信用風險相關理論
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信用風險相關理論范文第1篇
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）02-0055-02
信用是市場經濟的基石，信用風險的危害倍受金融界關注。一般情況下，信用風險方面的問題始終屬于市場經濟當中基本且極其古老的一類問題，其危害性受到人們的廣泛關注。現階段，社會經濟的快速發展更是在很大程度上復雜化了信用風險問題。組合信用風險已經成為現在研究的一個重點，該問題當中核心為違約相關性，該核心具體能夠分成微觀以及宏觀兩種。現階段，對違約相關性進行研究時主要包含三類方法，分別為約化方法、結構化方法以及Copula方法。
一、對信用風險的基本概念進行分析
通常情況下，相對比較傳統的信用風險指的主要是相關的交易對象不可以根據事先已經達成的相應協議來對義務進行嚴格履行所造成的一種風險，也就是債務人根本沒有對相應的債務進行如期償還導致合同的違反，進而為債權人造成一定的風險[1]。而現代的金融信用風險主要指的是因為對手或者債務違約而造成損失的一種可能性，或因為債務人在信用評級方面發生變動以及履約能力方面發生一定的改變而造成損失的可能性。所以，現代金融信用風險基本的決定因素是對手的實際財務情況以及風險情況[1]。
下面對現代金融信用風險的具體特征進行分析。
首先，非對稱性。價格所發生的波動會造成市場風險，所取得的收益呈現出對稱性的分布，而信用風險不同于市場風險，主要的造成原因是借款人的違約，損失以及收益都呈現出不對稱的分布，這就會導致信用風險概率分布發生一定的偏離[1]。
其次，易傳染性。通常來講，信用風險會在很大程度上造成大范圍的信用方面的違約，進而導致極其嚴重的金融事故。
最后，非系統性。債務人所具有的實際還款能力的決定因素為和其相關的非系統性的一些因素，具體包括債務人的還款實際意愿、經營企業的真正能力以及財務情況等[1]。
二、信用風險模型理論研究現狀
1.結構化模型。結構化模型起源于20世紀70年代，并且建立在幾何布朗運動的基礎上，該理論認為，我們可以將對債券定價的過程簡單化，即演化為對歐式期權的定價。理論可以得到期權定價理論的支持，并且建立了其自身的模型，稱之為到期日違約模型法，理論致力于信用價差曲線的研究，通過定量分析和定性分析的方法，在查閱大量歷史資料的基礎上，在模型中建立了利率期限結構模型。
2.簡約化模型。簡約化模型繞過了公司的財務基礎，這是和與結構化模型最大的不同之處，簡約化模型的計算方法相對比較簡單，而且所需要的數據流量也較少。在建模過程中，當事人可以泊松理論來建立模型，其準確度收到違約概率的強度影響。采用簡約化模型的優勢在于債務方的強度能夠對另外一方的相關性方面進行制約，從而降低了風險。簡約化模型的建立還需要以狀態變量X為主要驅動力。
三、對信用違約相關性的影響因素進行分析
一般情況下，違約事件會在很大程度上會造成信用風險，此外，和一般的損失不同，通常來說，違約事件所引起的不僅僅是財務上的損失，還包括許多不能夠預期的事件，帶有很強的隨機性，而這也是處理違約事件過程中需要特別注意的一個方面。單個的違約所產生的負面影響，主要是有兩個方面所決定，其一是債務的回收率，其二是違約發生的概率。從組織層面上來講，由于分散化，組織所發生的損失根本就不是簡單的一種加和，當對多個變量所產生的組合效應進行一定的研究時，也就是信用債權人與債權人間之間存在的影響，這就應該要對資產間相干性進行有效的度量。所以，要想對組織損失的實際情況進行更有效研究，實施組織以及風險方面的管理，這就應該對組合當中的資產違約相依的結構進行充分的考慮[2]。
下面對影響信用違約的相關性的因素進行分析。
首先是宏觀經濟因素。對于市場經濟來講，市場利率所發生的變化、商品價格上的變化以及宏觀經濟上的波動等都會造成一定的影響，進而實現了循環性的違約相關性。
其次，特定行業的因素。在所有的行業當中，基本上都會受到原材料價格上漲以及生產力過剩等各種因素所造成的沖擊，各個行業之間所存在的直接性練習同時還會造成所有企業的違約相關性。該類風險引起的主要原因根本就不是經營風險，同時還不是財務風險，主要原因是特定行業當中市場經濟環境所發生的波動以及變動。因此，行業當中的環境所造成的影響會嚴重造成企業的關聯違約，而且這些負面影響往往是不可估量的，同時也屬于銀行最需要考慮的一個影響因素[2]。
最后，業務交叉的因素。一般來講，資產相關指的主要是各個企業之間有著投資、持股以及參股等各種資本上的關系。當存在一定資產相關性時，違約相關性主要是兩債務人之間違約概率所形成的函數，同時隨著違約概率的增大，會增大違約的相關性。各個企業之間有著非常多的業務之間的往來時，有時還會是供應鏈方面的合作伙伴，這時候，企業應該非常容易出現關聯現象。所以，在此狀況之下，企業當中也會存在相對比較高的違約相關性[2]。
四、對問題的基本假設進行分析
在已經給定的相對比較完備的概率空間（Ω，φ，Q）當中，Q指的主要是風險處于中性時的概率測度，這時，我們引入能夠表示宏觀經濟的流域，主要的構成是能源價格、匯率以及利率等各種宏觀方面額定經濟變量。運用（Ω，φ）上的可以測量的隨機變量Ti來表示i公司違約的實際時刻[2]。
當選擇Copula函數時，具體能夠分成兩個類型。在本文中主要考慮在現實情況中非常常用的Gaussian Copula。在該函數當中包含著標準正態分布的分布函數，還包含著協方差矩陣的多維正態分布的函數。根據Copula方法來對違約相關性進行一定的研究，能夠大體分成兩個步驟：第一個步驟是建立單個企業的違約模型；第二個步驟是對違約相關性進行一定的引進，也就是建立Copula模型[3]。
五、對單個公司的生存概率進行分析
對違約相關性先不進行考慮，i企業出現違約的影響因素是自身因素以及宏觀經濟，也就是在相應的域流之下，得出相應的域流空間。主要的目標是在相應的約束條件之下，來對該企業的生存概率進行有效求解[3]。
適應約化的方法來對企業生存概率進行求解屬于一個非常常見的方法，Lando對其有著比較深刻的認識以及研究。也就是說，在t時刻應該對未來宏觀經濟信息進行預先知道，預知未來，但這很明顯與實際存在一定的差距。從根本上來講，Lando因為將其求解放在Cox過程的實際框架當中，因此，需要將信息進行一定的擴大。然而，在現實情況當中，在對生存率進行一定的求解時根本就不會涉及到Cox過程，該過程僅僅會在模擬違約時刻時才會運用到。因此，應該對Lando的方法進行一定的改進[4]。
六、對信用組合風險的損失的度量進行分析
第一步，應該對違約損失進行一定的估計。工具違約概率的確定在于來自于公司內部，即所有工具的違約概率的確定標準都是內部的具體評級。這一過程的測定較為復雜，需要以大量的數據為依托，為了簡化計算，應該根據行業當中的相應平均數來確定違約的損失值。除此之外，還應該對違約損失的具體標準差進行一定的估計。
第二步，應該對債務人的資產相關性進行一定的估計。因為一般來說，我們不能夠直接地觀察出企業的實際資產價值，但是，我們能夠通過Black-Scholes公式來對其進行精確的推導，運用專業知識，建立相關的數學模型，進而運用Copula函數對其資產相關性進行估計[4]，從而得出接近于實際情況的數值。
第三步，產生出相關的違約事件。由于違約相關性與資產相關性所具有的依賴結構存在一定的相似性，所以能夠對資產相關性進行有效反映的Copula函數屬于是違約點的結果。進而利用Copula函數以及邊緣分布來獲得違約時間的相關分布。
第四步，對隨機違約損失進行一定的產生。如果出現違約的現象，我們就需要計算違約所產生的具體損失，此時，可以從以前已經得到的違約損失值中獲取相關數據，即我們可以將違約案例進行歸類，對于相似的案例，確定違約數據的平均值，并且通過標準差的相關分布，抽取其中的隨機數，進而借助計算機等工作，計算出違約的損失值。
第五步，對損失進行一定的計算。出現違約，應該按照組合頭寸來得到違約暴露，并且采用計數法，對于違約數據可以記為1，對于不發生違約的情況，則損失就為零。
第六步，得到損失實際分布。無論是何種形式的違約以及違約數據的大小，其計算的結果都是所有的情景都會產生出一個相應的組合損失值，此時，對上面的步驟進行相應次數的重復，進而來得到相應的組合損失。
七、結束語
綜上所述，違約相關性的Copula方法是本文研究的主要對象，在本文當中，建立并研究了約化方法與結構化方法之間存在的關系，進而可以在很大程度上輔導我們對各研究方法及其內在所存在的相互關系進行充分理解。
參考文獻：
[1]何海鷹.基于Copula理論的信用風險研究[D].廈門大學，2009.
[2]謝銓.基于Copula的信用風險經濟資本計量模型及應用[J].科學技術與工程，2011，（17）：4112-4116.
信用風險相關理論范文第2篇
本節對融資約束和財務柔性對企業信用風險的作用機理進行理論分析。
1.1財務柔性對企業信用風險的平滑作用柔性是Hart等在研究企業受經營周期影響時提出的概念。20世紀60年代以后，世界經濟環境向復雜化、動態化趨勢發展，柔性生產、柔性管理等問題才開始被重視，直到20世紀末財務柔性作為集成柔性中的子系統才開始被研究。從葛家澎和占美松、DeAngelo、Byoun等對財務柔性的定義可以看出，財務柔性的最終目的是實現企業價值最大化。Singh和Hodder通過對跨國公司進行實證分析發現財務柔性能夠增加公司價值［。Chang、Jackson和Grover在研究亞洲金融危機時發現，在動態環境中承擔風險的諸多企業中，只有具備財務柔性的部分企業具有更高的經營業績。Dreyer和Grnhaug也得出了同樣的結論，即財務柔性水平高的企業具有更高的業績水平。Arslan、Florackis和Ozkan以東南亞金融危機為研究背景，發現在危機前保持高負債融資柔性和高現金柔性的企業在危機期間創造了更好的經營業績。企業價值既包括業績，也包括風險。財務柔性的特殊作用是預防或利用不確定性因素，而不確定性恰恰是風險的來源，因此財務柔性具有預防或降低風險的功能。Antonio等認為企業財務風險的規避策略與柔性程度直接相關；Bates、Kahle和Stulz發現，隨著經濟環境不確定性的加劇，企業保持高水平的負債融資柔性和現金柔性能降低其信用風險、避免發生違約事件。中國學者對財務柔性研究較少，主要對財務柔性的作用及構建財務柔性的理念進行了探討。例如：鄧明然對企業面臨不確定因素的原因進行了理論分析，認為財務柔性可降低不確定性、規避財務風險、提高經濟績效；趙湘蓮和韓玉啟在分析應對財務管理活動中的風險因素時，指出財務柔性不僅能降低風險因素，而且能利用發展機會為企業創造價值，并進一步提出了財務柔性水平的監控措施；王楷華從人本思想的角度提出了財務柔性管理的構建。中國學者主要從理論層面對財務柔性進行了探討，鮮有文獻對理論分析進行實證檢驗。綜合國內外學者對財務柔性作用的理論及實證分析可知：財務柔性為企業創造價值，不僅表現為對企業帶來更高的績效，而且表現為在不確定性的經濟環境中使企業保持一定的現金持有水平和債務融資能力，并能降低企業的信用風險、避免企業破產倒閉。在金融危機期間，財務柔性憑借其降低風險、提升業績的作用而對企業的可持續發展具有重要意義。金融危機過后，金融環境整體比較平穩，資本市場波動趨于平緩。然而，隨著世界經濟一體化趨勢的加強，企業仍面臨經營環境復雜化、動態化的發展趨勢，財務柔性在預防不確定性事件、緩沖信用風險方面仍起重要作用。
1.2融資約束對財務柔性緩沖作用的影響在資本市場完美的假設下，Keynes認為企業無須持有現金資產，因此企業對現金柔性不產生要求。現實中，Greenwald、Stiglitz和Weiss以及My－ers和Majluf卻認為，信息不對稱和問題的存在導致外部融資成本過高，由于企業自有資金有限，因此當企業沒有足夠多的財務資源來應付不確定性因素時就會產生融資約束問題。中國的資本市場不完善，企業的融資約束尤其嚴重。雖然中國政府開展了金融市場改革———包括股票市場和債券市場的建設以及國有銀行商業化管理等，但是由于企業發行股票和債券需要經過政府部門的層層嚴格審批，而銀行偏好向國有企業貸款，因此中國企業“融資難”的問題未能從根本上得到改善。Almeida、CamPello和Weisbach以及Denis和Sibilkov通過理論分析認為，企業進行流動性管理的根本原因在于融資約束，而且融資約束越強則現金持有的邊際價值越高，企業對流動性資產的需求也越高。對于融資約束程度更強的企業而言，現金在企業投資中的作用更大，對企業價值的正向影響也更為顯著。顧乃康和孫進軍就現金持有對企業價值的影響進行了實證檢驗，其實證結果顯示，企業所持現金的邊際效用隨著其融資約束程度的提升而增大。對比中外學者關于現金持有對企業價值影響的研究，不難發現：在融資約束情境下，現金持有的價值隨著融資約束的加劇而增大。而Acharya、Almeida和Campello從投機需求的角度以及García－Teruel、Martínez－Solano和Sánchez－Ballesta等從會計信息質量的角度所做的研究均表明，融資約束會增加企業的流動性需求。流動性主要來源于公司內部的現金、等價物以及保有的負債融資額度，即現金柔性和債務融資柔性。融資約束越嚴重，企業對財務柔性水平的要求就越高，企業保有財務柔性的價值就越大。Hubbard最早提出“流動性緩沖”，即面臨融資約束的企業出于預防性動機會保留較多的流動性資產。Almeida、CamPello和Weisbach進一步對該理論進行了實證檢驗，發現面臨融資約束的企業會留存較多的現金及現金等價物，而非融資約束的企業不存在這一現象。可見，受融資約束的企業面對信用風險的增大會有越來越高的財務柔性需求。本文基于財務柔性對企業信用風險的預防作用，提出了“財務柔性緩沖”。“財務柔性緩沖”的基本原理如下：在財務融資約束情境下，企業為了預防不確定性因素的沖擊而保有一定的現金并維持一定的負債融資柔性水平，以繼續維持企業現有投資和日常經營活動的需要、預防債權人提前解約或“惜貸”，從而降低企業信用風險；當發生可利用的投資機會時，企業根據優序融資原則，可以優先使用內部資金并憑借保有的負債融資水平，進一步擴大投資以最大化企業價值。
2實證設計
2.1研究假設綜合上述討論結果，本文提出如下假設：假設1：財務柔性水平與企業信用風險顯著負相關。假設2：財務柔性對企業信用風險的緩沖作用隨著企業所受融資約束程度的提升而增強。
2.2樣本選擇與數據來源本文選取2009—2012年中國A股非金融業上市公司為樣本，并剔除如下上市公司：被特別處理的ST公司；2009年及以后上市的公司；關鍵指標值數據缺失的上市公司。最后得到2364家上市公司的7986個樣本觀測值。本文所用數據來自銳思數據庫，使用Stata10軟件進行統計分析。
2.3模型設定與變量定義
2.3.1被解釋變量被解釋變量為企業信用風險（EDF）。國外企業信用風險計量模型有多種，萬晏伶和楊俊的研究表明KMV模型可以很好地衡量中國上市公司的信用風險。本文結合中國上市公司信用統計資料不健全的實情，借鑒穆迪公司開發的KMV模型來衡量上市公司樣本的信用風險。該模型假設企業價值服從布朗運動。其中：E為企業的股權價值；VA為企業資產的市場價值；DP為負債的賬面價值；T為債務的到期時間；σE為企業股權價值波動率；σV為企業資產價值波動率。運用MATLAB編程逐一迭代可計算出各企業信用風險EDF值。
2.3.2解釋變量解釋變量為財務柔性。根據DeAngelo等、曾愛民和魏志華的研究方法，本文采用現金柔性（Xjrx）和負債融資柔性（Fzrx）來衡量公司的財務柔性水平。現金柔性為企業持有現金比率，負債融資柔性＝max（0，行業平均負債比率－企業負債比率）。
2.3.3調節變量調節變量為融資約束。本文借鑒Hadlock和Pierce的Size－Age指數（簡稱為SA指數）法來衡量融資約束。SA指數＝－0．737×Size＋0．043×Size2－0．04×Age。其中：Size為企業規模；Age為企業年齡。在進行穩健性檢驗時，根據連玉君、彭方平和蘇治的研究［27］，本文用企業規模（Size）、是否支付股利（Guli）和產權性質（Nature）度量企業的融資約束程度。企業規模越小，則企業所受的融資約束程度越大；企業不支付股利，則企業所受的融資約束程度較大；企業是民營企業，則企業所受的融資約束程度較大。此外，本文設置了如下控制變量：盈利能力（總資產凈利率———ROA）、成長性（總資產增長率———Totassgrrt）、固定資產規模（固定資產占總資產比例———Fixassrt）和公司治理（董事會規模———Board和獨立董事比例———Dudong）。同時，設置啞變量以控制行業和年度因素的影響。
2.3.4計量模型為了驗證假設1，本文設定如下模型：式（2）中：SA×Xjrx、SA×Fzrx為用SA指數衡量的融資約束程度與財務柔性的交叉項。在進行穩健性檢驗時，將模型（2）中用SA指數衡量的融資約束程度替代為企業規模（Size）、是否支付股利（Guli）以及產權性質（Nature）。其中：Size×Xjrx、Size×Fzrx為用企業規模表示的融資約束程度與財務柔性的交叉項；Guli×Xjrx、Guli×Fzrx為用“是否支付股利”表示的融資約束程度與財務柔性的交叉項；Nature×Xjrx、Nature×Fzrx為用產權性質表示的融資約束程度與財務柔性的交叉項。如果融資約束程度與財務柔性的交叉項的系數為負值且其絕對值越大，表明企業受到的融資約束越強，財務柔性對企業信用風險的緩沖作用越大。
3實證結果分析
3.1描述性統計表2列示了各變量的描述性統計結果和差異性檢驗結果。從全體樣本看：企業信用風險均值為0．25、標準差為0．07，說明樣本企業間的信用風險水平差異較大；負債融資柔性均值為0．08、最低值為0，現金柔性均值為0．21、最高值為1，表明樣本企業間的財務柔性差異較大。從融資約束程度來看：融資約束程度強的企業的信用風險均值相對較高且差異顯著———這可能與企業的財務柔性水平不一致有關；融資約束程度弱的企業的負債融資柔性水平和現金柔性水平相對較高且差異顯著。
3.2相關性分析表2列示了變量間的相關系數。由表2可知：企業信用風險與負債融資柔性、現金柔性顯著負相關，表明提高財務柔性水平可以顯著減小企業信用風險。同時，不論是Pearson相關系數還是Spearman相關系數，企業信用風險與負債融資柔性、現金柔性均在1％的水平下顯著。
3.3回歸分析
3.3.1財務柔性對企業信用風險的緩沖作用表3列示了模型（1）的估計結果，分別使用了固定效應模型和隨機效應模型。結果顯示：無論是固定效應模型還是隨機效應模型，負債融資柔性、現金柔性與企業信用風險的回歸系數基本一致。表3中，兩種模型中負債融資柔性和現金柔性的系數均顯著為負，表明財務柔性的變動方向與企業信用風險的變動方向相反。財務柔性與企業信用風險的波動方向相反能否說明財務柔性對信用風險起到緩沖作用呢？本文進一步控制影響信用風險的其他因素，如盈利能力、成長性、固定資產狀況、公司治理、行業和年度。加入控制變量后，財務柔性與企業信用風險的顯著負相關并未改變。可見，財務柔性水平的提高對企業信用風險的減小起到了明顯作用，即假設1得證。
3.3.2融資約束的調節效應借鑒Hadlock和Pierce用SA指數衡量融資約束的做法，SA指數值越大說明企業受到的融資約束越強。以SA指數均值為標準，融資約束程度小于該均值的企業為融資約束程度強的企業，融資約束程度大于該均值的企業為融資約束程度弱的企業。用虛擬變量表示融資約束程度：融資約束程度強，該虛擬變量取值為1；融資約束程度弱，該虛擬變量取值為0。SA×Fzrx為融資約束程度與負債融資柔性的交叉項；SA×Xjrx為融資約束程度與現金柔性的交叉項。表4列示了融資約束的調節效應的檢驗結果，分別使用了固定效應模型和隨機效應模型。由表4可知：利用兩種模型所得的檢驗結果基本一致，從而加強了研究結論的說服力。檢驗結果顯示：負債融資柔性、現金柔性與公司的信用風險顯著負相關———這與前面的假設1一致；融資約束程度與負債融資柔性、現金柔性的交叉項的系數均顯著為負，表明企業受到的融資約束越強，財務柔性對信用風險的緩沖作用越大，故假設2成立。
3.3.3穩健性檢驗為了確保結論的有效性，本了多項穩健性檢驗，分別使用企業規模、是否支付股利和產權性質來衡量融資約束程度。其中，企業規模小于均值的企業為融資約束程度強的企業，企業規模大于均值的企業為融資約束程度弱的企業；未支付股利的企業為融資約束程度強的企業，支付股利的企業為融資約束程度弱的企業；民營企業的融資約束程度強，國有企業的融資約束程度弱。融資約束程度強，變量值為1；融資約束程度弱，變量值為0。很顯然，財務柔性與企業信用風險顯著負相關的結論未改變，表明財務柔性對企業信用風險具有明顯的緩沖作用。用不同變量衡量的融資約束程度與財務柔性的交叉項的系數仍顯著為負，表明企業所受的融資約束越強，財務柔性對企業信用風險的緩沖作用越大；當企業沒有融資約束時，財務柔性對企業信用風險的緩沖作用不明顯。
4結語
信用風險相關理論范文第3篇
關鍵詞：商業銀行；集成風險模型；經濟資本計量
中圖分類號：F224.0 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2014）04-0011-04
一、引言
巴塞爾協議Ⅱ（2006）明確提出了對商業銀行信用風險、市場風險、操作風險的全面管理[1]。巴塞爾協議Ⅲ（2010）表明全面風險管理的有效途徑是經濟資本管理[2]。經濟資本管理的前提是經濟資本計量。要有效地發揮經濟資本對商業銀行資源配置功能，要科學地考核商業銀行各分行、各業務單位、各業務線的管理績效進而實現商業銀行的經營目標，就必須將資產組合中含有的不同類型風險整合在一起實施集成計量。這不僅要求研究包含一種類型風險的資產組合的經濟資本計量，而且還要求研究包含多種類型風險的資產組合的經濟資本計量。李豫（2011），梁凌等（2005），劉開華（2011），豐吉闖等（2011），譚德俊等（2010）各自分別研究了信用風險、市場風險、操作風險模型[3-7]。朱世武（2005），李建平等（2010）分別研究了信用違約相關性以及不同風險類型的相關性[8-9]。這些研究為商業銀行全面風險管理要求的集成風險模型與經濟資本計量提供了很好的理論基礎，然而，各自使用的風險模型和經濟資本計量方法不同，因此，必須整合不同風險模型以實現集成經濟資本計量。
二、單一風險模型的理論分析
商業銀行的信用風險來源于客戶的可能違約，而客戶被商業銀行劃分成不同的信用等級，Lucas（1995）利用Moody投資者服務公司1970―1993年（巴塞爾協議實施前）共24年歷史數據，對信用等級B以上的貸款企業之間的違約相關系數進行了研究（結果見表1），得到了同一信用等級企業貸款違約相關系數隨著信用等級的提高而降低，不同信用等級企業貸款違約相關系數普遍較低的結論[10]。信用等級在Baa及Baa以上的企業，其一年違約相關系數為0，這表明信用等級Baa及以上的企業一年期貸款的違約是完全不相關的，信用等級B及以上企業一年期貸款違約相關系數不超過0.07，這表明信用等級B及以上的客戶一年期貸款違約也幾乎是不相關的。標準普爾公司對1993―2010年亞洲評級公司違約情況的研究報告表明，評級BBB以上的公司的違約是完全不相關的。
Zhou（2001）， Sanjiv R.Das等（2003）分別從理論和實證角度研究得到了企業之間的違約相關系數和資產價值相關系數具有相同的符號[12-13]；資產價值相關性越高，違約相關性就越高；較高信用等級企業之間的貸款違約相關性較低。理論與實證研究表明：企業之間違約不相關意味著企業之間的資產價值也是不相關的。由此以及上面的分析可以知道，信用等級較高的企業（Baa及以上）之間的違約損失是完全不相關的。
巴塞爾協議的實施在客觀上促使商業銀行加強了對于各種風險的管理。將金融資產投資分散于各種類型的風險較低的業務上，同時限制每一類型、每一筆投資規模是商業銀行風險管理的一貫措施。對于信用等級相對較低的企業，抵押、擔保、貸款承諾、貸款限制甚至拒絕貸款等比信用等級較高的企業更嚴格的貸款管理方式的采納，一方面降低了客戶違約的概率，另一方面即使客戶違約也降低了違約造成損失，使得信用等級較低的企業違約損失表現出與其它企業的違約損失的不相關性。因此，無論信用等級較高的企業還是信用等級較低的企業，銀行現有的評級標準和風險管理方式的有效結合，一方面各企業的違約表現為與其它企業的違約幾乎完全不相關，另一方面，它們中的每一個在違約條件下造成的損失相對銀行其它貸款客戶違約造成的損失表現出相對的獨立性。由此并根據中心極限定理可以知道， 銀行所有各信用等級的一年期貸款客戶違約損失Yn的規范值Zn=[Yn-E（Yn）]/■近似服從標準正態分布[14]。于是，商業銀行一年期貸款違約損失值之和Yn近似服從正態分布N（EYn），D（Yn））。
此外，在一個不斷完善的的資本市場，無論是利率風險、匯率風險、股票風險還是商品價格風險，它們本身都是由參與市場交易的投資者共同作用的結果，其中每一個參與交易的主體都不可能主導它的變化，并且每一個的影響相對于整個交易主體的影響是微不足道的。也就是說，利率風險、匯率風險、股票風險和商品價格風險導致的損失是由許多種比較獨立的因素共同作用的結果，從統計的角度來看，每種因素對風險損益的大小并不具有明顯的影響，因此，根據中心極限定理可得：由市場風險導致的損益將服從正態分布。
由于操作風險是由于不完善或失效的內部控制流程、人的因素、系統因素或其他外部事件等原因導致可能的損失。盡管不同因素造成的損失是相互獨立的，同一因素中，人的因素造成的損失是相互獨立的，不完善或失效的內部控制程序、系統因素造成的損失幾乎是完全相關的，從理論上很難得出操作風險損失的分布類型，但大量的實證研究表明操作風險損失的對數服從正態分布[15-16]。
三、不同類型風險集成計量的理論分析
設商業銀行資產組合信用風險損失為Y1，市場風險損失為Y2，操作風險損失為Y3，由上面的分析可知：X1=Y1、X2=Y2、X3=lnY3都服從正態分布。記由X1、X2、X3構成的向量為X=（X1、X2、X3）'，設X1與X2的相關系數為？籽12，X1與X3的相關系數為？籽13，X2與X3的相關系數為？籽23，則Y1、Y2、Y3之間的相關系數值都比較小。這是因為：商業銀行的信用風險是由于借款人不能或不愿按時還本付息給銀行造成損失的風險，它與借款人的償付能力以及償付意愿直接相關。在全面風險管理的金融環境下，隨著信用文化的普及以及貸款的抵押、擔保的采用，使得不愿還款的意愿大大降低，因此，信用風險損失主要取決于借款人的償付能力。而償付能力盡管受宏觀經濟發展的影響，但由于貸款發放條件的約束使得這種影響被大大地弱化。商業銀行市場風險是由于利率、匯率、股票指數、商品價格等資產的市場價格變化或波動而引起損失的風險。市場風險損失和參與市場交易的群體素質直接相關，同時受宏觀經濟發展影響。可見，信用風險與市場風險具有一定的線性相關性，但由于影響它們的主體有很大相同，因此，它們的線性相關程度不高。商業銀行操作風險是由于銀行內部不完善或失效的控制流程、人的因素、系統因素或其他外部事件等原因導致損失的風險。在全面風險管理的金融環境下，操作風險損失受宏觀經濟的影響很小，受制度、流程、交易系統以及人的意愿影響較大。由于信用風險、市場風險與操作風險損失的影響因素幾乎完全不同，因此，它們的線性相關程度很低。
Ward和Lee（2002）[17]，Dimakos和Aas（2003，2004，20
07）等分別實證研究了不同類型風險的線性相關程度（見表2）[18-20]。不過，由于研究的對象不同、期限不同、所使用的樣本數據不同、研究的方法不完全一樣，得到的關于信用風險、市場風險、操作風險的線性相關系數差別也較大。從整體看，不同類型風險的線性相關系數值都比較低，信用風險與市場風險的相關系數最大值為0.30，信用風險與操作風險的相關系數的最大值為0.44，市場風險與操作風險的相關系數最大值為0.20。李建平等（2010）運用copula函數方法對奧地利銀行的研究表明，市場風險損失與操作風險損失的對數之間的相關系數為0.30。如果Y1與lnY3的相關系數？籽13以及Y2與lnY3的相關系數？籽23都小于0.5，則向量X的相關系數矩陣為對角優勢陣，它必定是正定矩陣。且向量X滿足服從三維正態分布的條件，因此，隨機向量X=（X1，X2，X3）'服從三維正態分布。
四、含多種類型風險的資產組合經濟資本計量研究
假設向量X的概率密度函數為
本文通過收集到的我國某大型商業銀行2011年8月至2012年7月期間信用風險損失與市場風險損失相關數據（單位：百萬元），運用統計分析工具可以得到樣本數據的直方圖如圖1，可知該銀行信用風險日損益分布的偏度-0.192（比較接近于0），峰度3.852（相當接近于3），Jarque-Bera統計量值為8.850（小于x20.005（2）=10.597），P{x2（2）>8.850}=0.012這些統計數據結果表明：在置信度99.5%下，不能拒絕日損益樣本數據近似服從正態分布。于是，接受組合信用風險日損益數近似地服從正態分布，即X1～N（4.909，135.7872）。
樣本銀行市場風險日損益的直方圖如圖2，可知分布的偏度0.185（比較接近于0），峰度3.886（比較接近于4），Jarque-Bera統計量值為9.342（小于x20.005（2）=10.597），P{x2（2）>9.342}=0.009，這些統計數據表明：在置信度99.5%下，不能拒絕市場風險日損益數據近似服從正態分布。于是，接受市場風險日損益數服從正態分布，即X2～N（9.605，117.5282）。
由于樣本商業銀行一年中操作風險損失發生的頻數較少，為分析方便起見，本文將收集到的我國商業銀行2011年前15年的操作風險損失數據作為其樣本，分析其分布。統計分析顯示這些數據的分布特征不明顯。為此將這些數據取對數，得到操作風險損失的對數值的直方圖如圖3，圖中可知，分布的偏度0.301，峰度為3.102，Jarque-Bera統計量值為5.092，P{x2（2）>5.341}=0.078，這表明：在置信度99.5%的條件下，不能拒絕數據服從正態分布，因此，接受樣本商業銀行操作風險損失數據對數值服從正態分布。即X3～N（-2.338，2.3982）
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信用風險相關理論范文第4篇
關鍵詞：Copula方法；金融風險管理；應用研究
中圖分類號：F832；F224 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）003-0-01
在貨幣資金借貸與經營中因各種因素影響而出現的預期收益低于實際收益的情況就是金融風險，基于金融風險出現的金融風險管理作為金融機構管理的核心與基礎在扭轉并抵御金融風險中發揮了重要作用。Copula最早提出在1959年，是一種對隨機變量間關系進行分析的工具，在信息技術與計算機技術不斷發展下，這一工具在金融風險管理中運用取得了令人滿意的效果。
一、基于Copula方法組合信用風險度量模型
1.信用風險含義與管理
在金融領域，信用風險較為多見，也是金融風險的常見類型，如果貸款或者其他合約到期之后依然未能還清本息或者未能履行與銀行簽署的合同，將使銀行遭受到損傷。信用風險管理一方面需要對金融市場體制進行完善，目的是使風險發生杜絕，另一方面是對信用風險管理進行完善，信用風險的度量技術通過在近幾年的應用顯現了其優勢之處，使各國均意識到了解決信用風險量度問題的必要性。我國當前已經有很多資產管理機構管理銀行的不良資產，主要解決存量問題與不良資產問題[1]。
2.基于Copula方法組合信用風險度量
運用違約概率對資產信用指標進行衡量，然后運用Copula函數對度量違約與概率間關系進行度量，可以將組合信用風險計算出來。首先，將變量生存時間T引入，可以對違約事件發生時間與長度進行表示，同時應用到兩個函數，一個是F（t），另一個是S（t），已經違約概率用前一個函數表示，而沒有違約概率則用后一個函數表示，由此可以得到：F（t）=P（T≤t），S（t）=1-F（t）=P（T>t）[2]。可以通過以上函數得到危險率函數與生存函數。
信用曲度是一種用危險率函數表示的一種違約概率密度，通過使用信用曲線可以明確不同資產違約之間的相關性。獲得信用曲線的方法為：一種方法是從評級機構的數據中得到，先找到債券在n年的違約概率，然后運用n與每年條件違約概率間構建出一種聯系，即，函數關系，再使用遞歸方法將每一年的條件約為概率得出來，從而將n期的違約概率得到，獲知到危險率函數[3]。另一種是獲得公司不同期限債券到期收益率，然后將其與國債收益率結合起來，對兩者進行比較，可以繪制出收益率評價曲線，從而將信用曲線推算出來。
3.基于Copula組合信用風險度量
在出現組合風險時，計算方法為：先對單一資產風險進行計算，有很多方法可以得到單一資產風險總量，且VaR軟件的應用可以使單一風險度量得到更加輕松。然后綜合組合中的單一風險，傳統方法是將資產減相關系數得出，然后利用方差關系對單一風險組合，但是有一定不足，即，不能將綜合相關性表示出來，當前，應用Copula函數則更加簡單、容易，可以在綜合方式基礎上確定資產組合，可以對組合風險更好的度量。
二、基于Copula方法的投資組合風險測量模型
1.Vap介紹
Vap是一種主流管理方法，在商業銀行與投資銀行中應用較為普遍，作為風險測度的工具可以將分布函數充分利用起來，從而對金融資產潛在損失進行計算，比如，將風險價值記為VaR，則特定時間內的損失就可以表示為：
P（z≤VaR）=1-α
2.使用Copula變換相關系數的VaR分析方法
使用Copula變換相關系數的VaR分析方法重點在于對方差進行求解，然后通過對方差的組合可以將VaR得出，從而明確定置信度[4]，描述出正態的分布函數與分位數。通過相關系數的組合方差可以了解到，使用Risk Metrics的方法實際上是一種假設的線性相關系數，可以對非正態的相關性進行表示，基于此可以得出尾部的相關系數與秩相關系數，這兩種系數均可以用Copula表示出來。比如，給出一個組合信用風險度量，可以假定出兩種資產，將資產危險率表示出來[5]，從而可以得到兩種資產生存時間概率密度，通過Copula函數將單一資產信用曲線繪制出來，從而得到聯合概率分布函數。
三、結語
本文主要描述了金融風險管理中Copula運用方法，從金融風險管理中的信用風險管理層面上介紹了Copula方法的應用，描述了基于Copula方法的組合信用風險度量模型與基于Copula方法的投資組合風險測量模型，從技術角度研究了資產組合的違約相關性，通過Copula建立函數關系，更好的表示出違約風險，體現了Copula可以應用在信用風險管理中，可以將多元聯合分布生成。
參考文獻：
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[3]惠軍，季韜.Copula函數在金融市場上的應用[J].合肥工業大學學報（自然科學版），2010，33（11）：1745-1748.
信用風險相關理論范文第5篇
關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理
全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。
一、信用風險評估理論
銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：
(一)統計模型
利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。
1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論
違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。
2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論
違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架。“駱駝”評級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。
(三)專家判斷模型
銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。
二、信用風險評估的通常做法
(一)信用風險評估的基本思路
評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。
(二)信用風險評估模型的構造
數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性
(三)變量選擇方法
1．層次分析法
層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。
2．主成分分析法
主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。
3．專家判斷
關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。
(四)模型校驗修改
模型構造完成后．需要相應財務數據的不斷校驗修改。財務數據可直接向對應機構索取，也可通過第三方數據提供商獲得。直接獲取數據的方式準確性較高，但需對應機構積極配合．且需大量的人力物力用于數據錄入、核對和計算。通過第三方數據提供商獲取數據效率高，但需支付一定費用，且面臨數據不全、數據轉換計算等問題。在違約概率模型的開發過程中，通常遇到模型賴以建造的數據樣本中的違約率不能完全反映出總的違約經歷，需進行模型的壓力測試，確保模型在各種情況下都能獲得合理的結果．并對模型進行動態調整。
(五)引進或自主開發授信評估系統
根據完善授信評估模型，撰寫授信評估系統業務需求書．引進或自主開發授信評估系統，提高授信評估效率。授信評估系統還應與會員歷史數據庫、限額管理系統、會員歷史違約或逾期等信息庫無縫連接，避免各個環節的操作風險。
三、對銀行間市場完善授信評估的啟示
(一)完善授信評估可積極推動銀行間市場業務發展
銀行間市場會員信用評估水平的提高。可有效防范銀行間市場系統性風險。為防范交易對手信用風險，市場成員需及時、合理、有效地對相應會員銀行或做市商進行信用評估，并根據會員或做市商資信狀況的變化進行動態調整，為其設置信用限額。
(二)引進成熟的授信評估方法、模型和流程
根據巴塞爾協議的有關監管要求，國內大中型銀行都已經或正在國際先進授信評估機構的幫助下，開發PD或LGD評估模型。銀行間市場參與者應學習借鑒國內外先進的授信評估方法和模型。在消化吸收先進經驗的基礎上，選擇國際先進咨詢機構作為顧問，構建授信評估方法和模型。
(三)引進或自主開發授信評估系統
為防止操作風險，提高授信評估工作效率，實現授信評估與機構內部相關系統的連接，銀行間市場參與者需根據授信評估方法、模型、授信資料清單、分析報告模板、建議授信計算公式等內容。撰寫系統開發業務需求書，或引進先進的授信評估系統并進行客戶化改造．或選擇系統開發商進行自主開發授信管理系統。
