分析信用风险度量技术的发展过程

分析信用风险度量技术的发展过程 信用风险度量技术蓬勃发展的动因 张健郑奇宝 俞萍

信用风险度量和管理技术近年来正经历着一场革命性的变化，新的度量模型和方法如雨后春笋般不断涌现，如J．P．Morgan建立的CreditMetrics模型，KMV 公司建立的KMV模型．瑞士信贷银行的Creditrisk 模型，Mckinsey公司的CriditPortfolioView模型，RAROC模型，KPMG公司的贷款分析体系等等．虽然各界对信用风险度量的方法并没有达成共识，但信用风险度量模型和方法的蓬勃发展确是有目共睹的。2O世纪8O年代中期，美国的银行贷款及公司债券违约情况创下历史新高，投机债券的违约率高达lO％以上．信用风险管理实业界人士由于对自己所持组合的业绩欠佳非常不满，开始对新的技术表现出浓厚的兴趣。然而，这种新出现的对信用管理的更多关注并没有演化成普遍的驱动力，创造出新的评价技术。令人费解的是，在1994—1998年的5年中，美国总的银行贷款违约率低于2％ ，信用市场发展状况非常好，而人们对信用风险管理新技术的兴趣却是空前高涨．这是为什么呢?这个问题的答案可以在贷款机构及其已经发生的变化中找到。

一、对国际清算银行所通过的关于统一国际银行资本计量和资本标准的《巴塞尔协议》 所制定的贷款的资本要求不满意。

1988年7月，巴塞尔银行监管委员会通过了《统一资本计量与资本标准的国际协议)，即人们通常讲的巴塞尔协议．其核心内容是对国际化程度较高的银行提出了最低资本充足比例的要求，包括三个方面的主要内容：资本的定义、风险资产的计算及8％ 的最低资本充足率的要求。由此可见，巴塞尔协议从提高资本对风险资产的比率，即从提高资本充足率这个角度来加强国际银行业的风险管理．当前国际清算银行所规定的统一的资本充足率要求被形容为“放之四海而皆准(on size fits al1)”的政策，实际上，它要求所有对私人部门的贷款都要服从统一的8％的资本充足率的要求，而不考虑贷款规模的大小、贷款期的长短以及借 款人的信用等级的高低．因而，向一家即将破产的企业贷款和一家具有AAA级信用等级的贷款，其所要求的资本充足率均为8OA。此外，根据‘巴塞尔协议)，一家银行贷款组合所需的资本准备金数量是对其所有个体贷款资本准备金数量累计而计算出来的，并没有考虑贷款组合风险分散的效应，因而也就未对贷款组合的资本准备金数量作相应的扣除．因此，可得出这样的结论，根据《巴塞尔协议)所规定的8％的资本充足率要求所匹配的资本准备金数量并不能准确的反映银行风险资本所要求的真正的资本金数量，因而可能是不经济的。在这种背景下，1997年欧盟金融监管当局、1998年美联储以及国际清算银行均放松管制，大力提倡国际性的商业银行建立高级的内部信用风险量化度量模型来更好地度量和管理风险。 内部模型具有以下作用：

● 在大多数情况下能够对贷款组合的信用风险以及对信用风险敏感的金融工具的信用风险作出更好的评估．

● 能够在金融机构的按照风险调整之后的收益对资本(RAROC)的比率的基础上以及在信用衍生产品市场上出现相对较新的金融工具(诸如信用期权、信用互换和信用远期)的环境下，用来改进贷款的定价．

● 内部模型还提供了一种机会，计算一家银行(或金融机构)应该持有的个体最优的或经济的资本数量，这往往是其资本结构决策的一部分．虽然内部模型要想取代8％的规定还有一段路要走，这主要是因为。同市场上易于出售的金融工具相比．贷款具有不可交易的特点，以及缺乏纵深的关于贷款违约的历史数据资料．但是，新的模型对于银行家、金融机构风险管理人员、监管者等仍然具有重大意义。

二、竞争的加剧使得贷款的利差越来越小，传统的信用评估的成本太高，因此必须寻找 更好的、成本更低的信用风险评估、度量方式。

金融全球化、证券化、衍生化使得企业融资的渠道越来越多，竞争越来越剧烈，贷款利差越来越小，但风险可能比以前更高，对于贷款银行来说，风险和收益的平衡比以前恶化了，而且客户对服务的要求越来越高．而传统的风险评估方法不适合批量的信用评级，成本较高、效率低下，因此寻找更为便宜的、效率更高的信用度量方式就成为必然。

三、结构化金融合约和信用衍生工具的快速发展加强了贷款的流动性，使信用风险和市 场风险开始走向融合，度量市场风险的工具经过革新被使用到信用风险度量

结构化金融合约就是通过构建一个结构化方案，将非流动性的金融资产转变成可交易的泷动性的金融资产，担保抵押贷款(collaterized mortgage obligations)和资产支撑证券是典型的结构化金融合约．对于商业银行而言，它们不再想持有一笔贷款的头寸直至这笔贷款的自然寿命期末。原因包括：监管者的压力、贷款的动态交易市场的出现以及为了股东权益最大化的内部目标的驱动。结构化方案可以通过一些技术手段来构建，这些技术包括：超额担保(over—c0llateralizati0n)，这实际上是一种自我保险；第三方信用提高(third—party credit enhangeement)；信用分层，进行有区别的定价。

结构化金融使得信用水平较低的发行者能够以比较优越的价格水平进入资本市场。银行和保险公司可以用它来提高效率，它们可以放弃过去那种持有资产到期满的做法，现在，许多银行在产生信贷资产的同时就有明确的意向要将它出售。传统上，商业银行处理信用风险的一种重要方法是和其他商业银行共同承担风险，但是现在，它们要让其他的资本参与者(诸如保险公司、投资者以及评级机构)共同介入到它的资产产生和销售的活动中来． 结构化金融正在快速发展，美国住宅抵押贷款证券化比例从1970年的1％增长到1996年的4O％ ，在消费领域其他资产证券化，如汽车贷款、信用卡应收账款证、保健器材、船只贷款、学生贷款等也发展迅速，在美国公开市场中，1996年度消费者融资12263亿美元，其中1510亿美元，即12％的部分被证券化了，1996年统计的消费者债务的证券化总额占到资产支撑证券总值的46 ，公司资产证券化占到其余的54 。之所以结构化金融快速发展是因为对参与的每个人都有利：资产供应者可以获得资金以便更为持续地放贷并能保持一定的利差；担保人可以获得一笔担保费；服务商可以获得一笔资产管理费；投资者可获得一个能赢利的并根据它的风险／收益偏好量体裁衣定制的资产；二级市场做市商可以通过提供市场流动性而获得买卖的差价．

结构化金融的一个关键就是要将资产按不同的风险分成层次。资产支撑合约中最低的或者类股权档对整个结构来说是至关重要的．只有通过将风险集中到这个档上，才可能使高于它的层次获得较高的信用等级．如果一个合约能令类股权档持有者感到比较合理，那么通常常其他档的投资者也会觉得比较合理。一个结构化金融是一个预先分散分了组合，可以将它视为一个数学规划问题，在这个模型中可包括流动性约束、评级机构要求、监管限额及内部资本分配等。在过去的2O多年里，一些主要的评级机构以及其他机构经过不懈努力、在积累了大量的历史数据基础上构建了一些比较有效的违约预测模型，这些模型的问世使得更为有效的评价公司信用成为可能，这为风险分层奠定了坚实的数量分析基础。 信用衍生工具是用来交易信用风险的金融工具．是过去几年中最重要的金融刨新工具之一，它旨在弥补信贷市场的缺陷：将信贷合约标准化以促进信用风险的转移。信用衍生工具有是由商业银行在2O世纪9O年代初推出，当时推出这类工具的目的是了为满足商业银行的有点相悖的需求：既要享受风险集中的益处又不想承担与之共存的风险。解决的办法依赖于银行能够寻找到一个交易对手，它愿意在收取一笔费用的条件下承担信用风险，同时银行仍然将资本保留在它的资产负债表上。信用衍生工具的目的在于给风险空头提供违约保护．而为风险多头提供因承担风险而得到的补偿。商业银行利用衍生工具可以改变贷款的风险结构．信用衍生工具的主要特点是分离和隔绝信用风险，主要过程包括：再造信用风险、转移信用风险、规避信用风险．

常见的信用衍生工具包括： 一

● 信用违约工具一—— 违约互换、信用违约期权和赔偿协议等 ● 总回报互换—— 也称贷款互换 ● 信用关联票据(Cridit—linked note)

● 信用差价工具—— 信用差价期权和远期交易 ● 指数互换(Index swap)

结构化金融和信用衍生工具都是将非流动性资产转换成了具有一定流动性的资产．信用风险正在向证券市场转移．历史上证券化的一个障碍是证券市场不愿意接受信用风险，然而信用风险经过转换后，流动性增强了，因此，证券市场现在已经渐渐地愿意承受信用风险了。现在，运用现代组合理论的原理管理信用风险的机构正在变得越来越多，与过去相比，准确的信用风险分析已变得更为重要。总体上，信用风险与市场风险有走向融合的明显迹．而度量市场风险的工具经过多年的积累、发展，已经比较成熟．因此许多为市场价格风险开发的度量和控制技术直接或者经过改造后被用于信用风险度量、管理．

四、概率统计、金融工程等理论的发展为信用风险的量化做出了积极的贡献。

近年来，人们在度量信用风险的过程运用了更多的数学方法，如概率论、线性规划、数量统计、回归分析、多元分析、因索分析、时间序列、数学规划、模拟技术、人工神经网络等。同时．金融理论的快速发展也为信用风险的度量莫定了雄厚的理论基础．比如期权定价理论、资本资产定价理论、博奕论、资产组合理论等等。信用观念的改变是信用管理理论突飞猛进的一个重要原因．在过去，对贷款者来说．要么偿还，要么违约．而现在增加了一种状态—— 违约的可能性，即违约的概率，这种观念的改变是革命性的．它是信用资产可以买卖的理论基础．因此，不少为市场风险控制而开发的模型现在用到了信用风险的控镧和度量方面。信用风险度量得到突破性进展．

五、信息技术以及计算机网络的快速发展为赐险度量提供了可能性。

风险度量技术需要强大的运算能力和大量的历史数据．信息技术及相关的分析工具已经取得的令人瞩目的发展．我们现在能够比以前的任何时候更为迅速、准确地从世界的每一个角落收集、集中、提取数据． 只有在积累了大量长期的历史数据后．度量模型才能得到真正的应用，这也是风险度量在经历了二十多年的发展．才终于变得蓬勃发展的一个重要原因。每一个配有个人电脑的分析人员都很容易地利用诸如遗传算法、人工神经网络、VAR、资产组合技术或者其他模型。新的模型和数据库能够帮助人们更好地掌握某一类资产的预期的金融市场行为以及它与其它资产的关系。没有信息技术．我们将缺乏收集大量数据的手段，不能有效的分析、比较、建立模型，即使有好的想法或者模型．也没有办法实现。信息及网络技术改变了世界．同样，信息及网络技术也改变了金融风险度量及管理。

金融风险度量技术正蓬勃发展．方兴未艾，尽管非常有用，但并不完善。纯粹的风险度量技术并不能减少风险，因为风险度量技术只是风险管理的一个组成部分，这些工具的运用效果完全取决于使用者的技巧、动机和态度．这就是为什么信用市场的参与机构一定要非常谨慎地选择其专业人员并且要对他们进行培训；一定要非常谨慎地设计对他们的激励措施；一定要非常谨慎地培育整个组织面对信用风险管理的态度的原因．所有这些都是一个组织的风险方化的关键因素。成功将会属于那些运用合适的管理工具，创造出健康良了的风险文化的企业．