银行内部评级的方法与实践

章节摘录

　　除项目专有信息之外，也必须分析借款人的数据，分析项目的所有权结构以及项目中每个股东的信用风险。基于项目中的具体债务关系，这些信用评级以各种方式影响项目融资交易的评估。　　项目实施所在的国家也是个值得关注的外部因素。不稳定的法律及政治环境呵能引起项目的延误并由此造成偿付困难，因而应该评估具体国家的主权信用等级。　　项目期间　　除了项目前期的信息之外，由于在项目期间不断补充可用数据，可能要评估新增的数据类别。在这个阶段，同样可以比较目标数据与实际数据。首先，通过比较当前项目状况与计划的项目进度，了解项目的总体进度，对比结果可以揭示项目进度中的潜在风险。其次，评估也包括对现金流量预测与到期实现的现金流量的比较。若二者出现较大偏差，则应考虑向下调节信用评级。　　另一个要评估的定性因素是特定条款或要求的执行情况，如建设要求、环境保护要求等。这些要求不完成可能延误甚至危及整个项目。　　1.4.4.2 物品融资　　物品融资指获取实物资产（如船只、飞机、卫星、机车和舰队等）融资的一种方法，其中贷款的偿还取决于已融资并抵押或指定给贷款人的明确资产产生的现金流。主要的现金流来源是与一个或多个合同参与者签订的租赁或租借实物资产的合同。　　项目前期　　物品融资所应用的程序与项目融资类似，即应集中分析预期现金流量，同时评估公司经营计划。应将预期现金流量与融资需求相对照，并关注权益的投入以及批准的融资情况。　　融资资产的类型可以作为物品融资交易涉及的一般风险的指标。如果偿债问题出现，则融资资产的抵押价值及产生的销售收入对信贷机构而言具有重要意义。　　除了物品的具体数据之外，评估建设与使用者的信用状况（如外部评级）也是十分重要的。拟建设目标所在地的国家评级是值得考虑的重要外部因素，不稳定的法律及政治环境可能导致项目延误甚至造成偿债困难。主权信用等级可以作为对具体国家评估的指标。

前言

　　过去的十年中，银行业在理解信用风险上取得了重大的进展：关注估计关键风险因素违约概率的精确方法，出现了大量有关定价与组合信用风险量度的文献。巴塞尔银行监管委员会重新修正了资本充足性框架，2004年达成《巴塞尔新资本协议》（简称巴塞尔II），2005年修正了巴塞尔II的框架，使得上述发展在监管上得以充分反映。巴塞尔II在计算信用资产的监管资本上，提出了基于内部评级法（IRB）度量信用风险的框架，但监管资本仍取决于每笔信贷的风险特征，而且仍然忽略组合的内容。　　本书的重点在于如何估计与验证巴塞尔II所提出的内部评级法的三个风险参数——违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）。自2007年1月（至少在欧洲）新监管框架成为操作性框架以来，许多银行仍处于执行前的准备阶段。2007年1月中国银监会对参与国际业务活动的银行提出了准备实施新监管框架的计划安排。因为从业者、金融监管当局和学者的讨论中仍有许多尚未解决的问题，所以不得不形成“最佳实践方法”，在未来实施监管要求的过程中，还要不断地细化这些方法。因此，学习、了解和研究IRB三个风险参数的估计、验证与压力测试对于中国银行业和广大的科技工作者来说是更现实、更迫切的任务，任重而道远。在此之际，用本书将自己的学习体会和研究成果与读者共享，抛砖引玉，目的是为提升我国银行业信用风险管理水平。本书尽管受新资本协议框架的启示，只讨论IRB风险参数的估计与验证，但对银行业其他领域研究仍有启示作用。三个风险参数是信用风险组合模型的输人参数或应用于信贷定价的算法，有关它们的估计是银行信用风险内部控制与管理的关键。现已有大量的文章与书籍解释巴塞尔II，因此，本书不把重点放在介绍巴塞尔II框架上，而是专心介绍讨论仍处于技术发展阶段的定性与定量方法。

内容概要

詹原瑞，1944年生，江西人。现任天津大学管理学院和天津大学金融工程研究中心教授，博士生导师。研究方向是金融工程与金融风险管理、决策理论与实际应用。曾获得2000年天津市科技进步二等奖。主持完成“影响图、信念网和决策分析”、“金融机构市场风险量度、估计与应用”、“信用风险的动态量度与管理的研究”、“一致性风险量度在信用风险的度量与管理中的应用”四项国家自然科学基金项目并参加10多项国家级科研项目。在国内学术刊物发表学术论文数十篇并获得IE检索。独立完成专著《银行信用风险的现代度量与管理》（经济科学出版社。2004年）和《影响图理论方法与应用》（天津大学出版社，1996年）。

书籍目录

1　信用评级部门的划分及其数据要求　 1.1  内部评级法　 1.2　划分信用评级部门　 1.3  信用评级部门最佳划分实际要求的数据类型　 1.4　各个部门信用评级的数据要求2　银行内部评级与基本信用评级模型　 2.1  内部评级的基本概念　 2.2  内部评级系统的建立　 2.3　基本信用评级模型　 2.4　主观判断模型　 2.5　信用评级模型的混合形式3　建立评级模型的统计方法　 3.1  风险分类的统计模型　 3.2  回归分析　 3.3　Fisher线性判别分析　 3.4　Logit和Probit模型　 3.5  面板模型　 3.6　决策树　 3.7　神经网络方法　 3.8　支持向量机　 3.9　k个最近邻居判别法　 3.10  统计模型与巴塞尔Il4　信用风险因果模型及混合模型　 4.1  典型的违约风险结构模型　 4.2　基于现金流的信用风险模型　 4.3　混合结构模型5　零售暴露的评分模型及应用　 5.1　什么是评分概念　 5 2  划分类别与重新编码　 5.3  不同的评分模型　 5.4　评分与内部评级法的最低要求　 5.5　估计评分模型的方法　 5.6　信用卡的信用评分模型实例6　有实用价值的信用风险评估模型　 6.1  未上市公司的多个信用风险模型的整合　 6.2　估计低违约组合的违约概率7　开发银行内部评级系统　 7.1  评级模型必须满足的基本要求　 7.2　银行内部评级系统的基本模块　 7.3  关键模块：计算机评级8　LGD估计的基础　 8.1  银行贷款　 8.2　LGD量度的基础分析　 8.3  回收率的决定因素　 8.4  巴塞尔Il对LGD估计的要求　 8.5  估计LGD的不同方法9　LGD估计的银行实践　 9.1　LGD估计在银行内部风险管理中的应用　 9.2　LGD的计算公式　……10　贷款回收率的统计模型11　EAD估计的概念性综述12　银行内部评级系统的验证13　评级模型区分力的量度与应用14　验证PD的统计方法与应用15　利用蒙特卡罗方法验证PD16　建立信用组合的压力测试参考文献

作者简介

本书重点讨论巴塞尔新资本协议提出的内部评级法(IRB)的三个风险参数：违约概率(PD)、违约损失率(LGD)和违约风险暴露(EAD)的估计与确认。结合实证研究和案例分析，对金融机构执行巴塞尔新资本协议所要求的现代风险管理进了深度解析。本书献给风险经理、评级分析师以及在信用风险管理领域或监管议题上工作的数量分析师，同时，可供从事评估评级系统与风险参数估计质量的内部审计和监管人员参考阅读。

图书封面

---

 银行内部评级的方法与实践下载

---