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      歐美如何防范信貸集中風(fēng)險

      2016-09-26 19:09李成業(yè)劉彥生
      金融周刊 2016年12期
      關(guān)鍵詞:度量限額信用風(fēng)險

      李成業(yè)+劉彥生

      信貸集中風(fēng)險是銀行發(fā)生巨額信貸損失甚至破產(chǎn)的重要原因,信貸集中風(fēng)險日益得到各國商業(yè)銀行、監(jiān)管機(jī)構(gòu)及評級機(jī)構(gòu)的重視。近年來,盡管國際金融市場上發(fā)生了安然、世通等大公司破產(chǎn)以及歐美電信行業(yè)危機(jī)等事件,但鮮有銀行因此遭受巨額信貸損失。主要原因是西方銀行加強(qiáng)了信貸集中風(fēng)險管理,形成了一整套科學(xué)有效的管理體系,其經(jīng)驗值得國內(nèi)銀行機(jī)構(gòu)借鑒。

      一、國際銀行業(yè)信貸集中風(fēng)險管理的經(jīng)驗做法

      (一)建立信貸集中風(fēng)險度量組合模型。西方商業(yè)銀行取消在單個客戶分析基礎(chǔ)上做出的信貸決策,紛紛開發(fā)信貸組合模型,并與外部模型結(jié)合使用,用于信貸集中風(fēng)險的度量,從組合視角進(jìn)行決策分析。其中,以瑞士信貸集團(tuán)開發(fā)的Creditmsk+模型和JP摩根大通銀行開發(fā)的CreditMetrics模型最為著名。盡管這些模型特點不盡相同,但都是通過計量經(jīng)濟(jì)資本來衡量信貸集中對組合風(fēng)險的影響程度。

      (二)creditrisk+模型。信用風(fēng)險(creditrisk)是指由于借款人或市場交易對方違約而導(dǎo)致?lián)p失的可能性,以及由于借款人的信用評級的變動和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)的市場價值變動而引起的損失的可能性。從該定義可以看出。信用風(fēng)險由兩部分組成,一是違約風(fēng)險,指交易一方不愿或無力支付約定款項致使交易另一方遭受損失的可能性;二是信用價差風(fēng)險,指由于信用品質(zhì)的變化引起信用價差的變化而導(dǎo)致的損失。新巴塞爾協(xié)議對銀行的資本要求允許各國銀行可以采用內(nèi)部模型來度量信用風(fēng)險。

      Creditrisk+模型是1996年瑞士信貸分行金融產(chǎn)品部推出的信用風(fēng)險管理模型。該模型基于保險精算的方法,忽略債務(wù)人的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)價值的降低、信用等級變化對資產(chǎn)價值的影響等因素,只考慮違約風(fēng)險,認(rèn)為債務(wù)人只有違約和不違約兩種狀態(tài),重在分析資產(chǎn)組合的統(tǒng)計學(xué)特點。Creditrisk+模型將各類違約事件模型化為有一定概率分布的連續(xù)變量,計算違約的概率。利用各個頻度的違約概率分布加總后得出貸款組合的損失分布。

      與其他模型相比,CreditRisk+模型更適用于測算和控制信貸資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險,其優(yōu)勢主要表現(xiàn)在:

      (1)CreditRisk+模型抓住了違約事件的本質(zhì)特征。CreditRisk+模型著眼于經(jīng)驗主義和實用主義,沒有對違約事件的成因作任何假設(shè),只考慮了信用風(fēng)險,緊緊抓住了證券化過程中違約事件的本質(zhì)特征。違約事件一般較少,且發(fā)生的概率有較大的隨機(jī)性,這樣一來,先前觀測所得的違約率在不同時間段可能會有明顯的波動,CreditRisk+模型通過引入違約率的波動性來解決此問題。

      (2)計算便捷是CreditRisk+模型的一大亮點。CreditRisk+模型所需的指標(biāo)非常少,只需輸入兩個變量——每筆債券的預(yù)期違約率和風(fēng)險敞口即可,不需信用等級轉(zhuǎn)換矩陣或有關(guān)利率期限結(jié)構(gòu)的信息,它的拓展模型也只需增加一些對宏觀因素的影響的考慮即可。CreditRisk+模型的這種便捷性有助于金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行更深入細(xì)致的分析工作,有助于CreditRisk+模型在信用風(fēng)險管理和控制中的進(jìn)一步推廣應(yīng)用。

      (3)模型的計算結(jié)果十分漂亮。CreditRisk+模型通過一個概率生成函數(shù),對貸款組合損失的概率分布有封閉解,因而計算時不需要運(yùn)用模擬技術(shù),計算速度較快。此外,這樣不僅能夠降低數(shù)字計算帶來的誤差,還能夠分析債券/信貸組合由于某個債務(wù)人的加入帶來的邊際風(fēng)險。綜上所述,CreditRisk+模型具有適用性廣、對數(shù)據(jù)要求相對較少、計算效率高等特點,在信貸資產(chǎn)證券化過程中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不足的情況下,對于信貸資產(chǎn)證券化資產(chǎn)池信用風(fēng)險的測算和管理控制而言,CreditRisk+模型是較為合適的選擇。

      (三)creditmetrics模型。CreditMetrlCS模型度量是以信用評級轉(zhuǎn)移為基礎(chǔ)的,而信用評級并不只是由CreditMetrics集團(tuán)提供的,可由用戶獨立開發(fā),也可以從信用評級機(jī)構(gòu)取得。典型的轉(zhuǎn)移計算是:在一年的時間內(nèi),以標(biāo)準(zhǔn)普爾的評級AAA、AA、A、BBB、BB、B和CCC為基礎(chǔ),計算從一個評級轉(zhuǎn)移到另一個評級的轉(zhuǎn)移概率。除了以上7個信用評級外,還考慮表示“違約”的吸收狀況D,共計8種狀態(tài)。根據(jù)已知歷史數(shù)據(jù)估計的轉(zhuǎn)移概率,用公司的債券市場或股票市場數(shù)據(jù)替代公司資產(chǎn)價值直接導(dǎo)出評級分類的相關(guān)性,CreditMetrics計算貸款的組合的價值遠(yuǎn)期分布,直接估計一般信用損失分布對應(yīng)某個置信水平分位數(shù)作為資產(chǎn)信用風(fēng)險值。

      1.單一債券或貸款情況

      CreditMetrics模型信用度量方法是以信用評級為基礎(chǔ),通過求單項貸款價值概率分布來確定單項貸款的風(fēng)險。這個概率分布的特點在于它完全基于信用轉(zhuǎn)移分析,即在既定時間內(nèi)(一般取一年)一種信用質(zhì)量變?yōu)榱硪环N信用質(zhì)量的概率,用它來度量將來(比如說一年以后)貸款資產(chǎn)組合的價值分布,模型強(qiáng)調(diào)資產(chǎn)組合價值變化與信用評級轉(zhuǎn)移相關(guān)。假設(shè)一筆固定利率、不可提前償還的中長期貸款。該筆貸款是等額償還,直到最后一次償還時結(jié)清貸款本息。在不可提前償還假定條件下,根據(jù)普通年金現(xiàn)值一般公式,可推導(dǎo)出償還貸款額現(xiàn)值計算的基本模型:

      其中:V——債券價值;

      C——每年的利息;

      M——到期的本金;

      r——貼現(xiàn)率(報酬率);

      n——債券到期前的年數(shù)。

      CreditMetrics模型的基礎(chǔ)是在給定的時間段內(nèi)估計貸款或債券產(chǎn)品將來價值變化的分布狀況,價值變化與債務(wù)人信用質(zhì)量轉(zhuǎn)移(信用評級是上升,是下降,還是違約)相關(guān)。設(shè)信貸資產(chǎn)或債券價值6的均值為μ,方差為σ,則:

      2.組合債券或貸款情況

      (1)公司價值模型

      下面介紹信用計量模型所用的公司價值的基本原則——閾值方法。按照默頓模型,公司資產(chǎn)價值遵循標(biāo)準(zhǔn)幾何布朗運(yùn)動,在時刻的公司價值服從對數(shù)正態(tài)分布,并可表示為:

      (2)聯(lián)合評級概率的推導(dǎo)

      為了在聯(lián)合概率中考慮相關(guān)性,利用上面計算每筆貸款或新發(fā)行債券的閾值,再根據(jù)二元正態(tài)分布計算出聯(lián)合概率。我們以初始評級為BBB和A級的公司為例,假設(shè)每個公司的資產(chǎn)價值正規(guī)化后對數(shù)收益rBBB和rA服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,則聯(lián)合正態(tài)分布的密度函數(shù)為:

      式中,和代表開始評級為BBB和A級公司的最終評級,分別為第/與第0級的狀態(tài)。

      (3)聯(lián)合違約概率的推導(dǎo)P1(Def1,Def2)是違約的聯(lián)合概率。假定資產(chǎn)收益率相關(guān)性p已知,表示為兩種資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化的對數(shù)收益服從聯(lián)合正態(tài)分布,則

      (四)定期進(jìn)行壓力測試。信貸集中風(fēng)險可被視為一個或多個系統(tǒng)性風(fēng)險因素對信貸組合損失分布的壓力影響,而壓力測試正是通過對這些風(fēng)險因素設(shè)置壓力值,模擬不同壓力情況下信貸集中引發(fā)的信貸組合損失大小。如美國和德國的銀行機(jī)構(gòu)分別通過壓力測試衡量禽流感對農(nóng)業(yè)部門、高油價對本國汽車行業(yè)的影響,法國巴黎銀行模擬既往新興市場危機(jī)情景用以評估當(dāng)前新興市場的信貸集中風(fēng)險。

      (五)完善信貸集中限額體系。信貸集中限額是美國銀行防范信貸集中風(fēng)險的重要措施,其規(guī)模的設(shè)定反映了特定市場環(huán)境、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略以及資本數(shù)量下銀行的風(fēng)險偏好。隨著風(fēng)險度量技術(shù)發(fā)展,美國銀行業(yè)摒棄了依靠主觀判斷或簡單指標(biāo)和粗線條地設(shè)立地區(qū)、國家、行業(yè)、產(chǎn)品或抵押品等維度貸款限額,進(jìn)而采用更為科學(xué)的方法設(shè)定限額,通過將信貸集中風(fēng)險的經(jīng)濟(jì)資本要求與銀行最大風(fēng)險承受能力相聯(lián)系,更好地實現(xiàn)了根據(jù)風(fēng)險大小設(shè)定限額。同時,結(jié)合限額,監(jiān)測不同部門信貸敞口變化情況,并在分析風(fēng)險驅(qū)動因素基礎(chǔ)上及時識別并預(yù)警信貸集中風(fēng)險。此外,在新敞口定價中考慮集中風(fēng)險,根據(jù)信貸集中風(fēng)險大小,相應(yīng)提高利率以彌補(bǔ)額外風(fēng)險成本,有利于信貸集中限額的執(zhí)行。

      (六)有效的信用風(fēng)險轉(zhuǎn)移或?qū)_工具。西方銀行通過銀團(tuán)貸款、貸款出售、信貸資產(chǎn)證券化、信用衍生工具等轉(zhuǎn)移風(fēng)險,實現(xiàn)了對信貸集中風(fēng)險的有效管理。特別是信用衍生工具正逐漸成為西方銀行信貸集中風(fēng)險管理中最重要、最有效的工具。通過綜合運(yùn)用這些工具,降低特定客戶、地區(qū)或行業(yè)信貸集中,能夠及時有效地轉(zhuǎn)移或?qū)_信貸集中風(fēng)險。例如,法國農(nóng)業(yè)信貸集團(tuán)通過信貸資產(chǎn)證券化降低汽車等周期性行業(yè)信貸集中風(fēng)險,通過購買信用保險或由出口信用保險機(jī)構(gòu)擔(dān)保規(guī)避航空航天行業(yè)信貸集中風(fēng)險;美洲銀行通過運(yùn)用信用衍生工具,2014年末在汽車及零部件行業(yè)保持了高達(dá)75%的信用敞口對沖比例,從而使其有效規(guī)避了2015年美國汽車及零部件行業(yè)危機(jī)帶來的信貸集中風(fēng)險。

      二、對加強(qiáng)國內(nèi)銀行信貸集中風(fēng)險管理的啟示

      (一)加強(qiáng)對授信大客戶的有效監(jiān)控。國內(nèi)銀行機(jī)構(gòu)應(yīng)建立大客戶專業(yè)管理團(tuán)隊,用其專業(yè)的理念和實踐經(jīng)驗管理貸款,實施有效的大額貸款“三查”,為銀行創(chuàng)造更加安全的信貸環(huán)境。嚴(yán)格審核擔(dān)保企業(yè)的資信情況和實際擔(dān)保能力,注意控制大客戶集團(tuán)對外擔(dān)保總額與其凈資產(chǎn)的比例,防止超過自身能力盲目擔(dān)保。

      (二)務(wù)實信貸集中風(fēng)險管理基礎(chǔ)。國內(nèi)銀行機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)特點,從風(fēng)險驅(qū)動因素相關(guān)性出發(fā),界定并劃分客戶、行業(yè)、區(qū)域信貸集中。一是不僅單據(jù)股權(quán)關(guān)系,而從存在高度相關(guān)違約因素定義關(guān)聯(lián)客戶:二是不局限行政區(qū)劃,而要開拓視角依照地區(qū)或國家特有的風(fēng)險驅(qū)動因素對借款人影響來劃分:三是對行業(yè)分類要關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險因素對借款人的影響:四是在貸款發(fā)起階段逐戶識別客戶關(guān)聯(lián)方、行業(yè)、地理等因素的敏感性,并將相關(guān)數(shù)據(jù)保存于信貸管理信息系統(tǒng)中,為更好地識別、檢測、度量信貸集中風(fēng)險奠定基礎(chǔ)。

      (三)提高風(fēng)險度量水平。國內(nèi)銀行機(jī)構(gòu)應(yīng)借鑒國際先進(jìn)經(jīng)驗,開發(fā)內(nèi)部信貸組合模型,努力提高信貸集中風(fēng)險度量水平。同時,高度重視壓力測試在信貸集中風(fēng)險度量中的重要作用。目前房地產(chǎn)、交通、能源等行業(yè)信貸集中現(xiàn)象突出,且抵押物也集中于房地產(chǎn),商業(yè)銀行應(yīng)將房地產(chǎn)等行業(yè)作為定期壓力測試重點,具體的分析、預(yù)測房地產(chǎn)市場規(guī)律,設(shè)定不利于市場條件下系統(tǒng)性風(fēng)險因素變量,然后結(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)一個周期的信貸損失歷史數(shù)據(jù),模擬不利環(huán)境下信貸損失分布,評估危機(jī)發(fā)生時損失大小。

      (四)建立健全風(fēng)險集中限額體系。商業(yè)銀行應(yīng)根據(jù)自身情況,建立健全信貸集中限額體系??紤]借款人或行業(yè)風(fēng)險特征,以風(fēng)險等級為基準(zhǔn),以經(jīng)濟(jì)資本為重點設(shè)定信貸集中限額,從而將限額與實際的風(fēng)險來源、風(fēng)險大小掛鉤。

      (五)綜合運(yùn)用各種風(fēng)險管理手段。商業(yè)銀行應(yīng)積極通過銀團(tuán)貸款、貸款出售方式分散或轉(zhuǎn)移大額(如大型集團(tuán))、行業(yè)(如房地產(chǎn)、能源)、區(qū)域等信貸集中風(fēng)險;嘗試對熱點行業(yè)的中長期貸款實施信貸資產(chǎn)證券化;參與境外信用衍生品交易市場對沖涉外借款人或信貸業(yè)務(wù)的集中風(fēng)險。

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