3.2.2 債項評級 
　　1. 債項評級的基本概念
　　(1)債項評級
　　債項評級是對交易本身的特定風(fēng)險進(jìn)行計量和評價，反映客戶違約后的債項損失大小。特定風(fēng)險因素包括抵押、優(yōu)先性、產(chǎn)品類別、地區(qū)、行業(yè)等。債項評級既可以只反映債項本身的交易風(fēng)險，也可以同時反映客戶信用風(fēng)險和債項交易風(fēng)險。
　　(2)債項評級與客戶評級的關(guān)系
　　客戶評級與債項評級是反映信用風(fēng)險水平的兩個緯度。一個債務(wù)人只能有一個客戶評級，而同一債務(wù)人的不同交易可能會有不同的債項評級。
　　【單選】下列關(guān)于客戶評級與債項評級的說法，不正確的是( )。
　　A.債項評級是在假設(shè)客戶已經(jīng)違約的情況下，針對每筆債項本身的特點預(yù)測債項可能的損失率B.客戶評級主要針對客戶的每筆具體債項進(jìn)行評級
　　C.在某一時點，同一債務(wù)人的不同交易可能會有不同的債項評級
　　D.在某一時點，同一債務(wù)人的不同交易可能會有不同的債項評級
　　答案：B
　　(3)損失
　　客戶違約后給商業(yè)銀行帶來的債項損失包括兩個層面：一是經(jīng)濟(jì)損失;二是會計損失。
　　(4)違約風(fēng)險暴露
　　違約風(fēng)險暴露是指債務(wù)人違約時的預(yù)期表內(nèi)表外項目暴露總和。如果客戶已經(jīng)違約，則違約風(fēng)險暴露為其違約時的債務(wù)賬面價值;如果客戶尚未違約，則違約風(fēng)險暴露對于表內(nèi)項目為債務(wù)賬面價值，對于表外項目為已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額。
　　【單選】若客戶尚未違約，在債項評級中表外項目的違約風(fēng)險暴露為( )。
　　A.表外項目已提取金額
　　B.表外項目已承諾未提取金額
　　C.表外項目已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額
　　D.表內(nèi)項目已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額
　　答案：C
　　(5)違約損失率
　　違約損失率(Loss Given Default，LGD)是指給定借款人違約后貸款損失金額占違約風(fēng)險暴露的比例，其估計公式為損失/違約風(fēng)險暴露。
　　2. 債項評級的方法
　　(1)影響違約損失率的因素
　　①產(chǎn)品因素
　　包括清償優(yōu)先性(Seniority)、抵押品等。
　?、诠疽蛩?
　?、坌袠I(yè)因素
　?、艿貐^(qū)因素
　　⑤宏觀經(jīng)濟(jì)周期因素
　　【單選】根據(jù)2002年穆迪公司在違約損失率預(yù)測模型LossCalc的技術(shù)文件中所披露的信息，( )對違約損失率的影響貢獻(xiàn)度最高。
　　A.清償優(yōu)先性等產(chǎn)品因素
　　B.宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素
　　C.行業(yè)性因素
　　D.企業(yè)資本結(jié)構(gòu)因素
　　答案：A
　　(2)計量違約損失率的方法
　　①市場價值法。通過市場上類似資產(chǎn)的信用價差(Credit Spread)和違約概率推算違約損失率，其假設(shè)前提是市場能及時有效反映債券發(fā)行企業(yè)的信用風(fēng)險變化，主要適用于已經(jīng)在市場上發(fā)行并且可交易的大企業(yè)、政府、銀行債券。
　　②回收現(xiàn)金法。根據(jù)違約歷史清收情況，預(yù)測違約貸款在清收過程中的現(xiàn)金流，并計算出LGD，即LGD=1-回收率=1-(回收金額-回收成本)/違約風(fēng)險暴露。
　　【單選】采用回收現(xiàn)金流計算違約損失率時，若回收金額為1.04億元，回收成本為0.84億元，違約風(fēng)險暴露為1.2億元，則違約損失率為( )。
　　A.13.33%
　　B.16.67%
　　C.30.00%
　　D.83.33%
　　答案：D
　　3. 貸款分類與債項評級
　　信貸資產(chǎn)風(fēng)險分類通常是指信貸分析和管理人員或監(jiān)管當(dāng)局的檢查人員，綜合能夠獲得的全部信息并運用最佳判斷，根據(jù)信貸資產(chǎn)的風(fēng)險程度對信貸資產(chǎn)質(zhì)量作出評價。
　　2001年，我國監(jiān)管當(dāng)局出臺了貸款風(fēng)險分類的指導(dǎo)原則，把貸款分為正常、關(guān)注、次級、可能和損失五類(后三類合稱為不良貸款)。
　　在分類過程中，商業(yè)銀行必須至少做到以下六個方面：
　?、俳⒔∪珒?nèi)部控制機(jī)制，完善信貸規(guī)章、制度和辦法;
　　②建立有效的信貸組織管理體制;
　?、蹖嵭袑徺J分離;
　　④完善信貸檔案管理制度，保證貸款檔案的連續(xù)和完整;
　　⑤改進(jìn)管理信息系統(tǒng)，保證管理層能夠及時獲得有關(guān)貸款狀況的重要信息;
　　⑥督促借款人提供真實準(zhǔn)確的財務(wù)信息。
　　貸款分類與債項評級是兩個容易混淆的概念，二者既區(qū)別明顯又相互聯(lián)系。
　　3.2.3 組合信用風(fēng)險計量
　　1.違約相關(guān)性及其計量
　　相關(guān)性是描述兩個聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系，而不僅僅是指兩個事件概率的簡單乘積。違約相關(guān)性的計量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。
　　(1)相關(guān)系數(shù)
　　線性相關(guān)是最常見的一種相關(guān)，可用統(tǒng)計學(xué)中最常見的簡單相關(guān)系數(shù)來計量。
　　【單選】X、Y分別表示兩種不同類型借款人的違約損失，其協(xié)方差為0.08，X的標(biāo)準(zhǔn)差為0.90，Y的標(biāo)準(zhǔn)差為0.70，則其相關(guān)系數(shù)為( )。
　　A.0.630
　　B.0.072
　　C.0.127
　　D.0.056
　　答案：C
　　0.08/(0.9X0.7)
　　對于非線性相關(guān)，可通過秩相關(guān)系數(shù)(Spearman)和坎德爾系數(shù)(Kendall)進(jìn)行計量。
　　上述相關(guān)性計量在數(shù)學(xué)上都具有良好的性質(zhì)，目前在金融工程領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用，但它們共同的缺點是只能刻畫兩個變量之間的相關(guān)程度，卻無法通過各變量的邊緣分布刻畫出兩個變量的聯(lián)合分布。希望通過單比債項的不同損失分布來計算組合的損失分布，可以采用連接函數(shù)。
　　(2)連接函數(shù)
　　連接函數(shù)是一個把單變量概率密度函數(shù)連接成聯(lián)合分布函數(shù)的函數(shù)。
　　2.信用風(fēng)險組合模型
　　根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險組合模型可以分為兩類：
　　l 解析模型。通過一些簡化假設(shè)，對信貸資產(chǎn)組合給出一個“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點是需要建立在對違約風(fēng)險因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。
　　l 仿真模型。用大量仿真試驗(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗分布來近似代替真實分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對信息系統(tǒng)的計算能力要求很高。
　　(1)CreditMetrics模型
　　CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個VaR模型，目的是為了計算出在一定的置信水平下，一個信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。
　?、傩庞蔑L(fēng)險取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級表示。
　　②信用工具(包括貸款、私募債券等)的市場價值取決于借款人的信用等級，即不同信用等級的信用工具有不同的市場價值，因此，信用等級的變化會帶來信用工具價值的相應(yīng)變化。
　　③CreditMetrics模型的一個基本特點就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險。
　?、苡捎贑reditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對整個組合風(fēng)險狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對整個組合風(fēng)險狀況的作用。邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個組合的風(fēng)險。
　　【單選】CreditMetrics模型使用了( )這一概念來反映單一信用工具對真?zhèn)€組合風(fēng)險狀況的作用。
　　A.秩相關(guān)系數(shù)
　　B.連接函數(shù)
　　C.信用工具邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)
　　D.違約概率
　　答案：C
　　(2)Credit Portfolio View模型
　　麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型直接將將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Credit Portfolio View模型可以看做是CreditMetrics模型的一個補充，因為該模型雖然在違約計量上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計算出來，但對于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要歷史數(shù)據(jù)來計算，只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。該模型本身并不能計量出完整的等級轉(zhuǎn)移矩陣。
　　【單選】多重信用風(fēng)險組合模型被廣泛應(yīng)用于國際銀行業(yè)中，其中( )直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型的一系列參數(shù)值。
　　A.CreditMetric模型
　　B.Credit Portfolio模型
　　C.Credit Risk + 模型
　　D.KMV模型
　　答案：B
　　(3)Credit Risk+模型
　　Credit Risk+模型是根據(jù)針對火災(zāi)險的財險精算原理，對貸款組合違約率進(jìn)行分析的，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。Credit Risk+模型認(rèn)為，貸款組合中不同類型的貸款同時違約的概率是很小的且相互獨立，因此，貸款組合的違約率服從泊松分布。
　　3. 組合損失的壓力測試
　　根據(jù)巴塞爾委員會2005年的定義，壓力測試是一種風(fēng)險管理技術(shù)，用于評估特定事件或特定金融變量的變化對金融機(jī)構(gòu)財務(wù)狀況的潛在影響。
　　作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險管理手段的有效補充，壓力測試早期主要用于市場風(fēng)險管理，但隨著時間的推移，業(yè)界也逐漸開始利用壓力測試來補充信用風(fēng)險模型的不足。
　　壓力測試主要采用敏感性分析的情景分析方法。敏感性分析用來測試單個風(fēng)險因素或一小組密切相關(guān)的風(fēng)險因素的假定運動(如收益曲線的平移)對組合價值的影響;情景分析模擬一組風(fēng)險因素(如股權(quán)價格、匯率和利率)的多種情景對組合價值的影響。敏感度測試著重分析特定風(fēng)險因素對組合或業(yè)務(wù)單元的影響，而情景分析評估所有風(fēng)險因素變化的整體效應(yīng)，更頻繁地用于機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)的壓力測試。
　　盡管壓力測試并不困難，但過多的壓力測試并不意味著抓住了風(fēng)險管理的實質(zhì)和要害，也不意味著高水平的風(fēng)險管理。而且，由于每次壓力測試只能說明時間的影響程度，卻并不能說明事件發(fā)生的可能性，使得管理者對眾多的壓力測試結(jié)果難以分清主次，因而對決策的幫助并不大。此外，壓力測試只是對組合短期風(fēng)險狀況的一種衡量，因此屬于一種戰(zhàn)術(shù)性的風(fēng)險管理方法。