中國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理研究——基于金融危機(jī)的視角.pdf

1、本文以金融危機(jī)為視角,對(duì)后危機(jī)時(shí)代我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行了實(shí)證研究,并提出了政策建議。
　　 現(xiàn)代金融危機(jī)是由實(shí)物經(jīng)濟(jì)層面的個(gè)體企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)放大成系統(tǒng)性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),經(jīng)由商業(yè)銀行信貸渠道、以信用風(fēng)險(xiǎn)形式,傳導(dǎo)到金融層面的過(guò)程。系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是由無(wú)數(shù)個(gè)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)匯聚而成的,而公司財(cái)務(wù)層面的風(fēng)險(xiǎn)分析是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)控制的微觀基礎(chǔ)。
　　 金融危機(jī)天然就與商業(yè)銀行存在關(guān)系,從人類(lèi)第一次記載的郁金香危機(jī),到2007年的次貸

2、危機(jī),商業(yè)銀行總是首當(dāng)其沖。金融危機(jī)經(jīng)歷了從實(shí)物資產(chǎn)的危機(jī)、傳統(tǒng)金融資產(chǎn)的危機(jī)、貨幣的危機(jī),到信用資產(chǎn)的危機(jī)這一演變過(guò)程。如果說(shuō)1997年的亞洲金融危機(jī)尚且屬于貨幣和匯率危機(jī),那么新時(shí)代的金融危機(jī)則是一個(gè)徹頭徹尾的信用危機(jī)。
　　 在國(guó)內(nèi)外的研究中,學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理和金融危機(jī)的探討主要集中在違約相關(guān)度和違約損失的計(jì)量方法上。對(duì)金融危機(jī)的研究則主要包括金融危機(jī)的過(guò)程描述、傳導(dǎo)機(jī)制、經(jīng)濟(jì)層次上的金融危機(jī)產(chǎn)生原因等等。但并

3、沒(méi)有對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的金融危機(jī)視角進(jìn)行論述,并且著重將注意力放到了技術(shù)和數(shù)量的分析,而忽略了現(xiàn)象背后的隱含邏輯。在國(guó)內(nèi)的實(shí)證研究中,廣大學(xué)者也是比較機(jī)械的使用了計(jì)量模型套用國(guó)外的方法和國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行演算,沒(méi)有從國(guó)內(nèi)實(shí)際情況出發(fā),尋找適合我國(guó)國(guó)情的好方法。因而作為信用風(fēng)險(xiǎn)管理的最前沿,也是信用風(fēng)險(xiǎn)的第一承擔(dān)者——商業(yè)銀行,他們的信用風(fēng)險(xiǎn)管理手段與模式,無(wú)疑成為當(dāng)前世界范圍內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域一個(gè)最為重要的研究問(wèn)題。
　　 信用風(fēng)險(xiǎn)是指投資

4、者的借款人無(wú)法按照約定按時(shí)付款的風(fēng)險(xiǎn),又被稱(chēng)作違約風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)則是指借款人無(wú)法按照約定合約及時(shí)向銀行付款的風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)是信用風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域的核心內(nèi)容。信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論的演化過(guò)程經(jīng)歷了由資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理模式,到負(fù)債管理模式,到資產(chǎn)負(fù)債管理模式,再到全面風(fēng)險(xiǎn)管理模型的演化過(guò)程。信用風(fēng)險(xiǎn)管理的一般手段包括基于風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)、合同約束、使用信用保險(xiǎn)和信用衍生產(chǎn)品、信用收緊、分散化及存款保險(xiǎn)。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的量化模型則包括信用

5、評(píng)級(jí)法、專(zhuān)家要素分析法、信用風(fēng)險(xiǎn)得分法、結(jié)構(gòu)模型、簡(jiǎn)化模型等。
　　 在回顧了金融危機(jī)的發(fā)展軌跡之后,本文探討了金融危機(jī)傳導(dǎo)機(jī)制的邏輯內(nèi)涵,即歷史上任何一種金融危機(jī),都經(jīng)歷著從“個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)到系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),再到金融危機(jī)”的邏輯演變過(guò)程。任何一種系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)都是從個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)積累得到的,個(gè)體與個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)之內(nèi)的有機(jī)組成部分。如果個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)累積到一定程度時(shí),就面臨著全社會(huì)范圍的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的增加。而隨著系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的增加,個(gè)體經(jīng)濟(jì)環(huán)境也愈發(fā)惡化,系統(tǒng)

6、風(fēng)險(xiǎn)積累到一定程度時(shí),就發(fā)展為金融危機(jī)。金融危機(jī)傳導(dǎo)機(jī)制的理論模型則包括債務(wù)蕭條理論、國(guó)際貿(mào)易傳導(dǎo)理論、流動(dòng)性溢出傳導(dǎo)理論和心理預(yù)期傳導(dǎo)理論。
　　 本文隨后對(duì)2007年次貸危機(jī)進(jìn)行了介紹,描述了它的產(chǎn)生原因、經(jīng)過(guò)、對(duì)市場(chǎng)的沖擊及深遠(yuǎn)的影響,比較了1997年亞洲金融危機(jī)與2007年次貸危機(jī)的區(qū)別和共同點(diǎn),分析了美國(guó)、歐洲金融危機(jī)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響,并揭示了信用風(fēng)險(xiǎn)與金融危機(jī)的關(guān)系。本文認(rèn)為,信用風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越成為導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的原因之一

7、。
　　 在實(shí)證研究的部分,本文選取1994年4月28日至2010年11月30日的310個(gè)ST公司作為基礎(chǔ)研究樣本,同時(shí)選取它們同行業(yè)且總資產(chǎn)最為相似的310家正常公司作為對(duì)照公司,使用公司的股價(jià)市場(chǎng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)公司陷入財(cái)務(wù)狀況與否進(jìn)行了樣本內(nèi)檢驗(yàn)和樣本外預(yù)測(cè)。分別使用KMV模型、Logistic模型、聚類(lèi)方法、分步回歸方法、SVM模型和決策樹(shù)模型,對(duì)公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了甄別,并創(chuàng)造性的引入了臨界值的優(yōu)化求解問(wèn)題,使得估計(jì)準(zhǔn)

8、確性進(jìn)一步提高。
　　 KMV模型的思想源于1974年Merton等人提出的實(shí)物期權(quán)定價(jià)理論,是一種違約度預(yù)測(cè)模型,它將公司的債權(quán)看成是以公司資產(chǎn)為基礎(chǔ)資產(chǎn)的歐式看漲期權(quán),由此可以得到隱含的公司資產(chǎn)的總值、公司價(jià)值波動(dòng)率,并求出公司的違約距離。KMV模型結(jié)果顯示,當(dāng)計(jì)算負(fù)債時(shí)的長(zhǎng)期負(fù)債系數(shù)取0.2或0.3,且EDF臨界值取0.0031或0.0032時(shí),使用KMV模型計(jì)算的公司潛在違約概率無(wú)論在樣本內(nèi)還是樣本外都有一個(gè)良好的預(yù)測(cè)。

9、樣本內(nèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度67.28％,樣本外預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度則為57.95％。
　　 本文隨后使用聚類(lèi)分析的方法對(duì)備選的32種公司財(cái)務(wù)的指標(biāo)進(jìn)行了降維處理,根據(jù)經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果將樣本分為7組,并選取了7個(gè)變量作為最具代表性的解釋指標(biāo),用于后續(xù)研究。
　　 在Logistic模型中,本文以公司是否破產(chǎn)作為被解釋變量,上述7種變量作為備選解釋變量進(jìn)行Logistics回歸,樣本內(nèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度49.77％,樣本外預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度51.08％；Logi

10、stic分步回歸樣本內(nèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度50％,樣本外預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度41.94％,準(zhǔn)確性都不夠理想。
　　 在分步回歸模型中,本文分別按照選取解釋變量數(shù)從1到5的順序分別估計(jì)了5個(gè)分步回歸模型。隨后沿用KMV模型和Logistic模型中提到的臨界值選取方法,在樣本內(nèi)進(jìn)行了優(yōu)化求解,分別得到了預(yù)測(cè)比例最大的情況下的各模型臨界值。隨后利用該臨界值,對(duì)樣本外公司財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。樣本內(nèi)和樣本外模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度分別為92.63％和86.02％。

11、r>　　 在SVM模型中,本文延續(xù)前文分步回歸得到的變量篩選結(jié)果,分別構(gòu)建了包含變量個(gè)數(shù)為1-5的5個(gè)模型,并使用SVM模型對(duì)樣本內(nèi)觀測(cè)進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè),其解釋準(zhǔn)確度高達(dá)94.01％。本文進(jìn)一步使用估計(jì)樣本對(duì)樣本外數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),其解釋準(zhǔn)確度也非常高,可達(dá)80.65％。這也表明,該模型對(duì)我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)狀況是否陷入困境的解釋和預(yù)測(cè)問(wèn)題上表現(xiàn)出眾。
　　 本文最后使用了決策樹(shù)方法。作為一種數(shù)據(jù)挖掘的非參數(shù)方法,本文分別選取了每

12、股未分配利潤(rùn)、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、股東權(quán)益比率、速動(dòng)比率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率作為決策樹(shù)的備選分類(lèi)變量。本文發(fā)現(xiàn),只有每股未分配利潤(rùn)和總資產(chǎn)利潤(rùn)率在分類(lèi)中具有決定性意義。單純使用每股未分配利潤(rùn)作為分類(lèi)變量的模型,其樣本內(nèi)解釋準(zhǔn)確度為92.86％,樣本外解釋準(zhǔn)確度為82.26％；使用每股未分配利潤(rùn)加總資產(chǎn)利潤(rùn)率作為分類(lèi)變量的樣本內(nèi)解釋準(zhǔn)確率93.78％,樣本外解釋準(zhǔn)確度81.72％。兩個(gè)模型均具有很好的經(jīng)濟(jì)意義和解釋力度。
　　 綜合上述方法,

13、本文認(rèn)為分步回歸、SVM模型和決策樹(shù)模型在諸多信用風(fēng)險(xiǎn)模型中表現(xiàn)優(yōu)異,又以每股未分配利潤(rùn)和總資產(chǎn)利潤(rùn)率作為公司陷入財(cái)務(wù)困境的解釋指標(biāo)最為有效。隨著公司每股未分配利潤(rùn)下降、總資產(chǎn)利潤(rùn)率下降,公司更有可能陷入財(cái)務(wù)困境,或者說(shuō),這兩個(gè)變量可以作為公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的重要指標(biāo)。
　　 本文也創(chuàng)造性的提出和使用了多種新的方法。包括在KMV模型中對(duì)放寬對(duì)長(zhǎng)期負(fù)債系數(shù)的限制,使其成為模型的待估參數(shù)；并使用了迭代的方法計(jì)算公司價(jià)值收益率的波動(dòng)率。

14、同時(shí)本文在KMV模型、Logistics模型、分步回歸模型中引入了臨界值的優(yōu)化求解問(wèn)題,計(jì)算了樣本內(nèi)和樣本外的估計(jì)精確度,而不是像傳統(tǒng)研究那樣,僅計(jì)算出了模型預(yù)測(cè)值,然后用T檢驗(yàn)判定模型的估計(jì)準(zhǔn)確度。在各模型的研究中,本文發(fā)現(xiàn)通過(guò)臨界值預(yù)測(cè)的模型估計(jì)準(zhǔn)確度可能與T檢驗(yàn)結(jié)果相去甚遠(yuǎn)。這說(shuō)明T檢驗(yàn)只是一個(gè)比較弱的統(tǒng)計(jì)方法,通過(guò)臨界值進(jìn)行的檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)則更能保證模型的真實(shí)有效。
　　 本文的理論創(chuàng)新與學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)主要包括以下四點(diǎn):其一,在研