互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)模型研究

潘昱含，李艷麗，李 虹，薛 亮

（鹽城工學(xué)院，江蘇 鹽城 224051）

互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信息技術(shù)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)資金融通、在線支付等金融服務(wù)，其以虛擬形態(tài)存在，將金融與互聯(lián)網(wǎng)深度融合，第三方支付、眾籌、P2P等形式給金融市場(chǎng)注入了極大的活力，也帶來了前所未有的機(jī)遇，極大提升了金融服務(wù)效率，已成為金融市場(chǎng)發(fā)展新趨勢(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融屬于新生事物，由于消費(fèi)者社會(huì)認(rèn)知程度不同、法律不完善、監(jiān)管漏洞等多種因素，以及其特殊的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)背景，具有信息不對(duì)稱的特點(diǎn)，使得互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域存在著極高的信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)（即違約風(fēng)險(xiǎn)）指授信人未能按照契約履行其義務(wù)而造成授信人經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法有專家方法、評(píng)級(jí)方法和信用評(píng)分方法。在信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)金融正融入我們每個(gè)人的生活，如何規(guī)避這種信用風(fēng)險(xiǎn)成為學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界面臨的一大難題。本文在金融風(fēng)險(xiǎn)模型的基礎(chǔ)上對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行研究，找到適合我國當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，為測(cè)度并降低互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)服務(wù)。現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型包括以下幾種：

一、CreditMetrics模型

該模型由J.P.Morgan提出，基于VAR模型估計(jì)信用風(fēng)險(xiǎn)，該模型分析債務(wù)人在給定的風(fēng)險(xiǎn)期間從一種信用評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移為另一種信用評(píng)級(jí)的概率，包括分析性和Montecarlo模擬兩部分，對(duì)貸款和債券在規(guī)定的單位時(shí)間內(nèi)的未來價(jià)值變化分布進(jìn)行估計(jì)。Credit Metrics用股票回報(bào)的相關(guān)性來近似代替資產(chǎn)回報(bào)的相關(guān)性，并通過資產(chǎn)相關(guān)性來計(jì)算違約相關(guān)性。對(duì)相同利率的債務(wù)人，設(shè)Pdef=Pr（Vt≤Vdef），其中Vt表示公司資產(chǎn)，并服從標(biāo)準(zhǔn)的幾何布朗運(yùn)動(dòng)：，分別表示公司資產(chǎn)收益的均值和方差，E（VT）=V0exp{μt}表示VT在T時(shí)刻的期望，則違約發(fā)生在ZT的概率滿足：

具體應(yīng)用時(shí)，對(duì)于大量債務(wù)金融產(chǎn)品的組合，先算出每個(gè)級(jí)別的資產(chǎn)回報(bào)下限點(diǎn)、每對(duì)債務(wù)資產(chǎn)回報(bào)的相關(guān)系數(shù)，然后利用MonteCarlo法產(chǎn)生組合的遠(yuǎn)期價(jià)值分布。

二、CrdeitPortfolioView模型

該模型是受GDP增長(zhǎng)率、失業(yè)率、利率、匯率等多個(gè)經(jīng)濟(jì)因素決定的模型，對(duì)每個(gè)國家不同行業(yè)中就不同等級(jí)的違約和轉(zhuǎn)移概率的聯(lián)合條件分布進(jìn)行模擬。CreditPortfolioView模型與宏觀經(jīng)濟(jì)有因果關(guān)系。當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況惡化時(shí)，違約增加。反之違約減少。經(jīng)濟(jì)狀態(tài)決定系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)，違約概率

三、CreditRisk+模型

該模型是瑞士信貸金融公司于1996年開發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的精算風(fēng)險(xiǎn)模型，它假定違約率在信用周期內(nèi)是隨機(jī)波動(dòng)的，并且其本身是風(fēng)險(xiǎn)的驅(qū)動(dòng)因素。其使用違約率的波動(dòng)性來反映違約相關(guān)性效應(yīng)，假定單筆債券或貸款的違約前景服從泊松過程（Poisson Process），它不關(guān)注違約的具體原因，CreditRisk+認(rèn)為違約相關(guān)性一般由外部事件引起，使用違約率的波動(dòng)性來反映，最大優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)數(shù)據(jù)要求較低。

四、KMv模型

模型是假設(shè)當(dāng)公司的市場(chǎng)價(jià)值降到一定水平之下時(shí)公司就會(huì)違約。計(jì)算預(yù)期違約概率，在KMv模型中，信用風(fēng)險(xiǎn)從根本上是由發(fā)行者的資產(chǎn)價(jià)值的變化引起的。因此，在給定公司現(xiàn)時(shí)價(jià)值的情況下，一旦確定出資產(chǎn)價(jià)值的隨機(jī)過程，便可以得到任一時(shí)間單位的實(shí)際違約概率。KMv模型特別適用于公開上市的公司，它們的股票價(jià)值由市值決定，這樣包含公司股票價(jià)格和平衡表的信息便可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)暗含的違約風(fēng)險(xiǎn)，通過企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)回報(bào)波動(dòng)率和一企業(yè)資產(chǎn)的市值來推導(dǎo)預(yù)期違約率。認(rèn)為債務(wù)人的違約風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)生于債務(wù)人企業(yè)的負(fù)債結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，可以通過企業(yè)自身的財(cái)務(wù)特征而非最初的信用評(píng)級(jí)來預(yù)測(cè)企業(yè)的違約前景。