潘昱含，李艷麗，李 虹，薛 亮

（鹽城工學(xué)院，江蘇 鹽城 224051）

互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信息技術(shù)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)資金融通、在線支付等金融服務(wù)，其以虛擬形態(tài)存在，將金融與互聯(lián)網(wǎng)深度融合，第三方支付、眾籌、P2P等形式給金融市場注入了極大的活力，也帶來了前所未有的機(jī)遇，極大提升了金融服務(wù)效率，已成為金融市場發(fā)展新趨勢?；ヂ?lián)網(wǎng)金融屬于新生事物，由于消費(fèi)者社會認(rèn)知程度不同、法律不完善、監(jiān)管漏洞等多種因素，以及其特殊的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)背景，具有信息不對稱的特點(diǎn)，使得互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域存在著極高的信用風(fēng)險。信用風(fēng)險（即違約風(fēng)險）指授信人未能按照契約履行其義務(wù)而造成授信人經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評價方法有專家方法、評級方法和信用評分方法。在信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)金融正融入我們每個人的生活，如何規(guī)避這種信用風(fēng)險成為學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界面臨的一大難題。本文在金融風(fēng)險模型的基礎(chǔ)上對信用風(fēng)險度量模型進(jìn)行研究，找到適合我國當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融市場的現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型，為測度并降低互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險服務(wù)?，F(xiàn)代信用風(fēng)險模型包括以下幾種：

一、CreditMetrics模型

該模型由J.P.Morgan提出，基于VAR模型估計信用風(fēng)險，該模型分析債務(wù)人在給定的風(fēng)險期間從一種信用評級轉(zhuǎn)移為另一種信用評級的概率，包括分析性和Montecarlo模擬兩部分，對貸款和債券在規(guī)定的單位時間內(nèi)的未來價值變化分布進(jìn)行估計。Credit Metrics用股票回報的相關(guān)性來近似代替資產(chǎn)回報的相關(guān)性，并通過資產(chǎn)相關(guān)性來計算違約相關(guān)性。對相同利率的債務(wù)人，設(shè)Pdef=Pr（Vt≤Vdef），其中Vt表示公司資產(chǎn)，并服從標(biāo)準(zhǔn)的幾何布朗運(yùn)動：，分別表示公司資產(chǎn)收益的均值和方差，E（VT）=V0exp{μt}表示VT在T時刻的期望，則違約發(fā)生在ZT的概率滿足：

具體應(yīng)用時，對于大量債務(wù)金融產(chǎn)品的組合，先算出每個級別的資產(chǎn)回報下限點(diǎn)、每對債務(wù)資產(chǎn)回報的相關(guān)系數(shù)，然后利用MonteCarlo法產(chǎn)生組合的遠(yuǎn)期價值分布。

二、CrdeitPortfolioView模型

該模型是受GDP增長率、失業(yè)率、利率、匯率等多個經(jīng)濟(jì)因素決定的模型，對每個國家不同行業(yè)中就不同等級的違約和轉(zhuǎn)移概率的聯(lián)合條件分布進(jìn)行模擬。CreditPortfolioView模型與宏觀經(jīng)濟(jì)有因果關(guān)系。當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況惡化時，違約增加。反之違約減少。經(jīng)濟(jì)狀態(tài)決定系統(tǒng)性信用風(fēng)險，違約概率

三、CreditRisk+模型

該模型是瑞士信貸金融公司于1996年開發(fā)的信用風(fēng)險管理系統(tǒng)，是基于統(tǒng)計學(xué)的精算風(fēng)險模型，它假定違約率在信用周期內(nèi)是隨機(jī)波動的，并且其本身是風(fēng)險的驅(qū)動因素。其使用違約率的波動性來反映違約相關(guān)性效應(yīng)，假定單筆債券或貸款的違約前景服從泊松過程（Poisson Process），它不關(guān)注違約的具體原因，CreditRisk+認(rèn)為違約相關(guān)性一般由外部事件引起，使用違約率的波動性來反映，最大優(yōu)點(diǎn)在于對數(shù)據(jù)要求較低。

四、KMv模型

模型是假設(shè)當(dāng)公司的市場價值降到一定水平之下時公司就會違約。計算預(yù)期違約概率，在KMv模型中，信用風(fēng)險從根本上是由發(fā)行者的資產(chǎn)價值的變化引起的。因此，在給定公司現(xiàn)時價值的情況下，一旦確定出資產(chǎn)價值的隨機(jī)過程，便可以得到任一時間單位的實(shí)際違約概率。KMv模型特別適用于公開上市的公司，它們的股票價值由市值決定，這樣包含公司股票價格和平衡表的信息便可以轉(zhuǎn)化為一個暗含的違約風(fēng)險，通過企業(yè)的財務(wù)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)回報波動率和一企業(yè)資產(chǎn)的市值來推導(dǎo)預(yù)期違約率。認(rèn)為債務(wù)人的違約風(fēng)險內(nèi)生于債務(wù)人企業(yè)的負(fù)債結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，可以通過企業(yè)自身的財務(wù)特征而非最初的信用評級來預(yù)測企業(yè)的違約前景。