银行信用与银行管理.ppt
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1、银行信用与银行信用管理银行信用与银行信用管理第一节第一节 银行信用的特征及其在资银行信用的特征及其在资金融通中的地位金融通中的地位一、银行信用的基本特征 广泛性广泛性 间接性间接性综合性综合性二、银行信用在社会资金融通中的地位 发达国家的社会信用结构中,银行信用是工商业外源融资的最重要的渠道 在我国经济运行中,银行信用一直是最基本的资金融通形式:1.商业信用不发达 2.股票市场发展不规范 3.企业债券市场规模有限 三、银行信用结构的转型三、银行信用结构的转型企业贷款为主转向以对个人贷款为主 大量企业到资本市场通过发行股票、债券筹集资金商业银行开始积极拓展零售贷款业务 二战之后消费者个人收入水平
2、增加,为消费信贷的发展提供了前提第二节第二节 银行信用风险和信用危机银行信用风险和信用危机一、银行信用风险的概念与种类一、银行信用风险的概念与种类(一)银行信用风险的概念由于借款人和市场交易对手违约而导致损失的可能性(二)银行信用风险的种类 1.违约风险 2.不确定性风险 3.追偿风险二、银行信用风险的成因二、银行信用风险的成因信用风险是外部因素和内部因素的函数信贷风险与利率风险和流动性风险之间有着内在的联系,具有互动效应三、银行信用风险的关联性(一)银行信用风险会导致金融市场秩序的混乱,破坏社会正常的生产和生活秩序,甚至使社会陷入恐慌,极大地破坏生产力。(二)银行信用风险会导致实际投资风险增
3、加、收益水平降低、整个社会的投资水平下降。(三)银行信用风险影响宏观经济政策的制定和实施。银行信用风险会通过各种渠道传导到其他信用形式上面,具有很强的社会传递性和发散性 消除商业银行信用危机的负面性的措施强化商业银行信用风险管理操作 最后贷款人、审慎监管以及存款保险等制度安排 四、银行信用风险导致信用危机的深化四、银行信用风险导致信用危机的深化第三节第三节 银行信用管理的目标与因素银行信用管理的目标与因素一、商业银行加强信用管理的金融背景一、商业银行加强信用管理的金融背景(一)新巴塞尔协议的影响资本金约束的范围拓展到信用风险、市场风险、操作风险在内的三大风险一系列新的衡量信用风险的方法(二)国
4、际银行业面临转型考验银行传统的业务收入存贷利差逐步萎缩 信用风险趋于上升,不良资产增加 银行资产抵御风险的能力有限(三)金融衍生产品市场的发展带动商业银行信用风险的加剧金融衍生产品市场发展迅速 金融衍生产的高杠杆、高风险的特点 第三节第三节 银行信用管理的目标与因素银行信用管理的目标与因素二、商业银行信用管理的目标二、商业银行信用管理的目标(一)风险的识别(一)风险的识别(二)风险的衡量(二)风险的衡量 标准法(Standardized Approach)内部评级法(Internal Ratings-Based Approach)(三)风险的监督(三)风险的监督第二支柱“监管检查”和第三支柱“
5、市场约束”(四)风险的控制(四)风险的控制风险控制的目的是为了寻求风险的平衡,即损失和收益的平衡商业银行的信贷资产组合管理要同时兼顾两个标准 二、商业银行信用管理的目标二、商业银行信用管理的目标(五)风险的调整(五)风险的调整 全全称称为为风风险险调调整整业业绩绩,是是指指商商业业银银行行通通过过某某种种测测量量方方法法对对银银行行不不同同部部门门、产产品品和和客客户户间间的的收收益益情情况况进进行行科科学学的的衡量。衡量。三、商业银行信用风险管理的三、商业银行信用风险管理的基本要素基本要素(一)客户授信整体风险(一)客户授信整体风险1.客户的整体评价 2.客户的风险域3.信贷资产组合风险管理
6、(二)信用风险平衡(二)信用风险平衡1.1.商业银行在银行层面上对损失的控制商业银行在银行层面上对损失的控制运用风险值VAR(Value at Risk)和风险资本值CAR(Capital At Risk),对商业银行资本抵御和消化损失的能力进行判断和衡量。2.2.商业银行在客户层面对损失的控制商业银行在客户层面对损失的控制客户授信限额(三)统一授信(三)统一授信四个统一:授信主体统一、授信客体统一、授信标准统一和授信业务管理统一 第四节第四节 银行信用管理方法的发银行信用管理方法的发展展一、古典信用分析方法 (一)专家制度(一)专家制度“六C”即品德、能力、现金、抵押品、经营环境和控制(二)
7、(二)Z Z评分模型和评分模型和ZETAZETA评分模型评分模型 Z Z评评分分模模型型:一种多变量的分辨模型,是根据数理统计中的辨别分析技术,对银行过去的贷款案例进行统计分析,选择一部分最能反映借款人财务状况,对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率,设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型,对贷款申请人进行信用风险及资信评估。Z Z评评分模型建立步分模型建立步骤骤 第二代模型信用第二代模型信用评评分模型分模型ZETAZETA模型模型 二、现代信用分析模型二、现代信用分析模型KMV公司的信用检测模型(Credit Monitor Model)为了通过解决上市借款企业股东归还贷款的动
8、力问题来解决银行贷款的所面临的信用风险 两个关系:1.企业股东市值与它的资产市值之间的结构性关系2.企业资产市值波动程度和企业股东市值的变动程度之间的关系。3.求出借款企业的资产市值P以及它的变动程度 4.算出借款企业的预期违约频率(EDF)5.KMV模型建立在当代公司理财理论和期权理论基础之上,可对所6.有公开上市的企业进行信用风险的量化度量和分析 KMV模型概述 KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型认为,贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。但资产并没有真实地在市场交易,资产的市场价值不能直接观测到。为此,模型
9、将银行的贷款问题倒转一个角度,从借款企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。在债务到期日,如果公司资产的市场价值高于公司债务值(违约点),则公司股权价值为公司资产市场价值与债务值之间的差额;如果此时公司资产价值低于公司债务值,则公司变卖所有资产用以偿还债务,股权价值变为零。KMV模型的运用步骤 首先,它利用Black-Scholes期权定价公式,根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性。其次根据公司的负债计算出公司的违约实施点(default exercise point,为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面
10、价值的一半),计算借款人的违约距离。最后,根据企业的违约距离与预期违约率(EDF)之间的对应关系,求出企业的预期违约率。KMV模型的理论基础 KMV模型的优势在于以现代期权理论基础作依托,充分利用资本市场的信息而非历史账面资料进行预测,将市场信息纳入了违约概率,更能反映上市企业当前的信用状况,是对传统方法的一次革命。KMV模型是一种动态模型,采用的主要是股票市场的数据,因此,数据和结果更新很快,具有前瞻性,是一种“向前看”的方法。在给定公司的现时资产结构的情况下,一旦确定出资产价值的随机过程,便可得到任一时间单位的实际违约概率。其劣势在于假设比较苛刻,尤其是资产收益分布实际上存在“肥尾”现象,
11、并不满足正态分布假设;仅抓住了违约预测,忽视了企业信用品质的变化;没有考虑信息不对称情况下的道德风险;必须使用估计技术来获得资产价值、企业资产收益率的期望值和波动性;对非上市公司因使用资料的可获得性差,预测的准确性也较差;不能处理非线性产品,如期权、外币掉期等。KMV模型的研究阶段模型的研究阶段KMV模型自1993年推出以来,国外学术界对KMV模型的研究经历了两个阶段:第一阶段是将KMV模型的预测结果与实际的违约数据相比较,大多数研究结果表明,KMV模型能够反映信用风险的高低,并对信用风险具有很高的敏感性 第二阶段,国外学术界对模型的验证寻找到新的角度,并开发出多种验证模型有效性的方法和技术
12、我国学者主要对模型在我国适应性和参数调整方面进行了许多探讨,取得了一定的成果张林张佳林(2000)王琼陈金贤(2002)先后对KMV模型与其他模型进行理论上比较,认为更适合于评价上市公司的信用风险薛锋,鲁炜,赵恒街,刘冀云(2003)利用中国股市的数据,得出了应中市场的v和E的关系函数,并以一只股票为样本进行了实证分析乔卓等(2003)介绍了KMV模型的基本内容,以及国外的应用经验,但是并没有进行实证研究易丹辉,吴建民(2004年)对深市和沪市随机抽取30家公司分行业计算违约距离和违约率并作比较,认为借助违约距离衡量上市公司的信用风险是可行的 由于缺少大量违约公司样本的历史数据库,因此,我国目
13、前无法通过比较违约距离和破产频率的历史,拟合出代表公司违约距离的预期违约率函数本文尝试使用上市公司在某国有商业银行贷款不良率替代其违约率,并根据我国资本市场的特点,选取KMV模型的相关参数,同时采用某国有商业银行 2001年12月31日的235家贷款客户的不良率来替代上市公司的违约率进行实证分析,建立违约距离与不良率的函数关系 KMV模型的评价模型的评价KMV是运用现代期权定价理论建立起来的违约预测模型,是对传统信用风险度量方法的一次重要革命。首先,KMV可以充分利用资本市场上的信息,对所有公开上市企业进行信用风险的量化和分析;其次,由于该模型所获取的数据来自股票市场的资料,而非企业的历史数据
14、,因而更能反映企业当前的信用状况,具有前瞻性,其预测能力更强、更及时,也更准确;另外,KMV模型建立在当代公司理财理论和期权理论的基础之上,具有很强的理论基础做依托。但是,KMV模型与其他已有的模型一样,仍然存在许多缺陷。首先,模型的使用范围由一定的局限性。通常,该模型特别适用于上市公司的信用风险评估,而对非上市公司进行应用时,往往要借助一些会计信息或其他能够反映借款企业特征值的指标来替代模型中一些重要变量,同时还要通过对比分析最终得出该企业的期望违约概率,在一定程度上就有可能降低计算的准确性。其次,该模型架设公司的资产价值服从正态分布,而实际中企业的资产价值一般会呈现非正态的统计特征。再次,
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