信用风险计量的模型

【摘要】凡是可以计量的风险,在适用时应列示该风险所在环境(社会系统层面或者公司整体层面)中的位置。

按语:本节对信用风险的计量模型做了一些简要的介绍,书中从单变量计量模型开始讲起一直到Logistic模型应用。鄙人对信用风险量化适用阶段理解是:凡是可以计量的风险,在适用时应列示该风险所在环境(社会系统层面或者公司整体层面)中的位置,这样有利于通过比较预测,实现融资租赁行业的相对准确的风险定价。囿于各种风险计量模型的计算路径迥异,且融资租赁公司并非专业的信用评级公司,故此无大量财力物力实施大规模的信用风险计量、评级等维护事务。为了工作实务中建立一种相对准确和适用的信用风险及项目评审模型,先温习一下基础知识吧。待到有500个承租人的样本的时候至少可以使用SPSS软件用Logistic方法分析一下,从数据实证角度找出公司存量租赁业务的风险因果关系,以便于理性分析后支持业务拓展。

一、单变量模型

单变量模型是指使用单一变量通过一元判定对企业财务失败风险进行预测的模型。Fitzatrick最早研究发现,出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显着的不同,并指出财务比率分别对企业未来具有猜测作用。Beaver在此基础上提出了预测财务失败的单变量财务预警模型。按比率在财务预警的影响力依次为:

  • 债务保障率=现金流量÷债务总额
  • 资产负债率=负债总额÷资产总额
  • 资产收益率=净收益÷资产总额

Beaver认为债务保障率能够最好地判定企业的财务状况(误判率最低);其次是资产负债率,且离失败日越近,误判率越低。这些比值直到现在依旧在适用。

延伸阅读:实证研究模型为什么要先进行单变量回归?

单变量模型示例:租赁之家

二、多变量模型

多变量信用风险判别模型是以财务比率为解释变量,运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。多变量信用风险判别模型主要包括多元线性判别分析模型和多元非线性回归模型(如Logstic模型、Probit等。

线性回归参数训练过程示意图

线性回归.gif

目前国际上这类模型的应用是最有效的,也被国际金融业和学术界视为主流的方法。多元线性判别模型最著名的是Z计分模型和ZETA模型。Altman、Haldeman和Narayannan(1977)对Z评分模型进行扩展,建立了第二代模型即ZETA 模型。它选取1969-1975年的53 家破产公司和58家非破产公司,采用新的七变量指标(资产报酬率、收入稳定性、债务偿还、积累盈利、流动比率、规模),使新模型不仅适用于制造业,而且同样有效地适用于零售业, 并且使对公司破产前1年和前5年的准确度大大提高,精度分别为91%和70%。20世纪80年代,ZETA模型预测精度下降。Z计分模型和ZETA模型是多元线性判别模型的典型代表,对于信用风险的计量的影响是巨大的,直到现在人们还在使用它。由于违约与影响因素之间并非一定是线性的,作为一个著名的判别模型,其本身也存在很大的缺陷,但该模型在预测公司信用风险和破产方面都很有用,仍不愧为优秀的判别模型,值得我们借鉴。

  • X1=(流动资产-流动负债)/资产总额=营运资本/资产总额
  • X2=留存收益/资产总额;
  • X3=息税前利润/资产总额;
  • X4=权益资本的市场价值/负债的账面价值;
  • X5=销售收入/资产总额;

Z 值越高,表明借款人处于较低的违约风险组别。如果Z 值低于特定临界值(Altman最初设为1.81),则借款人被看做违约类的,对其贷款要慎重或拒绝贷款。若Z 值在1.8与2.675之间,企业财务状况不明朗;若Z值大于2.675 ,表明企业破产的可能性很小。

示例:某融资租赁公司判别承租人破产风险适用的Z评分模型

 

(一)关于KMV模型的介绍

KMV模型是美国KMV公司历时5年开发出的,基于莫顿( Merton)期权定价理论,利用预期违约频率(Expected Default Frequency,EDF)来计量公司的违约概率的信用风险计量模型。它充分利用了股票市场的价格及其公开信息,从而比较精确地估算出公司的资产价值和波动性,进而准确计量信用风险,在实际应用中获得了良好的效果。

KMV模型基本思路是:贷款公司的违约与否决定于公司资产的市场价值,如果贷款到期时公司资产市场价值高于其债务(贷款),公司有动力还款;当公司资产市场价值小于其债务时,公司有违约的选择权。因此对银行来说,发放一种贷款,其支付(或收益)同卖出一份借款公司资产的看跌期权是同构的,即一旦发生违约,相当于公司履约期权,则银行的支付相当于贷款的本金及其资金的机会成本,而公司不违约,银行可以取得利息收入,相当于公司支付的期权费。同样道理,对融资租赁公司来说,租赁资产的租金能否得到偿付,也取决于承租人(企业)的市场价值是否高于其债务(每年的租金偿还被看成是债务利息),其支付(或收益)相当于卖出一份承租人资产的看跌期权。与银行略有不同的是租金偿付是分期的,所以承租人在租金偿付完之前,每当发生资产价值下跌到负债之下时,均可履约(即违约),这样一来,这个看跌期权便有了美式期权的性质。换句话说,银行贷款相当于卖出一份欧式看跌期权。所以,融资租赁的违约风险比银行贷款更大。

KMV模型的实际应用系统已经在许多国际性的大银行获得较为广泛的应用,并取得了良好的效果。但对融资租赁公司来说,面对的承租企业大多数是未上市企业,其资产的市场价值及其变动率等数据难于计算,所以应用起来还有相当的困难。因此此种方式仅了解一下原理就可以,基本上不用此种风险计量模型。的股市.....呵呵,或许融资租赁视界公司的全部客户都是上市公司可以使用此类计量方法。

(二)关于Credit Metric模型的介绍

 暂缓

(三)关于Credit Risk+模型的介绍

 暂缓

(四)关于RAROC模型的介绍

 暂缓

(五)Logistic模型详解

重点专章访问:《利用Logistic信用风险模型对融资租赁风险的实证研究

(六)其他模型或者分析方法的介绍

 暂缓

总结

对上述模型的比较与评价:上述分析可以发现,关于信用风险计量的模型和方法是比较多的,然而由于信用风险本身的固有特点,大家公认和统一的模型和方法到目前还没有出现,这是因为各种模型和方法其本身都存在着这样或那样的缺陷,特别是许多现代的模型和方法是由西方学者提出来的,不加研究地照搬这些方法对于的国情更是不合适的,因此有必要对这些模型和方法进行分析、比较、评价。

参考文件:

单变量模型与多变量模型的财务预警分析方法探析

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