零售信用风险内部评级法研究，本文主要内容关键词为：信用风险论文，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。
一、内部评级法对零售风险暴露的基本要求
银行采用内部评级法的前提是，满足新资本协议的最低要求，并得到监管当局的批准，才可以根据自己对风险参数的估计决定特定风险暴露资本要求。对零售风险暴露内部评级体系的要求主要体现在三个方面：
一是建立合理的风险划分体系。银行首先须将全部零售资产划分到特定的“零售资产池（pool of retail exposures）”。风险划分的标准应具有合理性、一致性。风险划分的过程应能够有意义地区分风险，能够使“零售资产池”汇集足够多的同质（homogenous）贷款。风险划分的结果—“零售资产池”要具有稳定性，并避免集中性风险。
二是建立精确的风险量化体系。不同于公司风险暴露，零售的违约定义界定在账户层面，银行要有能力准确、一致地计量每个“零售资产池”的违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）。
三是建立合理的评级应用体系。风险划分和风险量化以及对违约和损失的估计要在信贷审批、风险管理、资本管理和公司治理等领域发挥关键性的作用。特别是，对于每笔零售贷款，银行都必须将其划分到一个特定“零售资产池”中，这一风险划分过程须作为贷款审批的一个环节。
二、零售风险划分研究
风险划分，实质上是采用有风险区分意义的风险变量，按照一定的原则和方法，形成同质的“零售资产池”的过程。风险划分是零售内部评级实施的基础，风险划分的质量决定了风险量化的精确性和一致性。美国风险管理协会（RMA）的研究资料表明，实施零售内部评级法的国际银行，其零售信用风险量化模型均基于风险划分（Segmentation）这一概念，换句话说，这些模型成立的前提是，风险划分的结果—“零售资产池”中所有账户具有风险同质性，包括具有相似的违约概率及其他风险特征。风险划分的核心步骤包括风险变量的选择、风险划分的原则和方法。
（一）划分变量选择
1.划分变量的选择范围
按照新资本协议的要求，零售内部评级应包括所有关于借款人和债项的风险特征，在风险划分过程中至少要分析以下风险变量。
（1）借款人风险特征，如借款人类别、人口统计特征（如年龄/职业、客户信用评分、地区等）；
（2）交易风险特征，如产品、抵押品（如贷款抵质押价值比“LTV”）、成熟性（Seasoning）、担保/优先性、账龄等；
（3）贷款的不良行为，如逾期、非逾期等。
此外，根据资本计量的需求，还应考虑巴塞尔关于零售资产的分类、违约状况、地区等风险变量，对于跨国银行，还应考虑国家的因素。
2.划分变量的入选原则和技术
只有能有效进行风险区分的风险变量才可以成为风险划分的候选变量，这里，区分风险的能力包括区分违约概率、违约损失率或预期损失的能力，技术上可以采用信息值（VOI）的方法进行鉴别。
（二）风险划分原则
同质性原则。选用的风险变量能够有效、可靠地辨别不同“零售资产池”之间的风险，并在一定时期内保持一致。否则，既增加了模型维护和信用风险计量难度，又不利于评级结果的实际应用。
稳定性原则。良好的稳定性能够有效保证风险计量的准确性。风险划分结果能够保证对风险参数估计结果与长期实际吻合，具体可以通过返回检验或跨时间验证进行分析。
分散性原则。风险划分过程能够使“零售资产池”汇集足够多的同质贷款，能够准确、有意义地区分风险和进行风险量化，但单个资产池的数目和敞口不应过度集中。一些国际银行要求个人信贷类“零售资产池”的最低账户数目不低于1000；新资本协议征求意见稿曾将30％作为鉴别贷款池过于集中的阀值；美国监管指引中明确指出，集中性并不直接说明风险划分的缺陷，但如果风险划分结果出现了集中性，银行需要详细说明风险划分的标准，并证明“贷款池”中贷款风险的同质性，而且能够精确地估计该“贷款池”的风险参数。从银行内部管理看，风险划分的结果也不宜过多，否则既不便于风险管理，也不便于模型验证和维护。
（三）风险划分方法
从RMA的研究分析表明，各国银行实施风险划分的方法是多样的，具体取决于银行自身对数据积累的深度和长度，取决于风险量化的水平，取决于具体的产品风险类型。从模式上看，可分为三种。
模式一：对于特定产品，主要依据借款人的风险特征进行风险划分，假定借款人的风险特征是损失参数的重要因素。比如，对于信用卡产品，银行可以根据申请、行为评分的分段（Bands），以及逾期行为等借款人风险特征进行风险划分。
模式二：对于特定产品，主要依据债项的风险特征进行风险划分，假定债项的风险特征是损失参数的重要因素。比如，对于个人住房抵押产品，银行可以根据贷款抵质押价值比的分段（Bands）、账龄等债项风险特征进行风险划分。
模式三：对于特定产品，主要依据预期的违约概率（PD）或违约损失率（LGD）或者预期损失程度（EL Rate）的分级进行风险划分。采用该风险划分方法的前提是，银行已经建有风险计量模型并能够计量出预期的违约概率或预期损失程度或违约损失率。
（四）风险划分案例
案例1 零售风险划分层次
案例中，这些层次依次是：集团、业务单元、业务实体、新资本协议对零售资产的分类、客户类型、产品类型、具体每一个产品七个层面。其中，由于该银行在集团层面实施新资本协议，故第一层次为集团层面；由于该银行实行业务线划分，故业务单元（比如私人银行部）为第二层次；由于该银行一个业务线会在多个地区经营，故第三个层次为业务实体；第四层为“Basel II资产的分类”，是按照新资本协议零售资产分类要求划分的，满足资本计量的要求；第五层为“客户类型”，是对客户的划分，如高端客户、中端客户等；第六层为“产品分类”，是针对不同客户的不同产品；第七层为“具体每一个产品”，在该层，具体根据客户、产品等风险特征进一步实施风险划分，形成最终的“零售资产池”（pool）。
案例中“从上而下”的风险划分方法提示我们在风险划分的过程，既要考虑银行集团的公司治理架构，也要兼顾新资本协议的零售资产分类要求，以及不同客户、不同产品的风险特征。
风险划分原则方面，该银行要求：（1）每个“资产池”风险暴露的数量不得低于每类产品总数的5%，不得超过该产品总数的35%；（2）对于个人信贷产品，每个“资产池”风险暴露的数量不少于1000笔；对于中小企业信贷产品，每个“资产池”风险暴露的数量不少于500笔。（3）风险划分一经批准，则不允许推翻。这些划分原则反映了对零售风险计量和管理的基本要求，值得借鉴。
案例2 零售风险划分特征变量
本案例分析了在“具体每一个产品”层次下，根据风险特征变量的区分能力进行的风险划分。其中一般采用信息值技术，选择风险特征变量，一般采用递归划分方法（比如CHAID技术）实施风险划分。其中，信用评分，比如申请评分、行为评分或催收评分可以作为风险划分的一个特征变量。
三、零售风险量化研究
内部评级法是建立在对预期损失和非预期损失计量的基础上，基本理论就是“损失可能性分布模型（Loss Probability Distribution Models ）”。零售风险量化的模型和方法也服从该基本理论，正如新资本协议465段指出的，“基于预期长期损失率的估计推导出长期违约概率和以违约加权的平均损失率的方法是风险量化的方法之一”。
（一）损失可能性分布模型
从国际实践看，“损失可能性分布模型”有三种：
1.EL－sigma方法
这一方法的前提假设是，对于某个特定的风险划分，其损失分布在一定时间内保持不变。
因此，根据银行积累的特定“零售资产池”的损失数据形成损失分布，并分析计算出该“资产池”在一定历史时间内损失率（loss rate）的均值和标准差，并假设真实的损失分布可以用这两个参数进行表示。在预测时，根据损失分布的特点，一般采用Beta分布模拟“资产池”的损失分布，Beta分布的两个参数（即alpha和beta）采用真实损失率的均值和标准差的函数。
显然，这种方法下模型的稳定性存在问题，申请审批、账户管理等制度以及特定资产池的同质性都可能随着时间的变化而变化。实际上，以历史数据预测未来的模型都存在这样的问题，这也是为什么在风险划分中强调“同质性”，要求每个“资产池”的数量要足够多，并保证在一定时间内稳定的原因。
2.AVC方法
AVC方法（Obligor Asset-Value-Correlation approaches）是默顿（Merton）模型的一种，该理论可以适用于单个资产，也适用于“风险划分”。这里假设一个借款人在其资产价值降至负债价值时发生违约，或者说是在其净资产变为负时违约，这里的资产价值，不仅考虑借款人的房产、金融资产，还包括其未来的工资收入。因此，在该模型下，着重考虑客户违约与客户资产价值之间的相关性，需要计量的参数是PD、LGD、AVC和EAD作为“损失可能性分布模型”的输入变量。
3.LDC方法。
“LDC”方法（Loan-default-correlation methods）与AVC方法一样，也是默顿（Merton）模型的一种，但主要考虑贷款和违约之间的相关性，需要计量的参数是PD、LGD、LDC和EAD作为“损失可能性分布模型”的输入变量。
（二）零售风险量化方法
基于“损失可能性分布模型”，零售风险量化的可能方法有：
1.PD 的计量
方法一 根据历史数据，基于“零售资产池”计算一年期违约概率，即“零售资产池”一年表现期中违约的账户数量除以观察期所有的账户数，但这一经验的违约概率是经常变化的。
方法二 通过EL和LGD推导PD。首先要求银行计量特定资产池的预期损失率，并估计相同观察期的违约损失率，两者相除得到特定资产池的PD估计。其中LGD的估量方法包括“基于产品层面计量LGD”和“LGD预测模型”，具体见后文。
方法三 PD预测模型。在特定“资产池”内，这种模型把PD看做是众多账户级风险变量的函数，这些账户级风险变量包括预期状态、还款记录、余额或授信额度等，其结果是每个账户根据其风险特征变量，可直接计算得到其违约概率。目前，越来越多的银行期望转用该方法，因为该方法更容易进行在账户层面进行资本分配和管理，比如计量单笔账户的风险调整资本回报率（RAROC）。
方法四 根据信用迁移推导。这种方法下，银行观察并估计某个特定的“资产池”中贷款从正常转化为逾期30天的概率、逾期30天转化为逾期60天的概率以及逾期60天转化为逾期90天的概率，根据条件概率，推导出12个月内的违约概率。特别是，对于某些零售资产，采用的不是一年的时间跨度，而是采用该方法估计资产全生命周期的违约概率。
2.LGD的计量
方法一 基于产品层面计量LGD。大多数银行认为LGD在产品层或子产品层是固定的，因此银行简单计算特定资产池中损失账户的历史平均损失率，即历史平均LGD。
方法二 LGD预测模型。方法同PD预测模型，在特定“资产池”内，把LGD 看作是众多账户级风险变量的函数。
方法三 通过EL和PD推导LGD。方法同通过EL和LGD推导PD。这里要基于“资产池”进行计算，而这个资产池的层次远低于产品层。
3.EAD的计量
从内部评级和资本计量的角度出发，EAD都是基于“资产池”进行计量的，计量时间点为进行内部评级的更新时点。
其中，对于违约资产，即为真实的EAD。对于非违约资产，一般情况下（不考虑资产证券化），对于非循环贷款，EAD等于评级时点的贷款余额（outstanding balance）；对于循环贷款，需考虑表外敞口，即比较违约时的敞口和一年前贷款余额的比较，并通过信用转换系数（CCF）将表外敞口转到表内，EAD等于评级时点的贷款余额与信用转换系数的乘积。
四、评级应用相关研究
按照新资本协议的基本要求，风险划分和风险量化以及对违约和损失的估计要在信贷审批、风险管理、资本管理、公司治理等领域发挥关键性的作用。
实践中，评级应用是国外银行业面临的一个普遍而重大的挑战。从理论上看，内部评级法通过“零售资产池”实现了对客户和债项的综合评价，较信用评分模型仅分析客户的好坏更为科学和全面。而且从实践趋势上，内部评级法更符合风险—收益管理的理念，更适合基于“零售资产池”的组合风险管理，比如基于池的贷款审批、账户管理、风险定价（RAROC）、经济资本管理等。
现实是，目前零售信用风险管理主要使用信用评分模型，内部评级法使用得很少。据普华永道分析，目前世界上约97％的零售申请都是通过信用评分模型完成的，约70％的零售账户管理也是通过信用评分模型实施的。因此，多数银行延续信用评分模型用于申请审批，只是在实施新资本协议时，往往将信用评分的好坏定义校准为违约定义计量违约概率，内部评级及其应用不够深入。RMA最新研究表明，一些先进的银行已经开始尝试综合使用信用评分和内部评级，比如综合评分和RAROC的结果进行信贷审批等。需注意的是，采用信用评分模型进行风险管理的银行，在申请实施新资本协议时，需要获得监管当局认可。比如，英国监管当局（FSA）要求银行能够说明内部评级和信用评分之间满足下列要求，才认为使用信用评分模型能够满足新资本协议关于评级使用的基本要求：1）重要的风险变量同时用于内部评级法和信用评分；2）信用风险排序是一致的；3）内部评级法和信用评分能够相互校准（Calibration），能够将信用评分结果映射到违约概率上去。
五、启示与建议
新资本协议在我国的实施，不能简单理解为监管资本制度的国际接轨，或将其视之为一套基于数据和模型的风险度量方法，而应认识到它所代表的支持创新、鼓励风险管理发展、监管进步和披露完善的政策理念，更应看到其对商业银行管理科学化和精细化的指导意义，尤其在业务发展处于高速发展阶段、而风险管理尚处在发展初期的零售银行业。目前，我国许多银行基于市场需求和自身发展战略考虑，都在致力于零售银行业务开拓，急需加强风险管理水平和内控流程的建设。新资本协议有关零售风险暴露分池和风险参数量化的技术，是对国际先进银行几十年风险管理发展和实践的总结，其计量方法及合规性要求反映了有效风险管理体系的主要框架。其范畴就风险暴露而言，覆盖银行全球范围内零售业务某时点的实质风险；就业务流程而言，贯穿银行零售各条线的运营、管控、内审等各环节；就计量方法而言，基于历史数据的计量模型能实时、精细量化风险。我国大型商业银行通过推行新资本协议，一方面将提高银行对风险的承受能力，另一方面将推动先进的风险管理理念与方法凝结成企业文化，渗透到员工的日常决策和行为中。即使不实施新资本协议的银行，积极借鉴新资本协议有关零售风险暴露内部评级体系的要求，也会在短期内有效提高管控水平。中国银行业在实施零售内部评级法的规划和过程中，应注意做好七方面的准备。
一是强化数据基础。内部评级法对数据质量、完整性和历史观察期有明确要求。国际经验表明，大多数银行在内部评级体系建设中，数据清洗和数据整合工作投入的精力最大。为保证新资本协议的如期实施，商业银行要加快零售风险暴露的数据清洗和补录工作，建立符合新资本协议要求的完整、严格、一致的数据标准和相应的数据处理平台，制定数据质量管理规章，确保数据的及时性、准确性和全面性。
二是加快零售风险划分体系和风险计量模型的开发。商业银行应根据新资本协议的规定，充分考虑自身特点建立风险划分体系，其中要充分考虑公司治理结构，了解银行的产品结构和客户结构，还要根据历史数据挖掘风险特征变量，并制定一致详尽的划分原则和标准，确保风险划分的风险区分性和稳定性。“零售资产池”的数量取决于数据的充足程度，但不宜过多，否则易导致难以管理和维护。对已开发的风险计量模型应进行返回检验，并推广应用，提高模型预测能力和稳健性。
三是推进风险管理组织体系和流程重组。商业银行必须完善业务流程和组织体系，保证其符合零售风险内部评级法的要求，确保内部评级结果的独立性、公正性和一致性。与此同时，根据内部评级体系要求推动风险管理政策和制度变革，区分个人住房抵押贷款、信用卡、其他循环额度授信产品分别制定内部评级制度，细化各类风险缓释工具的管理制度，实行基于内部评级基础上的授信审批制度，增加内部评级结果的压力测试制度，确保内部评级模型的数据信息维护制度的实施等。
四是加强IT系统建设。管理信息系统是实施新资本协议最重要的基础设施，内部评级体系、风险计量模型的效力很大程度上取决于信息系统运行的稳定性和效率。基于系统设计目的差异，银行的核心系统中业务处理往往按照授信产品来划分，而新协议内部评级法有关风险暴露的分类模式基本是按照交易对手划分的。这需要银行从各业务系统中抽取交易对手的基本信息、财务信息、授信产品信息和资产保全信息等，并按照新资本协议要求进行清洗和存储。业务处理系统、流程系统、内部评级系统之间的逻辑关系将面临重新规划和整合。围绕新资本协议实施，银行应尽快构建和完善信息系统规划实施方案，包括工程整体的业务架构、数据架构、应用架构以及主要功能分布、进度安排、投资估算、组织结构和实施策略与风险等内容。
五是提高文档化水平。新资本协议对内部风险管理体系文档化提出了很高要求，商业银行必须建立相应的文档，记录风险分类体系、风险计量模型的设计、操作细节以及过渡期临时处理方案、分步达标方案等。书面文件是监管当局检查商业银行满足最低要求情况的依据，良好的文档管理有助于银行不断完善内部评级体系，便利信用风险管理优化和升级。
六是注重人才储备和培养。实施新资本协议技术难度高，建立高素质的人才队伍，对于保证内部风险管理体系的开发建设、使用维护具有重要意义。商业银行一方面要多渠道招募专业人员，优化人才结构，建立专业风险分析队伍；另一方面要加大培训力度，制定各层次业务人员培训计划并付诸实施，增强业务人员对新资本协议的理解，提高内部风险管理体系的适用性。
七是以应用推动实施，实现业务经营和风险管理水平的协调发展。零售业务信用评分模型体系可以首先在贷款审批、账户管理等领域中发挥作用，逐步提高决策的准确性和效率性。随着数据的积累，逐步推进内部评级法的全面实施和使用。开始可以综合信用评分和内部评级一起参照对比使用，内部评级体系逐步完善后可以全面量化单一账户和“零售资产池”的风险，并将这些风险量化结果用于信贷审批、风险管理、资本管理和公司治理等各个领域。
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