打开信用风险量化的黑匣子(下)

作者:勇 经济学博士,粤财投资控股首席风险官、粤财大湾区金融研究院执行院长 日期:2020-01-02 16:05:49



导读

现代金融研究的重要前沿之一就是量化信用风险,信用风险量化已经为西方发达国家的大型商业银行所应用及普及。


正文

(接上篇)

信用风险是金融市场上的主要风险之一,应用信用风险内部评级体系对风险参数进行量化可以为金融机构的风险管理提供重要的参考数据,同时对信贷决策、风险防范起重要作用。

估计每个级别平均违约概率时,金融机构应使用合适的信息、方法并适当考虑长期违约经验。采用与数据基础一致的估计技术,确保估计能准确反映违约概率。估计平均违约概率时,可采用内部违约经验、映射外部数据和统计违约模型等技术。可选择一项主要技术,辅以其他技术做比较,并进行可能的调整。针对信息和技术的局限性,金融机构可运用专家判断对估值结果进行调整。

(1)内部违约经验。可使用内部违约经验估计违约概率,但应证明估计的违约概率反映了历史数据对应时期的授信标准以及评级体系和当前的差异。在数据有限或授信标准、评级体系发生变化的情况下,应留出保守的、较大的调整余地。

(2)映射外部数据。可将内部评级映射到外部信用评级机构或类似机构的评级,将外部评级的违约概率作为内部评级的违约概率。评级映射建立在内部评级标准与外部机构评级标准可比,并且对同样的债务人内部评级和外部评级可相互比较的基础上。为避免映射方法或基础数据存在偏差和不一致的情况,所使用的外部评级量化风险数据应针对债务人的违约风险,而不反映债项的特征。金融机构应比较内部和外部评级的违约定义,建立内外部评级映射的文档。

(3)统计违约模型。对任一级别的债务人,可以使用违约概率预测模型得到的每个债务人违约概率的简单平均值作为该级别的违约概率,所采用的违约概率模型应达到有关模型使用要求。

对非零售风险暴露,金融机构可以采用债务人映射方法和评级等级映射方法。债务人映射将每个债务人风险特征映射到样本数据集。评级等级映射就是将同一等级债务人的风险特征平均化,或者对每个等级构建一个典型的或有代表性的债务人,再将这个代表性的债务人与样本数据进行映射。

金融机构通过计量模型估计零售违约概率时,模型的输入参数应包括债务人的风险特征、贷款期限、宏观经济及行业特有变量等因素。零售风险暴露分池及违约概率估值模型没有考虑的重要违约因素,如行业和地区因素等,应在映射时充分考虑并进行适当调整。调整过程应透明,并将上述因素纳入分池模型。

同时,为估计长期贷款的风险水平,金融机构可对长期平均估计对违约概率进行调整。长期平均估计通过对可获取历史数据中的不同观察期和表现期进行分析完成。

3.违约损失率估计要求

违约损失率指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的比例,即损失占风险暴露总额的百分比。违约损失率估计应收成本基于经济损失。在计量经济损失时,应考虑所有相关因素,相关因素包括重要的折扣/折现效应,以及贷款清收过程中较大的直接成本和间接成本。金融机构在根据处置和清收能力调整违约损失率时应遵循审慎的原则,且内部经验数据能够证明处置和清收能力对违约损失率的影响。

金融机构违约损失率估计以历史清偿率为基础,不能仅依据对抵质押品市值的估计。违约损失率估计应考虑到可能没有能力迅速控制和清算抵押品;若违约损失率估计考虑抵质押品因素,抵质押品应是金融机构认可的抵质押品。

金融机构经济损失应考虑回收资金的时间价值,将违约债项的回收金额折现到违约时点,以真实反映经济损失;同时,应考虑实际回收数量和支付的成本。如对债务人的清收尚未最终完成,则应确定一个清收完成时间点;时间点的选择应有充分依据,并记录在文档中。

估计违约损失率的数据应仅包括违约债务人风险暴露。金融机构收集区分违约暴露的关键因素、计算违约风险暴露经济损失的因素应包括但不限于:(1)影响非零售风险暴露违约损失的重要因素包括抵质押、保证、经济环境、债务人的行业因素等。(2)影响零售风险暴露违约损失的重要因素包括信用评分、产品、地区、未保证的信用额度、住房抵押贷款抵押率、风险暴露种类、客户关系的时间、债务人经济状况等。(3)采用不同的经济损失估计方法所需数据不同。金融机构可以使用违约风险暴露或核销资产的市场价值,计算回收率;也可以通过违约风险暴露、抵质押品处置损失等因素,计算实际经济损失。

金融机构估计违约损失率时应考虑风险暴露损失严重程度的周期性变化,反映经济衰退时期违约债项的损失严重程度,保证违约损失估计值在所有可预见的经济条件下都保持稳健和可靠。其次,估计违约损失率时,应考虑债务人风险和抵质押品风险或抵质押品提供方风险之间的相关性。相关性较大时,进行保守估计。若债务和抵质押品存在币种错配、期限错配等,也应保守估计。此外,估计违约损失率时,应考虑实际损失可能系统性地超过预期水平,违约损失率应反映清偿期间非预期损失额外上升的可能性。对违约贷款,根据当前经济情况和贷款法律地位,审慎地估计每笔贷款的预期损失。违约损失率超过金融机构预期损失估计值的部分,就是这类贷款的资本要求。若违约贷款预期损失的估计值小于贷款损失准备与对这部分贷款冲销两者之和,应保证其合理性。当债项损失明显高于平均水平时,金融机构可考虑对债项采用高于长期违约加权平均损失率。最后,自行估计某类风险暴露的违约损失率时,金融机构对该类风险暴露应全部自行估计违约损失率。

金融机构违约损失率应不低于违约加权长期平均损失率。违约加权长期平均损失率是指在混合经济条件下,债务人在1年内出现违约时违约风险暴露的经济损失率。混合经济条件应包括经济衰退的情形。长期平均损失率应是基于同类贷款数据源中所有违约贷款的平均经济损失。

对于未违约账户,违约损失率是违约加权长期平均损失率,如果有经济衰退的情形的话,建议用衰退调整系数对违约加权长期平均损失率进行调整;对于违约账户,巴塞尔新资本协议要求,所有金融机构对其违约账户的估计应反映出该资产“当前经济情况和贷款状况”的最佳预期损失估计;预期损失的最佳估计将等同于根据可用建模样本得出的最新即开发时点的违约损失率估计。

此外,若估计违约损失率涉及实际资产组合中某些债项数据与外部评级机构的样本数据之间的映射,金融机构应比较样本数据和金融机构资产组合。

4.违约风险暴露估计要求

违约风险暴露是指债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额,包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用等。金融机构估计违约风险暴露的数据仅包含对违约债务人的风险暴露,包括能区分违约债务人风险暴露的因素。

违约风险暴露估计每笔表内外项目的违约风险暴露。对同类表内表外项目,违约风险暴露估计值是违约加权的长期平均数,并保守确定估计值的误差。由于不同表外项目违约风险暴露的估计方法不同,需清晰地描述表外项目的类别。同时,估计违约风险暴露的标准应合理,标准的选择应基于金融机构内部可靠的分析,应分解违约风险暴露的驱动因素,使用所有相关信息。

金融机构估计违约风险暴露时,应审慎考虑违约概率与违约风险暴露之间的相关性。若整个经济周期内违约风险暴露的估计值不稳定,经济低迷时期的违约风险暴露比长期平均值更保守,应使用经济低迷时期的违约风险暴露。采用计量模型估计违约风险暴露,应通过分析模型驱动因素的周期特征来估计违约风险暴露。目前,金融机构若缺乏充足的行内数据检查过去经济衰退期的影响,应审慎使用外部数据。

对违约风险暴露的估计值应反映违约事件发生时或发生后债务人继续提款的可能性,制定相关政策,确定金融机构对违反合约或发生技术违约债务人继续提款的控制措施,并建立有效的监控程序,监测表内外每个借款人和级别的承诺额度、当前余额和余额变化情况。对未来提取的零售风险暴露,在全面校验损失估计值之前,应考虑历史上的提取状况和预期提取状况;金融机构未来提款的可能性可在违约风险暴露估计中考虑,或在违约损失率的估计中考虑。此外,金融机构对各种表内外项目的违约风险暴露应至少每年检查一次,如果出现新的重要信息,应及时进行检查。

5.有效期限估计要求

巴塞尔新资本协议在非零售风险暴露的资本要求计算中引入期限参数,认为在其他条件相同的情况下,债项的有效期限越短,信用风险就越小。不能计算债项的有效期限时,金融机构应保守地估计期限。

金融机构应至少每年审查一次内部风险参数的估计值,并根据业务需要及时更新量化方法和流程,确保技术进步、数据信息和估值方法的变化情况能及时充分地反映在风险参数中。

映射要求

金融机构风险参数量化应在样本数据和实际风险暴露组合之间建立映射关系,映射应满足如下要求。(1)应对每个样本数据集和每个估计模型建立映射流程,映射应反映每一个样本数据集及计量模型中使用的风险特征。(2)为保证映射的有效性,样本数据的评级结构和分类标准应与金融机构实际风险暴露一致。如果金融机构风险暴露分类标准发生改变,应重新建立样本数据集与现行分类标准间的映射关系,并证明映射的正确性。(3)映射应基于实际风险暴露组合和样本数据集之间最常见和最有意义的风险特征。(4)若分别使用内部违约经验和统计违约模型估计长期违约概率,应建立各种方法与实际风险暴露的映射关系。

风险参数的应用

风险量化是对现实世界的简化描述,是市场运行规律的近似的镜像反映。参数量化对于真实市场运行规律的近似程度越高,应用的有效性越强。由于外部变化,金融机构持续的量化能力更重要,只有能够有管理地、持续不断地努力使参数与真实的市场运行规律尽可能接近,才有可能真正地根据量化模型进行管理决策。

金融机构将基于样本数据集估计的风险参数应用于实际资产组合,在风险管理政策制定、信贷审批、风险定价、资本分配和治理等方面发挥重要作用,全面提升金融机构信用风险管理水平。根据监管机构的要求,金融机构内部评级结果应用于核心应用范围,并在高级应用范围有所体现,全面提升信用风险管理水平。

其中,核心应用范围包括以下方面:(1)债务人或债项评级结果是授信审批的重要依据,授信政策明确规定债务人或债项的评级结果是授信决策的主要条件之一;(2)针对不同评级的债务人或债项采用不同监控手段和频率;(3)根据债务人或债项的评级结果,设置单一债务人或资产组合限额;(4)根据债务人和债项的评级以及行业、区域等组合层面评级结果,制定差异化的信贷政策;(5)明确规定风险报告的内容、频率和对象,至少按季向董事会、高级管理层和其他相关部门或人员报告债务人和债项评级总体概况和变化情况。


信用风险参数量化文档管理

历史不可能重演,决策必须要面向未来,完善的风险参数量化文档管理帮助我们评估风险、预测未来。

文档管理是指一个项目运行过程中将提交的各类文档进行收集管理控制的过程。首先,要建立项目文档管理服务器以保存所有的项目文档;其次,项目保存的文档要涵盖项目可研、总体设计、基础设计、详细设计等整个项目周期,其中项目系统管理、文档版本控制、文档质量管理等管理内容。在一个大型设计项目的进行中,文档作为以一种日常交流的重要依据和工作成果的总结显得尤为重要。

金融机构风险参数量化管理部门应建立完整的文档并归口管理,文档记录至少包括风险参数量化的过程文档、监控文档、验证文档、重检及所涉及模型的维护文档。风险参数量化过程文档,需确保能被第三方复制,内容应包括风险参数量化的目标、覆盖范围;风险参数量化的方法论;违约定义;所用数据集及数据质量管理,包括数据来源、数据大小、数据长度及数据完整程度;风险参数量化的前提假设、权重及指标的选择和评估;验证的情况;风险参数量化受限制的情形和对应解决方法,应用注意事项等。 

其中,风险参数量化的监控文档,应包括风险参数量化在实际应用过程中录入数据及量化结果的准确性、合理性信息、监控报告等;风险参数量化的验证文档,应包括验证报告,详细记录风险参数量化验证的情况、验证结果和验证建议;同时,还应包括风险参数量化的重检及所涉及模型的维护文档。此外,金融机构风险参数量化文档属于商业机密信息,参与人员应签署相关保密协议,严格遵守金融机构机密资料的保密制度。 





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当代金融家 2020年第9期 总第183期
出版时间:2020年09月08日
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