【摘要】新巴塞尔协议中提出了高级内部评级法，信用风险的量化模型是其重要的组成部分，所以我国商业银行的传统的评估信用风险的方法已不能适应当前风险管理的需要，要与国际信用风险管理更好的接轨，就必须分析现代信用风险计量模型以及在我国应用的可行性，努力创造一种适合我国国情的信用风险管理模型。

【关键词】现代信用风险计量模型商业银行应用局限性

随着金融全球化，信用风险越来越引起国际金融机构的重视。尤其是此次全球性金融危机，更应引起我们对信用风险的进一步认识。就我国而言，信用风险已成为我国商业银行的主要风险。商业银行的信用风险是指借款人或交易对手未履行其财物性的或合约性的债务义务而使商业银行蒙受损失的风险。这里的“未履行”既有客观上的原因也有主观上的不原意。现代信用风险模型的迅速发展是很多原因共同推动的，如银行对借款人信用等级的要求降低、抵押品价值低且波动增大、贷款业务竞争激烈、表外信用风险增加、公司倒闭的结构性增加和信息技术的进步等。下面分别分析四种现代信用风险计量模型：

1.KMV模型(或EDF模型)

该模型是由KMV公司于1995年开发的违约预测模型,以估算借款企业的预期违约概率（EDF）而见长.其经济思想是:越企业的资产价值超出负债价值则企业有动力偿还债务；否则，企业将会违约。该模型认为违约过程是内生的过程，即违约概率是公司资本结构、资产回报波动性和当前资产价值的函数。它利用股票的市场数据和默顿的期权定价理论，估计企业资产的当前市值和波动率，然后由公司负债计算出公司的违约点。并计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率EDF之间的对应关系计算出该企业的预期违约率。

该模型是个动态模型，利用实时变化的上市公司的股票价格计算公司的预期违约率，在国外已经得到了广泛地比较有效的应用。但该模型不适用于非上市公司，所以这限制了骑在发展中国家新兴股票市场的应用。并且该模型假定利率不变，这限制了其在长期贷款或利率敏感性信用工具上的运用。另外该模型假定资本结构静态不变以及资产收益正态分布都可能与实际情况不符。

KMV模型在我国银行信用风险的管理中应用条件还相当地不成熟。因为该模型需要大量的上市公司数据。虽然其在理论上比较完善，但在我国现行的市场体制下，市场的有效性问题和如何确定市场上大量非流通股的价值问题成为应用该模型的主要障碍；并且我国上市公司披露的信息质量不高，股价指数和经济增长相背离，这都促成了该模型在我国应用的局限性。

2.Creditmetrics模型

该模型是由J.P.Morgan在1997年开发的，也得到国外众多金融机构的广泛应用。该模型通过运用在险价值（VAR）对贷款和私募债券等非交易资产进行股价和风险计算，衡量投资组合的风险暴露程度，认为信用风险是由债务人的信用状况决定，将借款人的信用评级、评级转移矩阵、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差纳入一个同意的框架并计算出贷款的市场价值和波动性，得出个别贷款或贷款组合的VAR值。

该模型即可应用于信用风险的计量，还可应用于市场风险和操作风险的计量，并用统一的计量口径表达。该模型率先提出资产组合信用风险的度量框架，是多状态模型，能更精确地计量信用风险的变化和损失值并且能看出各信用工具在整个组合的信用风险中的作用，为投资者的科学决策提供量化依据。但该模型假定无风险利率是不变的，未反映出市场风险和潜在的经济环境变化。

不管怎样，该模型将VAR方法应用于信用风险度量有利于商业银行准确合理地衡量准备金和银行经济资本水平。但该模型严格依赖于由评级公司提供的信用评级及国家和行业长期的历史数据，然而我国商业银行在现阶段不论是信用评级还是数据库建设都处于起步阶段。因此，在目前状况下，该模型应用于我国的信用风险管理的实际操作性不强。

3.CreditPortfolioView模型

该模型是Wilson(1987,1997)发展的一个风险模型，是从宏观经济环境的角度来分析借款人的信用等级变迁，并建立麦肯锡模型。与其他模型相比，该模型中决定违约概率的不是资产价格、经验参数和随机模拟结果，而是GDP增长率、失业率、长期利率水平、汇率、政府支出及总储蓄率等宏观经济变量。该模型认为迁移概率在不同类型的借款人和不同商业周期之间是不稳定的，并且一些宏观变量服从二阶自相关，迁移概率在商业周期期间变动较大，在衰退期间变动比在扩张期间更大。该模型还根据以上多种宏观因素，对不同等级的违约和转移概率的联系条件分布进行模拟。其与宏观经济联系紧密。当经济状况恶化时，降级和违约增加；而当经济好转时，降级和违约减少。

该模型将宏观因素纳入其中并且对风险暴露采取盯市法，适用于不同国家和行业。但是该模型的局限性在于取得每个行业的违约数据较困难并且未考虑微观经济因素，特别是企业个体特征等。

就在我国的应用而言，该模型考虑了宏观经济因素对信用等级转移的影响然而宏观经济因素的个数及各因素的经济含义及她们与信用级别转移的具体函数关系都难以确定和检验，所以该模型在我国应用前景不大。

4.CreditRisk＋模型

该模型是由瑞士银行金融产品开发部在1996年开发的信用风险管理系统。它是采用保险业中广泛应用的统计学模型来推导债券及其组合的价值分布。该模型认为违约率的不确定性和违约损失的不确定性都很显著，应按风险暴露大小将贷款组合划分成若干频段，以降低不精确的程度，并将各频段的损失分布加总，可得到贷款组合的损失分布。

该模型假定单比债券或贷款的违约前景服从于泊松分布，不同期间违约事件彼此独立。其计算出的结果是封闭性的，不采用模拟技术并且该模型集中于违约风险需要估计的变量很少，对于每个组合只需要知道违约概率和风险投资。但该模型忽略信用等级的变化只取决于远期利率并且没有考虑市场风险和信贷期限的变动，也不能处理非线性金融产品，如期权和外汇掉期，影响了模型的应用范围。

就我国而言，该模型中仅当借款人在一个固定的期限之前违约时才被认定为损失发生，而由市场价值变动而引起的损失不计入其中，这种对损失的定义与我国传统的妆面价值核算更一致。更重要的是它与我国现行的银行贷款五级分类标准和银行会计制度有很多相似之处，对我国商业银行的信用风险度量有重要的指导意义。但其设定每一笔贷款都是独立的在我国基本是不可能的，而它们又是该模型的基本输入因子。

通过以上的分析，可以看出现代信用风险计量模型在我国的应用存在不可忽视的局限性。我国商业银行在信用风险管理方面与国际上还存在不小的差距。不管怎样，我们必须努力创造条件，在借鉴国外先进经验的同时建立符合自身实际情况的信用风险管理模型，这将关乎到我国商业银行未来的生存和发展。

参考文献：

[1]曹晶.现代信用风险计量模型研究和比较[J].消费导刊，2008（09）.

[2]魏永成，陈勇.现代信用风险度量模型研究[J].当代经理人，2006（08）.

[3]石晓军.商业银行信用风险管理研究-模型与实证[M].北京：人民邮电出版社，2007.