金融风险及其管理信用风险管理推荐.ppt

第一节 信用风险的识别 一、信用风险的涵义与特征 二、表内业务的信用风险 三、表外业务的信用风险 四、信用组合及其风险 比较信用风险、信贷风险、贷款风险 一、信用风险的涵义与特征 一、信用风险的涵义与特征 1999年以来不良贷款处置情况的不完全统计资料： 1999年，全国银行共剥离不良贷款13939亿 2004年，建行先后剥离不良贷款1858亿；同年，中行核销和剥离了2544亿坏账；交行处置不良贷款641亿 2004年中行和建行获准用全部所有者权益（计3000亿）冲销坏账 2005年，工行处理不良贷款7050亿 根据以上统计加总，累计处置不良贷款24375亿.另根据银监会2006年四季度的统计数据，全国银行不良贷款的余额是12549亿元，二者相加总和为36924亿。而这一数字很有可能只是冰山一角. 有人估计,从1988-2006年间,我国政府大约已经为银行直接或间接(如向资产管理公司的注资)输血达10万亿元.几次较有影响的输血行动是: 1998年通过发行2700亿特种国债向四大行注资 1999年出资400亿成立四大资产管理公司,同年,为光大银行收购中国投资银行拨备73.2亿元。 2003年底向建行和中行注资450亿美元 2005年向工行注资150亿美元 其他措施: 税收优惠 垄断高利差 信贷市场上的信息不对称问题: 第二节 信用风险的评估 一、信用风险评估方法的演进 二、信用风险度量的基本要素 三、主要信用风险度量模型介绍 第三节 信用风险的应对与控制 一、信用风险管理方法的改变 二、信用风险管理的新方法 三、信用衍生工具 1、基本思路 信用风险即包括违约风险也包括价差风险。 如果能够获知信用资产价值的分布，就可以直接应用VaR思想，求出信用损失。 关键是，如何获取信用资产价值的分布？ 信用资产价值波动取决于债务人的信用状况，而债务人的信用状况可用信用评级结果来表示。 结论：构建信用评级与信用损失之间的关系。 （三） CreditMtrics模型 设定考察期 和评级系统 信用等级 迁移概率 资产现 值重估 信用VAR 资产价 值分布 风险溢 价变化 2、CreditMtrics模型的内容与步骤　　 （三） CreditMtrics模型 　　 3、案例解析 已知有面值100万元的贷款，期限5年，息票率6%，年付息一次，信用评级为BBB级。问：在99%的置信水平，该贷款下一年的VAR是多少？ （三） CreditMtrics模型 　　 步骤一：获取信用等级迁移概率 0.18 0.12 1.17 5.36 86.93 5.95 0.33 0.02 BBB 1.06 1.00 8.84 80.53 7.73 0.67 0.14 0.03 BB 5.20 4.07 83.46 6.48 0.43 0.24 0.11 0 B 0 0 0 0.12 0.06 0.68 8.33 90.81 AAA 0 0.02 0.14 0.06 0.64 7.79 90.65 0.70 AA 0.06 0.01 0.26 0.74 5.52 91.05 2.27 0.09 A 19.79 64.86 11.24 2.38 1.30 0.22 0 0.22 CCC 违约 CCC B BB BBB A AA AAA 　　 步骤二：获取不同级别下的远期零息收益率曲线％ 14.03 8.03 6.78 5.25 4.93 4.78 4.73 4 15.05 6.05 5.55 4.1 3.72 3.65 3.6 2 15.02 7.02 6.02 4.67 4.32 4.22 4.17 3 13.62 8.52 7.27 5.63 5.32 5.17 5.12 5 CCC B BB BBB A AA AAA 步骤三：计算对应等级下的资产现值 51.13 83.64 98.10 102.02 107.55 108.66 109.19 109.37 市值 违约 CCC B BB BBB A AA AAA 等级 　　 步骤四：计算信用VaR 0.09 0.18 51.13 0.10 0.12 83.64 1.17 1.15 98.10 5.41 5.30 102.02 93.49 86.93 6.47 5.95 107.55 108.66 0.36 0.33 109.19 0.02 0.02 109.37 加权价值 ③＝ ①× ② 概率（％）① 新现值② 违约 CCC B BB BBB A AA AAA 年末等级 均值E＝Σ ③＝107.09 方差D＝ Σ ⑤＝8.9477 标准差δ=2.99 5.6358 0.6598 0.9446 1.3592 0.1853 0.1474 0.0146 0.0010 加权