商业银行信用风险度量研究——基于LOGISTIC与KMV模型的实证分析

银行信用风险度量理论资料

西南财经大学

硕士学位论文

商业银行信用风险度量研究——基于LOGISTIC与KMV模型的实证

分析

姓名：罗佳

申请学位级别：硕士

专业：统计学

指导教师：毛中明

20060401

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摘要

信用风险是我国商业银行当前面临的重要风险之一，银行大量的不良资产和国外银行的竞争，使得提高银行的信用风险管理水平成为我国银行业面临的重要课题。国际上，由于新巴塞尔协议的出台和衍生品交易的快速发展，信用风险的管理正经历着一场革命，涌现出了大量有代表性的信用风险量化管理模型。

本文首先分析了引进国外先进的风险管理技术，提高我国商业银行信用风险管理水平的必要性，同时对现代信用风险管理的理论基础进行了总结。在此基础上，本文对当前国际上处于主流地位的两种信用风险模型：ＫＭＶ模型并ＨＬＯＧＩＳＴＩＣ模型，从前提条件、理论基础进行了论述，并总结了现代信用风险模型的建模思路，结合银行客户的实际情况，对模型在信用风险度量中的实用性进行了比较分析。

信用风险形成的根本原因根植于信用活动的不确定性。在银行

与企业的借贷交易中，银行处于信息劣势，企业比银行更了解自身的经营能力、管理水平以及借款项目的风险特征。因此，企业有可能将‘有利于自己而不利于银行的虚假信息传递给银行，银行则不可能完全观察企业的行为和根据双方的风险类型而签订有效的借贷合同。由于银企间信息不对称，企业经理人可能采取过于冒险的行动而使银行承受潜在的损失。银行无法对企业取得贷款后的经营管理行为进行有效监督，或者说完全监督的成本太高，不合算。所以银行必须加快信用风险的量化管理，运用现代信息技术优势以及银行外部数据来有效的跟踪银行贷款质量。

银行信用风险评估方法经历了从定性分析到定量评估，从静态

财务评价到动态的基于证券市场的信用评价方法的发展过程。

我国银行信用风险的成因基本上可以分为两个方面，一方面是

来自银行外部因素的影响，主要是政府的干预和借款人的原因；另一方面是来自银行自身的原因，主要是银行的产权制度问题和银行内部经营管理、风险管理技术的落后。传统的信用风险主要来源于银行的贷款业务。银行形成的一笔

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贷款要一直持有到贷款到期，只有当违约实际发生后才在其资产负债表中作相应的调整．所以传统的信用风险主要是指贷款到期违约的可能性。

２０世纪９０年代以来，市场风险量化管理技术飞速发展，特别是

ＶＡＲ法的快速发展，组合管理的观念被引入信用风险管理。从组合投资的角度出发，投资组合不仅会因交易对手（包括贷款借用人、债券发行者和其他交易合约的交易对手）的直接违约而发生损失，而且会因交易对手履约可能性的变化影响组合投资损失的大小。

在１９９９年巴塞尔委员会发布的研究报告《信用风险模型化：目

前的实践和应用》中，根据信用风险定义的不同，将银行业使用的信用风险模型分为两大类：违约式模型（ＤｅｆａｕｌｔＭｏｄｅｌ）和盯住市场式模型（Ｍａｒｋ—ｔｏ－ＭａｒｋｅｔＭｏｄｅｌ）．ＤＭ模型只考虑违约与不违约两种信用状态，而ＭＴＭ模型除了考虑违约与不违约两种信用状态以外，还要考虑到信用质量的变化：比如信用等级的升降或转移，在此意义下ＭＴＭ模型是ＤＭ模型的一种推广。。

ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型度量信用风险是ＤＭ模型的一种，而ＫＭＶ模型是

动态的基于证券市场的信用评价方法，是ＭＴＭ模型的一种。本文对Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和ＫＭＶ信用风险模型进行了详细论述，就两个模型在我国银行信用风险度量中的应用进行了理论和实证的分析。探讨各自的优缺点，试图通过两种方法的结合运用提高甄别信用风险的准确率。

分析ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型的回归结果可知对信用风险有显著影响的

指标，可分为四类：１）偿债能力指标：资产短期负债率，利息保障倍数；２）现金流量指标：筹资活动净流入现金与负债比率；３）盈利性指标：净资产收益率；４）营运能力指标：股东权益周转率。

股东权益周转率越小，违约可能性越小，如果短期内公司营业

收入变化不大，那么在主营业务收入一定的情况下，公司权益资本越充足，越有能力保护债权人的利益；利息保障倍数越大，息税前利润能够非常充分地满足支付利息的需要，违约可能性越小；净资产收益率越小，公司的违约可能性越小。因为虽然每一单位净资产创造的利

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润越多，公司盈利能力越强，但是如果短期内公司净利润变化不大，那么在利润一定的情况下，公司权益资本越充足，越有能力保证将资金按期偿还给债权人；资产短期负债率越小，违约可能性越小，说明流动负债占总资产的比例越小，公司短期内发生违约的概率越小：筹资活动净流入现金与负债比率越大，违约可能性越小，说明如果公司通过权益融资方式获得了大量资金’，则公司出现资不抵债的可能性就减小了，如果公司能通过借新债还旧债的方式融入新的资金，在短期内能暂时克服资金短缺的困难，但长期靠这种方式获取资金则难以为继，一旦资金链断裂，则公司就有破产的危险。

作者在运用ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型分析信用风险的过程中发现三个问

题。一是利用ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型只有在每年公司公布年报以后才能依据财务数据发现公司的风险变化情况。而且公布的年报中财务数据的准确程度将直接影响研究者对风险的判断。二是虽然有模型对指标进行筛选，但在应用统计方法前，仍然需要研究者事先对大量的财务指标进行选择，不同研究者的主观判断不同，得出的结论也不一样。三是模型运用某一时点或特定的时间区间数据进行分析，随着宏观经济环境的变化，在本期得出的较好的模型和回归系数不一定适合对下一期的信用风险进行识别和预测，所以研究人员常把回归模型当作解释某一时点风险因素的工具。

Ｉ（Ｍｖ模型是一种动态量化信用风险的模型，其敏感度更高，可以

根据上市公司股票交易的实时数据，计算出违约概率值，能更快的发现公司的风险变化。ＫＭＶ模型是根据公司资产价值和资产价值波动率来计算公司的违约距离和违约概率，能度量公司信用风险的准确值。它不用对财务指标进行主观选择，没有缺乏客观一致性的问题，因此作者希望运用ＫＭＶ模型来弥补ＬＯＧＩＳＴＩＣ的缺陷。

实证结果证明，用ＫＭＶ模型能够将Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型中误判的公司

归入适当的风险级别，判别准确率较高，在一定程度上能弥补Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的不足，这两种方法的结合运用能够帮助银行提高甄别高风险和低风险客户的准确程度。尽管ＫＭＶ模型没有ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型的三个问题，但它对风险衡量

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的准确程度受到公司股权市价及其波动率是否真实地反映基本面情况，以及股价是否被人为操纵等因素的影响，因此如何改进ＫＭＶ模型，提高其在非有效市场上的适用程度是作者的后续研究设想。

随着我国对世贸组织承诺金融业对外开放条款实施日期的日益

逼近，面对问题贷款，呆坏账比例过大，风险管理水平不高等诸多的问题，我国银行业越来越感受到来自外资银行的竞争压力。就信用评级而言，目前我国的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估，没有集多种技术于一体的动态量化信用风险的管理技术，这与国际上从主观判断分析法和传统的财务比率评分法转向以多变量，依赖于资本市场理论和计算机信息科学的动态计量分析方法为主的发展趋势相比，仍有很大的差距。所以，研究Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和基于期权定价理论的ＫＭＶ方法，积极探索方便实用，可操作性强的信用度量方法，对于我国银行业强化内部风险管理，促进风险管理水平的提高，提升行业核心竞争力，无疑具有积极的现实意义。关键词：信用风险，违约概率，Ｉ（ＭＶ模型、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型

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Ａｂｓｔｒａｃｔ

ＣｒｅｄｉｔｒｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｉＳｔｈｅｂａｓｅｏｆｃｒｅｄｉｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．ｗｈｉｃｈｉＳ

ｔｈｅｋｅｍｅｌｏｆｂａｎｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｂｅｃａｕｓｅｏｆａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｂａｄｐｒｏｐｅｒｔｙｉｎｂａｎｋａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｗｉｔｈｆｏｒｅｉｇｎｂａｎｋｓ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｌｅｖｅｌｂｅｃｏｍｅｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｊｅｃｔｆｏｒｄｏｍｅｓｔｉｃｂａｎｋｓ．

Ｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｒａｐｉｄｃｈａｎｇｅｏｆ

ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｈａｓｂｅｃｏｍｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｃｏｍｐｌｅｘ，ａｔｔｒａｃｔｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｆｏｃｕｓｆｒｏｍｍａｎｙｃｏｕｎｔｒｉｅｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ．Ｗｈｅｎｍｕｃｈｒｅｓｅａｒｃｈｅｆｆｏｒｔｗａｓｐａｉｄｆｏｒｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋ，ｍａｎｙｎｅｗｍｏｄｅｌｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄｐｕｔｉｎｔｏｐｒａｃｔｉｃｅ．ＴｈｅｒｅｆｏｒｅｉｔｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔａｓｋｆｏｒＣｈｉｎａ’ＳｂａｎｋｉｎｇｔｏｔａｋｅｔｈｅａｄｖａｎｃｅｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｆｒｏｍｏｔｈｅｒｃｏｕｎｔｒｉｅｓｆｂｒｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｓｅｔｕＤｍｏｄｅｌｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒＣｈｉｎａ．Ｗｉｔｈｔｈｅａｂｏｖｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｃｉｄｅｄｔｏｃｈｏｏｓｅｔｈｅｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓａｓｉｔｓｒｅｓｅａｒｃｈｓｕｂｊｅｃｔ．

Ｔｈｅｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｅｄｔｈｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅａｂｏｕｔｍｅｔｈｏｄｓａｎｄａｒｔｉｃｌｅｓｒｅｌａｔｉｖｅ

ｔｏｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｎｔｈｅａｕｔｈｏｒｃｈｏｏｓｅｓａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｔｈｅｌｉｓｔｅｄｃｏｍｐａｎｉｅｓｗｈｉｃｈａｒｅｃｕｓｔｏｍｅｒｓｏｆｂａｎｋｓ，ａｎｄａｄｏｐｔｅｄａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅＫＭＶｍｏｄｅｌａｎｄＬＯＧＩＳＴＩＣｍｏｄｅｌ．Ｈａｌｆｙｅａｒｂｅｆｏｒｅｔｈｅｄｅｆａｕｌｔｗａｓｆｏｕｎｄ，ｔｈｅｄｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｈａｓｈｉｇｈｒｅｌｅｖａｎｃｅｗｉｔｈａｓｓｅｔｓｏｌｖｅｎｃｙａｎｄｒｅｃｅｉｖａｂｌｅｔｕｒｎｏｖｅｒ，ｐｒｏｆｉｔｅａｒｎｉｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙａｎｄｃａｓｈｆｌｏｗ．Ｈｉｇｈｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｒａｔｉｏｗａｓａｃｈｉｅｖｅｄｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｓ’ａｃｔｕａｌｔｅｓｔｉｎｇ．Ｔｈｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｒａｔｉｏｒｅａｃｈｅｄ９２．３％ａｎｄ９１，７％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｗｈｅｎｔｅｓｔｅｄｕｓｉｎｇｐｒｅｖｉｏｕｓｓａｍｐｌｅａｎｄｎｅｗａｄｄｅｄｓａｍｐｌｅ．

Ｔｈｅｐａｐｅｒｔｏｏｋａｎａｐｐｒｏａｃｈｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｅｍｐｉｒｉｃａｌ

ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｓｏｍｅｃｒｅａｔｉｖｅｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｍａｄｅｉｎｓｕｃｈａｒｅａｓａｓｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｄｅｆｅｃｔｉｎｇｓａｍｐｌｅ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＫＭ、，ｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｏｆｔｈｅｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒＬｏｇｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌ，ｅｃｔ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｒｅｄｉｔｒｉｓｋＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｅｆａｕｌｔ

ＫＭⅣｍｏｄｅｌＬｏｇｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌ

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学位论文原创性及知识产权声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究

工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或

集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体

均已在文中以明确方式标明。因本学位论文引起的法律结果完全由本人承担。

本学位论文成果归西南财经大学所有。

特此声明

学位论文作者签名：罗佳２００６年４月２０日

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第一章绪论

１．１选题背景

信用是市场经济的基本特征。从银行的角度看，信用风险是指

由于借款人没有能力或没有意愿履行债务合同而造成还款违约的可能性。作为联系储户和投资者的金融中介，授信一直是银行最主要的业务活动，信用风险也一直是银行面临的最主要的风险。信用风险的管理是银行业管理的核心，信用风险的度量又是信用风险管理的基础。客户违约给银行带来的信用风险将危及银行的正常清偿能力。因此，银行须对借款人的财务状况、抵押品的现值、还款意愿等相关因素保持高度关注，同时还应采取一些方法准确地度量和控制信用风险。

在过去的２０年里，．由于科学技术的进步，金融全球化和自由化

浪潮导致债务规模日益扩大，同时资本市场发展迅猛，银行业竞争加剧，信用风险暴露更加明显，如何对风险进行准确的度量也越来越受到世界各国的关注。

由于市场发育，金融机构的管理和宏观调控机制不完善，我国

信用风险的度量和控制技术相对滞后是商业银行信用风险产生的重要原因，人们对它的研究还相当肤浅，许多传统的度量和管理方法已经无法适应银行业发展的需要，急需我们去研究。通过借鉴和学习国际上的先进信用风险管理技术和方法，对开发我国商业银行的信贷风险管理系统具有重要的现实意义。

目前，国际上信用风险的度量方法和管理方式正进行着一场革

命，导致信用风险量化管理快速发展的原因主要有：

１、新巴塞尔协议的出台

２００４年６月２６日，巴塞尔委员会在国际清算银行（ＢＩＳ）的官

方网站公布了新资本协议的最终稿，《新资本协议》将于２００６年底在十国集团开始实施。新巴塞尔协议认可银行运用内部模型，对不同信用等级的客户采用不同的信贷资产风险计。量标准，鼓励具备条件的商

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业银行采用内部评级法计算风险资产和分配经济资本。目前，中国银监会对新资本协议的实施制定了“两步走”和 “双轨制”的策略。银监会鼓励大银行开发内部评级体系，当条件成熟时采取内部评级法进行资本监管。这大大推动了银行开发内部信用风险管理方法的积极性，一批新兴的信用风险量化模型被开发出来，但是模型没有统一的行业标准，同时模型的实用性也有待进一步研究。

２、全球的激烈竞争导致企业破产的概率更大

尽管近年来的经济萧条是在不同国家、不同时期发生，但有关

统计表明，与以前经济萧条时期相比倒闭公司的数量有显著增加。从某种程度上说，世界范围内的破产公司数量总体上出现增长趋势。因此，准确的信用风险分析显得比过去更加重要。

３、金融非中介化以及银行之间的竞争导致贷款质量普遍下降

由于资本市场的快速发展，许多大公司和业绩优秀的公司多数

进行直接融资，加之银行业的激烈竞争导致了银行贷款平均质量的下降，但银行利息收益，特别是在大规模贷款市场上的利息收益不断减少，经风险调整的银行贷款回报大大降低了。这就为银行的信用风险管理提出了更高的要求。

４、抵押品的价值波动性增大，变现能力变差

现在，多数银行以资产抵押的手段来降低银行放贷时面临的风

险。在东南亚金融危机发生的同时，在一些发达国家如瑞士、日本发生了银行危机。这些危机表明有形资产价值和不动产的价值是很难通过清算来估计的。抵押品价值的不确定性很大，同时许多抵押资产的流动性较差，这使得银行贷款面临着较大的风险。实际上，现在世界范围的通货紧缩问题的焦点已经集中到有形资产的价值上来。由于抵押品价值变动的风险，使得银行信用风险的度量变得尤为重要。

同国际上相比，我国的信用风险管理方法，特别是信用风险管

理技术还较为落后，加强我国银行业的信用风险管理研究，特别是定量研究技术非常必要。这主要表现在：

ｌ、四大国有商业银行存量信用风险巨大近年来，中国国有商业银行的不良资产问题成为了各界关注的

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焦点，成为影响我国金融稳定的重要隐患之～。虽然我国成立了四大资产管理公司剥离的１万多亿的不良贷款，但是截至２００２年６月，国有独资商业银行不良贷款按五级分类口径余额为２０９５５亿元，不良贷款率为２８．４％，大大高于国外同行业水平。而如何解决此问题（不仅要解决已经存在的存量，更为重要的是如何控制增量的发生）成为学术界研究的重点课题，探索适合中国国情的信用风险管理理论和方法对减少不良贷款的增量有重要意义。

２、我国商业银行信用风险管理方法和技术严重落后

＿方面，我国债券市场还很不发达，信用评级机构落后，商业

银行贷款基本上没有可借鉴的外部相关债券的信用等级数据：另一方面，我国商业银行基本上是以财务报表提供的静态数据为基础，进行传统的财务比率分析加信贷分析员的主观分析判断来发放贷款。日前，我国在商业银行中大力推广贷款五级分类法，但由于收集客户数据的时间不长，信用违约数据和信用等级转移数据库并不完整。

３、加入ＷＴＯ对我国商业银行存在巨大挑战

目前，我国己经成为世界贸易组织成员国，银行业的开放程度

正逐步增加，这意味着我国银行业参与国际金融活动所面临的机遇与挑战都在增强。面临国际银行业的竞争，我国银行业必须首先强化自己的风险管理机制，消化我国现存的不良贷款，同时提高我国银行的资本充足率。要与国际接轨，必须借鉴国际上先进的风险管理经验，使自己逐步达到新巴塞尔协议的监管要求。

通过以上的分析，我们可以看到信用风险的度量与管理是当今

国际、国内银行业迫切要解决的现实问题。我国现行对信用风险的成因、度量及管理的研究还多为定性的研究，有些学者也考虑到我国与国际上信用风险度量技术的巨大差距，开始对引入国外先进方法。但国外的信用风险度量模型是在发达的经济和金融市场条件下建立的，引入到我国的适用性成为要考察的重要课题，所以本文对国际上流行的现代信用风险度量技术在我国银行中的应用问题进行了探讨。

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１．２文献综述

２０世纪７０年代以前，信用风险的度量主要是依靠各种财务报表

提供的静态的数据以及宏观经济的各项指标对信用风险进行相对主观的评价。８０年代以后，由于全球债务危机的影响，国际银行业普遍开始注重信用风险的防范和管理。１９８８年巴塞尔银行监管委员会制定了《关于统一国际银行资本衡量和资本标准的协议》（即巴塞尔协议），提出了信用风险的权数管理方式。在此基础上，银行业形成了传统的信用风险管理方法即：专家系统法、评级法和信用评分法；

传统的信用风险量化研究主要源于Ａｌｍａｎ（１９６８）的ｚ值模型

（Ｚ－ｓｃｏｒｅｍｏｄｅｌ），该模型主要是基于企业的５项财务比率指标，以己倒闭的和有清偿力的企业为样本数据，运用线性判别式分析，提出了对企业进行分类判别的线性判别式模型。１９７７年Ａ１ｔｍａｎ和Ｎａｒａｙａｎａｎ对原始的ｚ计分模型进行了重大的修正工作推出了第二代信用评分模型，新模型的变量由５个增加到了７个，它适用范围更广，对不良贷款人的辨认精度也大大增加。

目前，信用风险量化模型主要有两大类，即违约证券估价模型

和信用风险度量模型。其中违约证券估价模型是信用风险量化度量模型的理论基础。

１．２．１商业银行信用风险量化管理的理论基础

１、违约证券定价理论

违约证券的定价研究始于莫顿（Ｍｅｒｔｏｎ）１９７４年的工作，他将期

权定价理论运用于有风险的贷款，并将违约债务看作企业的或有权益，同时假定当公司资产价值低于债券面值时，公司将发生违约，利用期权定价理论进行分析推出了违约债券的估价公式。由于莫顿模型有多项严格的假设条件，随后一些学者放松了模型假设，推动了莫顿模型的实际应用。如龙斯达夫等（Ｌｏｎｇｓｔａｆ，１９９５）提出的模型，认为只要公司资产触及某～外部边界，违约可在任何时候发生，但该模型仍需要与公司资产相关的数据。在违约证券估价理论模型分类中，此类在证券估价时需要公司资产价值数据的模型，称为结构模型

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（ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＭｏｄｅｌ）。现在发展的大部分模型不用公司资产价值数据，而用市场中易于得到的公司违约率、公司信用等级变动以及债券信用利差等市场数据，此类模型称为简约模型（ＲｅｄｕｃｅｄＦｏｒｍＭｏｄｅｌ）。如杜菲等（Ｄｕｆｆｌｅ，１９９７）提出的模型就是这样一类模型，他还认为违约支付率是随机的，它与违约前债券的价值相关：杰罗等（Ｊａｒｒｏｗ，１９９７）提出了基于信用利差期限结构的马尔可夫模型，认为破产过程是一个有限状态马尔可夫过程。模型对不同优先级债券使用不同违约支付率，可与各种无风险债券期限结构模型结合使用，并用历史信用等级转换概率数据来估计模型参数：兰多（Ｌａｎｄｏ，１９９８）用考克斯过程来进行违约证券估价，该模型假设无风险利率期限结构和公司的违约特征之间存在一定的相关性，并提出了比杰罗更加通用的可／Ｊ、可夫模型：杰罗等（Ｊａｒｒｏｗ，２０００）提出一个双因素模型，认为市场利率不是常数，而是随机的，该模型将市场风险因素添加到信用风险估价模型中来。一

２、违约相关性度量理论

违约相关性的度量主要是基于现有的违约风险定价模型。如杜

菲等（Ｄｕｆｔｅ，１９９９）模拟了贷款组合的违约相关性，考虑了大组合头寸中相关资产质量发生大的共同变动时对组合的影响。ＣｈｕｎｓｈｅｎｇＺｈｏｕ（２００１）用单时期模型在考虑了贷款在任何时刻都有违约可能性的情况下，运用粒子布朗运动的原理考虑了信用风险的违约相关。

Ｇｉｅｓｅｃｋｅ（２００１）探讨了在考虑不完全信息情况下的违约相关性的度量。

１．２．２现代信用风险量化模型及其应用研究

９０年代以来，由于银行业的激烈竞争和表外衍生品交易的快速

发展以及１９９６年巴塞尔协议修正案的推动，国际上出现了以Ｊ．Ｐ．摩根银行等金融机构为代表开发的新兴信用风险量化度量模型。１９９７年Ｊ．Ｐ．摩根银行提出了ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ方法。它是在１９９４年提出ＲｉｓｋｍｅｔｒｉＣＳ方法之后的又一重要的风险管理系统。Ｒｉｓｋｍｅｔｒｉｃｓ方法是基于ＶＡＲ（Ｖａｌｕｅａｔｒｉｓｋ）的市场风险度量系统：而Ｃｒｅｄｉｔ

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Ｍｅｔｒｉｃｓ方法是基于ＶＡＲ的信用风险度量系统。ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ方法主要是以历史数据为依据确定信用等级矩阵和违约时的资产回收率，并以此为基础确定未来该信用资产组合的价值变化，并通过基于ＶＡＲ的方法来计算整个组合的风险暴露。ＣｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒＦｉｎｇｅｒ（１９９９）应用了期权理论，考虑了市场因素和债务人的特有因素来度量借款人之间的资产相关性而不是基于历史数据，此时该模型就成为有条件的基于股权的结构模型。

作为一家专门从事信用风险度量的专业公司，ＫＭＶ公司于１９９３

年发布了ＣｒｅｄｉｔＭｏｎｉｔｏｒ模型。该模型主要是基于莫顿的违约证券估价模型和风险中性原理，模型基于这样的出发点：当公司的市场价值降至一定水平以下，公司就会对其债务违约。ＫＭＶ模型基于公司资产的市场价值及其波动性，计算公司的违约距离，并通过违约距离来转换求出公司违约率。

ＣＳＦＰ（ＣｒｅｄｉｔＳｕｉｓｓｅＦｉｎａｎｃｉａｌ‘Ｐｒｏｄｕｃｔｓ）公司于１９９７年发

布了Ｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋ模型。该模型主要是基于保险精算理论的违约式模型（ＤＭ）。它假定违约率是随机的，可以在信用周期内显著波动，并且其本身是风险的驱动因素。与ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ和ＫＭＶ都以资产价值作为风险驱动因素不同，它只考虑了违约风险，而没有对违约的成因做出任何假设：一个债务人或者以概率Ｐ违约，或者以卜Ｐ的概率没有违约。通过独立性假设，认为贷款组合的违约概率分布是泊松分布（Ｐｏｉｓｓｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ），并以此假定来计‘算贷款违约率。

麦肯锡（Ｍｃｋｉｎｓｅｙ）公司的威尔森（ｗｉｌＳＯＲ）在１９９７年提出Ｃｒｅｄｉｔ

ＰｏｒｔｆｏｌｉｏＶｉｅｗ模型。它是一个宏观因素驱动的多因子模型，它根据诸如失业率、ＧＤＰ增长率、长期利率水平、汇率、政府支出以及总储蓄率等宏观因素，对每个国家不同行业、不同信用等级的违约和转移概率的联合条件分布进行模拟。ＣｒｅｄｉｔＰｏｒｔｆｏｌｉｏＶｉｅｗ是基于一种因果关系，违约概率以及转移概率都与宏观经济紧密相联。当经济状况恶化时，降级和违约增加：反之，当经济状况好转时，降级和违约减少。基于国际上信用风险度量理论的快速发展，而且各模型建模理

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论、数据来源、应用条件各不相同，所以后来的银行风险管理组织和部分的学者对各大模型进行了比较研究，以发现其中的共性与不同。巴塞尔委员会对现行发达国家大银行机构所使用的信用风险模型进行了研究，并于１９９９年发布了研究报告《信用风险模型化：目前的实践和应用》。对现有的信用风险模型量化中存在的问题，以及现有的模型在实践中应用的可行性、模型的有效性和模型在监管中的应用进行了研究。

１．２．３国内信用风险量化管理的研究现状

在国内，由于我国证券市场特别是债券市场刚刚起步，缺乏大

量的企业贷款及债券信用记录的样本数据，我国对信用风险的研究主要是基于财务报表对企业的信用状况的研究，在银行信用风险度量方面主要是对银行的信用风险的成因进行定性的分析。在量化研究方面，不少学者运用实证的方法对多元判别式、Ｌｅｇｉｔ等统计学方法以及神经网络方法进行了实证分析，分析了其在信用风险预测中的优势和不足。

，

陈燕（２００３）对信用风险的生成机制进行了分析研究，将银行信

用风险成因分为内因和外因并加以论述。陶砾，杨晚光（２００２）根据巴塞尔协议，对商业银行内部信用评级的实践情况进行了系统的分析和比较探讨在我国商业银行建立有效的内部评级系统的发展道路。扬中军（２００２）针对我国商业银行客户信用评级工作目前存在的主要问题，提出应从评级标准、评级方法等基础环节入手，将客户信用风险评级作为信贷管理控制的导向系统加以创新和设计，以构建中国特色的客户信用风险评级体系。

吴冲锋等（２００２）主要对市场上三种主要信用风险度量和管理方

法：ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型、ＫＭ、模型和Ｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋ模型进行了比较分析，阐述了它们的基本原理与相应优缺点。沈沛龙，任若恩（２００２）对日前在国际上比较著名的信用风险管理模型和方法进行了一系列的比较，研究了模型建立的理论基础和模型之间的相互关系，阐述了现代信用风险度量技术和方法的特点和发展趋势，对我国商业银行信

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用风险模型的建立具有现实指导意义。

王春峰，万海晖等（１９９８）将判别分析法应用于商业银行信用风

险评估中，并且通过实证及与ｌｏｇｉｔ方法相比较，进一步研究了判别分析法的有效性。王春峰等（１９９９）还研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用，实证结果表明，与传统统计方法（判别分析）相比，神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。邹新月，李汉通（２００１）以ＰＴ和ＳＴ上市公司为样本，运用典型判别式方法实证研究了我国上市公司的信用风险。

范南（２００２）对ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型在对我国的借鉴作用及其在

我国的适用性进行了研究。梁琪（２０００）尝试通过对期权定价公式中关于资产具有完全流动性假设的放松，并利用资产的变现比率对资产的市场价值进行修正，进而计算企业的预期违约概率（ＥＤＦ）。

１．３本文的基本框架

本文的基本框架是：

第一章介绍选题背景，对现有研究文献进行分类综述。

第二章分析了信用风险的成因，并将传统的信用风险度量方法

和现代信用风险量化管理的理论进行了对比。总结了信用风险模型化的基本要素和建模思路。

第三章分析了我国商业银行信用风险的现状和缺陷，并对我国

现行商业银行的信用风险量化方法进行了总结和评价，指出了我国现行评价方法的缺陷与不足。

第四章对Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和ＫＭＶ信用风险模型进行了详细论述，

就两个模型在我国银行信用风险度量中的应用进行了理论和实证的分析。探讨各自的优缺点，试图通过两种方法的结合运用提高甄别银行客户信用风险的准确率。第五章结束语

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第二章信用风险度量理论

２．１信用风险的界定与成因分析

由于本文研究的需要，首先需对信用风险的定义进行界定，以

作为信用风险模型化的概念框架。同时对信用风险的形成原因进行了分析，为我国管理信用风险，发展信用风险管理技术提供理论依据。

２．１．１现代信用风险的界定

信用风险是金融市场上最为古老的一类风险，是指由于借款人

或市场交易对手违约而导致损失的可能性。随着对信用风险研究的不断深入，信用风险的定义也发生着相应的变化。

传统的信用风险主要来源于银行的贷款业务。但由于银行的贷

款流动性较差，缺乏像一般的有价证券那样活跃的二级市场，银行对贷款资产的价值主要是按历史成本而不是按市价的方法衡量。银行形成的一笔贷款要一直持有到贷款到期，只有当违约实际发生后才在其资产负债表中作相应的调整．所以传统的信用风险主要是指贷款到期违约的可能性。

２０世纪９０年代以来，市场风险量化管理技术飞速发展，特别是

ＶＡＲ法的快速发展，组合管理的观念被引入信用风险管理。从组合投资的角度出发，投资组合不仅会因交易对手（包括贷款借用人、债券发行者和其他交易合约的交易对手）的直接违约而发生损失，而且会因交易对手履约可能性的变化影响组合投资损失的大小。一方面，许多影响交易对手信用水平事件的发生，如信用等级降低、投资失败、盈利下降、融资渠道枯竭等会导致其所发行的债券或股票价格下跌，从而给投资者带来风险损失：另～方面，现代资产估价和风险衡量技术的发展也使得贷款等流动性差的金融产品的价值能得到更恰当和及时的衡量，因信用事件发生造成对资产价值的影响可以及时地在资产估价中得到反映。在信用衍生产品交易市场上，这种纯粹信用产品的市场价格是随着借款人的还款能力的变化而变化的，因采取盯市（ＭａｒｋｔｏＭａｒｋｅｔ）的方法，借款人的还款能力和信用状况变化也会随

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时影响贷款人资产的价值，而不仅仅只在违约实际发生的时刻。所以，现代意义上的信用风险应包括由交易对手直接违约和违约可能性变化而给投资组合造成损失的风险。

正是由于信用风险定义的不同，作为信用风险模型化的概念框

架（Ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋ），直接影响了信用风险模型的建立。在１９９９年巴塞尔委员会发布的研究报告《信用风险模型化：目前的实践和应用》中，根据信用风险定义的不同，将银行业使用的信用风险模型分为两大类：违约式模型（ＤｅｆａｕｌｔＭｏｄｅｌ）和盯住市场式模型（Ｍａｒｋ—ｔｏ—ＭａｒｋｅｔＭｏｄｅｌ）．ＤＭ模型只考虑违约与不违约两种信用状态，而ＭＴＭ模型除了考虑违约与不违约两种信用状态以外，还要考虑到信用质量的变化，比如信用等级的升降或转移，在此意义下ＭＴＭ模型是ＤＭ模型的一种推广。一

２．１．２信用风险的成因分析

ｌ、现代信用风险的广泛存在性

现代经济是契约式经济。随着金融的不断发展，金融产品不断

创新，导致了信用的不断扩展。由于现代信用的大量使用，信用风险存在于各种各样的经济活动中。信用风险产生于市场经济中交易的双方，当交易双方采用非现金交易时，即采用了信用的支付方式，同时面临着交易对手违约的风险，所以说现代信用风险具有社会的普遍存在性。就本文所研究的银行信用风险来说，主要是存在于银行的信贷过程，银行每发放一笔贷款，即承担了来自借款人的信用风险，并且一直持续到贷款收回。

２、信用活动的不确定性

信用风险形成的根本原因根植于信用活动的不确定性。现代经

济活动存在着各种各样的偶然性，导致人类进行社会活动时存在着许多的不确定性。正是社会活动的不确定性是形成风险的主要原因。在信用活动中，不确定性包括外在不确定性和内在不确定性两种。外在不确定性来自于经济体系之外，是经济运行过程中的随机性、偶然性的变化或不可预测的趋势，如宏观经济走势、市场资金的供求状况、

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政治局势、技术和资源条件等等。一般来说，外在不确定性对整个市场都会带来影响，所以，外在不确定性导致的信用风险等金融风险又称为系统风险。

内在不确定性来自于经济体系之内，它是由行为人主观决策及

获取信息的不充分等原因造成的，带有明显的个性特征。例如，企业管理能力、产品竞争能力、生产规模、财务状况、信用品质等的变化都直接关系着其履约能力。内在不确定性产生的风险又称为非系统风险。

３、银行信贷决策的信息不对称

在我国，信用风险是商业银行经营中面临的主要风险。按照合

约经济理论的解释，信用风险生成于三个合约：一是银行与企业的合约，二是银行与储户的合约，三是商业银行与中央银行的合约。其中，银行与企业的合约构成最主要的信用风险。合约双方的信息不对称导致银企借贷关系中的不确定性，增加了贷款的信用风险。

在银行与企业的借贷交易中，银行处于信息劣势，企业比银行

更了解自身的经营能力、管理水平以及借款项目的风险特征。因此，企业有可能将有利于自己而不利于银行的虚假信息传递给银行，银行则不可能完全观察企业的行为和根据双方的风险类型而签订有效的借贷合同。

倘若银行按平均风险水平收取利息，会造成逆向选择：高风险的

借款者更多地借款，低风险的借款者更少借款或转而从事高风险的投资项目。信息不对称和有限理性会使借贷市场上的价格一利率只能在一定程度上调节资金供求，而不能使市场出清，存在着信贷配给。面对资金的超额需求，银行先是提高利息率，当利率达到一定水平之后，银行不再靠利率手段，而是采取非价格手段（如按照借款人的资信状况、投资项目的风险程度等）来分配信贷。在非价格手段有限的情况下，银行必须有效的提高其信用风险管理水平，以减少违约损失事件的发生。

由于银企间信息不对称，企业经理人可能采取过于冒险的行动而使银行承受潜在的损失。这种情况在债务软约束的经济状态下，银

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企借贷领域内会更为广泛地存在。银行无法对企业取得贷款后的经营管理行为进行有效监督，或者说完全监督的成本太高，不合算。所以银行必须加快信用风险的量化管理，运用现代信息技术优势以及银行外部数据来有效的跟踪银行贷款质量。

２．２信用度量方法的发展

银行信用风险评估方法经历了从定性分析到定量评估，从静态

财务评价到动态的基于证券市场的信用评价方法的发展过程。

２．２．１传统评估方法

实际上，信用风险的各种评估方法之间有着或多或少的联系，

有些新方法是对传统方法或思想的集成和发展，因此新方法与传统方法并不存在绝对的界限。这里所谓的传统方法是指发展相对较早、较成熟的一些方法。

ｌ、专家法

专家法就是一些专家凭借自己的专业技能和主观判断，对贷款

企业的一些关键因素权衡以后，评估其信用风险，做出相应的信贷决策。其中最常见的就是５“Ｃ”要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ），资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ），担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力。有些银行将其归纳为５ｗ“因素”，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。还有的银行将其归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ），借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ），偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。无论是“５Ｃ”，“５ｗ”或是“５Ｐ”要素法在内容上大同小异，他们的共同之处都是将每一要素逐一进行评分，使信用数量化，从而确定其信用等级以作为其是否贷款、贷款标准的确定和随后贷款跟踪监测期间的政策调整依据。

２，贷款评级分级法贷款评级分级法实际上就是对资产及资产组合的信用状况进行

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评价，并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。贷款内部评级分级模型就是美国金融机构在美国货币管理办公室（Ｏｆｆｉｃｅ

ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒｏｆｏｆｔｈｅＣｕｒｒｅｎｃｙ，简ＯＣＣ）最早开发的评级基础上拓展而来的。ＯＣＣ最早将贷款分为五级：正常贷款、关注贷款、次级贷款、可疑贷款、损失贷款。国际上一些金融机构把贷款分级划分得更细，分为九级或十级。目前我国银行业推行使用贷款五级分类法。

３、财务分析法

信用危机往往是由财务危机引致，而使银行和投资者面临巨大

的信用风险，及早发现和找出一些财务预警指标趋向恶化的财务特征，无疑可判断借款财务状况，从而确定其信用等级，为信贷和投资提供依据。基于这一动机，金融机构通常将信用风险的测度转化为企业财务状况的衡量问题。财务分析法包括报表分析和财务比率分析。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法，前者是以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利熊力及其前因后果：而沃尔比重法是将选定的７项财务比率分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。目前我国正在开发的商业银行信用风险预警系统就使用了财务比率分析法。

４、信用评分法

信用评分法是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的

若干指标（如借款个人的收入、年龄、职业、资产状况等：借款企业的财务比率等）赋予一定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信用综合分值或违约概率值，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款以及贷款定价。信用评分法实质上是一类以借款人特征指标为变量的计量经济模型，主要包括多元线性概率模型、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型、Ｐｒｏｂｉｔ模型、线性区别分析模型、非线性区别分析、神经网络方法和遗传算法等。由于此类方法实现简单、成本较低，因此目前应用较为广泛。

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２．２．２基于现代金融市场理论的信用风险度量

随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及

金融创新工具的大量涌现，信用风险的复杂性也日益显著。人们认为以财务比率为基础的统计分析方法个－－－ｚＨ、ｕｈ反映借款人和证券发行人的资产在资本市场一ｈ快速变化的动态价值：鉴于此，一系列信用风险衡量的新方法相继提出。

ｌ、基于期权定价方法的公司破产模型

公司债务的期权定价方法是由费希尔．布菜克（ＦｉｓｈｅｒＢｌａｃｋ）和

迈伦．斯科尔斯（ＭｙｒｏｎＳｅｈｏｌｅｓ）于１９７３年首次提出．随后由布莱克（Ｂｌａｃｋ）、考克斯（Ｃｏｘ）、莫顿（ＲｏｂｅｒｔＭｅｒｔｏｎ）进一步发展。此方法认为，由于对公司未来预期数据不断到达证券市场，公司的市场价值随着时间随机波动，即假定公司资产的价值遵从标准的几何布朗运动。当公司资产的价值低于公司债务价值时，公司发生违约。它被认为是理论界对信用风险结构化建模的基本框架，同时也是信用风险度量的理论基础。在此领域处于领导地位的是ＫＭＶ公司。它通过度量公司资产的波动性来计算公司的违约距离，并把公司的违约距离通过实践中观察的历史违约数据，进一步模型化为公司的违约率。

２、债券违约率模型和期限方法

阿尔特曼研究的债券违约模型（Ｍｏｒｔａｌｉｔｙｒａｔｅｍｏｄｅｌ）和

ｉｓｑｕｉｔｈ，Ｍｕｌｌｉｎｓ（１９８９）的期限方法（Ａｇ—ｎｇａｐｐｒｏａｃｈ）是按穆迫和标准普尔的信用等级和债券到期年限，采用债券实际违约的历史数据建立的违约概率经验值，对各类信用等级和期限债券的违约风险进行衡量。美国穆迪（１９９０）和标准普尔（１９９１）两家著名评级公司修正了这一模型并作为他们的常规金融分析工具。此类模型有望扩展到贷款违约风险分析中。但目前的障碍是银行无法收集到足够的贷款违约历史数据，建立一个非常稳定的违约概率数据库。因此美国许多大型银行正致力于建立一个全国贷款违约和违约损失率的共享数据库。

３、信用风险的组合度量与传统方法相比，现代信用风险量化管理方法己有单一风险度

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