商业银行信用风险经济资本配置框架研究

杜 军， 邹 音， 王 斐

(1.长沙理工大学经济与管理学院， 湖南 长沙 410114； 2.中国科学院数学与系统科学研究院， 北京 100190)

巴塞尔新资本协议于2007年起在全球实施，标志着商业银行进入全面风险管理时代。新资本协议是对于国际先进银行几十年风险管理和实践的总结，其合规性要求和计量方法反映了有效风险管理体系的主要框架。但长期以来，由于信用风险的复杂性和数据的缺乏，使得商业银行信用风险的管理技术一直落后于市场风险。信用风险管理更是银行的立足的基础，若是没有进行很好的控制，很容易造成银行的破产和金融危机。因此，对信用风险经济资本的配置和管理能够帮助我们更好的评估银行的清偿风险，从而更好的进行战略管理；根据不同业务的风险状况对经济资本分配使资本发挥更大的作用，从而更好的促进资源的分配；同时信用风险经济资本将业绩考核与风险计量结合起来，也有助于我们进行全面的业绩考核。目前我国商业银行尚缺乏有效成熟的信用风险经济资本配置框架，因而无法科学合理地进行经济资本配置，也就无法有效地控制和管理风险。本文试图创建一个适合我国商业银行现实情况的信用风险经济资本配置的框架，从而解开束缚我国商业银行提升风险管理水平的“瓶颈”。

一、商业银行信用风险及其计量

信用风险是商业银行面临的一种非系统风险，也是现代市场经济的重要特征。广义的信用风险分为商业银行的贷款风险、银行投资的信用风险和银行自身的信用风险；狭义的信用风险就是指商业银行的信贷风险(也即违约风险)。与市场风险、操作风险相比，信用风险具有如下特征：

(1)信用风险的分布的不对称性且呈现出“厚尾”的现象。

(2)信用风险具有传递性；在交易活动中一旦出现违约，由此产生的风险可能会扩散到关联各方，从而导致其具有累积性和非零和性。

(3)信用风险的非系统性；信用风险并不能在资本资产定价模型以及套利资产定价模型中体现出来，同时由于数据的缺乏和信息的不对称也使得信用风险的度量和定价等问题相对于其他风险而言比较滞后。

随着商业银行的不断发展，信用风险计量的方法和手段也不断的得到改善。信用风险的量化主要受三方面因素的影响：违约敞口、违约概率、违约损失率以及违约相关性。国外传统的信用风险计量则主要侧重于定性分析，这类方法明显的局限性在于人为因素所造成的风险。基于传统方法的不足，现代信用风险度量依靠数学工具和计算机技术使得信用风险的数量描述越来越精确和真实，目前比较常用的主要有五大类方法：

第一类是在财务比例法和单变量模型基础上发展起来的评分法。这类方法的模型简便，效果较佳，因此广泛应用于美国商业银行。但是该类模型仅以财务报表的账务数据为依据而忽略了资本市场指标，而且也无法预测表外的信用风险，从而使得其预测能力有所欠缺。

第二类是由J.P.摩根公司和一些合作机构推出的以VAR方法为基础的CreditMetrics模型。这类模型的出现使得风险管理的精确性及主动性都得到了很大的进步。但该类模型的假设与现实有一定的差距，而且只能反映风险引资与资产价格的线性关系，因而准确度有所下降。

第三类是由风险管理公司开发的KMV模型。它使用股票市场价格的变化来分析该企业的信用情况。该模型是目前国际金融界最流行的信用风险管理模型之一。该模型采用的是股票的市场价格分析方法可以及时反映市场预期和信用状况的变化。

第四类是由瑞士信贷银行金融产品部开发的CreditRisk+模型。模型相对而言比较容易实施，它不考虑降级风险而只考虑违约风险。

第五类是Credit Portfolio View模型，它能够克服由于静态和固定的不同时期的转移概率而引起的偏差。但该模型只考虑了系统性风险，在数据收集方面也有一定局限性。

表1 信用风险度量模型中的风险因子处理

随着金融衍生产品的发展，评分法这类传统的风险计量方法已经逐渐不能满足现代商业银行风险管理的需要。KMV和CreditRisk+这两类模型则是基于期权理论的信用风险度量模型。KMV模型是将期权定价理论运用于风险贷款估值的动态结构化模型，通过股票价格来测算预期违约率；CreditRisk+模型则是把违约看成外生的随机事件，不考虑其与资本结构的关系和信用等级的变化，也因此无法用于测量非线性的信用风险产品。而CreditMetrics模型和Credit Portfolio View模型则是基于统计分析方法的信用风险度量模型。CreditMetrics模型是采用二阶段法度量信用风险，计算比较复杂、假设条件多且对于数据的要求比较高，如资产的特征、股本回报率、评级系统及转移矩阵，等等。Credit Portfolio View模型主要是从宏观经济上来分析借款人的信用等级迁移的一个多因素信用风险度量模型，主要适用于对宏观经济因素敏感的投机级债务人的信用风险度量。除评分法外的上述其他四类模型对风险因子的处理也各有不同。表 1是对四个信用风险度量模型的主要风险因子的处理方式的不同进行的分析。

二、商业银行信用风险经济资本计量及配置原理

经济资本又称为风险资本，是用来弥补由于风险造成的非预期损失的资本量，是根据银行所承担的风险计算的最低资本要求。一组资产它损失可以分为预期损失和非预期损失。预期损失既然是可预期通常是通过准备金的方式进行计提；而非预期损失一般是不可预期的，它通常是由于经济环境的变化或是市场的波动造成的，主要是通过给定某一概率条件(如99.9%)，计算在扣除预期损失后实际损失的最大可能值。对于商业银行而言，信用风险占据了所有风险的五分之三。那么信用风险经济资本即为在一定概率条件下，用来弥补由信用风险造成的非预期损失的资本。商业银行信用风险经济资本的计量一般就是沿用经济资本的计量方法，目前比较常用的计量方法有两种：

第一种设XT为损失的随机变量，置信水平为α，v是在时间区间t内所需的防止商业银行在相应的置信水平下免于破产的最小经济资本。那么有

Prob(XT≤v)=α

(1)

设资产组合的预期损失和非预期损失分别为ELp,ULp，那么

Prob(XT-ELp≤EC)=α

(2)

因为资本乘数(即资产总额与银行资本之比)CM和非预期损失ULp的乘积是经济资本，也就是说EC=CM×ULp。

(3)

所以，如果损失分布情况是已知的，那么就很容易求出资本乘数CM，从而就可以求出经济资本。

第二种对于单个资产而言，设y0为风险相关资产价格的初始值，yt为t时刻的值，最初时刻配置给风险相关资产的经济资本的比率为rt，置信度为α，则有：

(4)

相应的经济资本为：EC=风险相关资产*rt

经济资本计量出来后如何对其进行有效的配置是商业银行进行信用风险经济资本管理的关键所在。试图构建一个业务风险组合与银行的总体风险战略以及股东的目标相一致是商业银行经济资本配置的主要目标。即在一定增长的资本规模的总体规划之下，依照一定的资本约束条件和资本回报要求来确定相对应的经济资本增长目标，然后将经济资本合理有效的在各部门、各业务以及各资产中进行配置，从而最终使得银行业务的发展与资本充足水平相适应。而对银行业务和资产结构的进行战略调整，对银行资源进行战略分配，使银行在一定的风险承受度内，稳健经营，最后实现价值最大化是经济资本分配的实质所在。目前较常用的经济资本配置方法主要有三类：

第一类是对经济资本按照预期损失进行分配，也即根据不同的因子对经济资本进行配置。但是这类方法的加权因子是根据当前潜在违约概率和风险敞口的积来确定。故先假设第i项资产的风险敞口是EADi，且PDi为它的违约概率，故加权因子可以定义为：

(5)

利用上述加权因子进行经济资本配置，则第i项资产业务所分配的资本为：

ECi=Wi×ECp，其中ECp表示整个总体应该配置经济资本的总量。

第二类是对经济资本按照损失变化进行分配，确定不同的因子也是该类方法的关键所在。首先要创造一定的基础条件，即对违约概率的变化和风险敞口进行充分估计或模拟，其次利用积分的方法对其乘积进行处理从而来确定加权因子，设EADi(t)为第i项资产t时刻的风险敞口，其违约的概率为PDi(t)，则加权因子为：

(6)

则第i项资产业务所分配的资本利用上述加权因子的分配可知为:

ECi=Wi×ECp

(7)

(8)

因此有第i项资本在资产组合中应分配的经济资本为：ECi=Wi×ECp

下面我们将通过国内某银行的内部评级系统的模拟分析模块，筛选和整理一些模拟数据，来就某一笔特定的授信业务在内部评级法下的经济资本配置情况进行分析，如表2 所示。

表2 不同客户在不同方法下经济资本配置情况分析(单位：万)

我们做这个表以及相关分析的主要目的，一方面是对目前沿用的旧标准法和内部评级法进行比较，另一方面是为了更好的说明在信用风险经济资本计量方面内部评级法所追求的高度敏感性和精确性。从表上表的数据分析中我们可知，通过内部评级法所配置的经济资本比标准法更具有敏感性和精确度。那么综上所述，虽然目前内部评级法在国内银行尚不成熟，缺乏一定的数据积累，对模型的验证也有所缺乏，但是其在信用风险计量方面的优越性是比较明显的，那么基于此计量和配置的经济资本会是比较精准的。但是目前这类方法还只是处于刚刚起步阶段，因此选择合适的方法构建一个与我国商业银行现实情况稳合的信用风险经济资本配置框架显就得尤为重要。

三、商业银行信用风险经济资本配置框架构建

经济资本配置的意义在于优化资本的数量及结构，其基本目标是将有限的资本合理的配置到各个业务中并为股东创造最大价值。商业银行信用风险经济资本配置的前提基础是首先要了解信用风险的概率分布，然后了解并估计信用风险敞口，最后确定银行对于信用风险的容忍程度。在此基础上，信用风险经济资本配置的框架主要分为三部分：一是信用风险模型选取及量化，二是信用风险经济资本的计算，三是信用风险经济资本的分配及评价。

首先是信用风险模型选取及量化，故要对影响信用风险的要素进行分析，即对违约暴露、违约概率、违约损失率以及期限等信用风险因子的设定。违约暴露是指银行在应对违约风险的信用暴露部分，它是指未来面临信用风险的头寸规模。对于银行业务的处理来说，如果出现了提款或者还款方式的差异以及一些其他的不确定性因素，那么信用暴露在贷款到期前会随着时间的改变而变化，这也就同时说明了违约暴露是一个与到期时间有关的函数。违约概率则是银行在未来一段时间内可能遇到的债务出现不能如期偿还的一种违约可能性。我们可以把通过对所在信用等级中债项级别的历史数据进行统计分析和实证研究得到的一年内的平均违约率也即违约概率。违约损失率是违约发生时债务面值中不能收回部分所占的比例。由于上述损失无法一一测算，为了计算简便，模型将采用历史数据平均法计算违约损失率。由于时间价值和投资期内的不确定性这两项因素使得任何一项资产在一定条件下具有一定的收益性，因此期限这一项因素相对而言是很好确定的。在确定上述四个风险因子之后，结合前文对于信用风险计量模型的分析，我们将选取KMV模型作为商业银行信用风险计量的模型。

四、结语

目前我国商业银行虽然已经基本建立起了信用风险经济资本体系，但与国际先进银行相比，我国商业银行的风险管理的基础相对而言比较薄弱，这也相对弱化了信用风险经济资本管理的效果。因此，为了更好的完善商业银行信用风险经济资本的配置和管理，我国的商业银行要针对其存在的主要问题不断努力，主要从以下三个方面做工作：首先模型所需要的基础数据亟需完善。新巴塞尔协议要求实施内部评级的银行至少要有连续7年的违约损失率数据，鉴于我国国有商业银行上市时间比较晚，历史数据积累不充分从而影响信用风险积累的精确度。因此要不断加强信用风险数据的积累，不断夯实内部评级的基础，为全面推行经济资本配置与管理创造条件；其次信用风险经济资本体系的制度基础和管理基础比较薄弱。由于受到传统惯性管理思想、公司治理机制及业务营销机制不完善的影响，弱化了信用风险经济资本对于信用风险的约束作用，从而也就弱化了信用风险资本回报对于经营管理的约束作用，这就要求商业银行加快经济资本制度体系的构建，将制度与经济资本管理相协调来推进相关配套设施的建设；最后商业银行的绩效考核机制也亟需完善。我国商业银行的信息技术发展水平目前仍然处于初级探索阶段，但是信用风险经济资本管理的数据量很大，使得商业银行在处理上难以准确的反应事实，从而影响绩效考核最后的结果和评价。因此要逐步建立以经济资本为核心的绩效考核体系，从根本上逐步改变分支机构忽视信用风险、盲目追求经济效益的经营方式，从审慎经营的原则出发拓展自身的业务，实现股东价值的最大化。

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