李裕豐, 王 赫, 毛 偉
(沈陽工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 沈陽 110870)
2007年爆發(fā)的次貸危機(jī)沖擊了歐美幾乎所有金融機(jī)構(gòu),而中國金融業(yè)卻沒有受到嚴(yán)重影響,反而由于國內(nèi)的擴(kuò)張性貨幣政策,使銀行業(yè)呈現(xiàn)出一派欣欣向榮的景象。但是應(yīng)該清醒地認(rèn)識道,這并不是由于我國的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)高超,而是因?yàn)槲覈馁Y本賬戶沒有開放,與國際金融業(yè)關(guān)系疏遠(yuǎn),因而得以幸免于難。在風(fēng)險(xiǎn)管理方面,十國集團(tuán)早已于2006年實(shí)施新資本協(xié)議,中國8家商業(yè)銀行即將從2010年起試運(yùn)行新資本協(xié)議。因此,在后金融危機(jī)背景下,研究發(fā)達(dá)國家金融機(jī)構(gòu)實(shí)施新資本協(xié)議的經(jīng)驗(yàn),尤其是新資本協(xié)議信用風(fēng)險(xiǎn)管理IRB法在設(shè)計(jì)上的原理和問題,對于我國金融業(yè)構(gòu)建新資本協(xié)議管理框架、防范金融風(fēng)險(xiǎn)、提高金融效率有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
新資本協(xié)議IRB法以資產(chǎn)組合管理理論作為理論基礎(chǔ),根據(jù)借款人的類別將債項(xiàng)劃分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類別,每一風(fēng)險(xiǎn)類別規(guī)定有4個風(fēng)險(xiǎn)要素,在商業(yè)銀行自行測算或從監(jiān)管當(dāng)局獲得風(fēng)險(xiǎn)要素值的基礎(chǔ)上,根據(jù)新資本協(xié)議所規(guī)定的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重函數(shù)來測算商業(yè)銀行應(yīng)具備的風(fēng)險(xiǎn)資本金規(guī)模。新資本協(xié)議IRB法實(shí)施的關(guān)鍵是建立一個兩維的、以定量分析為主的內(nèi)部評級體系,并且要在各方面符合新資本協(xié)議IRB法的基本要求。
按照IRB法的要求,銀行必須將賬戶劃分為主權(quán)、銀行、公司、零售、項(xiàng)目融資及股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)六大資產(chǎn)類別。IRB法下的各項(xiàng)資產(chǎn)類別都有3個關(guān)鍵問題,即風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成要素、風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重函數(shù)和最低資本要求[1]。首先,為計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn),有4個風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成要素需要確定:違約概率PD、違約損失率LGD、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露EAD、有效期限M。如果LGD、EAD、M由監(jiān)管機(jī)構(gòu)確定,則稱為基本法;如果LGD、EAD、M由銀行采用內(nèi)部評級系統(tǒng)確定,則稱為高級法。其次,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重函數(shù)(RW函數(shù)),將上述3個風(fēng)險(xiǎn)要素轉(zhuǎn)化成計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。最后,根據(jù)各類資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重,計(jì)算各類資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)以及銀行總體信用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn),從而求出信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的最低資本要求。
新資本協(xié)議中內(nèi)部評級模型的基礎(chǔ)實(shí)際上就是對幾個著名信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型的應(yīng)用,其區(qū)別主要體現(xiàn)在基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的調(diào)整和風(fēng)險(xiǎn)集中度的調(diào)整上,這是新資本協(xié)議資本金計(jì)算的核心。
新資本協(xié)議IRB法遵循的主要設(shè)計(jì)原理是資本金應(yīng)該抵御意外損失UL,而準(zhǔn)備金應(yīng)該抵御預(yù)期損失EL,并以預(yù)期損失和意外損失之和為依據(jù)確定風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。通常的處理辦法是:一方面,將針對所有貸款提取的普通準(zhǔn)備金作為會計(jì)資本的一部分;另一方面,對已經(jīng)識別出風(fēng)險(xiǎn)的貸款按照其風(fēng)險(xiǎn)程度提取專項(xiàng)準(zhǔn)備金作為備抵賬戶,在會計(jì)準(zhǔn)則中不作為資本來考量;同時(shí),將上述兩部分都作為監(jiān)管資本計(jì)算。經(jīng)濟(jì)資本是指在一定的置信度水平上和一定時(shí)間內(nèi)為彌補(bǔ)銀行的非預(yù)期損失所需要的資本。計(jì)算經(jīng)濟(jì)資本的前提是對銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化。資產(chǎn)組合的適度資本要求等于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR[2]。據(jù)此,在一定的置信水平或目標(biāo)清償概率下計(jì)算得出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值后,可以得到如下關(guān)系:監(jiān)管資本≥經(jīng)濟(jì)資本=意外損失UL=風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR。如果可以用一個特定時(shí)間段的概率密度函數(shù)來確定銀行信貸資產(chǎn)組合的未來收益或損失,即信貸資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,并使其在該時(shí)間段內(nèi)遭受損失的可能性降低到預(yù)期的置信度水平,那么銀行的資本監(jiān)管主要在于測算該概率密度。在新資本協(xié)議中,這一組合價(jià)值的概率密度就是銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的概率密度,表示為其資產(chǎn)違約概率PD的函數(shù),而預(yù)期的置信度就是銀行的目標(biāo)清償概率或損失保護(hù)目標(biāo)。
與新資本協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)法一樣,風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)也是風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重與風(fēng)險(xiǎn)暴露的乘積。但I(xiàn)RB法下的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重是以PD、LGD、M的連續(xù)函數(shù)來表示的,并不依賴于標(biāo)準(zhǔn)法下監(jiān)管當(dāng)局確定的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重檔次,同時(shí),IRB法下的風(fēng)險(xiǎn)暴露就是違約風(fēng)險(xiǎn)暴露EAD。新資本協(xié)議對6種風(fēng)險(xiǎn)暴露類型都給出了風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的具體計(jì)算方法,但這些風(fēng)險(xiǎn)暴露處理的范式大致相同,僅在參數(shù)上有所區(qū)別,下面以公司風(fēng)險(xiǎn)暴露為例進(jìn)行說明。
總的公司風(fēng)險(xiǎn)暴露加權(quán)資產(chǎn)為
TRWA=∑RWi×EADi
(1)
式中,RWi為第i個信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重,表示違約時(shí)單位風(fēng)險(xiǎn)暴露的損失率,表明i資產(chǎn)對總風(fēng)險(xiǎn)暴露加權(quán)資產(chǎn)的邊際貢獻(xiàn),它通過式(2)確定[3]
RW= min{(LGD/50)×BRW(PD)×[1+
b(PD)×(M-3)],12.5×LGD}
(2)
式中,BRW(PD)和b(PD)分別為基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重和期限調(diào)整因子,它們都是違約概率PD的函數(shù),BRW(PD)由式(3)確定
(3)
式中,N(x)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)變量的累計(jì)分布函數(shù),G(x)為其反函數(shù)。
上述計(jì)算公式對基本法和高級法都適用,只不過在基本法中,委員會要求所有債務(wù)的平均期限假定為3年,這樣在基本法中,1+b(PD)×(M-3)=1,因此,風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重RW簡化為
RW=min{(LGD/50×BRW(PD),12.5×LGD}
(4)
內(nèi)部評級模型隱含的公司自身風(fēng)險(xiǎn)因素和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素都會對公司的違約產(chǎn)生影響,新資本協(xié)議為使得資本金計(jì)算具有可加性,在IRB法中應(yīng)用了單因素模型,即基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重所強(qiáng)調(diào)的只是債務(wù)人受到系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)影響時(shí)的違約概率。
假設(shè)有n個公司的貸款,各公司的標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)收益率為Zi,且可以分解為
(5)
式中:Z——標(biāo)準(zhǔn)化市場指數(shù)收益,是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的代表;
wi——公司對市場指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重,衡量債務(wù)人對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性,在新資本協(xié)議中稱為負(fù)載系數(shù);
εi——公司i的特有收益,反映公司特有風(fēng)險(xiǎn)因素。
假定Z,εi(i=1,2,…,n)是獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的,則Zi也是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的,Zi和Zj的相關(guān)系數(shù)就是wiwj。
(6)
這一條件概率即為市場指數(shù)Z的變化所造成的債務(wù)人條件違約概率。
如果公司的無條件違約概率PD相同,貸款規(guī)模相同,對市場指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重也相同(即wi=wj=w,亦即相關(guān)系數(shù)ρ=w2相同),則對于標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)(PD=0.7%,LGD=50%,M=3),當(dāng)各資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為20%且1年期損失保護(hù)目標(biāo)為99.5%時(shí),系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素體現(xiàn)的條件違約概率PD(Z)=N(1.118×G(PD)+1.288)。因此,對于通過內(nèi)部評級得到的每個風(fēng)險(xiǎn)等級的公司風(fēng)險(xiǎn)暴露,在相同的相關(guān)系數(shù)假定下都可以得到一個受相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因素影響的條件違約概率PD(Z)。如果無條件違約概率PD是由Credit Metrics的轉(zhuǎn)移矩陣得到的,則相同等級的信貸資產(chǎn)受相同系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響會有相同的條件違約概率PD(Z),基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的第三項(xiàng)(1+0.047 0×(1-PD)/PD0.44)是將上述1年期市場因素引起的條件違約概率調(diào)整為3年期標(biāo)準(zhǔn)貸款違約概率的期限調(diào)整函數(shù),這是一個經(jīng)驗(yàn)公式。而基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的第一項(xiàng)976.5,則是違約概率PD=0.7%和違約損失率LGD=50%時(shí)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重達(dá)到100%的整體調(diào)整因子,即標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)權(quán)重為1的調(diào)整因子。
該因子的確定依賴于銀行所使用的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型,包括市場模型(mark to market,MTM)和違約模型(default mode,DM),它們都在銀行業(yè)內(nèi)普遍使用,而經(jīng)濟(jì)資本對期限的敏感性在很大程度上取決于這一選擇[5]。
在MTM模型下,期限調(diào)整因子的函數(shù)為
b(PD)= 0.023 5×(1-PD)PD0.44+
0.047 0×(1-PD)
(7)
在DM模型下,期限調(diào)整因子的函數(shù)為
(8)
借款人無條件違約概率(PD)是內(nèi)部模型的一個主要輸入變量,一般有兩種方法可以預(yù)測[6]:
(1) 對于相同信用等級的債務(wù)人,可以利用其歷史違約數(shù)據(jù)確定違約概率,如J·P·Morgan的Credit Metrics等級轉(zhuǎn)移概率矩陣。這種方法的特點(diǎn)是用歷史違約概率作為對實(shí)際違約概率的估計(jì),相同信用等級的債務(wù)人具有相同的違約概率。
(2) 根據(jù)具體債務(wù)人的資產(chǎn)結(jié)構(gòu),利用期權(quán)定價(jià)模型計(jì)算違約概率。如KMV公司的Credit Monitor模型,通過“違約距離”DD來估計(jì)違約概率PD。該方法依據(jù)的公式為
(9)
利用該方法的具體步驟是:首先利用公司的權(quán)益價(jià)值和波動性估計(jì)公司資產(chǎn)的市場價(jià)值和波動性,然后計(jì)算公司的“違約距離”DD,再通過DD和大樣本歷史違約記錄的對應(yīng)關(guān)系計(jì)算預(yù)期違約頻數(shù)EDT,此即為違約概率PD的估計(jì)值。這種方法的特點(diǎn)是:公司的違約概率是公司自身資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)收益波動性和當(dāng)前資產(chǎn)價(jià)值的函數(shù),因而不同公司有不同的違約概率。
對于LGD的估計(jì),一般可以通過建立LGD評級指標(biāo)利用歷史數(shù)據(jù)確定。LGD的級別可以根據(jù)產(chǎn)品特征、債務(wù)人或交易類型進(jìn)行劃分。比如,Credit Metrics模型中根據(jù)信貸產(chǎn)品的特征給出了不同的違約損失率。
金融機(jī)構(gòu)持有的具有較低或者零違約風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)組合,稱為低違約組合。違約率較低的原因可能是:第一,某一組合中的貸款質(zhì)量很高;第二,某一組合中的貸款數(shù)目很少;第三,某一組合的交易歷史較短。由于缺少違約數(shù)據(jù),對低違約組合的評估存在差錯擴(kuò)大的趨勢,低估違約概率的可能性也因此增加。
以下4種方法可以用來解決低違約組合的問題:① 使用金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部數(shù)據(jù)。可以將低違約組合與其他內(nèi)部組合進(jìn)行恰當(dāng)?shù)赜成?,適當(dāng)調(diào)整后使用其他組合的違約概率。也可以將相鄰評級和具有相似特征的次投資組合的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,以擴(kuò)大低違約組合數(shù)據(jù)樣本的規(guī)模。在評估違約概率時(shí),使用低違約組合中資產(chǎn)質(zhì)量的變化信息,整合資產(chǎn)質(zhì)量惡化以及直接變成違約的可能性數(shù)據(jù)。② 使用外部數(shù)據(jù)來源??梢詫⒌瓦`約組合與外部數(shù)據(jù)源匹配以增加違約樣本,這些外部數(shù)據(jù)來源時(shí)間更長或者樣本更多。也可以使用定價(jià)模型,從市場信息(如貸款息差)中找到低違約組合的違約概率。③ 使用違約預(yù)測模型的結(jié)果。違約預(yù)測模型包含了假設(shè)能影響違約概率水平的解釋變量,可以使用該模型所評估的違約概率,而非直接使用真實(shí)的違約數(shù)據(jù)[7]。④ 通過專家進(jìn)行判斷。根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識,評估低違約組合交易的違約概率。
上述4種方法對評估和檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)因素是非常重要的,可以通過比較各種方法的評估結(jié)果,來提高風(fēng)險(xiǎn)因素評估和檢驗(yàn)的質(zhì)量。同時(shí),金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該將評估和檢驗(yàn)的流程作為信用政策的一部分,風(fēng)險(xiǎn)評估應(yīng)該直接或者作為參考指標(biāo)反映在貸款定價(jià)中,由此能保證風(fēng)險(xiǎn)評估和貸款操作之間在一定程度上保持一致性。
使用外部數(shù)據(jù)的目的主要包括評估風(fēng)險(xiǎn)要素、收集建模樣本數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)內(nèi)部評級。使用外部數(shù)據(jù)和模型可能在以下情況下很有效:① 內(nèi)部數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量有限;② 必須購買外部公司的技術(shù)和方法;③ 需要降低內(nèi)部模型的建立成本;④ 將金融集團(tuán)內(nèi)關(guān)鍵機(jī)構(gòu)中所發(fā)展的數(shù)據(jù)和模型應(yīng)用于集團(tuán)內(nèi)其他機(jī)構(gòu)。當(dāng)外部數(shù)據(jù)用于評估違約概率這樣的風(fēng)險(xiǎn)要素時(shí),必須嚴(yán)格分析內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的一致性,因?yàn)檫@樣的評估將直接影響到必需資本的數(shù)量。在確認(rèn)外部和內(nèi)部數(shù)據(jù)的一致性時(shí),必須了解兩者在各個特質(zhì)上的差異[8]。例如,在違約概念和借款人特點(diǎn)的認(rèn)識上可能存在差異;外部評級所使用的標(biāo)準(zhǔn)可能不一樣,評級機(jī)構(gòu)通常從長期角度評價(jià)一家公司,而金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)模型的評價(jià)周期相對較短。
對于風(fēng)險(xiǎn)管理模型的使用者來說,建模的數(shù)據(jù)或者關(guān)于模型邏輯的信息非常重要,如果模型使用者不能掌握這些信息,模型就成了“黑箱”。當(dāng)用于建模的樣本數(shù)據(jù)存在“黑箱”時(shí),如果樣本數(shù)據(jù)和金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)組合差別很大,模型的效果將大受影響。建議采用以下方法解決:① 使用內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)P?;?從賣方和外部機(jī)構(gòu)獲得樣本數(shù)據(jù)分布方面的信息;③ 要求賣方用本機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)該模型。當(dāng)模型結(jié)構(gòu)和邏輯、建模方法、模型參數(shù)以及模型初始輸出(如評分)存在“黑箱”時(shí),機(jī)構(gòu)將不能識別投資組合惡化背后的因素,也不能識別造成相似信用度的借款人出現(xiàn)評級結(jié)果差異的因素,必須通過觀察投資組合表現(xiàn)的差異廣泛地識別這些因素,或者使用第三方信息在檢驗(yàn)過程中采取不同方法。當(dāng)賣方檢驗(yàn)結(jié)果存在“黑箱”時(shí),就不能準(zhǔn)確檢驗(yàn)?zāi)P托Ч?,如果?nèi)外部數(shù)據(jù)顯示模型效果顯著惡化,必須要求賣方披露檢驗(yàn)結(jié)果。
使用外部數(shù)據(jù)所建立的內(nèi)部模型可以通過以下方法得到檢驗(yàn):首先選擇同時(shí)包含在內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)中的借款人,然后比較其在內(nèi)部模型和其他模型中的評級結(jié)果。另外,比較外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)輸入內(nèi)部模型后得到的不同違約分布也是有效的方法[9]679-682。
違約損失率是對每一個損失事件而言表明本金損失嚴(yán)重程度的指標(biāo)。由于缺少數(shù)據(jù)和存在技術(shù)上的問題,對于違約損失率的定義和評估方法并沒有形成共識,原因如下:① 評估違約損失率需要大量信息,需要收集多年的現(xiàn)金流和反映數(shù)據(jù)收集風(fēng)險(xiǎn)貼水的折扣率,并且數(shù)據(jù)收集周期一直持續(xù)到違約發(fā)生后才能完成。② 目前模型對下列情況尚未提供處理方法:經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)違約損失率的普遍下行,違約概率和違約損失率之間的關(guān)系,從違約狀態(tài)恢復(fù)為非違約狀態(tài)的資產(chǎn)組合,測算包括擔(dān)保覆蓋率、擔(dān)保價(jià)值變動趨勢等影響違約損失率的特別因素。同時(shí),也沒有歷史數(shù)據(jù)證明違約損失率評估方法的優(yōu)劣:應(yīng)該對違約損失率進(jìn)行直接評估,還是通過評級模型間接估計(jì);應(yīng)該通過基于領(lǐng)先知識的打分模型估計(jì),還是通過基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的評級模型估計(jì)。這造成違約損失率估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)存在很大差異,影響到模型評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。
在收集違約損失率數(shù)據(jù)時(shí),金融機(jī)構(gòu)需要明確下列要點(diǎn):在違約概率和違約損失率中對違約采用相同定義;考慮到跟蹤長期數(shù)據(jù)需要大量收集工作的難度,應(yīng)該事先定義和決定最大周期,對超出最大周期的數(shù)據(jù)收集時(shí)間進(jìn)行評估并保守處理;考慮違約率和違約損失率之間的關(guān)系來決定違約損失率的下行,因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)下滑時(shí)往往伴隨著違約率的提高,違約損失率往往也會隨之增加[10],也可以使用經(jīng)濟(jì)周期底部的違約損失率或者有違約率權(quán)重的違約損失率;將數(shù)據(jù)收集風(fēng)險(xiǎn)的折扣率視為“基于貸款合同利率的利率”,調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)貼水。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該盡可能地明確以上要點(diǎn),建立一個能夠在數(shù)據(jù)收集過程中自動發(fā)現(xiàn)異常價(jià)值的系統(tǒng),持續(xù)收集違約損失率數(shù)據(jù)。應(yīng)該考慮影響違約損失率的因素以及違約損失率對這些因素的敏感度,可以考慮對以下過程建模:① 違約資產(chǎn)轉(zhuǎn)向非違約資產(chǎn)的過程;② 違約資產(chǎn)的擔(dān)保資產(chǎn)的收集過程;③ 未被擔(dān)保資產(chǎn)覆蓋的資產(chǎn)部分的收集過程。
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