采用信用風險模型計提監管資本：問題和對策

王勝邦 楊 洋 編譯

譯者注：實施基于商業銀行內部信用風險模型的資本監管制度對監管當局和商業銀行都提出了嚴峻的挑戰。信用風險計量模型不僅在理論上應經得起推敲，其計量結果在實證上需經得起檢驗，并且在不同銀行間應具有可比性。本文為美聯儲的五位高級監管人員（Beverly J.Hirtle， Mark Levonian， Marc Saidenberg， Stefan Walter， David Wright）發表在《紐約聯儲經濟政策評論》2001年3月號上的研究報告。該報告對采用風險計量模型計提信用風險資本所涉及的許多重大問題進行了深入討論，揭示了內部評級法的技術原理，業界關于內部評級法的許多爭論很大程度上都圍繞這些問題展開，部分問題在新資本協議最終稿以及巴塞爾委員會發表的監管文件中可以找到答案，如時間跨度、使用測試、貸款損失準備處理、報告頻率等；但有些問題仍未解決，討論還在繼續，如計量模型的具體形式、模型驗證技術。本報告對于讀者深入理解內部評級技術和監管要求具有很強指導作用。

信用風險計量技術的發展對資本監管提出了新問題，即銀行內部信用風險模型能否作為計提監管資本的基礎？本文的目的就是考慮如何解決使用信用風險模型計提資本要求可能帶來的問題，重點討論如何建立信用風險內部模型的監管標準。在理想情形下，監管框架能夠使監管當局確信基于內部風險計量模型的資本要求在概念上是穩健的、在實踐中是有效的，并且在不同機構之間是可比的。同時，內部模型框架應具有靈活性，以適應并促進信用風險計量技術的創新。

信用風險模型概述

信用風險模型的目標是估計銀行資產組合未來信用損失的概率分布。因此建模的第一步是定義模型要描述的損失，以及損失的計量范圍。根據損失定義，模型通常分為兩類：一是衡量債務人違約導致的損失的模型（違約模式模型）；二是衡量同時考慮違約損失和信用質量非極端變化導致的損益的模型（多狀態模型或盯市模型）。可見，違約模型是多狀態模型的特例。

損失計量都是基于未來計劃期（時間跨度）。最常用計劃期是一年，這意味著模型根據違約或信用質量的變化估計資產組合價值未來一年間的變化。也可以選擇其他計劃期，包括使用非一年的固定期限或與資產組合存續期相匹配的計劃期。

確定損失定義和計劃期后，模型將產生未來損失分布的概率密度函數，計算給定置信度下損失。銀行主要考慮兩種損失數據：預期損失和非預期損失。預期損失是損失分布的平均數，代表銀行信用資產組合平均損失。相反，非預期損失是衡量信用損失的方差或資產組合固有的信用風險。非預期損失可以用在某一較高置信度下全部信用損失減去預期損失來計算。

為獲得信用損失分布概率密度函數，第一步是根據信用質量對資產組合進行006分類。銀行應該建立內部評級體系并按照借款人違約概率將每筆貸款分配到其中某一風險級別。第二步是評估貸款在計劃期內遷移到其他風險級別的概率。在違約模型中，就是評估違約概率；在多狀態模型中，它還包括評估貸款在不同級別間轉移的概率。第三步是估計不同信用質量狀態下每筆貸款的風險暴露。貸款的風險暴露一般等同于貸款面值，風險暴露不隨等級變化而變化；對于信用額度或信用衍生品等頭寸來說，風險隨時間而變化，并可能與特定信用質量狀態相關。最后應對頭寸進行估值。在違約模型中，通過確定違約損失率（LGD）進行估值。在多狀態模型中，使用反映與特定等級違約風險的信用價差進行估計。

從信貸組合的層面來看，應將單獨頭寸放在一起掌握整體組合的行為而獲得未來信用損失概率密度函數，這需要獲得單個借款人導致的損失之間的相關性。將相關性納入信用風險模型需要獲得風險級別之間的轉移概率、信用風險暴露和信用估值之間的方差和相關性。

幾乎所有模型都假設這些方差和相關性是由一個或多個代表借款人信用質量的風險因素造成的。有關這些風險驅動因素的統計過程的假設決定了模型數學框架和概率分布函數的形式。因此這些風險因素分布的假設是開發信用風險模型的關鍵。

信用風險內部模型資本監管框架

以信用風險模型計量結果為基礎的資本要求基于未來給定時間內損失分布的特定置信水平。資本監管框架包括三個基本組成部分：一是必須建立用于估計資本要求的審慎性標準；二是必須建立一套模型標準以描述全面信用風險模型的要素；三是監管當局和商業銀行用來確保模型估計的準確性和機構間可比性的驗證技術。

審慎性標準

審慎性標準確立了資本計提的基本嚴格程度。監管當局應能夠細化這些標準確保監管資本要求的廣泛適用性從而使所有銀行都能遵從這一資本要求。審慎性標準包括損失定義、未來計劃期和目標損失的置信度。

損失定義

以內部模型為基礎確立最低資本要求時，第一步是建立損失定義的監管標準。監管資本內部模型方法應明確最低資本要求是否建立在違約模型或是多狀態損失概念之上，以及損失發生的未來期間。

這兩個定義是相互聯系的，在計劃期長度和損失定義之間存在某種程度的權衡。較長的計劃期更適合于違約模式模型方法；而較短的計劃期更適合多狀態模型。建立在多狀態損失定義基礎上的內部模型更為合理，因為其同時考慮了違約概率和信貸質量變化概率，并且還認可信貸資產組合的經濟收入和損失；監管當局要求商業銀行在貸款變成損失之前對信用質量下降計提額外資本。隨著信用風險交易市場的流動性不斷增強，信用風險能夠交易和對沖，采用多狀態損失定義與市場發展趨勢更為一致。

使用多狀態損失定義也存在一些問題。由于銀行使用的模型大多數采用違約模式，因此必須調整甚至完全改變這些模型才能符合監管要求。另外，違約模式直接與賬面價值相對應，而多狀態模型與市場價值相一致。

未來計劃期

在多狀態損失定義下，可以考慮使用不同的計劃期，包括一年期、多年期、以及銀行信貸資產組合到期時間一致的“終身期”。

終身期與銀行信貸持有到期的傳統管理方法相一致。通過檢查所有資產組合頭寸的期限，能夠得到與未來損失所對應的資本要求。終身期的假設可以解釋為：在一定概率水平下，即使不能籌集額外資本或緩解不良資產，銀行也具有充足的資本以抵御所有損失。終身期可以提供非常高的安全度，從而資本能抵御重大的不利信用事件。然而，終身期假設與商業銀行所用的模型技術不一致。“購買—持有”的資產組合管理假設可能在信用風險流動性不斷增加的環境下過于保守。

使用幾年的固定計劃期是一種方法。因為受信貸周期影響，一般需要兩年、三年或更長的時間，從監管角度來看，使用長于一年的固定期限更為合適，然而，實踐中模型時間跨度很少長于一年，因此需要權衡延長計劃期、提高資本覆蓋率帶來的好處和改變銀行通用模型的成本。由于各種原因，一年期最能代表審慎性考慮和實用性之間的平衡。多狀態模型通過該年內信用等級下降反映了一年后違約概率。一年時間使得銀行和監管當局有足夠的時間應對出現的信用問題。業界模型也廣泛使用一年期限，采用一年的時間期限是最現實的選擇。

目標損失的置信度

目標損失的置信度也是以內部模型為基礎的資本監管框架的關鍵參數。使用特定置信度下的損失水平減去預期損失來計算資本要求。特定置信度與其他參數共同決定了符合期望的監管資本。

確定合適的目標損失置信度需要考慮很多因素。既然監管資本要求的目標是確保銀行持有足夠的資本應對重大損失，那么較高的目標損失置信度是合理的。如采用大型商業銀行公開債務的目標評級所對應的置信度，通常情況下高于99％。

從安全性的角度考慮應設定一個很高的目標置信度，但并不需要設定這么高的目標置信度。監管資本是最低監管資本要求，銀行也希望持有高于最低要求的資本。因此，最低監管資本要求可以低于安全和審慎銀行持有的內部資本，選擇較低的置信度水平具有合理性。

選擇較低的目標置信度是現實的選擇。由于實際觀察到與高目標置信度對應的損失案例非常少，選擇很高目標置信水平極大增加了模型驗證的難度。因此在概率密度函數不太極端的基礎上設定監管資本要求（例如90%）從而使得驗證更加簡單，如果考慮得到的資本要求是否足夠審慎可以向上調整該數據。從審慎角度考慮，設定一個規模調整因子將較低的置信度水平下的損失估計轉換為高置信度水平的資本要求，但設定合適的規模調整因子是非常困難的。即使采用較低的置信度水平，能否改進模型估計的驗證仍是重要問題。

模型標準

資產組合的信用風險模型必須滿足一些監管標準，只有滿足這些標準采用內部模型計提資本才足夠全面。鑒于模型尚處于不斷演進之中，這些標準不應是過度限制性的。

監管當局可以與業界共同合作開發的一些穩健做法用于評估銀行模型及假設是否在可接受范圍內。這種方法可能導致不同銀行之間存在一定程度的不同；但是只要監管當局能夠檢驗銀行的選擇是否合理、模型參數是否有實證基礎、概念標準能否在確保可比性和便于模型改進創新之間達到平衡就可以滿足要求。全面模型的理論標準包括兩個方面：模型結構及與參數估計相關的一般數據要求、模型處理資產組合結構的方法。

模型結構標準

全面信用風險模型需能夠解釋個人信貸、借款人或交易對手損失的變化和相關性。通常情況下，可以用三個關鍵因素來解釋變化：轉移概率、信用風險暴露和資產重新估值。

轉移概率：模型包含在未來計劃期內特定風險暴露在不同信用質量等級之間轉移的概率。在違約模式框架下，需要評估違約概率；而在多狀態模式框架下，模型必須包含貸款從某一風險等級轉移到其他等級的概率。

然而，信貸質量的轉移在一定程度上與借款人相關。結構化模型的標準必須解決該問題。但考慮相關性的監管標準不應給銀行造成沉重的負擔，因為幾乎沒有模型假設信貸質量的變化獨立于借款人，因為若認同該建設，模型將無法獲得影響信貸組合風險的一種最重要風險因素。模型結構標準可以要求在實證分析的基礎上建立相關性，在有些情況下，更多地使用主觀判斷也是可以的。

信貸風險暴露：未來計劃期內信貸風險暴露的不確定性可能與市場價格或利率直接相關，例如衍生交易合同下的交易對手信用風險；也可能由其他原因所致，例如，授信限額和備用信用證依賴于超越銀行控制的借款人行為。模型的標準應該明確識別這種不確定性的方法。

監管標準應要求模型識別風險暴露的變化，可以采取壓力測試來模擬風險暴露的變化。可以假設所有信用限額都被提取，或衍生品的風險暴露等于其未來潛在價值一個較高的百分比。較為現實的充分的監管標準可能只簡單要求模型根據信貸質量考慮風險暴露重要變化因素，但更完善的方法應考慮風險暴露的隨機變化因素。

對于衍生品或其他價值很大程度上依賴于市場狀況的頭寸，監管標準可能要求模型同時考慮市場變化和信用風險暴露。在這種情況下，銀行信用風險模型不僅必須反映未來風險暴露的不確定性，還應反映不同信貸暴露之間潛在的相關性。

資產重新估價：任何信用風險模型的必不可少的一部分是當貸款在不同級別間轉移時重新估價各種信用風險暴露。在多狀態模型中，資產重新估價包括根據信貸質量和未來計劃期末預期總體市場狀況重估頭寸，通常按照市場信用價差對按合同支付的現金流進行折現。

適用于全面信用風險模型的監管標準應該要求銀行不僅獲得頭寸隨信貸質量在不同等級間轉移時預期價值變化，而且還要考慮這些變化不確定性的影響。因此，僅使用基于市場的定期信用價差結構是不充分的。以收益率曲線隱含的遠期價差為基礎的信用價差關鍵變化較為成熟但仍無法界定不確定性的影響。因此，模型標準應要求對信貸質量變化后貸款價值評估時明確納入市場信用價差的波動和價差間變化的相關性。

通常，對違約狀態下的貸款價值重估實行分開處理，主要基于貸款最終回收的比例。不同行業、不同國家以及不同貸款類別的回收率有所差異。并且，隨著資產市場情況價值變化具有不確定性，全面模型的標準可能要求銀行考慮不確定性的來源，其中一個重要問題就是模型是否需要獲取回收率的變化及其之間的相關性，如果需要，那么采取何種標準能確保相關性得到充分考慮。

此外，上述各要素之間的相關性也非常重要。例如，導致借款者信用等級下降的因素可能也會導致信用限額的增加，以及相關資產的貶值，三個要素的不確定性也是相關的。

大多數信用風險模型都假設無相關性。模型開發者認為這種假設是合理的，或是因為相關性不重要或者在模型中考慮相關性是不切實際的。監管標準應要求銀行估計并考慮這些相關性或者證明其不重要。幾乎所有模型都假定這些相關性由一種或多種影響信貸質量的風險因子所驅動，關于風險驅動因素統計過程的假設決定了模型的數學結構和概率密度函數的最終形狀。因此，模型標準必須解決這些風險因子的分布問題。

雖然，有可能確定風險因素分布的具體標準，但不同的模型結構決定了很難建立一套普遍適用的最低標準。開發這些標準成為監管當局和銀行在使用內部模型計提信用風險資本要求之前面臨的最主要障礙。最起碼，監管當局應在有關穩健做法（或指引）中解決這些風險因子的校驗和統計過程問題。

數據和估計的標準

數據要求很可能給銀行實施以內部模型為基礎的資本制度帶來非常高的負擔。以模型為基礎計提資本需要兩類數據。第一，必須采用與所適用的模型配套的方法一致的標示信貸組合，也就是說，必須掌握信貸組合的結構。第二，任何模型所依賴的某些特定參數估計，主要通過實證觀察計算而得出，并且符合前文所述的理論觀點，這些參數估計值應符合銀行在特定經營環境下所采用的信用風險模型的通用概念。該部分主要討論與數據相關的一般性問題，包括信貸組合的結構和參數估計，以及信用風險建模過程中有關這方面的監管標準的類型。

信貸組合的結構。在全面信用風險模型中，與資產組合結構相關的最重要的兩個問題是按照信貸質量對資產組合進行適當的分類以及必須解釋所有實質性風險暴露。資產組合分類方法是按照信用風險的大小將單個風險暴露分配到連續風險等級體系中某一個數量級別。具體方法有多種，使用了外部評級、金融市場、財務報表數據以及其他方面信息等。銀行使用內部分析、關于借款人和交易對手的私人專有信息來決定如何將風險暴露納入信用風險模型。信用風險內部評級技術發展迅速。無論銀行使用什么方法，信用風險模型的整體質量很大程度上依賴于評級過程的質量。因此，全面信用風險模型必須基于嚴格的、穩定的，并且包括公共和私人的信息的評級過程。有關評級體系的監管標準制定需要監管當局和業界的持續努力。

此外，全面信用風險模型必須能獲得所有實質性信用風險暴露，并采用適當方法將其納入計算過程。該過程首先需要識別銀行資產組合的頭寸。現行的監管資本規則根據某特定頭寸的性質分為市場風險頭寸和信用風險頭寸。清晰地界定銀行賬戶和交易賬戶對于防止銀行通過在不同賬戶之間調轉頭寸導致的監管套利是非常必要的，監管當局應完善既有規則以限制商業銀行為降低資本監管要求而在賬戶間調轉頭寸的可能性。

一旦確定某頭寸應計提信用風險資本要求，監管標準應要求商業銀行證明其信息系統能夠在全球范圍內整合信用風險暴露的數據。結構性數據需要獲得各等級中新增貸款、剔除已經收回的貸款以及轉移到其他級別的貸款。內部評級必須定期更新以反映債務人和交易對手的財務現狀。模型必須對每個借款人的所有實質性風險暴露加總得到總風險暴露。

參數估計

構建全面信用風險模型時，參數估計會帶來一些最重要的數據問題。對于特定模型來說，通常只有一種估計技術，因此監管標準必須是概念化的而不是具體的。然而，銀行應該向監管當局解釋和證明估計方法的正確性，并提供足夠支持（例如文字描述、技術文檔、以及與模型開發者接觸等），從而可能對參數估計方法進行穩健的評估。

數據來源隨參數類型而不同。轉移概率的數據可能來源于銀行內部信用等級轉移的實際數據。相反，反映價值及其變化的參數一般基于市場信用價差數據、或根據歷史上某類資產銷售的實際價格或違約狀態下資產的回收率進行估計。無論使用何種數據來校準參數，監管標準應能夠反映三個普遍原則。第一，數據必須取自能夠反映與信貸質量相關風險因素的潛在變化范圍的一個完整歷史周期；第二，數據必須可運用于銀行特定的業務組合。第三，數據必須使用一致的違約定義或相關的信用狀態轉移的定義。

歷史觀察期。數據及模型結構能夠充分反映信貸周期效應，為此，監管標準要求數據窗口具備足夠的歷史長度，以便能獲得根據歷史標準違約率或降級率上升和下降時期的數據。具體的要求依資產類型、地理位置、產品市場等而定，因為不同產品和市場所經歷周期的時間和頻率不同。

對銀行特定的適用性。監管當局可能希望銀行能證明其用于參數估計的數據符合其資產組合結構。例如，美國企業的數據可能不適合針對歐洲或拉丁美洲的借款人開發的模型。同樣，基于國家層面數據計算的轉移概率或價值估計值可能不適合貸款在特定區域或產業集中度較高的商業銀行。

銀行和監管當局可能面臨著數據的適用性和數據窗口的歷史長度這兩方面要求之間的權衡。使用銀行內部數據一般可以解決適用性的問題，只要歷史上銀行業務的任何重大歷史變化都記錄在案，在銀行具備充分違約和損失數據的情況下，能夠得到合理的精確的參數估計。然而，幾乎沒有銀行內部數據能擁有足夠長的歷史觀察期。作為替代方案，銀行可以使用第三方提供的或公開的數據。由于這類數據越來越容易獲得，但能否適用于特定的銀行業務組合是有待解決的問題。

參數估計必須基于相同的違約定義，多狀態模型中信用等級轉移的定義必須相同。使用數據的不一致會導致估計嚴重錯誤。確保用于估計違約概率及損失違約率的數據使用相同的定義非常重要。例如，同時使用公開交易債券數據計算得到的違約概率與通過銀行內部非生息貸款的數據得到的違約損失率的情況下，由于銀行內部數據對違約信用事件的定義相對不嚴格，結果是風險被嚴重低估。

驗證

監管當局的驗證主要包括兩個方面。一是制定信用風險模型結構和實施穩健做法的指導原則。指導原則包括對信用風險計量模型現狀的定性描述，包括模型設計和估計的技術、以及風險管理環境的定性標準。模型設計和估計技術包括全面信用風險模型的各個方面，而定性標準側重于銀行風險管理的政策和程序，使用測試是其中關鍵因素，以確保用于計提監管資本的模型是銀行風險管理的有機組成部分。

二是使用定量檢驗技術發現模型結果的系統性誤差。由于信貸周期的長度以及實際結果獨立觀測值非常有限，對信用風險模型結果正式返回檢驗是不可行的，信用風險的模型驗證可能要采取多種檢驗方法。這些檢驗包括銀行內部所做的工作，如作為模型設計和維護工作的一部分（例如，關鍵參數的敏感性測試），以及監管當局為識別不同銀行模型結果的系統性差異而進行檢驗（例如，組合檢驗）。

此外，公開模型設計、估計和結果的信息是對銀行為資本目標所使用模型的一種檢查方法。所有這些因素共同發揮作用，使得監管當局和銀行自身能夠確信，用于監管資本的模型在理論上是穩健的，并能夠得到有效實施。

指導原則

穩健做法的指導原則的目標是詳細描述監管當局評估用于計算最低資本要求的內部模型時所考慮的各種因素。原則應該是動態的、與時俱進的，以反映信用風險模型的發展狀況，為監管當局和銀行提供評估特定模型結構和實施的標桿。由于信用模型幾乎不可避免地包含一定程度的主觀判斷，如對相關性或其他參數的假設采取簡化的處理、使用非完美的數據校驗模型參數、假設總損失的分布等，原則建立了評估假設與行業實踐是否符合的方法。

監管過程越來越強調對銀行計量、管理、控制風險和資本充足方法的定性評估，因此關于風險管理環境的定性標準是指導原則的主要內容的一部分。銀行和監管當局在實施新資本協議過程中積累的經驗將為開發驗證的定性標準提供重要的參考。

銀行使用資產組合信用風險模型計提監管資本取決于其能否滿足一系列定性標準，確保模型使用的穩健性和執行過程的公正性，促進銀行風險管理技術與監管當局強調的安全性和穩健性一致：

信用風險計量體系操作要符合與銀行有關內部政策、控制和程序的文件規定。

建立負責銀行信用風險模型設計和執行的獨立風險控制部門。

對風險計量模型進行獨立評估應是銀行內部審計的一部分，無論是通過內部審計師還是外部審計師來進行。

定性原則必須包括“使用測試”，確保為監管資本目標所有的信用風險模型與銀行持續信用風險管理過程密切相關，模型的計量結果必須是銀行計劃、監督和控制信用風險狀況過程的有機組成部分。例如，模型可以用于內部信用風險限額的設定、資本和資產組合配置、以及信貸定價。

定量檢驗

監管驗證應包括模型輸入值和結果的實證檢驗。鑒于對模型結果開展正式返回測試存在缺陷，信用風險模型的定量檢驗主要通過對模型參數的獨立檢查以識別銀行間模型計量結果可能存在的系統性偏差，如預期違約概率、違約損失率、風險暴露的估計；關鍵參數估計的敏感性分析；模型結果的壓力測試和資產組合測試等。

對商業銀行信用風險計量模型監督檢查的第一步就是檢查內部有關模型檢驗的文件記錄，包括模型開發人員以及內部（外部）審計人員有關模型校驗、檢驗的文檔等。為此，監管當局應制定關于驗證方法的穩健做法的指導原則，銀行應使用這些檢驗方法并將其作為開發和維護模型的一部分。例如，分析模型結果對參數和關鍵假設變化的敏感性，敏感性分析允許管理層使用特定的統計技術或者歷史觀測值限制等方法分析由模型結構導致的脆弱性。該分析還可能包括證明模型計量結果的影響以及回收率、相關性和信用價差的變化對最終資本計提的影響。無論在什么情況下，銀行應建立并保存強有力的文檔以便對模型開發和監測進行穩健的評估。一般情況下許多參數和假設都需要檢驗。當特定參數和假設對模型結果有重大影響，敏感性分析必須充分反映變化的影響。

壓力測試是評估基于內部模型的資本要求充分性的另一個重要標桿。壓力測試是開發模型和風險管理過程中重要環節，有利于確保由于過于樂觀或簡單的假設未發現的潛在較大資產組合損失，壓力測試能提供“高危、低頻”事件的信息。壓力情境包括實際發生的歷史事件，轉移概率、波動性和相關性的上升或下降，以及信用質量的快速惡化等。識別有意義的壓力情景具有相當的挑戰性，缺乏歷史數據和對模型結果返回檢驗的能力使得壓力測試成為監管當局評估信用風險模型的重要工具，用于衡量開發模型過程的可信度以及最終資本計提水平的適度性。

信息披露

信息披露是對上述驗證方法的重要補充，要求使用內部模型計提資本的銀行公開模型數學結構、關鍵假設和參數估計的文檔記錄，使銀行模型接受公開監督。市場參與者和研究機構對銀行內部模型的獨立評估有助于監管當局的驗證過程。模型技術最新創新成果快速傳遞給市場參與者有助于整個銀行業風險計量模型的優化。

實際操作中的有關問題

貸款損失準備和預期損失。基于非預期損失的資本要求引發了一個重要的問題，即貸款損失準備的地位和定義問題。非預期損失等于在目標概率下的損失減去預期損失，如果貸款損失準備低于預期損失，那么吸收損失的全部財務資源將無法提供充分的保護。然而，會計定義中的貸款損失準備與信用風險度量模型中的預期損失之間沒有必然的聯系。因此，基于非預期損失的資本要求應謹慎處理貸款損失準備問題。

模型適用范圍。內部模型的資本要求能否覆蓋銀行全部的信用風險暴露，還是僅僅局限于特定的資產組合（如大額商業貸款）？本文所討論的模型主要是適用于商業貸款組合，而其他組合資產，如零售貸款，采用其他結構不盡相同的模型，甚至沒有相應的信用風險模型。銀行只能部分使用基于內部模型的資本要求，而其他資產組合仍采用非模型的監管資本要求。當銀行采用內部模型為某些風險暴露而不是所有暴露計提資本時，“為我所用”或者說選擇性采納，將成為值得高度關注的問題。銀行只有對資本要求下降的資產建立風險計量模型的激勵。

規模調整因子。參照市場風險內部模型法，基于內部模型的信用風險資本監管制度也應該設置規模調整因子。例如，考慮到數據的有限性，校驗信用風險模型參數所面臨的不確定性是采用以模型為基礎的資本監管值得關注的問題。監管當局和商業銀行在信用風險模型方面缺少長期經驗，這將導致一種不確定性，即模型在未來信貸周期及金融市場低迷時期如何運作的問題。通過放大銀行所報的原始損失數據可以解決這些擔憂。因此在實施初期可能采用放大倍數，隨著經驗的積累，有必要對放大倍數進行調整或修改。

資本計算頻率。不同于市場風險的VAR模型，每天都要評估銀行交易業務的市場風險，信用風險模型運行的頻率要相對低一些。雖然近期內按月運行模型是一種現實選擇，但長期內銀行應該培養以更高頻率運行模型及時更新模型估計值的能力。

給定模型運行的頻率，可以根據季度內月均或周均估計值得到資本要求。采用均值可以降低銀行粉飾的積極性，例如，以特定時點模型結果為基礎計提資本，銀行容易通過化妝的方法來提高資本充足率。此外，采用均值還可以平滑模型估計值的短期波動，并且確保資本要求不會對信用市場的短期異常行為過度敏感。

參數更新。采用內部模型計提信用風險資本的銀行更新模型參數的頻率應滿足最低要求。應在風險評估準確性與報告負擔之間進行權衡：高頻率的更新參數能夠為監管當局和銀行提供關于模型結果的更加充分的信息，但這加重了銀行的負擔。由于參數類型和數據來源的不同，更新頻率存在一定的差異是合理的。例如，使用以市場信用價差重新評估信用暴露，這些價差應該頻繁更新，更新頻率或許要高于對整個模型的重新估計，以解釋價差短期內的潛在重大變動。盡管在確定最佳評估周期方面還需要做額外的工作，但相對于轉移概率和相關性，以清償率或者是資產銷售時的市場價格為基礎對特定狀態風險暴露價值重新估計的更新頻率要低。銀行資產組合結構數據的更新至少要與其主要資產變化頻率一致。

(作者單位：中國銀行監督管理委員會國際部

北京大學經濟學院)