第3章信用风险管理1.pps

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1、成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮第3 章 信用风险管理3.1 信用风险概述3.2 信用风险评估与计量3.3 信用风险监测与报告3.4 信用风险控制1成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮3.1 信用风险概述u 信用风险定义与识别u 单一客户风险识别u 集团客户风险识别u 个人客户风险识别u 组合风险识别2成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险定义 u 传统观点 观点1：是指债务人或交易对手未能履行合同的风险，即是债务人违约，从而给债权人或金融产品持有人造成经济损失的风险。观点2：信用风险有广义和狭义。广义信用风险指所有因客户违约所引起的风险。狭义信用

2、风险通常指信贷风险。3成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险定义u现代观点信用风险不仅包括违约风险，还应包括由交易对手（债务人）信用状况和履约能力上的变化导致债权人资产价值发生变动而遭受损失的风险。信用风险既存在于传统的贷款、债券投资等表内业务中，也存在于信用担保、贷款承诺等表外业务中，还存在于衍生产品交易中。信用风险没有进行分散化是银行倒闭的主要原因之一。信用风险具有明显的非系统性非系统性风险风险特征。4成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮银行客户关系银行客户个人客户法人客户企业类客户机构类客户单一法人客户集团法人客户5成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室

3、崔炳玮单一客法人户风险识别单一法人客户信用风险的种类 违约风险 敞口风险追偿风险付款违约 违反约定事项经济违约卷入法律诉讼未来风险金额的不确定性所产生的风险违约事件追偿的不确定性所产生的风险 6成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮单一法人客户信用风险识别 单一法人客户信用风险识别财务报表分析财务比率分析现金流量分析管理层；行业；生产与经营宏观经济及自然环境保证；抵押；质押；留置和定金基本信息分析财务状况分析非财务因素分析担保分析7成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮集团法人客户风险识别集团法人客户风险识别是否集团客户关联交易分析种类经营风险内部关联交易频繁；连环担保普遍

4、；财务报表真实性差；系统风险较高；风险识别和贷后监督难度较大整体状况分析信用风险分析特征贷款集中引发的风险信息不对称造成的风险资产重复抵押的风险8成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮个人客户风险识别个人客户风险识别基本信息 风险类型 个人信贷产品分类及风险分析信用风险市场风险 法律风险 道德风险 操作风险 个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款9成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮贷款组合风险识别贷款组合风险识别行业经济周期分析行业盈利性分析行业间依赖性分析政治风险；经济风险；法律风险等评估方法与国别风险相似宏观经济因素行业风险国别风险区域风险行业成本结构分析行业发展

5、周期分析GDP增长率/通胀率/失业率/利率/货币增长率/汇率等10成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮3.2 信用风险评估与计量u 客户信用评级u 债项评级u 组合信用风险计量u 国家风险主权评级u 新资本协议下的信用风险量化11成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮客户信用评级u客户信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。u评价主体是商业银行，评级的目标是客户违约风险，评级的结果是信用等级和违约概率（PD）。u核心在于对违约风险和违约概率（PD）的衡量。12成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮客户信用评级模型客户信用评

6、级模型专家判断法（古典信用风险度量方法）信用评分法现代信贷风险度量方法5C分析法5P分析法5W分析法CAMEL分析法特征分析法LDMLPMLogit模型Probit模型Credit MetrcsTM Credit Risk+Credit Portfolio View KMV 法 13成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮专家判断法古典信用风险度量方法u专家系统主要考虑的因素与借款人有关的因素声誉（Reputation）杠杆（Leverage）收益波动性（Volatility of Earnings）与市场有关的因素经济周期（Economic Cycle）宏观经济政策（Macro-Ec

7、onomy Policy）利率水平（Level of Interest Rates）14成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮5C分析法 前四项主要集中于分析借款人因素；最后一项主要分析市场因素。该方法具有较强的主观色彩：哪些因素是对不同类型借款人进行信用分析时都必须考虑的，应赋予这些因素怎样的权重，这些问题均没有统一的标准。针对完全相同的潜在贷款对象，不同的信贷员很可能作出完全相反的判断。有观点认为贷款委员会制度的实行可能会避免这种情况的发生，但在实践中并无明显的支持证据。5C分析法品德（与声望）（Character）资本（Captial）能力（Capacity）抵押（Collat

8、eral）经营环境（Condition）15成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮5P分析法企业前景因素Perspective Factor保障因素Protection Factor还款来源因素Payment Factor资金用途因素Purpose Factor个人因素Personal Factor5P分析法16成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮5W分析法u借款人（who）u借款用途（why）u还款期限（when）u担保物（what）u如何还款（how）在运用CAMEL评级体系时，需要对各要素进行评级，即为每一要素确定一个1到5级的等级。其中，等级1为最好，等级5为最差

9、。然后对所有要素进行综合评级，得出一个综合等级，它代表了最终的评级结果。这个最终结果也分为1到5级。17成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮CAMEL分析法L 资产流动性liquidity E 盈利能力earningsM 管理水平managemetA 资产质量asset qualityC 资本充足性capital adequacyCAMEL分析法18成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮特征分析法 特征分析模型客户自身特征主要反映与客户表面、外在的、客观的特点表明印象/组织管理/产品与市场/市场竞争性/经营状况/发展前景客户优先权特征指在挑选客户时需要优先考虑的因素，体现

10、与客户交易的价值，切具有较强的主观性交易利润率/对产品的要求/对市场的吸引力的影响/对市场竞争力的影响/担保条件/可替代性信用及财务特征指能够直接反映客户信用状况和财务状况的因素付款记录/银行信用/获利能力/资产负债表评估/偿债能力/资本总额19成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮专家系统的缺陷 u信贷（专家）人员（队伍）越来越庞大，效率低下，成本上升。u实施效果不稳定。u专家制度与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密结合，大大降低了银行应对市场变化的能力。专家制度加重了银行的官僚主义作风，影响了银行未来的发展。u加剧了银行在贷款组合方面过度集中，使银行面临更大的风险。u对借款人进行

11、信用分析时，难以确定共同遵循的标准，造成评估的主观性、随意性和不一致性。20成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用评分模型 u线性判别模型LDMLinear Discriminant Model u线性概率模型LPMLinear Probability Model uLogit模型uProbit（或Normit）模型 21成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Linear Discriminant Modelu大卫杜兰于1941年率先将线性判别模型应用在信用领域。20世纪60年代，毕沃和奥特曼先后利用单变量和多变量判别分析之后，更是兴起一股研究热潮，经久不衰。多变量判别

12、模型的运用尤其普遍。22成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Linear Discriminant Model每个观察对象都有一个使其归属某一群体的判别分数Zi。若Zi可由多项变量所组成的线性函数（linear discriminant funcation，LDF）来表示，则可以用数学式表示如下：当自变量K=2时，分组界线是一条直线；K=3时，分组界线是三位空间中的一个平面；K=n时，分组界线是一个在n维空间中n 1构面的超平面。其LDF就是指把两个群组散布在n维空间中所有的样本点投射到一个函数上，这个函数若能使两组的点在各自所归属的群组中分布越密集，组与组彼此间越分开，就越好。因

13、为两组分得越远，表示这个投射函数越有区别力。23成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Linear Discriminant Modelu计算每个样本的判别分数，也就是将所有样本 的输入已经估计出来的判别函数，即可求得每个样本的判别分数。u评估群组间有无显著差异。u检验分类准确率。由于统计软件的发展和成熟，上述计算已变得十分轻松和迅速，只要将样本资料输入软件（如SPSS、SAS、STATISTICA等均可，大同小异），即可得到所需要的判别模型。24成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Linear Discriminant Modelu线性判别模型被放弃的主要原因，是线性多

14、元判别模型有几项严格的假设。不同群组可以用线性函数来有效判别；自变量服从多元正态分布；各组总体的协方差矩阵相同。ZZ评分模型评分模型是Edward Altman在1968年提出的。该模型是一种多变量的识辨模型。25成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Linear Probability Model 最简单的回归函数为：式中，Y表示信用品质变量；表示第j项足以衡量信用品质的自变量；表示该自变量对信用品质的影响。所谓信用品质，在难以具体量化和衡量的情况下，都是以分类变量来处理，常见的方式是分成两类。当回归模型的因变量属于二分类变量时，就变成线性概率模型了。26成都信息工程学院-商学院-

15、金融工程教研室 崔炳玮Linear Probability Model信用品质（Y）是由某些变量（X）所决定的，从回归模型表面看并无特殊之处。即：但是，由于Y只有两种可能的值（0与1，代表正常与危机），以统计术语说，这是一种因变量属于二分类（dichotomous）变量的特殊回归分析。上式中的Y 是X的线性函数，称为线性概率模型LPM。27成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮LPM的缺点 1.线性概率模型所计算出来条件概率，有时大于1，有时小于0，完全违反了概率必须介于0与1之间的定义。此由 即可看出，只要 够大，就足以使；只要 够小，就足以使。2.线性概率模型中，假设X与Y之间的

16、关系呈线性。不论X值如何，其对条件概率的边际影响都是恒定的，者显然不符合一般的认知。28成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Logit模型 uLogit模型是帕克森（Berkson，1944）所发展出来的，奥尔森（1980）首度用来预测公司财务危机。由于Logistic分布与标准正态分布的方差不同（前者的方差为2/3，后者为1），因此，如果同时采用二项模型来预测危机，所得到的估计值不能直接比较。29成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Logit模型Logit 模型是假设事件发生概率服从标准Logistic 的累积概率分布函数。Logistic 分布函数是：令如果，而且

17、为二分类变量，是无法观察的隐形变量，但是可以对应到一个可观测变量且有：30成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Logit模型则上式可表示为：稍加数学处理，即可转换成为线性函数：31成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Logit模型对上式取对数，则有：也就是将发生的条件概率转换成一个胜算比（也就是发生概率相对于不发生概率的强度，或者破产概率相对于正常营运概率的强度等）再取对数，就可以转换成线性函数了。如此一来，因变量变为胜算比的对数，而且成为解释变量（特别是系数）的线性函数了。该因变量L就称为Logit，Logit模型的名称即由此而来。32成都信息工程学院-商学院-金融工

18、程教研室 崔炳玮Probit模型（或Normit模型）设每一个样本 i 都存在一组变量 X，这些变量的线性组合可以使每个样本都得到一个分数假设 故服从标准正态分布。33成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Probit模型（或Normit模型）与Logit 模型一样 代表某种内在变量或隐藏变量（例如，某种倾向、某种能力、某种意愿等）。在信用风险研究中，可代表企业发生危机的倾向，或是属于投资级（投机级）的倾向。当 时，可观测变量Y（如属于甲组或乙组、破产或不破产）即等于1（如样本属于甲组，或者属于危机企业）；当，则Y 0，可以用数学式表示如下：34成都信息工程学院-商学院-金融工程教研

19、室 崔炳玮Probit模型（或Normit模型）式中，表示标准正态分布（假设 为一服从标准正态分布的随机变量）的累积分布函数，亦即：35成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Probit模型（或Normit模型）式中，代表z 的密度函数，。最标准正态累积分布函数的逆为：利用最大似然法即可估计出上式中的参数。36成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Probit模型（或Normit模型）当事件发生的概率对某一自变量微分，可得：其中 表示标准正态分布密度函数。也就是说，在 Probit 模型中，各个自变量对事件发生概率的影响随着每一个自变量水准的不同而不同。【例】对财务危机的研

20、究。37成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮现代信贷风险度量方法u在信用风险管理领域主要有：J.P.Morgan（J.P 摩根）的Credit MetrcsTM（信用矩阵法）、瑞士银行的Credit Risk+（信用风险加成法）、麦肯锡顾问公司的Credit Portfolio View（信用组合观法）和KMV公司的KMV法（或投资组合经理法（Portfolio Manager）。38成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Credit MetrcsTM（信用矩阵法）模型u 信用矩阵法是由J.P.Morgan 于1997年开发出来的一套信用风险衡量方法。主要采用投资组合观点

21、来评价债务人信用等级变动所产生的信用风险，具体包含两个意义：1.整个投资组合中，每一债务人的信用风险以系统基础和一致方式加总；2.债务人间信用品质的变动列入考虑。因此，可适当将投资组合效果（风险分散效益）和风险集中成本予以量化。39成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Credit MetrcsTM（信用矩阵法）模型u 信用矩阵法计算步骤：1.求出投资组合中每个债务人的“风险敞口概况”（exposure profile）；2.计算由于可能违约及评级降（升）级所造成每一个金融工具的波动性；3.考虑每一信用事件之间的相关性，结合每一信用工具波动性以求出整个投资组合的波动性。40成都信息工

22、程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Credit Risk+模型 u瑞士信贷银行金融产品部（CSFP）的Credit Risk+（信用风险加成法）模型认为违约概率的不确定性和违约损失的不确定性都是很显著的，应将风险暴露划分成多个频段，以降低不精确的程度；然后将不同频段的损失加总，可得到贷款组合的损失分布。41成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Credit Portfolio View模型 u麦肯锡顾问公司的Credit Portfolio View模型是一个宏观模拟模型，它假定信用等级迁移概率在经济的同一阶段里是稳定的，然而对经济周期比较敏感。为了修正这个偏差，麦肯锡顾问公司根

23、据Wilson提出的建模思想开发出宏观经济模拟方法，试图将宏观因素与转移概率之间的关系模型化，求解基于宏观条件的转移概率模拟值，以有条件转移矩阵替代历史数据为基础的无条件转移矩阵，并求出对经济周期敏感的VaR值。42成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮KMV模型uKMV 模型是将公司的股权价值可以看成为公司价值的一个看涨期权，根据期权定价理论，以及利用股权价值波动性与公司价值波动性之间存在的关系，估算出公司价值及其波动性；然后计算公司的违约距离，进而根据违约距离求出与之对应的违约概率，也即是预期违约频率（expected default frequency，EDF）。43成都信息工

24、程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮法人客户评级模型法人客户评级模型Z评分模型 ZETA模型 RiskCalc模型 Credit Monitor 模型（KMV模型）KPMG风险中性定价模型死亡概率模型模型44成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Z评分模型 Z评分模型可以分为两种，其Z1主要适用于上市公司；Z2适用于非上市公司。45成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮Z评分模型46成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮ZETA模型（第二代Z评分模型）u1977年，Altman与Haldeman、Narayanan有提出了第二代Z计分模型ZETA信用风险分析模型

25、。主要用于公共或私有的非金融类公司，其适应范围更广，对违约概率（PD）的计算更精确，对不良借款人的辨认精度也有提高。uZETA信用风险分析模型的考察指标增加到了七个。47成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮RiskCalc模型 uRiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率（PD）模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率（PD）。48成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮RiskCalc模型RiskCalc模型构建步骤 收集公司数据。

26、对数据进行样本选择和异常值处理。初步筛选出违约预测能力强、彼此相关性不高的2030个风险因素。运用Logit/Probit 回归技术从初选因素中选择出911 个最优秀的风险因素。验证样本，确保模型的横向适用性和纵向前瞻性。对模型输出结果进行校正，得到PD。49成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮KMV模型 uCredit Monitor模型（KMV 模型）是在Merton 基础上发展起来的一种适用于上市公司的违约概率模型。其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约概率，即

27、预期违约频率（Expected Default Frequency,EDF）。50成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮KMV模型收益A1B A2资产价值（A）S企业资产与股东权益之间的关系O权益可视为以公司资产为标的物的买权51成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮KMV模型u评价信用风险，最重要的就是违约概率（PD）的估计。但由于不容易精确测量，我们可以利用估计标的（如某厂商或某风险性资产）的财务报表与股价数据，推估可能违约的概率。u违约风险的三个决定因素资产价值资产风险杠杆程度52成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮KMV模型u 估计违约概率的步骤：1.估

28、计资产价值与波动性。2.计算违约距离。3.计算（厂商）违约概率。53成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮KPMG风险中性定价模型u该模型的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不管是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中立范式。54成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮死亡概率模型 u死亡概率模型是根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率（PD）即死亡率，通常分为边际死亡率（MMR）和累计死亡率（CMR）。55成都信息工程学院

29、-商学院-金融工程教研室 崔炳玮个人客户评级模型分类标准 方 法统计方法 回归分析、K临近值、神经网络模型等评分对象 客户水平、产品水平、账户水平评分目的 风险评分、利润评分、忠诚度评分评分阶段拓展客户期（信用局评分）、审批客户期（申请评分）、管理客户期（行为评分）56成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮个人客户评级模型u 信用局评分：（商业银行以外的）专业信用服务机构的信用评分。u 申请评分：商业银行为特定金融产品的申请者量身定做的评分系统。u 行为评分：观察现有客户的行为、掌握客户及时还款的可信度的评价系统。57成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮例：住房贷款信用评

30、分表58成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮例：住房贷款信用评分表59成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮债项评级u“债项”（facility）即是债务人承担的含有信用风险的金融工具，对银行而言主要是指贷款。u债项评级是对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后的债项损失大小。债项评级就是评价特定债项内含的信用风险。60成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮债项评级u债项评级和客户评级都可称为信用评级。客户评价与绩项评价是反映信用风险水平的两个维度，客户评级主要针对交易主体，其等级主要由债务人的信用水平决定；而绩项评级是在假设客户已经违约的情况下，针对

31、每一笔债项本身的特点预测可能的损失率。一个债务人只能有一个客户评级，而同一债务人的不同交易可能会有不同的绩项评级。61成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮债项评级u 损失（loss）。客户违约后给商业银行带来的债项损失。经济损失：折现率、贷款清收过程中的直（间）接成本。会计损失：账面损失即未收回贷款的本金和利率。62成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮债项评级u违约风险暴露（EDA，exposure at default）。指债务人违约时的预期表内表外项目暴露总和。已经违约：EDA即为违约时的账面价值。尚未违约：EDA对于表内项目为债务账面价值；EDA对于表外项目为已提

32、取金额+信用转换系数已承诺未提取金额。63成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮债项评级u 违约损失率（LGD，loss given default）是指给定借款人违约后贷款损失金额占违约风险暴露的比例。64成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮债项评级u 影响违约损失率的因素 产品、公司、行业、地区、宏观经济周期u 计量违约损失率的方法 市场价值法 回收现金流法65成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮贷款分类与债项评级u贷款分类贷款分类指导原则（中国人民银行2001年）：正常；关注；次级；可疑；损失。u贷款分类与债项评级66成都信息工程学院-商学院-金融工程教

33、研室 崔炳玮组合信用风险度量u在组合层面计量不同债务人或不同债项之间的相关性也是值得关注的。违约相关性是指由于债务人的经营受相同外界经济因素的影响，他们在发生违约事件时存在一定的关联性，即一个债务人违约会引起其他债务人违约概率的上升。违约相关性的计量包括相关系数和连接函数两种方法。67成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险组合模型 u信用风险组合模型解析模型和仿真模型目前国际银行业应用比较广泛的组合模型有：CreditMeterics模型 CreditPortfolio View模型 Credit Risk模型等。68成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮组合损失的

34、压力测试 u压力测试是一种风险管理技术，用于评估特定事件或特定金融变量的变化对金融机构财务状况的潜在影响。压力测试主要采用敏感性分析和情景分析方法。敏感性分析用来测试单个风险因素或一小组密切相关的风险因素的假定运动（如收益曲线的平移）对组合价值的影响。着重分析特定风险因素对组合或业务单元的影响。情景分析模拟一组分析因素（如股权价格、汇率和利率）的多种情景对组合价值的影响。评估所有风险因素变化的整体效应，更频繁地用于机构范围内的压力测试。69成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮国家风险主权评级 u国家风险是指经济主体在与非本国居民进行国际经贸与金融往来时，由于别国经济、政治和社会等方

35、面的变化而遭受损失的风险。国家风险的计量可以通过主权评级来实现。主权评级是指各国直接或间接影响债务人履行其对外偿付义务的能力和意愿的测量与排名。衡量国别风险的方法通常有：CAMEL法和风险因素加权打分法。70成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮新资本协议下的信用风险量化 u在新协议（巴赛尔协议）的框架中，信用风险仍然是影响银行资本充足率的支配性风险类别。在信用风险衡量方面，新协议将旧协议的信用风险衡量方法加以改进，称为标准法，并引入了全新的内部评级法。内部评级法又分为基础法和高级法。71成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险衡量的标准法u标准法是在旧协议的基础上改

36、进而得。改进体现在：引入了外部评级，将信贷资产的风险权重与其外部评级相联系，使以往的粗线条风险识别框架具有了一定的风险敏感性；针对逾期贷款，增加了150%的风险权重（除非银行已经计提了一定比例的专项准备）；扩大了银行可使用的抵押、担保和信用衍生工具等信用风险缓释技术的范围和合格担保人的范围；取消了旧协议中歧视性的区分经合组织成员国与非成员国的规定。72成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险衡量的内部评级法（IRB）u内部评级法（The Internal Rating-Based Approach）新协议最主要的创新之一就是提出了信用风险衡量的内部评级法。内部评级法与标准法的主

37、要区别在于：标准法的风险权重是5个不连续的值（0%、20%、50%、100%和150%），风险的衡量是跳跃的；而内部评级法的风险权重是一个连续函数的公式，其值从0%到625%。73成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险衡量的内部评级法（IRB）u内部评级法的关键在于对违约及其风险因素的测算。具体风险因素包括：预期违约损失（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）和期限（M）。用这些风险因素构建出风险权重函数，进而将风险参数转化为风险加权资产。74成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险衡量的内部评级法（IRB）u内部评级法将风险暴露分为六个种类：公

38、司风险暴露、银行风险暴露、主权风险暴露、零售风险暴露、项目贷款风险暴露和股权风险暴露。对前三种采用相同的风险加权资产计算方法。在考虑了PD、LGD、EAD和M风险因素下，构建出风险权重函数，进而将风险参数转化为风险资产，最后测算出要求配置的资本金额。75成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮信用风险衡量的内部评级法（IRB）IRB中的基础法和高级法的区别 数据IRB基础法 IRB高级法预期违约损失率（PD）银行提供的估计值 银行提供的估计值违约损失率（LGD）委员会规定的监管指标 银行提供的估计值违约风险暴露（EAD）委员会规定的监管指标 银行提供的估计值期限（M）委员会规定的监管指标或由各国监管当局自己决定采用银行提供的估计值（不包括某些风险暴露）银行提供的估计值（不包括某些风险暴露）76成都信息工程学院-商学院-金融工程教研室 崔炳玮第3 章 信用风险管理结束77