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信用風險管理概述(編輯修改稿)

2026-03-26 22:29 本頁面

　

【文章內容簡介】穆迪公司與標準普爾公司的信用評級 10年違約率 2%左右 10年違約率20%左右投資級投機級（三）信用評分方法 Z評分模型 ZETA評分模型（三）信用評分方法 Z評分模型 Z評分模型的主要內容：阿爾特曼確立的分辨函數為： Z=++++ 或 Z=%X1+%X2+%X3+%X4+ 其中， X1：流動資本 /總資產（ WC/TA）； X2：留存收益 /總資產（ RE/TA）； X3：息前、稅前收益 /總資產（ EBIT/TA）； X4：股權市值 /總負債帳面值（ MVE/TL）； X5：銷售收入 /總資產（ S/TA）。這兩個公式是相等的，只不過權重的表達形式不同，前者用的是小數，后者用的是百分比，第五個比率是用倍數來表示的，其相關系數不變。 ? （三）信用評分方法 Z評分模型的主要內容： ? 阿爾特曼經過統計分析和計算最后確定了借款人違約的臨界值： Z0=。 – 如果 Z，借款人被劃入違約組； – 如果 Z≥ ，則借款人被劃為非違約組。 – 當 Z，判斷為風險很大； Z,判斷為風險極小。信用風險管理 ? （三）信用評分方法 ZETA評分模型的主要內容： ?ZETA信用風險模型（ ZETA Credit Risk Model）是繼 Z模型后的第二代信用評分模型，變量由原始模型的五個增加到了 7個，適應范圍更寬，對不良借款人的辨認精度也大大提高。 ?模型中的 7個變量是：資產收益率、收益穩定性指標、債務償付能力指標、累計盈利能力指標、流動性指標、資本化程度指標、規模指標。 Z評分模型和ZETR模型的局限性兩個模型都依賴于財務報表的帳面數據，而忽視日益重要的各項資本市場指標，這就必然削弱預測結果的可靠性和及時性；由于模型缺乏對違約和違約風險的系統認識，理論基礎比較薄弱，從而難以令人信服兩個模型都假設在解釋變量中存在著線性關系，而現實的經濟現象是非線性的，因而也削弱了預測結果的準確程度，使得違約模型不能精確地描述經濟現實；兩個模型都無法計量企業的表外信用風險，另外對某些特定行業的企業如公用企業、財務公司、新公司以及資源企業也不適用，因而它們的使用范圍受到較大限制。 B、現代信用風險度量模型信用監控模型信用風險的矩陣模型麥肯錫模型保險方法基于神經網絡的模型信用風險管理 B、現代信用風險度量模型（一）信用監控模型（ KMV） KMV模型 —— 期權推理分析法理論基礎：利用期權定價理論對風險債券和貸款的信用風險進行度量。 KMV信用監控模型基本思想是，當公司的價值下降至一定水平時，企業就會對其債務違約。根據有關分析， KMV發現違約發生最頻繁的分界點在公司價值等于流動負債＋（－）長期負債的 50%時。有了公司在未來時刻的預期價值及此時的違約點，就可以確定公司價值下降百分之多少時即達到違約點。要達到違約點資產價值須下降的百分比對于資產價值標準差的倍數稱為違約距離。違約距離＝（資產的預期價值違約點） /資產的預期價值資產值的波動性。該方法具有比較充分的理論基礎，特別適用于上市公司信用風險。二、現代信用風險度量模型 ? （三）宏觀模擬方法（麥肯錫模型）麥肯錫模型則在 Credit Metrics的基礎上，對周期性因素進行了處理，基于經濟周期的各種宏觀因素會對債務人的信用等級轉移產生重要的影響，將宏觀因素與轉移概率間的關系模型化，建立了宏觀模擬模型，以有條件轉移矩陣取代以歷史數據為基礎的無條件轉移矩

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