基于違約概率和回收率負相關(guān)假設(shè)的信用風險模型研究.pdf

1、信用風險，又稱違約風險，是指由于金融合同中訂約方信用品質(zhì)的不可預測改變而引起的損失，包括信用降級、不能支付債務(wù)和清算。隨著企業(yè)債券市場的快速發(fā)展，全球金融管制的放松，新型金融衍生產(chǎn)品的不斷推出，人們越來越認識到信用風險在資產(chǎn)定價及風險管理中占有越來越重要的地位，隨之，產(chǎn)生了大量的信用風險模型。最突出的表現(xiàn)就是新、舊巴塞爾協(xié)議中信用風險管理方法的不斷深入。我國已經(jīng)加入WTO，本身競爭能力就較弱、身背沉重包袱的銀行等金融機構(gòu)將會面臨更加激烈

2、的跨國競爭。同時，盡管我國的企業(yè)債券市場發(fā)展迅速，但相對經(jīng)濟發(fā)達國家的債券市場還相對較為落后。所以，研究信用風險模型對提高我國金融機構(gòu)的競爭能力，為發(fā)展債券市場有著重要的理論與現(xiàn)實意義。
　　本文在較為全面地閱讀國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，在第1章和第2章對現(xiàn)有的信用風險模型進行了深入的研究。由于簡化形式模型比結(jié)構(gòu)化模型更能表達出違約的突然性并且更加符合實證研究結(jié)果，所以本文研究的信用風險定價模型屬于簡化形式模型。針對傳統(tǒng)的信用風險定

3、價模型及信用風險管理模型將違約回收率看成是一個外生的常數(shù)或是一個獨立的隨機變量，而忽略回收率和違約概率之間的負相關(guān)性這一問題，本文應(yīng)用相關(guān)實證研究得到了違約概率和回收率的指數(shù)和對數(shù)回歸模型，并對應(yīng)用非常廣泛的結(jié)構(gòu)化風險率模型、仿射結(jié)構(gòu)模型、可轉(zhuǎn)換債券定價模型和Credit Metrics模型進行了改進和拓展，在新模型中應(yīng)用指數(shù)和對數(shù)函數(shù)引入了這兩個變量之間的負相關(guān)性。并且，本文在各章通過算例和實證研究檢查了所提出的新模型。具體內(nèi)容如下：

4、
　　第3章構(gòu)建了可違約零息債券定價的結(jié)構(gòu)化風險率模型。該模型的主要貢獻是并且應(yīng)用指數(shù)函數(shù)來表示回收率和違約概率之間的負相關(guān)性。在對風險率的定義中，該模型認為一個外生的損失過程會隨機地沖擊公司。通過假設(shè)該損失過程是一個Poisson過程，得到了由公司價值和利率過程決定的風險率表達式。與Madan和Unal（2000）定義違約發(fā)生立即清算的方法不同，該模型認為即使在某個時期損失大于公司資產(chǎn)，但違約是否發(fā)生還要看在債務(wù)到期日企業(yè)權(quán)益價

5、值是否大于該損失，這一點更加符合實際的合同條款。在求解定價模型的過程中，本章應(yīng)用了測度變換，將風險中性定價測度下的資產(chǎn)定價方程轉(zhuǎn)換為遠期概率測度下定價方程，并且通過構(gòu)建一個特征函數(shù)，應(yīng)用變量分離技術(shù)得到了定價模型的封閉解。同時，該模型考慮了Vasicek形式的利率期限結(jié)構(gòu)模型并采用了價值回收的假設(shè)。最后，本章對模型中的各項參數(shù)進行了敏感度分析，結(jié)果顯示回收率的減小會引起信用差額的增大。這說明回收率風險是一個系統(tǒng)性風險因素，它會引起風險溢

6、價。
　　第4章構(gòu)建了可違約息票債券定價的仿射結(jié)構(gòu)模型。本章的主要貢獻是在仿射結(jié)構(gòu)模型中應(yīng)用指數(shù)函數(shù)考慮了回收率和違約概率之間的負相關(guān)關(guān)系。該模型假設(shè)利率期限結(jié)構(gòu)是初始仿射過程，而風險率是利率期限結(jié)構(gòu)的線性函數(shù)。應(yīng)用仿射結(jié)構(gòu)模型的一般方法，本章通過構(gòu)建一個特征函數(shù)并求解對應(yīng)的Riccati方程，得到了定價模型的封閉解。其中，模型應(yīng)用了CIR利率期限結(jié)構(gòu)過程并采用了違約時按面值回收的假設(shè)。同時，參數(shù)敏感度分析同樣說明回收率風險是一個

7、系統(tǒng)性風險因素。最后，本章選取上海證券交易所交易的5只公司債券進行了實證分析。結(jié)果顯示，這些債券的回收率都較高而且風險率較低，這與我國所發(fā)行的公司債券都是高信用等級債券的實際情況一致。同時，結(jié)果顯示違約風險率與利率正相關(guān)，這說明利率高低仍然是影響我國企業(yè)信用風險的主要原因。而且，應(yīng)用估計參數(shù)所求出的債券理論價格與市場實際價格能夠較好擬和，說明了模型的正確性。
　　第5章構(gòu)建了帶有信用風險的可轉(zhuǎn)換債券的Monte Carlo定價模型

8、。其中，模型框架是Duffie和Singleton（1999）提出的信用風險模型，并應(yīng)用指數(shù)函數(shù)考慮了回收率和違約概率之間的負相關(guān)關(guān)系。由于可轉(zhuǎn)換債券內(nèi)涵了美式復合期權(quán)，特別是在考慮利率、回收率等風險的情況下有很強的路徑依賴性，本章應(yīng)用由Longstaff和Schwartz（2001）提出的最小二乘Monte Carlo模擬算法（LSM）對可轉(zhuǎn)換債券進行定價。該方法的主要思想是，通過對模擬路徑樣本中所包含的信息進行一個簡單的最小二乘回歸

9、來估計債券未來支付的條件期望。通過對各條路徑的逆向遞推，可以得到最優(yōu)執(zhí)行決策，進而得到可轉(zhuǎn)換債券的價格。本章還應(yīng)用一個可轉(zhuǎn)換債券的算例說明了這種方法。最后，本章選取了國電轉(zhuǎn)債進行了實證研究，所得到的理論價格能夠較好的擬和市場價格。
　　第6章構(gòu)建了債券投資組合的信用風險管理模型。本章基于Credit Metrics的分析框架，應(yīng)用Monte Carlo模擬方法比較了常數(shù)回收率，Beta分布回收率，回收率與風險率負相關(guān)這三種假設(shè)下債

10、券投資組合的不同信用風險。其中，違約回收率和風險率之間的負相關(guān)性用對數(shù)函數(shù)來表示，并且用VaR和CvaR來測度信用風險。通過假設(shè)不同信用等級債券的風險率是不同參數(shù)Gamma分布的隨機變量，本文考慮了相同信用等級債券間及不同信用等級債券間違約頻率的異質(zhì)性。同時，本章采用Student’s t-copula函數(shù)來處理投資組合中債券之間的相關(guān)性。最后，本章通過一個假設(shè)的債券投資組合對模型進行了應(yīng)用。從不同置信區(qū)間的VaR和CVaR可以看出，當