文章编号:1009-9190(2003) 2-0002-08
新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
NEW BAS EL AGREEMENT AND STUDY OF INTERNAL RATING SYSTEM OF FOREIGN COMMERCIAL BANKS
赵银祥 刘瑞霞
内部评级法是《新巴塞尔资本协议》的核心内容。内部评级法涉及了银行风险管理的各个方面, 内容丰富, 且技术复杂。本文的第一部分简要地对《新协议》及内部评级法体系进行了综述, 包括内部评级法的整体框架、风险要素与风险要素的测算以及应用内部评级法的最低条件等, 这一部分也是本文的重点; 由于内部评级法是在技术先进的西方商业银行现行风险管理实践的基础上提出来的, 为此, 第二部分对美洲银行、花旗银行、瑞士联合银行的内部评级体系进行了对比分析; 第三部分就如何构建工商银行的内部评级体系提出了初步的设想, 包括重整风险管理流程, 制定整体实施方案, 开发风险计量模型和风险管理系统等。
《新巴塞尔资本协议》(以下简称《新协议》)自2001年1月公布征求意见稿(第二稿) 以来, 在全球金融界已产生广泛的影响。《新协议》将于2003年定稿公布, 2006年正式实施。从2006年开始, 十国集团将正式按照《新协议》对本国银行实施监管。由于约有100个非十国集团的国家已经采用了1988年的《巴塞尔资本协议》, 因此, 这些非十国集团的国家监管当局预计也将根据《新协议》的监管标准, 调整对本国银行的监管政策。为了适应《新协议》的监管要求, 各国商业银行也开始认真研究如何完善自身的风险管理体系, 以提高各自的风险量化水平。本文主要是对《新协议》内部评级法进行系统研究, 以期对我国商业银行建立内部评级体系有所借鉴。
表1 银行业务X 风险矩阵
信用风险
公司业务机构业务零售业务
投资银行/交易业务支付清算业务
代理、信托和资产管理
高高高中低低
市场风险
低低低高低低
操作风险
低低高中高高
结为信用风险、市场风险和操作风险, 并运用适当的风险评估方法对“银行业务x 风险矩阵”中的所有风险做出连续一致、准确和及时的度量, 并进行风险汇总。二是将风险度量结果, 应用于银行内部管理的各个方面, 如授信管理、信贷审批、风险定价、盈利性分析、内部资本分配、资本充足率测算等各方面。三是建立专司风险模型计量、控制和管理的职能部门(不同于具体风险业务审批部门) , 并以此为基础建立由风险管理流程、风险管理人员和风险管理系统组成的全面风险管理体系。
在《原协议》中, 资本充足率是其主要内容, 资本充足率的计算公式是:资本充足率=资本/风险加权资产; 在《新协议》中, 资本充足率是其三大支柱之一, 资本充足率的计算公式是:资本充足率=资本/(信用风险加权资产+12. 5×市场风险资本要求+12. 5×操作风险资本要求) :前后两个公式的分子的涵义相同, 都是指法定的资本数额, 差异主要在分母。前一个公式的分母主要反映的是银行信用风险, 后一个公式的风险则是指银行的全面风险。因此, 《新协议》中的资本充足率是对银行全面风险数量状况的监管。《新协议》增加的第二支柱———监管当局的监督检查, 既是监督银行的资本金与其风险数
一、《新协议》及内部评级法综述
(一) 《新协议》关于银行全面风险管理的理念在1988年的《巴塞尔资本协议》(以下简称《原协议》)中, 风险主要是指信用风险。《新协议》的风险包括三类:信用风险、市场风险和操作风险。信用风险是指由于借款人和市场交易对手违约而导致损失的风险; 市场风险是由于利率、汇率、证券和商品价格发生不利变动而导致损失的风险; 操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件导致直接或间接损失的风险。银行的各类业务风险都可以归结为以上三类风险(见表1) 。因此, 《新协议》的风险是指银行的全面风险。
按《新协议》的要求, 银行必须实行全面的风险管理。全面风险管理有三个方面的含义:一是银行必须将公司业务、金融机构业务、零售业务、投资银行与交易业务、支付清算业务、代理与资产管理等各项业务的风险, 分别归2
○ 理论探讨 新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
量相匹配, 也是监督银行的资本金与其风险管理水平相匹配, 以鼓励银行开发和采用更好的风险管理技术来监测和管理它们的风险, 是对银行全面风险进行的行业监管。《新协议》的第三支柱———市场纪律, 对银行的公开信息披露提出了一整套强制规定要求和建议, 是对银行全面风险进行的社会监管。
(二) 《新协议》的内部评级法
如何计量第一支柱———资本充足率计算公式中的信用风险、市场风险和操作风险, 是银行风险管理的难点。对于信用风险计量,《新协议》提出了由易到难的标准法和内部评级法(the Internal Ratings -Based appr oach , IRB 法) ; 对于市场风险, 提出了标准法和内部模型法(the In -ternal Model approac h , I M 法) ; 对于操作风险, 提出了基本指标法、标准法和内部测量法(the Internal Measur ement Approach , I MA ) 。下面以信用风险的内部评级法为例, 说明《新协议》中关于银行风险计量的有关要求。内部评级法框架主要包括五个方面的内容:风险类别的划分; 每一风险类别的风险要素; 根据风险权重方程, 将每一风险类别的一组风险要素转换为该风险类别的风险权重; 采用内部评级法须满足的最低标准; 监管当局对最低标准遵守情况的检查。下面主要介绍前四项的具体内容。
1. 风险类别。在内部评级法下, 银行必须将银行账户中的风险划分为具有不同信用风险特征的六个大的资产类别, 即公司、银行、主权、零售、项目和股权, 《新协议》对各类风险分别给出了严格定义, 同时规定:不符合这六种定义中任何一种的(如公司业务风险、零售业务风险、国家风险) 划分为公司业务风险。
2. 风险要素。风险要素包括:违约概率(PD ) 、违约损失率(LGD ) 、违约风险值(EAD ) 和期限(M ) 。公司信用风险内部评级法有初级法和高级法两种:在初级法下, 银行内部测算违约概率PD ; 在高级法下, 以上四个风险要素都由银行内部测算。银行内部风险要素测算的原理是:
(1) 违约概率(PD ) 的计算:没有第三方担保或信用保护的借款人的PD =Max [借款人内部评级的PD , 0. 03%]
有担保或信用衍生工具支持借款人的有效违约概率为PD ＊:
初级法:PD ＊=w ×PD B +(1-w ) ×PD G , w 为权重(0或0. 15) , PD B 是借款人内部评级的违约率, PD G 是担保人内部评级的违约率。对于分比例担保、分级担保, PD ＊计算公式需作适当调整。
高级法:用借款人或担保人内部评级的违约率(完全替代法) 或中等级别的PD 。不限制合格担保者的范围,
不规定w 值。
期限错配的处理:当t
＊＊＊＊
=PD
＊
当t >1年, PD =(1-t /T ) ×PD +(t /T ) ×P D
其中:PD 表示债务人的违约概率; PD ＊是没有期限错配的有效违约概率; t 表示保值交易的剩余期限; T 表示风险暴露的剩余期限。
(2) 违约损失率(L GD ) 的计算。
初级法:无保证或未认可的抵押、金融抵押、实物抵押三种情况。
a . 无保证或未认可的抵押:
LGD =50%(优先债权) 或75%(附属索赔权) b . 金融抵押:
抵押的调整值C A =C /(1+H C +H E +H FX ) LGD ＊=LGD ×Max [1-(1-w ) ×(C a /E ) , W ]其中:C 为收到的担保品的当前价值; H C 为收到的担保品的折扣值; H E 为债权的折扣值; H FX 为货币不匹配的折扣值; W 表示交易的保证部分的下限系数, 设为0. 15; 折扣系数H 分两种情况计算:资本市场交易与抵押贷款交易:
R M N R M 重新估值之间的实际天数。H =H 10
c . 实物抵押:
当C /E ≤30%,LGD ＊=50%当C /E >140%,L GD ＊=40%
当30%≤C /E
d . 金融、实物组合抵押:金融抵押部分的L GD ＊与实物抵押部分的L GD ＊加权平均。金融抵押部分的LGD ＊按全额抵押处理, 取底限。
高级法:使用内部测算的风险暴露等级的L GD 。(3) 违约风险值(EAD ) 的计算。表内项目:EAD 为名义未偿值。表外项目:初级法:信用转换因子分别为0、20%、50%、75%、100%;高级法:为内部测算的EAD 。(4) 期限(M ) :初级法:在没有专门期限调整的初级法下, 期限为三年; 高级法:高级法或有明确的期限标准的初级法下, M 为最大剩余期限与加权期限中的较大者, 但有效期限最短一年、最长七年。
3. 风险权重。在标准法下, 根据监管当局制定的标准规则或外部评级机构的评估, 在五种风险权重(0%,20%,50%,100%,150%) 中对借款人确定其中的一种。在内部评级法下, 以违约概率、违约损失率和期限作为输入参数, 输入风险权重方程得到各类风险资产的风险权重。这样, 在内部评级法下, 一组不同的风险要素输入值
3
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○ 理论探讨
将产生不同的风险权重。如果用内部评级法估算出的风险要素水平较低, 它所产生的风险权重将小于用标准法算出的相应风险权重; 同理, 如果估算出的风险水平较高, 它所产生的风险权重则将大于用标准法算出的风险权重。各级别的风险权重乘以其对应违约风险值, 然后加总, 即得到资本充足率计算公式分母中信用风险加权资产部分。最后, 为反映银行非零售业务的风险集中度, 需要用标准调整指数对风险加权资产总额进行调整。
风险权重的计算公式为:
初级法:
R W C =Min [(L GD /50) ×BR W C (PD ) , 12. 5×LGD ]高级法:R W C =Min {[(L GD /50) ×BR W C (PD ) ×
[1+b (PD ) ×(M -3) ], 12. 5×L GD }BRW C (PD ) =976. 5×N (1. 118×G (PD ) +1. 288) ×
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(1+0. 0470) ×(1-PD ) /PD 0.
到该信息的30天内对信用等级进行更新。
(3) 对评级系统和机制的监督。a . 董事会或高级管理层的监督。董事会和高级管理层应该对评级系统和评级过程起到有效的监督作用。评级和PD 测算的关键要
素必须得到董事会、管理委员会和高级管理层的内部肯定。对于评级过程、标准和结果, 管理层必须确保以文字或电子文件形式全面记载, 以便于第三方的评估。同时, 在管理层和银行控制功能尤其是信用风险控制单位和内部审计之间必须有一种互动机制, 以保证对风险评级系统缺陷的及时纠正。b . 内部和外部审计。银行内部必须有针对评级的健全的内部审计机制, 内部审计必须每年评审银行的评级系统, 对系统是否满足要求做出评价, 内部审计将其结果存档。在内部审计的基础上, 监管者也可要求对银行评级确定机制和损失性质测算进行外部审计。c . 信用评审功能。银行应该具备独立的信用风险控制部门, 负责设计和操作银行内部评级系统。该部门应在职能上独立于贷款发起部门和管理。其职责范围应为:确定和(或) 评审以及监测内部评级; 就银行内部评级系统的结果、内部等级信用风险暴露的历史数据、数据的迁移进行分析; 对确定的等级和外部评级进行比较; 对评级是否符合既定政策和标准定期进行检查。信用风险控制部门必须对评级方法使用的任何模型承担责任并进行控制, 该部门对模型的日常评审和调整修正负有最终责任。为了保证评级的公允性, 该部门必须独立于负责发起贷款的人事和管理职能, 以及其他能控制模型的人员。d . 对职员的要求。管理层必须为风险控制部门配备足够数量和技能的人员。
(4) 评级系统的标准和原理。为了能够使用内部评级法, 银行必须具备为各类风险暴露评级的专门系统, 这种专门的系统包括特定的评级方法和标准。银行的风险评估应该遵循保守的原则, 评级结果应考虑借款人财务信息和其他信息的质量, 在所需会计信息基础上进行评级。银行信用分析的深度应随着借款人财务状况下降和违约可能性的增大而加深。在确定借款人的等级时, 银行必须在现有信息和对借款人经验的基础上评估未来的风险因素, 包括借款人履行合同义务的能力和对正常商业压力的抵抗力。在预测远期事件或对特定借款人财务状况进行预测存在困难的情况下, 银行对于预测信息必须采取保守的态度。同时, 银行制定的标准必须涵盖了对借款人进行风险分析相关的所有因素。这些因素包括:以往和预计获得现金以偿还债务的能力、资本结构原因或其他原因导致的不能清偿债务的可能性、收益的质量、借款人信息的质量和及时性、经营杠杆程度和需求变动对利润率和现金流的影响、在债市和股市进行融资能力和灵活性、应对环境变化的能力、在行业中的地位和发
其中:RW C 表示与给定的PD 和L GD 相关的风险权重; BR W C (PD ) 表示与给定的PD 相关的基准风险权重;
1+b (PD ) ×(M -3) 是一个倍增的调整系数, 与M 为线性关系; b (PD ) 是期限调整系数, 它也是PD 的函数; N (x ) 表示具有标准正态分布随机变量的累积分布函数; G (z ) 表示具有标准正态分布随机变量的累积分布函数的反函数。
4. 最低标准。为具备使用内部评级法的资格, 银行对于违约率(PD ) 、违约损失率(LGD ) 、违约风险值(EAD ) 的内部测算都需要达到某些最低标准。本文以违约率(PD ) 为例, 说明其内部测算必须达到的九个方面的最低标准。
(1) 信用风险的有效细分。评级系统必须具备两方面内容:对借款人评级和对交易评级。对交易评级一是通过同时考虑借款人和交易特征的机制实现; 二是通过可量化的L GD 标准实现。银行对正常贷款必须至少有六到九个借款人等级划分, 而对于不良贷款至少应有两个等级划分。风险暴露在各等级间应有一定分布, 不应出现风险暴露在某一等级过度集中的情况。特别是一个借款人等级上的风险暴露不应超过风险暴露总额(在资产负债表净扣之前) 的30%。
(2) 评级的完整性和完备性。每一个借款人必须有评级; 评级的确定必须经过独立评审, 对借款人进行独立评审的过程必须有文件记载。信用评价部门对借款人复评或评审至少每年进行一次。对于高风险借款人或不良贷款, 应该更频繁地评审; 并且, 银行应具备获取和更新借款人财务状况的有效机制, 在获取最新借款人财务信息的基础上, 还需要有一套程序及时更新借款人的风险评级。对于财务状况差或恶化的借款人, 通常应该在收4
新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
展前景、借款人经营业务所在国的风险状况。在评级程序中, 若使用正式的统计模型, 还应满足以下条件:模型中所使用的变量应具有统计说服力, 且模型应包含所有主要变量; 模型中未包括的变量, 应在由专家组进行的风险评估中重点考查。在此基础上, 由模型得出的评级结果应该经过信用风险控制部门的人员审查和批准。信用风险控制部门对核查过的数据及经批准的评级结果负责, 并确认评级模型的可信度。
(5) 违约概率测算的最低要求。银行应对每个内部评级的级别进行一年期违约概率的测算, 并要对所考查的借款者评级的长期平均违约概率持谨慎态度。银行在测算每个等级的违约概率时应考虑所有可得信息, 包括内部违约记录、与外部数据挂钩及使用违约统计模型。银行可确定一个主要的信息来源, 其他的作为最初违约的概率估计的比较数据或进行调整时的依据。银行必须认识到在此过程中人为判断的重要性, 判断必须建立在谨慎的态度上, 且谨慎的态度应保持连贯性。违约概率的测算具体须满足下列要求:数据集合中所选取的借款人的个数要和银行预期投资组合所涉及的个数大致相当或至少有可比性; 数据源中的贷款及贷款标准与银行现行的投资组合的风险标准有较强的可比性; 历史数据发生时的经济或市场状况与现在和将来可预期的状况相似; 样本中的贷款数目和数据搜集期能充分代表历史状况, 从而保证违约概率估计和基础数据分析的精确和稳健。银行应对违约概率进行不间断的测算, 并进行校准, 且新信息出现时, 应被及时列入考查范围, 银行应至少每年审核一次违约概率估计。a . 使用内部违约纪录的最低要求。如果银行可在PD 测算时使用内部违约历史数据, 银行必须在分析中表明其测算能满足要求, 当数据不足时, 银行在测算PD 时应持谨慎态度。银行也可以使用业内共享数据, 但必须阐明其他银行的内部评级系统及标准与它本身的具有可比性。b . 内部违约记录与外部信息挂钩的最低要求。银行可采用与外部评级对应的方法, 可参考外部信用评级机构或类似机构的标准, 并比较外部机构的评级级别与自己的差别来确定内部每一信用级别的违约概率。银行使用外部数据应尽量做到客观并保持方法和基础数据方面的一致性。要做到这一点, 银行必须阐明其内部使用的评级标准和外部机构确定和区分违约概率的标准是可比的。c . 使用违约统计模型的最低要求。银行若达到上面所列出的最低要求, 在对某一给定信用级别的借款人进行违约概率估计时, 可使用统计模型预测结果的平均值。在这种情况下, 银行须设立一定的程序来审查输入违约统计预测模型的数据, 包括数据的精确性、完整性及其对所审批信用级别的适用性。同时, 银行还须证明数据中所选取的借款人可以
代表银行实际风险的借款人。无论银行使用外部数据、内部数据、行业共享数据或以上三种数据的结合, 其基础数据观察期至少为五年, 如果能收集到更长时期的数据, 观察期也应相应延长。
(6) 对数据搜集和信息技术系统的要求。银行必须收集和储存数据以满足内部信用风险计量和管理程序的需要。具体来说, 使用内部评级法, 银行必须收集和储存有关评级决策、借款人的评级历史以及与各信用级别相联系的违约概率以考察评级系统的预测能力, 对每个借款人都应保存一份完整的记录, 包括从建立关系以来该借款人的信用级别、作出评级结果的日期和方法、所使用的主要数据和作出评级结果的人或模型。银行须保存违约概率的测算记录及每个信用级别发生的违约概率。除此以外, 银行还应对主要借款人的品质和机构信息进行记录, 这些资料必须非常详细以便能够在回顾的基础上对债权人进行复评。信息技术系统必须使银行能够达到内部评级法规定的最低要求, 包括风险加总、数据收集、使用和管理报告, 银行还必须能够证明其信息系统的可信度和稳健性。对信息收集和信息系统的要求有以下目的:改进银行对内部信息的处理能力以改进违约概率的测算及验证; 提供审计依据以检查评级标准的遵循情况; 提高评级系统的预测能力; 更准确地说明观察到的可导致信用风险的因素; 对银行内外部风险状况进行准确和有意义的披露。
(7) 内部评级的使用。银行在使用内部评级法确定监管资本以前, 内部信用评级及其有关数量信息应作为日常信用风险计量和管理程序不可或缺的一部分, 如应用于授信管理、信贷审批、风险定价、盈利性分析、内部资本分配、给管理层的风险组合报告、资本充足率的测算等方面。银行必须说明其在符合文件基本要求的前提下实施内部评级系统的时间至少已有三年。
(8) 内部验证。银行须建立有效的内部验证系统以保证评级系统、程序和PD 估计的准确性和一致性。银行还须向监管者证明, 其内部验证系统能够保证其有效评估内部评级和风险计量系统的工作表现。这包括:对模型工作表现进行持续定期监控、评估, 以及对模型的稳定性及其主要变量进行大样本的数据测试; 识别和报告模型中出现的评价失效; 对照真实结果对模型结果进行至少每年一次的定期检验; 建立严密的更改控制程序, 对根据验证结果在模型中作出变更的步骤制定严格的程序。银行应定期将实际的违约率与银行估计的PD 相比较, 并能证明实际的违约率与其预计的是一致的。这种比较应使用尽可能长的历史数据, 历史数据应覆盖各种经济环境, 最好能覆盖一个完整的经济周期。比较所使用的方法和数据应有清楚的文字记载, 比较要定期进行,
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○ 理论探讨
至少每年一次。
(9) 信息披露的要求。为使用内部评级法, 银行必须达到内部评级法的基本披露要求。巴塞尔委员会对披露的要求分为强制要求和建议要求两种。在强制要求中, 定性披露要求披露计量方法和关键数值的信息, 定量披露主要是关于风险评估信息和作为测算质量和可靠性数据的披露; 对内部评级法披露的建议要求主要是对信用风险的抵减技术做出了一些规定。
结构、市场状况、管理层经验等因素, 其中对跨国公司的评级相当程度上依赖评级专家的个人判断。对某些不评级或未评级的借款人, 风险评估主要依靠尽职调查, 即对企业财务指标、内部管理、外部环境等诸多因素进行详尽
和深入地调查研究。
根据内部评级法的要求, 美洲银行正在对原有的风险评级体系进行整合。整合的目标是创建一个一致的、量化的风险评级过程, 开发一些工具使不同业务之间风险评级结果具有可比、清晰、准确和前后一致的特点, 对风险评级的方法、工具和过程能够持续进行改善和验证。据了解, 美洲银行风险评级体系的整合包括四部分内容, 即客户评级、债项评级、标准范围和风险评级打分卡。其中, 客户评级结果要和违约概率对应起来, 客户违约概率的对应值有一高一低两个值。债项评级结果要和债项平均的预期损失对应起来, 其中平均的预期损失也有一高一低两个值(换句话说, 贷款风险分类的结果和预期损失对应) 。高低标准设定的目的是要以一个共同的标准或范围, 使得不同产品线和不同地区的评级结果有对应关系, 目标客户的违约率以及目标产品的预期损失率将在高低之间定位。
在美洲银行看来, 风险评级的工具有四个发展阶段, 分别为纯粹的判断※模板※打分卡※纯粹的模型。纯粹的判断阶段即评级完全根据一套定性标准来决定风险评级; 模板阶段即最终评级也是基于主观判断的结果, 但对每个评级都有一套定量标准供评级人员参考; 打分卡阶段即评级人员根据事先决定的分值确定评级, 打分的值具有量化特征; 纯粹的模型阶段即评级完全依赖于模型结果, 主观判断不发挥作用。美洲银行认为在评级工具的四个发展阶段中自己处于纯粹主观判断到模板阶段, 目前它正致力于开发设计评级打分卡, 以改进其现有的评级技术和评级系统。实际上打分卡也只能得出风险评级结果, 并不能直接计算出客户的违约概率(PD ) , 计算违约概率要使用专门的计算工具即要采取一定的统计模型测算出来, 这也是美洲银行打分卡有别于模版法的特点之一。
(三) 内部评级原理和方法
花旗银行的内部评级系统技术领先、功能完善, 不仅拥有和处理了大量的样本和数据, 而且使用了计量经济学、统计学和计算机等领域的先进的科研成果, 正是依靠这一系统, 花旗银行得以进行有效的风险分析和管理, 确保其各项业务的安全和有效。
花旗银行风险评级体系由客户评级和债项评级构成。其中, 客户评级是通过使用验证过的统计模型(债务评级模型) 、外部评级、打分模型或主观判断方法得出的。债项评级使用客户评级结果作为起点, 然后再考虑其他一
二、国外商业银行内部评级体系考察
从国外商业银行的经营管理实践看, 美洲银行、花旗银行和瑞士联合银行的风险管理技术水平处于领先地位。因此, 我们以这三家银行为例, 考察国外商业银行的内部评级体系。
(一) 风险管理组织架构
美洲银行的风险管理组织由三个层次构成, 内部评
级在各个层次的风险管理中发挥了重要作用。
第一层次:与四大类业务对应设立业务风险经理(Business R isk Manager ) 。业务风险经理同业务经理共同参与到日常对信用风险、市场风险和操作风险的评估、度量和管理之中, 通过相互合作和沟通以实现从业务的初始阶段即保持对风险有共同的认识。
第二层次:根据风险性质, 设立职能风险经理(Func -tional Risk Mana ger ) 。业务风险经理是根据业务品种来审视风险, 而职能风险经理是从风险类别上管理一种风险(如信用风险) 对整个银行的影响; 然后决定采取什么样的方式评估、防范和控制风险, 同时寻求最佳做法来分散风险。职能风险经理的设置涵盖了信用风险、市场风险和操作风险, 但主要任务是如何管理信用风险。
第三层次:集中风险分析和复议。这一层次的风险评估是整个银行风险管理的核心内容, 有高水平的分析人员和复议小组负责评估资产组合中各单项资产的风险, 并对全行的资产组合的风险进行总体评价, 或由信贷风险审查/决策委员会审议决定信贷投向、投量或方式, 资产组合管理在此实现。除了追踪资产组合的变化外, 决定采取哪种风险缓解技术来改变资产组合构成, 提高收益水平, 以及决定采取哪种分析手段提高对资产组合变化的预测技术也是重要内容。
(二) 内部评级发展阶段
美洲银行在风险评级方面的基本思路是:对公司贷款, 无论是大型客户还是中小客户, 评级的方法都一样。但零售贷款有专门的评级方法。零售贷款主要针对消费者个人、个体业主以及新发起的小公司, 这些小公司具有个性化、不稳定性、单一性、信用风险较大等特点。一般而言, 评级要考虑企业的规模、财务状况、行业特征、股权6
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些影响贷款损失的因素, 如母公司支持、抵押品或贷款结构状况(如优先偿还的次序) 等确定最终评级结果。下面重点对花旗银行内部开发的“债务评级模型”进行介绍。债务评级模型(Debt Rating Models ) 建立在大量的数据和经验基础之上。该模型从1990年开始使用, 到目前已经过十多年的检验和数据提炼。模型目标是在不同的地区和不同的行业之间、在缺乏有效的资本/股票市场的情况下, 在缺乏外部评级的情况下, 采用一致的评级框架评估借款人的信用风险, 在风险评估方面获得较大的一致性。通过对地区和行业违约概率及损失率的度量, 把风险评级和客观的损失度量联系起来。为反映财务的健康和业绩状况, 该模型选择九大财务指标, 如税前利息保障比率(pre -tax coverage ) 、税前资产收益(pre -ta x r eturn on assets ) 等, 每项指标都根据其重要程度加权。公司的规模也纳入模型当中, 并且占有较大的权重。定性输入指标主要为管理层状况、技术、营销、运营、财务灵活性、监管和法律环境。目前在公司贷款领域, 已有80%借款人使用该模型, 而在消费贷款或小企业小额贷款领域则主要使用打分卡的形式。
模型技术由总部统一控制, 在全球不同地区适用时, 根据各地的具体情况对模型的部分参数进行调节, 但调节参数必须经过总行同意。事实上, 经济发展水平、财务会计制度等方面的差异, 会使违约概率PD 对相同指标敏感度不同。有鉴于此, 花旗银行根据区域的不同建立不同的评级模型, 目前投入使用的模型已经达到17个, 涵盖了工商贷款、商业银行业务及其他业务。每年有15000个借款人评级由这些模型得出。
模型主要是自己开发的, 但引进、借鉴和利用了穆迪与KMV 的部分技术。这些模型的基本结构完全相同, 关键指标根据多元回归计算出的各指标与PD 敏感度并结合专家问卷确定。模型在计量技术上精益求精, 除了回归技术外, 还结合决策树技术, 对指标的敏感度进行逐层排序。模型不仅考虑了区域和行业的交叉、资本市场的效率缺陷和外部评级因素, 还非常注重模型的质量管理。该行定期对模型进行内外部双重检验, 并对数据的输入等影响模型精度的关键环节加强控制, 减少人为误差, 因此模型具有很高的精度和预测性。利用模型体系较高的预测性, 该行建立了自己的预警体系。据该行介绍, 其预警体系较早地对安然事件、东南亚金融危机、阿根廷危机等进行了报警, 大大减少了该行的损失。另外, 花旗银行已经将特定违约损失率(LGD ) 作为债务评级模型的一部分, 对贷款违约时的损失进行了度量。对LGD 的研究是按照地区和行业进行的。目前已公布了美国和拉美地区的L GD 数据。
总之, 花旗银行模型体系的成功之处在于实现了该
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行自身多年的经验和计量技术的结合。另外, 花旗银行不仅具有世界各地各种金融产品的经营经验, 还有一支由具有高学历、研究经验相当丰富的人员组成的研究队伍, 其实力与任何顶级评级机构相比毫不逊色。为了保持和发展其研究实力, 花旗对其研究人员按职责和贡献确定薪酬。即使目前经济不景气, 多数部门都进行裁员, 但其研究队伍不断扩张, 甚至将穆迪公司的核心技术人员收归门下。
(四) 内部评级流程
瑞士银行是一家全球领先的投资银行和资产管理银行, 是世界上最大的私人业务银行, 其零售银行业务和商业银行业务在瑞士也居于领先地位。像美洲银行一样, 瑞士银行的风险评级体系根据其所用的主要评级工具的不同, 可以分为四个阶段:以纯粹的判断为主※为模板为主※以打分卡为主※以纯粹的模型为主阶段。现在, 这四种工具都在使用, 纯粹的判断主要用于未评级企业, 模板主要用于缺少共性的大型企业, 打分卡、纯粹的模型主要用于具有共同风险特征的中、小企业。瑞士银行目前处于打分卡与纯粹的模型之间的过渡阶段。这四个阶段如果从违约率的角度来区分, 实际上是三个阶段, 即不评级的纯粹判断阶段※评级但信用等级不与违约率对应的阶段※评级且信用等级与违约率对应的阶段。按三阶段划分, 瑞士银行处于第三阶段。本文重点介绍瑞士银行第三阶段以违约率为核心的内部风险评级体系。
从评级过程看, 通过以下三个步骤来确定客户违约率。第一步, 客户分组。瑞士银行根据公司的大小、所属行业、所在地区、风险特性、有无抵押等多种标准进行客户分组。客户分组越细, 风险评级的准确性越高, 但有关的管理成本也越高。一般来说, 客户经过初步分组后, 风险评级的准确性明显上升; 再进一步分组, 准确性继续上升, 但上升速度趋缓; 分组到一定程度, 风险评级的准确性基本上没有提高。为此, 需要在成本和准确性之间寻找平衡点, 过细的分组是不值得做的。瑞士银行现行的风险组别有:集团公司、建筑业集团公司、大型公司、中小型公司、小企业、私人客户、按揭贷款的私人客户、100万瑞郎以上的私人客户、旅店餐饮业、旅游交通、商品交易商、市政部门、金融机构、瑞士养老基金等。第二步, 信用等级评定。首先, 根据数据库中的数据对各组别的客户进行机评打分, 得出一个信用等级; 然后, 分析师根据对定性因素的判断, 调整信用等级; 最后, 参考企业的外部
①
决策树(Decis ion Tree ) 是一个类似于流程图的树结构, 其中每
一个内部节点表示在一个属性上的是/否测试, 每个分枝代表一个测试输出, 而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点为根点。决策树技术就是通过一定的算法, 由决策树提取分类规则的方法。
7
○ 理论探讨
评级以及国家风险等情况, 确定客户的等级。这个等级实际上是客户信用状况好坏的一个相对等级。第三步, 测算各等级企业的违约率, 并建立各信用等级与违约率的对应关系。这一步实际上是绝对评级, 即每个信用等级对应一个确定的违约率。
瑞士银行对公司客户的信用评级以打分卡为主要评级方法。瑞士银行的打分卡是1997年由Oliver Wyman 公司开发的。打分卡第一部分内容是财务因素, 第二部分内容是非财务因素。在财务部分, 根据银行、公开市场、学术研究机构的经验, 选择了300个财务比率, 用企业违约前18个月的数据, 对好坏企业进行测试, 从中挑选出判别能力强的14个指标, 对这14个指标进行了5000多次回归统计分析, 确定了第一部分的10个模型; 在非财务部分, 选择了40项因素进行测试, 从中选择了16个判别能力强的因素, 同样进行了5000多次回归, 确定了第二部分的10个模型。最后, 将第一部分的10个模型与第二部分的10个模型进行组合匹配, 选择最优的匹配模型作为打分卡模型。
在得出最初的评级结果后, 进行违约率的测算。违约率的测算方法可以分为两大类, 一类是根据历史数据进行统计, 一类是根据违约率模型进行测算。根据历史数据统计违约率就是在客户分组和信用评级的基础上, 在较长的时期范围内(如10年、20年) , 测算某个信用等级的全部企业各年的违约率的平均值, 将这个历史违约率的平均值作为这个信用等级对应的违约率。这是一种向后看的测算方法。第二种方法, 根据违约模型先得出违约率, 然后再根据违约率划分信用等级, 这样评定的信用等级是无限细分的, 实际上有无数个等级。用违约率模型测算违约率是向前看的测算方法。瑞士银行用的是第一种方法, 同时参考外部评级机构测算的违约率。
资产组合的信用风险不是各种资产信用风险的简单相加, 而是与组合中各种资产的违约相关性有关。为了测算资产组合的信用风险, 需要测算资产组合的联合违约率。上面提到的违约率的测算方法主要是针对单一客户的违约率而言的, 联合违约率的测算比较复杂, 目前可用的模型有KMV 公司的“组合经理人”、JP 摩根公司的“信用风险计量术”、瑞士信贷银行金融产品部的“信贷风险附加法”和麦肯锡公司的“信贷组合观点”等。瑞士银行所用的是自己开发的模型, 但其基本原理是KMV 公司的“组合经理人”与JP 摩根公司的“信用风险计量术”两个模型的组合和扩展。
(五) 内部评级验证
违约率的统计或测算是否准确需要进行检验。瑞士银行主要通过三种方式, 对已建立的信用等级与违约率的对应关系的准确性进行检验。一是累计准确性剖面图8(CAPPlot ) 检验。这种检验方法的基本思路是, 根据每个待检验的违约率模型, 可以画出一条CAPPlot 曲线, 这条曲线应该界于分别代表最理想的违约率模型与最差的违约率模型的两条CAPPlot 曲线之间, 待检验模型的CAP -Plot 曲线越靠近最理想模型的CAPPlot 曲线(用准确比率表示靠近) , 则待检验模型的准确性越高。二是迁移矩阵检验。期初评定的信用等级, 到期末有可能发生信用等级的升降, 即信用等级迁移。以期初的N 个等级为行、以期末的N 个等级为列组成的N 维矩阵, 即为信用等级迁移矩阵。评级是否准确可以用信用等级迁移矩阵进行检验。因为信用评级准确, 信用等级迁移矩阵应当出现如下特征:(1) 较好的评级不会出现高比例的违约机会; (2) 两个信用等级相距越近, 企业从期初的一个信用等级迁往期末的另一个信用等级的概率越大, 反之迁移概率越小。三是购买Moodys 公司的Riskcalc 模型用于检验。
(六) 内部评级应用
瑞士银行将内部评级法应用到信贷风险管理和银行内部资源分配的全过程。瑞士银行将信贷预期损失视为贷款定价的成本因素。预期损失(EL )=预期违约率(PD ) ×违约损失率(LGD ) ×风险暴露(EXP ) 。计算预期损失的关键是要计算预期违约率(PD ) , 而违约损失率(LGD )
一般是通过历史数据估算的。未预期损失称为信贷风险。未预期损失是各种可能的贷款损失对预期损失的平均偏离的大小, 一般用贷款损失的方差(或标准差) 来衡量。银行的准备金数量要与未预期损失的大小相适应。
瑞士银行内部评级法在信贷管理中的具体应用主要有以下几个方面:(1) 贷款定价。贷款价格=资金成本+预期损失+经营费用+风险溢价。在贷款价格的四个因素, 有两个因素(预期损失、风险溢价) 由内部评级确定。(2) 信贷授权。授权从客户等级和贷款金额两个方面考虑。信贷政策。如最高的信用等级(1级) 的客户, 信贷业务的期限可以长达10年; 最低信用等级(12级) 的客户, 信贷业务的期限最高不能超过一个月。(3) 信贷审批。信用等级评分最高的客户, 贷款申请可以立刻批准; 评分最低的客户一般被拒绝; 评分介于中间区域的贷款需要分析师审查。小额的零售信贷不做独立的信贷审查, 直接根据评级结果发放贷款。(4) 信贷人员配备。高风险、大额的信贷由经验丰富的专家审批, 且每个专家处理的客户数量较少; 低风险、中小金额的信贷由资历较浅的信贷人员审查, 且每个信贷人员审批的贷款数量较多。(5) 信贷组合产品。主要通过贷款组合的购买和销售、资产证券化、信用违约互换、资产组合违约互换、保险资产组合的再保险、信贷风险证券化等方法来分散和降低贷款风险。(6) 风险绩效考核。根据风险调整的经济资本收益对业务人员进行业绩考核。瑞士银行还强调, 内部
新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
风险评级、贷款风险定价、银行内部各部门之间的价格转移、贷款组合管理的整合是信贷风险管理系统的主要核心部分。
建设的同时, 开发风险模型和风险管理系统, 不能等数据库完善以后, 再依次开发风险模型、风险管理系统。
四是实施内部评级法方面, 除了在内部风险计量方面要达到规定的要求外, 银行在风险管理流程方面还要
同时达到实施内部评级法必须具备的九个方面的最低条件。为了达到这些条件, 银行必须实行全面的风险管理。
目前, 我行在很多方面还达不到这些要求。为此, 我行必须从现在开始, 在开发内部评级法的同时, 对风险管理流程实施较大幅度的重组。
(二) 我行建立内部评级体系的定位及工作构想工商银行是中国最大的商业银行, 也是全球最大的商业银行之一, 为了使其成为一家既大又好的优秀商业银行, 工商银行内部评级法的目标定位应该是:我行内部评级法不但要达到中国人民银行的监管要求, 而且要达到新巴塞尔协议等国际监管标准的要求; 要通过内部评级法的研究开发, 使我行成为全国、乃至全球风险管理技术领先银行。
建立内部评级体系, 我行需要完成如下几个方面的工作:风险管理流程重组, 建立以内部评级法为核心的全面风险管理体系; 制定内部评级法整体实施方案; 制定风险数据整理方案; 风险计量模型的研究开发; 全面风险管理系统设计开发。由于内部评级法涉及了我行的各个业务部门、各类业务和各种风险, 以上每一项工作都需要投入大量的人力物力。因此, 为了加快我行内部评级法的建设, 我们必须加强内部评级法工程的组织领导; 聘请国外咨询机构在内部评级法整体设计方案和技术设计方案方面提供咨询; 加强与国内知名高校的业务联系, 寻求技术支持; 加大内部评级法工程的投入; 做好风险计量人员的选拔和培训等工作。□
[参考文献]
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金融研究, 2002,(9) .
[7] 郑先炳. 西方商业银行最新发展趋势[M ].北京:中国金
融出版社, 2001.
三、建立工商银行内部评级体系的初步设想
通过以上分析, 我们认为内部评级体系是一个巨大的系统工程, 而内部评级法的实施预示着银行数据化管理阶段的到来。工商银行在内部评级体系的建立过程中, 需要以数据化管理为目标, 明确自身的优势和不足, 合理定位, 整体规划, 分步实施。
(一) 工商银行建立内部评级体系的优势和不足在开发内部评级法方面, 由于我行已经实现大机数据集中, 在国内同业中具有一定的数据优势。根据我们的研究, 在我行“次级以下贷款”与新巴塞尔协议的“违约贷款”之间, 可以建立起对应关系, 因此, 我行已具有大量的违约企业样本。为了解决数据质量方面存在的问题,
可以通过抽样调查的方法, 确定我行测算违约率的建模样本。另一方面, 通过数据整理规范, 可以反过来促进数据质量的提高。
我行存在的不足主要体现在四个方面:一是在数据库方面。我行的数据库还处在建设初期, 数据库的完善需要的时间更长, 建立风险计量模型所需的风险数据还没有系统整理。但是, 我行不可能等到有了完善的数据库才开始研究开发风险计量模型。数据库是近些年才兴起的信息技术, 而风险计量模型在银行的应用已有20年的历史了, 因此, 没有数据库, 只要有数据就可以研究开发风险计量模型。另一方面, 只有通过模型的开发应用才能完善数据库。当然, 有了完善的数据库, 更有利于风险模型的开发, 而且数据库还可广泛应用于市场营销、内部管理等多方面。
二是在风险评估模型技术方面。虽然国外风险管理技术领先银行在风险计量方面已有了20余年的经验积累, 但国内银行在以风险量化为主的内部评级法方面, 还处在整体探索阶段; 对于内部评级法的核心技术, 国内也未完全掌握。这是我行面临的最大技术难题。
三是在风险管理系统方面。据了解, 2001～2002年, IB M 公司为了开发针对银行的风险模型与风险管理系统, 该公司一流的电脑专家与风险模型专家, 花了100个人/年的工作量。我行虽然已经拥有一批开发经验丰富的电脑工程师, 但是在风险评估模型技术方面还没有整体、深入的掌握。而数据库、风险模型、风险管理系统三者的关系是:数据库风险※模型风险※管理系统。可见, 风险管理系统与风险信息系统比较, 主要的困难在于其高智能化, 没有风险模型的研究开发, 就不可能建立风险管理系统。根据以上分析, 我们认为, 我行应该在数据库
作者单位:中国工商银行信贷评估部
(责任编辑:泊 宁)
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文章编号:1009-9190(2003) 2-0002-08
新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
NEW BAS EL AGREEMENT AND STUDY OF INTERNAL RATING SYSTEM OF FOREIGN COMMERCIAL BANKS
赵银祥 刘瑞霞
内部评级法是《新巴塞尔资本协议》的核心内容。内部评级法涉及了银行风险管理的各个方面, 内容丰富, 且技术复杂。本文的第一部分简要地对《新协议》及内部评级法体系进行了综述, 包括内部评级法的整体框架、风险要素与风险要素的测算以及应用内部评级法的最低条件等, 这一部分也是本文的重点; 由于内部评级法是在技术先进的西方商业银行现行风险管理实践的基础上提出来的, 为此, 第二部分对美洲银行、花旗银行、瑞士联合银行的内部评级体系进行了对比分析; 第三部分就如何构建工商银行的内部评级体系提出了初步的设想, 包括重整风险管理流程, 制定整体实施方案, 开发风险计量模型和风险管理系统等。
《新巴塞尔资本协议》(以下简称《新协议》)自2001年1月公布征求意见稿(第二稿) 以来, 在全球金融界已产生广泛的影响。《新协议》将于2003年定稿公布, 2006年正式实施。从2006年开始, 十国集团将正式按照《新协议》对本国银行实施监管。由于约有100个非十国集团的国家已经采用了1988年的《巴塞尔资本协议》, 因此, 这些非十国集团的国家监管当局预计也将根据《新协议》的监管标准, 调整对本国银行的监管政策。为了适应《新协议》的监管要求, 各国商业银行也开始认真研究如何完善自身的风险管理体系, 以提高各自的风险量化水平。本文主要是对《新协议》内部评级法进行系统研究, 以期对我国商业银行建立内部评级体系有所借鉴。
表1 银行业务X 风险矩阵
信用风险
公司业务机构业务零售业务
投资银行/交易业务支付清算业务
代理、信托和资产管理
高高高中低低
市场风险
低低低高低低
操作风险
低低高中高高
结为信用风险、市场风险和操作风险, 并运用适当的风险评估方法对“银行业务x 风险矩阵”中的所有风险做出连续一致、准确和及时的度量, 并进行风险汇总。二是将风险度量结果, 应用于银行内部管理的各个方面, 如授信管理、信贷审批、风险定价、盈利性分析、内部资本分配、资本充足率测算等各方面。三是建立专司风险模型计量、控制和管理的职能部门(不同于具体风险业务审批部门) , 并以此为基础建立由风险管理流程、风险管理人员和风险管理系统组成的全面风险管理体系。
在《原协议》中, 资本充足率是其主要内容, 资本充足率的计算公式是:资本充足率=资本/风险加权资产; 在《新协议》中, 资本充足率是其三大支柱之一, 资本充足率的计算公式是:资本充足率=资本/(信用风险加权资产+12. 5×市场风险资本要求+12. 5×操作风险资本要求) :前后两个公式的分子的涵义相同, 都是指法定的资本数额, 差异主要在分母。前一个公式的分母主要反映的是银行信用风险, 后一个公式的风险则是指银行的全面风险。因此, 《新协议》中的资本充足率是对银行全面风险数量状况的监管。《新协议》增加的第二支柱———监管当局的监督检查, 既是监督银行的资本金与其风险数
一、《新协议》及内部评级法综述
(一) 《新协议》关于银行全面风险管理的理念在1988年的《巴塞尔资本协议》(以下简称《原协议》)中, 风险主要是指信用风险。《新协议》的风险包括三类:信用风险、市场风险和操作风险。信用风险是指由于借款人和市场交易对手违约而导致损失的风险; 市场风险是由于利率、汇率、证券和商品价格发生不利变动而导致损失的风险; 操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件导致直接或间接损失的风险。银行的各类业务风险都可以归结为以上三类风险(见表1) 。因此, 《新协议》的风险是指银行的全面风险。
按《新协议》的要求, 银行必须实行全面的风险管理。全面风险管理有三个方面的含义:一是银行必须将公司业务、金融机构业务、零售业务、投资银行与交易业务、支付清算业务、代理与资产管理等各项业务的风险, 分别归2
○ 理论探讨 新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
量相匹配, 也是监督银行的资本金与其风险管理水平相匹配, 以鼓励银行开发和采用更好的风险管理技术来监测和管理它们的风险, 是对银行全面风险进行的行业监管。《新协议》的第三支柱———市场纪律, 对银行的公开信息披露提出了一整套强制规定要求和建议, 是对银行全面风险进行的社会监管。
(二) 《新协议》的内部评级法
如何计量第一支柱———资本充足率计算公式中的信用风险、市场风险和操作风险, 是银行风险管理的难点。对于信用风险计量,《新协议》提出了由易到难的标准法和内部评级法(the Internal Ratings -Based appr oach , IRB 法) ; 对于市场风险, 提出了标准法和内部模型法(the In -ternal Model approac h , I M 法) ; 对于操作风险, 提出了基本指标法、标准法和内部测量法(the Internal Measur ement Approach , I MA ) 。下面以信用风险的内部评级法为例, 说明《新协议》中关于银行风险计量的有关要求。内部评级法框架主要包括五个方面的内容:风险类别的划分; 每一风险类别的风险要素; 根据风险权重方程, 将每一风险类别的一组风险要素转换为该风险类别的风险权重; 采用内部评级法须满足的最低标准; 监管当局对最低标准遵守情况的检查。下面主要介绍前四项的具体内容。
1. 风险类别。在内部评级法下, 银行必须将银行账户中的风险划分为具有不同信用风险特征的六个大的资产类别, 即公司、银行、主权、零售、项目和股权, 《新协议》对各类风险分别给出了严格定义, 同时规定:不符合这六种定义中任何一种的(如公司业务风险、零售业务风险、国家风险) 划分为公司业务风险。
2. 风险要素。风险要素包括:违约概率(PD ) 、违约损失率(LGD ) 、违约风险值(EAD ) 和期限(M ) 。公司信用风险内部评级法有初级法和高级法两种:在初级法下, 银行内部测算违约概率PD ; 在高级法下, 以上四个风险要素都由银行内部测算。银行内部风险要素测算的原理是:
(1) 违约概率(PD ) 的计算:没有第三方担保或信用保护的借款人的PD =Max [借款人内部评级的PD , 0. 03%]
有担保或信用衍生工具支持借款人的有效违约概率为PD ＊:
初级法:PD ＊=w ×PD B +(1-w ) ×PD G , w 为权重(0或0. 15) , PD B 是借款人内部评级的违约率, PD G 是担保人内部评级的违约率。对于分比例担保、分级担保, PD ＊计算公式需作适当调整。
高级法:用借款人或担保人内部评级的违约率(完全替代法) 或中等级别的PD 。不限制合格担保者的范围,
不规定w 值。
期限错配的处理:当t
＊＊＊＊
=PD
＊
当t >1年, PD =(1-t /T ) ×PD +(t /T ) ×P D
其中:PD 表示债务人的违约概率; PD ＊是没有期限错配的有效违约概率; t 表示保值交易的剩余期限; T 表示风险暴露的剩余期限。
(2) 违约损失率(L GD ) 的计算。
初级法:无保证或未认可的抵押、金融抵押、实物抵押三种情况。
a . 无保证或未认可的抵押:
LGD =50%(优先债权) 或75%(附属索赔权) b . 金融抵押:
抵押的调整值C A =C /(1+H C +H E +H FX ) LGD ＊=LGD ×Max [1-(1-w ) ×(C a /E ) , W ]其中:C 为收到的担保品的当前价值; H C 为收到的担保品的折扣值; H E 为债权的折扣值; H FX 为货币不匹配的折扣值; W 表示交易的保证部分的下限系数, 设为0. 15; 折扣系数H 分两种情况计算:资本市场交易与抵押贷款交易:
R M N R M 重新估值之间的实际天数。H =H 10
c . 实物抵押:
当C /E ≤30%,LGD ＊=50%当C /E >140%,L GD ＊=40%
当30%≤C /E
d . 金融、实物组合抵押:金融抵押部分的L GD ＊与实物抵押部分的L GD ＊加权平均。金融抵押部分的LGD ＊按全额抵押处理, 取底限。
高级法:使用内部测算的风险暴露等级的L GD 。(3) 违约风险值(EAD ) 的计算。表内项目:EAD 为名义未偿值。表外项目:初级法:信用转换因子分别为0、20%、50%、75%、100%;高级法:为内部测算的EAD 。(4) 期限(M ) :初级法:在没有专门期限调整的初级法下, 期限为三年; 高级法:高级法或有明确的期限标准的初级法下, M 为最大剩余期限与加权期限中的较大者, 但有效期限最短一年、最长七年。
3. 风险权重。在标准法下, 根据监管当局制定的标准规则或外部评级机构的评估, 在五种风险权重(0%,20%,50%,100%,150%) 中对借款人确定其中的一种。在内部评级法下, 以违约概率、违约损失率和期限作为输入参数, 输入风险权重方程得到各类风险资产的风险权重。这样, 在内部评级法下, 一组不同的风险要素输入值
3
10
○ 理论探讨
将产生不同的风险权重。如果用内部评级法估算出的风险要素水平较低, 它所产生的风险权重将小于用标准法算出的相应风险权重; 同理, 如果估算出的风险水平较高, 它所产生的风险权重则将大于用标准法算出的风险权重。各级别的风险权重乘以其对应违约风险值, 然后加总, 即得到资本充足率计算公式分母中信用风险加权资产部分。最后, 为反映银行非零售业务的风险集中度, 需要用标准调整指数对风险加权资产总额进行调整。
风险权重的计算公式为:
初级法:
R W C =Min [(L GD /50) ×BR W C (PD ) , 12. 5×LGD ]高级法:R W C =Min {[(L GD /50) ×BR W C (PD ) ×
[1+b (PD ) ×(M -3) ], 12. 5×L GD }BRW C (PD ) =976. 5×N (1. 118×G (PD ) +1. 288) ×
44
(1+0. 0470) ×(1-PD ) /PD 0.
到该信息的30天内对信用等级进行更新。
(3) 对评级系统和机制的监督。a . 董事会或高级管理层的监督。董事会和高级管理层应该对评级系统和评级过程起到有效的监督作用。评级和PD 测算的关键要
素必须得到董事会、管理委员会和高级管理层的内部肯定。对于评级过程、标准和结果, 管理层必须确保以文字或电子文件形式全面记载, 以便于第三方的评估。同时, 在管理层和银行控制功能尤其是信用风险控制单位和内部审计之间必须有一种互动机制, 以保证对风险评级系统缺陷的及时纠正。b . 内部和外部审计。银行内部必须有针对评级的健全的内部审计机制, 内部审计必须每年评审银行的评级系统, 对系统是否满足要求做出评价, 内部审计将其结果存档。在内部审计的基础上, 监管者也可要求对银行评级确定机制和损失性质测算进行外部审计。c . 信用评审功能。银行应该具备独立的信用风险控制部门, 负责设计和操作银行内部评级系统。该部门应在职能上独立于贷款发起部门和管理。其职责范围应为:确定和(或) 评审以及监测内部评级; 就银行内部评级系统的结果、内部等级信用风险暴露的历史数据、数据的迁移进行分析; 对确定的等级和外部评级进行比较; 对评级是否符合既定政策和标准定期进行检查。信用风险控制部门必须对评级方法使用的任何模型承担责任并进行控制, 该部门对模型的日常评审和调整修正负有最终责任。为了保证评级的公允性, 该部门必须独立于负责发起贷款的人事和管理职能, 以及其他能控制模型的人员。d . 对职员的要求。管理层必须为风险控制部门配备足够数量和技能的人员。
(4) 评级系统的标准和原理。为了能够使用内部评级法, 银行必须具备为各类风险暴露评级的专门系统, 这种专门的系统包括特定的评级方法和标准。银行的风险评估应该遵循保守的原则, 评级结果应考虑借款人财务信息和其他信息的质量, 在所需会计信息基础上进行评级。银行信用分析的深度应随着借款人财务状况下降和违约可能性的增大而加深。在确定借款人的等级时, 银行必须在现有信息和对借款人经验的基础上评估未来的风险因素, 包括借款人履行合同义务的能力和对正常商业压力的抵抗力。在预测远期事件或对特定借款人财务状况进行预测存在困难的情况下, 银行对于预测信息必须采取保守的态度。同时, 银行制定的标准必须涵盖了对借款人进行风险分析相关的所有因素。这些因素包括:以往和预计获得现金以偿还债务的能力、资本结构原因或其他原因导致的不能清偿债务的可能性、收益的质量、借款人信息的质量和及时性、经营杠杆程度和需求变动对利润率和现金流的影响、在债市和股市进行融资能力和灵活性、应对环境变化的能力、在行业中的地位和发
其中:RW C 表示与给定的PD 和L GD 相关的风险权重; BR W C (PD ) 表示与给定的PD 相关的基准风险权重;
1+b (PD ) ×(M -3) 是一个倍增的调整系数, 与M 为线性关系; b (PD ) 是期限调整系数, 它也是PD 的函数; N (x ) 表示具有标准正态分布随机变量的累积分布函数; G (z ) 表示具有标准正态分布随机变量的累积分布函数的反函数。
4. 最低标准。为具备使用内部评级法的资格, 银行对于违约率(PD ) 、违约损失率(LGD ) 、违约风险值(EAD ) 的内部测算都需要达到某些最低标准。本文以违约率(PD ) 为例, 说明其内部测算必须达到的九个方面的最低标准。
(1) 信用风险的有效细分。评级系统必须具备两方面内容:对借款人评级和对交易评级。对交易评级一是通过同时考虑借款人和交易特征的机制实现; 二是通过可量化的L GD 标准实现。银行对正常贷款必须至少有六到九个借款人等级划分, 而对于不良贷款至少应有两个等级划分。风险暴露在各等级间应有一定分布, 不应出现风险暴露在某一等级过度集中的情况。特别是一个借款人等级上的风险暴露不应超过风险暴露总额(在资产负债表净扣之前) 的30%。
(2) 评级的完整性和完备性。每一个借款人必须有评级; 评级的确定必须经过独立评审, 对借款人进行独立评审的过程必须有文件记载。信用评价部门对借款人复评或评审至少每年进行一次。对于高风险借款人或不良贷款, 应该更频繁地评审; 并且, 银行应具备获取和更新借款人财务状况的有效机制, 在获取最新借款人财务信息的基础上, 还需要有一套程序及时更新借款人的风险评级。对于财务状况差或恶化的借款人, 通常应该在收4
新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
展前景、借款人经营业务所在国的风险状况。在评级程序中, 若使用正式的统计模型, 还应满足以下条件:模型中所使用的变量应具有统计说服力, 且模型应包含所有主要变量; 模型中未包括的变量, 应在由专家组进行的风险评估中重点考查。在此基础上, 由模型得出的评级结果应该经过信用风险控制部门的人员审查和批准。信用风险控制部门对核查过的数据及经批准的评级结果负责, 并确认评级模型的可信度。
(5) 违约概率测算的最低要求。银行应对每个内部评级的级别进行一年期违约概率的测算, 并要对所考查的借款者评级的长期平均违约概率持谨慎态度。银行在测算每个等级的违约概率时应考虑所有可得信息, 包括内部违约记录、与外部数据挂钩及使用违约统计模型。银行可确定一个主要的信息来源, 其他的作为最初违约的概率估计的比较数据或进行调整时的依据。银行必须认识到在此过程中人为判断的重要性, 判断必须建立在谨慎的态度上, 且谨慎的态度应保持连贯性。违约概率的测算具体须满足下列要求:数据集合中所选取的借款人的个数要和银行预期投资组合所涉及的个数大致相当或至少有可比性; 数据源中的贷款及贷款标准与银行现行的投资组合的风险标准有较强的可比性; 历史数据发生时的经济或市场状况与现在和将来可预期的状况相似; 样本中的贷款数目和数据搜集期能充分代表历史状况, 从而保证违约概率估计和基础数据分析的精确和稳健。银行应对违约概率进行不间断的测算, 并进行校准, 且新信息出现时, 应被及时列入考查范围, 银行应至少每年审核一次违约概率估计。a . 使用内部违约纪录的最低要求。如果银行可在PD 测算时使用内部违约历史数据, 银行必须在分析中表明其测算能满足要求, 当数据不足时, 银行在测算PD 时应持谨慎态度。银行也可以使用业内共享数据, 但必须阐明其他银行的内部评级系统及标准与它本身的具有可比性。b . 内部违约记录与外部信息挂钩的最低要求。银行可采用与外部评级对应的方法, 可参考外部信用评级机构或类似机构的标准, 并比较外部机构的评级级别与自己的差别来确定内部每一信用级别的违约概率。银行使用外部数据应尽量做到客观并保持方法和基础数据方面的一致性。要做到这一点, 银行必须阐明其内部使用的评级标准和外部机构确定和区分违约概率的标准是可比的。c . 使用违约统计模型的最低要求。银行若达到上面所列出的最低要求, 在对某一给定信用级别的借款人进行违约概率估计时, 可使用统计模型预测结果的平均值。在这种情况下, 银行须设立一定的程序来审查输入违约统计预测模型的数据, 包括数据的精确性、完整性及其对所审批信用级别的适用性。同时, 银行还须证明数据中所选取的借款人可以
代表银行实际风险的借款人。无论银行使用外部数据、内部数据、行业共享数据或以上三种数据的结合, 其基础数据观察期至少为五年, 如果能收集到更长时期的数据, 观察期也应相应延长。
(6) 对数据搜集和信息技术系统的要求。银行必须收集和储存数据以满足内部信用风险计量和管理程序的需要。具体来说, 使用内部评级法, 银行必须收集和储存有关评级决策、借款人的评级历史以及与各信用级别相联系的违约概率以考察评级系统的预测能力, 对每个借款人都应保存一份完整的记录, 包括从建立关系以来该借款人的信用级别、作出评级结果的日期和方法、所使用的主要数据和作出评级结果的人或模型。银行须保存违约概率的测算记录及每个信用级别发生的违约概率。除此以外, 银行还应对主要借款人的品质和机构信息进行记录, 这些资料必须非常详细以便能够在回顾的基础上对债权人进行复评。信息技术系统必须使银行能够达到内部评级法规定的最低要求, 包括风险加总、数据收集、使用和管理报告, 银行还必须能够证明其信息系统的可信度和稳健性。对信息收集和信息系统的要求有以下目的:改进银行对内部信息的处理能力以改进违约概率的测算及验证; 提供审计依据以检查评级标准的遵循情况; 提高评级系统的预测能力; 更准确地说明观察到的可导致信用风险的因素; 对银行内外部风险状况进行准确和有意义的披露。
(7) 内部评级的使用。银行在使用内部评级法确定监管资本以前, 内部信用评级及其有关数量信息应作为日常信用风险计量和管理程序不可或缺的一部分, 如应用于授信管理、信贷审批、风险定价、盈利性分析、内部资本分配、给管理层的风险组合报告、资本充足率的测算等方面。银行必须说明其在符合文件基本要求的前提下实施内部评级系统的时间至少已有三年。
(8) 内部验证。银行须建立有效的内部验证系统以保证评级系统、程序和PD 估计的准确性和一致性。银行还须向监管者证明, 其内部验证系统能够保证其有效评估内部评级和风险计量系统的工作表现。这包括:对模型工作表现进行持续定期监控、评估, 以及对模型的稳定性及其主要变量进行大样本的数据测试; 识别和报告模型中出现的评价失效; 对照真实结果对模型结果进行至少每年一次的定期检验; 建立严密的更改控制程序, 对根据验证结果在模型中作出变更的步骤制定严格的程序。银行应定期将实际的违约率与银行估计的PD 相比较, 并能证明实际的违约率与其预计的是一致的。这种比较应使用尽可能长的历史数据, 历史数据应覆盖各种经济环境, 最好能覆盖一个完整的经济周期。比较所使用的方法和数据应有清楚的文字记载, 比较要定期进行,
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○ 理论探讨
至少每年一次。
(9) 信息披露的要求。为使用内部评级法, 银行必须达到内部评级法的基本披露要求。巴塞尔委员会对披露的要求分为强制要求和建议要求两种。在强制要求中, 定性披露要求披露计量方法和关键数值的信息, 定量披露主要是关于风险评估信息和作为测算质量和可靠性数据的披露; 对内部评级法披露的建议要求主要是对信用风险的抵减技术做出了一些规定。
结构、市场状况、管理层经验等因素, 其中对跨国公司的评级相当程度上依赖评级专家的个人判断。对某些不评级或未评级的借款人, 风险评估主要依靠尽职调查, 即对企业财务指标、内部管理、外部环境等诸多因素进行详尽
和深入地调查研究。
根据内部评级法的要求, 美洲银行正在对原有的风险评级体系进行整合。整合的目标是创建一个一致的、量化的风险评级过程, 开发一些工具使不同业务之间风险评级结果具有可比、清晰、准确和前后一致的特点, 对风险评级的方法、工具和过程能够持续进行改善和验证。据了解, 美洲银行风险评级体系的整合包括四部分内容, 即客户评级、债项评级、标准范围和风险评级打分卡。其中, 客户评级结果要和违约概率对应起来, 客户违约概率的对应值有一高一低两个值。债项评级结果要和债项平均的预期损失对应起来, 其中平均的预期损失也有一高一低两个值(换句话说, 贷款风险分类的结果和预期损失对应) 。高低标准设定的目的是要以一个共同的标准或范围, 使得不同产品线和不同地区的评级结果有对应关系, 目标客户的违约率以及目标产品的预期损失率将在高低之间定位。
在美洲银行看来, 风险评级的工具有四个发展阶段, 分别为纯粹的判断※模板※打分卡※纯粹的模型。纯粹的判断阶段即评级完全根据一套定性标准来决定风险评级; 模板阶段即最终评级也是基于主观判断的结果, 但对每个评级都有一套定量标准供评级人员参考; 打分卡阶段即评级人员根据事先决定的分值确定评级, 打分的值具有量化特征; 纯粹的模型阶段即评级完全依赖于模型结果, 主观判断不发挥作用。美洲银行认为在评级工具的四个发展阶段中自己处于纯粹主观判断到模板阶段, 目前它正致力于开发设计评级打分卡, 以改进其现有的评级技术和评级系统。实际上打分卡也只能得出风险评级结果, 并不能直接计算出客户的违约概率(PD ) , 计算违约概率要使用专门的计算工具即要采取一定的统计模型测算出来, 这也是美洲银行打分卡有别于模版法的特点之一。
(三) 内部评级原理和方法
花旗银行的内部评级系统技术领先、功能完善, 不仅拥有和处理了大量的样本和数据, 而且使用了计量经济学、统计学和计算机等领域的先进的科研成果, 正是依靠这一系统, 花旗银行得以进行有效的风险分析和管理, 确保其各项业务的安全和有效。
花旗银行风险评级体系由客户评级和债项评级构成。其中, 客户评级是通过使用验证过的统计模型(债务评级模型) 、外部评级、打分模型或主观判断方法得出的。债项评级使用客户评级结果作为起点, 然后再考虑其他一
二、国外商业银行内部评级体系考察
从国外商业银行的经营管理实践看, 美洲银行、花旗银行和瑞士联合银行的风险管理技术水平处于领先地位。因此, 我们以这三家银行为例, 考察国外商业银行的内部评级体系。
(一) 风险管理组织架构
美洲银行的风险管理组织由三个层次构成, 内部评
级在各个层次的风险管理中发挥了重要作用。
第一层次:与四大类业务对应设立业务风险经理(Business R isk Manager ) 。业务风险经理同业务经理共同参与到日常对信用风险、市场风险和操作风险的评估、度量和管理之中, 通过相互合作和沟通以实现从业务的初始阶段即保持对风险有共同的认识。
第二层次:根据风险性质, 设立职能风险经理(Func -tional Risk Mana ger ) 。业务风险经理是根据业务品种来审视风险, 而职能风险经理是从风险类别上管理一种风险(如信用风险) 对整个银行的影响; 然后决定采取什么样的方式评估、防范和控制风险, 同时寻求最佳做法来分散风险。职能风险经理的设置涵盖了信用风险、市场风险和操作风险, 但主要任务是如何管理信用风险。
第三层次:集中风险分析和复议。这一层次的风险评估是整个银行风险管理的核心内容, 有高水平的分析人员和复议小组负责评估资产组合中各单项资产的风险, 并对全行的资产组合的风险进行总体评价, 或由信贷风险审查/决策委员会审议决定信贷投向、投量或方式, 资产组合管理在此实现。除了追踪资产组合的变化外, 决定采取哪种风险缓解技术来改变资产组合构成, 提高收益水平, 以及决定采取哪种分析手段提高对资产组合变化的预测技术也是重要内容。
(二) 内部评级发展阶段
美洲银行在风险评级方面的基本思路是:对公司贷款, 无论是大型客户还是中小客户, 评级的方法都一样。但零售贷款有专门的评级方法。零售贷款主要针对消费者个人、个体业主以及新发起的小公司, 这些小公司具有个性化、不稳定性、单一性、信用风险较大等特点。一般而言, 评级要考虑企业的规模、财务状况、行业特征、股权6
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些影响贷款损失的因素, 如母公司支持、抵押品或贷款结构状况(如优先偿还的次序) 等确定最终评级结果。下面重点对花旗银行内部开发的“债务评级模型”进行介绍。债务评级模型(Debt Rating Models ) 建立在大量的数据和经验基础之上。该模型从1990年开始使用, 到目前已经过十多年的检验和数据提炼。模型目标是在不同的地区和不同的行业之间、在缺乏有效的资本/股票市场的情况下, 在缺乏外部评级的情况下, 采用一致的评级框架评估借款人的信用风险, 在风险评估方面获得较大的一致性。通过对地区和行业违约概率及损失率的度量, 把风险评级和客观的损失度量联系起来。为反映财务的健康和业绩状况, 该模型选择九大财务指标, 如税前利息保障比率(pre -tax coverage ) 、税前资产收益(pre -ta x r eturn on assets ) 等, 每项指标都根据其重要程度加权。公司的规模也纳入模型当中, 并且占有较大的权重。定性输入指标主要为管理层状况、技术、营销、运营、财务灵活性、监管和法律环境。目前在公司贷款领域, 已有80%借款人使用该模型, 而在消费贷款或小企业小额贷款领域则主要使用打分卡的形式。
模型技术由总部统一控制, 在全球不同地区适用时, 根据各地的具体情况对模型的部分参数进行调节, 但调节参数必须经过总行同意。事实上, 经济发展水平、财务会计制度等方面的差异, 会使违约概率PD 对相同指标敏感度不同。有鉴于此, 花旗银行根据区域的不同建立不同的评级模型, 目前投入使用的模型已经达到17个, 涵盖了工商贷款、商业银行业务及其他业务。每年有15000个借款人评级由这些模型得出。
模型主要是自己开发的, 但引进、借鉴和利用了穆迪与KMV 的部分技术。这些模型的基本结构完全相同, 关键指标根据多元回归计算出的各指标与PD 敏感度并结合专家问卷确定。模型在计量技术上精益求精, 除了回归技术外, 还结合决策树技术, 对指标的敏感度进行逐层排序。模型不仅考虑了区域和行业的交叉、资本市场的效率缺陷和外部评级因素, 还非常注重模型的质量管理。该行定期对模型进行内外部双重检验, 并对数据的输入等影响模型精度的关键环节加强控制, 减少人为误差, 因此模型具有很高的精度和预测性。利用模型体系较高的预测性, 该行建立了自己的预警体系。据该行介绍, 其预警体系较早地对安然事件、东南亚金融危机、阿根廷危机等进行了报警, 大大减少了该行的损失。另外, 花旗银行已经将特定违约损失率(LGD ) 作为债务评级模型的一部分, 对贷款违约时的损失进行了度量。对LGD 的研究是按照地区和行业进行的。目前已公布了美国和拉美地区的L GD 数据。
总之, 花旗银行模型体系的成功之处在于实现了该
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行自身多年的经验和计量技术的结合。另外, 花旗银行不仅具有世界各地各种金融产品的经营经验, 还有一支由具有高学历、研究经验相当丰富的人员组成的研究队伍, 其实力与任何顶级评级机构相比毫不逊色。为了保持和发展其研究实力, 花旗对其研究人员按职责和贡献确定薪酬。即使目前经济不景气, 多数部门都进行裁员, 但其研究队伍不断扩张, 甚至将穆迪公司的核心技术人员收归门下。
(四) 内部评级流程
瑞士银行是一家全球领先的投资银行和资产管理银行, 是世界上最大的私人业务银行, 其零售银行业务和商业银行业务在瑞士也居于领先地位。像美洲银行一样, 瑞士银行的风险评级体系根据其所用的主要评级工具的不同, 可以分为四个阶段:以纯粹的判断为主※为模板为主※以打分卡为主※以纯粹的模型为主阶段。现在, 这四种工具都在使用, 纯粹的判断主要用于未评级企业, 模板主要用于缺少共性的大型企业, 打分卡、纯粹的模型主要用于具有共同风险特征的中、小企业。瑞士银行目前处于打分卡与纯粹的模型之间的过渡阶段。这四个阶段如果从违约率的角度来区分, 实际上是三个阶段, 即不评级的纯粹判断阶段※评级但信用等级不与违约率对应的阶段※评级且信用等级与违约率对应的阶段。按三阶段划分, 瑞士银行处于第三阶段。本文重点介绍瑞士银行第三阶段以违约率为核心的内部风险评级体系。
从评级过程看, 通过以下三个步骤来确定客户违约率。第一步, 客户分组。瑞士银行根据公司的大小、所属行业、所在地区、风险特性、有无抵押等多种标准进行客户分组。客户分组越细, 风险评级的准确性越高, 但有关的管理成本也越高。一般来说, 客户经过初步分组后, 风险评级的准确性明显上升; 再进一步分组, 准确性继续上升, 但上升速度趋缓; 分组到一定程度, 风险评级的准确性基本上没有提高。为此, 需要在成本和准确性之间寻找平衡点, 过细的分组是不值得做的。瑞士银行现行的风险组别有:集团公司、建筑业集团公司、大型公司、中小型公司、小企业、私人客户、按揭贷款的私人客户、100万瑞郎以上的私人客户、旅店餐饮业、旅游交通、商品交易商、市政部门、金融机构、瑞士养老基金等。第二步, 信用等级评定。首先, 根据数据库中的数据对各组别的客户进行机评打分, 得出一个信用等级; 然后, 分析师根据对定性因素的判断, 调整信用等级; 最后, 参考企业的外部
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决策树(Decis ion Tree ) 是一个类似于流程图的树结构, 其中每
一个内部节点表示在一个属性上的是/否测试, 每个分枝代表一个测试输出, 而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点为根点。决策树技术就是通过一定的算法, 由决策树提取分类规则的方法。
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○ 理论探讨
评级以及国家风险等情况, 确定客户的等级。这个等级实际上是客户信用状况好坏的一个相对等级。第三步, 测算各等级企业的违约率, 并建立各信用等级与违约率的对应关系。这一步实际上是绝对评级, 即每个信用等级对应一个确定的违约率。
瑞士银行对公司客户的信用评级以打分卡为主要评级方法。瑞士银行的打分卡是1997年由Oliver Wyman 公司开发的。打分卡第一部分内容是财务因素, 第二部分内容是非财务因素。在财务部分, 根据银行、公开市场、学术研究机构的经验, 选择了300个财务比率, 用企业违约前18个月的数据, 对好坏企业进行测试, 从中挑选出判别能力强的14个指标, 对这14个指标进行了5000多次回归统计分析, 确定了第一部分的10个模型; 在非财务部分, 选择了40项因素进行测试, 从中选择了16个判别能力强的因素, 同样进行了5000多次回归, 确定了第二部分的10个模型。最后, 将第一部分的10个模型与第二部分的10个模型进行组合匹配, 选择最优的匹配模型作为打分卡模型。
在得出最初的评级结果后, 进行违约率的测算。违约率的测算方法可以分为两大类, 一类是根据历史数据进行统计, 一类是根据违约率模型进行测算。根据历史数据统计违约率就是在客户分组和信用评级的基础上, 在较长的时期范围内(如10年、20年) , 测算某个信用等级的全部企业各年的违约率的平均值, 将这个历史违约率的平均值作为这个信用等级对应的违约率。这是一种向后看的测算方法。第二种方法, 根据违约模型先得出违约率, 然后再根据违约率划分信用等级, 这样评定的信用等级是无限细分的, 实际上有无数个等级。用违约率模型测算违约率是向前看的测算方法。瑞士银行用的是第一种方法, 同时参考外部评级机构测算的违约率。
资产组合的信用风险不是各种资产信用风险的简单相加, 而是与组合中各种资产的违约相关性有关。为了测算资产组合的信用风险, 需要测算资产组合的联合违约率。上面提到的违约率的测算方法主要是针对单一客户的违约率而言的, 联合违约率的测算比较复杂, 目前可用的模型有KMV 公司的“组合经理人”、JP 摩根公司的“信用风险计量术”、瑞士信贷银行金融产品部的“信贷风险附加法”和麦肯锡公司的“信贷组合观点”等。瑞士银行所用的是自己开发的模型, 但其基本原理是KMV 公司的“组合经理人”与JP 摩根公司的“信用风险计量术”两个模型的组合和扩展。
(五) 内部评级验证
违约率的统计或测算是否准确需要进行检验。瑞士银行主要通过三种方式, 对已建立的信用等级与违约率的对应关系的准确性进行检验。一是累计准确性剖面图8(CAPPlot ) 检验。这种检验方法的基本思路是, 根据每个待检验的违约率模型, 可以画出一条CAPPlot 曲线, 这条曲线应该界于分别代表最理想的违约率模型与最差的违约率模型的两条CAPPlot 曲线之间, 待检验模型的CAP -Plot 曲线越靠近最理想模型的CAPPlot 曲线(用准确比率表示靠近) , 则待检验模型的准确性越高。二是迁移矩阵检验。期初评定的信用等级, 到期末有可能发生信用等级的升降, 即信用等级迁移。以期初的N 个等级为行、以期末的N 个等级为列组成的N 维矩阵, 即为信用等级迁移矩阵。评级是否准确可以用信用等级迁移矩阵进行检验。因为信用评级准确, 信用等级迁移矩阵应当出现如下特征:(1) 较好的评级不会出现高比例的违约机会; (2) 两个信用等级相距越近, 企业从期初的一个信用等级迁往期末的另一个信用等级的概率越大, 反之迁移概率越小。三是购买Moodys 公司的Riskcalc 模型用于检验。
(六) 内部评级应用
瑞士银行将内部评级法应用到信贷风险管理和银行内部资源分配的全过程。瑞士银行将信贷预期损失视为贷款定价的成本因素。预期损失(EL )=预期违约率(PD ) ×违约损失率(LGD ) ×风险暴露(EXP ) 。计算预期损失的关键是要计算预期违约率(PD ) , 而违约损失率(LGD )
一般是通过历史数据估算的。未预期损失称为信贷风险。未预期损失是各种可能的贷款损失对预期损失的平均偏离的大小, 一般用贷款损失的方差(或标准差) 来衡量。银行的准备金数量要与未预期损失的大小相适应。
瑞士银行内部评级法在信贷管理中的具体应用主要有以下几个方面:(1) 贷款定价。贷款价格=资金成本+预期损失+经营费用+风险溢价。在贷款价格的四个因素, 有两个因素(预期损失、风险溢价) 由内部评级确定。(2) 信贷授权。授权从客户等级和贷款金额两个方面考虑。信贷政策。如最高的信用等级(1级) 的客户, 信贷业务的期限可以长达10年; 最低信用等级(12级) 的客户, 信贷业务的期限最高不能超过一个月。(3) 信贷审批。信用等级评分最高的客户, 贷款申请可以立刻批准; 评分最低的客户一般被拒绝; 评分介于中间区域的贷款需要分析师审查。小额的零售信贷不做独立的信贷审查, 直接根据评级结果发放贷款。(4) 信贷人员配备。高风险、大额的信贷由经验丰富的专家审批, 且每个专家处理的客户数量较少; 低风险、中小金额的信贷由资历较浅的信贷人员审查, 且每个信贷人员审批的贷款数量较多。(5) 信贷组合产品。主要通过贷款组合的购买和销售、资产证券化、信用违约互换、资产组合违约互换、保险资产组合的再保险、信贷风险证券化等方法来分散和降低贷款风险。(6) 风险绩效考核。根据风险调整的经济资本收益对业务人员进行业绩考核。瑞士银行还强调, 内部
新巴塞尔协议及国外商业银行内部评级体系研究
风险评级、贷款风险定价、银行内部各部门之间的价格转移、贷款组合管理的整合是信贷风险管理系统的主要核心部分。
建设的同时, 开发风险模型和风险管理系统, 不能等数据库完善以后, 再依次开发风险模型、风险管理系统。
四是实施内部评级法方面, 除了在内部风险计量方面要达到规定的要求外, 银行在风险管理流程方面还要
同时达到实施内部评级法必须具备的九个方面的最低条件。为了达到这些条件, 银行必须实行全面的风险管理。
目前, 我行在很多方面还达不到这些要求。为此, 我行必须从现在开始, 在开发内部评级法的同时, 对风险管理流程实施较大幅度的重组。
(二) 我行建立内部评级体系的定位及工作构想工商银行是中国最大的商业银行, 也是全球最大的商业银行之一, 为了使其成为一家既大又好的优秀商业银行, 工商银行内部评级法的目标定位应该是:我行内部评级法不但要达到中国人民银行的监管要求, 而且要达到新巴塞尔协议等国际监管标准的要求; 要通过内部评级法的研究开发, 使我行成为全国、乃至全球风险管理技术领先银行。
建立内部评级体系, 我行需要完成如下几个方面的工作:风险管理流程重组, 建立以内部评级法为核心的全面风险管理体系; 制定内部评级法整体实施方案; 制定风险数据整理方案; 风险计量模型的研究开发; 全面风险管理系统设计开发。由于内部评级法涉及了我行的各个业务部门、各类业务和各种风险, 以上每一项工作都需要投入大量的人力物力。因此, 为了加快我行内部评级法的建设, 我们必须加强内部评级法工程的组织领导; 聘请国外咨询机构在内部评级法整体设计方案和技术设计方案方面提供咨询; 加强与国内知名高校的业务联系, 寻求技术支持; 加大内部评级法工程的投入; 做好风险计量人员的选拔和培训等工作。□
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三、建立工商银行内部评级体系的初步设想
通过以上分析, 我们认为内部评级体系是一个巨大的系统工程, 而内部评级法的实施预示着银行数据化管理阶段的到来。工商银行在内部评级体系的建立过程中, 需要以数据化管理为目标, 明确自身的优势和不足, 合理定位, 整体规划, 分步实施。
(一) 工商银行建立内部评级体系的优势和不足在开发内部评级法方面, 由于我行已经实现大机数据集中, 在国内同业中具有一定的数据优势。根据我们的研究, 在我行“次级以下贷款”与新巴塞尔协议的“违约贷款”之间, 可以建立起对应关系, 因此, 我行已具有大量的违约企业样本。为了解决数据质量方面存在的问题,
可以通过抽样调查的方法, 确定我行测算违约率的建模样本。另一方面, 通过数据整理规范, 可以反过来促进数据质量的提高。
我行存在的不足主要体现在四个方面:一是在数据库方面。我行的数据库还处在建设初期, 数据库的完善需要的时间更长, 建立风险计量模型所需的风险数据还没有系统整理。但是, 我行不可能等到有了完善的数据库才开始研究开发风险计量模型。数据库是近些年才兴起的信息技术, 而风险计量模型在银行的应用已有20年的历史了, 因此, 没有数据库, 只要有数据就可以研究开发风险计量模型。另一方面, 只有通过模型的开发应用才能完善数据库。当然, 有了完善的数据库, 更有利于风险模型的开发, 而且数据库还可广泛应用于市场营销、内部管理等多方面。
二是在风险评估模型技术方面。虽然国外风险管理技术领先银行在风险计量方面已有了20余年的经验积累, 但国内银行在以风险量化为主的内部评级法方面, 还处在整体探索阶段; 对于内部评级法的核心技术, 国内也未完全掌握。这是我行面临的最大技术难题。
三是在风险管理系统方面。据了解, 2001～2002年, IB M 公司为了开发针对银行的风险模型与风险管理系统, 该公司一流的电脑专家与风险模型专家, 花了100个人/年的工作量。我行虽然已经拥有一批开发经验丰富的电脑工程师, 但是在风险评估模型技术方面还没有整体、深入的掌握。而数据库、风险模型、风险管理系统三者的关系是:数据库风险※模型风险※管理系统。可见, 风险管理系统与风险信息系统比较, 主要的困难在于其高智能化, 没有风险模型的研究开发, 就不可能建立风险管理系统。根据以上分析, 我们认为, 我行应该在数据库
作者单位:中国工商银行信贷评估部
(责任编辑:泊 宁)
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