違約損失率分布特征與量化方法研究.pdf

1、違約損失率(LGD)是計(jì)算監(jiān)管資本的重要參數(shù)，也是按新巴塞爾資本協(xié)議實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法(IRB)高級(jí)法的銀行必須自行估計(jì)的參數(shù)。本文對(duì)LGD的影響因素，分布特征和計(jì)量方法進(jìn)行分析和研究，并探討其在實(shí)踐中的應(yīng)用。 目前，中國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平與國際先進(jìn)銀行有較大差距，尤其在內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的建設(shè)上不夠完善，表現(xiàn)為評(píng)級(jí)系統(tǒng)單維性特征明顯，側(cè)重于信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和違約評(píng)估，即較為重視對(duì)違約率PD的研究，對(duì)LGD的實(shí)證分析相對(duì)較少。

2、 本文在已有文獻(xiàn)對(duì)LGD影響因素的研究的基礎(chǔ)上，歸納出以下影響因素：經(jīng)濟(jì)周期、行業(yè)、抵押擔(dān)保、債務(wù)合同、貸款規(guī)模、公司特定因素。筆者以某商業(yè)銀行的貸款數(shù)據(jù)為樣本，利用兩兩t—檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)證分析這些影響因素與LGD的關(guān)系。利用主成因子分析確定關(guān)鍵影響因素：一是貸款擔(dān)保方式，二是企業(yè)信用等級(jí)。該結(jié)果將應(yīng)用于第五章的條件回收率的建模上?，F(xiàn)行的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型一般將PD與LGD看作獨(dú)立變量，巴塞爾委員會(huì)在新資本協(xié)議中也這樣處理

3、。本文通過因素方差分析得出PD對(duì)LGD的影響是正向的。 第三章主要針對(duì)單一債項(xiàng)的違約損失率量化方法進(jìn)行理論推導(dǎo)。在定義了違約和損失后，筆者梳理了不同定義下的回收率的確認(rèn)和計(jì)算方法。由于回收率與違約損失率之和為1，為研究方便，本文的研究中交叉使用這兩個(gè)概念。利用債券的市場(chǎng)價(jià)格筆者推導(dǎo)出隱含在信用升水中債券的LGD；利用期權(quán)模型，筆者推導(dǎo)出銀行貸款回收率的理論估值。 基于回收率的不確定性，要得到更加準(zhǔn)確的貸款回收率，就需要根

4、據(jù)大量的違約貸款樣本來度量貸款回收率的實(shí)際分布。目前大多數(shù)研究多沿用理論模型，國外的許多實(shí)證研究也都只是對(duì)分類數(shù)據(jù)的均值和方差的描述。在第四章中筆者從回收率的分布入手，根據(jù)回收率的特性，利用β分布進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，β分布有很多優(yōu)點(diǎn)和便利之處，而且只需均值和方差就可以確定分布函數(shù)，研究結(jié)果表明在5％的水平上可以接受回收率服從β分布的假設(shè)。但是假設(shè)回收率服從β分布也有兩個(gè)大的缺陷：一是當(dāng)考慮最終回收率的數(shù)值時(shí)，模型不能處理所觀察到的包括區(qū)間[0

5、，1]中所有點(diǎn)的概率密度；二是β分布的基本形狀只是對(duì)回收率經(jīng)驗(yàn)研究的結(jié)果，這個(gè)簡(jiǎn)單的近似在許多時(shí)候能產(chǎn)生很好的擬合，但對(duì)雙峰分布的擬合有一定的局限性。 為克服β分布對(duì)諸如雙峰分布之類的擬合的局限性，第五章引入非參數(shù)核密度法對(duì)LGD進(jìn)行估計(jì)。核估計(jì)中的關(guān)鍵點(diǎn)在于核權(quán)函數(shù)的選擇和最優(yōu)窗寬的確定。由于數(shù)據(jù)擬合時(shí)使用的是β分布，很自然會(huì)想到用β核作為核權(quán)函數(shù)。但β核為非對(duì)稱核，如果使用核修勻方法，在修勻精度上仍會(huì)存在問題

6、，因?yàn)橐话愫诵迍蚍椒ㄖ芯僭O(shè)核函數(shù)具有對(duì)稱性，在實(shí)際應(yīng)用中將導(dǎo)致出現(xiàn)邊界偏差現(xiàn)象。為此，本文選取高斯核為權(quán)函數(shù)。在推導(dǎo)出理論最優(yōu)窗寬后，應(yīng)用Matlab軟件估計(jì)出隨機(jī)變量的密度函數(shù)。 數(shù)據(jù)擬合只是對(duì)回收率分布的一個(gè)描述。建模時(shí)筆者利用第二章有關(guān)LGD的影響因素的分析結(jié)果，將抵押擔(dān)保和企業(yè)的信用等級(jí)這兩個(gè)因素加以考慮，引入條件回收率的建模方法。基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)尚無法有效地對(duì)條件回收率進(jìn)行分析，本文采取保險(xiǎn)精算中常用的隨機(jī)數(shù)據(jù)的模擬方

7、法對(duì)條件回收率進(jìn)行研究。筆者使用舍選法用β分布的隨機(jī)數(shù)來模擬回收率，在給定誤差大小和置信度下，計(jì)算出所需的模擬次數(shù)。利用假定的解釋變量條件，應(yīng)用最大熵原理，并要求所估計(jì)的條件概率分布一致于樣本數(shù)據(jù)和先驗(yàn)分布，最終對(duì)違約損失率估計(jì)出最佳的條件概率密度。利用該模型我們不僅能夠估計(jì)出違約損失率的均值和方差，還可以得出違約損失率的分布密度；另外，該模型也具有更明確的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。返回檢驗(yàn)表明，該模型對(duì)雙峰分布有更好的估計(jì)效果。 文章的最

8、后，本文總結(jié)了所研究的方法和結(jié)論，給出了相關(guān)的政策建議，并對(duì)進(jìn)一步的研究方向進(jìn)行闡述。 本文的主要貢獻(xiàn)： (1)對(duì)LGD的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究；利用債券的市場(chǎng)價(jià)格推導(dǎo)出隱含在信用升水中債券的LGD；利用期權(quán)模型，推導(dǎo)出銀行貸款回收率的理論估值。 (2)將非參數(shù)核密度估計(jì)法引入LGD的估算方法中，利用實(shí)例研究中影響LGD的關(guān)鍵因素，提出用條件回收率建模的方式來考察LGD。 (3)針對(duì)LGD的研究及我