商業(yè)銀行信用風險度量研究——基于LOGISTIC與KMV模型的實證分析.pdf

1、信用風險是我國商業(yè)銀行當前面臨的重要風險之一，銀行大量的不良資產(chǎn)和國外銀行的競爭，使得提高銀行的信用風險管理水平成為我國銀行業(yè)面臨的重要課題。國際上，由于新巴塞爾協(xié)議的出臺和衍生品交易的快速發(fā)展，信用風險的管理正經(jīng)歷著一場革命，涌現(xiàn)出了大量有代表性的信用風險量化管理模型。 本文首先分析了引進國外先進的風險管理技術，提高我國商業(yè)銀行信用風險管理水平的必要性，同時對現(xiàn)代信用風險管理的理論基礎進行了總結。在此基礎上，本文對當前國際上處

2、于主流地位的兩種信用風險模型：KMV模型和LOGISTIC模型，從前提條件、理論基礎進行了論述，并總結了現(xiàn)代信用風險模型的建模思路，結合銀行客戶的實際情況，對模型在信用風險度量中的實用性進行了比較分析。 信用風險形成的根本原因根植于信用活動的不確定性。在銀行與企業(yè)的借貸交易中，銀行處于信息劣勢，企業(yè)比銀行更了解自身的經(jīng)營能力、管理水平以及借款項目的風險特征。因此，企業(yè)有可能將有利于自己而不利于銀行的虛假信息傳遞給銀行，銀行則不可

3、能完全觀察企業(yè)的行為和根據(jù)雙方的風險類型而簽訂有效的借貸合同。由于銀企間信息不對稱，企業(yè)經(jīng)理人可能采取過于冒險的行動而使銀行承受潛在的損失。銀行無法對企業(yè)取得貸款后的經(jīng)營管理行為進行有效監(jiān)督，或者說完全監(jiān)督的成本太高，不合算。所以銀行必須加快信用風險的量化管理，運用現(xiàn)代信息技術優(yōu)勢以及銀行外部數(shù)據(jù)來有效的跟蹤銀行貸款質量。 銀行信用風險評估方法經(jīng)歷了從定性分析到定量評估，從靜態(tài)財務評價到動態(tài)的基于證券市場的信用評價方法的發(fā)展過程

4、。 我國銀行信用風險的成因基本上可以分為兩個方面，一方面是來自銀行外部因素的影響，主要是政府的干預和借款人的原因；另一方面是來自銀行自身的原因，主要是銀行的產(chǎn)權制度問題和銀行內部經(jīng)營管理、風險管理技術的落后。 傳統(tǒng)的信用風險主要來源于銀行的貸款業(yè)務。銀行形成的一筆貸款要一直持有到貸款到期，只有當違約實際發(fā)生后才在其資產(chǎn)負債表中作相應的調整.所以傳統(tǒng)的信用風險主要是指貸款到期違約的可能性。 20世紀90年代以來，市

5、場風險量化管理技術飛速發(fā)展，特別是VAR法的快速發(fā)展，組合管理的觀念被引入信用風險管理。從組合投資的角度出發(fā)，投資組合不僅會因交易對手(包括貸款借用人、債券發(fā)行者和其他交易合約的交易對手)的直接違約而發(fā)生損失，而且會因交易對手履約可能性的變化影響組合投資損失的大小。 在1999年巴塞爾委員會發(fā)布的研究報告《信用風險模型化：目前的實踐和應用》中，根據(jù)信用風險定義的不同，將銀行業(yè)使用的信用風險模型分為兩大類：違約式模型(Defaul

6、tModel)和盯住市場式模型(Mark-to-MarketModel).DM模型只考慮違約與不違約兩種信用狀態(tài)，而MTM模型除了考慮違約與不違約兩種信用狀態(tài)以外，還要考慮到信用質量的變化，比如信用等級的升降或轉移，在此意義下MTM模型是DM模型的一種推廣。 LOGISTIC模型度量信用風險是DM模型的一種，而KMV模型是動態(tài)的基于證券市場的信用評價方法，是MTM模型的一種。本文對Logistic模型和KMV信用風險模型進行了詳

7、細論述，就兩個模型在我國銀行信用風險度量中的應用進行了理論和實證的分析。探討各自的優(yōu)缺點，試圖通過兩種方法的結合運用提高甄別信用風險的準確率。 分析LOGISTIC模型的回歸結果可知對信用風險有顯著影響的指標，可分為四類：1)償債能力指標：資產(chǎn)短期負債率，利息保障倍數(shù)；2)現(xiàn)金流量指標：籌資活動凈流入現(xiàn)金與負債比率；3)盈利性指標：凈資產(chǎn)收益率；4)營運能力指標：股東權益周轉率。 股東權益周轉率越小，違約可能性越小，如果

8、短期內公司營業(yè)收入變化不大，那么在主營業(yè)務收入一定的情況下，公司權益資本越充足，越有能力保護債權人的利益；利息保障倍數(shù)越大，息稅前利潤能夠非常充分地滿足支付利息的需要，違約可能性越??；凈資產(chǎn)收益率越小，公司的違約可能性越小。因為雖然每一單位凈資產(chǎn)創(chuàng)造的利潤越多，公司盈利能力越強，但是如果短期內公司凈利潤變化不大，那么在利潤一定的情況下，公司權益資本越充足，越有能力保證將資金按期償還給債權人；資產(chǎn)短期負債率越小，違約可能性越小，說明流動負

9、債占總資產(chǎn)的比例越小，公司短期內發(fā)生違約的概率越??；籌資活動凈流入現(xiàn)金與負債比率越大，違約可能性越小，說明如果公司通過權益融資方式獲得了大量資金，則公司出現(xiàn)資不抵債的可能性就減小了，如果公司能通過借新債還舊債的方式融入新的資金，在短期內能暫時克服資金短缺的困難，但長期靠這種方式獲取資金則難以為繼，一旦資金鏈斷裂，則公司就有破產(chǎn)的危險。 作者在運用LOGISTIC模型分析信用風險的過程中發(fā)現(xiàn)三個問題。一是利用LOGISTIC模型只

10、有在每年公司公布年報以后才能依據(jù)財務數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)公司的風險變化情況。而且公布的年報中財務數(shù)據(jù)的準確程度將直接影響研究者對風險的判斷。二是雖然有模型對指標進行篩選，但在應用統(tǒng)計方法前，仍然需要研究者事先對大量的財務指標進行選擇，不同研究者的主觀判斷不同，得出的結論也不一樣。三是模型運用某一時點或特定的時間區(qū)間數(shù)據(jù)進行分析，隨著宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化，在本期得出的較好的模型和回歸系數(shù)不一定適合對下一期的信用風險進行識別和預測，所以研究人員常把回歸模

11、型當作解釋某一時點風險因素的工具。 KMV模型是一種動態(tài)量化信用風險的模型，其敏感度更高，可以根據(jù)上市公司股票交易的實時數(shù)據(jù)，計算出違約概率值，能更快的發(fā)現(xiàn)公司的風險變化。KMV模型是根據(jù)公司資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值波動率來計算公司的違約距離和違約概率，能度量公司信用風險的準確值。它不用對財務指標進行主觀選擇，沒有缺乏客觀一致性的問題，因此作者希望運用KMV模型來彌補LOGISTIC的缺陷。 實證結果證明，用KMV模型能夠將L

12、ogistic模型中誤判的公司歸入適當?shù)娘L險級別，判別準確率較高，在一定程度上能彌補Logistic模型的不足，這兩種方法的結合運用能夠幫助銀行提高甄別高風險和低風險客戶的準確程度。 盡管KMV模型沒有LOGISTIC模型的三個問題，但它對風險衡量的準確程度受到公司股權市價及其波動率是否真實地反映基本面情況，以及股價是否被人為操縱等因素的影響，因此如何改進KMV模型，提高其在非有效市場上的適用程度是作者的后續(xù)研究設想。

13、隨著我國對世貿組織承諾金融業(yè)對外開放條款實施日期的日益逼近，面對問題貸款，呆壞賬比例過大，風險管理水平不高等諸多的問題，我國銀行業(yè)越來越感受到來自外資銀行的競爭壓力。就信用評級而言，目前我國的信用分析和評估技術仍處于傳統(tǒng)的比率分析階段。銀行機構主要使用計算貸款風險度的方法進行信用風險評估，沒有集多種技術于一體的動態(tài)量化信用風險的管理技術，這與國際上從主觀判斷分析法和傳統(tǒng)的財務比率評分法轉向以多變量，依賴于資本市場理論和計算機信息科學的動