信用風(fēng)險(xiǎn)度量制模型

第五章信用風(fēng)險(xiǎn)管理

第一節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)概述第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量第三節(jié)信用監(jiān)控模型專(zhuān)家制度法Z評(píng)分模型ZETA評(píng)分模型VAR方法信用度量制模型信用度量制模型CreditMetrics模型基本原理計(jì)算單項(xiàng)貸款的VAR值的步驟CreditMetrics模型與巴塞爾協(xié)議CreditMetrics模型的優(yōu)缺點(diǎn)VaR方法作為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的最佳方法已被廣泛使用；VaR方法是否也可以用來(lái)度量信用風(fēng)險(xiǎn)？JP摩根美洲銀行瑞士銀行瑞士聯(lián)合銀行1997.2退出信用風(fēng)險(xiǎn)的度量制模型1.Creditmetrics（信用度量制）模型的基本原理計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的VAR值（即在給定的置信區(qū)間上、給定時(shí)段內(nèi)，信貸資產(chǎn)可能發(fā)生的最大價(jià)值損失）。信用風(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，而企業(yè)的信用狀況由被評(píng)定的信用等級(jí)表示。信用度量制模型認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)可以說(shuō)直接源自企業(yè)信用等級(jí)的變化，并假定信用評(píng)級(jí)體系是有效的，即企業(yè)投資失敗、利潤(rùn)下降、融資渠道枯竭等信用事件對(duì)其還款履約能力的影響都能及時(shí)恰當(dāng)?shù)赝ㄟ^(guò)其信用等級(jí)的變化而表現(xiàn)出來(lái)。信用度量制模型的基本方法就是信用等級(jí)變化分析。

（1）預(yù)測(cè)借款人信用等級(jí)的變動(dòng)，得出信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣（2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的貸款市值進(jìn)行估計(jì)（3）計(jì)算貸款受險(xiǎn)價(jià)值（VAR）2、計(jì)算單項(xiàng)貸款的VAR值的步驟：信用度量制模型要解決的問(wèn)題：假如下一個(gè)年度是一個(gè)壞年度的話，我們的貸款及貸款組合的價(jià)值將會(huì)遭到多大的損失？貸款的價(jià)值（P）貸款市值的波動(dòng)率（σ）未知：目標(biāo)：度量貸款的受損價(jià)值可知的信息：借款人的信用等級(jí)下一年該信用等級(jí)轉(zhuǎn)換為其它信用級(jí)別的概率違約貸款的收復(fù)率舉例：借款企業(yè)信用等級(jí)為BBB級(jí)。5年期固定利率貸款，年貸款利率為6%，貸款總額為100(百萬(wàn)美元)。（1）預(yù)測(cè)借款人信用等級(jí)的變動(dòng)，得出信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣假定借款人一年后有8種可能的信用狀態(tài)，即AAA——D級(jí)（違約）則一年后借款人由初始信用等級(jí)轉(zhuǎn)移到各種可能等級(jí)的概率稱(chēng)為信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率∑轉(zhuǎn)移概率＝1。（1）一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)換矩陣

信用等級(jí)的上升或下降必然會(huì)影響到一筆貸款余下的現(xiàn)金流量所要求的信貸風(fēng)險(xiǎn)加息差(或信貸風(fēng)險(xiǎn)酬金)，因此也就必然會(huì)對(duì)貸款隱含的當(dāng)前市值產(chǎn)生影響。（2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的貸款市值估計(jì)其中：P0——貸款總額r0——年貸款利率ri——財(cái)政零息票債券的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率Si——每年的信用加息差，它是不同期限的(零息票)貸款信貸風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率，這些數(shù)據(jù)可從公司債券市場(chǎng)相應(yīng)的債券利率與國(guó)債市場(chǎng)相應(yīng)的國(guó)債利率之差中獲得。假定：借款人在第一年中的信用等級(jí)從BBB級(jí)上升的A級(jí)，那么對(duì)于發(fā)放貸款的金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)它所發(fā)放的這筆貸款的第一年結(jié)束時(shí)的現(xiàn)值或市值便是若借款人在第一年結(jié)束時(shí)信用等級(jí)從BBB級(jí)上升為A級(jí)，那么這100百萬(wàn)美元貸款(帳面值)的市值可上升為108.66百萬(wàn)美元

不同信用等級(jí)下貸款市值狀況借款人信用等級(jí)轉(zhuǎn)換后貸款市值的概率分布分布情況51.13107.09=均值109.37概率貸款市值（百萬(wàn)美元）5年期BBB級(jí)貸款的市值實(shí)際分布情況Vi：每一信用用等級(jí)下的的貸款市值值Pi：借款人信信用等級(jí)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換到不同同信用等級(jí)級(jí)下的概率率（3）計(jì)算算貸款的VAR值首先，求貸貸款未來(lái)價(jià)價(jià)值的均值值和方差E貸款未來(lái)價(jià)價(jià)值貸款未來(lái)價(jià)值其次，求VAR值VAR等于于一定的置置信度上，，年末可能能的貸款價(jià)價(jià)值與貸款款預(yù)期平均均價(jià)值間的的差距，即即貸款的價(jià)價(jià)值損失。。①假設(shè)貸貸款價(jià)值服服從正態(tài)分分布，則置信度為95％的VAR值為為1.65×σ；置信度為99％的VAR值為為2.33×σ。②若基于于貸款價(jià)值的的實(shí)際分布布，可利用轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)移概率矩矩陣和對(duì)應(yīng)應(yīng)的貸款價(jià)價(jià)值表近似似計(jì)算不同同置信度下下的VAR值。貸款VAR值=貸款款均值－給定置信信度水平上上年末可能能的貸款價(jià)價(jià)值②根據(jù)實(shí)際際分布，計(jì)計(jì)算VAR①根據(jù)正態(tài)分分布線性插值法法為了得到較較為準(zhǔn)確的的受險(xiǎn)價(jià)值值量，可以以通過(guò)線性性插值法算算出5%和和1%情景景下的實(shí)際際受損價(jià)值值量來(lái)。1.47的的百分位數(shù)數(shù)等于98.10百百萬(wàn)美元0.3的百百分位數(shù)等等于83.64百萬(wàn)萬(wàn)美元貸款市值（（百萬(wàn)美元元）1%的百分位數(shù)＝1%的VaR=107.09?92.29=14.80（百萬(wàn)美元））51.13107.09=均值109.37概率5年期BBB級(jí)貸款的市值實(shí)際分布情況0.3%1.47%1%P（V≤92.29）≥1%線性插值法法1.47的的百分位數(shù)數(shù)等于98.10百百萬(wàn)美元6.77的的百分位數(shù)數(shù)等于102.02百萬(wàn)美元元51.13107.09=均值值109.37概率貸款市值（（百萬(wàn)美元元）5年期BBB級(jí)貸款款的市值實(shí)實(shí)際分布情情況5%的百分位數(shù)＝6.67%1.47%5%P（V≤100.77）≥5%5%的VaR=107.09?100.77=6.32（百萬(wàn)美元）對(duì)于信用等等級(jí)為BBB的企業(yè)業(yè)，同樣的的100萬(wàn)萬(wàn)美元的貸貸款，同樣樣的99％％的置信度度在正態(tài)分布布下為的VAR值為為6.97百萬(wàn)美元基于貸款價(jià)價(jià)值的實(shí)際際分布，VAR值為為14.8萬(wàn)萬(wàn)美元。巴塞爾協(xié)議議的資本/資產(chǎn)≥8%資本要要求正好介介于二者之之間。事實(shí)上，利利用信用度度量制方法法所計(jì)算出出的貸款受受險(xiǎn)價(jià)值量量可以較為為準(zhǔn)確地反反映出不同信用等等級(jí)和不同期限的貸款在未未來(lái)可能發(fā)發(fā)生的價(jià)值值損失量。。評(píng)價(jià)巴塞爾爾協(xié)議的風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)資本要要求信用度量制制方法與最最低風(fēng)險(xiǎn)資資本要求以VAR值值來(lái)確定防防范信用資資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的的最低資本本量，可以以有效地保保護(hù)銀行在在遭受信用用風(fēng)險(xiǎn)損失失的情況下下能夠繼續(xù)續(xù)生存下來(lái)來(lái)。因此人人們將貸款款的受險(xiǎn)價(jià)價(jià)值視為它它的經(jīng)濟(jì)資本（（economiccapital）。按照國(guó)際清清算銀行的的規(guī)定，所有信用等級(jí)和所有期限的貸款都要要求服從8%的資本本要求，這這顯然不能能反映各類(lèi)類(lèi)貸款的真真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)狀狀況并且常常常會(huì)縮小小貸款的實(shí)實(shí)際受損價(jià)價(jià)值、不利利于銀行積積累足夠的的風(fēng)險(xiǎn)資本本來(lái)應(yīng)付金金融資產(chǎn)未未來(lái)可能發(fā)發(fā)生的預(yù)期期信用損失失和非預(yù)期期信用損失失。8%的資本本要求可能能偏低即使依據(jù)信信用度量制制測(cè)算出了了1%的貸貸款受險(xiǎn)價(jià)價(jià)值量，在在某種極端端的情況下下（如大的的災(zāi)年發(fā)生生），以受受險(xiǎn)價(jià)值所所確定的風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)資本量量也不能完完全抵補(bǔ)貸貸款所遭受受的重大損損失。鑒于這種情情況，近年年來(lái)國(guó)際清清算銀行也也準(zhǔn)許商業(yè)業(yè)銀行從3～4之間間選擇一個(gè)個(gè)適當(dāng)?shù)某顺藬?shù)因子對(duì)對(duì)貸款的受受險(xiǎn)價(jià)值進(jìn)進(jìn)行放大。。3～4之間間的乘數(shù)因因子據(jù)美國(guó)學(xué)者者在19954年所所作的研究究表明：利利用3～4乘數(shù)因子子對(duì)受險(xiǎn)價(jià)價(jià)值加以放放大并據(jù)此此確定其風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)資本，，基本可以以抵補(bǔ)某些些金融資產(chǎn)產(chǎn)的重大價(jià)價(jià)值損失。?！缎沦Y本協(xié)協(xié)議》：計(jì)計(jì)算監(jiān)管資資本的內(nèi)部部模型的VaR持有有期為10個(gè)交易日日，置信水水平為99%，且計(jì)計(jì)算出的VAR再乘乘以一個(gè)安安全系數(shù)（（值為3））JPMorgan創(chuàng)設(shè)的風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)度量制制模型（RiskMetrics)中持有期期通常選擇擇為1天,置信度為為95%。。具體作法模型的優(yōu)點(diǎn)點(diǎn)其一，考慮慮了借款人人信用等級(jí)級(jí)轉(zhuǎn)換的問(wèn)問(wèn)題其二，多狀狀態(tài)模型，，能更精確確地計(jì)量信信用風(fēng)險(xiǎn)的的變化和損損失值。其三，率先先提出資產(chǎn)產(chǎn)組合信用用風(fēng)險(xiǎn)的度度量框架，，注重直接接分析企業(yè)業(yè)間信用狀狀況變化的的相關(guān)關(guān)系系，因而更更加與現(xiàn)代代組合投資資管理理論論相吻合4CreditMetrics模模型的優(yōu)缺缺點(diǎn)模型的局限限技術(shù)上：假定信用評(píng)評(píng)級(jí)是有效效的。假定貸款未未來(lái)的等級(jí)級(jí)轉(zhuǎn)移概率率與其過(guò)去去的轉(zhuǎn)移概概率沒(méi)有相相關(guān)性。假定轉(zhuǎn)移概概率在不同同時(shí)期之間間是穩(wěn)定的的，未考慮慮經(jīng)濟(jì)周期期的影響。。假定企業(yè)資資產(chǎn)價(jià)值的的相關(guān)度等等于企業(yè)股股票收益的的相關(guān)度，，有待驗(yàn)證證。實(shí)際應(yīng)用中中：利用歷史數(shù)數(shù)據(jù)度量信信用風(fēng)險(xiǎn)，，屬于“向向后看”的的方法。以債券等級(jí)級(jí)轉(zhuǎn)移概率率近似替代代貸款轉(zhuǎn)移移概率不同求償?shù)鹊燃?jí)貸款的的違約收復(fù)復(fù)率貸款的求償?shù)燃?jí)平均值（%）標(biāo)準(zhǔn)差（%）優(yōu)先擔(dān)保貸款53.8026.86優(yōu)先無(wú)擔(dān)保貸款51.1325.45優(yōu)先次級(jí)貸款38.5223.81次級(jí)貸款32.7420.18低于次級(jí)貸款17.0910.90信用組合風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)度量信用用度度量量制制的的組組合合模模型型：：與單單項(xiàng)項(xiàng)信信用用資資產(chǎn)產(chǎn)受受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)價(jià)值值量量的的度度量量一一樣樣首先先考考察察正正態(tài)態(tài)分分布布的的條條件件下下，，信信用用資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合受受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)價(jià)值值量量(PortfolioVaR)計(jì)計(jì)算算然后后，，再再考考察察在在實(shí)實(shí)際際分分布布條條件件下下，，怎怎樣樣計(jì)計(jì)算算出出組組合合的的受受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)價(jià)值值量量最后后依依據(jù)據(jù)組組合合受受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)價(jià)值值量量導(dǎo)導(dǎo)出出相相應(yīng)應(yīng)的的組組合合所所需需資資本本量量。。為了了簡(jiǎn)簡(jiǎn)便便，，后后面面先先考考慮慮兩兩貸貸款款組組合合的的情情況況思路路：：假設(shè)設(shè)這這兩兩項(xiàng)項(xiàng)貸貸款款為為：：一項(xiàng)項(xiàng)BBB級(jí)級(jí)貸貸款款其其面面值值為為$100(百百萬(wàn)萬(wàn)美美元元)一項(xiàng)項(xiàng)A級(jí)級(jí)貸貸款款其其面面值值為為$100(百百萬(wàn)萬(wàn)美美元元)。。求：：兩兩項(xiàng)項(xiàng)貸貸款款組組合合在在一一年年期期的的VAR值值μP——組合的均值σP——組合的標(biāo)準(zhǔn)差一年期兩筆貸款的聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率不同信用狀態(tài)下貸款組合的市場(chǎng)價(jià)值視貸貸款款的的信信用用級(jí)級(jí)別別為為隨隨機(jī)機(jī)變變量量?jī)蓚€(gè)個(gè)隨隨機(jī)機(jī)變變量量的的取取值值為為：：AAA——違違約約（（8個(gè)個(gè)值值））兩隨隨機(jī)機(jī)變變量量并并非非獨(dú)獨(dú)立立，，即即P(““信信用用1=AA””∩∩““信信用用2=A””)≠≠P(““信信用用1=AA””)××P(““信信用用2=A””)涉及到相關(guān)性問(wèn)題一年年期期聯(lián)聯(lián)合合信信用用等等級(jí)級(jí)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換換矩矩陣陣相關(guān)關(guān)性性為為0.3≈1%在不不同同信信用用狀狀態(tài)態(tài)下下貸貸款款組組合合的的市市場(chǎng)場(chǎng)價(jià)價(jià)值值=98.10+106.30pi———第第i種種可可能能的的聯(lián)聯(lián)合合轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)移移概概率率Vi———第第i種種可可能能的的組組合合價(jià)價(jià)值值求出出貸貸款款組組合合價(jià)價(jià)值值的的均均值值與與方方差差貸款組合價(jià)值（百萬(wàn)美元）貸款組合價(jià)值（百萬(wàn)美元）VAR正態(tài)分布實(shí)際分布置信水平（99%）VAR＝2.33×3.35＝7.81（百萬(wàn)美元）VAR＝213.63－204.4＝9.23（百萬(wàn)美元）99%的的置置信信水水平平下下，，兩兩貸貸款款組組合合的的VAR為為：：2.33××3.35=7.81（（百百萬(wàn)萬(wàn)美美元元））從計(jì)計(jì)算算結(jié)結(jié)果果可可看看出出，，盡盡管管兩兩貸貸款款組組合合價(jià)價(jià)值值比比原原來(lái)來(lái)單單個(gè)個(gè)貸貸款款價(jià)價(jià)值值增增加加了了一一倍倍，，但但是是以以受受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)價(jià)值值(VaR)為為基基礎(chǔ)礎(chǔ)計(jì)計(jì)算算出出的的資資本本需需要要量量只只比比原原BBB級(jí)級(jí)貸貸款款以以受受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)價(jià)值值計(jì)計(jì)算算出出的的資資本本需需要要量量多多出出0.84(百萬(wàn)美美元)(即7.81-6.97=0.84百萬(wàn)美元元)。顯然，造造成這種種狀況的的原因就就是貸款款組合的的風(fēng)險(xiǎn)分分散功能能發(fā)揮了了作用，，特別是是我們假假定兩貸貸款間存存在著0.3的的違約風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)關(guān)系數(shù)。。①在正正態(tài)分布布下從前面的的兩表查查出，在在最接近近1%的的概率下下所對(duì)應(yīng)應(yīng)的兩貸貸款組合合價(jià)值為為204.40：VAR＝＝213.63?204.4＝9.23（百萬(wàn)萬(wàn)美元））一年內(nèi)兩兩貸款組組合的價(jià)價(jià)值損失失超過(guò)9.23百萬(wàn)美美元的概概率低于于1%。。這個(gè)數(shù)額額也是兩兩貸款組組合的資資本需要要量，它它比在正正態(tài)分布布條件下下以受險(xiǎn)險(xiǎn)價(jià)值為為基礎(chǔ)計(jì)計(jì)算的資資本需要要量高出出1.42（9.23?7.81）百百萬(wàn)美元元；但是若與與比之前BBB級(jí)級(jí)別的單單一貸款款實(shí)際分分布條件件下所需需資本量量（8.99））相比，，僅高出出0.24（9.23?8.99）百萬(wàn)美元元，顯然然這也是是貸款組組合風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)分散的的作用。。②實(shí)際際分布下下的VAR兩企業(yè)貸貸款的相相關(guān)性無(wú)無(wú)法直接接獲得，，該模型型利用借款人的的股票收收益變化化的相關(guān)性性來(lái)替代代貸款市市值的相相關(guān)性。。首先，將將借款公公司資產(chǎn)產(chǎn)價(jià)值波波動(dòng)性與與借款人人信用等等級(jí)變化化相聯(lián)系系。假定企業(yè)業(yè)資產(chǎn)價(jià)價(jià)值變化化幅度達(dá)達(dá)到一定定程度時(shí)時(shí)其信用用等級(jí)就就會(huì)改變變由此得到到等級(jí)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)移與企企業(yè)資產(chǎn)產(chǎn)價(jià)值變變化間的的映射關(guān)關(guān)系。其次，還還要利用用相關(guān)模模型計(jì)算算出組合合內(nèi)各單單個(gè)借款款人之間間資產(chǎn)波波動(dòng)的相相關(guān)性。。兩筆貸款款相關(guān)性性的計(jì)算算假設(shè)有兩兩家公司司X&ZX公司為一家化學(xué)企業(yè)，其股票收益率為：RX=0.9RCHEM+UX化學(xué)產(chǎn)業(yè)收益指數(shù)該企業(yè)的特殊風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬敏感系數(shù)Z公司則為一家全能銀行，其股票收益率為：RZ=0.74RINS+0.15RBANK+UZ該銀行的特殊風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬敏感系數(shù)銀行業(yè)收益指數(shù)保險(xiǎn)業(yè)收益指數(shù)求聯(lián)合密密度：BB級(jí)借借款人的的資產(chǎn)價(jià)價(jià)值波動(dòng)動(dòng)（σ）與其信信用等級(jí)級(jí)轉(zhuǎn)換之之間的關(guān)關(guān)系BBBBBBCCCAAAAAA違約信用等級(jí)：假定企業(yè)業(yè)資產(chǎn)價(jià)價(jià)值波動(dòng)動(dòng)呈正態(tài)態(tài)分布80.537.738.841.000.140.670.031.06轉(zhuǎn)換概率（%）：80.531.37-1.23-2.042.932.993.43-2.30資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)σ：A級(jí)借款款人的資資產(chǎn)價(jià)值值波動(dòng)（（σ）

與其其信用等等級(jí)轉(zhuǎn)換換之間的的關(guān)系信用等級(jí)違約CCCBBBBBBAAAAAA信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率0.060.010.260.745.2591.052.270.09資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)（σ）-3.24-3.19-2.27-2.30-1.511.983.12多組合信信用風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)度量在多組合合的情況況下，由由于信用用計(jì)量模模型將單單一的信信用工具具放入資資產(chǎn)組合合中衡量量其對(duì)整整個(gè)組合合風(fēng)險(xiǎn)狀狀況的作作用，而而不是孤孤立地衡衡量某一一信用工工具自身身的風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)，因而而，該模模型使用用了信用用工具邊邊際風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)貢獻(xiàn)這這樣的概概念來(lái)反反映單一一信用工工具對(duì)整整個(gè)組合合風(fēng)險(xiǎn)狀狀況的作作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指在組組合中因因增加某某一信用用工具的的一定持持有量而而增加的的整個(gè)組組合的風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)（以以組合的的標(biāo)準(zhǔn)差差表示））。通過(guò)對(duì)比比組合中中各信用用工具的的邊際風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)獻(xiàn)，進(jìn)而而分析每每種信用用工具的的信用等等級(jí)、與與其他資資產(chǎn)的相相關(guān)系數(shù)數(shù)以及其其風(fēng)險(xiǎn)暴暴露程度度等各方方面因素素，可以以很清楚楚地看出出各種信信用工具具在整個(gè)個(gè)組合的的信用風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)中的的作用，，最終為為投資者者的信貸貸決策提提供科學(xué)學(xué)的量化化依據(jù)。。模型的實(shí)實(shí)際應(yīng)用用利用求出出的VAR值，，可以計(jì)計(jì)算出抵抵御組合合風(fēng)險(xiǎn)所所需的銀銀行資本本。從組合的的角度衡衡量銀行行向某借借款人發(fā)發(fā)放貸款款的邊際際風(fēng)險(xiǎn)貢貢獻(xiàn)模型的特特點(diǎn)其一，盯盯住市場(chǎng)場(chǎng)模型（（MTM），即即盯住信信用等級(jí)級(jí)變化對(duì)對(duì)貸款理理論市值值的影響響其二，將將組合管管理理念念引入信信用風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)管理領(lǐng)領(lǐng)域其三，考考慮貸款款組合的的相關(guān)性性對(duì)信用用風(fēng)險(xiǎn)的的影響第三節(jié)信信用用監(jiān)控模模型（KMV）KMV模模型———是一種違違約預(yù)測(cè)測(cè)模型，，用該模模型可以以預(yù)測(cè)股股權(quán)公開(kāi)開(kāi)交易的的公司或或銀行違違約的可可能性。。該模型是是由著名名的風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)管理公公司KMV公司司于1997年年開(kāi)發(fā)的的信用風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)度量量模型。。公司名源源于三位位創(chuàng)辦者者Kealhofer,Mcquown,Vasicek首字母母（KMV），，該公司司成立于于1989年，，位于美美國(guó)舊金金山，目目前已經(jīng)經(jīng)被世界界著名的的信用評(píng)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)構(gòu)——穆穆迪投資資公司收收購(gòu)。信用監(jiān)控模模型（KMV））該模型認(rèn)為為，貸款的信用用風(fēng)險(xiǎn)是在在給定負(fù)債債的情況下下由債務(wù)人人的資產(chǎn)市市場(chǎng)價(jià)值決決定的。因?yàn)橘J款并并沒(méi)有真實(shí)實(shí)地在市場(chǎng)場(chǎng)交易，貸貸款的市場(chǎng)場(chǎng)價(jià)值不能能直接觀測(cè)測(cè)到。為此此，模型將將銀行的貸貸款問(wèn)題倒倒轉(zhuǎn)一個(gè)角角度，從借借款企業(yè)所所有者的角角度考慮貸貸款歸還的的問(wèn)題。在在債務(wù)到期期日，如果果公司資產(chǎn)產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)價(jià)值高于公公司債務(wù)值值（違約點(diǎn)點(diǎn)），則公公司有動(dòng)力力歸還貸款款；如果此此時(shí)公司資資產(chǎn)價(jià)值低低于公司債債務(wù)值，則則企業(yè)可能能違約。模型將債權(quán)看作作債權(quán)人向向借款公司司股東出售售的對(duì)公司司價(jià)值的看看跌期權(quán)（（賣(mài)權(quán)）債務(wù)到期時(shí)時(shí)，若企業(yè)業(yè)資產(chǎn)的市市場(chǎng)價(jià)值超超出其負(fù)債債價(jià)值，企企業(yè)愿意還還債，將剩剩余部分留留作利潤(rùn)；；如果企業(yè)業(yè)資產(chǎn)價(jià)值值小于負(fù)債債水平，出出售全部資資產(chǎn)也不能能完全償債債，企業(yè)會(huì)會(huì)選擇違約約，將公司司資產(chǎn)轉(zhuǎn)交交給債權(quán)人人。KMV模型型基于公司司的資產(chǎn)市市值及資產(chǎn)產(chǎn)市值的波波動(dòng)性來(lái)計(jì)計(jì)算預(yù)期違違約概率（（EDF）），該模型型適用于上上市公司。。1KMV模型基基本原理企業(yè)股權(quán)市市值與它的的資產(chǎn)市值值之間的結(jié)結(jié)構(gòu)性關(guān)系系；企業(yè)資產(chǎn)市市值波動(dòng)程程度和企業(yè)業(yè)股權(quán)市值值的變動(dòng)程程度之間關(guān)關(guān)系。該模型利用用了兩個(gè)關(guān)關(guān)系：通過(guò)這兩個(gè)個(gè)關(guān)系模型型，便可以以求出企業(yè)業(yè)資產(chǎn)市值值及其波動(dòng)動(dòng)程度。一一旦資產(chǎn)市市值及其波波動(dòng)程度被被算出，信信用監(jiān)測(cè)模模型便可以以測(cè)算出借借款企業(yè)的的預(yù)期違約約概率(EDF)。。第一步，它利用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)價(jià)公式，根根據(jù)企業(yè)股股權(quán)的市場(chǎng)場(chǎng)價(jià)值、資資產(chǎn)價(jià)值的的波動(dòng)性、、到期時(shí)間間、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn)借貸利率率及負(fù)債的的賬面價(jià)值值估計(jì)出企業(yè)資產(chǎn)的的市場(chǎng)價(jià)值值及其波動(dòng)動(dòng)性。第二步，根據(jù)公司司的負(fù)債計(jì)計(jì)算出公司司的違約實(shí)實(shí)施點(diǎn)(defaultexercisepoint，為為企業(yè)1年年以下短期期債務(wù)的價(jià)價(jià)值加上未未清償長(zhǎng)期期債務(wù)賬面面價(jià)值的一一半)，計(jì)計(jì)算借款人人的違約距離。第三步，根據(jù)企業(yè)業(yè)的違約距距離與預(yù)期期違約率(EDF)之間的的對(duì)應(yīng)關(guān)系系，求出企企業(yè)的預(yù)期違約率率(EDF)。2KMV模型的的運(yùn)算步驟驟由于無(wú)法直直接觀察公公司資產(chǎn)價(jià)價(jià)值及波動(dòng)動(dòng)性，KMV借用期期權(quán)定價(jià)原原理推算。。股權(quán)可看作作股東對(duì)公公司資產(chǎn)價(jià)價(jià)值的看漲漲期權(quán)，根根據(jù)期權(quán)定定價(jià)理論，，可推導(dǎo)出出公司股權(quán)權(quán)價(jià)值的公公式：第一步，估估計(jì)公司市市場(chǎng)價(jià)值及及其波動(dòng)性性E——股權(quán)權(quán)價(jià)值A(chǔ)——資產(chǎn)產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值值σA——資產(chǎn)價(jià)價(jià)值波動(dòng)性性D——負(fù)債債價(jià)值r——無(wú)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)借貸利利率Τ——時(shí)間間范圍資產(chǎn)或負(fù)債債價(jià)值時(shí)間t=0t=1違約概率資產(chǎn)價(jià)值分分布曲線負(fù)債線AD違約概率相相當(dāng)于企業(yè)業(yè)資產(chǎn)價(jià)值值分布曲線線位于負(fù)債債線以下的的區(qū)域，它它表示企業(yè)業(yè)資產(chǎn)價(jià)值值在一年內(nèi)內(nèi)降到D以以下的概率率，即企業(yè)業(yè)一年內(nèi)違違約（破產(chǎn)產(chǎn)）的概率率。假定公司未未來(lái)資產(chǎn)價(jià)價(jià)值圍繞其其現(xiàn)值呈正正態(tài)分布，，均值為A，標(biāo)準(zhǔn)差差為σA，，則可利用用下面的公公式計(jì)算公公司在一年年內(nèi)或t=0時(shí)（現(xiàn)現(xiàn)在）距離離違約的違違約距離ＤＤＤ(Distance-to-Default)：與違約點(diǎn)的的距離：DD×σA第二步，計(jì)計(jì)算違約距距離KMV的違違約點(diǎn)（DefaultPoint）在期權(quán)定價(jià)價(jià)框架中，，違約行為為發(fā)生于資資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)價(jià)值小于企企業(yè)負(fù)債之之時(shí)，但在在實(shí)際生活活中違約并并不等于破破產(chǎn)，也就就是說(shuō)，資資產(chǎn)價(jià)值低低于債務(wù)總總值得概率率并不是對(duì)對(duì)EDF的的準(zhǔn)確量度度。KMV公公司通過(guò)觀觀測(cè)幾百個(gè)個(gè)公司樣本本，認(rèn)為當(dāng)當(dāng)資產(chǎn)價(jià)值值達(dá)到總債債務(wù)和短期期債務(wù)之間間的某一點(diǎn)點(diǎn)，即違約約點(diǎn)時(shí)，企企業(yè)才發(fā)生生違約。KMV公公司認(rèn)為違違約點(diǎn)DPT大約等等于企業(yè)短短期債務(wù)加加上長(zhǎng)期債債務(wù)的一半半。第三步，估估算違約概概率①若假定資產(chǎn)產(chǎn)價(jià)值是正正態(tài)分布，，就可根據(jù)據(jù)違約距離離直接求得得違約概率率。若違約距離離為2.33，由于于公司未來(lái)來(lái)資產(chǎn)價(jià)值值在其均值值單側(cè)2.33σA內(nèi)變化的概概率是99%，可推推算出公司司預(yù)期違約約概率約為為1%。