导读
现代金融研究的重要前沿之一就是量化信用风险，信用风险量化已经为西方发达国家的大型商业银行所应用并普及。
正文
行而知天下。信用风险是金融市场上的主要风险之一，历来是金融机构经营管理的重点。现代金融研究的重要前沿之一就是量化信用风险，信用风险量化与评级已经为西方发达国家的大型商业银行所应用及普及，并逐步发展为信用风险监控的主要工具，同时也是全面风险管理的重要手段之一。随着人民币汇率和利率体制改革的不断深化、金融创新步伐的日益加快以及国际化经营战略的实施，当前我国金融业务日趋多样化，风险来源更加复杂，应用信用风险内部评级体系对风险参数进行量化可以为金融机构的风险管理提供重要的参考数据，同时对信贷决策、风险防范起重要作用。
信用风险参数量化管理概要
巴塞尔新协议的实施将商业银行风险管理带入了一套精细严密的数量分析方法中，比如信用风险违约率和违约损失率计量，市场风险风险价值（一定时间内给定置信区间下的最大可能损失）计量，基于以上量化的分析延伸出一整套对各类风险的资本、限额 、定价等的管控方法、政策和程序。风险量化分析的方法被金融业广泛地学习、接纳、吸收和运用于自身的管理活动中，成为金融机构提高经营管理水平、提升品牌形象的重要举措。中国银保监会《商业银行资本管理办法（试行）》等相关监管制度指导和规范金融机构信用风险内部评级体系风险参数量化（简称风险参数量化，下同）管理工作，金融机构应不断完善和提高信用风险内部评级计量的客观性和准确性。
风险参数量化是指金融机构估计内部评级法信用风险参数的过程，包括对违约概率、违约损失率、违约风险暴露及有效期限的估计。金融机构风险参数量化应遵循以下基本原则。
1. 实证性原则。风险参数估值应以历史经验和实证研究为基础，结合专家经验判断。
2. 审慎性原则。应根据所有可获得的数据、信息和方法保守估计风险参数误差，误差可能性越大，估计参数的保守程度应越高。
3. 差异性原则。根据风险参数使用范围不同，审慎确定参数估值方法等方面的差异。如用于内部管理和用于监管资本计算的风险参数出现不完全一致时，应记录差异并解释原因。
基本原则适用于金融机构非零售和零售风险参数量化工作。其中，非零售是指符合银行账户信用风险暴露分类管理办法规定的主权风险暴露、金融机构风险暴露和公司风险暴露；零售是指符合银行账户信用风险暴露分类管理办法规定的个人住房抵押贷款、合格循环零售风险暴露和其他零售风险暴露。
信用风险参数量化管理组织架构
作为一个工具，风险的量化分析最终应为业务所用，虽然工具的性能能够随着时代的进步不断提高，但是使用的效果最终取决于使用工具的人。金融机构在运用这些工具的时候要努力避免落入专业主义的藩篱，董事会或其授权委员会应听取风险参数量化的方法论、重大修改及特例事项的可能影响、内部评级体系运行情况等报告，确保风险参数量化和内部评级应用等满足监管要求。
高级管理层或其授权委员会或有权审批人负责审批风险参数的定义、量化方法以及量化结果；定期听取风险参数量化管理部门的报告；向董事会或其授权委员会报告风险参数量化重大修改或特例事项的可能影响、内部评级体系运行情况等。
风险参数量化管理部门一般包括风险管理部、授信审批部、资产监控部、信息科技部、稽核监察部等，其中，风险管理部为金融机构信用风险内部评级体系验证管理部门，同时亦是信用风险参数量化的管理部门，负责风险参数量化管理工作。
1. 内部评级体系风险参数量化的设计、开发和系统实施，牵头组织内部评级结果应用工作。
2. 风险参数量化模型投产前的全面验证，向模型有权审批主体、模型管理部门及模型应用部门提交验证报告。
3. 在模型监控维护阶段，根据监控信息出具监控报告，并定期开展投产后全面验证，向风险参数量化管理部门提交验证报告。根据模型监控、验证报告决定是否启动风险参数量化应用范围调整、风险参数量化模型修改或风险参数量化模型优化等工作。
4. 定期向董事会、高管层及其授权委员会提交内部评级体系运作报告，其中包括风险参数量化管理相关内容。
5. 归口管理风险参数量化文档，检查文档记录是否完整、规范。
6. 按内部审计报告，组织落实建议的改进方案。
风险参数量化管理的参与部门协同风险管理部将信用风险参数量化结果应用到实际业务中，在实际业务中观测信用风险参数量化结果表现，提出信用风险参数估计、优化的需求和建议，并协助提供风险参数量化工作所需业务数据。信息科技部门是风险参数量化管理的系统实施部门，根据风险参数量化的业务需求，开发、维护及完善风险参数量化的相关系统，提供数据质量保障服务，确保系统正常运行。稽核监察部是风险参数量化管理的监督审查部门，主要职责包括：
1. 定期评估参数估计方法和过程的科学性；
2. 评估风险参数量化的适用性、有效性，测试风险参数量化结果的可靠性；
3. 检查信息系统的结构和数据维护的完善程度，检查风险参数量化的数据输入过程；
4. 对风险参数量化管理所产生的建议的落实情况进行跟进工作；
5. 定期向董事会报告审计情况。
金融机构是经营风险的企业，风险决策是好是坏需要等待实践的检验，但是，可能坏到什么程度是相对可控的，这是风险决策的底线。人，是经济活动中最难以预测、最变化多端，也是金融机构经营管理当中最重要的一个变量，而风险量化分析帮助金融机构评估风险和预测未来。
信用风险参数量化管理要求
金融机构面临的损失主要包括预期损失（Expected Loss，EL）和非预期损失（Unexpected Loss，UL）两大类。通常情况下，预期损失可以通过计提拨备的方法予以防范，而非预期损失则需要通过持有一定量的资本予以抵御。与预期伴生的是不确定性，虽然预期变动可能很大，波动性变化却是相对稳定的。风险管理的核心是对不确定性的管理，相对稳定的波动性给风险管理提供了一个相对可信赖的对不确定性的度量，而这个度量对设立风险管理的边界提供了良好的参考。正是基于这样的理解，金融机构通过对风险参数进行量化估计，进而计量面临的预期以及非预期损失，使用充足的资本更好地应付可能的风险损失，可以确立自身市场信誉，保持核心竞争力。
风险参数量化流程
风险参数量化是现实世界的抽象和简化，这很大程度源于研究的方法论，提出假设、数据验证、解释因果。金融机构风险参数量化流程包括数据选取、参数估计、映射和参数应用四个阶段。其中，数据选取是指为确保风险参数量化准确性，从相关历史数据中选取合格数据，建立样本数据集；参数估计是指基于样本数据风险特征，运用不同方法分别估算信用风险参数值；映射是指样本数据集与风险计量模型间建立明确映射关系；参数应用指在风险参数应用时，依据映射关系，审慎地将风险参数估值应用于实际资产组合，定期对应用结果进行评估。
数据选取要求
金融机构应把数据分析和实施的能力作为核心经营能力来建设，应从历史数据中选取合格数据，建立样本数据集。选取数据时，应确保样本数据集中数据定义的一致性和样本数据的代表性，其中，数据定义的一致性指用于估计风险因素的数据中，风险暴露数量、生成数据时所使用的授信标准以及其他相关的特征，应与金融机构的风险暴露和授信标准一致，至少应可以相互比较；样本数据的代表性指选取的样本数据应有代表性，能反映金融机构信用风险暴露特征、信贷政策以及当前和未来的经济状况。样本数据的选取数目和选取时间段，应能够确保风险参数估计的准确性。
对于实施内部评级法之前数据收集标准可以有一定的灵活性，但使用时应进行适当调整，并向监管机构证明调整后的数据与其他数据没有实质性差别。建立样本数据集时，数据来源可以包括内部数据、外部数据和内外部集合数据，确保估值基于所有相关和重要的数据。使用内部数据、外部数据、内外部集合数据或综合使用三类数据来源，应保证内部数据与外部数据之间的可比性、相关性和一致性，且至少其中一类数据源的历史观察期不低于数据观察期的要求。
量化管理对于风险决策的作用大小取决于风险决策机制依于的数据。风险参数量化的数据观察期应涵盖一个完整的经济周期。一般而言，用于估计非零售风险暴露债务人违约概率的数据观察期不得低于5年，用于估计非零售风险暴露违约损失率、违约风险暴露的数据观察期不得低于7年；用于估计零售风险暴露风险参数的数据观察期不得低于5年。如能获得更长时期的历史数据，应采用更长的历史观察期。观察期越短，估值就应越保守。不同阶段的历史数据应具有相同重要性，实证经验表明，某阶段历史数据能够更好地反映经济周期的影响，有助于准确估计参数，经监管机构批准，可以对特定阶段数据的使用做特殊处理。
总体数据集进行抽样时，应确保样本数据集的代表性。原则上，应采用分层抽样的抽样方法建立样本数据集，样本数据集应包括所有违约数据，并根据合理配比抽取非违约数据，并设置相应的样本加权权重。
金融机构至少每年对样本数据集进行一次全面的分析和检查，以保证样本数据与现有组合之间的相关性，评估样本数据的质量以及样本数据与违约定义之间的一致性。如果样本数据集或现有的风险暴露组合数据存在重要缺陷或缺少重要信息，应制定书面的处理和调整方法。
风险参数估计要求
风险参数包括违约率(Probability of Default，PD)、违约损失率 (Loss Given Default，LGD)、风险暴露(Exposure At Default，EAD)及有效期限（Maturity，M）四大参数。对于非零售风险暴露，金融机构在实施内部评级时分为初级法和高级法，实施初级法时，应估计违约概率；实施高级法时，则应估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露和有效期限。对于零售风险暴露，仅存在内部评级高级法，即金融机构实施时应估计违约概率、违约损失率和违约风险暴露。
1.总体要求
在进行风险参数估计工作时，金融机构应基于样本数据的风险特性及表现估计风险参数，如果样本数据区间未包括经济衰退时期，应调整参数估计，弥补数据缺失的影响。金融机构应运用统计工具对具有不同风险特征的样本数据集进行分析，分别估算风险参数，可使用一种或多种统计方法估计风险参数。在历史违约客户数充足的情况下，金融机构应采用统计模型法估计风险参数。
当产生多种估值结果时，金融机构应对基于外部数据和内部数据的风险参数估计值，以及使用不同模型得到的风险参数估计值进行整合；同时，建立明确一致的政策以整合不同数据基础、不同计量模型的估计结果，并检查不同整合对估值结果的敏感性。
使用内部数据、外部数据或内外部集合数据时，应证明参数估算代表了长期经验；同时，参数估计应反映数据观察期内金融机构贷款发放政策及回收流程的变化。
违约概率的估计值应是某一级别债务人或某一零售资产池一年期实际违约率的长期平均数；违约损失率和违约风险暴露应是长期的、违约加权的平均值。金融机构可以考虑合格保证人的风险缓释作用，对债务人评级或零售资产分池、违约损失率进行调整。
2.违约概率估计要求
违约概率是指债务人在未来一年时间内发生违约的可能性，估计要求重点在于违约的定义；中国银保监会《商业银行资本管理办法（试行）》对“违约”的规定如下：
债务人出现以下任何一种情况应被视为违约：
（1）债务人对银行集团的实质性信贷债务逾期90天以上。若债务人违反了规定的透支限额或者重新核定的透支限额小于目前的余额，各项透支将被视为逾期。
（2）商业银行认定，除非采取变现抵质押品等追索措施，债务人可能无法全额偿还对银行集团的债务。出现以下任何一种情况，商业银行应将债务人认定为“可能无法全额偿还对商业银行的债务”：第一，商业银行对债务人任何一笔贷款停止计息或应计利息纳入表外核算； 第二，发生信贷关系后，由于债务人财务状况恶化，商业银行核销了贷款或已计提一定比例的贷款损失准备；第三，商业银行将贷款出售并承担一定比例的账面损失；第四，由于债务人财务状况恶化，商业银行同意进行消极重组，对借款合同条款做出非商业性调整，具体包括但不限于以下情况：一是合同条款变更导致债务规模下降；二是因债务人无力偿还而借新还旧；三是债务人无力偿还而导致的展期；第五，商业银行将债务人列为破产企业或类似状态；第六，债务人申请破产，或者已经破产，或者处于类似保护状态，由此将不履行或延期履行偿付商业银行债务；第七，商业银行认定的其他可能导致债务人不能全额偿还债务的情况。
在确定违约概率时，主权风险暴露的违约概率为内部估计的1年期违约概率；公司、金融机构和零售风险暴露的违约概率为内部估计的1年期违约概率与0.03%中的较大值。对于非零售风险暴露，在债务人层面认定违约，同一债务人的所有债项的违约概率相同；对于零售风险暴露，在债项层面认定违约定义，同一债务人的不同债项的违约概率可以不同。
金融机构在估计损失特征时，内部数据应作为基础信息来源。采用外部数据量化风险时，需证明内部风险暴露和外部数据之间存在密切联系。在任何情况下，都应使用所有相关重要的数据，以便进行内外部结果的比较：（1）样本数据与违约定义存在差异时，应对样本数据进行调整；（2）样本数据应能反映包括经济衰退在内的整个经济周期的债务人违约风险的变化情况，如未包括经济衰退期，调整违约概率估算方法和估值结果。
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