信用风险参数估计的若干问题研究

论文摘要

信用风险是银行业面临的最主要风险。信用风险的基本要素包括:违约率、违约损失率、违约暴露和年期。在组合层次上,除了以上四个基本要素外,还包括违约和信用质量相关性、信用集中性。对信用风险基本要素的研究是信用风险研究的基础。论文对违约率、违约损失率进行了研究。在回收率为随机变量的条件下,研究了信用组合损失的分布。另外还用定量分析的方法研究了信用集中性对组合损失的影响。违约率估计的方法有很多种,其中有的方法已经提出并研究了很长的时间。论文对目前研究还不多的基于评级模型方法进行了研究。违约数据记录很少的低违约组合违约率的估计是一个比较困难的问题,最大谨慎原则对于解决这个问题是一个有用的方法。但这种方法对违约率的估计过于保守。论文将最大谨慎原则与极大似然估计方法相结合,研究了违约率估计问题,得到的违约率估计值明显地降低了保守度,并避免了仅使用最大谨慎原则需选择置信水平等不好把握的问题。关于回收率或违约损失率的研究工作相对比较少。目前的研究工作主要集中于对回收率影响因素的分析研究、对回收率分布规律的研究、对回收率和违约率之间关系的研究等方面。论文对回收率的分布规律进行了研究。针对Beta分布等模型不能准确表示回收率分布的问题,提出了一个新的回收率分布模型即双Beta分布模型。它以Beta分布模型为特例,具有Beta模型的优良性质,同时还具有双峰分布的特征。根据现实中回收率数据,证实了双Beta模型表示回收率分布的优越性。论文还在双Beta模型基础上建立了双Beta回归模型,利用该模型讨论了系统因素对回收率的影响。有关回收率的研究是论文的核心部分。估计信用组合的损失分布是相对比较困难的问题,尤其是在回收率具有随机性的情况下,难度又有所增加。常用的方法是MonteCarlo模拟法,该方法虽然有效,但需要消耗大量时间。Vasicek模型可以避免MonteCarlo模拟,其模型思想在新巴塞尔资本协议中有所体现,但该模型的前提假设回收率为0,与现实难以相符。我们在Vasicek模型的基础上,考虑回收率随机性的影响,并引入违约率与回收率的相关性,建立了新的模型,给出了组合损失分布和概率密度的解析表达式,拓展了Vasicek模型。利用组合损失分布函数可以方便地对组合损失进行估计。利用新模型考虑了违约率与回收率相关性的优势,进一步研究了衰退期违约损失率与随机违约损失率之间的关系。这部分研究也是论文的核心部分。信用集中性对组合损失有比较大的影响。在组合中信用集中性的表现就是违约暴露向一些资产过于集中。对信用集中的组合,不能依据组合不变性度量损失风险和计算资本要求。目前用定量分析方法研究信用集中性对组合损失影响的工作还不多。随着信用集中性的增加,组合的异质性增加,估计组合损失变得很困难,一些有用的工具如鞍点近似法也出现比较大的估计误差。论文引入了Herfindahl指数度量违约暴露集中度,对违约暴露集中的组合,建立了递归模型用于估计组合损失,讨论了违约暴露集中度对组合损失的影响。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究基础和背景
• 1.2 研究内容和方法
• 1.3 研究的意义
• 1.4 论文的主要结果和创新点
• 1.5 论文的结构
• 第二章 文献综述
• 2.1 违约率估计的相关研究工作
• 2.1.1 基于会计信息和信用计分的模型
• 2.1.2 基于宏观经济的模型
• 2.1.3 基于评级的模型
• 2.1.4 基于市场的模型
• 2.2 关于回收率的研究工作
• 2.2.1 回收率影响因素方面的研究工作
• 2.2.2 回收率分布模型方面的研究工作
• 2.2.3 回收率和违约率之间关系的研究工作
• 2.2.4 国内关于回收率的研究工作
• 2.3 组合损失估计方面的研究工作
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于高质量信用评级的违约率估计
• 3.1 违约率估计模型
• 3.2 高质量信用评级的违约率估计
• 3.2.1 最大谨慎原则方法介绍
• 3.2.2 用极大似然方法估计违约率
• 3.3 本章小结
• 第四章 回收率的度量与估计
• 4.1 回收率的研究背景和基础
• 4.1.1 回收率的定义与新巴塞尔资本协议
• 4.1.2 贷款的回收率与债券的回收率
• 4.1.3 回收率的估计方法
• 4.1.4 回收率的影响因素
• 4.1.5 违约率和回收率的相关性
• 4.2 回收率模型
• 4.2.1 因素回收率模型
• 4.2.2 Beta 分布模型
• 4.2.3 回收率的核密度估计
• 4.3 双Beta 分布回收率模型
• 4.3.1 双Beta 分布模型
• 4.3.2 模型的参数估计
• 4.3.3 回收率数据及拟合
• 4.3.4 双Beta 模型的随机抽样
• 4.3.5 与单因素模型的结合
• 4.4 回收率的双Beta 回归模型
• 4.4.1 模型简介
• 4.4.2 违约率模型
• 4.4.3 双Beta 回归模型
• 4.4.4 系统因素对组合损失的作用
• 4.5 本章小结
• 第五章 回收率随机组合风险的度量与估计
• 5.1 信用组合损失的研究背景
• 5.1.1 新巴塞尔资本协议与内部评级法
• 5.1.2 风险分栏与组合不变性
• 5.2 回收率随机的信用组合的风险度量
• 5.2.1 回收率是随机变量
• 5.2.2 回收率和违约率模型
• 5.2.3 组合损失的极限分布
• 5.2.4 具体资产组合算例
• 5.3 衰退期违约损失率LGD 的估计
• 5.4 本章小结
• 第六章 信用集中组合风险的度量与估计
• 6.1 充分粒度假设与违约暴露集中
• 6.2 正态近似和鞍点近似估计方法
• 6.2.1 正态近似方法
• 6.2.2 鞍点近似方法
• 6.3 违约暴露集中的组合损失估计
• 6.3.1 组合构成
• 6.3.2 组合损失的递归模型
• 6.3.3 递归模型与鞍点近似法估计的比较
• 6.3.4 违约暴露集中度对组合损失的影响
• 6.4 信用集中与基于资本的风险调节收益（RAROC）
• 6.5 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 研究总结
• 7.2 论文的主要贡献
• 7.3 论文的局限与未来的研究方向
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢