資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)比較研究_基于var

1、巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)于2003年4月發(fā)布了巴塞爾新資本協(xié)議第三次征求意見(jiàn)稿進(jìn)一步明確激勵(lì)銀行研究開(kāi)發(fā)更為復(fù)雜、更為先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)和內(nèi)部評(píng)級(jí)法提高最低資本要求的風(fēng)險(xiǎn)敏感度。信用風(fēng)險(xiǎn)是交易對(duì)手違約或信用品質(zhì)潛在變化而導(dǎo)致發(fā)生損失的可能性它是金融市場(chǎng)上最為基本的一類風(fēng)險(xiǎn)其分布偏離正態(tài)具有自然偏斜和肥尾的信用收益。PatriciaJackson和WilliamPerraudin(2000)把信用風(fēng)險(xiǎn)模型分為盯市資產(chǎn)組合理論模型(markto

2、marketptfoliotheeticmodels)和違約方式模型兩種。[1]本文重點(diǎn)對(duì)基于VAR的投資組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)特征、參數(shù)和方法等方面進(jìn)行比較研究。一、風(fēng)險(xiǎn)度量術(shù)、信用度量術(shù)和信用在險(xiǎn)價(jià)值模型1風(fēng)險(xiǎn)度量術(shù)JPMgan(JPM)公司于1994年引進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)度量術(shù)RiskMetrics在正態(tài)分布的假設(shè)下給出了計(jì)算參數(shù)模型VAR的方法。然而資產(chǎn)的收益率不是正態(tài)分布的而是有偏的、有峰的實(shí)際的資產(chǎn)收益率的分布較之正態(tài)分布有肥尾性(fa

3、ttyheavytail)。正態(tài)假定下所計(jì)算的VAR常常是低估實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。2信用度量術(shù)JPM和美洲銀行、花旗銀行、德意志摩根建富、瑞士銀行公司利瑞士聯(lián)合銀行以及KMV公司在1997年4月推出了首個(gè)以風(fēng)險(xiǎn)值(VAR)為核心的動(dòng)態(tài)量化信貸風(fēng)險(xiǎn)組合模型信用度量術(shù)CreditMetricsTM[2]用于全方位衡量諸如貸款和私募債券等非交易性資產(chǎn)的估值和信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。CreditMetricsTM模型和KMV模型都依賴于由Merton(1974)[

4、3]提出的資產(chǎn)價(jià)值模型但他們?yōu)榱吮阌趯?shí)施而要求的簡(jiǎn)化假設(shè)本質(zhì)上區(qū)別很大。由于考慮了信用評(píng)級(jí)變化(以及因此而發(fā)生的價(jià)差的變化)對(duì)于預(yù)料到的與未預(yù)料到的貸款價(jià)值以及違約的影響使得信用度量術(shù)可以被視為一種盯住市場(chǎng)(MTM或譯“隨行就市”)的模型不僅考慮貸款價(jià)值的上端而且考慮了下端。CreditMetricsTM的假設(shè)是違約的相關(guān)性是實(shí)際存在的通過(guò)對(duì)歷史評(píng)級(jí)結(jié)果觀測(cè)可以求出評(píng)級(jí)收稿日期:20040901基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(OOB

5、GY043)作者簡(jiǎn)介:陳德勝(1971—)男山東日照人博士研究生主要從事信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面的研究。在BIS的方法下不同信用級(jí)別的和不同到期日的所有貸款都受制于同樣的8%的資本要求。此外在BIS的方法下對(duì)極端損失或壓力測(cè)試問(wèn)題的處理辦法是要求銀行將其VAR乘以一個(gè)范圍在3和4之間的因子。Boudoukh(1995)的研究(運(yùn)用模擬法)表明對(duì)于一些金融資產(chǎn)3—4的乘數(shù)因子可以很好地考慮那種均值位于第99個(gè)百分位之外的尾部的極端損失將這類乘數(shù)因

6、子運(yùn)用于低質(zhì)量的貸款會(huì)顯著增加資本要求。[4]Carty和Lieberman(1996)指出若使VAR的計(jì)算中違約時(shí)可以收回的數(shù)量、遠(yuǎn)期零利率和信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差中任何一項(xiàng)或全部變?yōu)殡S機(jī)的則一般說(shuō)來(lái)會(huì)使VAR的計(jì)算結(jié)果和資本要求提高。特別是貸款回收率有相當(dāng)大的可變性更一般地信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差和利率可能會(huì)隨時(shí)間而變化隨信貸周期以及期限結(jié)構(gòu)的改變而變化而不是確定不變的。[5]假設(shè)利率具有非隨機(jī)性或確定性原因之一是要將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)分離開(kāi)來(lái)利率非隨機(jī)

7、性的假定與Merton(1974)也是一致的。Crouhy和Mark(1998)認(rèn)為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)度量應(yīng)該被整合而非分開(kāi)而且信用風(fēng)險(xiǎn)與利率周期正相關(guān)。[6]CreditMetricsTM模型的創(chuàng)新性在于第一次將信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移、違約率、回收率、違約相關(guān)性納入了一個(gè)統(tǒng)一的框架全面地考慮對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量用表示成信用質(zhì)量函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值來(lái)把不同機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)綜合考慮對(duì)信用等級(jí)的相關(guān)性的處理應(yīng)用了國(guó)家、地區(qū)、行業(yè)收入指數(shù)和債務(wù)人資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)在這一

8、點(diǎn)具有微觀與宏觀兩個(gè)層次的特征讓用戶用模擬方法估計(jì)信用組合的分布。該模型的主要缺點(diǎn)是它的簡(jiǎn)潔性即對(duì)同一等級(jí)的債務(wù)人應(yīng)用了相同的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率和違約率符合兩階或更高階馬爾可夫過(guò)程的實(shí)際轉(zhuǎn)移概率和違約概率是歷史上多個(gè)信貸周期的平均值因而不能夠反映特定債務(wù)人的當(dāng)前的信用質(zhì)量變化情況。模型沒(méi)有解釋信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)及其基礎(chǔ)模型問(wèn)題不適用于非線性工具。3信用在險(xiǎn)價(jià)值模型CreditVAR是CIBC(加拿大帝國(guó)商業(yè)銀行)所有的信用在險(xiǎn)價(jià)值模型基于與Cerd