信用风险相关理论
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信用风险相关理论范文第1篇
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）02-0055-02
信用是市场经济的基石，信用风险的危害倍受金融界关注。一般情况下，信用风险方面的问题始终属于市场经济当中基本且极其古老的一类问题，其危害性受到人们的广泛关注。现阶段，社会经济的快速发展更是在很大程度上复杂化了信用风险问题。组合信用风险已经成为现在研究的一个重点，该问题当中核心为违约相关性，该核心具体能够分成微观以及宏观两种。现阶段，对违约相关性进行研究时主要包含三类方法，分别为约化方法、结构化方法以及Copula方法。
一、对信用风险的基本概念进行分析
通常情况下，相对比较传统的信用风险指的主要是相关的交易对象不可以根据事先已经达成的相应协议来对义务进行严格履行所造成的一种风险，也就是债务人根本没有对相应的债务进行如期偿还导致合同的违反，进而为债权人造成一定的风险[1]。而现代的金融信用风险主要指的是因为对手或者债务违约而造成损失的一种可能性，或因为债务人在信用评级方面发生变动以及履约能力方面发生一定的改变而造成损失的可能性。所以，现代金融信用风险基本的决定因素是对手的实际财务情况以及风险情况[1]。
下面对现代金融信用风险的具体特征进行分析。
首先，非对称性。价格所发生的波动会造成市场风险，所取得的收益呈现出对称性的分布，而信用风险不同于市场风险，主要的造成原因是借款人的违约，损失以及收益都呈现出不对称的分布，这就会导致信用风险概率分布发生一定的偏离[1]。
其次，易传染性。通常来讲，信用风险会在很大程度上造成大范围的信用方面的违约，进而导致极其严重的金融事故。
最后，非系统性。债务人所具有的实际还款能力的决定因素为和其相关的非系统性的一些因素，具体包括债务人的还款实际意愿、经营企业的真正能力以及财务情况等[1]。
二、信用风险模型理论研究现状
1.结构化模型。结构化模型起源于20世纪70年代，并且建立在几何布朗运动的基础上，该理论认为，我们可以将对债券定价的过程简单化，即演化为对欧式期权的定价。理论可以得到期权定价理论的支持，并且建立了其自身的模型，称之为到期日违约模型法，理论致力于信用价差曲线的研究，通过定量分析和定性分析的方法，在查阅大量历史资料的基础上，在模型中建立了利率期限结构模型。
2.简约化模型。简约化模型绕过了公司的财务基础，这是和与结构化模型最大的不同之处，简约化模型的计算方法相对比较简单，而且所需要的数据流量也较少。在建模过程中，当事人可以泊松理论来建立模型，其准确度收到违约概率的强度影响。采用简约化模型的优势在于债务方的强度能够对另外一方的相关性方面进行制约，从而降低了风险。简约化模型的建立还需要以状态变量X为主要驱动力。
三、对信用违约相关性的影响因素进行分析
一般情况下，违约事件会在很大程度上会造成信用风险，此外，和一般的损失不同，通常来说，违约事件所引起的不仅仅是财务上的损失，还包括许多不能够预期的事件，带有很强的随机性，而这也是处理违约事件过程中需要特别注意的一个方面。单个的违约所产生的负面影响，主要是有两个方面所决定，其一是债务的回收率，其二是违约发生的概率。从组织层面上来讲，由于分散化，组织所发生的损失根本就不是简单的一种加和，当对多个变量所产生的组合效应进行一定的研究时，也就是信用债权人与债权人间之间存在的影响，这就应该要对资产间相干性进行有效的度量。所以，要想对组织损失的实际情况进行更有效研究，实施组织以及风险方面的管理，这就应该对组合当中的资产违约相依的结构进行充分的考虑[2]。
下面对影响信用违约的相关性的因素进行分析。
首先是宏观经济因素。对于市场经济来讲，市场利率所发生的变化、商品价格上的变化以及宏观经济上的波动等都会造成一定的影响，进而实现了循环性的违约相关性。
其次，特定行业的因素。在所有的行业当中，基本上都会受到原材料价格上涨以及生产力过剩等各种因素所造成的冲击，各个行业之间所存在的直接性练习同时还会造成所有企业的违约相关性。该类风险引起的主要原因根本就不是经营风险，同时还不是财务风险，主要原因是特定行业当中市场经济环境所发生的波动以及变动。因此，行业当中的环境所造成的影响会严重造成企业的关联违约，而且这些负面影响往往是不可估量的，同时也属于银行最需要考虑的一个影响因素[2]。
最后，业务交叉的因素。一般来讲，资产相关指的主要是各个企业之间有着投资、持股以及参股等各种资本上的关系。当存在一定资产相关性时，违约相关性主要是两债务人之间违约概率所形成的函数，同时随着违约概率的增大，会增大违约的相关性。各个企业之间有着非常多的业务之间的往来时，有时还会是供应链方面的合作伙伴，这时候，企业应该非常容易出现关联现象。所以，在此状况之下，企业当中也会存在相对比较高的违约相关性[2]。
四、对问题的基本假设进行分析
在已经给定的相对比较完备的概率空间（Ω，φ，Q）当中，Q指的主要是风险处于中性时的概率测度，这时，我们引入能够表示宏观经济的流域，主要的构成是能源价格、汇率以及利率等各种宏观方面额定经济变量。运用（Ω，φ）上的可以测量的随机变量Ti来表示i公司违约的实际时刻[2]。
当选择Copula函数时，具体能够分成两个类型。在本文中主要考虑在现实情况中非常常用的Gaussian Copula。在该函数当中包含着标准正态分布的分布函数，还包含着协方差矩阵的多维正态分布的函数。根据Copula方法来对违约相关性进行一定的研究，能够大体分成两个步骤：第一个步骤是建立单个企业的违约模型；第二个步骤是对违约相关性进行一定的引进，也就是建立Copula模型[3]。
五、对单个公司的生存概率进行分析
对违约相关性先不进行考虑，i企业出现违约的影响因素是自身因素以及宏观经济，也就是在相应的域流之下，得出相应的域流空间。主要的目标是在相应的约束条件之下，来对该企业的生存概率进行有效求解[3]。
适应约化的方法来对企业生存概率进行求解属于一个非常常见的方法，Lando对其有着比较深刻的认识以及研究。也就是说，在t时刻应该对未来宏观经济信息进行预先知道，预知未来，但这很明显与实际存在一定的差距。从根本上来讲，Lando因为将其求解放在Cox过程的实际框架当中，因此，需要将信息进行一定的扩大。然而，在现实情况当中，在对生存率进行一定的求解时根本就不会涉及到Cox过程，该过程仅仅会在模拟违约时刻时才会运用到。因此，应该对Lando的方法进行一定的改进[4]。
六、对信用组合风险的损失的度量进行分析
第一步，应该对违约损失进行一定的估计。工具违约概率的确定在于来自于公司内部，即所有工具的违约概率的确定标准都是内部的具体评级。这一过程的测定较为复杂，需要以大量的数据为依托，为了简化计算，应该根据行业当中的相应平均数来确定违约的损失值。除此之外，还应该对违约损失的具体标准差进行一定的估计。
第二步，应该对债务人的资产相关性进行一定的估计。因为一般来说，我们不能够直接地观察出企业的实际资产价值，但是，我们能够通过Black-Scholes公式来对其进行精确的推导，运用专业知识，建立相关的数学模型，进而运用Copula函数对其资产相关性进行估计[4]，从而得出接近于实际情况的数值。
第三步，产生出相关的违约事件。由于违约相关性与资产相关性所具有的依赖结构存在一定的相似性，所以能够对资产相关性进行有效反映的Copula函数属于是违约点的结果。进而利用Copula函数以及边缘分布来获得违约时间的相关分布。
第四步，对随机违约损失进行一定的产生。如果出现违约的现象，我们就需要计算违约所产生的具体损失，此时，可以从以前已经得到的违约损失值中获取相关数据，即我们可以将违约案例进行归类，对于相似的案例，确定违约数据的平均值，并且通过标准差的相关分布，抽取其中的随机数，进而借助计算机等工作，计算出违约的损失值。
第五步，对损失进行一定的计算。出现违约，应该按照组合头寸来得到违约暴露，并且采用计数法，对于违约数据可以记为1，对于不发生违约的情况，则损失就为零。
第六步，得到损失实际分布。无论是何种形式的违约以及违约数据的大小，其计算的结果都是所有的情景都会产生出一个相应的组合损失值，此时，对上面的步骤进行相应次数的重复，进而来得到相应的组合损失。
七、结束语
综上所述，违约相关性的Copula方法是本文研究的主要对象，在本文当中，建立并研究了约化方法与结构化方法之间存在的关系，进而可以在很大程度上辅导我们对各研究方法及其内在所存在的相互关系进行充分理解。
参考文献：
[1]何海鹰.基于Copula理论的信用风险研究[D].厦门大学，2009.
[2]谢铨.基于Copula的信用风险经济资本计量模型及应用[J].科学技术与工程，2011，（17）：4112-4116.
信用风险相关理论范文第2篇
本节对融资约束和财务柔性对企业信用风险的作用机理进行理论分析。
1.1财务柔性对企业信用风险的平滑作用柔性是Hart等在研究企业受经营周期影响时提出的概念。20世纪60年代以后，世界经济环境向复杂化、动态化趋势发展，柔性生产、柔性管理等问题才开始被重视，直到20世纪末财务柔性作为集成柔性中的子系统才开始被研究。从葛家澎和占美松、DeAngelo、Byoun等对财务柔性的定义可以看出，财务柔性的最终目的是实现企业价值最大化。Singh和Hodder通过对跨国公司进行实证分析发现财务柔性能够增加公司价值［。Chang、Jackson和Grover在研究亚洲金融危机时发现，在动态环境中承担风险的诸多企业中，只有具备财务柔性的部分企业具有更高的经营业绩。Dreyer和Grnhaug也得出了同样的结论，即财务柔性水平高的企业具有更高的业绩水平。Arslan、Florackis和Ozkan以东南亚金融危机为研究背景，发现在危机前保持高负债融资柔性和高现金柔性的企业在危机期间创造了更好的经营业绩。企业价值既包括业绩，也包括风险。财务柔性的特殊作用是预防或利用不确定性因素，而不确定性恰恰是风险的来源，因此财务柔性具有预防或降低风险的功能。Antonio等认为企业财务风险的规避策略与柔性程度直接相关；Bates、Kahle和Stulz发现，随着经济环境不确定性的加剧，企业保持高水平的负债融资柔性和现金柔性能降低其信用风险、避免发生违约事件。中国学者对财务柔性研究较少，主要对财务柔性的作用及构建财务柔性的理念进行了探讨。例如：邓明然对企业面临不确定因素的原因进行了理论分析，认为财务柔性可降低不确定性、规避财务风险、提高经济绩效；赵湘莲和韩玉启在分析应对财务管理活动中的风险因素时，指出财务柔性不仅能降低风险因素，而且能利用发展机会为企业创造价值，并进一步提出了财务柔性水平的监控措施；王楷华从人本思想的角度提出了财务柔性管理的构建。中国学者主要从理论层面对财务柔性进行了探讨，鲜有文献对理论分析进行实证检验。综合国内外学者对财务柔性作用的理论及实证分析可知：财务柔性为企业创造价值，不仅表现为对企业带来更高的绩效，而且表现为在不确定性的经济环境中使企业保持一定的现金持有水平和债务融资能力，并能降低企业的信用风险、避免企业破产倒闭。在金融危机期间，财务柔性凭借其降低风险、提升业绩的作用而对企业的可持续发展具有重要意义。金融危机过后，金融环境整体比较平稳，资本市场波动趋于平缓。然而，随着世界经济一体化趋势的加强，企业仍面临经营环境复杂化、动态化的发展趋势，财务柔性在预防不确定性事件、缓冲信用风险方面仍起重要作用。
1.2融资约束对财务柔性缓冲作用的影响在资本市场完美的假设下，Keynes认为企业无须持有现金资产，因此企业对现金柔性不产生要求。现实中，Greenwald、Stiglitz和Weiss以及My－ers和Majluf却认为，信息不对称和问题的存在导致外部融资成本过高，由于企业自有资金有限，因此当企业没有足够多的财务资源来应付不确定性因素时就会产生融资约束问题。中国的资本市场不完善，企业的融资约束尤其严重。虽然中国政府开展了金融市场改革———包括股票市场和债券市场的建设以及国有银行商业化管理等，但是由于企业发行股票和债券需要经过政府部门的层层严格审批，而银行偏好向国有企业贷款，因此中国企业“融资难”的问题未能从根本上得到改善。Almeida、CamPello和Weisbach以及Denis和Sibilkov通过理论分析认为，企业进行流动性管理的根本原因在于融资约束，而且融资约束越强则现金持有的边际价值越高，企业对流动性资产的需求也越高。对于融资约束程度更强的企业而言，现金在企业投资中的作用更大，对企业价值的正向影响也更为显著。顾乃康和孙进军就现金持有对企业价值的影响进行了实证检验，其实证结果显示，企业所持现金的边际效用随着其融资约束程度的提升而增大。对比中外学者关于现金持有对企业价值影响的研究，不难发现：在融资约束情境下，现金持有的价值随着融资约束的加剧而增大。而Acharya、Almeida和Campello从投机需求的角度以及García－Teruel、Martínez－Solano和Sánchez－Ballesta等从会计信息质量的角度所做的研究均表明，融资约束会增加企业的流动性需求。流动性主要来源于公司内部的现金、等价物以及保有的负债融资额度，即现金柔性和债务融资柔性。融资约束越严重，企业对财务柔性水平的要求就越高，企业保有财务柔性的价值就越大。Hubbard最早提出“流动性缓冲”，即面临融资约束的企业出于预防性动机会保留较多的流动性资产。Almeida、CamPello和Weisbach进一步对该理论进行了实证检验，发现面临融资约束的企业会留存较多的现金及现金等价物，而非融资约束的企业不存在这一现象。可见，受融资约束的企业面对信用风险的增大会有越来越高的财务柔性需求。本文基于财务柔性对企业信用风险的预防作用，提出了“财务柔性缓冲”。“财务柔性缓冲”的基本原理如下：在财务融资约束情境下，企业为了预防不确定性因素的冲击而保有一定的现金并维持一定的负债融资柔性水平，以继续维持企业现有投资和日常经营活动的需要、预防债权人提前解约或“惜贷”，从而降低企业信用风险；当发生可利用的投资机会时，企业根据优序融资原则，可以优先使用内部资金并凭借保有的负债融资水平，进一步扩大投资以最大化企业价值。
2实证设计
2.1研究假设综合上述讨论结果，本文提出如下假设：假设1：财务柔性水平与企业信用风险显著负相关。假设2：财务柔性对企业信用风险的缓冲作用随着企业所受融资约束程度的提升而增强。
2.2样本选择与数据来源本文选取2009—2012年中国A股非金融业上市公司为样本，并剔除如下上市公司：被特别处理的ST公司；2009年及以后上市的公司；关键指标值数据缺失的上市公司。最后得到2364家上市公司的7986个样本观测值。本文所用数据来自锐思数据库，使用Stata10软件进行统计分析。
2.3模型设定与变量定义
2.3.1被解释变量被解释变量为企业信用风险（EDF）。国外企业信用风险计量模型有多种，万晏伶和杨俊的研究表明KMV模型可以很好地衡量中国上市公司的信用风险。本文结合中国上市公司信用统计资料不健全的实情，借鉴穆迪公司开发的KMV模型来衡量上市公司样本的信用风险。该模型假设企业价值服从布朗运动。其中：E为企业的股权价值；VA为企业资产的市场价值；DP为负债的账面价值；T为债务的到期时间；σE为企业股权价值波动率；σV为企业资产价值波动率。运用MATLAB编程逐一迭代可计算出各企业信用风险EDF值。
2.3.2解释变量解释变量为财务柔性。根据DeAngelo等、曾爱民和魏志华的研究方法，本文采用现金柔性（Xjrx）和负债融资柔性（Fzrx）来衡量公司的财务柔性水平。现金柔性为企业持有现金比率，负债融资柔性＝max（0，行业平均负债比率－企业负债比率）。
2.3.3调节变量调节变量为融资约束。本文借鉴Hadlock和Pierce的Size－Age指数（简称为SA指数）法来衡量融资约束。SA指数＝－0．737×Size＋0．043×Size2－0．04×Age。其中：Size为企业规模；Age为企业年龄。在进行稳健性检验时，根据连玉君、彭方平和苏治的研究［27］，本文用企业规模（Size）、是否支付股利（Guli）和产权性质（Nature）度量企业的融资约束程度。企业规模越小，则企业所受的融资约束程度越大；企业不支付股利，则企业所受的融资约束程度较大；企业是民营企业，则企业所受的融资约束程度较大。此外，本文设置了如下控制变量：盈利能力（总资产净利率———ROA）、成长性（总资产增长率———Totassgrrt）、固定资产规模（固定资产占总资产比例———Fixassrt）和公司治理（董事会规模———Board和独立董事比例———Dudong）。同时，设置哑变量以控制行业和年度因素的影响。
2.3.4计量模型为了验证假设1，本文设定如下模型：式（2）中：SA×Xjrx、SA×Fzrx为用SA指数衡量的融资约束程度与财务柔性的交叉项。在进行稳健性检验时，将模型（2）中用SA指数衡量的融资约束程度替代为企业规模（Size）、是否支付股利（Guli）以及产权性质（Nature）。其中：Size×Xjrx、Size×Fzrx为用企业规模表示的融资约束程度与财务柔性的交叉项；Guli×Xjrx、Guli×Fzrx为用“是否支付股利”表示的融资约束程度与财务柔性的交叉项；Nature×Xjrx、Nature×Fzrx为用产权性质表示的融资约束程度与财务柔性的交叉项。如果融资约束程度与财务柔性的交叉项的系数为负值且其绝对值越大，表明企业受到的融资约束越强，财务柔性对企业信用风险的缓冲作用越大。
3实证结果分析
3.1描述性统计表2列示了各变量的描述性统计结果和差异性检验结果。从全体样本看：企业信用风险均值为0．25、标准差为0．07，说明样本企业间的信用风险水平差异较大；负债融资柔性均值为0．08、最低值为0，现金柔性均值为0．21、最高值为1，表明样本企业间的财务柔性差异较大。从融资约束程度来看：融资约束程度强的企业的信用风险均值相对较高且差异显著———这可能与企业的财务柔性水平不一致有关；融资约束程度弱的企业的负债融资柔性水平和现金柔性水平相对较高且差异显著。
3.2相关性分析表2列示了变量间的相关系数。由表2可知：企业信用风险与负债融资柔性、现金柔性显著负相关，表明提高财务柔性水平可以显著减小企业信用风险。同时，不论是Pearson相关系数还是Spearman相关系数，企业信用风险与负债融资柔性、现金柔性均在1％的水平下显著。
3.3回归分析
3.3.1财务柔性对企业信用风险的缓冲作用表3列示了模型（1）的估计结果，分别使用了固定效应模型和随机效应模型。结果显示：无论是固定效应模型还是随机效应模型，负债融资柔性、现金柔性与企业信用风险的回归系数基本一致。表3中，两种模型中负债融资柔性和现金柔性的系数均显著为负，表明财务柔性的变动方向与企业信用风险的变动方向相反。财务柔性与企业信用风险的波动方向相反能否说明财务柔性对信用风险起到缓冲作用呢？本文进一步控制影响信用风险的其他因素，如盈利能力、成长性、固定资产状况、公司治理、行业和年度。加入控制变量后，财务柔性与企业信用风险的显著负相关并未改变。可见，财务柔性水平的提高对企业信用风险的减小起到了明显作用，即假设1得证。
3.3.2融资约束的调节效应借鉴Hadlock和Pierce用SA指数衡量融资约束的做法，SA指数值越大说明企业受到的融资约束越强。以SA指数均值为标准，融资约束程度小于该均值的企业为融资约束程度强的企业，融资约束程度大于该均值的企业为融资约束程度弱的企业。用虚拟变量表示融资约束程度：融资约束程度强，该虚拟变量取值为1；融资约束程度弱，该虚拟变量取值为0。SA×Fzrx为融资约束程度与负债融资柔性的交叉项；SA×Xjrx为融资约束程度与现金柔性的交叉项。表4列示了融资约束的调节效应的检验结果，分别使用了固定效应模型和随机效应模型。由表4可知：利用两种模型所得的检验结果基本一致，从而加强了研究结论的说服力。检验结果显示：负债融资柔性、现金柔性与公司的信用风险显著负相关———这与前面的假设1一致；融资约束程度与负债融资柔性、现金柔性的交叉项的系数均显著为负，表明企业受到的融资约束越强，财务柔性对信用风险的缓冲作用越大，故假设2成立。
3.3.3稳健性检验为了确保结论的有效性，本了多项稳健性检验，分别使用企业规模、是否支付股利和产权性质来衡量融资约束程度。其中，企业规模小于均值的企业为融资约束程度强的企业，企业规模大于均值的企业为融资约束程度弱的企业；未支付股利的企业为融资约束程度强的企业，支付股利的企业为融资约束程度弱的企业；民营企业的融资约束程度强，国有企业的融资约束程度弱。融资约束程度强，变量值为1；融资约束程度弱，变量值为0。很显然，财务柔性与企业信用风险显著负相关的结论未改变，表明财务柔性对企业信用风险具有明显的缓冲作用。用不同变量衡量的融资约束程度与财务柔性的交叉项的系数仍显著为负，表明企业所受的融资约束越强，财务柔性对企业信用风险的缓冲作用越大；当企业没有融资约束时，财务柔性对企业信用风险的缓冲作用不明显。
4结语
信用风险相关理论范文第3篇
关键词：商业银行；集成风险模型；经济资本计量
中图分类号：F224.0 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2014）04-0011-04
一、引言
巴塞尔协议Ⅱ（2006）明确提出了对商业银行信用风险、市场风险、操作风险的全面管理[1]。巴塞尔协议Ⅲ（2010）表明全面风险管理的有效途径是经济资本管理[2]。经济资本管理的前提是经济资本计量。要有效地发挥经济资本对商业银行资源配置功能，要科学地考核商业银行各分行、各业务单位、各业务线的管理绩效进而实现商业银行的经营目标，就必须将资产组合中含有的不同类型风险整合在一起实施集成计量。这不仅要求研究包含一种类型风险的资产组合的经济资本计量，而且还要求研究包含多种类型风险的资产组合的经济资本计量。李豫（2011），梁凌等（2005），刘开华（2011），丰吉闯等（2011），谭德俊等（2010）各自分别研究了信用风险、市场风险、操作风险模型[3-7]。朱世武（2005），李建平等（2010）分别研究了信用违约相关性以及不同风险类型的相关性[8-9]。这些研究为商业银行全面风险管理要求的集成风险模型与经济资本计量提供了很好的理论基础，然而，各自使用的风险模型和经济资本计量方法不同，因此，必须整合不同风险模型以实现集成经济资本计量。
二、单一风险模型的理论分析
商业银行的信用风险来源于客户的可能违约，而客户被商业银行划分成不同的信用等级，Lucas（1995）利用Moody投资者服务公司1970―1993年（巴塞尔协议实施前）共24年历史数据，对信用等级B以上的贷款企业之间的违约相关系数进行了研究（结果见表1），得到了同一信用等级企业贷款违约相关系数随着信用等级的提高而降低，不同信用等级企业贷款违约相关系数普遍较低的结论[10]。信用等级在Baa及Baa以上的企业，其一年违约相关系数为0，这表明信用等级Baa及以上的企业一年期贷款的违约是完全不相关的，信用等级B及以上企业一年期贷款违约相关系数不超过0.07，这表明信用等级B及以上的客户一年期贷款违约也几乎是不相关的。标准普尔公司对1993―2010年亚洲评级公司违约情况的研究报告表明，评级BBB以上的公司的违约是完全不相关的。
Zhou（2001）， Sanjiv R.Das等（2003）分别从理论和实证角度研究得到了企业之间的违约相关系数和资产价值相关系数具有相同的符号[12-13]；资产价值相关性越高，违约相关性就越高；较高信用等级企业之间的贷款违约相关性较低。理论与实证研究表明：企业之间违约不相关意味着企业之间的资产价值也是不相关的。由此以及上面的分析可以知道，信用等级较高的企业（Baa及以上）之间的违约损失是完全不相关的。
巴塞尔协议的实施在客观上促使商业银行加强了对于各种风险的管理。将金融资产投资分散于各种类型的风险较低的业务上，同时限制每一类型、每一笔投资规模是商业银行风险管理的一贯措施。对于信用等级相对较低的企业，抵押、担保、贷款承诺、贷款限制甚至拒绝贷款等比信用等级较高的企业更严格的贷款管理方式的采纳，一方面降低了客户违约的概率，另一方面即使客户违约也降低了违约造成损失，使得信用等级较低的企业违约损失表现出与其它企业的违约损失的不相关性。因此，无论信用等级较高的企业还是信用等级较低的企业，银行现有的评级标准和风险管理方式的有效结合，一方面各企业的违约表现为与其它企业的违约几乎完全不相关，另一方面，它们中的每一个在违约条件下造成的损失相对银行其它贷款客户违约造成的损失表现出相对的独立性。由此并根据中心极限定理可以知道， 银行所有各信用等级的一年期贷款客户违约损失Yn的规范值Zn=[Yn-E（Yn）]/■近似服从标准正态分布[14]。于是，商业银行一年期贷款违约损失值之和Yn近似服从正态分布N（EYn），D（Yn））。
此外，在一个不断完善的的资本市场，无论是利率风险、汇率风险、股票风险还是商品价格风险，它们本身都是由参与市场交易的投资者共同作用的结果，其中每一个参与交易的主体都不可能主导它的变化，并且每一个的影响相对于整个交易主体的影响是微不足道的。也就是说，利率风险、汇率风险、股票风险和商品价格风险导致的损失是由许多种比较独立的因素共同作用的结果，从统计的角度来看，每种因素对风险损益的大小并不具有明显的影响，因此，根据中心极限定理可得：由市场风险导致的损益将服从正态分布。
由于操作风险是由于不完善或失效的内部控制流程、人的因素、系统因素或其他外部事件等原因导致可能的损失。尽管不同因素造成的损失是相互独立的，同一因素中，人的因素造成的损失是相互独立的，不完善或失效的内部控制程序、系统因素造成的损失几乎是完全相关的，从理论上很难得出操作风险损失的分布类型，但大量的实证研究表明操作风险损失的对数服从正态分布[15-16]。
三、不同类型风险集成计量的理论分析
设商业银行资产组合信用风险损失为Y1，市场风险损失为Y2，操作风险损失为Y3，由上面的分析可知：X1=Y1、X2=Y2、X3=lnY3都服从正态分布。记由X1、X2、X3构成的向量为X=（X1、X2、X3）'，设X1与X2的相关系数为？籽12，X1与X3的相关系数为？籽13，X2与X3的相关系数为？籽23，则Y1、Y2、Y3之间的相关系数值都比较小。这是因为：商业银行的信用风险是由于借款人不能或不愿按时还本付息给银行造成损失的风险，它与借款人的偿付能力以及偿付意愿直接相关。在全面风险管理的金融环境下，随着信用文化的普及以及贷款的抵押、担保的采用，使得不愿还款的意愿大大降低，因此，信用风险损失主要取决于借款人的偿付能力。而偿付能力尽管受宏观经济发展的影响，但由于贷款发放条件的约束使得这种影响被大大地弱化。商业银行市场风险是由于利率、汇率、股票指数、商品价格等资产的市场价格变化或波动而引起损失的风险。市场风险损失和参与市场交易的群体素质直接相关，同时受宏观经济发展影响。可见，信用风险与市场风险具有一定的线性相关性，但由于影响它们的主体有很大相同，因此，它们的线性相关程度不高。商业银行操作风险是由于银行内部不完善或失效的控制流程、人的因素、系统因素或其他外部事件等原因导致损失的风险。在全面风险管理的金融环境下，操作风险损失受宏观经济的影响很小，受制度、流程、交易系统以及人的意愿影响较大。由于信用风险、市场风险与操作风险损失的影响因素几乎完全不同，因此，它们的线性相关程度很低。
Ward和Lee（2002）[17]，Dimakos和Aas（2003，2004，20
07）等分别实证研究了不同类型风险的线性相关程度（见表2）[18-20]。不过，由于研究的对象不同、期限不同、所使用的样本数据不同、研究的方法不完全一样，得到的关于信用风险、市场风险、操作风险的线性相关系数差别也较大。从整体看，不同类型风险的线性相关系数值都比较低，信用风险与市场风险的相关系数最大值为0.30，信用风险与操作风险的相关系数的最大值为0.44，市场风险与操作风险的相关系数最大值为0.20。李建平等（2010）运用copula函数方法对奥地利银行的研究表明，市场风险损失与操作风险损失的对数之间的相关系数为0.30。如果Y1与lnY3的相关系数？籽13以及Y2与lnY3的相关系数？籽23都小于0.5，则向量X的相关系数矩阵为对角优势阵，它必定是正定矩阵。且向量X满足服从三维正态分布的条件，因此，随机向量X=（X1，X2，X3）'服从三维正态分布。
四、含多种类型风险的资产组合经济资本计量研究
假设向量X的概率密度函数为
本文通过收集到的我国某大型商业银行2011年8月至2012年7月期间信用风险损失与市场风险损失相关数据（单位：百万元），运用统计分析工具可以得到样本数据的直方图如图1，可知该银行信用风险日损益分布的偏度-0.192（比较接近于0），峰度3.852（相当接近于3），Jarque-Bera统计量值为8.850（小于x20.005（2）=10.597），P{x2（2）>8.850}=0.012这些统计数据结果表明：在置信度99.5%下，不能拒绝日损益样本数据近似服从正态分布。于是，接受组合信用风险日损益数近似地服从正态分布，即X1～N（4.909，135.7872）。
样本银行市场风险日损益的直方图如图2，可知分布的偏度0.185（比较接近于0），峰度3.886（比较接近于4），Jarque-Bera统计量值为9.342（小于x20.005（2）=10.597），P{x2（2）>9.342}=0.009，这些统计数据表明：在置信度99.5%下，不能拒绝市场风险日损益数据近似服从正态分布。于是，接受市场风险日损益数服从正态分布，即X2～N（9.605，117.5282）。
由于样本商业银行一年中操作风险损失发生的频数较少，为分析方便起见，本文将收集到的我国商业银行2011年前15年的操作风险损失数据作为其样本，分析其分布。统计分析显示这些数据的分布特征不明显。为此将这些数据取对数，得到操作风险损失的对数值的直方图如图3，图中可知，分布的偏度0.301，峰度为3.102，Jarque-Bera统计量值为5.092，P{x2（2）>5.341}=0.078，这表明：在置信度99.5%的条件下，不能拒绝数据服从正态分布，因此，接受样本商业银行操作风险损失数据对数值服从正态分布。即X3～N（-2.338，2.3982）
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信用风险相关理论范文第4篇
关键词：Copula方法；金融风险管理；应用研究
中图分类号：F832；F224 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）003-0-01
在货币资金借贷与经营中因各种因素影响而出现的预期收益低于实际收益的情况就是金融风险，基于金融风险出现的金融风险管理作为金融机构管理的核心与基础在扭转并抵御金融风险中发挥了重要作用。Copula最早提出在1959年，是一种对随机变量间关系进行分析的工具，在信息技术与计算机技术不断发展下，这一工具在金融风险管理中运用取得了令人满意的效果。
一、基于Copula方法组合信用风险度量模型
1.信用风险含义与管理
在金融领域，信用风险较为多见，也是金融风险的常见类型，如果贷款或者其他合约到期之后依然未能还清本息或者未能履行与银行签署的合同，将使银行遭受到损伤。信用风险管理一方面需要对金融市场体制进行完善，目的是使风险发生杜绝，另一方面是对信用风险管理进行完善，信用风险的度量技术通过在近几年的应用显现了其优势之处，使各国均意识到了解决信用风险量度问题的必要性。我国当前已经有很多资产管理机构管理银行的不良资产，主要解决存量问题与不良资产问题[1]。
2.基于Copula方法组合信用风险度量
运用违约概率对资产信用指标进行衡量，然后运用Copula函数对度量违约与概率间关系进行度量，可以将组合信用风险计算出来。首先，将变量生存时间T引入，可以对违约事件发生时间与长度进行表示，同时应用到两个函数，一个是F（t），另一个是S（t），已经违约概率用前一个函数表示，而没有违约概率则用后一个函数表示，由此可以得到：F（t）=P（T≤t），S（t）=1-F（t）=P（T>t）[2]。可以通过以上函数得到危险率函数与生存函数。
信用曲度是一种用危险率函数表示的一种违约概率密度，通过使用信用曲线可以明确不同资产违约之间的相关性。获得信用曲线的方法为：一种方法是从评级机构的数据中得到，先找到债券在n年的违约概率，然后运用n与每年条件违约概率间构建出一种联系，即，函数关系，再使用递归方法将每一年的条件约为概率得出来，从而将n期的违约概率得到，获知到危险率函数[3]。另一种是获得公司不同期限债券到期收益率，然后将其与国债收益率结合起来，对两者进行比较，可以绘制出收益率评价曲线，从而将信用曲线推算出来。
3.基于Copula组合信用风险度量
在出现组合风险时，计算方法为：先对单一资产风险进行计算，有很多方法可以得到单一资产风险总量，且VaR软件的应用可以使单一风险度量得到更加轻松。然后综合组合中的单一风险，传统方法是将资产减相关系数得出，然后利用方差关系对单一风险组合，但是有一定不足，即，不能将综合相关性表示出来，当前，应用Copula函数则更加简单、容易，可以在综合方式基础上确定资产组合，可以对组合风险更好的度量。
二、基于Copula方法的投资组合风险测量模型
1.Vap介绍
Vap是一种主流管理方法，在商业银行与投资银行中应用较为普遍，作为风险测度的工具可以将分布函数充分利用起来，从而对金融资产潜在损失进行计算，比如，将风险价值记为VaR，则特定时间内的损失就可以表示为：
P（z≤VaR）=1-α
2.使用Copula变换相关系数的VaR分析方法
使用Copula变换相关系数的VaR分析方法重点在于对方差进行求解，然后通过对方差的组合可以将VaR得出，从而明确定置信度[4]，描述出正态的分布函数与分位数。通过相关系数的组合方差可以了解到，使用Risk Metrics的方法实际上是一种假设的线性相关系数，可以对非正态的相关性进行表示，基于此可以得出尾部的相关系数与秩相关系数，这两种系数均可以用Copula表示出来。比如，给出一个组合信用风险度量，可以假定出两种资产，将资产危险率表示出来[5]，从而可以得到两种资产生存时间概率密度，通过Copula函数将单一资产信用曲线绘制出来，从而得到联合概率分布函数。
三、结语
本文主要描述了金融风险管理中Copula运用方法，从金融风险管理中的信用风险管理层面上介绍了Copula方法的应用，描述了基于Copula方法的组合信用风险度量模型与基于Copula方法的投资组合风险测量模型，从技术角度研究了资产组合的违约相关性，通过Copula建立函数关系，更好的表示出违约风险，体现了Copula可以应用在信用风险管理中，可以将多元联合分布生成。
参考文献：
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信用风险相关理论范文第5篇
关键词：银行间市场；信用风险；风险管理
全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。
一、信用风险评估理论
银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：
(一)统计模型
利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。
1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论
违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。
2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论
违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。
(三)专家判断模型
银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。
二、信用风险评估的通常做法
(一)信用风险评估的基本思路
评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。
(二)信用风险评估模型的构造
数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性
(三)变量选择方法
1．层次分析法
层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。
2．主成分分析法
主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。
3．专家判断
关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的变化。
(四)模型校验修改
模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。
(五)引进或自主开发授信评估系统
根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。
三、对银行间市场完善授信评估的启示
(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展
银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。
(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程
根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。
(三)引进或自主开发授信评估系统
为防止操作风险，提高授信评估工作效率，实现授信评估与机构内部相关系统的连接，银行间市场参与者需根据授信评估方法、模型、授信资料清单、分析报告模板、建议授信计算公式等内容。撰写系统开发业务需求书，或引进先进的授信评估系统并进行客户化改造．或选择系统开发商进行自主开发授信管理系统。
