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        基于不同模型方法的商業(yè)銀行經(jīng)濟資本順周期性的比較

        2013-04-29 00:44:03張麗寒
        海南金融 2013年7期
        關鍵詞:模型

        摘 要:在《巴塞爾資本協(xié)議Ⅱ》及《巴塞爾資本協(xié)議Ⅲ》的框架內(nèi),本文分別從資本要求計量方法、資本要求計量結(jié)果、與違約概率的相關性、順周期性等方面,對《巴塞爾資本協(xié)議II》計量資本要求的模型和CreditRisk+模型進行了比較分析,并作了實證。結(jié)果表明,兩種方法計量出的資本要求呈現(xiàn)出相似的趨勢,它們隨違約概率變化的幅度基本一致,均存在顯著的順周期效應,且兩者在順周期效應上表現(xiàn)出明顯的趨同性。由于兩種方法在計量和順周期效應方面表現(xiàn)出的趨同性,商業(yè)銀行可以采用同一種方法對它們進行逆周期調(diào)整。它們在計量結(jié)果和內(nèi)涵上表現(xiàn)出的差異性,商業(yè)銀行可用于經(jīng)濟資本管理的不同階段,可以獲得更好的效果。

        關鍵詞:資本要求;順周期性;違約概率;CreditRisk+模型;巴塞爾資本協(xié)議

        中圖分類號:F830 文獻標識碼:A 文章編號:1003-9031(2013)07-0009-04 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2013.07.02

        一、引言

        2004年頒布的《巴塞爾資本協(xié)議II》提出了計量資本要求的方法,即單因素模型,20世紀末業(yè)界開始也逐漸提出了很多計量經(jīng)濟資本的方法。2008年的金融危機暴露出資本要求計量的順周期性,對商業(yè)銀行進行經(jīng)濟資本管理提出了更高的要求。彭建剛等(2008)認為CreditRisk+模型比較適合我國商業(yè)銀行計量經(jīng)濟資本,但鑒于商業(yè)銀行數(shù)據(jù)儲備不足、對債務人的信息收集尚不完備等特點,需對CreditRisk+模型進行修正[1]。

        本文試圖將單因素模型和修正后的CreditRisk+模型在方法、計量結(jié)果和順周期性方面做比較分析,其結(jié)果可為商業(yè)銀行在《巴塞爾資本協(xié)議II》和《巴塞爾資本協(xié)議III》的基礎上進行逆周期調(diào)整下的經(jīng)濟資本管理提供理論和實證依據(jù)。

        二、兩種模型計量資本要求的方法比較

        (一)兩種模型的相同點

        1.《巴塞爾資本協(xié)議II》推薦使用的單因素模型和CreditRisk+模型都是信用風險度量模型[2-3]。

        2. 兩種模型都要求有四個輸入?yún)?shù)——違約概率、違約損失率、暴露及期限,且從一定意義上來說,它們的計量結(jié)果都可以看作是貸款組合的經(jīng)濟資本。單因素模型是監(jiān)管當局使用的計量資本要求的方法,也是計算資本充足率的基礎,從這個意義上講,單因素模型的計量結(jié)果也是監(jiān)管資本要求。

        3. 兩種模型都假設了分布函數(shù)。單因素模型假設債務人的資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布,CreditRisk+模型假設系統(tǒng)風險因子服從Gamma分布。

        4. 兩種模型都在VaR的基礎上減去預期損失得出組合資本占用額。

        5. 兩種模型都考慮了違約相關性。

        (二)兩種模型的不同點

        1.分布函數(shù)的假設不同。單因素模型假設債務人的貸款都是同質(zhì)的并服從正態(tài)分布,正態(tài)分布假設顯然與實際的“偏峰厚尾”的特征不能吻合。CreditRisk+模型并未假設債務人的違約分布,它只是假設同一部門違約率的波動受到同一系統(tǒng)性風險因子的影響。而這一風險因子是一隨機變量,服從Gamma分布。

        2.模型計量結(jié)果的形式和內(nèi)容不同。單因素模型直接計量出組合的資本要求,計量結(jié)果為單一數(shù)據(jù),即資本要求。CreditRisk+模型首先計算出組合的違約損失分布,然后根據(jù)VaR的原理和確定的置信水平計算出組合占用的經(jīng)濟資本。

        3.考慮違約相關性的原理不同。兩種方法都考慮了違約相關性的問題?!栋腿麪栙Y本協(xié)議II》中使用的單因素模型加入了相關性參數(shù),它是通過考慮債務人之間資產(chǎn)的相關性來反映違約的相關性,而且相關性參數(shù)R的表達式使用的是統(tǒng)計出的經(jīng)驗值。CreditRisk+模型假設同一部門受相同系統(tǒng)風險的影響,進而影響部門違約率的波動性,并假設這一系統(tǒng)性風險因子服從Gamma分布。

        4.組合資本占用額的計量方法和原理不同。單因素模型假設不同債務人之間是相互獨立的,它并沒有涉及組合的概念,組合的資本要求都等于組合內(nèi)所有貸款占用的資本要求的直接加總。CreditRisk+模型假設同一部門債務人之間不是獨立的,但不同部門間是相互獨立的。它將組合的概念融入其中,它首先使用概率生成函數(shù)計算出單一部門的違約損失分布,然后將各部門違約損失分布的概率生成函數(shù)相乘得出整個組合違約損失分布的概率生成函數(shù)。

        三、兩種方法計量結(jié)果的實證比較分析

        使用《我國商業(yè)銀行違約模型與經(jīng)濟資本配置研究》課題組(2010)使用的方法計算了上市公司1996—2009年的年均違約概率(見表1)。違約損失率使用《巴塞爾資本協(xié)議II》中的規(guī)定統(tǒng)一為45%[4]。

        選取我國某銀行發(fā)放的300筆公司貸款作為樣本數(shù)據(jù),期限為1年。這些公司貸款分別來自建筑業(yè)和制造業(yè),其中建筑業(yè)70筆貸款、制造業(yè)230筆貸款。兩種方法計量出的資本如圖1所示(為了表述方便,本文將使用《巴塞爾資本協(xié)議II》的方法計算得出的結(jié)果稱為資本要求K,CreditRisk+模型計算得出的結(jié)果稱為經(jīng)濟資本EC)。

        從圖1中可得出兩點:一是按照《巴塞爾資本協(xié)議Ⅱ》規(guī)定計算得出的資本要求K要高于使用CreditRisk+模型計算得出的經(jīng)濟資本量。兩種方法的計量結(jié)果存在的數(shù)值上的差異,可能是由于兩種方法計量資本的原理不同造成的。單因素模型并沒有考慮組合的作用,組合的資本要求等于單筆貸款的資本要求相加,而CreditRisk+模型綜合了組合的分散化效應,組合占用的經(jīng)濟資本EC要小于組合內(nèi)所有單筆貸款的直接加和。二是隨著違約概率的不斷變化,資本要求K和經(jīng)濟資本EC均發(fā)生了改變,而且資本要求K和經(jīng)濟資本EC的變化趨勢基本相同。

        四、違約概率變化對兩種方法計量結(jié)果影響的實證比較分析

        (一)違約概率的變化對兩種方法計量結(jié)果影響的比較

        為了觀察違約概率的變化給兩種方法計量結(jié)果帶來的變化趨勢,筆者依次變動了債務人的違約概率,即在初始違約概率的基礎上增加1%、5%、10%、20%、50%、100%和200%,初始違約概率記為PD,違約概率PD1、PD2、PD3、PD4、PD5、PD6和PD7,分別計算從1996年至2009年的資本要求K和經(jīng)濟資本EC。

        它進一步證明了本文的觀點:無論違約率如何變化,使用《巴塞爾資本協(xié)議II》的方法計量出資本要求K和CreditRisk+模型計量出的經(jīng)濟資本EC之間總會保持著相似的差距,而且違約率的變化會引起資本要求和經(jīng)濟資本發(fā)生同趨勢的變化。

        在計算過程中,兩種方法的四個輸入?yún)?shù)中的期限、違約損失率和暴露都是固定的,唯一發(fā)生變化的參數(shù)為違約概率,那么可推斷出是違約概率的變化引起的資本要求K和經(jīng)濟資本EC發(fā)生的變化。

        既然資本要求K和經(jīng)濟資本EC的變化是同趨勢的,那么它們變化的幅度是否也與違約概率變化的幅度相同呢?資本要求K和經(jīng)濟資本EC的變化幅度是否也相同呢?為了更好地比較違約率變化引起的K和EC趨勢的變化,我們計算了隨違約概率的變化,兩種方法計量結(jié)果的變化幅度。

        從計量結(jié)果上看,隨著違約概率的變化,違約概率分別從增加1%、增加5%到增加200%,資本要求K和經(jīng)濟資本EC也發(fā)生了相同方向的變化,只是兩者的變化幅度上有微弱差距。

        縱觀違約概率變化幅度的不斷增加,資本要求(K1~K7)在每階段各年增加的幅度均比較平均,平均增長幅度為0.34%、1.71%、3.37%、6.60%、15.68%、29.49%和53.04%,只有在違約概率增加100%和200%時,資本要求略有起伏;經(jīng)濟資本(EC1~EC7)增加的幅度浮動相對較大,平均增長幅度為0.60%、2.05%、3.66%、7.28%、16.62%、30.95%和54.60%,其平均增長幅度均略高于資本要求的增長幅度,推斷這可能是由于經(jīng)濟資本對違約概率更為敏感造成的。但總體來講,資本要求K和經(jīng)濟資本EC隨違約概率的變化幅度是基本一致的。

        (二)兩種方法的計量結(jié)果與違約概率的相關性分析

        本文在前文已分析出兩種方法隨違約概率的變動而發(fā)生同趨勢的變動,而且總體上來講,資本要求K和經(jīng)濟資本EC隨違約概率的變化幅度是基本一致的。

        下面來檢驗資本要求K和經(jīng)濟資本EC對違約概率的敏感程度。將違約概率的變化幅度分別設置為0%、1%、5%、10%、20%、50%、100%、150%、200%、250%、300%、350%、400%、450%、500%、600%、700%、800%和900%共19個幅度,分別計算出在每類幅度下違約概率對應下的各年的資本要求K和經(jīng)濟資本EC,并分別獨立考察資本要求K、經(jīng)濟資本EC與違約概率的相關程度,如圖2、圖3 所示,其中圖3中的第二個圖為違約概率從0%~200%的變化幅度下的資本要求K對違約概率的相關系數(shù)。

        從圖3中可推斷:

        1.相較于采用《巴塞爾資本協(xié)議II》計量的資本要求K而言,采用CreditRisk+模型計量的經(jīng)濟資本EC與違約概率始終密切相關,即經(jīng)濟資本EC對違約概率更為敏感。

        2.當違約概率較小時,如低于30%時(對于商業(yè)銀行來說,CCC級客戶的違約概率也僅為17%左右,30%及以上的違約概率在現(xiàn)實中很為少見),采用《巴塞爾資本協(xié)議II》計量的資本要求K對違約概率的敏感度也很高,但隨著違約概率的不斷變大,其敏感性在不斷降低。

        五、兩種方法計量結(jié)果順周期性的實證比較分析

        (一)違約概率順周期性的實證分析

        2008年的國際金融危機充分暴露出《巴塞爾資本協(xié)議》的順周期性。本文分析了兩種方法的計量結(jié)果,結(jié)果表明違約率的變化會引起兩種方法計量結(jié)果的同趨勢變化,而且兩種方法的計量結(jié)果與違約概率之間一直保持著相當高的相關系數(shù)。Goodhart & Segoviano(2004)的研究表明:客戶的違約概率與社會的宏觀經(jīng)濟的相關程度很高[5]。因此可推斷,在其他三個參數(shù)(暴露、違約損失率和期限)固定的情況下,采用《巴塞爾資本協(xié)議II》計量的資本要求K和采用CreditRisk+模型計量的經(jīng)濟資本EC表現(xiàn)出的順周期性主要是由于輸入?yún)?shù)違約概率的順周期性導致的。因此,在研究兩種方法計量結(jié)果的順周期性之前,首先需要測算違約概率的順周期性。

        本文的樣本期為1996—2009年,在這段期間,我國經(jīng)濟大致經(jīng)歷了1996—1999年的衰退期,至1999年達到最低谷7.6%,2000—2001年的復蘇期,2002—2007年的繁榮期,至2007年達到最高點13%,2007—2008年受國際金融危機的影響又進入了調(diào)整期,2009年以后開始復蘇。因此,1996—2009年基本上形成了一個較為完整的經(jīng)濟周期。以每年的GDP增長率作為我國經(jīng)濟波動的指標,使用表1中的違約概率與中國統(tǒng)計局公布的GDP增長率數(shù)據(jù),繪制了違約概率與GDP增長率之間的變化趨勢(見圖4)。

        通過圖4可看出,違約概率與GDP增長率之間存在著顯著的負相關關系。為了更清楚地說明這種關系,本文計算了違約概率與GDP增長率之間的相關系數(shù),結(jié)果為-0.9440。這也證明了Goodhart & Segoviano的(2004)的結(jié)論同樣適用于中國,即我國宏觀經(jīng)濟波動對客戶違約概率的作用是顯著的,而且這種作用的方向是一致的,均是負向的,違約概率存在著明顯的順周期效應。

        (二)兩種方法計量結(jié)果順周期性的比較

        本文已論證了違約概率與我國宏觀經(jīng)濟波動之間存在顯著的負相關關系,也證明了違約概率與監(jiān)管資本、經(jīng)濟資本之間存在顯著的正相關關系。因此,由違約概率作為決定因素之一計算的資本要求K、經(jīng)濟資本EC與宏觀經(jīng)濟波動之間也應存在著顯著負相關關系。這也就是說,輸入?yún)?shù)的順周期性導致《巴塞爾資本協(xié)議Ⅱ》提出的方法計量出的資本要求和CreditRisk+模型計量出的經(jīng)濟資本存在著順周期性。那么,在現(xiàn)實生活中,使用我國的數(shù)據(jù)計算出的資本要求和經(jīng)濟資本是否存在著顯著的順周期性呢?圖5為資本要求K和經(jīng)濟資本EC與GDP增長率變化趨勢。

        筆者計算了采用《巴塞爾資本協(xié)議II》計量的資本要求K與GDP增長率之間的相關系數(shù)、采用CreditRisk+模型計量的經(jīng)濟資本EC資本與GDP增長率之間的相關系數(shù),結(jié)果分別為-0.9572和-0.9569。

        無論是從圖5還是計算出的相關系數(shù)都充分說明了兩種方法計量的結(jié)果與GDP增長率之間存在的顯著負相關關系,即兩種方法計量結(jié)果與宏觀經(jīng)濟波動之間存在著明顯的負相關關系,這充分說明了兩者具有的順周期特征。

        通過以上的分析可見,由于采用《巴塞爾資本協(xié)議II》計量的資本要求和采用CreditRisk+模型計量的經(jīng)濟資本均受違約概率的影響,兩者之間的表現(xiàn)形式和變化趨勢均趨于相同,兩種方法計量結(jié)果在順周期效應的顯著程度上表現(xiàn)出趨同性。

        六、結(jié)論

        1. 采用《巴塞爾資本協(xié)議II》提出的方法計量的資本要求K與CreditRisk+模型計量的經(jīng)濟資本EC隨著違約概率的變化而發(fā)生同方向、同趨勢的變化。雖然隨著違約概率變化幅度的不斷增加,經(jīng)濟資本EC的平均增長幅度均略高于資本要求K的增長幅度,這可能是由經(jīng)濟資本對違約概率更為敏感造成的,但總體來講,兩者隨違約概率的變化幅度是基本一致的。

        2. 無論違約概率如何變化,經(jīng)濟資本EC與違約概率的相關系數(shù)始終保持在0.99以上,資本要求K違約概率的相關系數(shù)隨違約概率的變化呈現(xiàn)出一個偏峰的倒U型變化。

        3. 與資本要求K相比,經(jīng)濟資本EC與違約概率的相關性更高。違約概率較小時,經(jīng)濟資本EC和資本要求K對違約概率的敏感度都很高。隨著違約概率的不斷變大,經(jīng)濟資本EC對違約概率的敏感度只有微弱的變化,而資本要求K對違約概率的敏感度不斷降低。

        4. 違約概率與GDP增長率之間存在著顯著的負相關關系,即違約概率存在著明顯的順周期效應。

        5. 兩種方法計量結(jié)果均存在明顯的順周期效應,而且兩者在順周期效應的顯著程度上也趨于相同。

        6. 由于兩者在計量和順周期效應方面表現(xiàn)出的趨同性,商業(yè)銀行可以采用同一種方法對兩種方法的計量進行逆周期調(diào)整。又因為前一種方法也是計算資本充足率時使用的資本要求,從這一意義上講,前一種方法的計量結(jié)果也可以看作監(jiān)管資本要求,因此,商業(yè)銀行可以采用同一種方法對采用此種方法計量的監(jiān)管資本要求和經(jīng)濟資本進行逆周期調(diào)整。

        7. 隨著違約概率的變化,兩種方法在計量結(jié)果上表現(xiàn)出相似的差異,但這兩種方法并不矛盾。綜合兩種方法,將它們的計量結(jié)果用于經(jīng)濟資本管理的不同階段,可以獲得更好的效果。

        (責任編輯:陳薇)

        參考文獻:

        [1]彭建剛,張麗寒,劉波,屠海波.聚合信用風險模型在我國商業(yè)銀行應用的方法論探討[J].金融研究, 2008(8):72-85.

        [2]Basle committee on Banking Supervision.The New Basle Capital accord[R]. Bank For International Settlements, Basle,2004

        [3]Credit Suisse First Boston.Credit risk+: A Credit Risk Management Framework[R]. Credit Suisse First Boston International,1997.

        [4]彭建剛,鐘海,李關政.對巴塞爾新資本協(xié)議親周期效應緩釋機制的改進[J].金融研究, 2010(9):183-196.

        [5]Goodhart C,Segoviano.Basel and procyclicality: a comprison of the Standardized and IRB approaches to an improved credit method. Discussion Papper[D].London School of Economics, 2004.

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