西方信用分析方法

⑴ 信用分析的現代信用分析方法

20世紀80年代以來，受債務危機的影響，各國銀行普遍重視對信用風險的管理和防範，工程化的思維和技術逐漸被運用於信用風險管理的領域，產生了一系列成功的信用風險量化管理模型。現代信用風險的計量模型按其計量的風險層次分為三種類型：一是單個交易對手或發行人的計量模型，二是資產組合層次的計量模型，三是衍生工具的計量模型。
交易對手或發行人層次的計量模型
（一）基於期權定價技術的風險計量模型。
Merton發現銀行以折現方式發放一筆面值為d的貸款所得到的支付和賣出一份執行價格d的看跌期權所得到的支付相等。因此有風險貸款的價值就相當於一個面值為d 的無違約風險貸款的價值加上一個空頭賣權。貸款的賣權價值取決於5個變數，即企業資產的市場價值、企業資產的市場價值的波動性、貼現貸款的面值、貸款的剩餘期限以及無風險利率。
基於企業的市場價值和其波動性的不可觀測性，1995 年美國KMV公司開發了KMV模型，該模型又稱為預期違約概率模型( expected default frequency，簡稱edf )，模型使用企業股權的市場價值和資產的市場價值之間的結構性關系來計算企業資產的市場價值；使用企業資產的波動性和企業股權的波動性之間的結構關系來計算企業資產的波動性，同時統計在一定標准差水平上的公司在一年內破產的比例，以此來衡量具有同樣標准差的公司的違約概率。
該模型是實際中應用最為廣泛的信用風險模型之一。該模型理論依據在很多方面與Black-Scholes (1973)，Merton(1974)以及Hull和White（1995）的期權定價方法相似。其基本思想是，當公司的價值下降至一定水平時，企業就會對其債務違約。根據有關分析，KMV發現違約最頻繁的分界點在公司價值等於流動負債±長期負債的50%時。有了公司在未來時刻的預期價值及此時的違約點，就可以確定公司價值下降百分之多少時即達到違約點。要達到違約點資產價值須下降的百分比對資產價值標准差的倍數稱為違約距離。違約距離=（資產的預期價值－違約點）/資產的預期價值×資產值的波動性。該方法具有比較充分的理論基礎，特別適用於上市公司信用風險。
KMV模型的優點在於其將違約與公司特徵而不是公司的初始信用等級聯系在一起，使其對債務人質量的變化更加敏感；同時，它通過股票價格來測算上市公司的預期違約概率，因而市場信息也能被反映在模型當中，使其具有一定的前瞻性，模型的預測能力較強；並且，由於該模型使用的變數都是市場驅動的，表現出更大的時變性，因此持有期的選擇比信用度量術模型更加靈活。
（二）基於風險價值var的信用度量模型。
var是指在正常的市場條件和給定的置信水平上，用於評估和計量金融資產在一定時期內可能遭受的最大價值損失。在計算金融工具的市場風險的var時，關鍵的輸入變數是金融資產目前的市場價格和波動性。由於貸款缺乏流動性， 因此貸款的市場價值和波動性不能觀測。
JP Morgan（1997）銀行開發了信用度量制（credit metrics™） 系統，該系統解決了諸如貸款和私募等非交易性資產的估值和風險計算。該方法基於借款人的信用評級、信用轉移矩陣、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差計算出貸款的市場價值及其波動性，推斷個別貸款或組合的var，從而對貸款和非交易資產進行估價和信用風險評價。
信用度量制模型的優點在於其第一次將信用等級轉移、違約率、違約回收率、違約相關性納入了一個統一的框架來度量信用風險。該模型適用於商業信用、債券、貸款、貸款承諾、信用證、以及市場工具（互換、遠期等）等信貸資產組合的風險計量。但該模型在應用中存在以下問題：違約率直接取自歷史數據平均值，但實證研究表明，違約率與宏觀經濟狀況有直接關系，並非固定不變，假定資產收益服從正態分布，但實證研究表明實際分布多呈現厚尾特徵；關於企業資產收益之間的相關度等於公司證券收益之間的相關度的假設有待驗證方法計算結果對於這一假定的敏感性很高。
（三）基於保險精算的creditrisk +系統。
Credit Suisse First Boston(CSFB，1997)銀行開發的信用風險附加（creditrisk +）系統的主導思想源於保險精算學，即損失決定於災害發生的頻率和災害發生時造成的損失或破壞程度，它不分析違約的原因，而且該模型也只針對違約風險而不涉及轉移風險，特別適於對含有大量中小規模貸款的貸款組合信用風險分析。
該方法基於這樣一些假設：貸款組合中任何單項貸款發生違約與否是隨機的；每項貸款發生違約的可能性是獨立的，因而這個方法假設貸款組合中單項貸款的違約概率分布服從Possion分布。信用風險附加模型的優點在於，它只要求有限的輸入數據，基本上只有貸款組合中各組的貸款違約率、違約率波動率和風險暴露，因此貸款損失很容易計算。
（四）以宏觀模擬為基礎建立的Creditportfolio View系統。
該信用組合觀點系統由mckinsey公司開發（Wilson，1997），它是一個違約風險的宏觀經濟模擬系統。由於商業周期因素影響違約的概率，麥肯錫公司將周期性的因素納入計量模型中，該系統在credit metrics的基礎上，對周期性因素進行了處理，將評級轉移矩陣與經濟增長率、失業率、利率、匯率、政府支出等宏觀經濟變數之間的關系方法化，並通過Monte Carlo法模擬周期性因素的「沖擊」來測定評級轉移概率的變化，分析宏觀經濟形勢變化與信用違約概率及轉移概率的關系，進而分析不同行業或部門不同信用級別的借款人的信用風險程度。
該模型的優點在於其將各種影響違約概率和信用等級變化的宏觀因素納入了自己的體系之中，並且給出了具體的損失分布，能夠刻畫回收率的不確定性和因國家風險帶來的損失；對所有的風險暴露都採用盯市法，更適用於對單個債務人和一組債務人進行信用風險度量。其主要適用於對對宏觀經濟因素變化敏感的投機級債務人的信用風險度量。
資產組合層次的計量模型
現代資產組合理論（MPT）表明適當地利用資產之間的相關關系可以有效地降低風險並改善資產組合的風險－收益狀況。然而流動性很差的貸款和債券組合存在著收益的非正態性、收益和相關系數的不可觀測性等問題，這使得資產組合理論不能簡單地運用這些組合中去。收益的非正態性使得基於兩矩（均值和方差） 而構建的資產組合理論只有增加偏度和峰度兩矩才能較好地進行描述。歷史價格和交易數據的缺乏造成了使用歷史的時間序列數據計算收益率、方差以及收益之間的協方差和相關系數變得極為困難。資產組合層次的信用風險計量模型正是通過克服這些問題而發展起來的。這類模型大體上可以分為兩大類：一類是尋求計算證券組合的全部風險－收益的交替關系，如KMV的資產組合管理模型；另一類是集中風險維度和組合的var計算，如Creditmetrics資產組合模型。
衍生工具的信用風險計量模型
衍生工具可以可分為利率衍生工具和信用衍生工具。前者按其風險－收益特性可以分為對稱性衍生工具，主要是指遠期、期貨和互換，而期權屬於非對稱性衍生工具，其風險－收益特徵表現出典型的非線性。而後者主要通過採用分解和組合技術改變資產的整體風險特徵，如信用互換、信用期權以及信用遠期等。
衍生工具的信用風險與表內業務存在許多區別。首先，合約的無違約價值對交易對手而言必須為負值；其次，交易對手一定處於財務困境之中；再次，在任一違約概率水平上，衍生工具結算一般採取軋差方式，其違約遭受的損失往往低於同等金額的貸款違約的損失；最後，銀行和其他金融機構都是用其它許多機制來降低違約的概率和損失。鑒於此，研究者相繼提出許多計量模型，但主要集中在互換和期權兩類衍生工具上。
信用衍生產品的定價是信用風險管理研究領域的難點問題。目前，學術界和實務界主要有三類定價信用衍生產品的方法：基於保險理論的定價，基於復制技術的定價和基於隨機模型的定價。在基於保險理論的定價方法中，保險公司承擔了投保人的信用風險，因而必須得到一定的保險費作為補償。這種定價方法是一種基於保險公司歷史違約資料庫的統計方法，應用范圍很窄，只能對存在歷史違約數據的信用衍生產品提供保險。而基於復制技術的定價需要逐一確定投資組合中所有頭寸的價值，對於結構復雜的信用衍生產品來說，這種技術很難實現。基於隨機模型的定價是現在的主流方向，其中強度模型和混合模型的應用十分廣泛。

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