貸款組合的風險分解模型研究

摘要：文章針對貸款組合中的信用風險，基于CreditMetrics模型假設，提出了相互獨立條件下貸款組合的風險價值分解及條件尾部均值分解模型。通過風險分解模型，我們可以快速準確計算各個債務人對整體貸款組合風險的貢獻。最后，通過具體實例對模型進行了詳細描述。

關鍵詞：風險價值；條件尾部均值；信用風險；風險分解

一、 引言

近年來，隨著全球范圍內公司破產現象的大幅增加，對信用風險進行有效地度量和控制已經成為理論界和實務界共同關注的焦點。當今國內外最受關注的信用風險模型主要有：（1）J. P.摩根的Credit Metrics模型；（2）KMV公司提出的以Merton模型為基礎KMV模型；（3）Mc Kinsey公司利用基本動力學原理開發的Credit Portfolio View模型；（4）Eward I. Altman等開發的Mortality Model；（5）CSFP（Credit Suisse Financial Product）提出的CreditRisk+模型。盡管這些模型的假設各不相同，但是，每個模型本質上都處理了在管理信用風險過程中所要面對的核心問題，即通過模型得到組合中的個體違約概率和聯合違約概率。Gordy集中研究了CreditRisk+模型與CreditMetrics模型的比較，他在研究中對CreditMetrics模型進行了簡化，假設債務人或者違約或者履約，沒有其他的信用級別變動。Gordy的在對兩種模型進行模擬的基礎上指出，不同的模型對在同一時點的相同資產組合進行評估時得出的結果是相近的。

本文在Gordy的基礎上，進一步放松了模型中各個債務人違約概率相同的假設，探討了組合中各個債務人具有不同違約概率情形下的組合違約損失分布。鑒于CreditMetrics模型以債務人的資產價值為違約驅動因素，與CreditRisk+模型中假設違約概率為外生給定相比，能夠更為客觀描述風險來源與風險傳導機制。因此，本文從CreditMetrics模型出發，探討了貸款組合的違約風險及其構成情況。通常，組合的風險狀況通過組合的風險價值VaR（Value—at—Risk，VaR）來度量。VaR作為一種有效的風險量化技術，在市場風險度量中得到了廣泛應用，并逐步在信用風險度量中實現與推廣，得到了銀行、非銀行金融機構、監管部門及非金融企業的關注，逐漸發展成為一種涵蓋所有風險類別的統一的風險度量標準。為了進一步了解組合的風險構成，分析組合中每個債務人對組合風險的貢獻，本文對VaR進行了風險分解。并且，作為風險測量指標VaR的改進，條件尾部均值ES（Expected Shortfall，ES）滿足具有正齊次性、次可加性、單調性等一致性風險度量的特征，本文在對組合風險價值VaR進行研究的同時，給出了關于條件尾部均值ES的風險分解模型。

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