風險量化分析的模型優化和方法創新

郭 羽（中國農業銀行股份有限公司，北京　100000）

風險量化分析的模型優化和方法創新

郭 羽
（中國農業銀行股份有限公司，北京100000）

銀行發展過程中常受到各類風險的影響，有些風險可能直接決定銀行的業務發展水平，進而對銀行可持續發展具有關鍵作用，從實際運營中發現，信用風險對銀行的作用效果最明顯，因此很有必要針對銀行信用風險展開分析與研究。本文主要以風險量化分析的模型為研究對象，探究其優化方式與創新途徑，對比風險量化分析的不同模型特點，并對比不同風險量化模型的優點與不足，旨在為銀行的風險量化分析策略提供一定理論參考。

風險；量化分析；模型與方法；優化創新

在當前全球金融市場競爭激烈的情況下，各國金融業的發展都受到了很大影響，不同金融領域間開放性與透明性越來越強。國內金融業正面臨著體制改革與市場改革的雙重挑戰，在這一過程中，各銀行也經歷了巨大競爭與改革，一旦出現體制漏洞或應對市場能力不足的現象，就可能迅速被市場淘汰。從現代化金融市場發展趨勢來看，銀行面臨的主要風險為信用風險，為了進一步提高銀行的風險管理水平和處理危機的能力，很有必要針對銀行風險進行量化分析與控制，通過準確識別、預測、管理與控制風險實現對銀行整體風險的把控。在全球適用的新巴塞爾資本協議中明確提出，銀行內部制定的風險量化模型必須建立在銀行自身的信用基礎上，這些模型之間也存在很多不同，本文主要針對這些模型與方法進行對比與優化，并結合國內銀行的實際情況，針對未來銀行風險量化分析的模型優化與方法創新提供一定的理論建議。

一、常見風險類型

從當前國內金融產業的發展現狀來看，當前我國銀行業常見的風險類型主要有三種，分別為市場風險、信用風險和操作風險，這三種風險在作用過程中并非獨立存在，通常是相互間彼此制約，在共同影響的條件下對銀行內各項業務產生風險效果。

二、風險量化分析的必要性

對于銀行而言，要想全面管理業務類型并及時準確預測風險，必須嚴格完成對風險的量化分析過程。銀行風險量化分析的必要性主要體現在三個方面，一是銀行的健康穩定發展離不開對其風險量化的分析與研究。自20世紀末期以來，全球金融市場發展迅速，不同國家都在銀行的風險量化分析模型建立與完善方面獲得了突破式進步，在這一過程中最大的成就是建立了風險價值評估方法，這一方法的建立對全球銀行風險的管理而言是巨大的成功，并成為后期銀行風險管理產業的光明發展道路，促進了銀行業的快速發展與現代化改革水平。二是銀行推出的信用衍生產品發展需要借助風險量化分析手段。近年來，金融創新越來越多，相應的信用衍生產品也得到快速發展，這些產品在很大程度上加快了銀行現代化信用風險管理模型的建立與完善，首先，信用衍生產品的迅速盛行從根本上改善了目前市場上的信用問題，促進人們對于信用風險管理的針對性和全面性展開；其次，在信用衍生產品發展過程中，也會伴隨著產生一些其他的相關金融產品，這些產品對銀行信用風險的量化風險有一定增加作用，經過風險量化之后才可以對這些衍生產品價格進行規定與實施；最后，衍生產品的應用可以在很大程度上造成銀行表外信用風險的提高，這一情況無疑會在更大程度上提高銀行的綜合信用風險，進而對銀行風險控制手段提出更高要求。三是當前銀行之間的激烈競爭要求其必須具備優良的風險量化分析能力。新市場條件下，銀行之間的競爭已逐漸從傳統的競爭形式轉變為風險控制競爭形式，傳統的銀行產品利益越來越小，為了獲得更多收益，銀行不斷開發出新的產品模式，而這些新產品的推出勢必會帶來更多風險，如何將銀行產品的風險與收益有效平衡成為當前銀行面臨的主要問題之一，因此，很多銀行更加重視對風險量化分析的優化研究，旨在通過完成銀行風險的合理量化獲得更多市場資源與經濟收益。

三、不同類型風險量化分析模型

從目前來看，金融市場上銀行常用的風險量化分析模型主要包括四類，分別為信用度量術模型、KMV模型、信用風險附加模型和信用組合觀點模型，見表1。

表1　銀行風險量化分析模型主要類別

1、信用度量術模型

信用度量術模型最早是在20世紀末期由美洲銀行和瑞士銀行等聯合國際上具有影響力的金融企業共同推出的風險量化分析模型。這一模型的核心是為銀行業務活動的開展提供一個風險價值框架，并在此框架內評估信用風險，主要作用于貸款、私募債券、民間集資等一系列非交易性的交易風險計算過程。信用度量術模型的作用本質是利用對資產組合價值的度量來評估風險的種類與大小，這一過程通常與信用緊密相關，債務人的信用等級與信用風險的確定具有不可分割的聯系。

2、KMV模型

KMV模型的優勢在于以現代期權理論基礎作依托，依靠資本市場的信息進行預測，KMV模型是一種動態模型，采用股票市場的數據，其數據和結果快速更新，具有前瞻性。KMV模型是在信用風險市場情況極其嚴峻的時期提出，這一時期整體金融市場對信用風險的要求達到前所未有的嚴格，為了迎合這一現狀，KMV公司從專業角度出發，實時推出了一個作用風險模型與一個對應的數據庫，該數據庫不僅具有強大的數據儲存能力，同時具備無限擴展功能，這樣能夠合理的評估銀行業務中的違約機率及損失大小。在給定公司的現時資產結構的情況下，一旦確定出資產價值的隨機過程，便可得到任一時間單位的實際違約概率。

KMV模型如圖。

3、信用風險附加模型

信用風險附加模型在20世紀末由瑞士銀行提出并首次應用，在這一模型中主要是利用保險精算法評估銀行債券與貸款的損失情況，從本質上而言，該模型屬于違約模型，在實際應用過程中僅從債務人是否對債券與貸款違約來分析，較少考慮公司的資本結構分布情況。信用風險附加模型一般會在信用風險控制后期利用風險價值法計算損失情況及經濟資本分布情況。

4、信用組合觀點模型

信用組合觀點模型主要用于分析信貸組合風險情況，該模型是在信用風險附加模型提出之后的兩年提出并應用的，組成這一模型的核心理論是應用計量經濟學理論及蒙特·卡羅模擬法理論。在信用組合觀點模型作用過程中，首先從宏觀經濟角度出發，深入分析借款者的信用等級情況，這種信用等級轉移概率和銀行利率、綜合經濟提升率及個人失業率都有緊密聯系。信用組合觀點模型理論中，如果處于經濟衰退期，整體違約率與降級率都遠遠高于平均水平，而處于經濟繁榮期時整體違約率與降級率則遠遠低于平均水平。

表2　不同風險量化分析模型的特點

四、各風險量化分析模型的對比

不同類型的風險量化分析模型具有不同的特點，每一類模型都不是完美適合于所有風險量化分析場合，在不同情況下應該選擇不同的風險量化分析模型，進而獲得最佳的風險量化分析效果。

常用的四類風險量化分析模型特點對比見表2。

1、信用度量術模型的優缺點分析

對于信用度量術模型而言，其優點主要包括兩個方面，首先是該模型對“違約”的定義突破了傳統定義中的狹隘性，進一步規范了違約范疇，其中最大的突破是這一風險量化模型中對債務人信用等級的惡化也規定在“違約”涵義中。其次是該模型的適用性強，在多個金融活動中都可以正常使用，比如傳統的商業貸款中、信用承諾中、貿易融資中、收賬活動中及固定收益證券中等，都能夠利用信用度量術模型進行風險的量化分析。信用度量術模型的缺點也包括兩個方面，首先是這一模型的假設中提前規定風險利率，這一狀況會造成模型對于市場風險的變化反應遲鈍，不利于及時判斷風險情況。其次這一模型主要是利用股權回報關系對資產回報情況進行評估與預測，這一方式精準性差。

2、KMV模型的優缺點分析

對于KMV模型來講，優點包括三個方面，一是這一模型把違約的定義和公司的發展特點結合在一起，而非傳統的僅與公司初始信用級別結合在一起，這樣可以大大提高對債務人質量變化的敏感性。二是這一模型計算違約概率的依據是由股票價格來確定，這一方法能夠充分反映出市場信息變化情況，對風險的預測結果也更及時更準確。三是這一模型相關變量都與市場變化緊密相關，當市場狀況發生改變時，也可以迅速改變模型的風險量化途徑，靈活性強。缺點包括兩個方面，一是該模型對公司資本結構的假設太單一，而在實際發展過程中，公司的資本結構變化具有很強的多樣性，這就造成模型與實際情況嚴重脫節，進而對風險量化分析帶來不準確性。二是KMV模型最早是由美國提出的，這一模型的實際應用也需要以美國的數據庫為基礎，在其他國家使用這一模型時會因為缺乏必要的數據庫而導致應用結果有偏誤。

3、信用風險附加模型的優缺點分析

在信用風險附加模型中，優點主要包括三個方面，一是這一模型主要針對違約分析，分析過程中不需要太多變量，這樣有助于快速完成量化分析過程并得到結果。二是這一模型的量化分析處理能力強，能夠同時處理數以萬計的不同類型風險情況。三是模型對于風險量化的計算較簡單快捷，能夠直接評估出風險的預期損失和非預期損失大小。這一模型的缺點主要包括兩個方面，一是對市場風險和債務人的特點考慮不周全，缺乏全局性。二是未考慮到信用等級遷移情況，這樣當債務人的信用等級發生變化時，模型的風險分析結果準確性將會大打折扣。

4、信用組合觀點模型的優缺點分析

信用組合觀點模型的優點主要包括兩個方面，一是對宏觀經濟環境在信用等級遷移方面造成的影響考慮較全面，風險量化分析結果具有很強客觀性。二是其與信用度量術模型結合起來使用可以大大提高對風險量化的準確程度。該模型的缺點主要是對數據的依賴性過強，再加上風險數據本身復雜性強，就可能導致風險量化分析過程耗費時間較久。

五、未來風險量化分析模型的優化策略

從以上國內銀行常用的四類風險量化分析模型來看，每一種模型都有其特殊之處，并且不同模型適用的場合及量化分析方式不同。從整體而言，信用風險附加模型相對簡單，并且綜合實用性強，這一模型在應用過程中不會要求太多數據，因此實施過程比較簡便，很多銀行在實際操作中都會首選信用風險附加模型進行風險量化分析。為了進一步優化不同類型風險量化分析模型，需要分別有針對性地從不同角度入手。對于信用風險附加模型而言，應該通過規范數據信息及技術操作來完成對模型的優化。對于信用度量術模型而言，應該加強銀行內部評級系統的建立與完善，形成穩定長久的企業評級數據庫，減少因局限性對模型的應用造成的不利因素。對于KMV模型而言，應該加強有效的股票市場數據信息，切實從根本上提高股票市場質量，進而提高KMV模型在股票業務中的應用效果。對于信用組合觀點模型而言，應該從根本上提高宏觀因素的穩定性，進而提高其在國內應用的范圍。

［1］ 李志輝.現代信用風險量化度量和管理研究［M］.中國金融出版社，2001.

［2］ 嚴太華，程映山，李傳昭.商業銀行信用風險量化和管理模型的應用分析［J］.重慶大學學報，2004，27（7）.

（責任編輯：劉康）