权的性质可知 ,贷款是否会违约 ,关键取决于其支付价值是处于实值还是虚值 •进一步地 ,借助于期权定价公式可知贷款支付价值的五个影响因素：   股票价值的波动分别为企业资产价值和和为剩余期限为利率含义同前和获得表示该变量的值可直接其中风险贷款的支付价值由股票看跌期权的价值SAAsrXSBArBAfrXSf,”“,,,（二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 56 进而，决定一笔贷款是否归还的主要因素就包括： 资产价值 、 资产价值的波动 和 杠杆比例 三个基本要素。 它们之间的关系可以用下图来表示： 价 值 负债 资产 T=0 T=1 违约区域 资产价值波动域 违约点 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 57 说明： 左图是纽约一家电话公司的资产价值和债务面值的变化情况。 该企业在 2020年 4月破产并发生违约。 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 58 从图中可知 : • 资产市值接近全部债务面值时，企业并不会马上违约。 违约点 （ default point）的资产市值大约处于全部债务价值与短期债务价值之间。 • 资产市值距离违约点 (即 违约距离 )越远 ,违约发生的可能性越小 .违约距离与违约概率之间存在着一定的对应关系 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 59 问题是 : • 违约点到底在何处 ? • 如何定义违约距离 ? • 如何获取违约距离与违约概率之间的关系 ? （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 60 KMV模型的内容与步骤 估计企业 资产价值 A 及其波动率 σ 找出企业 违约触发点 B 计算违约 距离 DD 估计违约 概率 EDF 利用企业股权的市场价值、股权的波动性及负债的账面价值估计 经验估计：大约相当于流动负债加上 50％的长期负债 DD＝（资产市值 A－违约点 B） / 资产市值的波动 两种方法： •经验统计 •模型估计 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 61 示例 已知某借款企业的股票市值为 22亿元，一年以上期债务为 26亿元，一年以下期债务为 24亿元。 根据测算，得知该企业资产市值的波动率约为 20%。 试估计其违约概率 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 62 根据上述资料，可知 A=72， σ=20% B=24+26 50%=37 进而可得 DD=（ 72－ 37） 247。 72 20% = 估计违约概率： •经验统计法： 根据统计资料得知，违约距离为 企业共 10000家，其中一年内发生违约的共有 20家，那么，这类企业的违约概率就是 % •模型估计法： 假定资产市值服从正态分布。 DD就相当于对应的分位点。 通过查表可得违约概率为 % （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 63 KMV模型简评 优点： • 拥有强有力的理论支持 (期权定价理论 ) • 具有较强的前瞻性和预测能力 • EDF的计算快速及时且节约成本 缺点： • 对信用风险的定义过于简单，只考虑违约风险 • 应用范围受到一定的限制，主要适用上市公司 • 模型的限定条件较多 （二） KMV模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 64 基本思路 • 信用风险即包括违约风险也包括价差风险。 • 如果能够获知信用资产价值的分布，就可以直接应用 VaR思想，求出信用损失。 • 关键是，如何获取信用资产价值的分布。 • 信用资产价值波动取决于债务人的信用状况，而债务人的信用状况可用信用评级结果来表示。 • 结论： 构建信用评级与信用损失之间的关系。 （三） CreditMtrics模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 65 设定考察期 和评级系统 信用等级 迁移概率 资产现 值重估 信用 VAR 资产价 值分布 风险溢 价变化 CreditMtrics模型的内容与步骤 （三） CreditMtrics模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 66 案例解析 已知有面值 100万元的贷款，期限 5年，息票率 6%，年付息一次，信用评级为 BBB级。 问：在 99%的置信水平，该贷款下一年的VAR是多少。 （三） CreditMtrics模型 金 融 风 险 管 理 2020 版 67 步骤一：获取信用等级迁移概率 AAA AA A BBB BB B CCC 违约 AAA 0 0 0 AA 0 A BBB BB B 0 CCC 0 金 融 风 险 管 理 2020 版 68 步骤二：获取不同级别下的远期零息收益率曲线％ AAA AA A BBB BB B CCC 2 3 4 5 金 融 风 险 管 理 2020 版 69 步骤三：计算对应等级下的资产现值           :,106666610666661432432即可得依次重复上述过程则有级如果转移至则有级级转移到年内从最初的如该债务在AAA A AV，AAV，AAAB B B等级 AAA AA A BBB BB B CCC 违约 市值 金 融 风 险 管 理 2020 版 70 步骤四：计算信用 VaR 年末等级 概率（％）①。