最適合衡量公司債券的違約風(fēng)險(xiǎn)高低的指標(biāo)是（　）。

【答案】：C

根據(jù)公司的信用評(píng)級(jí)，可以衡量公司的信用程度和違約的可能性，從而判斷違約風(fēng)險(xiǎn)的高低。到期收益率是衡量盈利能力的，債券價(jià)格波動(dòng)率衡量的是債券的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)：資產(chǎn)負(fù)債率衡量公司的資源利用和負(fù)債情況．不能直接衡量違約風(fēng)險(xiǎn)的高低。

什么可以用來(lái)衡量企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)?

資信評(píng)級(jí)是對(duì)經(jīng)濟(jì)主體和各類金融工具所負(fù)債務(wù)是否如約還本付息的能力和可信任程度的評(píng)價(jià)。在我國(guó)，當(dāng)前有五家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)債券和近40家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)貸款企業(yè)的資信進(jìn)行評(píng)級(jí)。評(píng)級(jí)結(jié)果表明：企業(yè)債券大都為AAA和AA級(jí)；貸款企業(yè)資信等級(jí)則大都呈正態(tài)分布。從各自評(píng)出的結(jié)果看，各家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)都會(huì)自認(rèn)為是客觀的。但對(duì)于市場(chǎng)的使用者和監(jiān)管部門來(lái)說(shuō)，如何鑒別此AAA就等同于彼AAA，此AAA就一定優(yōu)于彼AA呢?如何比較和評(píng)價(jià)不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)同一評(píng)級(jí)對(duì)象的評(píng)級(jí)結(jié)果呢?那就需要有另一個(gè)可以對(duì)評(píng)級(jí)結(jié)果進(jìn)行事后檢驗(yàn)和比較的客觀度量標(biāo)準(zhǔn)——違約率(Default Rate)。

違約率是指?jìng)鶆?wù)人未能償還到期債務(wù)的實(shí)際違約情況。

違約概率(Probability of Default，PD)是預(yù)計(jì)債務(wù)人不能償還到期債務(wù)(違約)的可能性。違約概率(PD)與違約率所不同的是：它是基于債務(wù)人歷史和現(xiàn)實(shí)的實(shí)際違約情況作出的對(duì)未來(lái)一定時(shí)期(一般為一年)違約狀況的判斷。評(píng)級(jí)結(jié)果與違約率的對(duì)應(yīng)關(guān)系是國(guó)際公認(rèn)的事后檢驗(yàn)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)估質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的一項(xiàng)最重要的標(biāo)尺。

在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中，違約概率是指借款人在未來(lái)一定時(shí)期內(nèi)不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關(guān)義務(wù)的可能性。違約概率是計(jì)算貸款預(yù)期損失、貸款定價(jià)以及信貸組合管理的基礎(chǔ)，因此如何準(zhǔn)確、有效地計(jì)算違約概率對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理十分重要。

資信等級(jí)應(yīng)有與之對(duì)應(yīng)的違約率和違約概率才真正具有應(yīng)用價(jià)值，才能作為衡量評(píng)級(jí)對(duì)象未來(lái)違約可能性和信用風(fēng)險(xiǎn)的工具。本質(zhì)上，與資信等級(jí)對(duì)應(yīng)的違約率和違約概率水平才真正代表資信等級(jí)所反映的風(fēng)險(xiǎn)狀況。所以，缺少違約率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的資信等級(jí)是不完整的、缺乏說(shuō)服力的，只能對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序。但不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)所設(shè)定的違約定義可能不同，所反映同一等級(jí)的質(zhì)量也因此而不同。因此，只有違約定義相同的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，其評(píng)級(jí)結(jié)果才可以進(jìn)行比較，才能檢驗(yàn)各自評(píng)級(jí)結(jié)果的“含金量”和質(zhì)量差異。有了違約率指標(biāo)的對(duì)比，就可以解釋為什么違約率低的AA級(jí)要優(yōu)于違約率高的AAA級(jí)了。有了對(duì)應(yīng)違約率的資信等級(jí)才能真正成為決策的依據(jù)。

違約概率測(cè)度的作用

對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理而言，違約概率測(cè)度居于基礎(chǔ)性地位，發(fā)揮著重要作用。

首先，這是進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的首要條件。作為測(cè)量信用風(fēng)險(xiǎn)的一種基本方法，信用評(píng)級(jí)的作用是建立在對(duì)借款人違約概率的測(cè)度基礎(chǔ)上的。只有首先對(duì)借款人的違約概率作出科學(xué)測(cè)度，銀行才能夠精確地計(jì)算出預(yù)期損失的量，也才能夠?qū)蛻粜庞脿顩r作出客觀、準(zhǔn)確的評(píng)估，進(jìn)而才能夠保證商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的科學(xué)性與有效性。

其次，這是衡量不同評(píng)級(jí)體系優(yōu)劣的客觀標(biāo)準(zhǔn)。如果沒(méi)有違約概率的測(cè)度，就難以衡量不同評(píng)級(jí)體系的優(yōu)劣；如果回避嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的違約概率測(cè)度，而僅僅追求評(píng)級(jí)指標(biāo)體系的建設(shè)和評(píng)級(jí)方法的完善，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)信用評(píng)級(jí)的現(xiàn)代化飛躍。違約概率測(cè)度是信用評(píng)級(jí)具備權(quán)威性和可操作性的靈魂，是衡量不同評(píng)級(jí)體系優(yōu)劣的客觀標(biāo)準(zhǔn)。

再次，這是提升商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理素質(zhì)的重要?jiǎng)恿?。?shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，銀行要成功地進(jìn)行客戶違約概率的測(cè)度，不僅要依托于先進(jìn)統(tǒng)計(jì)模型和風(fēng)險(xiǎn)量化工具的科學(xué)運(yùn)用，更離不開對(duì)現(xiàn)代商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理規(guī)律的深入認(rèn)識(shí)和科學(xué)把握，需要在管理的理念、體制、機(jī)制等方面都能夠與之相適應(yīng)，進(jìn)而有力提升了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的素質(zhì)。

違約概率測(cè)度的方法

近年來(lái)，西方商業(yè)銀行尤其是那些先進(jìn)銀行充分利用現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)發(fā)展的最新研究成果，在客戶違約概率測(cè)度上摸索出了很多方法，取得了很大的成就。綜觀違約概率測(cè)度的實(shí)踐發(fā)展，其呈現(xiàn)出以下特征和趨勢(shì)：從序數(shù)違約概率轉(zhuǎn)向基數(shù)違約概率，違約概率的測(cè)度日臻具體化；從單個(gè)貸款的違約概率測(cè)度轉(zhuǎn)向組合貸款的聯(lián)合違約概率；從只考慮借款人自身的微觀經(jīng)濟(jì)特征轉(zhuǎn)向同時(shí)考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響；從基于歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)測(cè)度轉(zhuǎn)向以預(yù)測(cè)為主的動(dòng)態(tài)測(cè)度；從單一技術(shù)轉(zhuǎn)向多元技術(shù)，違約概率測(cè)度的技術(shù)更加現(xiàn)代化和體現(xiàn)出多學(xué)科的交叉化，度量日趨科學(xué)化和精確化。

西方商業(yè)銀行違約概率的測(cè)度方法可以概括為四大類：

1. 基于內(nèi)部信用評(píng)級(jí)歷史資料的測(cè)度方法，這是商業(yè)銀行和評(píng)級(jí)公司根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間積累下來(lái)的信用等級(jí)歷史資料，以歷史違約概率的均值作為不同信用等級(jí)下企業(yè)對(duì)應(yīng)的違約概率；

2. 基于期權(quán)定價(jià)理論的測(cè)度方法，這是美國(guó)KMV公司利用期權(quán)定價(jià)理論創(chuàng)立的違約概率預(yù)測(cè)模型——信用監(jiān)測(cè)模型，也稱KMV模型，是一種向前看的動(dòng)態(tài)模型，主要適用于對(duì)公開上市公司的違約概率測(cè)度；

3. 基于保險(xiǎn)精算的測(cè)度方法，是近幾年把保險(xiǎn)思想的工具用于估計(jì)預(yù)期違約概率；

4. 基于風(fēng)險(xiǎn)中性市場(chǎng)原理的測(cè)度方法，所謂風(fēng)險(xiǎn)中性市場(chǎng)，是指在進(jìn)行資產(chǎn)交易的市場(chǎng)上，所有投資者都愿意接受從任何風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中得到與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益相同的預(yù)期收益，所有的資產(chǎn)價(jià)格都可以按照用無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率對(duì)資產(chǎn)預(yù)期的未來(lái)現(xiàn)金流量加以折現(xiàn)來(lái)計(jì)算。相比于歷史上的轉(zhuǎn)移概率，風(fēng)險(xiǎn)中性模型給出了前瞻性的違約預(yù)測(cè)。

國(guó)際上有代表性的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型在中國(guó)運(yùn)用的局限性

我國(guó)加人WTO以來(lái)，加快了中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式向國(guó)際接軌的步伐，中國(guó)資信評(píng)級(jí)業(yè)如何向國(guó)際接軌也受到了新的挑戰(zhàn)。探索和選擇國(guó)外且適合我國(guó)市場(chǎng)狀況的評(píng)估模型勢(shì)在必行，國(guó)內(nèi)有部分學(xué)者對(duì)此也作了有益的研究。在這里，我們把部分學(xué)術(shù)界將國(guó)外有代表性的評(píng)估模型運(yùn)用于中國(guó)市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究后，將其所發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題和缺陷部分作一歸集以利于后續(xù)的研究工作。

1、Z-Score信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

Z模型是通過(guò)選取五項(xiàng)關(guān)鍵性的財(cái)務(wù)比率并賦予其一定的參數(shù)(權(quán)重)來(lái)預(yù)測(cè)公司違約或破產(chǎn)可能性的方法。

其中：

X1=營(yíng)運(yùn)資金／總資產(chǎn)

X2=(未分配利潤(rùn)+資本公積)／總資產(chǎn)

X3=稅息前收益／總資產(chǎn)

X4=股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值／債務(wù)的賬面價(jià)值

X5=營(yíng)業(yè)額／總資產(chǎn)

以Z值為臨界值，若小于臨界值將發(fā)生債務(wù)違約。

實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)Z模型存在以下三個(gè)缺陷：一是該模型對(duì)上市公司中的少數(shù)幾個(gè)行業(yè)具有準(zhǔn)確性，許多行業(yè)的參數(shù)需調(diào)整。二是對(duì)非上市公司和小公司無(wú)法獲得股權(quán)價(jià)值的數(shù)據(jù)，需要借助一些會(huì)計(jì)信息或其他指標(biāo)來(lái)替代并通過(guò)對(duì)比分析才能最終得出期望的違約概率。這在一定程度上可能影響計(jì)算的準(zhǔn)確性。三是需要在Z值的基礎(chǔ)上按國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)的狀況作調(diào)整，但一般的決策者都無(wú)此能力。

2、KMV信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

KMV模型建立在期權(quán)定價(jià)理論之上，其出發(fā)點(diǎn)是基于這樣的假設(shè)：公司的任何信息都可以在股票價(jià)格及其波動(dòng)中得到體現(xiàn)，當(dāng)公司股票的市場(chǎng)價(jià)值因波動(dòng)而使預(yù)期的價(jià)值低于一定水平(違約點(diǎn)價(jià)值)以下時(shí)，公司就會(huì)對(duì)它的債務(wù)違約。該模型把持有的債權(quán)看作一個(gè)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的債權(quán)減去一個(gè)看跌期權(quán)，以此為基礎(chǔ)計(jì)算出違約距離，并結(jié)合上市公司數(shù)據(jù)估計(jì)出經(jīng)驗(yàn)違約概率。雖然KMV模型相對(duì)于以注重會(huì)計(jì)資料分析為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)方法的違約概率估計(jì)體系具有更好的敏感性，但它的適應(yīng)條件更嚴(yán)格。從結(jié)果上看，比較適用于資本市場(chǎng)成熟地區(qū)的上市公司。很顯然，我國(guó)目前尚不具備推廣KMV模型的條件。

3、CreditMetrics信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

該模型是基于這樣的假設(shè)：某一特定時(shí)期內(nèi)(通常為一年)債務(wù)組合價(jià)值的分布與將來(lái)債務(wù)人信用等級(jí)變化無(wú)關(guān)，信用等級(jí)遷移概率服從穩(wěn)定的馬爾科夫過(guò)程，即貸款或債券目前等級(jí)遷移與其過(guò)去的遷移概率不相關(guān)。雖然，該模型是目前被證明較為有效的信用風(fēng)險(xiǎn)模型，但還是存在若干尚需解決的問(wèn)題：一是該模型假設(shè)貸款或債券目前等級(jí)遷移與其過(guò)去的遷移概率不相關(guān)。但實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)表明，一筆債務(wù)如果過(guò)去發(fā)生過(guò)違約事件，那么它目前等級(jí)下降的概率要比同一級(jí)別的沒(méi)有發(fā)生過(guò)違約行為的要高；二是在計(jì)算債務(wù)的VaR值時(shí)，假設(shè)等級(jí)遷移概率矩陣是穩(wěn)定的，即不同借款人之間、不同時(shí)期之間，其等級(jí)遷移概率是不變的。而實(shí)際上，行業(yè)因素、國(guó)家因素以及商業(yè)周期等因素會(huì)對(duì)等級(jí)遷移概率矩陣產(chǎn)生重要影響。三是CreditMetrics模型的違約模型和相關(guān)系數(shù)的度量是以期權(quán)定價(jià)理論為基礎(chǔ)的，這對(duì)股票市場(chǎng)的成熟條件和數(shù)據(jù)的真實(shí)性有很高的要求。

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也是西方運(yùn)用較廣泛的估計(jì)違約概率模型，它依靠采集的數(shù)據(jù)，對(duì)大量的財(cái)務(wù)及相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，從而建立違約估計(jì)模型。這種模型在實(shí)證中仍存在局限性。一是隨著技術(shù)創(chuàng)新及金融工具創(chuàng)新，使得財(cái)務(wù)報(bào)表上有限的數(shù)據(jù)越來(lái)越難以真實(shí)地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況及經(jīng)營(yíng)結(jié)果，尤其是對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)而言，非財(cái)務(wù)因素占據(jù)越來(lái)越重的分量；二是因國(guó)內(nèi)企業(yè)會(huì)計(jì)信息失真現(xiàn)象還較為嚴(yán)重，使用失真的數(shù)據(jù)輸入模型必然造成計(jì)算結(jié)果的偏差。

從對(duì)國(guó)外幾種信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型在我國(guó)的實(shí)證研究結(jié)果看，由于我國(guó)證券市場(chǎng)尚不成熟(公司的價(jià)值不能通過(guò)市場(chǎng)體現(xiàn))，市場(chǎng)信息披露十分有限，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)性不高，沒(méi)有可資評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)使用的大容量的信用信息數(shù)據(jù)庫(kù)等客觀條件的制約，而無(wú)法“拿來(lái)”即用。但信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型作為現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的成果，在發(fā)達(dá)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家的廣泛運(yùn)用證明了其客觀性和科學(xué)性。我國(guó)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展尚處于初級(jí)階段，市場(chǎng)成熟度與發(fā)達(dá)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家相比尚有很大的差距，上述評(píng)估模型在我國(guó)還缺乏運(yùn)用的基礎(chǔ)條件。

我國(guó)違約概率的研究與發(fā)展

對(duì)中國(guó)銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，內(nèi)部評(píng)級(jí)僅僅處于起步階段，時(shí)間短且不規(guī)范，其中關(guān)于違約數(shù)據(jù)庫(kù)、轉(zhuǎn)移矩陣等方面的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)幾乎空白，貸款企業(yè)信用評(píng)級(jí)更多地是用于客戶的選擇及風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警，尚未向更深層次的風(fēng)險(xiǎn)量化管理方向發(fā)展。為此，中國(guó)商業(yè)銀行和評(píng)級(jí)公司應(yīng)該積極創(chuàng)造條件，加強(qiáng)客戶違約概率測(cè)度，以有效提升信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平。

第一，結(jié)合巴塞爾新資本協(xié)議參考定義，科學(xué)界定企業(yè)違約概念。目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有一貫明確的企業(yè)違約標(biāo)準(zhǔn)，為了和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)接軌，建議中國(guó)銀行業(yè)對(duì)企業(yè)的違約概念作如下界定：在一定期限內(nèi)（通常為一年）企業(yè)的貸款業(yè)務(wù)中只要出現(xiàn)次級(jí)、可疑或損失貸款的任一種情況的，就算做違約企業(yè)。

第二，加快建立違約概率測(cè)度模型的基礎(chǔ)設(shè)施——違約數(shù)據(jù)庫(kù)。中國(guó)銀行業(yè)可以通過(guò)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)過(guò)濾器的建立，對(duì)企業(yè)提交的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)，建立合格的違約數(shù)據(jù)庫(kù)，為測(cè)度違約概率打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。中國(guó)人民銀行建立的《銀行信貸登記咨詢系統(tǒng)》為中國(guó)銀行業(yè)提供了一個(gè)海量的貸款數(shù)據(jù)庫(kù)的信息平臺(tái)。國(guó)內(nèi)銀行可以此為基礎(chǔ)，充分發(fā)揮該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)，并不斷完善系統(tǒng)信息，進(jìn)而建立我國(guó)自己的違約數(shù)據(jù)庫(kù)。

第三，加強(qiáng)違約概率測(cè)度模型的研究、開發(fā)和應(yīng)用?；谥袊?guó)銀行業(yè)所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，以及歷史實(shí)踐具有自身的特殊性，那些西方商業(yè)銀行所能夠應(yīng)用的違約概率模型，卻并不一定能夠適合我國(guó)商業(yè)銀行。但我們可以借鑒這些違約概率模型的測(cè)度思想、方法與過(guò)程，結(jié)合數(shù)據(jù)積累的情況實(shí)現(xiàn)由簡(jiǎn)單模型到復(fù)雜模型的過(guò)渡。比如，可以根據(jù)已有年份評(píng)級(jí)結(jié)果數(shù)據(jù)的積累，運(yùn)用信用計(jì)量模型對(duì)已有年份的每一信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移概率和違約概率進(jìn)行測(cè)度，進(jìn)而形成內(nèi)部的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的測(cè)度，以后隨著年份數(shù)據(jù)的增加，再不斷調(diào)整。這樣，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的積累，就可以建立起我們自己的內(nèi)部轉(zhuǎn)移矩陣模型。

另外，結(jié)合我國(guó)貸款企業(yè)的實(shí)際信用情況，轉(zhuǎn)移矩陣模型中各個(gè)信用等級(jí)違約概率測(cè)度除了要考慮行業(yè)因素、經(jīng)濟(jì)周期性因素的影響以外，還要考慮地區(qū)、規(guī)模以及企業(yè)所有制性質(zhì)等因素的影響。