巴塞尔新资本协议内部评级法法则及其实施建议

来源:用户上传      作者: 朱惠惠　马永波

　　摘要：内部评级法是巴塞尔新资本协议的核心。本文主要对内部评级法的框架思想、风险要素以及信用风险衡量步骤进行了全面剖析，并且提出了我国国内商业银行实施内部评级法应该分三阶段逐步推进的建议。
　　关键词：巴塞尔新资本协议；内部评级法；违约概率
　　
　　2004年6月巴塞尔委员会颁布的《统一资本计量和资本标准的国际协议：修订框架》(以下简称“巴塞尔新资本协议”)是当今国际银行界最具影响力的风险监管指导文件。该协议继承了1988年巴塞尔协议以资本安全为核心的监管思想，但是却大大提高了对资本要求的敏感度。实现这一目的的主要手段是推进内部评级(IRB)法在银行的实施，即使用银行内部系统的风险度量作为资本计算的输入参数。因此，了解、把握IRB法的框架、难点以及探讨其在我国国内商业银行的实施是迫切需要深入研究和解决的重大问题。
　　
　　一、巴塞尔新资本协议IRB法的框架
　　
　　(一)IRB法的框架思想
　　IRB法是巴塞尔新资本协议的重大创新，它并非仅是一种先进的风险计量方法，而是确定信用风险最低资本要求，确保银行资本充足的一整套标准和体系。它的主要思想是在资产组合层面处理信用风险，其中包含了一个非常重要的假定，即假定单项资产的边际监管资本要求仅仅取决于资产本身的风险特征，而不必考虑资产之间的相关性。因此，IRB法要求商业银行按照相关定义将其账户分为具有不同潜在风险特征的五大资产类别：公司、主权、银行、零售以及股权，每一大类又可细分为更多的子类。而只要将各类资产的边际监管资本要求简单相加就可以得出信用风险的整体监管资本要求。
　　各类资产的监管资本要求都基于以下三方面的考量：风险要素；风险权重函数，即风险要素转换成风险加权资产及资本要求的方法；银行对某类资产实施IRB法必须满足的最低标准。对于后两方面，巴塞尔新资本协议都有明确的规定，而对于前一方面，商业银行必须使用IRB法度量。根据对风险要素的度量范围不同，IRB法分为初级法和高级法两种。
　　通过对风险要素的度量不仅可以计算出风险加权资产(RWA)和风险监管资本(RC)，而且还可以计算出预期损失(EL)和非预期损失(UL)等相关指标。巴塞尔新资本协议倡导的风险管理思想就是商业银行通过提取坏账准备来抵御预期损失，而通过经济资本(EC)来抵御非预期损失。因此，这两个指标可以作为信贷授权、额度授信、贷款定价、资产组合分析、准备金计提、经济资本分配等各项工作的基本依据。由此可见，对风险要素的度量是IRB法的核心内容。
　　
　　(二)IRB法的风险要素
　　经监管当局批准有资格采用IRB法的银行度量的风险要素主要有：
　　1．违约概率(PD)，即未来一段时间内借款人发生违约的可能性。对于公司和银行暴露，PD是借款人一年期违约概率和0.03％中的较大值。对于主权暴露，PD就是借款人内部评级一年期的违约概率。各个信用等级PD的确定必须是通过对历史数据进行统计分析和实证研究得到。无论是初级法还是高级法，商业银行都需要自行估计PD。
　　2．违约损失率(LGD)，即违约损失占违约敞口(EAD)的百分比。此处的损失是经济损失而非会计损失，包括折扣因素、融资成本以及在确定损失过程汇总发生的直接或间接成本。LGD与关键的交易特征有关，如是否有抵押品及其从属(subordination)关系的影响。初级法下，公司、银行和主权的无抵押高级债权以及全部次级债权的LGD分别为45％和75％；有抵押债权资产的LGD服从较复杂的监管公式，以合理反映抵押等风险缓释技术对LGD的降低作用。高级法下，银行自行确定每一违约敞口对应的LGD。
　　3．违约敞口(EAD)，即债务人违约所导致的可能承受风险的信贷业务的金额。EAD按扣除专项准备金后的净值计算。对于表外项目(不包括外汇、利率、股票以及与商品相关的衍生产品)，EAD按照已承诺但未提取数量乘以信用风险转化系数(CCF)来计算，而度量CCF有两种方法：初级法和高级法。初级法下，证券回购的CCF为100％，短期自偿性信用证为20％，而对于承诺(不论期限)、票据发行便利、循环认购工具为75％。高级法下，银行可以使用内部模型估计不同产品的CCF。
　　4．有效期限(M)，即某一违约敞口的剩余经济到期日。采用初级法的银行，除了回购类型交易有效期限是6个月外，公司敞口的有效期限是2.5年；而在高级法及有明确期限标准的初级法中，银行必须为每项EAD提供一个有效期限度量值。对于有确定现金流安排的工具，有效期限计算公式为：
　　
　　其中，CFt代表合约上借款人在t时间段内可支付的现金流。而对于其他无法确定现金流安排的工具则采用一些更加保守的方法。
　　
　　(三)IRB法的信用风险衡量步骤
　　与传统的信用风险衡量方法一样，IRB法也是从客户和债项两方面来度量信用风险的，其思路可以参见图，而具体步骤包括：
　　第一步，筛选关键指标。这是IRB建模的最为重要的一个环节。基本方法是：根据众多备选指标(一般在100个以上)与事后违约频率的非线性方程计算其敏感系数，主要采取决策树技术、多元概率回归技术和因素递减技术，在此基础上结合专家意见确定关键指标。
　　
　　第二步，计算初步的PD。模型对包括净资产收益率、资产负债率、经营性现金流比率等在内的若干财务指标，根据规模、行业和区域进行系统分类，并作过滤性检验，然后导入主模型做概率回归、逻辑分析和对数分析等三种基本分析，最后经整合得到初步的PD。
　　第三步，调整PD。模型引入管理水平、技术实力、市场表现和法律环境等定性指标，权重根据层次分析法和数据包网络技术加以确定，将专家定性分析结论转化为定量指标值，据此对初步的PD进行调整。
　　
　　第四步，确认客户风险评级。按照映射关系，将调整后的PD值转化为风险评级结果，提交风险管理委员会审定。通常，风险管理委员会对小客户采取批量审核，而对重大客户要逐一审定，并设立对模型评级的否定机制。风险评级结果一经审定，便成为业务决策的重要依据，进人并影响整个风险管理流程。
　　第五步，计算LGD。主要考虑资产担保方式、期限结构和产品种类等因素。然后，通过计算每笔资产的预期损失率(PD×LGD)，按照预期损失率的分布区间，可以确定债项评级结果。
　　第六步，计算预期损失和非预期损失。前者是指事前估计到的或期望的违约损失，而后者则指由于波动而无法事前估计的损失，两者的计算公式分别为：
　　
　　其中，R为相关性系数，b为期限调整因子，K为资本要求系数，N(x)表示标准正态随机变量的累积分布函数，G(x)表示标准正态随机变量累积分布函数的反函数。最后，将各类资产的风险加权资产加总可得整体的风险加权资产，然后再乘以8％就可以得到整体的风险监管资本。
　　
　　二、实施IRB法的难点
　　
　　IRB法的核心内容是对风险要素的度量，而实施难点在于开发和选择有效的风险要素度量技术，其

中主要是对PD和LGD的度量。
　　
　　(一)PD的度量
　　国外对PD的度量研究开始较早，成果颇丰，主要包括以下两类：
　　1．基于会计数据的PD度量研究。Beaver(1966)和Altman(1968)最早利用会计数据进行单变量与多变量线性区别分析来进行PD度量，Ahman等(1977)还以此发展出了著名的z―Score模型。但是线性区别模型将各个样本区分成违约与不违约有些勉强，而其样本符合多元正态分布的假设又过于严格，因此，以样本发生违约的概率为研究对象的线性概率模型被发展起来。不过这一模型有两个特点明显不符合现实：一是条件概率并不一定处于0-1之间；二是条件概率与财务指标之间的关系是线性的。随后发展的累计概率分布模型很好地克服了这两点，如Logit模型和Probit模型(Martin，1977；Ohlson，1980)。上述统计分析模型都是建立在若干假设之上，而实际资料是否符合假设本身就是一个非常严重的问题。近年来，已经有不少学者致力于寻找毋需依赖变量分布以及其它假设的工具，由此发展出了基于人工智能技术的几种方法，如神经网络(Tam，1991)、决策树以及遗传算法等。
　　2．基于市场数据的PD度量研究。基于会计数据的PD度量方法缺乏有力的理论基础，容易产生预测的不稳定(zavgren，1983)，而且这种预测往往具有很强的滞后性。因此，人们开始转向基于能够更快速地捕捉借款人状况变化的市场价格的PD研究。1993年，KMV公司利用布莱克一斯科尔斯一莫顿模型(BSM Model)提出了著名的CreditMonitor模型，经过Longstaff和Schwarz(1995)、Zhou(1997)等的进一步发展，现已成为当今世界最著名的信用风险度量模型之一。而对于不能获得股票价格数据的非上市公司，KMV公司则使用非上市公司模型(PFM)。实践中还有一些其它的高级度量方法，比如与Cred-itMonitor模型齐名的CreditRisk’、CreditMetrics以及CreditPorffolio View模型等。
　　
　　(二)LGD的度量
　　LGD的度量研究明显滞后于PD的度量研究，因而LGD的度量方法要少得多。目前，银行业普遍应用的方法是历史数据平均值法。它是根据回收率历史数据进行加权平均算出某一类或组合资产的LGD历史平均值，加权的方式有三种：货币加权、违约加权以及时间加权。这种方法因简单易行受到欢迎。然而，它却存在着严重的局限性，即贷款和债券的回收率的概率分布一般呈现出双峰分布特征，因而使用平均数作为预测值可能产生误导。
　　
　　鉴于历史数据平均值法的局限性，人们开始寻求其他方法来更加准确地度量LGD。目前主要有以下三种：(1)历史数据回归分析法。这种方法实质就是根据违约资产的LGD历史数据和理论因子模型应用统计回归分析和模拟方法建立起LGD度量模型，比如著名的穆迪KMV公司的LossCalc模型。(2)市场数据隐含分析法。这种方法主要是从市场上尚未出现违约的正常债券或贷款的信用升水幅度中隐含的风险信息分析得出。这种方法需要复杂的资产定价模型和充足的数据，因而目前该方法主要应用于债券及信用衍生产品的定价，而在银行贷款风险度量中应用较少。(3)清收数据贴现法。主要通过预测违约后的不良资产在清收过程的现金流，计算出其贴现值而得出LGD。这种方法不需要市场交易数据，比较适宜于度量银行贷款的LGD。
　　
　　三、国内商业银行IRB法的实施建议
　　
　　鉴于实施IRB法的极端重要性和紧迫性，国内已经有不少银行开始着手实施前的准备工作。而巴塞尔新资本协议规定，实施IRB法必须要满足包括评级体系设计运作、公司治理和监督、IRB使用、风险量化、内部估计值验证以及信息披露等在内的12个方面的最低要求。显然，国内商业银行要真正实施IRB法尚需要一段艰巨而漫长的历程，因此，我们主张分三阶段逐步推进。
　　第一阶段，数据清理与IRB模型的开发。主要工作包括：(1)强化对IRB数据的积累。一方面，对存量数据进行清洗、补录与整合，提高其质量；另一方面，强化对新增数据的管理，比如制定严格的数据收集、录入规则，及时对问题数据进行清理等。此外，还要扩大对数据积累的范围，比如LGD数据，以及各种表外融资便利的风险特征，包括跟单信用证、备用信用证、承兑、履约保函、投标保函、回购协议以及贷款出售等信用衍生产品等。(2)开发适合银行业务结构的IRB模型。目前IRB模型有很多，并不是国外最先进的模型就一定最好。比如，KMV CreditMonitor模型并不适合资本市场相对落后的我国，而神经网络模型就曾在亚洲一些银行遭受严重失败。国内商业银行可以首先开发出基于会计数据的PD统计模型，比如Logit或Probit模型，然后再开发出基于历史数据回归分析法的LGD模型，最后开发计算非预期损失的高级内部模型。
　　第二阶段，IRB系统的构建与试运行。IRB系统应包括评级方法、数据收集、风险评估、损失量测算、数据存储等全部过程。评级系统的开发和运行需要得到银行内部信贷业务流程系统和数据仓库的支持。IRB系统的运行模式是：授信业务一旦开始，相关数据就会立即传送到后台评级系统进行自动分析，然后，计算结果迅速传递到前台，使其发挥决策支持作用，同时，业务流程系统和IRB系统生成的部分过程记录和全部分析结果按照统一标准存入数据仓库。IRB定期所做的参数分析和返回经验都将基于数据仓库中的历史信息来完成。系统建成后，可以首先进入和现行的基于“打分卡模型”的客户评级系统以及贷款五级(甚至十级)分类制度并存的试运行阶段，不仅可以实现对信用风险的实时监测，而且能够直接为银行的信贷授权、额度授信、贷款定价、资产组合分析、准备金计提、经济资本分配等各个方面提供参考。
　　第三阶段，巴塞尔新资本协议IRB法最低要求达标。如果要进一步得到监管当局的认可而正式实施IRB法，国内商业银行还必须进行信贷流程、风险管理体系再造、完善公司法人治理以及加强信息披露等相关方面的改进，而在这些方面的改进难度可能会较前两个阶段更大。
　　
　　(责任编辑　刘志炜)

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