信用风险和信用风险计量的必要性
信用风险和信用风险计量的必要性 一、信用风险和信用风险计量的必要性 信用风险(CreditRisk)又称违约风险，是指交易对手未能履行约定契约 中的义务而造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人 的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型。在过去的 数年中，利用新的金融工具管理信用风险的信用衍生工具(CreditDerivatives)发展 迅速。适当利用信用衍生工具可以减少投资者的信用风险。业内人士估计，信用 衍生市场发展不过数年，在95年全球就有了200亿美元的交易量。信用风险 是商业银行面临的首要风险，商业银行作为联系资金供给者和需求者的金融中介 机构，其资产大部分都是由债务契约构成的，信用问题无疑是契约行为成败的关 键之一[4]. 二、现代信用风险计量的模型方法分析 在实际操作中信用风险的数量化一直是一项非常艰难的任务，因为信 用风险并非简单地把信用事件作为惟一动因，而且信用事件本身也并非仅一种情 况，它存在着彼此相关而外部表征各不相同的多种情况。因而信用风险计量的发 展可谓是步履艰难且缓慢，它大致经历了从主观性到客观性，从艺术性到科学性 的发展历程，具体有经验方法、经济计量方法以及利率期限结构比较法这三种主 要的计量方法，其中前两种方法代表了当前国际业界信用风险计量模型的主流思 路。
(一)经验方法 所谓经验方法就是通过经验数据，即实际的违约记录，来推断不同信 用等级的违约概率。其前提是必须拥有样本容量足够大且按时间进行分层处理的 信用评级数据库[6].以国际知名信用评级公司标准普尔公司为例，看一看其数据 的具体构造方式。
标准普尔的数据涵盖了该公司1981年以来的公司评级记录，包括债项 评级、评级变化、债务违约、违约收回率以及信贷利差等。它将所有数据按年度 建立数据库，该数据被称为"静态数据库".在静态数据库中每年评级在册的公司包 括了所有债务未到期以及未退出评级的公司，同时它会将债务到期或是撤销评级 的公司剔除在外，并添加新的首次参加评级的公司。在构造此静态数据库的基础上，就可以计算出每个信用等级的违约率，它可以是单个年度的违约率，即某一 年内每一信用评级中发生违约的个数除以该评级的债项总数，也可以是累积违约 率，即每一信用评级中以前年度发生的违约个数之和除以该评级的债项总数。
以标准普尔在2013年1月发布的评级分析报告中的数据为例，可以形 象地看出其静态数据库的年违约率情况(见表1).此表是以债权为分析对象，因而 以15年为限。
经验方法最大的特点就是在信用评级时可以全面地考虑所有可能引 起企业信用风险发生的主客观因素，这些风险因子里当然包括了一些可量化的因 素，如财务数据、财务比率等因子，同时它也包括了一些不能或者说很难准确量 化的风险因子，如管理者素质、行业风险等[7],这一点是其他信用风险模型难以 做到的。
经验方法的不足之处在于：
第一，它是依赖于以信用评级为基础建立起的数据库而形成的，因而 需要大量的大样本数据，才能建立起有意义的静态数据库和转移矩阵。
第二，它对信用评级因子的选择有极高的要求。因为只有正确相对客 观地对企业做出信用评级，准确地对研究对象做出归类，才能在此基础上正确估 计企业的信用风险以及可能发生的变化情况，进而为其融资成本进行定价。而信 用评级不可回避地就是存在一定比例的主管因素，这既是经验方法的优点所在， 同时也是不利的地方，因为主观判断的准确性无疑与评定人员的个人判断能力和 道德风险相关，因而也就存在着因评定人员素质的差异带来的信用评级的不准确 性和不一致性。
第三，它是依赖于历史数据的，在假定"历史事件可以重演"[8]的前提 下做出判断，因而预测结果必然受限于历史特定的体制条件、商业周期环境或是 宏观经济环境。就像表1中1999年、2005年、2012年的数据显示的，这些年份里 每个信用等级的违约率都普遍较低，这有可能是得益于良好的宏观经济环境。因 为在相对宽松的金融和商业环境中，企业普遍发展强劲、还款能力较强。而这类 因素无疑是不具备可连续复制性的，无法将其完全复制到其他年份，就像2000 年各信用等级的违约率普遍高于1999年，这就极有可能是由于当年的经济环境发 生了某种不具备周期性的转变，正是外部环境的突变导致了2000年微观行为的恶 性变化，且这种变化是历史数据显现的变化归类无法解释的。(二)经济计量方法 经济计量方法是建立在一个基本假设上，即借款人的违约风险全部反 映在财务状况中。因此只要确定了借款人违约指标与其财务指标间的线性关系， 就能够通过借款人的财务数据反过来估计借款人违约概率。可以选择在该类模型 中比较有代表性的Altman的线性甄别模型(简称Z模型)为例。Z模型以通过信用评 分模型计算出的债务人的整体信用状况指标作为因变量(Z);自变量(X)是选定的 财务指标，双方通过建立一个线性模型联立起来。形式如下: Z=O"1X1+O"2X2+O"3X3+O"4X4+O"5X5+ε(1)其中：X1代表流动资金与 资产的比率;X2代表保留盈余与全部资产的比率;X3代表息税前盈余与全部资产 的比率;X4代表股本市值与长期债务面值的比率;X5代表销售额与全部资产的比 率;ε代表误差项。
Z模型通过样本数据得出的回归模型为：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5(2)该模型确认的临界值为1.64.那么将借款 人的财物数据代入公式(2),计算出Z值，如果该值高于临界值1.64,则属于低违约风 险类别;否则属于高违约风险类别。
经济计量方法简单直观、易理解，而且可以通过补充自变量不断完善 模型，提高模型的拟合度。像Zata模型，就是将Z模型的5个因素扩展成7个因素， 它包含了资产回报率，即息税前收益占全部资产的比率;收益稳定性，即资产回 报率10年期趋势值的标准差;债务负担，即息税前收入占全部利息支付的比例;累 积的营利性，即企业的保留盈余(表内)占全部资产的比例;流动比率，即流动资产 占全部资产的比例;资本化比率，即普通股占全部资本的比例;以及用资产总值代 表的企业规模。
但是经济计量方法缺乏理论基础的支撑，有两点无法克服的弊端：
第一，自变量和因变量的线性函数关系没有经过合理的论证，无法从 理论上证明Z值和Xi的线性关系是可靠的、有效的。
第二，经济计量方法中自变量的选择范围都在财务指标里，但实际上 企业的信用风险不仅与其自身的财务状况有关，还会受到管理层的情况、行业表 现、宏观环境的影响。目前这些因素只能作为虚拟变量加入到公式中，而虚拟变 量的取值很难做到准确。所以这些非财务风险因子如何加入到计量模型中，如何取值，如何确 认函数关系是经济计量方法改进的突破口。就因为这些暂时无法克服的技术缺陷， 使得经济计量方法在信用风险计量领域的运用受限较多。
(三)利率期限结构比较法 利率期限结构比较法是指通过具有相同到期日的公司债和国债之间 的利率差额即信贷利率差来推算年违约率。一般来讲，国债是不存在信用风险的， 因而国债利率可以看作是无风险利率;而对于存在信用风险的资产，作为风险补 偿它会提供给投资者一个高于无风险利率的收益率。因而反过来看信贷利差越大， 说明其信用风险越大。
例如，对于1年期国债其利率为k,一笔同样1年期的公司债其利率为i. 国债没有信用风险，而公司债有风险，假设其不违约的概率为p,风险发生时收回 率为δ0.对于风险中性的投资者而言，两种体制方案的收益和风险相当时才会被 纳入投资者的选择集。因而利用无套利原则可以得到：1+k=(1-p)δ(1+i)+p(1+i)(3) 经过简单转变可得到：p=[1+k-δ(1+i)]/[(1+i)(1-δ)](4)对于多年期的情形，可以将 其假设成连续投资行为，就是说先投资1年期的债券，在该年末的时候将本息继 续投资于1年期的债券，以此类推即可用简单方法解决多年期债券的情形。很显 然利率期限结构比较法只适用于国债零息债券市场和公司债券市场等规模大、流 动性强的市场环境。对于债券市场发展薄弱的我国而言，此方法很难适用，尤其 是在解决信用评级对象是那些规模小的并不适宜发行公司债券的中小企业时更 是难以使用。
四、结语 信用风险管理永远是商业银行经营管理中不变的话题，因而没有一劳 永逸、放之四海而皆准的万能管理方法，任何精深的风险模型都无法安全、绝对 准确地计量信用风险。诚如历史呈现的，任何原始数据都不会像计量方法要求的 那样连续平滑地分布;计量方法和计量理念也不会永远停滞不前。所以不断调试、 修正风险计量模型使之与我国商业银行的实际情况相结合，是我国商业银行风险 管理质量不断提高的必要保障。千里之行，始于足下，我国商业银行的信用风险 管理已经启程，其前景必定会越来越好，必定会为我国的实体经济发展贡献出更 大的正能量。