1980년대 이후 부채 위기로 인해 세계 은행들은 일반적으로 신용 위험 관리 및 예방에 큰 중요성을 부여해 왔으며, 점차 신용 위험 관리 분야에 공학적 사고와 기술을 적용하여 일련의 성공을 거두었습니다. 신용 리스크 정량적 관리 모델.
현대 신용 리스크 측정 모델은 리스크 수준에 따라 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫째, 단일 거래상대방 또는 발행자에 대한 측정 모델, 둘째, 포트폴리오 수준의 측정 모델, 셋째, 파생상품에 대한 측정 모델입니다.
거래상대방 또는 발행자 수준의 측정 모델 (1) 옵션 가격 책정 기술을 기반으로 한 위험 측정 모델.
머튼은 액면가 D인 대출을 할인하고 행사가격 D인 풋옵션을 매도함으로써 은행이 받는 지불금이 동일하다는 것을 발견했습니다.
따라서 위험 대출의 가치는 액면가 D에 풋옵션을 더한 비디폴트 위험 대출의 가치와 같습니다.
대출의 담보 가치는 다섯 가지 변수, 즉 기업 자산의 시장 가치, 기업 자산의 시장 가치 변동, 할인된 대출의 액면가, 대출의 잔여 기간 및 위험에 따라 달라집니다. 무료 이자.
기업의 시장 가치와 변동의 관찰 불가능성을 기반으로 미국 KMV 회사는 1995년에 예상 기본 빈도(edf)라고도 알려진 KMV 모델을 개발했습니다.
이 모델은 기업 자산의 시장 가치를 계산하기 위해 기업 지분의 시장 가치와 자산의 시장 가치 간의 구조적 관계를 사용합니다.
기업자산변동성과 기업지분변동성의 구조적 관계를 이용하여 기업자산변동성을 계산함과 동시에 1년 이내에 일정 표준편차 수준을 달성한 기업의 부도율을 합산하여 부실확률을 측정한다. 동일한 표준편차.
이 모델은 실제로 가장 널리 사용되는 신용 위험 모델 중 하나입니다.
이 모델의 이론적 기초는 Black-Scholes(1973), Merton(1974) 및 Hullwhite(1995)와 여러 면에서 유사합니다.
기본 아이디어는 회사의 가치가 특정 수준으로 떨어지면 회사가 부채를 불이행한다는 것입니다.
관련 분석에 따르면 KMV는 가장 일반적인 중단점은 회사의 가치가 유동 부채의 50%에 장기 부채를 더한 값과 같을 때라는 사실을 발견했습니다.
미래 기업의 기대가치와 이때의 디폴트 시점을 통해, 디폴트 시점에 도달하려면 기업의 가치가 얼마나 떨어져야 하는지 판단할 수 있다.
기본 지점에 도달하기 위한 자산 가치의 표준 편차에 대한 자산 가치의 백분율 비율을 기본 거리라고 합니다.
부도까지의 거리 = (예상자산가치 - 부도시점)/예상자산가치 × 자산가치 변동성.
이 방법은 이론적 근거가 비교적 충분하며 특히 상장기업의 신용위험에 적합합니다.
KMV 모형의 장점은 부도를 기업의 초기 신용등급보다는 기업의 특성과 연계시켜 채무자 질의 변화에 더 민감하게 반응함과 동시에 상장기업의 예상 부도 가능성을 주가를 통해 측정한다는 점이다. , 시장 정보도 모델에 반영될 수 있으므로 미래 지향적이고 강력한 예측 기능을 갖출 수 있습니다.
더욱이, 이 모델에 사용된 변수는 모두 시장 중심적이고 더 큰 시간적 변동성을 나타내기 때문에 보유 기간 선택은 신용 측정 모델보다 더 유연합니다.
(2) var.에 기반한 신용 측정 모델.
Var는 정량화된 금융자산이 정상적인 시장 상황과 주어진 신뢰도 하에서 일정 기간 동안 겪을 수 있는 최대 가치 손실을 의미합니다.
금융상품의 시장위험에 대한 VaR를 계산할 때 주요 입력변수는 현재 시장가격과 금융자산의 변동성입니다.
대출의 유동성이 부족하여 대출의 시장가치와 변동성을 관찰할 수 없습니다.
JP Morgan(1997) 은행은 대출 및 사모 펀드와 같은 비거래 자산의 평가 및 위험 계산을 해결하기 위해 신용 측정 시스템을 개발했습니다.
대출의 시장가치와 변동성을 계산하고, 개별 대출이나 포트폴리오의 변동성을 추론하여 차주의 신용등급, 신용이전 매트릭스, 부도대출 회수율, 채권시장의 신용위험 스프레드 등을 바탕으로 대출과 비거래를 평가하는 방법입니다. .자산 및 신용위험.
신용측정모형의 장점은 최초로 신용등급 이전, 부도율, 부도회수율, 부도 상관관계를 하나의 프레임워크로 통합하여 신용리스크를 측정한다는 점입니다.
이 모델은 상업 신용, 채권, 대출, 대출 약정, 신용장 및 시장 상품(스왑, 선도 등)과 같은 신용 자산 포트폴리오의 위험 측정에 적합합니다.
) 그러나 이 모형을 적용하는데는 다음과 같은 문제가 있다. 부도율은 역사적 자료의 평균값에서 직접 취하지만, 실증적 연구에 따르면 부도율은 거시경제 상황과 직접 관련이 있고 고정되어 있지 않은 것으로 나타났다.
자산수익률은 정규분포를 따른다고 가정하고 있으나, 실증연구에 따르면 실제 분포는 대부분 팻테일(Fat-tail) 특성을 보이는 것으로 나타났으며, 기업자산수익률 간 상관관계가 기업증권 수익률 간 상관관계와 동일하다는 가정에 대한 검증이 필요하다. .
이 방법의 계산 결과는 이 가정에 매우 민감합니다.
(3) 보험계리학에 기초한 신용위험+ 시스템.
Credit Suisse First Boston(CSFB, 1997)이 개발한 Credit Risk Plus 시스템의 주요 아이디어는 보험계리학에서 비롯되었습니다. 즉, 손실은 재난의 빈도와 재난으로 인한 손실 또는 손해의 정도에 따라 달라집니다.
이 모델은 채무불이행의 원인을 분석하지 않으며, 채무불이행 위험만을 대상으로 하며, 특히 중소규모 대출이 다수 포함된 대출 포트폴리오의 신용위험 분석에 적합합니다.