10. 相关概念与方法I
答： 1.相关概念：
债项评级。
是对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后的债项损失大小。
特定风险因素包括抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。债项评级既可以只反映债项本身的交易风险，也可以同时反映客户信用风险和债项交易风险。
违约损失率(LGD)。
是指发生违约时债务面值中不能收回部分所占的比例。或给定借款人违约后贷款损失金额占违约风险暴露的比例，其估计公式为：损失/违约风险暴露。
——相关概念与方法
损失
客户违约后给银行带来的债项损失包括两个层面：一是经济损失，考虑所有相关因素，包括折现率、贷款清收过程中较大的直接成本和间接成本;二是会计损失，也就是银行的账面损失，包括违约贷款未收回的贷款本金和利息两部分。违约风险暴露。
违约风险暴露
是指债务人违约时的预期表内表外项目暴露总和。如果客户已经违约，则违约风险暴露为其违约时的债务账面价值;如果客户尚未违约，则对于表内项目违约风险暴露为债务账面价值，表外项目为已提取金额+信用转换系数*已承诺未提取金额。
补充概念
预期损失。是银行可估计或可预见到的损失，主要根据历史数据测算推定，从统计学来看：预期损失是损失分布的期望值，等于违约概率、违约损失率、违约风险敞口的乘积
EL=PD×LGD×EAD
非预期损失指实际损失对均值的偏离。
债项评级与客户评级的关系
客户评级与债项评级是反映信用风险程度的两个维度，在信用风险管理中有着重要的作用。
客户评级主要是针对交易主体，其大小主要由债务人的信用水平决定;而债项
评级是在假设客户已经违约的情况下，针对每笔债项本身的特点估算债项可能的损失率。
因此一个债务人只能有一个客户评级，而同一债务人的不同交易可能会有不同的债项评级。
影响违约损失率的因素ⅰ
影响违约损失率的因素有多方面，主要包括以下五个方面：
①产品因素。
这类因素直接与债项的具体设计相关，反映了违约损失率的产品特性，也反映了银行在具体交易中通过交易方式的设计来管理和降低信用风险的努力。这类因素具体包括清偿优先性(Seniority)、抵押品等。
②公司因素。
该类因素是指与特定的借款企业相关的因素，但不包括其行业特征。影响违约损失率的公司因素主要是借款企业的资本结构。该结构一方面表现为企业的融资杠杆率，即总资产和总负债的比率;另一方面表现为企业融资结构下相对清偿优先性。
影响违约损失率的因素ⅱ
③行业因素。
企业所处的行业对违约损失率有明显的影响，统计表明，在其他因素相同的情况下，不同的行业往往有不同的违约损失率。研究表明，有形资产较少的行业(如服务业)的违约损失率往往比有形资产密集型行业(如公用事业部门)的违约损失率高。
④地区因素。
对于国内银行而言，由于不同地区经济发展水平、法律环境、社会诚信文化、分行管理水平等存在较大差异，因此，企业所处的地区对违约损失率也具有明显的影响。
⑤宏观经济周期因素。
宏观经济的周期性变化是影响违约损
失率的重要因素。通过对穆迪评级公司的债券数据的研究表明，经济萧条时期的债务回收率要比经济扩张时期的回收率低1/3。而且，经济体系中的总体违约率(代表经济的周期性变化)与回收率呈负相关的关系。
五个方面因素的影响差异
上述五个方面的因素共同决定了违约损失率的水平及其变化，但其对违约损失率的影响程度是有差异的。
根据穆迪公司2002年在其违约损失率预测模型LossCalc的技术文件中披露的信息表明，清偿优先性等产品因素对违约损失率的影响贡献度最高，为37%左右;其次是宏观经济环境因素，为26%左右;再次是行业性因素，为21%左右;最后是企业资本结构因素，为16%左右。
——相关概念与方法
债项评级方法
估计违约损失率的方法主要有以下两种：
市场价值法：
通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率，其理论前提是市场能及时有效反映债券发行企业信用风险的变化，主要适用在证券市场发行、可交易的大企业、政府、银行债券。
根据所采用的信息中是否包含违约债项，市场价值法又进一步细分为市场法(采用用违约债项估计非违约债项LGD)和隐含市场法(不采用违约债项，直接根据信用价差估计LGD)。
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-回收率=1-(回收金额-回收成本)/违约风险暴露。
11. 信贷资产风险分类
答：信贷资产风险分类的含义及目的
贷款风险分类指导原则
我国五类贷款的定义(特征)
信贷资产风险分类主要考虑因素
信贷资产风险分类的含义及目的
含义指信贷分析和管理人员，或监管当局的检查人员，综合能够获得的全部信息并运用最佳判断，根据信贷资产的风险程度对信贷资产质量作出评价。
目的在于掌握资产质量状况，对不同类型的资产分门别类地采取措施采取相应的处置手段，提高信用风险的管理与控制水平，为量化信用风险和贷款定价打下基础。
——贷款风险分类指导原则
2001年，我国监管当局出台了贷款风险分类的指导原则，即把贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，后三类合称为不良贷款。
对各类非信贷资产，包括表外项目中的直接信用替代项目，也应根据资产的净值、债务人的偿还能力、债务人的信用评级情况和担保情况进行分类。
我国五类贷款的定义(特征)
信贷资产风险分类主要考虑因素
借款人的还款能力
借款人的还款记录
借款人的还款意愿
贷款的担保
贷款偿还的法律责任
贷款迁徙变化 (补充)
是指贷款由正常变为关注，或由可疑变为次级等转移变化的情况。
贷款迁徙变化问题分析
就是关注哪一些贷款怎么从好贷款一步一步发展到不良的，怎么从程度比较轻的不良贷款一步一步变成程度比较重的。
过去，传统的信贷管理流程可谓?°虎头蛇尾?±式?a?a绝大多数的信贷员和贷审官员把精力集中在发放贷款的前期审查上，贷款发放出去以后就疏于管理了，结果是，贷前的优质客户在无人管理之下，变成了贷后的不良客户。
新的监测办法就有意堵住贷后管理这个大漏洞，对贷款风险的静态管理变成了动态管理，在贷款运行的过程中进行监测. 对信贷员们而言则要求其能够对每笔贷款的转移变化有精细的观察，从而避免好贷款不知不觉中就变成了不良。
标题资料 2004年银监会监管重点
股份制商业银行是银行业金融机构中经营状况最好的群体，但2004年涉及金融业的几桩大案，如德隆事件、铁本事件，仍然有数家股份制银行陷身其间。因此，银监会把重点放在了集团客户、关联贷款以及公司治理和风险管理等方面。
在2005年1月18日开始的中国银监会会议上，广东发展银行、光大银行和深圳发展银行被给予了重点关注。
12. 预期损失、非预期损失和异常损失
答：预期损失与非预期损失
预期损失与非预期损失
预期损失与非预期损失
预期损失与非预期损失比较
概率分布
预期 VS 非预期损失:
银行风险抵补方式上的差异
由于预期损失是已经预见到的可能损失，银行通常通过计提专项准备金的方式，将其列为业务成本。同时，从收入方，银行在确定贷款利率和产品定价时，会通过合理定价覆盖预期损失或相应成本。
对于非预期损失，需要用经济资本金来加以抵御。
事实证明，非预期损失是导致银行损益波动，甚至是破产的主要原因。
-预期损失已经不再被银行纳入传统意义上的风险范畴，风险通常被定义为非预期损失。
预期 VS 非预期损失:案例比较
以下情形通常被视为预期损失：
-市场价值的预期波动;
-贷款违约的预期(平均)发生数量
和金额;
-操作失误的预期发生数。
以下情形通常被视为非预期损失：
-市场价值的非预期波动;
-由于经济危机等引发的贷款违约数量和金额大大超过预期;
-操作失误发生数骤然上升或者单笔失误导致巨额损失。
13. 内部评级法下的债项评级
答：债项评级的核心是计量违约损失率
估计违约损失率(LGD)的因素包括
项目因素
公司因素
行业因素
宏观经济周期因素
14. 组合风险计量
答：——违约相关性及其计量
——信用风险组合基本模型
——压力测试
——《新资本协议》下的信用风险量化
15. 组合风险计量——违约相关性及其计量
答：由于存在分散化效应，某一信贷组合的损失并不等于各个债项损失的简单加总，因此在度量完单个债务人违约概率和违约损失率之后，我们需要在组合层面度量不同债务人或不同债项之间的相依性。相依性是描述两个联合事件之间的相互关系，而不仅仅是指两个事件概率的简单乘积。
相依性的度量包括相关性和连接函数两种方法。
16. 组合风险计量——压力测试
答：压力测试是指金融机构运用不同方法来衡量由一些例外但有可能发生的事件所导致的潜在损失。(巴塞尔委员会)
目的：定期进行压力测试及返回检验，评估模型的有效性，补充信用风险模型中的不足。
压力测试的主要功能
为估计银行在压力条件下的风险暴露提供方法，并帮助银行制定或选择适当的战略转移此类风险(如重组头寸，制定适当的应急计划);
提高银行对其自身风险特征的理解，推动其对风险特征随时间的变化情况的监控;
帮助董事会和高级管理层确定该银行的风险暴露是否与其风险偏好一致;
作为主要基于历史数据和假定的统计风险计量(如风险价值模型)的补充;
压力测试帮助量化“尾部”风险(即异常市场条件下发生损失的风险)和重估模型假定(如关于波动性和相关性的假定);
评估银行在盈利性和资本充足性两方面承受压力条件的能力。
压力测试的方法
包括敏感度测试和情景分析。
敏感度测试估计单个风险因子或一小组密切相关的风险因子的假定运动(如收益曲线的平移)对组合价值的影响。
情景分析通过模拟总体影响一组风险因子(如股权价格、汇率和利率)的压力情景，度量组合价值的变化。
17. 组合风险计量——信用风险组合基本模型
答：KMV模型
CreditMetrics模型
Credit Risk+模型
Credit Portfolio View模型
18. KMV的Credit Monitor模型
答：核心：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隐含在这种期权交易之中，从而通过应
用期权定价理论解出相应的违约率
KMV的Credit Monitor模型
19. CreditMetrics模型
答：模型本质上是一个VaR模型，其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。但非交易性资产组合与交易性资产组合不同的是，贷款以及一些私募债券的价格不能够像股票价格一样容易获得，因此，这些资产价格的波动标准差也同样难以获得，这是非交易性资产组合VaR计算过程中的难点所在，而CreditMetrics模型的创新之处也正是在于为解决这一难题提供了解决方案。
要计算整个信贷组合的信用风险，为此，必须要估计不同资产之间的违约相关性和评级转移相关性
20. Credit Risk+模型
答：利用针对火灾险的财险精算原理对贷款组合违约率进行分析
假设在组合中，每笔贷款只有违约和不违约两种状态
认为贷款组合中不同类型的贷款同时违约的概率是很小且相互独立的连续变量
结论：贷款组合的违约率服从泊松分布，即一个贷款组合发生n笔贷款违约的概率为Prob(n笔贷款违约)=e-m×mn/n!
21. 客户信用评级
答：Credit Portfolio View模型的基本思想如下所述：等级转移矩阵中的每一项都表示借款人在一定期限内由一个信用等级转移到另一个信用等级的概率。
特点：模型直接将转移概率与宏观因素关系模型化，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。
一般情况下，Credit Portfolio View模型比较适用于投机级借款人，因为该类借
款人对宏观经济因素的变化更敏感。
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