金融机构的国家风险评估模型评介，本文主要内容关键词为：金融机构论文,模型论文,风险评估论文,国家论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
东南亚金融危机对东南亚各国信用质量的影响和世界经济一体化、区域经济集团化趋势的加强，使国家风险成为金融机构继信用风险暴露之外要考虑的一个重要因素。国家风险表现在国际贷款与筹资领域，债务国随意违约中止还款，债务国政府由于外汇储备的不足单方面要求重新安排债务等多方面。例如在1982年由于墨西哥、巴西等国政府的重新安排债务使得10个最大的美国中心银行总的国家风险暴露达5600万美元。另外在1998年10月6日，中国著名的第二大信托投资有限公司——广东国际信托投资公司(GITIC)被中国人民银行下令关闭，而且中国政府明确表示不会为一个金融企业还债，如果这个债务不是由各级政府所担保的话。广信的倒闭引起了海内外极大反应，有人担心关闭广信会动摇外国银行和投资者对中国的信用，甚至对中国的偿债能力表示怀疑，这说明了我国的国家风险日益成为以后各国政府与金融机构重点考虑的因素之一。因此金融机构在作出给居住在国外借款者贷款时除了要评估借款者的基本信用风险质量之外，还要评估借款者所在国的国家风险质量，而且国家风险评估相对于企业信用风险评估而言更重要。现在，国家风险的金融评级机构已经成为国际金融领域的一种超级力量，一些舆论甚至称之为“一言毁邦”的“金融警察”。因为它的评估结果会直接影响到社会对被评估国的信心，推动借贷款利率的升降，影响被评估国的金融安全。
一、国际上几种比较流行的国家风险评估指标体系
目前，国家风险评估的定量化问题是各金融机构、企业及学术机构感兴趣的问题，为了使国家风险评估有可操作性，国际上许多机构都有自己评估国家风险的一套指标体系，归纳起来有以下几种：
(1)著名金融刊物的国家风险评估指标体系，主要有《欧洲货币》杂志的欧洲货币国家风险等级指标和《机构投资者》杂志的机构投资家国家风险等级指标，这将在下文详细介绍。
(2)各个国家不同研究机构的国家风险等级指标包括日本公司债研究所的国家风险等级、德国经济研究所制定的国家风险预警系统和美国纽约国际报告集团编制的国家风险国际指南(ICRG)。
·日本公司债研究所的国家风险等级包括14个项目，分别是内乱、暴动及革命的危险性；政权的稳定性；政策的持续性；产业结构的成熟性；经济活动的干扰；财政政策的有效性；金融政策的有效性；经济发展的潜力；战争的危险性；国际信誉地位；国际收支结构；对外的支付能力；对外资的政策；汇率政策。每个项目评分值从0-10，并据此来确定风险等级。风险可分为A、B、C、D等5个级别系列，风险程度由低到高。A级：9-10分；B级：7-9分；C级：6-7分；D级：3-6分；E级：0-3。
·德国经济研究所制定的国家风险预警系统。这个系统是由联邦德国经济研究所于1975年制定的，它包括一系列经济指标，用于考察一国的国家风险状态，以便在该国国家风险出现之前预先报警，提请有关方面注意。预警系统包括以下指标与比率：偿债比率、本金偿还比率、负债比率、偿债额对国民生产总值的比率、负债额对出口额的比率、负债对外汇储备的比率、流动比率、经常项目收支逆差对出口额的比率、货币供给的增长率、财政赤字对国内生产总值的比率和IMF基金借款对本国在该组织分额的比率等。
·美国纽约国际报告集团编制的国家风险国际指南(ICRG)。这是由设在美国纽约的国际报告集团编制，每月发表一次。ICRG的综合指数(CPFER)分为政治、金融及经济等三个部分，其中政治因素(PF)分析占100分，比重为50%；金融因素(FF)为50分，比重为25%；经济因素(EF)为50分，比重为25%。用公式表示为：CPFER=0.5(PF+FF+EF)=0.5(100+50+50)。
其中，CPFER：从0-100分，分数高表示风险低，反之亦然。PF：政治因素指标，包括领导权、法律、官僚化程度、社会秩序等13个指标。FF：金融因素指标，包括融资条件、停止偿付、外汇管制损害及政府撕毁合同等5个指标。EF：经济因素指标，包括物价上涨，偿付外债比率及国际清偿力等6个指标。
(3)国际金融评级中介机构的评估。经过长期的优胜劣汰，现在国际上脱颖而出了少数几家信誉较高的评级公司，主要有美国的穆迪投资者服务公司(Moody's)、标准——普尔(Standard & poor's)、欧美合营的费奇(Fitch IBCA)、美国的汤臣百卫(Thomson Bank Watch)等。这些评级机构的业务日益专业化和系统化，越来越多的国际商务活动都要参考它们的评级结果。根据市场需要，这些公司的评级范围不断扩大，包括了近长期的主权债信、本币和外汇信用、银行和公司债信等。评级公司还针对债信发展趋势，确立了“观察”、“正、负面”等评估制度。以穆迪公司为例，其评级业务涉及90多个国家和1.4万亿美元的债信，自身也拥有了1.4亿美元的利润，其影响力已经渗透到世界经济的方方面面，尤其是它在这次东南亚金融危机中对东南亚这些国家的负面信用评级，助长了金融危机的进一步深化，也严重地损害了东南亚体系的稳定，沉重地打击了经营者和投资者的信心，助长了恶性投机。但这不能忽视它在危机中的一些独特作用，它的一些评估有符合经济规律的成分，并有强制纠偏的职能，它的大多数结论，如实地反映了一些经济体事实经济状况，有利于避免进一步的信贷危机，保证借贷人的利益，也有助于有关国家和经济体正视问题、加速金融整改。今年以来，国际评级机构也在总结经验教训，加强了前瞻性分析。
二、金融机构国家风险评估的内外部模型
金融机构在评估国家风险时，它一般使用高度定量化和定性化交替的方法。对于国家风险信用分析，金融机构可依靠外部评估机构的模型或研制自己的内部评估模型，但为了作出最终的评估，这两种模型可一起使用，因为它们并不相互排斥。下面分别介绍这两种模型。
1.外部评估模型
首先金融机构要参照易于获取的外部风险评估机构的评估值。目前，金融机构主要参照的是两大金融刊物的评估，这两大刊物分别是《欧洲货币》(EURO MONEY)国家风险等级指标和《机构投资者》(INSTITUTIONAL INVESTOR)国家风险等级指标。
(1)欧洲货币指数。欧洲货币指数是《欧洲货币》杂志社每年邀请100位经济学家、政治风险家和银行家，对全球133个国家和地区的国家风险进行综合分析和评估。这种指数最初在1979年出版，当时主要针对的是被评估国的债务期望利率高于伦敦银行同业往来贷款利率的欧洲市场，并且以这种市场的价差作为基础来确定的，随债务发行额和到期日的不同而调整。但最近，这种评估方法有了一些新变化，它被一种新的指数所取代，这种新的指数将以每六个月出版一期。评估采用9种经济指标，这些经济指标又可分为三个大的指标种类，即分析性指标、信用指标和市场指标。每一种类的不同得分与数字都按以下方式换算为加权分值：每一种类中最高的数字获得加权的满分；最低的数字获得加权的0分。其它数字按以下公式换算：最后的得分＝（数字－最小的数字）×权数／（最大的数字－最小的数字）。排名等级表显示的是经过计算后的加权最后得分。综合得分越高表明国家风险越小，反之越大。
根据以上评估方法，我们对1993年3月世界上风险最高的10个国家的评估如下表。
(2)机构投资家风险等级指标。它是国际上著名的金融刊物《机构投资者》每两年在九月号刊出的各国国家信誉等级表（现改为一年出版两次）。此表是该杂志向活跃在国际金融界的75-100个大型国际商业银行进行咨询调查的综合结果。它直接反映了国际银行界对某国的信誉评估。它主要由这些银行职员给出国家信用质量的主观判断分数（0-100分之间），0分表示必定违约，100分表示无违约的可能性。
2.金融机构的国家风险评估内部模型
金融机构的国家风险评估内部模型主要是开发运用统计模型。到目前为止，最普遍的方法是主权国家风险得分模型，这种得分模型是建立在每个国家的关键经济变量基础上。这一点类似于国内信用风险Z得分模型，这种模型应用在国家风险分析中的主要步骤如下：
(1)选择关键变量。在选择关键变量时，要求这些变量在解释重新安排的概率方面是重要的。在大多数情况下，分析员要选择40多种变量，在这里我们有区别地选择五种经常包括在国家风险概率模型中的变量。这五种经济变量是：偿债比率(DSR)、进口比率(IR)、投资比率(INVR)、出口收入方差(VAREX)和国内货币供应增长率(MG)。可以用下表表示这五个经济变量与重新安排概率P之间的关系。
(2)建立多重差异模型。根据以上关键经济变量与重新安排概率P之间的期望相关关系，可建立对任何国家国家风险的多重差异模型：P=f(DSR,IR,INVR,VAREX,MG---)+ + + OR - + +
(3)确定风险程度组。在选择了关键变量之后，可将被评估国家分为两组：P1=差（重新安排者），P2=好（非重新安排者）
然后，可应用统计方法如识别分析模型去识别哪一个变量最能识别重新安排者与非重新安排者。一旦关键变量和变量的权重被确定，识别模型便能应用现有的对各个关键变量如DSR、IR等的观测值把现在主权国家贷款或主权国家贷款申请者进行区分。
三、国家风险统计模型的应用问题
尽管这种统计方法已经是金融机构使用的最普通的形式之一，但它还存在着许多其本身不可避免的问题，因此金融机构在用这种模型时应当小心其存在的潜在陷阱。归纳起来，这种模型主要有六方面的问题。
(1)关键变量的度量。一个国家的关键变量如偿债比率(DSR)或进口比率(1R)等资料经常是过时或滞后的，这是由于收集资料的延误和度量中的错误。例如，国际清算银行为一些国家收集了总的贷款额的数据，但这些信息经常要过六个月或六个月之后才公布出版。这个例子说明了一个问题，即花旗银行也许知道它对墨西哥目前的未结清贷款，但它不可能精确知道世界上其他贷款者对墨西哥总的未结清贷款与债务，而且，当金融机构用这些统计模型时，关键变量如DSR或IR等通常取将来的预估值或设计值，这给预测重新安排的概率增加了预言的错误。
(2)组群问题。通常在风险分析中要找出变量，这些变量要能区别两种可能的结果：重新安排者与非重新安排者组群。实际上，这种较好的区别是非常必要的。例如，那些只在利息支付上是延期支付的国家和那些在利息和本金支付同时是延期支付的国家之间的区别就很有必要。这样，一国政府通常把本国的债务支付限制在占出口收入一个很小比例的作法要比由于短期外汇短缺而推迟债务利息支付的国家风险要更大。
下表是《机构投资者》杂志1992年对前10名的国家和中国、台湾和香港的信用评估等级。
(3)政治风险因素。传统的国家风险统计模型考虑的仅是经济变量。尽管经济变量如货币供应增长与重新安排有很强的相关关系，但这种模型没有很好地考虑纯政治风险事件，象罢工、选举和革命等等。例如一个强烈的民族主义政治家的选举可能减少偿付的可能性，而增加重新安排的可能性。因此，为了获得更好的预言功能，这种模型就必须包括政治风险的定量化，像在任何一年里罢工的次数等。
(4)有价证券因素。传统国家的风险统计模型把每个国家单独来考虑。然而，有着欠发达国家主权风险的许多金融机构都持有该国家的有价证券。在这种情况下，持有相对分散的欠发达国家贷款的有价证券的风险要比把有价证券集中在非石油生产欠发达国家要小。因此贷款者要特别识别下面两种变量，一种是对大多数主权国家支付的可能性有系统性影响的关键风险指数变量；另一种是仅仅对一个或少数几个国家有非系统影响的关键变量。
下面通过建立国家风险分析的有价证券框架来说明这个问题。
其中X[,i] 是第i个国家的关键风险指数变量；X是所有国家关键风险指数的平均值；e[,i]是影响X[,i]的随机因素。
用方差来表示这个方程式：
即 总风险＝系统风险+非系统风险
从这个方程式可以看出，一个国家总风险可以分为两部分风险，一个是非分散的系统风险，它衡量了那个债务国的某一关键变量风险指数相对于其它债务国关键变量平均值所偏移的程度；另一个是独立影响此国家的某一关键变量的非系统风险。而金融机构更注重的是系统风险，因为非系统风险可以通过持有一系列大量的欠发达国家贷款来分散。
L.S.Goodman发现，在1970～1983年期间，所有国家的偿债比率和出口收入方差有一个高的系统风险，并且国与国之间有连锁影响。引起高的偿债比率系统风险的可能原因是在发达国家，此比率对增长的名义和实际利率的敏感性，引起高的出口收入方差系统风险的一个可能原因是商品的价格和世界对商品需求的趋势反映了发达国家的经济状况如萧条和繁荣的状况。相比之下，货币供应的增长和进口比率有一个低的系统风险因素，主要因为欠发达国家对货币供应的控制和国内储备的使用是相对自由选择的变量。这样，金融机构就可以集中在相对少的几个变量中分析。
(5)激励因素。国家风险分析模型经常要识别一些变量，这些变量是建立在重新安排中对借贷双方激励相对松散的基础上的。而下列问题却很少涉及：(1)对欠发达国家来说，寻求重新安排这种方式其激励或好处是什么？(2)对金融机构来说，担保重新安排的激励或好处是什么？即欠发达国家对重新安排的需求和金融机构对重新安排的供给由什么决定？可以推测，只有当双方的收益大于成本时，重新安排才能发生。所有这些相关的经济利益的考虑决定了重新安排的需求与供给。然而这个简单的统计模型对如何恰当地描述一系列复杂的激励机制还不是很清楚。
(6)稳定性。国家风险统计模型的最后一个问题是它的稳定性。某个关键变量在过去也许能恰当地解释重新安排这种方式，但这并不意味着它能很好地预见将来。并且新的变量和激励影响着重新安排的决定，关键变量的权重也随时在发生着变化。这暗示了金融机构必须结合所有现在的变量信息连续不断地更新国家风险统计模型，以确保最好的预测能力。
四、结论
通过以上对国家风险评估指标体系与金融机构从自身角度对国家风险评估的内部模型和外部模型的评介，指出了国家风险评估模型在应用时存在六个方面的技术问题。说明了金融机构在评估国家风险应用此模型时必须结合当时的变量信息，不断对模型进行更新修正，以便使对国家的风险评估更为客观、更为准确，从而得到更好的预测结果。
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