【摘要】： 自Merton(1974)提出有違約風(fēng)險(xiǎn)債券的定價(jià)模型以來，數(shù)以千計(jì)的理論與實(shí)證文獻(xiàn)集中于以企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的運(yùn)動(dòng)推導(dǎo)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的演變這一課題。而以資產(chǎn)負(fù)債比率作為信用價(jià)差的代理變量，通過資產(chǎn)價(jià)值與無風(fēng)險(xiǎn)利率的相關(guān)度對(duì)債券或貸款的信用與利率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聯(lián)合度量，則是一個(gè)剛剛起步的研究領(lǐng)域。 商業(yè)銀行是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)構(gòu)，信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)，利率風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前利率市場(chǎng)化改革對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的重要挑戰(zhàn)，而且信用與利率風(fēng)險(xiǎn)具有內(nèi)在不可分離的負(fù)相關(guān)關(guān)系。相關(guān)性是聯(lián)合度量的前提與關(guān)鍵所在。本研究區(qū)分了信用價(jià)差與無風(fēng)險(xiǎn)利率相關(guān)性以及作為信用價(jià)差中間變量的股市指數(shù)與無風(fēng)險(xiǎn)利率相關(guān)性之間的差異，提出股市指數(shù)與無風(fēng)險(xiǎn)利率的相關(guān)性具有兩種方向相反的傳導(dǎo)渠道，從而推進(jìn)了信用與利率風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性度量中的傳導(dǎo)機(jī)制研究。本文還深入分析了周期性行業(yè)與防御性行業(yè)在信用與利率風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性角度所體現(xiàn)的不同特征，揭示了行業(yè)因素對(duì)聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)度量的重要意義。 論文的主體部分通過在信用風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)構(gòu)化方法和約化方法中分別引入隨機(jī)利率來展開，主要由理論模型和模擬分析兩部分組成。由于結(jié)構(gòu)化方法是企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值運(yùn)動(dòng)服從連續(xù)時(shí)間擴(kuò)散過程的內(nèi)生違約機(jī)制，而約化方法是由隨機(jī)強(qiáng)度過程決定的外生違約過程，所以本研究在邏輯上全面涵蓋了企業(yè)信用變動(dòng)的幾種動(dòng)因。 本文的理論部分在基于結(jié)構(gòu)化方法和約化方法的信貸組合模型基礎(chǔ)上分別引入隨機(jī)利率，以即期利率和股市指數(shù)、股市行業(yè)指數(shù)為狀態(tài)變量，建立信用與利率風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)合度量模型，推導(dǎo)了信用價(jià)差與利率和股市指數(shù)等一些重要經(jīng)濟(jì)變量的相關(guān)關(guān)系。在基于結(jié)構(gòu)化方法的模擬分析中，本文采用Vasicek模型模擬無風(fēng)險(xiǎn)利率，通過模擬股市指數(shù)和股市行業(yè)指數(shù)軌跡模擬信用過程，通過利率與股市行業(yè)指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)相關(guān)矩陣進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)合度量的Monte Calo模擬分析和壓力測(cè)試，并且在區(qū)分行業(yè)的基礎(chǔ)上考慮了違約損失率與違約概率的相關(guān)性。本研究生成了模擬評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣和期限結(jié)構(gòu)，以此計(jì)算不同信用等級(jí)和不同行業(yè)的單筆貸款和信貸組合的綜合VaR值，并得到初始評(píng)級(jí)、相關(guān)性、違約概率和違約回收率等參數(shù)的敏感性分析結(jié)果。這一模擬方法的優(yōu)勢(shì)在于：第一，正確體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化方法中企業(yè)違約和信用降級(jí)的動(dòng)因來自資產(chǎn)價(jià)值的變動(dòng)。第二，通過對(duì)行業(yè)的區(qū)分，合理估計(jì)了信貸組合中的兩組相關(guān)性結(jié)構(gòu)。第三，可以通過模擬股票收益率的運(yùn)動(dòng)軌跡，生成模擬的評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。模擬評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣一方面避免了歷史轉(zhuǎn)移矩陣在取均值過程中對(duì)經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的忽視，另一方面可應(yīng)用于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的壓力測(cè)試目的。 本文的理論研究發(fā)現(xiàn)：(一)無風(fēng)險(xiǎn)利率與信用價(jià)差在經(jīng)濟(jì)周期的各個(gè)階段通常呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系(只有在發(fā)生嚴(yán)重金融危機(jī)時(shí)二者才可能出現(xiàn)同向變動(dòng)的擴(kuò)大效應(yīng))，這種負(fù)相關(guān)性不是簡(jiǎn)單的表面現(xiàn)象，而是由經(jīng)濟(jì)因素的驅(qū)動(dòng)所致。在風(fēng)險(xiǎn)中性的定價(jià)框架中，無風(fēng)險(xiǎn)利率就是資產(chǎn)價(jià)值運(yùn)動(dòng)的漂移項(xiàng)(均值)。(二)在信用與利率風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)合度量中對(duì)行業(yè)進(jìn)行區(qū)分是很重要的，因?yàn)楦鱾�(gè)行業(yè)對(duì)不同的宏觀經(jīng)濟(jì)變量具有不同的敏感度。即使信用評(píng)級(jí)相同的債券，如果屬于不同的行業(yè)，那么其信用價(jià)差也可能存在很大的差異。不同行業(yè)的信用價(jià)差差異，主要是由于各行業(yè)與無風(fēng)險(xiǎn)利率的相關(guān)系數(shù)不同所引起的。這一相關(guān)系數(shù)的差異又是進(jìn)一步由于各行業(yè)的經(jīng)濟(jì)周期敏感度不同，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)周期不同階段利率變動(dòng)值的敏感度不同所致。 本文模擬研究的主要結(jié)論包括：在聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)度量的角度，首先，來自多個(gè)行業(yè)的20筆貸款可以達(dá)到很好的風(fēng)險(xiǎn)分散效果，在信貸組合中繼續(xù)增加貸款對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的改善不明顯。由于利率風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)負(fù)的相關(guān)性，綜合VaR值小于信用VaR與利率VaR之和。其次，信貸組合的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信用與利率風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)系數(shù)、違約相關(guān)系數(shù)、債項(xiàng)初始評(píng)級(jí)等參數(shù)十分敏感，而單筆貸款則對(duì)初始評(píng)級(jí)、違約概率和違約回收率等參數(shù)更為敏感。投資級(jí)債務(wù)人的綜合風(fēng)險(xiǎn)中利率風(fēng)險(xiǎn)的比例較高，而投機(jī)級(jí)債務(wù)人的綜合風(fēng)險(xiǎn)以信用風(fēng)險(xiǎn)為主導(dǎo)。 最后，雖然本文的主要研究對(duì)象是商業(yè)銀行主要持有的固定利率風(fēng)險(xiǎn)貸款與債券的信用與利率風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)合度量，但是本文用適當(dāng)?shù)钠鶖U(kuò)展至對(duì)商業(yè)銀行浮動(dòng)利率貸款和零售信貸的風(fēng)險(xiǎn)度量，研究了債務(wù)估價(jià)中的流動(dòng)性折價(jià)以及商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)方法等專題，并且本文的聯(lián)合度量方法可以應(yīng)用于金融衍生產(chǎn)品等商業(yè)銀行表外資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理，因此具有較強(qiáng)的理論與現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：F830;F224
【圖文】：

了商業(yè)銀行、投資銀行、財(cái)富管理公司和經(jīng)紀(jì)公司這幾類金風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的資本配置，風(fēng)險(xiǎn)資本的配置比特點(diǎn)所決定的。伴而生的信用風(fēng)險(xiǎn)是銀行的首要風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)生于交易對(duì)手沒有合約的可能性。在最基本的水平上，它包含了貸款、債券、違約風(fēng)險(xiǎn)。這一定義僅區(qū)別了—違約與未違約—這兩種前交易的貸款或債券進(jìn)行定價(jià)的復(fù)雜環(huán)境中，信用風(fēng)險(xiǎn)被視變量，每一狀態(tài)代表一種信用等級(jí)，信用等級(jí)隨時(shí)間而變動(dòng)陣。這里將信用風(fēng)險(xiǎn)定義為與特定轉(zhuǎn)移矩陣相聯(lián)系的債券價(jià)正向或負(fù)向變動(dòng)。正向的信用風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)減少債券違約的可能上升和債券價(jià)值的增加有關(guān);負(fù)向的信用變動(dòng)則與債券降級(jí)價(jià)值的顯著下降。市場(chǎng)參與者和金融監(jiān)管者都很重視獨(dú)立評(píng)信用風(fēng)險(xiǎn)外部評(píng)級(jí)，同時(shí)《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)商業(yè)銀級(jí)系統(tǒng)，以實(shí)施更為準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量。投資銀行經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)

兩大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)穆迪與標(biāo)準(zhǔn)普爾各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的1年期平均違約概率水平，顯示投資級(jí)債務(wù)發(fā)行1年內(nèi)違約概率水平以及等級(jí)之間的差異性幾乎可以忽略不計(jì)，而從Baa級(jí)到Ba級(jí)(BBB到BB級(jí))再到B級(jí)時(shí)違約風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生了飛躍，這一點(diǎn)在圖2一5穆迪累計(jì)違約概率統(tǒng)計(jì)(1920一2002年)中也得到直觀的反映。表2-2穆迪與標(biāo)準(zhǔn)普爾各信用等級(jí)的1年期平均違約概率統(tǒng)計(jì)分分類類穆迪 迪標(biāo)準(zhǔn)普爾 爾評(píng) 評(píng)評(píng)級(jí) 級(jí)修正評(píng)級(jí) 級(jí)平均違約概 概評(píng)級(jí) 級(jí)修正評(píng)級(jí) 級(jí)平均違約概 概率 率 率 率率’ ’ ’ ’率 率 (((((((((1970一 1995)))))))(1981一1994)))投投資資 Aaaaaaa0.00%%%AAAAAAA0.00%%%級(jí)級(jí) 級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)級(jí) AAAAAaaaAal，AaZ， Aa3330.03%%%AAAAAA+，AA， AA---0.00%%% AAAAAAAAl產(chǎn)2， A3330.01%%%AAAA+， A， A---0.07%%% BBBBBaaaaBaal

圖3-3無風(fēng)險(xiǎn)利率與經(jīng)濟(jì)周期(%)Jorion，F(xiàn)inancial幾skMana曠mentHandbook(第三版)，2005，第2信用價(jià)差(%)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)測(cè)陰陰陰影表示經(jīng)濟(jì)衰退退退1躺01970198019902的0圖34信用價(jià)差增加與經(jīng)濟(jì)衰退(%)Jorion，F(xiàn)in皿eialRiskMan娜mentHandbook(第三版)，2005，第期限價(jià)差(%)4，二

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 廖光輝;;論商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理與稽核[J];現(xiàn)代營(yíng)銷(下旬刊);2015年10期

2 張亮亮;楊青;熊國(guó)兵;祁潔萍;;基于違約強(qiáng)度的固定收益證券風(fēng)險(xiǎn)敏感性分析與壓力測(cè)試[J];上海金融;2011年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 王光偉;利率市場(chǎng)化條件下的我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院;2015年

2 謝海W

本文編號(hào)：2793232