資產組合信用風險度量技術比較研究_基于var

1、巴塞爾銀行監(jiān)管委員會于2003年4月發(fā)布了巴塞爾新資本協(xié)議第三次征求意見稿進一步明確激勵銀行研究開發(fā)更為復雜、更為先進的風險度量技術和內部評級法提高最低資本要求的風險敏感度。信用風險是交易對手違約或信用品質潛在變化而導致發(fā)生損失的可能性它是金融市場上最為基本的一類風險其分布偏離正態(tài)具有自然偏斜和肥尾的信用收益。PatriciaJackson和WilliamPerraudin(2000)把信用風險模型分為盯市資產組合理論模型(markto

2、marketptfoliotheeticmodels)和違約方式模型兩種。[1]本文重點對基于VAR的投資組合信用風險度量技術特征、參數(shù)和方法等方面進行比較研究。一、風險度量術、信用度量術和信用在險價值模型1風險度量術JPMgan(JPM)公司于1994年引進了風險度量術RiskMetrics在正態(tài)分布的假設下給出了計算參數(shù)模型VAR的方法。然而資產的收益率不是正態(tài)分布的而是有偏的、有峰的實際的資產收益率的分布較之正態(tài)分布有肥尾性(fa

3、ttyheavytail)。正態(tài)假定下所計算的VAR常常是低估實際風險。2信用度量術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月推出了首個以風險值(VAR)為核心的動態(tài)量化信貸風險組合模型信用度量術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的估值和信用風險計算。CreditMetricsTM模型和KMV模型都依賴于由Merton(1974)[

4、3]提出的資產價值模型但他們?yōu)榱吮阌趯嵤┒蟮暮喕僭O本質上區(qū)別很大。由于考慮了信用評級變化(以及因此而發(fā)生的價差的變化)對于預料到的與未預料到的貸款價值以及違約的影響使得信用度量術可以被視為一種盯住市場(MTM或譯“隨行就市”)的模型不僅考慮貸款價值的上端而且考慮了下端。CreditMetricsTM的假設是違約的相關性是實際存在的通過對歷史評級結果觀測可以求出評級收稿日期:20040901基金項目:國家自然科學基金資助項目(OOB

5、GY043)作者簡介:陳德勝(1971—)男山東日照人博士研究生主要從事信用風險管理方面的研究。在BIS的方法下不同信用級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的方法下對極端損失或壓力測試問題的處理辦法是要求銀行將其VAR乘以一個范圍在3和4之間的因子。Boudoukh(1995)的研究(運用模擬法)表明對于一些金融資產3—4的乘數(shù)因子可以很好地考慮那種均值位于第99個百分位之外的尾部的極端損失將這類乘數(shù)因

6、子運用于低質量的貸款會顯著增加資本要求。[4]Carty和Lieberman(1996)指出若使VAR的計算中違約時可以收回的數(shù)量、遠期零利率和信用風險價差中任何一項或全部變?yōu)殡S機的則一般說來會使VAR的計算結果和資本要求提高。特別是貸款回收率有相當大的可變性更一般地信用風險價差和利率可能會隨時間而變化隨信貸周期以及期限結構的改變而變化而不是確定不變的。[5]假設利率具有非隨機性或確定性原因之一是要將市場風險與信用風險分離開來利率非隨機

7、性的假定與Merton(1974)也是一致的。Crouhy和Mark(1998)認為市場風險與信用風險度量應該被整合而非分開而且信用風險與利率周期正相關。[6]CreditMetricsTM模型的創(chuàng)新性在于第一次將信用等級的轉移、違約率、回收率、違約相關性納入了一個統(tǒng)一的框架全面地考慮對信用風險的度量用表示成信用質量函數(shù)的風險價值來把不同機構的信用風險綜合考慮對信用等級的相關性的處理應用了國家、地區(qū)、行業(yè)收入指數(shù)和債務人資產的結構在這一

8、點具有微觀與宏觀兩個層次的特征讓用戶用模擬方法估計信用組合的分布。該模型的主要缺點是它的簡潔性即對同一等級的債務人應用了相同的等級轉移概率和違約率符合兩階或更高階馬爾可夫過程的實際轉移概率和違約概率是歷史上多個信貸周期的平均值因而不能夠反映特定債務人的當前的信用質量變化情況。模型沒有解釋信用風險定價及其基礎模型問題不適用于非線性工具。3信用在險價值模型CreditVAR是CIBC(加拿大帝國商業(yè)銀行)所有的信用在險價值模型基于與Cerd