第二节 信用风险计量
一、风险暴露分类
在内部评级法下，商业银行的风险暴露分类一般可以分为以下六类：即主权类、金融机构类(含银行类和非银行类)、公司类(含中小企业、专业贷款和一般公司)、零售类(含个人住房抵押贷款、合格循环零售和其他零售)、股权类和其他类(含购入应收款及资产证券化)。
(1)主权风险暴露
主权风险暴露是指对主权国家或经济实体区域及其中央银行、公共部门实体，以及多边开发银行、国际清算银行和国际货币基金组织等的债权。
(2)金融机构风险暴露
金融机构风险暴露是指商业银行对金融机构的债权。根据金融机构的不同属性，可分为银行类金融机构风险暴露和非银行类金融机构风险暴露。
(3)公司风险暴露
公司风险暴露是指商业银行对公司、合伙制企业和独资企业及其他非自然人的债权，但不包括对主权、金融机构和纳入零售风险暴露的企业的债权。根据债务人类型及其风险特征，公司风险暴露细分为中小企业风险暴露、专业贷款风险暴露和一般公司风险暴露。
(4)零售风险暴露
零售风险暴露应同时具有如下三方面特征：①债务人是一个或几个自然人；②笔数多，单笔金额小；③按照组合方式进行管理。
零售风险暴露分为个人住房抵押贷款、合格循环零售风险暴露、其他零售风险暴露三大类。(5)股权风险暴露
股权风险暴露是指商业银行直接或间接持有的股东权益。
(6)其他风险暴露
其他风险暴露主要包括购入应收账款和资产证券化风险暴露。
二、客户信用评级(★★★★★)
(一)客户信用评级的基本概念
1．违约的含义
①债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上；
②商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵(质)押品，借款人可能无法全额偿还对商业银行的债务。
2．违约概率的含义
违约概率是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级l年期违约概率与0．03％中的较高者。巴塞尔委员会设定0．03％的下限是为了给风险权重设定下限，也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。违约概率是实施内部评级法的商业银行需要准确估计的重要风险要素，无论商业银行是采用内部评级法初级法还是内部评级法高级法，都必须按照监管要求估计违约概率。
违约概率的估计包括两个层面：一是单一借款人的违约概率；二是某一信用等级所有借款人的违约概率。《巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法的商业银行估计其各信用等级借款人所对应的违约概率，可采用内部违约经验、映射外部数据和统计违约模型等与数据基础一致的技术估计平均违约概率，可选择一项主要技术，辅以其他技术作比较，并进行可能的调整，确保估值能准确反映违约概率。来源2 33网校
①内部违约经验。银行可使用内部违约经验估计违约概率，前提是证明估计的违约概率反映了授信标准以及生成数据的评级体系和当前评级体系的差异。
②映射外部数据。银行可将内部评级映射到外部信用评级机构或类似机构的评级，将外部评级的违约概率作为内部评级的违约概率。
③统计违约模型。对任一级别的债务人，银行可以使用违约概率预测模型得到的每个债务人违约概率的简单平均值作为该级别的违约概率。
与违约概率容易混淆的一个概念是违约频率，即通常所称的违约率。违约频率是事后检验的结果，而违约概率是分析模型作出的事前预测，两者存在本质的区别。违约频率可用于对信用风险计量模型的事后检验，但不能作为内部评级的直接依据。违约概率和违约频率通常情况下是不相等的，两者之间的对比分析是事后检验的一项重要内容。
(二)客户信用评级的发展(见表3—2)
(三)违约概率模型
1．RiskCalc模型RiskCale模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用Logit／Probit回归技术预测客户的违约概率。
2．KMV的Credit Monitor模型KMV的Credit Monitor模型是一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率。
3．KPMG风险中性定价模型
KPMG风险中性定价模型的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不论是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。
4．死亡率模型
死亡率模型是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户／债项的违约概率(即死亡率)。通常分为边际死亡率和累计死亡率。
三、债项评级(★)
(一)违约风险暴露(EAD)
违约风险暴露是指债务人违约时预期表内项目和表外项目的风险暴露总额，包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用等。
(二)违约损失率(LGD)
违约损失率指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的比例，即损失占风险暴露总额的百分比(损失的严重程度，LGD=1一回收率)。
计量违约损失率的方法主要有以下两种：
1．市场价值法
通过市场上类似资产的信用价差(Credit Spread)和违约概率推算违约损失率，其假设前提是市场能及时有效反映债券发行企业的信用风险变化，主要适用于已经在市场上发行并且可交易的大企业、政府、
银行债券。
2．回收现金流法
根据违约历史清收情况，预测违约贷款在清收过程中的现金流，并计算出LGD，即LGD=1一回收率=1～(回收金额一回收成本)／违约风险暴露。
(三)有效期限M
商业银行采用初级内部评级法，除回购类交易有效期限是0．5年外，其他非零售风险暴露的有效期限为2．5年。在其他条件相同的情况下，债项的有效期限越短，信用风险就越小。除下款确定的情形外，有效期限取1年和以下定义的内部估计的有效期限中的较大值，但最大不超过5年。中小企业风险暴露的有效期限可以采用2．5年。
(1)对于有确定现金流安排的金融工具，有效期限为：
(2)商业银行不能计算债项的有效期限时，应保守地估计期限。期限应等于债务人按照贷款协议全部履行合约义务(本金、利息和手续费)的最大剩余时间。
(3)对净额结算主协议下的衍生产品进行期限调整时，商业银行应使用按照每笔交易的名义金额加权的平均期限。
(四)专业贷款风险参数的估计
专业贷款的风险加权资产计量可以有两种选择。一种是采用内部评级法。即分别估计其PD、LGD等风险参数，进而按照公司风险暴露的资本计算公式计算RWA。另一种是采用监管映射法。
四、信用风险组合的计量（★)
(一)违约相关性
违约的发生主要基于以下原因：债务人自身因素，债务人所在行业或区域因素，宏观经济因素。其中，行业或区域因素将同时影响同一行业或地区所有债务人违约的可能性，而宏观经济因素将导致不同行业之间的违约相关性。因此在计量单个债务人的违约概率和违约损失率之后，还应当在组合层面计量不同债务人或不同债项之间的相关性。
(二)信用风险组合计量模型
1．CreditMetrics模型
CreditMetries模型本质上是一个VaR模型，目的是为了计算出在一定的置信水平下，一个信用资产组合在持有期限内可能发生的最大损失。通常，非交易性资产组合(如贷款以及一些私募债券)的价格不能够像交易性资产组合(如股票)的价格一样容易获得，因此，非交易性资产组合的价格波动率(标准差)也同样难以获得。CreditMetries模型的创新之处正是在于解决了计算非交易性资产组合VaR这一难题。
2．Credit Portfolio View模型
Credit Portfolio View模型直接将转移概率与宏观因素的关系模型化，然后通过不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出模型中的一系列参数值。Credit Portfolio View模型可以看做是Cred—itMetrics模型的一个补充，比较适用于投机类型的借款人，因为该类借款人对宏观经济因素的变化更敏感。
3．Credit Risk+模型
Credit Risk+模型是根据针对火险的财险精算原理，对贷款组合违约率进行分析，并假设在组合中，每笔贷款只有违约和不违约两种状态。Credit Risk+模型认为，贷款组合中不
(三)信用风险组合的压力测试
压力测试用于评估资产或投资组合在极端不利的条件下可能遭受的重大损失。对于商业银行而言，进行压力测试更大的意义在通过压力测试过程促进各部门之间的交流，并了解自身风险管理所存在的问题和薄弱环节，以推动风险管理体系和制度建设。
