信用风险管理.doc

文档介绍：第十章信用风险管理

信用风险的概念及其成因
一、信用风险的定义关于信用风险的定义,有许多不同的观点。
传统的观点认为,信用风险是指债务人未能如期偿还其债务造成违约而给经济主体经营带来的风险。随着现代风险环境的变化和风险管理技术的发展,传统的定义已经不能反映现代信用风险及其管理的本质。
现代意义上的信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性;更为一般地讲,信用风险还包括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可能性。问:那信用风险产生的原因是什么?
二、现代信用风险的成因
1. 信用风险的成因是信用活动中的不确定性。
2. 不确定性包括"外在不确定性"和"内在不确定性"两种。
3. 信用风险也是金融市场的一种内在的推动和制约力量。
金融市场上有大量的信用风险客观存在着。谁能有效度量信用风险的大小并对其采取有效管理规避负面影响,那么谁就能获得较好的收益,从而在激烈的竞争中赢得胜利。
第二节早期信用风险度量
一、风险度量的专家制度
(一)专家制度的主要内容
专家制度是一种最古老的信用风险分析方法,在该制度下,尽管各商业银行对贷款申请人进行信用分析所涉及的内容不尽相同,但大多集中在借款人的"5C"上即, 问:什么叫做"5C"?
1. 品德与声望(Character)
2. 资格与能力(Capacity)
3. 资金实力(Capital or Cash)
4. 担保(Collateral)
5. 经营条件或商业周期(Condition)

银行在信用分析中经常使用的财务比率指标
(二)专家制度存在的缺陷和不足
1. 需要相当数量的专门信用分析人员
2. 实施的效果很不稳定。
3. 与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联,大大降低了银行应对市场变化的能力。
4. 加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题,使银行面临着更大的风险。
5. 对借款人进行信用分析时,难以确定共同遵循的标准,造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。
二、Z评分模型和ZETA评分模型
(一)Z评分模型的主要内容
美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分模型是根据数理统计中的辨别分析技术,对银行过去的贷款案例进行统计分析,选择一部分最能够反映借款人的财务状况,对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率,设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型(也称之为判断函数),对贷款申请人进行信用风险及资信评估。
阿尔特曼确立的分辨函数为:
Z=(X1)+(X2)+(X3)+(X4)+(X5)或:
Z=(X1)+(X2)+(X3)+(X4)+(X5)
其中, X1:流动资本/总资产(WC/TA)
X2:留存收益/总资产(RE/TA)
X3:息前、税前收益/总资产(EBIT/TA)
X4:股权市值/总负债帐面值(MVE/TL)
X5:销售收入/总资产(S/TA) 这两个公式是相等的,只不过权重的表达形式不同,前者用的是小数,后者用的是百分比,第五个比率是用倍数来表示的,其相关系数不变。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=,如果Z<,借款人被划入违约组;反之,如果Z
≥,则借款人被划为非违约组。<Z<,判断失误较大,称该重叠区域为"未知区"(Zone of Ignorance)或称"灰色区域"(gray area)。
(二) ZETA评分模型的主要内容
ZETA信用风险模型(ZETA Credit Risk Model)是继Z模型后的第二代信用评分模型,变量由原始模型的五个增加到了7个,适应范围更宽,对不良借款人的辨认精度也大大提高。
模型中的7个变量是:资产收益率、收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标。
问:那么Z模型也有不足之处吧?
(三) Z评分模型和ZETA评分模型存在的主要问题
1. 两个模型都依赖于财务报表的帐面数据,而忽视日益重要的各项资本市场指标,这就必然削弱预测结果的可靠性和及时性;
2. 由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识,理论基础比较薄弱,从而难以令人信服;
3. 两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系,而现实的经济现象是非线性的,因而也削弱了预测结果的准确程度,使得违约模型不能精确地描述经济现实;
4. 两个模型都无法计量企业的表外信用风险,另外对某些特定行业的企业