最新商业银行风险3精品课件.ppt
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1、商业银行风险管理商业银行风险管理32目目 录录 Contents2.1 2.1 信用风险的度量与管理信用风险的度量与管理2.2 2.2 流动性风险的度量与管理流动性风险的度量与管理分分 论论案例讨论案例讨论宁波商业银行的管理之道宁波商业银行的管理之道page9n阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值的临界值Z0=2.675,如果,如果Z2.675,借款被划入违约,借款被划入违约组;反之,如果组;反之,如果Z2.675,则借款人被划为非违约组。,则借款人被划为非违约组。当当1.81Z2.99,阿尔特曼发现此时的判断失误较大,阿尔特曼发
2、现此时的判断失误较大,称该重叠区域为称该重叠区域为“未知区未知区”(Zone of Ignorance)或)或称称“灰色区域灰色区域”(gray area)。page10nZETA信用风险模型(信用风险模型(ZETA Credit Risk Model)是继)是继Z模型后的第二代信用评分模型模型后的第二代信用评分模型 ,变量由原始模型的五个,变量由原始模型的五个增加到了增加到了7个,适应范围更宽,对不良借款人的辨认精度个,适应范围更宽,对不良借款人的辨认精度也大大提高。我们可以将也大大提高。我们可以将ZETA模型写成下列式子:模型写成下列式子: ZETA= ax1+bx2+cx3+dx4+ex
3、5+fx6+gx7n模型中的模型中的a、b、c、d、e、f、g 分别是分别是ZETA模型中七变模型中七变量各自的系数。模型中的七变量分别是:资产收益率、量各自的系数。模型中的七变量分别是:资产收益率、收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标和规模指标。标、流动性指标、资本化程度的指标和规模指标。page11Z Z评分模型和评分模型和ZETAZETA模型的缺陷模型的缺陷 n依赖于财务报表账面数据,忽视日益重要的各项资本市依赖于财务报表账面数据,忽视日益重要的各项资本市场指标,这就必然削弱模型预测结果的可靠性和
4、及时性;场指标,这就必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性;n缺乏对违约和违约风险的系统认识,理论基础比较薄弱;缺乏对违约和违约风险的系统认识,理论基础比较薄弱;n模型假设在解释变量中存在着线性关系,而现实的经济模型假设在解释变量中存在着线性关系,而现实的经济现象是非线性的;现象是非线性的;n两个模型都无法计量企业的表外信用风险,另外对某些两个模型都无法计量企业的表外信用风险,另外对某些特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也不适用,因而它们的使用范围受到较大限制。源企业也不适用,因而它们的使用范围受到较大限制。 page12期权推
5、理分析法期权推理分析法(Option-theoretic approach)是指利用期权是指利用期权定价理论对风险债券和贷款的信用风险进行度量的方法,定价理论对风险债券和贷款的信用风险进行度量的方法,其中最典型的就是位于美国旧金山市的其中最典型的就是位于美国旧金山市的KMV公司创立的违公司创立的违约预测模型约预测模型信用监测模型信用监测模型(Credit Monitor Model)。page13默顿默顿米勒在米勒在1974年就曾指出,一笔银行贷款的损益可年就曾指出,一笔银行贷款的损益可以看作是与以借款企业资产为标的所卖出的一笔卖权等以看作是与以借款企业资产为标的所卖出的一笔卖权等值的,也即图
6、值的,也即图2.1与图与图2.2中的损益是等值的。中的损益是等值的。A2资产价值BA10损益额($)损益额($)+Ox股票价格(S)-图图2.1 放款银行贷款损益图放款银行贷款损益图图图2.2 股票卖权的卖方损益图股票卖权的卖方损益图page14KMV 公司建立的信用监测模型的目的在于为了解决银公司建立的信用监测模型的目的在于为了解决银行贷款的信用风险问题。该模型使用了两个关系:行贷款的信用风险问题。该模型使用了两个关系:n其一,企业股权市值与它的资产市值之间的结构性关系;其一,企业股权市值与它的资产市值之间的结构性关系;n其二,企业资产市值波动程度和企业股权市值的变动程其二,企业资产市值波动
7、程度和企业股权市值的变动程度之间关系。度之间关系。通过这两个关系模型,便可以求出市场上无法直接观测到通过这两个关系模型,便可以求出市场上无法直接观测到的两个变量:企业资产市值及其波动程度。一旦所有涉及的两个变量:企业资产市值及其波动程度。一旦所有涉及的变量值被算出,信用监测模型便可以测算出借款企业的的变量值被算出,信用监测模型便可以测算出借款企业的预期违约频率预期违约频率(EDF)。page15KMVKMV信用监测模型的优劣分析信用监测模型的优劣分析 与传统的以会计资料为基础的信用评分模型和信用评级机构的信用与传统的以会计资料为基础的信用评分模型和信用评级机构的信用评级相比,评级相比,KMV的
8、信用检测模型具有更强的违约预测能力。的信用检测模型具有更强的违约预测能力。图图 对对IBM公司所做的公司所做的KMV预预期违约频率和信用评级机构对期违约频率和信用评级机构对其所做的信用评级结果其所做的信用评级结果图图 对泰国银行所做的对泰国银行所做的KMV预预期违约频率和信用评级机构对期违约频率和信用评级机构对其所做的信用评级结果其所做的信用评级结果page16n模型的使用范围受到了限制模型的使用范围受到了限制 ,不适用于非上市,不适用于非上市公司;公司;n在现实中,并非所有借款企业都符合模型中资产在现实中,并非所有借款企业都符合模型中资产价值呈正态分布的假定;价值呈正态分布的假定;n该模型不
9、能够对长期债务的不同类型进行分辨;该模型不能够对长期债务的不同类型进行分辨;n该模型基本上属于一种静态模型,但实际情况并该模型基本上属于一种静态模型,但实际情况并非如此。非如此。page17信用度量制模型信用度量制模型Credit metrics 是是J.P.摩根于摩根于1997年年推出的以推出的以VaR方法为基础的信用风险度量模型。方法为基础的信用风险度量模型。图图2.8 一支交易股票的受险价值一支交易股票的受险价值page18为了说明信用度量制方法,考虑一笔贷款,计算为了说明信用度量制方法,考虑一笔贷款,计算其受险价值量并讨论相关的技术问题。其受险价值量并讨论相关的技术问题。假设一笔假设一
10、笔5年期固定利率贷款,年贷款利率为年期固定利率贷款,年贷款利率为6,贷款总额为贷款总额为100(百万美元)。借款企业信用等级(百万美元)。借款企业信用等级为为BBB级。级。page19借款企业信用等级转换的概率借款企业信用等级转换的概率page20 对信用等级变动后的贷款市值估价对信用等级变动后的贷款市值估价page21受险价值方法与最低风险资本要求受险价值方法与最低风险资本要求监管资本:国际清算银行对商业银行所规定的以风险资监管资本:国际清算银行对商业银行所规定的以风险资 产为基础的产为基础的8%资本要求资本要求经济资本:贷款的受险价值为经济资本经济资本:贷款的受险价值为经济资本(Econo
11、mic Capital)利用信用度量制方法所计算出的贷款受险价值量可以较为利用信用度量制方法所计算出的贷款受险价值量可以较为准确地反映不同信用等级和不同期限的贷款在未来可能发准确地反映不同信用等级和不同期限的贷款在未来可能发生的价值损失量。因此,较之于监管资本,经济资本可以生的价值损失量。因此,较之于监管资本,经济资本可以更有效地保证银行在遭受信用风险损失的情况下能够继续更有效地保证银行在遭受信用风险损失的情况下能够继续生存下来。生存下来。page22KMVKMV模型与信用度量制模型的比较模型与信用度量制模型的比较相同点:相同点: 都是目前国际金融界最流行的信用风险管理模型。都是目前国际金融界
12、最流行的信用风险管理模型。 两者都帮助银行和其它金融机构在进行贷款等授信业两者都帮助银行和其它金融机构在进行贷款等授信业 务时衡量授信对象的信用状况,分析所面临的信用风务时衡量授信对象的信用状况,分析所面临的信用风 险,防止集中授信,进而为实现投资分散化和具体的险,防止集中授信,进而为实现投资分散化和具体的 授信决策提供了量化的更加科学的依据,对以主观性授信决策提供了量化的更加科学的依据,对以主观性 和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补 充。充。page23差异:差异: KMV模型对企业信用风险的衡量指标模型对企业信用风险的衡量指标EDF
13、主要来自于主要来自于 对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析,而信对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析,而信 用度量制模型模型对企业信用风险的衡量来自于对该用度量制模型模型对企业信用风险的衡量来自于对该 企业信用等级转换及其概率的历史数据的分析。这是企业信用等级转换及其概率的历史数据的分析。这是 两个模型最根本的区别之一。两个模型最根本的区别之一。 KMV模型被认为是一种动态模型,可以及时反映信用模型被认为是一种动态模型,可以及时反映信用 风险水平的变化;信用度量制模型在相当长的一段时风险水平的变化;信用度量制模型在相当长的一段时 间内保持静态特征,这有可能使得该模型的分析结果间内保持静
14、态特征,这有可能使得该模型的分析结果 不能及时反映企业信用状况的变化。不能及时反映企业信用状况的变化。page24差异:差异: KMV模型是一种向前看模型是一种向前看(forward-Looking)的方法,其的方法,其EDF指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。信用度量制模型采用的是依赖信用状况展趋势的判断。信用度量制模型采用的是依赖信用状况变化历史数据的向后看变化历史数据的向后看(Backward-Looking)的方法。的方法。 KMV模型与信用度量制模型所选择的信用损失计量方模型与信用度量制模型所选择的信用损失计量方法不同
15、。法不同。 KMV模型与模型与CreditMetrics模型对贷款的估价方法不同。模型对贷款的估价方法不同。page25 信用组合观点模型信用组合观点模型Credit Portfolio ViewCredit Portfolio View是多因素型,是多因素型,它在宏观经济因素(如失业率、它在宏观经济因素(如失业率、GDPGDP增长率、长期利率增长率、长期利率水平、汇率、政府支出及总储蓄率)一定的情况下,水平、汇率、政府支出及总储蓄率)一定的情况下,模拟了违约的联合有条件的分布及国家不同行业各种模拟了违约的联合有条件的分布及国家不同行业各种级别客户的转移概率。级别客户的转移概率。 该模型在计算
16、信用资产的在险价值量时,将各种影响该模型在计算信用资产的在险价值量时,将各种影响违约概率以及相关联的信用等级转换概率的宏观因素违约概率以及相关联的信用等级转换概率的宏观因素纳入体系。克服了信用度量制方法由于假定不同时期纳入体系。克服了信用度量制方法由于假定不同时期的信用等级转换概率是静态的和固定的而引起的很多的信用等级转换概率是静态的和固定的而引起的很多偏差,被视为信用度量制方法的重要补充。偏差,被视为信用度量制方法的重要补充。page26 模型中解决和处理经济周期性因素及其影响的方法模型中解决和处理经济周期性因素及其影响的方法是直接将信用等级转换概率与宏观因素之间的关系是直接将信用等级转换概
17、率与宏观因素之间的关系模型化,如果模型是拟合的,就可以通过制造宏观模型化,如果模型是拟合的,就可以通过制造宏观上的对于模型的上的对于模型的“冲击冲击”来模拟信用等级转换概率来模拟信用等级转换概率的跨时演变状况。的跨时演变状况。 模型中违约概率以模型中违约概率以logitlogit模型方式表现。模型方式表现。page27Credit Risk+Credit Risk+模型是运用保险学框架推导债券或贷模型是运用保险学框架推导债券或贷款资产组合损失分布的模型。款资产组合损失分布的模型。n 只考虑违约风险,不考虑降级风险;只考虑违约风险,不考虑降级风险;n 违约风险与资本结构无关;违约风险与资本结构无
18、关;n 对一笔贷款业务,给定时间的违约概率与其他时对一笔贷款业务,给定时间的违约概率与其他时 间的违约概率相同;间的违约概率相同;n 对于大量债务人,任何一个特定债务人的违约概对于大量债务人,任何一个特定债务人的违约概 率都很小,且特定时间内发生的违约数目与其他率都很小,且特定时间内发生的违约数目与其他 时间内发生违约数目相互独立。时间内发生违约数目相互独立。Credit Risk+Credit Risk+模型的基本假设:模型的基本假设:page28Credit Risk+Credit Risk+模型框架模型框架n 违约事件频率(用标准泊松分布近似违约事件的分布)违约事件频率(用标准泊松分布近
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