基于Var的Creditmetric模型對我國保理業務風險度量研究

【摘要】隨著市場體制不斷完善，經濟快速發展，保理業務在中國也逐漸發展；保理業務的出現緩解了融資渠道窮盡的大、中、小企業融資困難的問題，同時也給商業銀行帶來了很大的風險。文章通過基于Var的Creditmetric模型原理，結合中國的基本國情，以購貨商資產收益率為基本度量模擬信用轉移概率，采用數量方法計算得出應收賬款的最大風險損失值（VaR值），為商業銀行判斷是否開展保理業務提供了較為有效的量化依據。

【關鍵詞】保理業務 Var的Creditmetic模型 數據分析

一、保理業務風險度量的必要性

（一）保理業務概念

保理業務，也稱承購應收賬款或應收票據業務。在我國保理業務可分為國際保理業務和國內保理業務，國際保理也可稱為國際保護代理，具有雙向的角色，可以作為出口保理商或者進口保理商；都是購買融資方（出口商）對債務人（進口商）的應收賬款，向融資方提供融資，信用風險擔保、應收賬款管理、進口商信用額度調查、保理分戶賬戶管理和債權回收等業務。國內保理業務主要是保理商（銀行）購買融資企業（銷售商）提供的向購貨商約定時期后索取債務的應收賬款或票據，融資企業將其債權轉讓保理商，保理商為其提供一定比例融資的一種契約；也是一種短期的融資方式和工具，特別是為那些小規模、不符合銀行貸款融資要求的中小企業以及大規模，目前狀況不足以滿足貸款門檻，又急需資金正常發展的大中型企業及時有效地解決因融資渠道不暢而造成融資難的問題。

（二）風險度量的必要性

保理業務的出現為急需融資的企業擴寬了有效的渠道，給保理雙方保理商（銀行）和融資方（銷售商）帶來了雙向利益，同時也伴隨風險的增加，尤其針對保理商（銀行）面臨的風險最大。在我國保理業務中，保理協議主要有三方當事人共同合成：融資方（銷售商）、債務人（購貨方）、保理商（商業銀行），銷售商向購貨商賒銷發貨，得到與其簽訂一定時期的應收賬款或票據，在票據到期前將應收票據轉讓給商業銀行，商業銀行根據應收賬款的質量按一定的比例向銷售商融資，一般商業銀行以票面價值（60%～90%）付給融資方，應收賬款到期時銀行直接向購貨商索取款額。在這里，相當于銷售商直接把來自于購貨商的所有風險都轉嫁給銀行，包括應收賬款到期是否回收的風險，債務方信用風險，債務方是否具有履約能力的風險，債務方其他方面造成是否無法支付債務款項的風險等等；而在目前的商業銀行信用風險管理中，大多數都僅靠經驗或者專家對對方的信用進行評級，靠運氣辦理業務，如果運氣佳，銀行一年的保理業務贏面大于賠的可能，否則，銀行就處于虧損的局面；因此，對測試信用風險靠傳統的經驗方式在現在快速發展，經濟形態多變的社會已經行不通；而迫于國內市場化保理業務規模不斷擴大，對信用風險的控制變得越來越緊迫和必要，最終，隨著貸款信用風險的量化方法逐步形成，借鑒和探究適合我國保理業務信用風險度量方法是必然趨勢。

二、對保理業務Var的Creditmetic模型研究

（一）Var的Credimetric模型概述

1.VaR的概念和意義。VaR的直譯是“在險價值”，具體的含義是在一定的水平下處于風險中的價值，按照Jorion給出的權威說法，可以把VaR定義為“給定置信區間的一個持有期內的最壞預期損失”，比較確切的含義是指，在一定概率水平（置信度）條件下的是指，某一金融資產或投資組合在未來特定的一段時間內的最大可能損失。用公司可表示為：prob(Δp>VaR)=1-β其中，VaR表示為在置信水平β下處于風險中的價值，Δp表示為在持有期Δt內某一金融資產或資產投資組合的價值損失額。

2.CrediMetric模型概述。為減少保理商（商業銀行）因對債務方信用風險評估失誤造成損失，對評估銷售方（應收賬款）資產的真實價值、為應收賬款等資產準確定價變得尤為重要；CreditMetrics模型是以“企業資產價值模型”來描述企業的信用級別變化的影響，預計資產價值在一定置信水平下VaR值。

基于VaR的CreditMetrics模型的一些參數及整個構思過程：首先需要得到實體公司信用評級轉移概率矩陣，這里CreditMetrics模型通過假定一個實體的信用評級是它的違約風險的基本度量，并且建立一種可以模擬給定實體的信用評級相關變化的框架，以實體資產收益率的變化作為基礎驅動量模擬該公司的信用轉移頻率，和以預期違約頻率作為實際違約概率的一個度量，并以參照資產收益率的變化來體現信用級別的轉移。

由于我國保理業務發展時間期限比較短，沒有足量的數據支持，無法提取全面的數據準確歸納出各個行業保理業務信用變化的普遍性；同時，保理業務是由國際普遍通用的模式引入我國，近年來我國保理業務發展模式基本情況與國際同步，因此這里引用穆迪，標準普爾，Altman等公司收集全世界數據，利用先進的理論和度量技術模擬了一個不同級別企業信用轉移矩陣（見表2.1）來模擬我國的保理業務對象的債務方信用轉移概率具有一定的規律性。

資料來源：SP Credit Week April.15

其次以市場利率的變化，遠期定價模型估計債務人應收賬款的預期價值；然后在一定置信水平β下，假定市場利率R符合正態分布，求得標準正態分布上的一個上分位點，最后求出VaR的值；具體計算過程如下：

D表示固定利息，表示票面面值；表示信用轉移概率，表示資產或資產組合預期估算價值；表示資產或資產組合價值可能分散程度；R*為在置信度β下最低收益率，即=(1+ R*)資產最低價值; 由于，則服從標準正態分布，其概率密度函數為，在標準正態分布函數找到一個上分位點C（C>0），得然后由求得置信度β下帶入公式(4)得到： (5) 在正態分布下：置信水平95%的VaR對應的C值為1.65；置信水平98%的VaR對應的C值為2.06；置信水平99%的VaR對應的C值為2.33。

（二）Credimetric模型假定

a.實際利息率R服從正態分布。

b.信用分析與市場風險無關。在估計未來的價值風險由遠期分布曲線設定，模型中主要度量基礎是信用轉移情況。

c.這里的應收賬款假設為貸款形式估計未來價值，因為應收賬款與貸款相同市場體制下。

d.風險期限一般以一年為固定期限，這里設置固定期限為一個季度。

e.每個信用級別與一條零息收益曲線相對應，可以估計對應的貼現率，如表2.2所示。

資料來源：SP Credit Week April.15

三、模型度量數據驗證分析

（一）對保理業務風險的VaR值的計算

我國某市一銷售商A向其他市的購貨商B采取賒銷方式，銷售給購貨商B價值100萬元的貨物，并取得100萬元的應收賬款票據，規定期限為9個月；在第2個月時，銷售商因為突發事件全公司面臨財務危機，面對日常經營的財務開銷，銷售商與保理商（該市商業銀行C）協定將應收賬款債權轉讓，保理商給予銷售商一定比例的現金，并收取一定的服務費，保理費等；銀行作為風險的承載者，在審查該應收賬款的雙方當事人時，采用度量的方法：

（本年銀行利率為8%，債務人（購貨商）的信用級別目前為A級）

由于我國該市地區保理業務發展采取國際保理業務模式，歷史性數據匱乏，在模擬融資方（銷售商A）為銀行提供的應收賬款，其債務人（購貨商B）的信用轉移情況，本例采用國際上權威公布的數據結合，上述所列的步驟和公式(1)(2)(3)(4）計算得出：表2.1和表2.2代入數據可得；在級別(AAA，AA，A，BBB，BB，B，CCC)得出VaR的值分別為5.12；5.17；5.32；5.63；7.27；8.52；13.52.

VAR表示為購貨商B從信用級別A級轉移為其他級Ti時，所得的購貨商B應收賬款的預計價值。結合公式(2)，(3)得出：μ=102.49，σ=12.71，在置信水平95%下，VaR=M0cσ=

1.65*12.71*100=20.96；置信水平98%下，VaR=M0cσ=26.1；置信水平99%下，VaR=M0cσ=29.61。

（二）VaR值的進一步分析

對于以上的數據結果，我們從置信水平開始分析，這里的置信水平取值主要指保理商（商業銀行或金融機構）對風險偏好的選擇，不同的置信區間反應了對風險偏好的不同。例如花旗銀行對置信區間的選擇為95.4%，美洲銀行為95%，J.P.Morgan為95%；而金融監督管理部門的巴塞爾委員會，對風險要求比較嚴謹，選取99%的置信區間。本例中，在不同置信水平下，得到不同的VaR值，在β=95%，VaR=20.96表示在購貨商B的應收賬款價值在正態分布假設，商業銀行C取置信水平95%的條件下，購買的這筆應收賬款有5%的可能在第二季度損失超過20.96萬元；β=99%時，該筆賬款有1%的可能損失超過29.1萬元；結合該市商業銀行C對風險的偏好進行分析判斷。

保理商（商業銀行C）通過自身對風險偏好情況，預測估計應收賬款到期前可能發生的最大損失，為應收賬款定價；值得注意的是，雖然VaR值能更清晰的度量應收賬款的風險，但同時也要結合我國國情及外觀因素加以分析，比如市場變化狀況，政策變化，市場供需情況等因素；在我國堅持一個政策指導方針，所以在政策大環境下，其變動因素較少，這里主要的外部環境市場變化狀況（市場經濟波動）及市場保理業務供需情況等兩個因素。

因素一：本例中，保理商（商業銀行C）對市場經濟波動的反應主要表現在對置信水平的選取中如：該年我國市場經濟波動正常，市場呈現良好的發展狀態，根據經驗判斷商業銀行C對信用風險的謹慎度比較放松，呈樂觀心態；此時，選取的置信水平可能為（90%～95%）或低于90%或等，相應的得到不同的VaR值，以擴大保理業務的業務量；反之，市場經濟波動異常，比如通貨膨脹，自然災害等等，市場呈現衰慢的狀態，商業銀行C自然會對信用風險呈現高度謹慎，則選取置信水平會在區間（95%～99%），得到相應的VaR值，以規避保理業務風險。

因素二：保理商對市場保理業務供需情況的反應主要表現在一定置信水平下得到應收賬款最大損失的VaR值，對融資商確定融資額提供了參考。本例，我國現市場對保理業務供求關系表現為供過于求，意思是融資方采用保理業務融資方式需求不多，或少于銀行C對保理業務的擴展；這樣環境下，假設商業銀行C選取置信水平β=98%，對應的在2%融資方（銷售商A）提供的應收賬款最大損失額VaR=26.18，由于供求關系的不平衡，商業銀行A為擴大業務量的需求，在判定對銷售B融資額度時，可參考區間（73.82～100），表明商業銀行A向銷售商B融資額可取73.82為下限；相反的環境下，供不應求，意思是融資方選取保理業務融資方式需求增多，或多于銀行C對保理業務的擴展供應；此時，商業銀行C會持風險謹慎規避損失，來對沖業務量的過多帶來的收益，可參考融資區間（0～73.82），表明商業銀行A向銷售商B融資額最多可取73.82，但由于實際生活中，由于各種因素導致實際VaR值較大，因此銷售商B可融資一般小于73.82。

總之，為CrediMetric模型通過購貨方的資產情況，對應收賬款進行定量化研究得出的風險值，作為銀行判斷融資方融資條件和測試購貨方應收賬款信用價值提供了有效的量化依據。同時考慮市場等外部因素，在市場經濟波動因素下，我國保理商（商業銀行）可根據市場經濟波動狀況選取置信水平βi同時得到對應在1-βi下最大損失VaRi值；在保理業務市場供需情況因素下，我國保理商（商業銀行）在參照一定置信水平βi得到最大損失VaRi值下，對融資方（銷售商）融資額的確定（（票面面值-VaRi），M0）或者（0，（票面面值-VaRi））。

三、總結

本文通過介紹保理業務概念，揭露了保理業務活動過程中存在的潛在風險，主要側重介紹了保理商（商業銀行）所面臨的風險困境，提出解決分散風險的必要性；利用基于Var的Creditmetric模型原理結合我國的基本國情，采用以購貨商資產收益率為基本度量模擬信用轉移概率，并通過數量方法在一定的置信條件下求得最大風險損失值（VaR值），有效的幫助了保理商開展保理業務分散風險達到贏利的目的。同時，本文也存在的一些不足，Var的Creditmetric模型雖然量化了應收賬款的風險值，但是在一定的假設條件下，也揭露出我國保理業務發展緩慢，歷史數據證據不足等問題，所以，在對保理業務風險度量研究，我們需要再接再厲，加強規范和收集我國保理數據，結合我國實際國情更有效，準確，全面地度量風險并分散風險。

作者簡介：鄒紅霞（1988-），女，成都市成華區二仙橋成都理工大學，管理科學學院碩士研究生，研究方向：金融與財務；張霞(1956-)， 女，四川，成都理工大學管理科學學院副院長，教授，研究方向：金融與財務；謝芳(1983-)， 女，成都理工大學管理科學學院，碩士， 研究方向：金融與財務。

（責任編輯：劉影）