商業銀行不良資產證券化的信用風險測度與預警分析

孟源

資產證券化

對于早期的資產證券化，1936年John Maynard Keynes發表著作TheGeneral Theory of Employment.InterestandMoney（《就業、利息、貨幣通論》），分析了資本主義社會存在有效需求不足的各種原因，而后，John Richard Hicks在1946年提出流動性升水理論，并由Kessil進行了補充，證明了長期證券的預期收益應是高于短期證券的，而資產證券化最初的設立的初衷就是為了加強信貸資產的流動性并降低融資成本。

信用風險計量模型

20世紀90年代，關于定量度量信用風險的研究成為國外研究的熱點問題，研究從主觀定性研究向定量研究發展，從缺乏理論基礎到建立在堅實的金融理論基礎之上，一系列的模型層出不窮，一些數量化度量模型及應用己經得到了學術界和金融界的認可。

（1）CreditMetrics模型。JP摩根公司在1997年建立的以風險價值VaR為基礎的CreditMetrics模型，在1994年推出的量化市場風險的Risk Metrics和信用計量模型。Credit Metrics模型假定沒有市場風險的存在，貸款的未來市場價值和風險由其遠期利率分布曲線決定，模型中唯一的變量是信用等級。

（2）KMV模型。1997年KMV公司建立了以期權理論為基礎的KMV模型，該模型認為貸款的信用風險是在給定負債的情況下由債務人的資產市場價值決定的。但資產并沒有真實地在市場交易，資產的市場價值不能直接觀測到。為此，模型將銀行的貸款問題倒轉一個角度，從借款企業所有者的角度考慮貸款歸還的問題。

（3）CreditRisk+模型。同樣在1997年，瑞士信貸銀行建立了以保險精算方法為基礎的Credit Risk+模型，CreditRisk+模型的基本思路是運用保險精算學的方法，將信用風險暴露劃分成不同的頻段，通過這種劃分頻段的增加來提高風險度量的精確程度。

（4）CreditPortfolioView模型。麥肯錫公司建立了以宏觀模擬為基礎的Credit Portfolio View模型，該模型假定宏觀經濟對企業信用評級變化有較大的影響，而且Credit Portfolio View模型是從宏觀經濟環境的角度來分析借款人的信用等級的變遷。

（5）LAS模型。1998年，KPMG公司提出了貸款分析系統，LAS模型利用的是風險中性原理，同年Delianedias和Geske通過期權定價模型的研究，發現原貸款分析系統的一些缺陷，拓展了LAS模型。LAS模型在實際應用中，常常使用的方法是預期凈現值法和經風險調整的資本收益率法這兩種。

信用風險預警

由于商業銀行貸款對象主要為企業，因此企業的信用等級是商業銀行貸款等級的變化主要依據，即企業信用等級的變化就是銀行所面對的信用風險的根源。基于此，商業銀行信用風險預警模型首先得考慮和預測未來企業的信用等級變化，根據用戶等級的變化情況確定企業貸款的變化方向。在獲得待研究貸款企業的變化可能性之后，商業銀行的信用風險的量化也可以通過概率分析的方式完成。計算出未來可能的在險值和比例與商業銀行或監管部門設定的信用風險警戒率進行對比，若超出了警戒率則說明預期未來存在較大的信用風險需要做出一定的準備和事前控制，若沒有超出警戒率，既可以不用修改對該企業的借貸計劃，也可以作適當的調整。預警模型的框架如圖所示：

針對于預警模型，本文使用基于模糊隸屬度的綜合評價方法對企業信用等級進行評價，將企業信用等級設為“好，一般，比較不好，不好，差”五個等級，同時其貸款的質量等級對應為“正常，關注，次級，可疑，損失”。企業性用等級評價結果的匯總即可以得到企業信用等級的轉移矩陣，代替了運用歷史數據統計的繁瑣過程，同時為商業銀行信用風險的計算提供基礎數據。根據上面兩種情況計算出的在險價值VaR作為預警模型最后決策的輸入數據，在經過與信用風險警戒率（總資本充足率8%）進行對比以后，預警模型做出風險預警指示。

結論

由于信用風險是商業銀行最重要的金融風險之一，對信用風險的預警就構成了商業銀行信用風險管理的最后一道防線和保障。建立信用風險預警系統是防范金融風險的首要任務，對宏觀經濟有重要意義；建立信用風險預警，也有助于使得金融監管從事后的發現和化解風險，轉向事前預警和預防風險；最后，信用風險的預警，也有助于有效分配金融監管資源、實行差別監管。正是由于商業銀行的信用風險對金融領域乃至宏觀經濟有著廣泛影響，近年來不少國家都投入大量資金和人力來研究銀行風險的監測與預警問題，為了增加風險抵御能力，維持金融穩定，對商業銀行信用風險測度與預警十分重要。