商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究——基于LOGISTIC與KMV模型的實(shí)證分析.pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)是我國商業(yè)銀行當(dāng)前面臨的重要風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)量化管理模型。 本文首先分析了引進(jìn)國外先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，提高我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平的必要性，同時(shí)對現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了總結(jié)。在此基礎(chǔ)上，本文對當(dāng)前國際上處

2、于主流地位的兩種信用風(fēng)險(xiǎn)模型：KMV模型和LOGISTIC模型，從前提條件、理論基礎(chǔ)進(jìn)行了論述，并總結(jié)了現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型的建模思路，結(jié)合銀行客戶的實(shí)際情況，對模型在信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)用性進(jìn)行了比較分析。 信用風(fēng)險(xiǎn)形成的根本原因根植于信用活動(dòng)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(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)的行動(dòng)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(jìn)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(fēng)險(xiǎn)的量化管理，運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)優(yōu)勢以及銀行外部數(shù)據(jù)來有效的跟蹤銀行貸款質(zhì)量。 銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法經(jīng)歷了從定性分析到定量評估，從靜態(tài)財(cái)務(wù)評價(jià)到動(dòng)態(tài)的基于證券市場的信用評價(jià)方法的發(fā)展過程

4、。 我國銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的成因基本上可以分為兩個(gè)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(yù)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(quán)制度問題和銀行內(nèi)部經(jīng)營管理、風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的落后。 傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)主要來源于銀行的貸款業(yè)務(wù)。銀行形成的一筆貸款要一直持有到貸款到期，只有當(dāng)違約實(shí)際發(fā)生后才在其資產(chǎn)負(fù)債表中作相應(yīng)的調(diào)整.所以傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)主要是指貸款到期違約的可能性。 20世紀(jì)90年代以來，市

5、場風(fēng)險(xiǎn)量化管理技術(shù)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(fēng)險(xiǎn)管理。從組合投資的角度出發(fā)，投資組合不僅會(huì)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(huì)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(huì)發(fā)布的研究報(bào)告《信用風(fēng)險(xiǎn)模型化：目前的實(shí)踐和應(yīng)用》中，根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)定義的不同，將銀行業(yè)使用的信用風(fēng)險(xiǎn)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(zhì)量的變化，比如信用等級的升降或轉(zhuǎn)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(fēng)險(xiǎn)是DM模型的一種，而KMV模型是動(dòng)態(tài)的基于證券市場的信用評價(jià)方法，是MTM模型的一種。本文對Logistic模型和KMV信用風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行了詳

7、細(xì)論述，就兩個(gè)模型在我國銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用進(jìn)行了理論和實(shí)證的分析。探討各自的優(yōu)缺點(diǎn)，試圖通過兩種方法的結(jié)合運(yùn)用提高甄別信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確率。 分析LOGISTIC模型的回歸結(jié)果可知對信用風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響的指標(biāo)，可分為四類：1)償債能力指標(biāo)：資產(chǎn)短期負(fù)債率，利息保障倍數(shù)；2)現(xiàn)金流量指標(biāo)：籌資活動(dòng)凈流入現(xiàn)金與負(fù)債比率；3)盈利性指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率；4)營運(yùn)能力指標(biāo)：股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率。 股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率越小，違約可能性越小，如果

8、短期內(nèi)公司營業(yè)收入變化不大，那么在主營業(yè)務(wù)收入一定的情況下，公司權(quán)益資本越充足，越有能力保護(hù)債權(quán)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?yàn)殡m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(qiáng)，但是如果短期內(nèi)公司凈利潤變化不大，那么在利潤一定的情況下，公司權(quán)益資本越充足，越有能力保證將資金按期償還給債權(quán)人；資產(chǎn)短期負(fù)債率越小，違約可能性越小，說明流動(dòng)負(fù)

9、債占總資產(chǎn)的比例越小，公司短期內(nèi)發(fā)生違約的概率越?。换I資活動(dòng)凈流入現(xiàn)金與負(fù)債比率越大，違約可能性越小，說明如果公司通過權(quán)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(nèi)能暫時(shí)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(xiǎn)。 作者在運(yùn)用LOGISTIC模型分析信用風(fēng)險(xiǎn)的過程中發(fā)現(xiàn)三個(gè)問題。一是利用LOGISTIC模型只

10、有在每年公司公布年報(bào)以后才能依據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)公司的風(fēng)險(xiǎn)變化情況。而且公布的年報(bào)中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度將直接影響研究者對風(fēng)險(xiǎn)的判斷。二是雖然有模型對指標(biāo)進(jìn)行篩選，但在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法前，仍然需要研究者事先對大量的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行選擇，不同研究者的主觀判斷不同，得出的結(jié)論也不一樣。三是模型運(yùn)用某一時(shí)點(diǎn)或特定的時(shí)間區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)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(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別和預(yù)測，所以研究人員常把回歸模

11、型當(dāng)作解釋某一時(shí)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素的工具。 KMV模型是一種動(dòng)態(tài)量化信用風(fēng)險(xiǎn)的模型，其敏感度更高，可以根據(jù)上市公司股票交易的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算出違約概率值，能更快的發(fā)現(xiàn)公司的風(fēng)險(xiǎn)變化。KMV模型是根據(jù)公司資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率來計(jì)算公司的違約距離和違約概率，能度量公司信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確值。它不用對財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行主觀選擇，沒有缺乏客觀一致性的問題，因此作者希望運(yùn)用KMV模型來彌補(bǔ)LOGISTIC的缺陷。 實(shí)證結(jié)果證明，用KMV模型能夠?qū)

12、ogistic模型中誤判的公司歸入適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)級別，判別準(zhǔn)確率較高，在一定程度上能彌補(bǔ)Logistic模型的不足，這兩種方法的結(jié)合運(yùn)用能夠幫助銀行提高甄別高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)客戶的準(zhǔn)確程度。 盡管KMV模型沒有LOGISTIC模型的三個(gè)問題，但它對風(fēng)險(xiǎn)衡量的準(zhǔn)確程度受到公司股權(quán)市價(jià)及其波動(dòng)率是否真實(shí)地反映基本面情況，以及股價(jià)是否被人為操縱等因素的影響，因此如何改進(jìn)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(shè)想。

13、隨著我國對世貿(mào)組織承諾金融業(yè)對外開放條款實(shí)施日期的日益逼近，面對問題貸款，呆壞賬比例過大，風(fēng)險(xiǎn)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(shù)仍處于傳統(tǒng)的比率分析階段。銀行機(jī)構(gòu)主要使用計(jì)算貸款風(fēng)險(xiǎn)度的方法進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評估，沒有集多種技術(shù)于一體的動(dòng)態(tài)量化信用風(fēng)險(xiǎn)的管理技術(shù)，這與國際上從主觀判斷分析法和傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)比率評分法轉(zhuǎn)向以多變量，依賴于資本市場理論和計(jì)算機(jī)信息科學(xué)的動(dòng)