运用CreditMetrics模型进行银行贷款信用风险管理
信用风险是指在金融市场中由于交易对手信用质量改变或违约而导致经济损失的风险，它是商业银行所面对的最重要的风险，且主要存在于银行信贷业务之中。目前，国内很多商业银行对于贷款信用风险的管理手段还相对落后，不能很好地应对损失的不确定性，也无法有效地评估出贷款违约概率及损失水平。而1997年由J.P摩根推出的CreditMetrics模型即能在这一方面给出答案，并可以通过一系列经济指标为银行管理者的信用决策提供依据。下面我们就将对CreditMetrics模型度量与管理银行贷款组合信用风险的各个步骤进行介绍分析。
一、计算组合中各笔贷款期末的价值分布
CreditMetrics模型认为贷款的信用风险不仅是指债务人违约的可能性，还表现为债务人信用品质改变所可能带来的潜在损失。因此，为了计算组合中贷款期末的价值分布，我们须首先引入信用转移矩阵，它反映了某信用等级之企业一年后转移到其他等级的概率。信用转移矩阵是建立在大量历史数据之上的。表1所示即是标准普尔公司在1981-2001间20年的历史数据上建立的对于BB级企业1年期的信用转移矩阵。
当确定信用转移矩阵之后，我们再配合不同等级所对应的贴现率即能求得某企业贷款在各等级下期末的价值（期限习惯上取一年）。根据CreditMetrics模型，贴现率等于未来零利率收益曲线（通常取对应期限的国债利率）加上用以弥补银行风险以及各类营运成本的信用价差。
假设银行年初向某BB级企业发放五年期贷款，本金100，年利率为7.2%，还款形式为每年固定付息，到期一次还本。则当其年末信用等级下降至B时，结合对应的贴现率（见表2）并通过公式1可以计算出一年后该企业贷款价值V为103.28。而参照前面的信用转移矩阵，该情况对于BB级企业来说发生的概率为8.01%。
运用以上的方法，我们即可以求得组合中各笔贷款期末在任一信用等级下的价值，结合相关的信用转移概率，我们便得到了其期末价值的分布。特别的，当处于违约情况时，我们可以根据历史资料中关于违约回收率的数据估计贷款期末的剩余价值。
二、设置资产回报率（R）门槛值
接下来，我们需要解决的问题是我们依据什么来评定贷款企业信用等级的改变。CreditMetrics模型针对贷款企业的资产回报率设置了一系列对应等级的门槛值（Z），当企业一定时段的资产回报率落入某段门槛值区间时，期末即被归入对应的信用等级。其背后的原理为：CreditMetrics模型认为贷款企业的资产价值反映了其偿债能力，因此企业资产回报率的变化会影响到其信用水平，该原理基于莫顿（1974）之公司价值模型。CreditMetrics模型假设企业的资产回报服从标准正态分布，则某信用等级与相应的资产回报率门槛值的关系可以由图1表示。参照图1，如当ZCCC 在上述公式中-1（?）代表标准正态分布函数的反函数，?滓为资产回报的波动率，此处P（?）代表BB级企业期末转移到某等级的概率，因此我们可以看到门槛值的设置也建立在信用转移矩阵之上。其他信用等级之资产回报率门槛值的设立可以参照上述方法依此类推。 三、建立贷款企业相关性矩阵 CreditMetrics模型认为企业之间信用品质的变化是存在内在联系的。例如，一家企业的违约行为可能导致其上游供应商的违约，从而在经济中造成违约的连锁反应。因此，在估计贷款组合信用风险时，我们还须确定贷款企业之间的相关性。CreditMetrics模型运用“资产相关系数”来量化贷款企业之间的相关性，其表达式为： 四、模拟贷款组合期末价值 在以上三步骤的基础上，接下来我们就将反复大量地模拟整个贷款组合的期末价值。模拟的次数决定了结果的精确性，我们建议模拟的次数不应少于10000次，而这样庞大的工作量我们可以运用蒙特卡罗模拟技术并借由计算机编程来完成，其整体思路如下。 五、度量并管理贷款组合的信用风险 通过上述反复模拟，我们即可以获得m个贷款组合在期末价值，在此基础上我们便能对贷款的信用风险进行度量和管理。如通过统计学中相应的公式，我们可以求得这m个数据的平均值?滋p及标准差?滓p，而标准差正反映了贷款组合价值的波动幅度，亦即显示了其信用风险。 但由于企业贷款组合的价值并不是正态分布的，因此平均值和标准差可能并不是度量风险的最好指标。根据CreditMetrics模型，我们还可以使用百等分法来评估信用风险。如假设我们通过模拟获得了10000个贷款组合价值的数据，将其降序排列，则倒数第100个数据的值就代表了有1%的概率贷款组合的期末价值会下降到这一水平甚至以下，将其与贷款组合的成本相比较，其差额即反映了贷款损失的金额。应用这样的方法，我们便能求得在任一置信水平上的贷款组合的信用损失程度。 在上述数据的基础之上，还可以运用CreditMetrics模型求得贷款组合的经济资本以及各笔贷款的边际风险等经济指标。经济资本是银行为了预防贷款发生极端损失所可能引发银行破产的风险准备金，而边际风险则衡量了单笔贷款的风险对组合整体的影响。 以上这些经济指标都能为银行工作人员的贷款管理决策提供依据。但这里由于篇幅的限制，不作具体的展开。 综上所述，CreditMetrics模型能够较好地度量贷款的信用风险，对于国内商业银行在完善自身信用管理体系的过程中具有较强的借鉴作用。不过由于以下的因素，使得CreditMetrics模型的应用也存在着一定的限制：需要大量的历史信用数据，而我国的信用评级制度正处于初期阶段，关于企业的信用资料也比较缺乏，因此可能会影响CreditMetrics模型在我国的应用。模型本身的局限。 CreditMetrics模型本身的一些假设条件如：认为只要处于同一等级，所有企业的违约率是一样的，且企业实际违约率等于历史违约率等与现实情况不符，这也可能影响模型得出结果的精准性。 因此，在借鉴和运用CreditMetrics模型的过程中，一方面须加快国内信用资料库的完善，另一方面也要针对现实情况对模型加以改进。
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