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商业银行信用风险度量模型简介及思考(2)

2017-10-29 04:58
导读:3.KMV模型是KMV公司1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。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、

  3.KMV模型是KMV公司1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。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,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。
  4.CSFP信用风险附加计量模型。它与作为盯市模型(MTM)的credit Metrics不同,它是一个违约模型(DM),它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR(信用风险)的一部分,而只看作是市场风险,它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态,计量预期到和未预期到的损失,而不像在credit Metrics中度量预期到的价值和未预期到的价值变化。在CSFP信用风险附加计量模型中,违约概率不再是离散的,而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件,并且每笔贷款的违约概率都独立于其他贷款,这样,贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性,并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段,计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布,对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。 大学排名
  上述四个模型的区别可归纳为以下六个方面。第一,在风险的界定方面,credit Metrics和麦肯锡模型属于盯市模型(MTM);CSFP信用风险附加计量模型属于违约模型(DM);而KMV模型既可被当作MTM模型,也可被当作DM模型。第二,在风险驱动因素方面,在KMV模型和Credit Metrics中,风险驱动因素是企业资产价值及其波动性;在麦肯锡模型中,风险驱动因素是失业率等宏观因素;而在CSFP信用风险附加计量模型中,关键的风险驱动因素是经济中可变的违约率均值。第三,在信用事件的波动性方面,在Credit Metrics中,违约概率被模型化为基于历史数据的固定的或离散的值;而在KMV模型、麦肯锡模型和CSFP信用风险附加计量模型中,违约概率是可变的,但服从于不同的概率分布。第四,在信用事件的相关性方面,各模型具有不同的相关性结构,KMV模型和credit Metrics是多变量正态;麦肯锡模型是因素负载;而CSFP信用风险附加计量模型是独立假定或与预期违约率的相关性。第五,在回收率方面,在KMV模型的简单形式中,回收率是不变的常数;在CSFP信用风险附加计量模型中,损失的严重程度被凑成整数并划分为不同的频段,在频段内回收率是不变的;第六,在计量方法方面,Credit Metrics对个别贷款或贷款组合采用分析方法进行计量,对大规模贷款组合则采用蒙地卡罗模拟技术进行计量;KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型采用分析方法进行计量;麦肯锡模型则采用模拟技术求解。
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