商業(yè)銀行不良資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險測度與預(yù)警分析

孟源

資產(chǎn)證券化

對于早期的資產(chǎn)證券化，1936年John Maynard Keynes發(fā)表著作TheGeneral Theory of Employment.InterestandMoney（《就業(yè)、利息、貨幣通論》），分析了資本主義社會存在有效需求不足的各種原因，而后，John Richard Hicks在1946年提出流動性升水理論，并由Kessil進(jìn)行了補(bǔ)充，證明了長期證券的預(yù)期收益應(yīng)是高于短期證券的，而資產(chǎn)證券化最初的設(shè)立的初衷就是為了加強(qiáng)信貸資產(chǎn)的流動性并降低融資成本。

信用風(fēng)險計量模型

20世紀(jì)90年代，關(guān)于定量度量信用風(fēng)險的研究成為國外研究的熱點問題，研究從主觀定性研究向定量研究發(fā)展，從缺乏理論基礎(chǔ)到建立在堅實的金融理論基礎(chǔ)之上，一系列的模型層出不窮，一些數(shù)量化度量模型及應(yīng)用己經(jīng)得到了學(xué)術(shù)界和金融界的認(rèn)可。

（1）CreditMetrics模型。JP摩根公司在1997年建立的以風(fēng)險價值VaR為基礎(chǔ)的CreditMetrics模型，在1994年推出的量化市場風(fēng)險的Risk Metrics和信用計量模型。Credit Metrics模型假定沒有市場風(fēng)險的存在，貸款的未來市場價值和風(fēng)險由其遠(yuǎn)期利率分布曲線決定，模型中唯一的變量是信用等級。

（2）KMV模型。1997年KMV公司建立了以期權(quán)理論為基礎(chǔ)的KMV模型，該模型認(rèn)為貸款的信用風(fēng)險是在給定負(fù)債的情況下由債務(wù)人的資產(chǎn)市場價值決定的。但資產(chǎn)并沒有真實地在市場交易，資產(chǎn)的市場價值不能直接觀測到。為此，模型將銀行的貸款問題倒轉(zhuǎn)一個角度，從借款企業(yè)所有者的角度考慮貸款歸還的問題。

（3）CreditRisk+模型。同樣在1997年，瑞士信貸銀行建立了以保險精算方法為基礎(chǔ)的Credit Risk+模型，CreditRisk+模型的基本思路是運(yùn)用保險精算學(xué)的方法，將信用風(fēng)險暴露劃分成不同的頻段，通過這種劃分頻段的增加來提高風(fēng)險度量的精確程度。

（4）CreditPortfolioView模型。麥肯錫公司建立了以宏觀模擬為基礎(chǔ)的Credit Portfolio View模型，該模型假定宏觀經(jīng)濟(jì)對企業(yè)信用評級變化有較大的影響，而且Credit Portfolio View模型是從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的角度來分析借款人的信用等級的變遷。

（5）LAS模型。1998年，KPMG公司提出了貸款分析系統(tǒng)，LAS模型利用的是風(fēng)險中性原理，同年Delianedias和Geske通過期權(quán)定價模型的研究，發(fā)現(xiàn)原貸款分析系統(tǒng)的一些缺陷，拓展了LAS模型。LAS模型在實際應(yīng)用中，常常使用的方法是預(yù)期凈現(xiàn)值法和經(jīng)風(fēng)險調(diào)整的資本收益率法這兩種。

信用風(fēng)險預(yù)警

由于商業(yè)銀行貸款對象主要為企業(yè)，因此企業(yè)的信用等級是商業(yè)銀行貸款等級的變化主要依據(jù)，即企業(yè)信用等級的變化就是銀行所面對的信用風(fēng)險的根源?；诖?，商業(yè)銀行信用風(fēng)險預(yù)警模型首先得考慮和預(yù)測未來企業(yè)的信用等級變化，根據(jù)用戶等級的變化情況確定企業(yè)貸款的變化方向。在獲得待研究貸款企業(yè)的變化可能性之后，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險的量化也可以通過概率分析的方式完成。計算出未來可能的在險值和比例與商業(yè)銀行或監(jiān)管部門設(shè)定的信用風(fēng)險警戒率進(jìn)行對比，若超出了警戒率則說明預(yù)期未來存在較大的信用風(fēng)險需要做出一定的準(zhǔn)備和事前控制，若沒有超出警戒率，既可以不用修改對該企業(yè)的借貸計劃，也可以作適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。預(yù)警模型的框架如圖所示：

針對于預(yù)警模型，本文使用基于模糊隸屬度的綜合評價方法對企業(yè)信用等級進(jìn)行評價，將企業(yè)信用等級設(shè)為“好，一般，比較不好，不好，差”五個等級，同時其貸款的質(zhì)量等級對應(yīng)為“正常，關(guān)注，次級，可疑，損失”。企業(yè)性用等級評價結(jié)果的匯總即可以得到企業(yè)信用等級的轉(zhuǎn)移矩陣，代替了運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計的繁瑣過程，同時為商業(yè)銀行信用風(fēng)險的計算提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。根據(jù)上面兩種情況計算出的在險價值VaR作為預(yù)警模型最后決策的輸入數(shù)據(jù)，在經(jīng)過與信用風(fēng)險警戒率（總資本充足率8%）進(jìn)行對比以后，預(yù)警模型做出風(fēng)險預(yù)警指示。

結(jié)論

由于信用風(fēng)險是商業(yè)銀行最重要的金融風(fēng)險之一，對信用風(fēng)險的預(yù)警就構(gòu)成了商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的最后一道防線和保障。建立信用風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)是防范金融風(fēng)險的首要任務(wù)，對宏觀經(jīng)濟(jì)有重要意義；建立信用風(fēng)險預(yù)警，也有助于使得金融監(jiān)管從事后的發(fā)現(xiàn)和化解風(fēng)險，轉(zhuǎn)向事前預(yù)警和預(yù)防風(fēng)險；最后，信用風(fēng)險的預(yù)警，也有助于有效分配金融監(jiān)管資源、實行差別監(jiān)管。正是由于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險對金融領(lǐng)域乃至宏觀經(jīng)濟(jì)有著廣泛影響，近年來不少國家都投入大量資金和人力來研究銀行風(fēng)險的監(jiān)測與預(yù)警問題，為了增加風(fēng)險抵御能力，維持金融穩(wěn)定，對商業(yè)銀行信用風(fēng)險測度與預(yù)警十分重要。