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基于ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型的我国商业银行贷款信用风险度量分析
作者：王健吕德宏来源：《商场现代化》2009年第05期
摘要通过对CreditMetrics模型在我国商业银行贷款信用风险度量中的应用分析探讨商业银行在贷款信用风险度量中存在的问题并提出了CreditMetrics模型在商业银行贷款信用风险度量中的改进建议以期对我国商业银行信用风险的度量有所借鉴。
关键词CreditMetrics模型信用风险度量
一、CreditMetrics模型简介及技术环节
CreditMetrics模型（一下简称CM模型）强调组合价值的变化不仅要受到资产违约的影响，而且资产等级的变化也对其价值产生影响，是一种动态的信用风险的度量。该模型主要方法是以历史数据为依据确定信用等级矩阵和违约时的资产回收率，并以此为基础确定未来该信用资产组合的价值变化，并通过基于VAR方法来计算整个组合的风险暴露，该模型包括了以下6个方面的技术环节：1设定风险期长度。通常将风险期间设为1年2设定信用评级系统。每个债务人在年初都被赋予一个信用评级3设定信用评级转移矩阵。转移矩阵给出了债务人在风险期从当前评级状态转移到其他所有评级状态的概率或可能性4设定信贷利差溢价。信贷利差溢价等于当前债券价格与相同期限无风险利率之间的差额5设定债券之间的违约损失率。模型假设不同借款人以及同一借款人不同类贷款的的违约回收率的相关性为零6计算贷款的VAR值。
二、CM模型在我国银行贷款信用风险度量中的应用分析
1数据说明。
1以中国银行某支行的单笔教育贷款为例具体数据见表1
2鉴于相关数据不完善，本文所用模型参数为JP摩根在1997年4月2日公布的CM模型技术文件中的数据。
3该行发放的绝大部分贷款都是按季结息，但是技术文件是按年公布的远期零收益曲线，按季结算不能简单地除以四，所以本例只按年近似的计算贷款的VAR值。
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4模型计算的贷款的风险期应该与会计年度相一致，而本例贷款的起始期并不与会计年度吻合，而本例中由于是单笔贷款，按照贷款原本的起始期计算VAR值。
2计算过程。
1确立信用等级转移矩阵。由技术文可知年初A等级的资产在年末转移到其他等级的概率见表2：
资料来源：CM模型技术文件April21997
2确立时间段，为2007年4月1日～2008年4月1日。
3确立远期定价模型。为了估计贷款在一年后的风险值，需要将贷款在存续期所产生的现金流以一定的折现率折算到年初，折现率为基准收益曲线r