浅析Credit metrics模型

白唯+梁朝晖

【摘要】Credit metrics模型是一种量化信用风险的风险管理模型，在1997年由J.P.摩根银行推出。该模型把信用等级的变化情况和信用风险的大小联系起来，量化分析了组合资产的信用风险。本文通过阐述Credit metrics模型的基本思想和流程，探讨了该模型在我国信用风险管理中的适用情况及原因，最后提出了意见与对策。

【关键词】Credit metrics模型 信用评级 资产价值

一、引言

Credit metrics模型，也被称做信用矩阵。该模型应用了基本的数理统计方法，综合借款人或机构的信用评级和风险资产的预期价值这两方面。该模型认为，除了违约会导致风险之外，信用等级的变动带来的价值变化也会导致风险。因此估计风险期内信用评级变化到其他评级状况的概率十分必要。专家学者对这一模型的应用进行了广泛关注和深入探索。比如姜新旺、黄劲松（2005）系统研究了Credit metrics模型对我国商业银行的适用性。他们认为，雖然我国在商业银行风险管理中存在一些弊端，但伴随商业银行信用评级体系的不断改进，国内商业银行对该模型的探索与应用将进一步深入。胡胜（2011）全面客观地分析了Credit metrics模型的优缺点，探讨了信用风险预测在我国的适用性。李明宝（2014）利用调整过后的Credit metrics模型，测算了房地产银行贷款的在险价值。研究结果表明，该模型对贷款资产组合的信用风险具有相对准确的识别效应，并且可以计算出贷款组合资产的在险价值，比传统的估算方法更为有效权威。

二、模型的基本思想和流程

Credit metrics模型的基本思想是：债务人的信用状况决定了各种信用工具的投资者能否按时收回全部本金和利息。企业信用质量的变化成为风险的重要来源，信用工具或债务的市场价值取决于发行债务主体的信用级别状况。因此，信用级别的变化就成为了衡量信用质量变化的重要指标。其基本流程如下图所示：

在Credit metrics模型的基本框架中，违约事件和资产信用质量的变化是影响资产价值的两个重要因素。信用风险大小可以由资产组合价值的潜在变化来度量，由此，我们可以构造一个模拟资产组合所有潜在变化和违约波动组合的计量框架。

此外，Credit Metrics模型还涉及到的一个重要概念就是信用等级转移矩阵。它是指一年内初始为某一信用等级的资产变成其他等级资产的概率构造的矩阵，并于1996年4月，由标准普尔公司于发布。标准普尔将信用等级分为8个级别，记为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC，最高的信用等级是是AAA，最低的是CCC，违约作为一个附加类别，表示债务人无法偿还债务的状态，这它是一个吸收状态，记为D。信用级别转移概率的数据见表一，它是由评级公司从大量信用等级转移的历史数据中计算而得到的。

然后折现每一年的现金流，分别计算出原债券由AAA级债券变化到其他信用级别时的下1年的远期价值，就能够得出下表中的数值：

结合上述信息，可以得到下一年债券的价值分布，然后依照历史信用等级的迁移概率算出该信用等级的平移迁移概率，求出债券第1年的期望和方差，最后评估其信用风险。

用随机变量x表示下一年债券的价值，给定概率水平为1%，那么该债券1年远期价值的期望为：E（x）=96.28，另有D（x）=0.06则有：

P{x<96.14}=9.19%

P{x<95.64}=0.86%<1%

因此，下一年该债券的价值低于95.64元的概率不足1%。

三、Credit metrics模型在我国适用情况的原因和对策

2016年10月，人民银行发布了《信用评级业管理暂行办法（征求意见稿）》。然而，我国在企业信用风险的计量方法等层面仍处于初期阶段，存在许多问题。从上文中提及的Credit metrics模型基本框架中不难看出，信用评级在此模型中的关键作用。因此，我国企业信用评级的状况很大程度上决定了Credit metrics模型的计算效果。目前来看，Credit metrics模型在我国的应用存在很多困难，究其缘由，主要归结于以下三点。

第一，我国目前的整体信用评级体系并不健全。Credit metrics模型的第一步就是确定在风险期内信用工具的从当前信用等级变化到其他所有信用等级的可能概率，这一步需要获取借款企业信用等级转换的概率借助转移矩阵。然而，我国的信用评级体系还不足以满足这样的条件要求。以我国商业银行为例，其内部评级体系的客观性不足，评级结果并不准确，国内又缺乏独立权威的商业信用评级机构，缺乏像穆迪、标准普尔这样发达的权威评级机构，在计算转移概率矩阵方面存在问题。

第二，是历史数据基础缺乏。建立Credit metrics模型需要大量的历史数据为依据。然而，就我国信用市场发展的实际情况而言，历史数据严重匮乏，无法为计量工作提供大量真实可靠的现实依据，并且考虑到数据的历史延续性和可比性，我国目前相关数据的真实性仍然有待提高。

第三，我国的市场机制还不够完善。利率还未完成市场化的进程，缺少一个基准的贴现利率，导致信用资产贴现比较困难。

因此，我国应从机构自律和行业监管两方面着手，努力提高中小企业的诚信意识和风险防范能力，完善信用评级制度，加强信用评级监管。相关部门应尽快从法律上确立信用评级的地位，规范评级机构准入与退出的条件和程序以及行业准则，实现评级结果的客观性、公正性和科学性，完善相关文件中关于信息披露的规定，要求信用评级机构完整填报和随时更新规定格式的表格，对于在表格中无法披露的涉及评级行为变化的信息，监管部门可以建立数据库统一公开披露，

监管机制必须统一规范，监管制度必须制定科学一致。提高对评级机构资质的认可标准与认可程序，动态管理其存续资格，对评级机构进行全面统一规范化的管理。

我国信用体系的建设是一个重要的过程，更是我国市场经济成熟的过程。信用评级体系的建设就是社会诚信发展的建设。相信在全社会的共同努力下，中国信用体系会更加完善，金融市场的活力会与日俱增。

参考文献

[1]姜新旺，黄劲松.Credit metrics模型及其对我国商业银行的适用性[J].浙江大学，2005（9）：107-108.

[2]黄庆.Credit Metrics模型在债券组合信用风险评估中的应用[J].财经界，2009（5）：32.

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[5]成倩雯.信用衍生品在我国商业银行信用风险管理中的应用[J]，财务与金融，2015（4）.

[6]Yu Jiuhong，Lu Yue，Wang Zhibo Application of the Credit Metrics in the Credit Risk Management of Commercial Banks[J].学术界，2015（5）.

作者简介：白唯，天津工业大学产业经济学研究生，梁朝晖，天津工业大学经济学院教授，研究生导师。endprint