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商业银行零售贷款违约概率测算方法探讨——非线性时变比例违约模型.pdf
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商业银行零售贷款违约概率测算方法探讨——非线性时变比例违约模型.pdf
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商业银行零售贷款违约概率测算方法探讨
——
非线性时变比例违约模型
1
摘要:本文基于 Cox 模型,针对零售贷款的运行规律和违约因素影响违约行为的特点,提
出了非线性时变比例违约模型测算商业银行零售贷款违约概率,该模型考虑了变量之间非线
性关系和时间相依变量,使得其更符合客观实际,并通过实证分析和算例分析论证了这种模
型在我国商业银行运用的科学性和可行性。
关键词:违约概率;零售贷款;非线性关系;时间相依变量
中图分类号:F832.21 文献标识码:A
1.
引言
美国次贷危机爆发的根源是银行次级住房按揭贷款的高违约率。次级住房按揭贷款是零
售贷款的一种,银行如果能准确预测该类贷款的违约概率,那么可以大大降低危机爆发的可
能性。我国商业银行现有大量的零售贷款,如何有效识别和度量其信用风险来防止此类危机
爆发,是现在我国商业银行面临的一个重要挑战。本课题组(2008)在客户的信用评级基础
上,提出了贷款违约表法,解决了线性判别模型、CPV模型因我国企业贷款能收集整理的数
据不多而较难准确测算违约概率的问题。同时,贷款违约表法和Altman的死亡率模型相比,
考虑了删失数据对违约概率的影响,提高了测算的准确性
[1]
。但是由于我国商业银行不对零
售贷款客户进行信用评级,所以不能用贷款违约表法测算零售贷款违约概率。因此,本文的
目的就是为我国商业银行零售贷款违约概率的测量提供一种有效的方法。
目前直接用于测算零售贷款违约概率的模型主要有结构模型。Merton(1974)提出了结构
模型理论,并将其应用于估计上市公司的违约概率
[2]
。Perli and Nayda(2004)运用该理论
构建了零售循环贷款结构模型。他们认为当抵押资产价值低于临界值时,这笔贷款就发生了
违约
[3]
。该模型建立在能够实时准确估计出抵押品价值的基础上,然而抵押品往往具有较低
的流动性,很难准确估计出其价值,另外,许多零售贷款也并非是抵押贷款,因此,在实际
操作中,应用该模型较难精确地测量出客户的违约概率。Andrade and Thomas(2006)试图
解决上面问题,构建了零售贷款结构模型。他们提出了客户信誉值的概念,并以银行客户信
用评分作为代理变量。当客户信誉值小于某个阀值时,他们就定义该笔贷款违约,然而不同
客户的阀值很难估计
[4]
。况且我国贷款抵押品的二手市场尚未完善和商业银行不对零售贷款
客户每年进行信用评分,因此,上述模型不能直接应用于我国商业银行。
国内文献对零售贷款违约概率研究侧重于违约因素和信用评估模型研究。杨星,麦元勋
(2003)基于Merton模型研究了个人住房贷款的违约因素,其研究表明:住房价格的波动率、
初始贷款价值比率与违约风险呈正相关,无风险利率与违约风险呈负相关
[5]
。刘军丽,陈翔
(2006)基于决策树构建了个人住房贷款信用风险评估模型,经过对该模型进行测试和评价,
得出了预测准确率较高的结论
[6]
。丁娟娟,崔媛媛(2007)在一组商业银行汽车贷款数据样
1 本课题得到国家自然科学基金项目(编号: 70673021)和教育部博士点基金项目(编号: 20060532011)资助。
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