淺析Credit metrics模型

白唯+梁朝暉

【摘要】Credit metrics模型是一種量化信用風險的風險管理模型，在1997年由J.P.摩根銀行推出。該模型把信用等級的變化情況和信用風險的大小聯系起來，量化分析了組合資產的信用風險。本文通過闡述Credit metrics模型的基本思想和流程，探討了該模型在我國信用風險管理中的適用情況及原因，最后提出了意見與對策。

【關鍵詞】Credit metrics模型 信用評級 資產價值

一、引言

Credit metrics模型，也被稱做信用矩陣。該模型應用了基本的數理統計方法，綜合借款人或機構的信用評級和風險資產的預期價值這兩方面。該模型認為，除了違約會導致風險之外，信用等級的變動帶來的價值變化也會導致風險。因此估計風險期內信用評級變化到其他評級狀況的概率十分必要。專家學者對這一模型的應用進行了廣泛關注和深入探索。比如姜新旺、黃勁松（2005）系統研究了Credit metrics模型對我國商業銀行的適用性。他們認為，雖然我國在商業銀行風險管理中存在一些弊端，但伴隨商業銀行信用評級體系的不斷改進，國內商業銀行對該模型的探索與應用將進一步深入。胡勝（2011）全面客觀地分析了Credit metrics模型的優缺點，探討了信用風險預測在我國的適用性。李明寶（2014）利用調整過后的Credit metrics模型，測算了房地產銀行貸款的在險價值。研究結果表明，該模型對貸款資產組合的信用風險具有相對準確的識別效應，并且可以計算出貸款組合資產的在險價值，比傳統的估算方法更為有效權威。

二、模型的基本思想和流程

Credit metrics模型的基本思想是：債務人的信用狀況決定了各種信用工具的投資者能否按時收回全部本金和利息。企業信用質量的變化成為風險的重要來源，信用工具或債務的市場價值取決于發行債務主體的信用級別狀況。因此，信用級別的變化就成為了衡量信用質量變化的重要指標。其基本流程如下圖所示：

在Credit metrics模型的基本框架中，違約事件和資產信用質量的變化是影響資產價值的兩個重要因素。信用風險大小可以由資產組合價值的潛在變化來度量，由此，我們可以構造一個模擬資產組合所有潛在變化和違約波動組合的計量框架。

此外，Credit Metrics模型還涉及到的一個重要概念就是信用等級轉移矩陣。它是指一年內初始為某一信用等級的資產變成其他等級資產的概率構造的矩陣，并于1996年4月，由標準普爾公司于發布。標準普爾將信用等級分為8個級別，記為AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC，最高的信用等級是是AAA，最低的是CCC，違約作為一個附加類別，表示債務人無法償還債務的狀態，這它是一個吸收狀態，記為D。信用級別轉移概率的數據見表一，它是由評級公司從大量信用等級轉移的歷史數據中計算而得到的。

然后折現每一年的現金流，分別計算出原債券由AAA級債券變化到其他信用級別時的下1年的遠期價值，就能夠得出下表中的數值：

結合上述信息，可以得到下一年債券的價值分布，然后依照歷史信用等級的遷移概率算出該信用等級的平移遷移概率，求出債券第1年的期望和方差，最后評估其信用風險。

用隨機變量x表示下一年債券的價值，給定概率水平為1%，那么該債券1年遠期價值的期望為：E（x）=96.28，另有D（x）=0.06則有：

P{x<96.14}=9.19%

P{x<95.64}=0.86%<1%

因此，下一年該債券的價值低于95.64元的概率不足1%。

三、Credit metrics模型在我國適用情況的原因和對策

2016年10月，人民銀行發布了《信用評級業管理暫行辦法（征求意見稿）》。然而，我國在企業信用風險的計量方法等層面仍處于初期階段，存在許多問題。從上文中提及的Credit metrics模型基本框架中不難看出，信用評級在此模型中的關鍵作用。因此，我國企業信用評級的狀況很大程度上決定了Credit metrics模型的計算效果。目前來看，Credit metrics模型在我國的應用存在很多困難，究其緣由，主要歸結于以下三點。

第一，我國目前的整體信用評級體系并不健全。Credit metrics模型的第一步就是確定在風險期內信用工具的從當前信用等級變化到其他所有信用等級的可能概率，這一步需要獲取借款企業信用等級轉換的概率借助轉移矩陣。然而，我國的信用評級體系還不足以滿足這樣的條件要求。以我國商業銀行為例，其內部評級體系的客觀性不足，評級結果并不準確，國內又缺乏獨立權威的商業信用評級機構，缺乏像穆迪、標準普爾這樣發達的權威評級機構，在計算轉移概率矩陣方面存在問題。

第二，是歷史數據基礎缺乏。建立Credit metrics模型需要大量的歷史數據為依據。然而，就我國信用市場發展的實際情況而言，歷史數據嚴重匱乏，無法為計量工作提供大量真實可靠的現實依據，并且考慮到數據的歷史延續性和可比性，我國目前相關數據的真實性仍然有待提高。

第三，我國的市場機制還不夠完善。利率還未完成市場化的進程，缺少一個基準的貼現利率，導致信用資產貼現比較困難。

因此，我國應從機構自律和行業監管兩方面著手，努力提高中小企業的誠信意識和風險防范能力，完善信用評級制度，加強信用評級監管。相關部門應盡快從法律上確立信用評級的地位，規范評級機構準入與退出的條件和程序以及行業準則，實現評級結果的客觀性、公正性和科學性，完善相關文件中關于信息披露的規定，要求信用評級機構完整填報和隨時更新規定格式的表格，對于在表格中無法披露的涉及評級行為變化的信息，監管部門可以建立數據庫統一公開披露，

監管機制必須統一規范，監管制度必須制定科學一致。提高對評級機構資質的認可標準與認可程序，動態管理其存續資格，對評級機構進行全面統一規范化的管理。

我國信用體系的建設是一個重要的過程，更是我國市場經濟成熟的過程。信用評級體系的建設就是社會誠信發展的建設。相信在全社會的共同努力下，中國信用體系會更加完善，金融市場的活力會與日俱增。

參考文獻

[1]姜新旺，黃勁松.Credit metrics模型及其對我國商業銀行的適用性[J].浙江大學，2005（9）：107-108.

[2]黃慶.Credit Metrics模型在債券組合信用風險評估中的應用[J].財經界，2009（5）：32.

[3]曾貴榮.Credit Metrics信用風險度量模型的應用研究[J].中國鄉鎮企業會計，2014.

[4]王健，呂德宏.基于CreditMetries模型的我國商業銀行貸款信用風險度量分析[J].商場現代，2009（5）.

[5]成倩雯.信用衍生品在我國商業銀行信用風險管理中的應用[J]，財務與金融，2015（4）.

[6]Yu Jiuhong，Lu Yue，Wang Zhibo Application of the Credit Metrics in the Credit Risk Management of Commercial Banks[J].學術界，2015（5）.

作者簡介：白唯，天津工業大學產業經濟學研究生，梁朝暉，天津工業大學經濟學院教授，研究生導師。endprint