巴塞尔新资本协议概述

巴塞尔新资本协议概述

作者：信息管理开发部 邱宗碧

摘要：根据中国银监会要求，我国新资本协议银行将从2010年底起开始实施新资本协议，新资本协议的实施必然会使商业银行在风险的度量和管理方面产生重大影响。针对目前软件中心对新资本协议缺少了解的现状，本文针对新资本协议的第一支柱进行了详细的阐述，重点描述了信用风险的内部评级法的相关内容。

关键词：新资本协议；巴塞尔；信用风险；市场风险；操作风险；内部评级法；Basel；PD；LGD；EAD；IRB

目 录

1

2 引言........................................................................................................................................... 3 背景和意义 ............................................................................................................................... 5

2.1 选题背景 ....................................................................................................................... 5

2.2 研究方向和意义 ........................................................................................................... 6

国内外相关研究现状 ............................................................................................................... 6

4 研究内容 ............................................................................................................................... 7

4.1 信用风险加权资产计算 ............................................................................................... 7

4.1.1 信用风险计量方法概述 ................................................................................... 7

4.1.2 内部评级法-信用风险暴露的分类 ................................................................ 10

4.1.3 内部评级法-不同暴露的信用风险计量方法 ................................................ 12

4.1.4 内部评级法-非零售暴露的信用风险计量 .................................................... 13

4.1.4.1 风险加权资产的公式 ............................................................................. 13

4.1.4.2 中小企业的规模调整 ............................................................................. 13

4.1.4.3 风险参数-PD .......................................................................................... 14

4.1.4.4 风险参数-LGD ....................................................................................... 23

4.1.4.5 风险参数-EAD ....................................................................................... 27

4.1.4.6 风险参数-M ............................................................................................ 29

4.1.4.7 信用风险缓释 ......................................................................................... 30

4.1.5 内部评级法-零售暴露的信用风险计量 ........................................................ 33

4.1.5.1 风险加权资产的公式 ............................................................................. 33

4.1.5.2 资产池分池技术 ..................................................................................... 34

4.1.5.3 风险参数-PD .......................................................................................... 35

4.1.5.4 风险参数-LGD ....................................................................................... 37

4.1.5.5 风险参数-EAD ....................................................................................... 40

4.2 市场风险 ................................................................................................................. 41

4.2.1 市场风险的定义 ............................................................................................. 41

4.2.2 交易账户与银行账户 ..................................................................................... 42

4.2.3 交易账户头寸的评估方法 ............................................................................. 43

4.2.4 市场风险的标准法与内部模型法 ................................................................. 44

4.2.5 压力测试和返回检验 ..................................................................................... 45

4.3 操作风险 ................................................................................................................. 45

总结......................................................................................................................................... 48 参考文献 ................................................................................................................................. 49 3 4 5 6

1 引言

瑞士巴塞尔银行监管委员是国际清算银行下属的一个委员会，1974年由十国集团的中央银行在瑞士巴塞尔联合成立了巴塞尔委员会。目前成员国包括13个国家：美国、英国、瑞士、瑞典、荷兰、日本、意大利、法国、德国、比利时、加拿大、西班牙、卢森堡。巴塞尔委员会成立的目的是加强成员国在银行监管间的合作，没有任何凌驾于国家之上的正式监管权力，其决议即使对于成员国也从不具备任何法律效力。

巴塞尔委员会在1975年9月出台了第一个《巴塞尔协议》，但《巴塞尔资本协议》的实质性进步体现在1988年7月通过的《统一资本计量和资本标准的国际协议》，这份协议就是目前实行的、通称的《巴塞尔资本协议》的主体，该协议的主要任务是要求成员国的中央银行在其银行业实行统一的最低资本标准，以提高全球金融体系的安全性和健全性。

1988年《巴塞尔资本协议》在对全球银行监管的一体化、提高银行监管的可操作性方面具有划时代的意义。该协议统一了资本分类的认识，同时根据资产负债表上不同种类资产以及表外业务项目确定了不同的风险权重，为衡量国际银行业的风险状况提供了统一标准。

巴塞尔协议在提高银行资本比率方面得到了广泛好评，1000家最大银行总的一级资本比重由1990年的8400亿美元提高到了15000亿美元，银行也已经持有足够的资本来应对大多数经济灾害，包括1997年的亚洲金融危机和2001－2002的经济不景气。

但1988年《巴塞尔资本协议》还存在很多不足之处，包括以下几个方面：

 容易导致商业银行过分强调资本充足的作用，而忽视银行业的风险管理。即使

银行符合资本充足率的要求，也可能因为其他风险而陷入经营困境。

 风险权重的敏感性不够。例如没有考虑同类资产不同信用等级的差异，不能十

分准确地反映银行资产面临的真实的风险状况；对不同风险程度的国家的风险

权重的处理过于简单。

 仅仅注意到信用风险，而没有考虑到银行经营中影响越来越大的市场风险和操

作风险。

 对国际银行界的资本套利难以形成约束。许多已有的监管约束推动了国际银行

界的资本套利现象，包括：通过推进资产的证券化将信用风险转化为市场风险

等其他风险来降低对资本金的要求，广泛采用控股公司的形式来逃避资本金的

约束。

为解决以上问题，瑞士巴塞尔银行监管委员会在过去的十几年里，逐渐形成了一套新框架，并在2004年6月正式发布了《统一资本计量和资本标准的国际协议：修订框架》，简称巴塞尔新资本协议，也称BASEL 2，以取代1988年的旧协议。

新协议继承了旧协议以资本充足率为核心的思路，并以相互呼应的三大支柱为基础使得银行和监管机构可以更加准确地估计银行所面对的风险。巴塞尔新资本协议的一大特点是将最低监管资本与真实风险紧密地挂钩，在实践中，这意味着监管资本与经济资本更为统一。

新资本协议的框架如下图：

支柱1：最低资本要求。新协议制定了一套计算方法，确定各银行必须储备的最低监管资本，以抵御三大风险，包括信用风险、市场风险、操作风险。

支柱2：监管当局的监督检查。与老协议项目，监管部门承担了更多的监管责任，监管部门必须保证：

 银行具有适当的程序确定自身的风险资本要求

 银行切实地执行了规定的最低监管监管比率

 当问题出现的时候，银行能够尽早采取纠正措施

支柱3：市场约束。市场约束也就是信息披露。有效的信息披露可以使银行的利益相关者及时全面地了解银行的风险状况，通过信誉机制和股票市场的“投票机制”对银行经营管理发挥监督约束的作用。巴塞尔委员会还特别强调银行公开披露应在市场参与者评估银行管理质量的需要和保护银行专有信息之间保持平衡，不要过分披露，也不要披露不足。

2 背景和意义

2.1 选题背景

中国银监会于2007年2月28日公布了《中国银行业实施新资本协议指导意见》，要求在其他国家或地区设有业务活跃的经营性机构、国际业务占相当比重的大型商业银行应实施新资本协议。同时规定实施新资本协议银行应在2007年10月底前完成规划制定工作，并报银监会备案。新资本协议银行从2010年底起开始实施新资本协议，如果届时不能达到银监会规定的最低要求，经批准可暂缓实施新资本协议，但不得迟于2013年底。目前列入新资本协议实施名单的有中行、建行、工行、交行、农行和国开行。

中国银行作为沪港两地上市公司，将根据监管要求实施新资本协议，基本出发点在于满足监管的要求，而根本目的则在于以实施为契机，增强风险管理能力和实力、促进市场竞争力和盈利能力的提高，有效配合中国银行建设国际一流银行战略的实施。 中国银行实施新资本协议的总体目标为：

（1）集团层面

 信用风险：从2010年底始，实施非零售初级内评法以及零售内部评级法，覆盖50%风险加权资产，从2011年到2013三年内覆盖80%风险加权资产  市场风险：采用内部模型法，从2010年后，对内部模型法进行持续改进  操作风险：实施标准法或标准法的替代形式，同时进行高级法相关准备工作

（2）境内机构：实施从2010年底开始，与集团层面保持统一；

（3）中银香港：以香港监管当局要求为主进行实施，母行则积极支持、监督其实施，并根据情况进行调整；

（4）海外机构：当地监管有要求的海外机构，根据当地要求，实施新协议；当地没有要求，按照集团统一部署实施。

实施新资本协议是一项全行范围的基础性的工作，需要全面优化和改进我行的制度、政策、流程、模型、各种数据和相应的IT系统等等。而软件中心作为我行的IT部门，任务艰巨，目前信息管理开发部甚至软件中心对新资本协议的了解远远不够，相关的专业人员也比较缺乏，需要迫切学习与研究有关新资本协议的有关知识。本专题正是适应工作中的实际要求，进行新资本协议的研究。

2.2 研究方向和意义

本专题将重点研究巴塞尔新资本协议的第一支柱，限于篇幅，在第一支柱资本充足率计算的公式中，本专题将仅研究资本充足率公式的分母，即下图的红框部分。

资本充足率=资本

>=8%

从实际工作出发，结合中行实施新资本协议的实际要求，重点研究中行采用的风险度量模型及相关内容。

3 国内外相关研究现状

随着风险管理实践的不断深入，专家们逐渐认识到，不同业务或者不同类型的风险并不是孤立存在的，它们或者相互分散而减少，或者互相传染而不断扩大。企业的风险管理不能独立地从某个业务或者某个类型的角度出发去管理风险，而必须从企业整体的角度。其核心思想就是投资组合管理理念。

2004年9月美国COSO（The Committee of Sponsoring Organization）正式公布《全面风险管理框架》，成为全面风险管理广为接受的标准规范。

COSO《全面风险管理框架》是个三维立体的框架，多维立体框架可以全面深入地理解控制和管理对象，分析解决控制中存在的复杂问题。

第一维是企业的目标，包括四类目标：战略目标、经营目标、报告目标、合规目标 第二维是全面风险管理要素，包括八个要素：内部环境、目标设定、事项识别、风险评估、风险应对、控制活动、信息与沟通、监控。八个要素相互关联，贯穿于企业风险管理的过程中。

第三维是企业的各个层级，包括集团、部门、业务单元、分支机构四个层面。

COSO的《全面风险管理框架》适用于所有的企业，并不是为银行业特别发布的，另外，COSO风险管理框架主要以内控为中心，强调通过制度、流程、财务等手段，在业务层面上

管控运营、操作过程中的风险。

对银行来说，有着通过经营风险获得利润的特性，由此全面风险管理具有更为具体和特殊的内涵，不应该被动地局限在风险管理，而应站在经营风险实现利润最大化的角度来全面地计量风险、管理风险。这个理念在Lo（1999）《全面风险管理的3P》（Three P of Total Risk Management）中的3P原则表现得更为清晰，即概率（Probability）、价格（Price）、绩效（Performance）。所谓风险，也就是不确定性，所有的风险计量在数学形式上都表现为概率分布，第一个P，Probability，指代风险计量，银行经营的核心产品是风险；第二个P，Price，是指基于风险计量上的风险定价；既然银行经营风险获得利润，绩效评价的重点在于风险调整后的绩效计量，也就是第三个P，Performance。

从3P原则总结全面风险管理，即从银行整体的角度来度量所有风险，并在整体度量的基础上，全面地管理和经营风险，包括风险控制、产品定价、绩效评价、资本配置、投资管理。

4 4 研究内容

4.1 信用风险加权资产计算

4.1.1 信用风险计量方法概述

在《新资本协议》中，对信用风险的计量方法有标准法、内部评级初级法、内部评级高级法。标准法在1988年《巴塞尔资本协议》的基础上进行了重大改进，而内部评级法则是新增加的内容。《新资本协议》允许银行根据自身的风险管理水平和业务的复杂程度灵活运用这些方法，并建议业务相对简单、管理相对薄弱的银行暂时先使用标准法，而实力较强的银行则可以直接采用内评法。《新资本协议》指出，这三种方法对信用风险的敏感性逐步增加，是银行风险管理不断演进的过程，最终所有的银行都应该使用高级内部评级法。

一、标准法

标准法的风险加权资产计算公式为：

风险加权资产=风险权重 X 违约风险敞口

其要点主要有以下3部分：

1.资产分类

《新资本协议》对银行资产在旧协议的基础上作了更合理的区分，共13类资产，如下：

 对主权国家的债权

 对非中央政府公共部门实体(public sector entities)的债权

 对多边开发银行的债权

 对证券公司的债权

 对公司的债权

 包括在监管定义的零售资产中的债权

 对居民房产抵押的债权

 对商业房地产抵押的债权

 逾期贷款

 高风险的债权

 其他资产

 资产负债表外项目

2.外部信用评级

在资产得到合适的分类后，需要对资产进行信用评级，信用评级不同，对应的风险权重也不同。在标准法中，信用评级来自于外部评级机构的评级。

如下表：

3.信用风险缓释

信用风险缓释是指商业银行运用合格的抵质押品、净额结算、保证和信用衍生工具等方式转移或降低信用风险的活动。

信用风险缓释的方法包括：

 简单法：风险暴露已受合格抵押品市场价值抵补的债项部分，风险权重为抵押工具

的风险权重。剩余债项的风险权重为交易对象的风险权重。除了几类非常低风险的交易外，风险权重的底限是20%。

 综合法：更全面的考虑抵押品对风险暴露的风险缓释作用，以所认定的抵押品价值

降低风险暴露。

标准法计算风险加权资产的步骤如下：

二、内部评级法

内部评级法也称为IRB（Internal –Based Rating Approach）法，是新资本协议的全新内容，要求银行建立内部的风险评估体系来计量风险资产，进而确定和配置资本。新协议要求采用内部评级的银行，内部评级以及相关参数的估计值必须在信贷审批、风险管理、资本配置、风险定价、公司治理中发挥积极作用，使得内部评级的推进全面地改进商业银行的风险管理。

内部评级法的风险加权资产计算公式为：

风险加权资产= f (PD, LGD, EAD, M)

这里的PD指违约概率，是在未来一定的期限内合约另一方不履行合约而发生违约的可能性，《新资本协议》基本定义为一年内发生90天逾期的概率。

LGD即违约损失率，是指当客户发生违约后债项损失的程度，即损失金额占风险暴露总额的百分比。

EAD即违约风险敞口，也叫违约风险暴露，是指未来违约发生时暴露在风险下的敞口。

M为期限，基本上是金融学采用的久期的概念。

IRB法分为IRB初级法和IRB高级法，两者的区别在于对风险要素的值由银行还是监管方提供，如下：

4.1.2 内部评级法-信用风险暴露的分类

根据巴塞尔新资本协议IRB法的要求，以及银监会发布的《商业银行账户信用风险暴露分类指引》，银行必须根据下面的定义将银行账户分为具有不同潜在风险特征的资产类别：

1. 主权风险暴露

主权风险暴露是指对主权国家或经济实体区域及其中央银行、非中央政府公共部门实体，以及多边开发银行、国际清算银行和国际货币基金组织等的债权。

2. 金融机构风险暴露

金融机构风险暴露是指商业银行对金融机构的债权。根据金融机构的不同属性，金融机构风险暴露分为银行类金融机构风险暴露和非银行类金融机构风险暴露。

根据《商业银行账户信用风险暴露分类指引》，银行类金融机构包括在中华人民共和国境内设立的商业银行、城市信用合作社等吸收公众存款的金融机构，以及在中华人民共和国境外注册并经所在国家或者地区金融监管当局批准的存款类金融机构。

非银行类金融机构包括经批准设立的证券公司、保险公司、信托公司、财务公司、金融租赁公司、汽车金融公司、货币经纪公司、资产管理公司、基金公司以及其他受金融监管当局监管的机构。

3. 零售风险暴露

零售风险暴露同时具有如下特征：





 债务人是一个或几个自然人。 笔数多，单笔金额小。 按照组合方式进行管理。

零售风险暴露分为个人住房抵押贷款、合格循环零售风险暴露、其他零售风险暴露三大类。

个人住房抵押贷款是指以购买个人住房为目的并以所购房产为抵押的贷款。

合格循环零售风险暴露指各类无担保的个人循环贷款。合格循环零售风险暴露中对单一客户最大信贷余额不超过100万元人民币。

其他零售风险暴露是指除个人住房抵押贷款和合格循环零售风险暴露之外的其他对自然人的债权。

商业银行对企业的风险暴露，如同时满足如下特征可纳入其他零售风险暴露：

 商业银行对单个债务人授信总额不超过500万元且该债务人资产总额不超过1000万元人民币，或授信总额不超过500万元且该债务人年销售额不超过3000万元人民币。

 在商业银行内部采用组合方式进行管理。

4. 公司风险暴露

公司风险暴露是指商业银行对公司、合伙制企业和独资企业及其他非自然人的债权，但不包括对主权、金融机构和纳入零售风险暴露的企业客户的债权。

根据债务人类型及其风险特征，公司风险暴露分为中小企业风险暴露、专业贷款和一般公司风险暴露。

中小企业风险暴露是商业银行对年销售额（近3年销售额的算术平均值）不超过3亿元人民币的企业债务人的债权。

专业贷款是指单个项目提供的融资，其还款与对应的资产池或抵押品的营运情况紧密相关。专业贷款划分为项目融资、物品融资、商品融资和产生收入的房地产贷款。

一般公司风险暴露是指中小企业风险暴露和专业贷款之外的其他公司风险暴露。

5. 股权风险暴露

股权风险暴露是指商业银行直接或间接持有的股东权益。

纳入股权风险暴露的金融工具应同时满足如下条件：



的收益。



 该项金融工具不可赎回、不属于发行方的债务。 对发行方资产或收入具有剩余索取权。 持有该项金融工具获取收益的主要来源是未来资本利得，而不是随时间所孳生

6. 其它风险暴露

其它风险暴露包括购入应收账款和资产证券化。

购入应收账款是指销售方将其现在或将来的基于其与买入方订立的商品、产品或劳务销售合同所产生的应收账款，根据契约关系以有追索权或无追索权方式转让给商业银行所形成的资产。

购入应收账款可分为合格购入公司应收账款和合格购入零售应收账款。根据《商业银行

账户信用风险暴露分类指引》，购入零售应收账款纳入零售风险暴露。购入公司应收账款原则上应纳入公司风险暴露，商业银行也可将合格购入公司应收账款作为单独一类风险暴露。 资产证券化风险暴露是指商业银行在参与资产证券化交易过程形成的信用风险暴露。资产证券化风险暴露包括（但不限于）商业银行持有资产支持证券、提供信用增级、流动性支持、开展利率互换、货币互换或信用衍生工具以及进行分档次抵补的担保形成的风险暴露。

4.1.3 内部评级法-不同暴露的信用风险计量方法

从上表可以看出公司（不含专业贷款）、主权、金融机构采用相同的风险加权资产计算方法。根据中国银监会发布的《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》，公司、主权、金融机构风险暴露并称为非零售风险暴露。限于篇幅，本文后续将仅讨论零售风险暴露及非零售风险暴露的信用风险计量方法。

4.1.4 内部评级法-非零售暴露的信用风险计量

4.1.4.1 风险加权资产的公式

在IRB中，一个特定的暴露，其风险加权资产公式的推导取决于违约概率PD、违约损失率LGD、违约风险暴露EAD，某些情况下还取决于有效期限M。

以下的违约概率和违约损失率以小数为计量单位，违约风险暴露以货币为计量单位。计算风险加权资产的公式如下：

相关性（R）=0.12 × (1 – EXP (-50 × PD)) / (1 – EXP (-50)) + 0.24 × [1 - (1 -

EXP(-50 × PD))/(1 - EXP(-50))]

期限调整（b）=(0.08451 – 0.05898 × log (PD))^2

资本要求（K）= LGD × N [(1 - R)^-0.5 × G (PD) + (R / (1 - R))^0.5 × G (0.999)]

x (1 - 1.5 x b(PD))^ -1 × (1 + (M - 2.5) × b (PD))

风险加权资产（RWA）= K x 12.50 x EAD 12

4.1.4.2 中小企业的规模调整

按照IRB法的要求，对公司风险暴露允许银行单独区分中小企业的暴露。中小企业是采用并表方式的企业集团的组成部分，企业报告的年销售额小于5000万欧元（中国银监会规定的是3亿元人民币），这部分公司暴露为中小企业暴露。中小企业暴露采用对公司风险权重公式做规模调整的方式（即0.04 x 1-((S-5)/45)）。S是总的年销售额，以百万欧元计，S值在大于或等于500万欧元到小于等于5000万欧元之间。报告的销售额不足500万欧元将按照对中小企业规模调整公式调整为500万欧元来处理。 《巴塞尔新资本协议》对中小企业规模调整的公式为：

相关性（R）=0.12 × (1 – EXP (-50 × PD)) / (1 - EXP(-50)) + 0.24 × [1 - (1 - EXP(-50 × PD))/(1 - EXP(-50))] – 0.04 × (1 – (S-5)/45) 1

2 Log表示自然对数。 N (x)表示标准正态随机变量的累积分布函数（即均值为0，方差为1的正态随机变量小于等于x的概率）。G (z)表示标准正态随机变量累积分布函数的反函数（即N(x) = z条件下的x值）。正态累积分布函数和它的反函数分别是NORMSDIST和NORMSINV函数，在Excel中可以得到。

中国银监会规定的对中小企业规模调整的公式为：

相关性（R） = 0.12×[1－EXP(－50×PD)]/[1－EXP(－50)]+0.24×{1－(1－EXP(－

50×PD))/[1－EXP(－50)]}－0.04×[1－(S－3)/27]

上式中，S的单位为千万人民币，报告期的销售额低于3千万人民币的中小企业风险暴露按照3千万人民币来处理。（注：上述公式[1-（S-3）/27]中的3和27分别代表3千万人民币和27千万人民币（30千万－3千万人民币）。

4.1.4.3 风险参数-PD

4.1.4.3.1 PD相关定义

PD即违约概率，是客户在未来一定时段内发生违约的概率，《新资本协议》规定未来时段为一年，同时鼓励银行估计未来更长时段的违约概率。

违约概率的重点在于违约的定义，银监会在《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》中对违约的定义如下：

债务人出现以下任何一种情况应被视为违约：

（一）债务人对商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上。若债务人违反了规定的透支限额或者重新核定的透支限额小于目前的余额，各项透支将被视为逾期。

（二）商业银行认定，除非采取变现抵质押品等追索措施，债务人可能无法全额偿还对商业银行的债务。出现以下任何一种情况，商业银行应将债务人认定为“可能无法全额偿还对商业银行的债务”：

1．商业银行对债务人任何一笔贷款停止计息或应计利息纳入表外核算。

2．发生信贷关系后，由于债务人财务状况恶化，商业银行核销了贷款或已计提一定比例的贷款损失准备。

3．商业银行将贷款出售并承担一定比例的账面损失。

4．由于债务人财务状况恶化，商业银行同意进行消极重组，对借款合同条款做出非商业性调整。具体包括但不限于以下情况：一是合同条款变更导致债务规模下降；二是因债务人无力偿还而借新还旧；三是债务人无力偿还而导致的展期。

5．商业银行将债务人列为破产企业或类似状态。

6．债务人申请破产，或者已经破产，或者处于类似保护状态，由此将不履行或延期履

行偿付商业银行债务。

7．商业银行认定的其他可能导致债务人不能全额偿还债务的情况。

非零售风险暴露的违约定义特别强调基于客户层面，只要客户有一个债项违约，则认为客户违约。

用于估算非零售风险暴露债务人违约概率的数据观察期不得低于5年，而且非零售风险暴露债务人违约概率是内部评级违约概率和0.03%中较大的一个。

4.1.4.3.2 客户评级模型

评级模型的目标是利用历史数据建立客户基本情况以及行为特征（自变量）与客户违约（因变量）之间的函数关系，从而预测客户未来的违约行为。

客户评级模型的开发过程包括如下几个步骤：

logistic回归模型是目前业界最常用的评级模型方法，后面的内容将结合logistic回归模型介绍客户评级模型的典型开发过程。

一、 数据分析

评级模型的数据准备分为两大部分，一是构造自变量的数据，二是构造因变量的数据。构造自变量的数据分为五类，包括：

 客户的基本面数据：公司客户当前的基本情况，如公司历史、管理层情况、公

司治理、财务管理水平、技术水平、人才队伍、对外担保情况等。

 客户财务数据：包括资产负债表、损益表、现金流量表，需要包括至少最近两

年的财务报表。

 客户行为特征数据：主要是针对模型观察期内的银行已有客户，根据客户与银

行的信贷业务关系及客户在银行开立的相关账户，掌握客户在本银行的信贷历

史情况及相关账户的资金往来情况。

 经济环境数据：包括宏观经济数据、宏观环境数据、所属行业相关情况、所属

相关区域情况。

 征信数据：包括公司及其法人的信用历史。

因变量数据主要是该客户在模型表现期的信贷历史。

二、 业务定义和样本选择

业务定义包括了对违约、违约客户、正常客户以及观察期和表现期的相关定义。

 违约：在银监会《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》对违约定义的基础上，

各商业银行可据此制定银行内部统一的违约定义，并确保一致地实施。商业银行内部违约定义应审慎确定实质性信贷债务的标准、触发违约的贷款损失准备计提比例、贷款销售损失比例以及消极债务重组导致的债务规模下降比例等。

 违约客户和正常客户：如果客户当前满足违约定义，则定义该客户处于违约状态，

如果客户在过去的一段时间内（如1年）曾经处于违约状态，则定义该客户为违约客户，反之为正常客户。

 观察期和表现期：如下图，自变量是利用观察期内客户的基本情况和行为特征来构

造的评价指标，而因变量是客户在表现期内的信贷表现。对于非零售暴露的客户评级模型，表现期为1年，而观察期的长度并不确定，与自变量应用的信息类型有关，如客户基本信息，只需要观察期末的时点数据，对于财务情况，就可能需要2-3年的财务数据。

模型训练样本应该包括足够的正常客户样本和违约客户样本，首先，观察期内的所有违约客户都应该排除在外，然后，在剩下的客户中，表现期内的正常客户为正常客户样本，表现期内的违约客户为违约客户样本。

三、 模型分组

公司客户模型一般可以从客户成立时间、行业、规模、区域、产品等维度进行分组，具体在各个维度如何分组的标准，应该包括经济学直觉、业务管理情况、数据来源、统计分析几方面。在经济学直觉和业务管理方面，主要考虑从业务和风险本质是否需要分组；如果数据来源差异非常大也需要分组，例如新成立客户和老客户；在统计分析方面，主要考虑组与组之间的违约率的分布情况，以及组与组之间的模型是否存在结构性的差异。

模型分组实际上是模型颗粒度的选择问题，理论上说，分组越多，模型越精细，对风险的敏感性越强。但分组越多，对数据量的要求越高，单模型的数据量越少，模型的稳定性就

越差，所以实际操作中，有个度的选择问题。

四、 变量构造

变量构造的目的是尽可能多地构造变量，以供统计模型选择，所有只要有可能成为风险驱动因子的变量，都应该加以构造。

公司评级模型框架一般由定量和定性两部分指标构成，对于定量指标，使用统计模型寻找和拟合风险驱动因子，对于定性指标，则保留了专家打分卡的形式。

公司评级模型框架的指标结构如下表：

上表只是对定量指标和定性指标大致的划分，实际建模时，需要根据银行的数据情况决定。

变量构造要结合模型分组情况，应该根据每个模型的行业、规模等特性进行专门的变量构造。

另外，在构造定性指标时，要尽量标准化、客观化和定量化，主要目的是保证不同的评级人员应用评分模板的一致性和客观性，防止评级人员通过指标项的选择故意抬高评级结果。

1. 客户基本面

客户基本面指标可以从公司经营状况、公司治理、财务管理、发展潜力、对外担保、公司管理层等方面进行构造。

2. 财务状况

财务状况自变量构造可以包括偿债能力、资本结构、运营能力、盈利能力、现金流、成长性、规模等方面。

3. 账户行为

可以在存款账户行为、贷款账户行为、其它客户关系三个方面进行构造。

举例如下表：

4. 宏观经济、行业和区域变量

宏观经济、行业和区域变量用于反映客户的经营环境。

宏观经济、行业和区域变量举例如下表：

5. 特例调整

特例调整的主要原因是某些特殊或突发事件并不适合构造成评级模型的直接指标并设置相关权重，但是其一旦发生会对客户信用风险造成重大影响。特例调整指标通过信用级别调整来体现，一般来说，特例调整主要针对对客户具有重大不良影响的特殊或突发事件，因此多为向下调整。

特例调整指标举例如下：

 审计结果为否定意见或者拒绝发表意见

 企业、主要股东或关联企业超能力对外担保

 不正常的关联交易或资金往来

 存在资本金抽逃、挪用的情况

 融资主体与还贷主体错位

 重大事故或经济纠纷

五、 变量分析

本部分主要针对定量指标的变量分析展开，对于定性指标，一般利用层次分析法（AHP）。

1. 特殊数据

特殊数据主要包括数据质量、缺值、异常值等。

数据质量：可以通过数据之间的内在逻辑进行校验，或通过分布情况检查合理性。对于数据质量比较差的样本，要进行删除处理，但如果删除比率比较高，就要进一步分析删除行为会不会导致样本有偏。

数据缺值：如果数据缺值比较严重，可以选择合适的样本进行数据补录。

异常值：在计算变量时，需要对异常值进行专门的标记，例如分母为零时标识为-99，分母小于零时表示为-88等，然后根据标识对指标进行适当的处理，某些情况建议直接删除样本。更为广义的异常值是该指标取值远远偏离正常范围，这些异常值的存在会影响模型训练，需要进行适当的处理，一般采用极值替代法，就是对于大于指标最大值的取值全部取最大值，对于小于最小值的取值全部取最小值。

2. 单因素初步筛选

由于构造变量比较多，首先进行单因素初步筛选，以减少后续分析步骤的工作量。利用logistic单变量回归，分析各变量的回归结果，选择满足条件的自变量进入后续环节。

3. 自变量的标准化

在均值-方差方法下，根据样本求出指标分布的均值和方差，得出标准值。

在上下限方法下，根据正常范围的最大值和最小值，得出标准值。

4. 迷你模型

在实际中主要采用迷你模型法，建立单变量与因变量之间的模型，迷你模型建立的步骤包括：样本分组、表征量的选择、平滑曲线。

穆迪（现在是MKMV）2002年左右在其网站发表的违约概率模型RiskCal白皮书，表明其模型也采用了迷你模型的方式，穆迪成为转化函数。

迷你模型使得以此为基础的评级模型更加稳健，特别是在违约样本比较少的案例中也有比较好的表现，另外，迷你模型已经包括了自变量的标准化（统一到违约率表征），均值-方差方法和上下限方法等标准化处理已没有必要。

六、

模型建立

客户评级模型的基本框架包括了定量模块、定性模块和特例调整，如下：

不同模型分组的模块框架可能有所差异，如大型企业的重点在于定量模块，定性模块要弱化，甚至可以放弃定性模块；中小企业的重点在于定量模块中的行为特征部分和定性模块。

1. 定量模块

模型建立的工作主要是变量选择，一般统计软件的logistic回归程序都提供自动变量选择的功能，在自动选择变量功能的基础上，还要考虑如下因素：

（1） 多重共线性

由于自变量之间的相关性的存在，多重共线性是回归分析中十分普遍的现象。当多重共线性不太严重时，基本可以忽略其影响，当多重共线性严重时，会对logistic回归产生比较严重的影响，当某个自变量可以被其他一个或者几个自变量完全表示的时候，就是完全多重共线性。多重共线性严重的变量必须删除。

（2） 模型的经济学解释

并不是统计最显著的变量就是最好的指标，有可能是建模数据使之然，要从经济学角度观察模型详细结构，例如是否合理地包括了各方面的信息，变量的系数大小和符号是否合理等。变量选择过程要结合统计分析和专家经验。

2. 定性模块

在进行风险计量模型构造的时候，很多定性的因素是非常重要的风险驱动因子，而一般

的统计方法无法处理这些定性指标。层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）则为定性指标的决策和排序提供了一种简单而实用的建模方法。

层次分析法的工作步骤分为：定性指标结构构造、专家打分、一致性检验和权重计算。 3. 定性和定量的结合

定性和定量的结合的重点就是两者权重的确定：

总分值 = 权重 X 定量分值 + （1 – 权重） X 定性分值

一是可以类似层次分析法的方法进行处理；二是选择一个子样本集，补录定性模块的信息，利用回归模块确定两者的合适权重。

七、

模型校准

按照logistic回归模型的逻辑，模型输出结果就是违约概率，但是为了更准确地对应，一般都要进行校准。

模型建立后即可得到模型输出结果（一般情况是客户分值，纯定量模型也可以是违约概率）和其对应的违约表现，再利用公式对违约率直方图进行曲线拟合。

下图黑线即为校准后的违约概率曲线。

八、

模型验证

建立的评级模型，在建模样本的预测能力上表现可以，但是在实际环境应用中是否依旧稳健有效？模型验证是建模过程中至关重要的步骤，是控制模型风险、检验模型是否真的稳

健有效的重要手段。评级模型的验证指标一般采用KS、ROC、AR等衡量模型有效性的指标。为了验证模型在实际环境中的预测能力，需要进行组外样本验证，一般在模型建立初期就预留出独立的验证样本以备后期的组外验证。

九、

主标尺

主标尺是指提供合理的PD划分区间，把所有客户划分为若干个区间，并定义区间对应的信用等级，即设定一个能够区分客户风险程度、便于客户差别化管理且符合监管要求的全行统一的违约概率和信用等级对应的标准尺度。

如下图所示：

商业银行应该对信用等级进行详细的特征描述，以作为信用等级审定人的参考标准。

4.1.4.4 风险参数-LGD

LGD即违约损失率，是指当客户发生违约后债项损失的程度，即损失金额占风险暴露总额的百分比，等于1减去回收率。《新资本协议》强调“估计违约损失率的损失是指经济损失”，而不是会计上的账面损失。经济损失包括由于债务人违约造成的较大的直接和间接的损失或成本，同时还应考虑违约债项回收金额的时间价值和商业银行自身处置和清收能力对贷款回收的影响。

4.1.4.4.1 初级法的LGD

按照IRB初级法规定，对非认定的抵押品担保的公司、主权和银行的高级债权规定45%的违约损失率。

对公司、主权和银行的全部次级债权规定75%的违约损失率。次级贷款指还款顺序排在其他贷款之后的贷款。根据《新资本协议》的规定，各国的监管当局可以对次级采用较宽泛的定义。次级可能包括经济从属，如贷款没有担保，且借款人大部分资产用来担保其他贷款。

初级法下合格抵押品对违约损失率的风险缓释的计算参见后面的风险缓释章节。

4.1.4.4.2 高级法的LGD

《新资本协议》高级法的违约损失率的计算，包括三大关键点，回收现金流（有效催收窗口）、回收成本、折现率，违约损失率（LGD）的具体计算公式为：

LGD = 1 -

一、 数据收集与变量构造

LGD模型构建一直是银行的难点，关键障碍在于LGD的数据缺失非常严重。LGD建模所需数据主要包括因变量和自变量计算所需的数据，LGD模型这两方面的数据缺失都非常严重。

因变量数据，及历史LGD的计算重点在于回收现金流、回收成本、折现率。关于回收现金流，虽然各行都有催收台账，但很少有银行在IT系统纪律详细准确的交易明细，成本分摊更是商业银行的软肋，准确地估计某机构、时段、产品的回收成本机会不可能。目前大型商业一行上线了标准催收、ERP等系统，这方面的情况有所改善。

自变量数据，包括了债项类型、债项的优先级别、抵质押品、抵债资产的有限求偿权、破产相关法律因素、行业因素、违约概率、商业周期、信贷历史、宏观经济等方面，其中，商业银行对抵质押品德管理一直比较薄弱，数据积累也非常差，目前各大商业银行正在建设

抵质押品市场估值和管理系统，数据情况有望在未来一段时间内得到改善。

穆迪的LossCalcTM模型包括了债务类型和优先级、资本结构、行业、宏观经济四个方面的九个自变量，如下表：

二、 模型分组和样本选择

违约损失率LGD模型的分组基本上与客户违约概率评级模型的分组原则比较类似，一般可以从行业、规模、区域、产品等维度进行分组，具体应该选择几个维度，在每个维度如何进行分组，应该考察经济学直接、业务管理情况、数据来源、统计分析等几个方面的情况。

特别地，违约损失率LGD模型必须要进行非违约账户和违约账户的分组，因为已经违

约的客户包括了逾期后回收的更新数据，信息量远大于非违约账户，可以构造更多的自变量，预测也更为准确。

三、 LGD分布特征

穆迪通过实证认为回收率符合贝塔（Beta）分布。首先，回收率分布为【0，1】，贝塔分布与此对应；另外，贝塔分布的两个参数的不同变化，使得分布形状有很大的变化范围，对于偏锋重尾分布的情况能比较好地解决。

而更多的实证发现，LGD呈现的是双峰分布（Bimodal Distribution），商业银行的信贷业务，双峰的情况比较严重，如下图：

从直觉上也比较容易理解，如果债务人主观上愿意还钱，无论时间长短，最终会归还大部分的金额，也即违约损失率比较低，呈现为低端的峰；如果债务人主观上没有还款的意愿，既然都是违约，不如违约彻底，也即违约损失率LGD比较高，呈现为高端的峰。值得庆幸的是，如上图所示，还是守信用的人多，LGD低端的峰值比较高。

四、 模型方法论

理论上，没有绝对最优的模型方法论，其选择依赖于研究对象的数据结构和数据特性。违约损失率LGD数据的特点是：

1. LGD取值局限在【0，1】，实证研究表明其分布为贝塔分布或者双峰分布，而不是

正态分布，不适合使用线性回归模型。

2. LGD取值在【0，1】连续，logistic回归应用于分类问题，需要因变量是离散变量，

无法直接应用。

根据违约损失率LGD数据的特点，介绍以下三种模型方法： 1. 穆迪的LossCalcTM模型

LossCalcTM模型基于回收率为因变量展开，穆迪的LossCalcTM模型中迷你模型类似穆迪违约概率模型RiskCal的处理，即通过单变量分析得到自变量到历史平均LGD的转化函数。在回收率符合贝塔分布的情况下，可以通过分布转化函数将贝塔空间下的回收率R转化成正态空间下的回收率。

2. 构造样本logistic回归

LossCalcTM模型方法在LGD取值比较连续的时候比较有效，但对于中国的商业银行LGD分布在0和1点过多的情况，适用性有限。

如果LGD取值在0和1比重非常高，可以采用logistic回归方法，对于其中在区间（0，1）的值，可以采用如下构造样本的处理方法：

（1） 四舍五入法。就是LGD取值大于等于0.5的时候取值1，小于0.5的时候取值

0.

（2） 样本权重法。四舍五入法的处理有点粗糙，只有双峰现象明显，LGD在区间（0，

1）取值很少的时候才使用。样本权重法则精细一些，例如对于LGD取值为0.6的样本，构造LGD分别等于1和0的两个样本与其对应，然后在模型训练中，LGD=1的样本权重为0.6，LGD=0的样本权重为0.4

（3） 虚拟样本法。例如对于LGD取值为0.6的样本，分别构造自变量相同的6个LGD

等于1的样本，4个LGD等于0的样本；对于LGD取值为1和0的样本，则需要复制10倍，以保证合理的样本权重。虚拟样本方法效果与样本权重法一致。

3. 决策树

决策树属于非参数方法，对于数据分布、数据类型都没有严格要求，比较适合处理LGD模型这种特殊情况。而且决策树方法非常直观，逻辑判断过程在树结构中一目了然，易于接受。如下图所示，最终的叶子中样本的LGD平均值即为该叶子的LGD估计值。决策树的构造过程就是变量选择的过程。虽然决策树的优点很多，但是在建模过程中要注意利用业务专家经验和样本统计结论结合，以避免决策树容易过度拟合和树结构不稳定等特点。

决策树按照行业分叉

„

4.1.4.5 风险参数-EAD

EAD即违约风险敞口，也叫违约风险暴露，是指债务人违约时预期的表内和表外项目的风险暴露总额。

违约风险暴露应包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用等。

4.1.4.5.1 初级法的EAD

根据《巴塞尔新资本协议》和中国银监会发布的《商业银行资本充足率计算指引》，表内项目可以采用考虑合格净额结算的风险缓释效应后的违约风险暴露。合格净额结算应满足《商业银行信用风险缓释监管资本计量指引》的相关要求。

对于表外业务，商业银行应采用信用风险转换系数（CCF）估计已承诺但尚未使用部分的违约风险暴露。

初级法的CCF由监管机构提供，根据中国银监会发布的《商业银行资本充足率计算指引》，各类表外业务的的信用风险转换系数如下：

现额暴露法下，场外衍生工具的违约风险暴露包括两个部分：一是按盯市价值计算的重置成本（MTM）；二是反映剩余期限内潜在风险暴露的附加因子（add-on）。计算公式如下：EAD = MTM + Add-on

其中，MTM指按盯市价格确定的重置成本，Add-on指潜在风险暴露的附加因子。 潜在风险暴露的附加因子等于衍生交易工具的名义本金乘以相应的系数。不同剩余期限内各类衍生交易工具的系数如下表所示：

4.1.4.5.2 高级法的EAD

实施高级内部评级法，可以对不同的产品类别使用内部估计的信用风险转换系数，但必

须满足自行估计违约风险暴露最低要求。这些最低要求包括：

 对表内项，按照IRB初级法规定的表内净扣效应，银行必须以当前已提取的数量

估计违约风险暴露。

 必须建立估计表外项违约风险暴露的程序，必须规定每笔表外项采用的违约风险暴

露估计值。银行对违约风险暴露的估计，应该反映在促发违约事件之时或之后借款人另外提款的可能性。

 采用IRB高级法的银行，必须对每个表内项和表外项估计违约风险暴露。  对相同的表内项、表外项和借款人，违约风险暴露的估计一定是相当长时间内长期

的、以违约加权的平均数，估计值误差的范围也有保守调整的余地。

 估计违约风险暴露的标准必须是合理的、直觉的，并且表示银行相信这个标准是估

计违约风险暴露重要因素。

 银行对财务监控和还款处理方面的具体政策和战略必须有适当的考虑。银行必须考

虑，在接近违约情况下，如违背合约或发生其他技术上的违约事件，自己防止进一步提款的能力和愿望。银行也必须具备足够的系统和程序，来监控表内项和表外项的数量，相对于承诺额度当前的余额、每个借款人和每个级别余额的变化。银行必须能每日监控余额。

 对公司、主权、银行暴露，估计违约风险暴露必须以一个时间段为基础，理想状况

下这个时间段应该涵盖一个完整的经济周期，并且在任何情况下都不能少于7年。和估计违约损失率一样，估计违约风险暴露必须使用违约加权平均数，而不是时间加权平均数来计算。

 对零售暴露，估计零售贷款违约风险暴露最短的数据观察期是5年。银行数据越少，

估计的违约风险暴露越保守。如果银行向监管当局证明最近的数据可以更好地预测损失率，就不必把历史数据看得同样重要。

4.1.4.6 风险参数-M

根据《新资本协议》的规定，采用初级法的银行，除了回购类型交易有效期限是6个月外，公司暴露的有效期限是2.5年。

对采用IRB高级法的银行，除后面规定的特殊情形外，期限取1年和下面定义的剩余有效期限中较大的一个。所有情况下，期限不得大于5年。

有效期限（M）=t*CFt/CFt

t

t

这里CFt 代表合约上借款人在t时间段里可以支付的现金流（本金、利息和费用）。 银行可以使用更加保守的方法计量期限，如期限等于贷款协议条款规定下允许借款人完全偿付合约债务（本金、利息和费用）花费的最大的剩余时间（以年为单位计算）。正常情况下，期限和工具的名义期限一致。

对净额结算主协议下的衍生产品进行期限调整时，商业银行应使用交易的加权平均期限，并对每笔交易的名义数量应用加权期限。

对于某些短期交易，期限取1天和上述公式定义的有效期限中的较大值。这些交易的原始期限必须在3个月以下，主要是指金融市场交易、以交易为导向的一次性短期贷款，包括：

 回购交易、短期贷款和存款。

 短期自我清偿的贸易，包括可按照实际剩余期限计算的进出口信用证和类似的交

易。

 因证券购买、销售和清算产生的风险暴露，包括由于证券清算失败形成的透支。  以电汇方式进行现金清算产生的风险暴露，包括汇款失败形成的透支。  由于外汇结算产生的风险暴露。

4.1.4.7 信用风险缓释

信用风险缓释是指商业银行运用合格的抵质押品、净额结算、保证和信用衍生工具等方式转移或降低信用风险的行为，信用风险缓释功能体现为违约概率、违约损失率或违约风险暴露的下降。

新资本协议的信用风险缓释工具以下几类：  保证与信用衍生工具。

 合格抵质押品：包括金融抵质押品和实物抵质押品。实物抵质押品包括应收账款、

商用房地产和居住用房地产以及其他抵质押品。

 合格净额结算：包括从属于有效净额结算协议的表内净额结算、从属于净额结算主

协议的回购交易净额结算、从属于有效净额结算协议的场外衍生工具净额结算和交易账户信用衍生工具净额结算。 以上风险缓释工具的风险缓释效果如下：

一、 保证与信用衍生工具

保证与信用衍生工具的风险缓释作用体现为违约概率估计值的降低，一般采用替代法，即采用在保证人违约概率和债务人违约概率之间的违约概率替代债务人违约概率，同时采用保证人对应的风险权重函数。

实施内部评级高级法的银行，也可以采用债务人自身的违约概率和风险权重函数来估计保证与信用衍生工具对于违约损失率估计值的影响。

银行在对违约概率和违约损失率的调整中不考虑双重违约作用。所谓双重违约概率是指债务人和担保人同时发生违约的效应。例如，债务人和担保人的违约概率均为10%，两者违约相关性为零，那么同时发生违约的概率是10% * 10%=1%。

二、 抵质押品

根据《新资本协议》的规定，没有合格抵质押品的高级债权和次级债权的标准违约损失率分别为45％和75％。

抵质押品的风险缓释作用体现为对标准违约损失率的降低。

采用高级内部评级法的银行应根据自行估计的抵质押品回收率，对各抵质押品所覆盖的风险暴露分别估计违约损失率。

采用初级内部评级法的银行，金融抵质押品调整后的违约损失率为：

LGD*LGDE*E

其中： 

LGD是在考虑质押品之前、优先的无担保贷款的标准违约损失率；E是风险暴露的当前值；E是信用风险缓释后的风险暴露。 *

E*max{0,[E(1He)C(1HcHfx)]}

其中：

He为风险暴露的调整系数；

C为金融质押品的当前价值；

Hc为金融质押品的折扣系数；

Hfx为处理金融质押品和风险暴露币种错配的折扣系数。

如果金融质押品为一篮子资产，该篮子资产的折扣系数按H

该资产在篮子中的份额，Hi为适用于该资产的折扣系数。

对于折扣系数He、Hc及Hfx，商业银行可以采用监管机构给定的标准值，也可以报监管机构批准后自行估计。商业银行应逐一估计金融质押品或外汇错配的折扣系数，估计时不考虑未保护的风险暴露、抵质押品和汇率的相关性。

采用初级内部评级法的银行，实物抵质押品的信用风险缓释作用对于违约损失率的调整程度取决于抵质押品当前价值与风险暴露当前价值的比率和抵质押水平。在使用单种抵质押品时，实物抵质押品违约损失率的确定方法如下：

1.抵质押品当前价值与风险暴露当前价值的比率低于贷款的最低抵质押水平的贷款，视同无抵质押处理，采用标准违约损失率。

2.抵质押品当前价值与风险暴露当前价值的比率超过了超额抵质押水平的贷款，采用相应的最低违约损失率。

3.抵质押品当前价值与风险暴露当前价值的比率介于最低抵质押水平和超额抵质押水平之间，应将风险暴露分为全额抵质押和无抵质押部分。抵质押品当前价值除以超额抵质押水平所得到的为风险暴露全额抵质押的部分，采用该类抵质押品的最低违约损失率；风险暴露的剩余部分视为无抵质押，采用标准违约损失率。

不同抵质押品的最低抵质押水平、超额抵质押水平，以及最低违约损失率如下表：

aHiii计算,其中ai为

采用初级内部评级法的商业银行，利用多种形式抵质押品共同担保时，需要将风险暴露拆分为由不同抵质押品覆盖的部分，分别计算风险加权资产。拆分按金融质押品、应收账款、商用房地产和居住用房地产以及其他抵质押品的顺序进行。

三、 净额结算

净额结算（Netting）主要存在于交易对手风险管理中，净额结算的风险缓释作用体现

为违约风险暴露的下降，如下式，考虑表内净额结算的风险缓释作用后的净风险暴露（E ）：

E=max{0，表内风险暴露-表内负债×(1-Hfx)}

其中：

表内风险暴露和表内负债为商业银行对同一债务人在有效净额结算协议下的表内资产和负债。 **

Hfx为表内风险暴露与表内负债存在币种错配时的折扣系数。

四、 期限错配

在实际操作中，信用风险缓释工具和风险暴露的期限并不一致，即期限错配。当信用风险缓释工具的期限比当前风险暴露的期限长时，风险被覆盖；但当信用风险缓释工具的期限比当前风险暴露的期限短时，商业银行就需要考虑期限错配的影响，公式如下：

PaP(t0.25)/(T0.25)

其中：

Pa为将期限错配因素调整后的信用缓释价值；

P为期限错配因素调整前经各种折扣系数调整后的信用缓释价值；

T为风险暴露的剩余期限与5之间的较小值，以年表示；

t为信用保护的剩余期限与T之间的较小值，以年表示。

存在期限错配时，若信用风险缓释工具的原始期限不足1年，或剩余期限不足3个月，不具有信用风险缓释作用。

4.1.5 内部评级法-零售暴露的信用风险计量

4.1.5.1 风险加权资产的公式

根据4.1.2中信用风险暴露的分类，零售风险暴露分为个人住房抵押贷款、合格循环零售风险暴露、其他零售风险暴露三大类。

零售敞口风险权重函数是在分别评估违约概率、违约损失率、违约风险暴露的基础之上，风险加权资产和资本要求计算公式如下：

风险加权资产= K×12.5×EAD

资本要求（K）= LGD×N[(1－R)^－0.5×G(PD)+(R/(1－R))^0.5×G(0.999)]－PD×LGD 按照零售风险暴露的基本分类，具有三个相关性系数(R)的公式，其中住房抵押贷款的R为0.15，合格循环零售风险暴露的R为0.04，而其他零售暴露的R的计算公式为：

相关性（R）=0.02 × (1 - EXP(-35 × PD)) / (1 - EXP(-35)) +

0.17 × [1 - (1 - EXP(-35 × PD))/(1 - EXP(-35))]

三个风险权重函数中均没有包括期限调整，因此在估计违约概率和违约损失率时要考虑期限的影响。

4.1.5.2 资产池分池技术

一、资产池分池概述

零售风险暴露没有初级法和高级法的区别，只要实施内部评级法，银行必须使用分池（Pool）技术来自行估计违约概率、违约损失率和违约风险暴露。

商业银行首先将零售风险暴露分为个人住房抵押贷款、合格循环零售风险暴露、其他零售风险暴露三大类，在此基础上建立细分的零售风险暴露的风险分池体系。按照《新资本协议》的要求，同一资产池内的零售风险暴露的风险程度应保持一致，资产池间的资产具有风险的异质性。

银行在将贷款分到资产池中时至少要考虑如下风险要素：

 借款人风险特征，包括债务人类别和人口统计特征等，如收入状况、年龄、职业、

客户信用评分、地区等。

 债项风险特征，包括产品和抵质押品的风险特征，如抵质押方式、抵质押比例、担

保、优先性、账龄等。

 贷款的逾期：银行分别确定逾期贷款和未逾期贷款

特别地，对于已经违约和尚未违约的贷款，应分别进行风险划分；对于数据缺失的零售贷款，数据缺失的程度应作为风险分池的一个因素。

各资产池之间借款人和贷款的分布应合理，避免单个池中零售暴露过于集中。按照银监会的规定，若单个资产池中风险暴露超过该类零售总量的30%，银行需要向银监会证明该资产池中的贷款具有风险同质性，并且不影响估计该池的风险参数。

对于资产池划分，银行可根据自身对于资产池划分精细化程度的需求以及数据质量情况，分别建立独立的PD/LGD/EAD资产池（即每笔贷款同时对应一个PD池、一个LGD池，一个EAD池），也可以建立综合的PD/LGD/EAD资产池（即每笔贷款只对应一个资产池，每个资

产池具有PD、LGD、EAD三个参数）。

二、资产池划分方法

从方法论的角度，资产池划分方法可以分为：

1. 基于申请评分卡和行为评分卡：以评分卡的模型细分为基础，按照分数的高低划

分为不同的资产池。

2.

3.

4. 决策树：利用决策树模型，通过递归的方法，将资产划归到不同的池中。 聚类：使用多元统计聚类方法，将具有类似特征的资产划分为同一资产池。 专家判断法：当数据不充分时，可依靠专家经验进行资产池的划分。

以上方法不是独立的，可进行组合使用，国际先进银行多采用基于评分卡的方法，对于没有建立评分卡的产品，则辅以其它的方法。

从Use Test（使用测试）原则出发，资产池划分方法分为两类：

自下而上（Bottom-up）：指已有评分模型对每一笔贷款进行了风险评分，根据风险评分，进行层层聚类。

自下而上(Top-down)：在没有风险评分模型的情况下，结合业务经验，通过统计分析确定分池指标，从总体资产组合出发，层层划分后获得资产池。此种方式较为粗糙，PD、LGD、EAD等参数估计的精确程度较差。

4.1.5.3 风险参数-PD

按照《新资本协议》的规定，对于零售风险暴露，违约的定义可以用于特定债项层面，而不应用在借款人层面。借款人对一项债务违约，不强迫银行将借款人对银行集团的所有债务都按照违约处理。

违约定义上的这一点差别导致了零售暴露和公司暴露内部评级体系本质上的额差别，公司暴露最重要的架构就是客户和债项的二维评级；零售暴露则基于债项层面来实现分池技术，同一客户的不同债项可以分到不同的池，而具有不同的违约概率。

一、 PD模型建设

PD池的划分过程即是PD模型建设的过程，一般情况下，都需要结合使用自上而下或者自下而上的方法，无论采用哪种方法，PD模型都最终表现为决策树的形式，不同之处在于决策树节点的确定方法和确定顺序。自上而下的方法，其决策树节点的确定顺序是从“树根”到“叶子”的方法，是逐步细分的过程。自下而上的方法，其决策树节点的顺序是从“叶子”

到“树根”，是逐步聚类的过程。

在PD模型建设过程中，需要回答两个问题，一是每一步分杈的标准是什么？二是什么时候停止分杈？决策树中每个节点的判定标准是是否能够将资产池进行有效区分，即不同资产池间是否满足风险异质性；决策树最后节点确定，是资产池内的贷款具有了风险同质性，除了同质性，为了保证模型的稳定性，每个资产池应具有一定数量的贷款，保证风险参数-违约概率、违约损失率、违约风险暴露计量的统计显著性。

二、 违约概率校准

违约概率校准的作用有两个，一是对于已经开发了风险评分卡的敞口，其违约定义与《新资本协议》规定的并不一致，需要校准；二是没有开发风险评分卡的敞口，但是有相近的产品的评分卡可以有效排序，需要校准。

违约概率校准的前提是风险驱动因子依然有效，风险评分依然有效排序，但是因为违约定义的变化导致排序对应的违约概率不一致。

校准的过程如下图所示：

300~349

350~399

400~449

450~499

500~599

600~699

700~799

800~900

300~349

350~399

400~449

450~499

500~599

600~699

700~799

800~900Rankorder排序表

违约概率（%）申请评分映射行为评分

三、 PD值的长期平均估计

按照《新资本协议》规定，用于计算监管资本的违约概率应该是长期平均违约概率，以保持监管资本的谨慎性原则。

资产池划分方案初步确定后，即可获得每个资产池每年的PD值，然后要最终确定该资产池的PD，还需要将每年的PD校准到已违约加权的长期平均PD，并要充分考虑经济衰退的影响。

计算长期平均PD时，应该是违约加权而不是简单平均，主要目的是为了平抑业务量的

波动。如下表：

简单平均的公式为（r1+ r2+ r3+ r4+ r5）/5，其中r为违约率，则平均违约率为7.0%。 违约加权的公式为（r1m1+ r2m2+ r3m3+ r4m4+ r5m5）/（m1+ m2+ m3+ m4+ m5），其中r为违约率，m为贷款总数，则平均违约率为5.72%。

在经济衰退期，即使客户群和风险管理水平没有发生太大的变化，PD也会有明显上升。《新资本协议》要求计算违约加权的长期平均PD的过程，要充分考虑经济衰退的影响，那PD得长期平均估计应该覆盖一个完整的经济周期。

四、 成熟性效应

成熟性效应是指贷款的违约概率与客户账龄密切相关，在贷款初期，违约概率非常低，在发放贷款一段时间后违约概率才达到高峰。最典型的例子就是住房抵押贷款，国外的研究表明，住房抵押贷款发放初期违约概率较低，知道4~5年后违约概率才达到高峰，而国内住房贷款抵押贷款提前还贷十分严重，一般在3~4年违约概率达到成熟性效应高峰。

对于具有成熟性效应的产品的新客户，由于违约表现期（通常设为12个月）时间跨度不够长，客户违约行为未充分表现，导致监管资本的当前计提不足无法覆盖未来的风险。如果新客户量比较大，到成熟时，监管资本会发生异常波动。

成熟性效应解决方法是对违约概率进行成熟性效应因子调整。当违约率趋于稳定时，则可认为成熟性效应已经完全呈现，由此可以计算出成熟性效应因子。假设违约率稳定时的违约率为8.45%，而对于开户1年的客户观察期内的违约率为4.24%，则开户1年的客户的成熟性因子为8.45%/4.24%=2。

是否需要进行成熟性效应因子调整，与新客户占整体客户的比例有关，如果新饿虎占比很小，成熟性效应的影响比较小，可以不做调整；如果新客户占比比较稳定，由于在未来总会存在低违约的新客户，监管资本会比较稳定，也可以不做调整。

4.1.5.4 风险参数-LGD

同非零售风险暴露一样，零售暴露违约损失率的计算公式为：

LGD = 1 -

在建立PD模型时，要考虑模型样本的因变量是否违约，而对于LGD模型，模型样本的因变量是历史违约损失率，其计算过程包括三大关键点，即回收现金流（有效催收窗口）、回收成本、折现率，计算难度远超过是否违约。

一、 有效催收窗口

回收现金流，虽然在理论上都是历史上可以观察到的，但难点在于很多不良贷款在账上一挂就是多年，或者因破产、押品处理等法律因素，不良贷款最终回收金额的确认需要多年的时间。为了全面地估计历史回收额，需要很长的历史表现期，而历史数据的积累时间长度是有限的。

通过有效催收窗口的方法可以解决这个问题。贷款的回收金额是一个时间序列，RC1，，RC2，。。。RCt，，。。。RCn，n∞，理论上，只要贷款仍有拖欠余额，银行就不断催收，贷款就有回收的可能，即RCt，>=0。在实际催收业务中，不良贷款催收到一定程度就很难有还款，

∞

∑ RCt ≈ 0

t=m即超过某一时间点m时，则，则可以确认时间点m为有效催收时间点，在后续的

模型建设中，只研究前m个回收现金流RC1，，RC2，。。。RCt，，。。。RCm。。

二、 催收成本

《新资本协议》规定催收成本包括直接成本和间接成本，但对直接成本和间接成本的具体内涵未作详细界定。中国银监会对此进行了进一步的明确，指出“直接损失或成本是指能够归结到某笔具体债项的损失或成本，包括本金和利息损失、抵押品清收成本或法律诉讼费用等。间接损失或成本是指商业银行因管理或清收违约债项产生的但不能归结到某一笔具体债项的损失或成本。

催收成本的计量是各国银行面临的一个普遍问题，国外银行的问题在于催收成本的分摊，而中国的商业银行，相关IT系统建设落后，成本信息没有记录，更难以进行成本分摊。为此银行需要对该部分数据进行补录，由于没有数据可查，数据补录只能依靠专家经验，补录数据项的设计不宜过细，但至少要覆盖如下几个维度：不同产品的催收成本，不同时间/年份的催收成本，不同催收手段的催收成本，不同逾期程度客户的催收成本。

三、 折现率

折现率反映的是银行资金的时间价值。在中国金融市场，可以选择的折现率有贷款基准利率、合同贷款利率、资本要求回报率、存款利率、国债利率、银行内部资金成本等。

《新资本协议》要求考虑“折扣效应”，但采用一个什么样的折现率，《新资本协议》和中国银监会未作详细规定。

折现率的计算可以采用以下几种方法：

 采用风险调整后折现率对回收现金流折现，该折现率为无风险利率与反映回收和清

收成本现金流风险的溢价之和；

 将回收和清收成本转化为确定性等价现金流，并采用无风险利率对等价现金流折

现；

 同时对折现率、回收率和清收成本进行风险调整，且前后调整原则一致。

从理论上讲，通过对回收不确定性现金流建立金融学模型，是可以计量出相对应的风险补偿的，期权调整利差模型可能是比较合适的选择，但是，如何描述回收现金流的不确定性是无法回避的难题。

四、 LGD资产池

当回收金额、回收成本、折现率的计量得到解决，就可以计算每笔债项的LGD，然后可以以此为因变量，类似于PD池开发，采用自下而上或自上而下的方法。

如前所述，LGD的分布存在严重的双峰现象，特别是LGD取值为0和1的比重非常大，对于零售暴露，LGD取值为0的现象更为突出。数据特征决定模型的方法论，LGD模型应该选择决策树模型或构造样本logistic回归。LGD池划分的风险驱动因素（自变量）可选择债项或客户信息，例如客户年龄、账龄、已回收拖欠比例等。

PD模型基本分组是申请评分和行为评分模型，而LGD模型的基本分组时违约客户模型和非违约客户模型。LGD分池过程中，同质性和异质性的处理，以及决策树最后节点的确定，与PD池的方法类似。

LGD的长期平均估计也应该是一个违约加权的长期平均，并需充分考虑经济衰退的影响。经济衰退对LGD的影响主要有以下三方面：

 催收成本：经济衰退时催收会更加困难，所花费的单位成本会提高；

 回收率：经济衰退会导致客户还款能力下降，回收率也会随之降低；

 回收时间：经济衰退时，贷款回收时间会加长。

由于上述三方面的影响，LGD必须保守估计。

4.1.5.5 风险参数-EAD

违约风险暴露（EAD）是指债务人违约时预期的表内和表外项目的风险暴露总额，不低于估算时点未清偿余额。

对于零售风险暴露，可以分为非循环类贷款业务和循环类贷款业务。

 对于非循环类贷款业务，《新资本协议》规定预期EAD不低于估算时点未清偿余额。非循环类贷款的还款类型一般分为一次性还贷和分期付款两种，无论哪种，模型预期的EAD都小于等于估算时点未清偿余额，故直接采用估算时点未清偿余额作为EAD的估计。

 对于循环类贷款业务，关键在估算风险转换系数（CCF），以反映在违约时或违约后借款人继续提款的可能性。

因此，EAD模型的重点在于循环类贷款业务的CCF模型建设，其计算公式为： 循环类贷款业务EAD=已提取金额 + CCF * 已承诺未提取金额

CCF预测模型 一、

1. 模型因变量CCF

CCF的计量至少需要分为如下三类：

 对还没有提取余额的新客户，则定义为：

CCF = 违约余额 / 信用额度

 对已存在客户，而且当前余额低于信用额度，则定义为：

CCF = (违约余额 – 当前余额)/（信用额度 – 当前余额）

在实际数据中，如果出现CCF小于零，则直接取值为零。CCF不能小于零，是因为《新资本协议》规定预期EAD不低于估算时点未清偿余额，而在实际中，CCF可能小于零，例如客户在违约前进行了部分还款，导致违约余额小于当前余额。

 对已存在客户，而且当前余额高于（包括等于）信用额度，则定义为：

CCF = (违约余额 – 当前余额)/ 当前余额

当前余额高于信用额度的出现和银行的风险管理政策有关，如银行在客户违约前调低了信用额度，如果观察点在调额之后，则信用额度小于当前余额。 对于当前余额高于（或等于）信用额度的已存在客户，实际上并不在《新

资本协议》的规定范围内，因为违约余额不能进一步扩大，可以直接采用估算

时点未清偿余额作为EAD的估计。

2.模型分组

CCF模型的分组有新客户CCF模型、当前余额低于信用额度的已存在客户CCF模型、当前余额高于（包括等于）信用额度的已存在客户CCF模型。对于已存在客户还可以考虑活跃客户和不活跃客户的分组，按照（信用额度-当前余额）/信用额度的比例高低分组。

3.模型自变量

CCF模型的自变量可以选择客户和账户信息，具体的自变量选择与模型分组有关，对于新客户，只能选择客户信息和征信信息，例如年龄、婚姻状况、学历、信用历史等变量；而对于已存在的客户，账龄、额度使用率、余额、取现次数等账户信息变量预测能力比较有效。

4.模型方法

理论上，CCF是一个连续变量，而且取值为（-∞，+∞），理论上可以采用一般的线性回归和非线性转化的线性回归模型。

二、 EAD资产池

当CCF模型建设完成，类似于PD资产池开发，采用自下而上和自上而下的方法，建立决策树模型，确定EAD资产池的划分。

EAD分池过程中，同质性和异质性的处理，以及决策树最后节点的确定，与PD池的方法类似。长期平均值仍然是一个违约加权的长期平均，并需要考虑经济衰退的影响。

4.2 市场风险

4.2.1 市场风险的定义

在1988年《巴塞尔资本协议》的基础上，巴塞尔委员会于1995年4月发布了《关于市场风险资本要求的内部模型法》，于1996年1月发布了《关于市场风险的修订案》和《关于使用“事后检验”法检验计算市场风险资本要求的内部模型发的监管框架》，并于1998年4月进一步修订了《修订案》。经过一系列的改进，旧资本协议体系下的市场风险计量方法和监管框架已经比较完善，《新资本协议》保留了1996年公布的资本协议修订案的基本结构，主要修订包括交易账户定义、审慎评估标准、交易对手信用风险的处理和特定风险资本要求。

根据巴塞尔委员会颁布的《资本协议市场风险补充规定》，市场风险被定义为“由于市场价格（包括金融资产价格和商品价格）波动而导致金融机构表内和表外头寸遭受损失的风险”。这里的定义侧重于交易账户，包括了利率风险、汇率风险、股票风险、商品风险以及期权等衍生工具的价格风险。

根据中国银监会《商业银行市场风险资本计量内部模型法监管指引》，市场风险资本计量范围包括商业银行交易账户的利率风险和股票风险、交易账户和银行账户的汇率风险和商品风险等四大类别市场风险。商业银行的结构性外汇敞口不在计算范围之内。

利率风险是指由于利率变动导致相关金融资产价值变动的风险。这里的金融资产既包括银行帐簿的存贷款，也包括商业银行的交易资产如持有的债权等。

股票风险是指交易账户中股票及股票衍生工具头寸的风险。其中股票是指按照股票交易规则进行交易的所有金融工具，包括普通股（不考虑是否具有投票权）、可转换债券和买卖股票的承诺。

汇率风险是指汇率变动导致商业银行发生表内外损失的可能。表内承受汇率风险的有外汇资产、外汇负债以及外汇权益，表外业务包括各种或有权益或者或有负债。

商品风险适用于商品、商品远期、商品期货、商品掉期。商品是指在或可以在二级市场买卖的实物产品，如：贵金属（不包括黄金）、农产品和矿物（包括石油）等。

4.2.2 交易账户与银行账户

按照巴塞尔委员会的规定，银行资产分为银行账户和交易账户。

交易账户包括为交易目的或规避交易账户其他项目的风险而持有的金融工具和商品的头寸。这些金融工具必须在交易方面不包含任何限制性条款，或者是能够完全规避风险，才能符合进入交易账户计算资本的条件。此外，银行对这些头寸应经常进行准确评估，应积极管理投资组合。银行账户记录的是除交易账户以外的资产。

金融工具是指给一方产生金融资产，给另一方产生金融负债或股权工具的合约。它既包括原生金融工具(或现金工具)，又包括衍生金融工具。金融资产包括现金资产、获取现金或另一项金融资产的权利，还包括按照潜在有利条件交换金融资产的合同权利，以及股权工具。金融负债包括移交现金或另一项金融资产的合同义务，以及按照潜在不利条件交换金融负债的合同义务。

为交易目的持有的头寸是指短期内有目的地持有以便出售和/或从实际或预期的短期价

格波动中获利、或锁定套做利润的头寸，例如，可能包括自营头寸、代客买卖的头寸(如撮合成交的经纪业务(matched principal broking))和做市活动获得的头寸。

列入交易账户计算资本的头寸应符合以下要求：

 具有明确的持有头寸/金融工具或投资组合交易的策略，并经高级管理层批准；  具有明确的头寸管理的政策和程序，包括：

-

-

-

-

-

- 由交易室管理头寸； 设置头寸限额并进行监控； 交易员有权在批准的限额内，按照批准的交易战略管理头寸； 交易头寸至少应逐日按照市场价值计价，如按照模型计价，则参数须逐日评估； 按照银行的风险管理程序，交易头寸定期报告给高级管理层； 根据市场信息来源，对交易头寸予以密切监控(应对头寸的流动性、头寸或组

合风险的套做保值能力进行评估)。同时，还要评估市场变量的质量和可获得

性，市场交易的规模，所交易头寸的规模，等等。

 具有明确的监控头寸与银行交易战略是否一致的政策和程序，包括监控交易规

模和银行交易账户的头寸余额。

为套做保值目的持有的头寸是指为实质性、完全地抵销交易账户上持有的另一项头寸或投资组合的风险而持有的头寸。

4.2.3 交易账户头寸的评估方法

交易账户的头寸评估方法分为市场价格计值和模型计值两种。

银行必须尽可能按照市场价格计值。按照市场价格对头寸的计值至少应逐日进行，其好处是收盘价往往有独立的信息来源，并且很容易得到，例如交易所报价、电子屏幕报价或来自一些有信誉的独立经纪人提供的报价。

当按照市场价格计值存在困难时，银行可以按照数理模型确定的价值计值，就是以某一个市场变量作为计值基础，推算出或计算出交易头寸的价值。

按模型计值时要格外谨慎，银行应该对在计算特定头寸价值时所采用的市场参数进行定期审查。模型应该建立在适当的假定基础上，模型的开发和批准使用应由独立于交易前台的第三方进行，应该进行独立的测试，包括对数学推导、假设条件、软件实施进行检验。

4.2.4 市场风险的标准法与内部模型法

巴塞尔委员会在1996年颁布的《巴塞尔资本协议关于市场风险资本监管的补充规定》中，明确了两种可用来计量市场风险的方法：标准法和内部模型法。标准法按照利率风险、股票头寸风险、外汇风险、商品风险、期权等衍生产品风险五大类风险，由监管当局给定参数和计量方法。内部模型法则应用业界最为标准的计量市场风险的方法—风险价值（VaR）。 虽然目前中国银行业主要采用标准法计算市场风险资本，但中国银监会鼓励银行采用内部模型法。

标准法使用了一种“积木”式的方法，先分开确定每类项目（即利率风险、股票头寸风险、外汇风险、商品风险、期权等衍生工具的价格风险）的资本要求，然后把计算结果简单相加，就得出了银行总市场风险所需的资本额。标准法采用了巴塞尔委员会为各种金融工具设定的固定参数，如在《巴塞尔资本协议》下，汇率风险和股权风险的资本要求是8%，商品风险的资本要求是15%。标准法没有考虑机构的个别风险，对所有机构的资本要求是统一的，容易计算，但是监管模型在识别机构特有风险和如何管理风险方面存在缺陷，计算出的资本可能反映不出每一机构的真实风险。

内部模型法的VaR模型，是对潜在损失的概率估算。资本的作用是吸收损失，VaR值可被直接用来计算资本要求。《新资本协议》为VaR模型设置了三个量化参数：即十天内的潜在损失，99%的置信区间，以及至少一年的历史数据观察期。此外，利用乘数因子涵盖没有被VaR模型包括的额外风险。估算VaR值的方法有：方差协方差法、历史模拟、蒙特卡罗模拟等方法。除了量化参数外，运用内部模型法，银行还需要满足各种定性条件，如健全的风险管理系统，经常性的返回校验和压力测试，独立的风险控制部门以及外部审计。 巴塞尔委员会对内部模型法总体要求是：

银行每天均需要计算VaR值并满足资本要求；

资本要求为以下两者中的较高值：前一天的VaR值，前60个工作日平均VaR值 * （乘数因素+附加值）。乘数因素由各国监管当局确定，但不能小于3。监管当局根据回溯检验的结果设定附加值，附加值在0到1之间。

计算市场风险资本的公式为： 1MRC = max{ k6060∑ VaRt-i , VaRt-1 } + SRCt

i=1

其中，k为修正因素乘数，SRC为特别风险计提的资本。

内部风险管理模型的应用使监管资本要求与机构的特定风险衡量联系到一起，从而极大地提高了风险计量的准确性和风险管理效率。

另外内部模型法对分散化效应的考虑也更为合理。标准法的设计忽视了交易账户头寸多样化的情况，资本计算建立在交易账户净值的基础上，但仍没有考虑到资产分散。VaR模型考虑了资产分散化，在VaR模型中，资产分散主要通过收益率的相关性来衡量。

4.2.5 压力测试和返回检验

风险价值（VaR）是最为标准的计量市场风险的方法，而压力测试和返回检验则是其必要的有益的补充。在市场风险管理系统应该设有专门的压力测试和返回校验模块。

压力测试是用来识别可能对银行造成重大影响的事件或者因素，是评估银行资产风险状况的重要组成部分。压力测试通过模拟一系列对银行资产造成重大损失或者收益的情景（如1997年亚洲金融危机等），来评估在特殊情景下银行资产的风险状况。压力测试应尽可能地识别合理的压力情景，同时评估银行资本弥补潜在巨额损失的能力以及降低风险可采取的步骤。

返回校验的核心是在事后将实际交易结果与根据模型生成的风险值进行比较，以得到模型是否合理的结论。返回校验之所以重要，是因为模型一般都具有一些假定，而这些假定不一定符合市场的实际情况；即使在假定合理的情况下，也还存在模型的参数估计是否合理的问题。巴塞尔委员会提出了三重区域法来表示范围校验的结果，三重区域用不同的颜色表示，绿色表示返回校验无法表明风险模型存在问题；黄色表示可能有问题，但结论不确定；红色表示风险模型肯定有问题。

4.3 操作风险

操作风险是《新资本协议》的全新内容，《新资本协议》第一支柱对风险加权资产的修改主要表现在两方面：其一是大幅度修改了对旧协议信用风险的处理方法，其二是明确提出将操作风险纳入资本监管的范畴。

按照《新资本协议》，操作风险是指由不完善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件所造成损失的风险，包括法律风险，但不包括策略风险和声誉风险。

《新资本协议》为操作风险资本要求计量提供了三种方法，一是基本指标法，二是标准

法，三是高级计量法，这三种方法在复杂性和风险敏感度方面渐次加强。巴塞尔委员会鼓励银行采用风险敏感的高级计量法。

一、 基本指标法

操作风险资本要求计算的基本指标法和标准法都非常粗糙。

采用基本指标法银行持有的操作风险资本应等于前三年总收入的平均值乘以一个固定比例。资本计算公式如下：

资本要求（K） = GI * α

其中GI为前三年总收入的平均值，α等于15%。总收入定义为净利息收入加上非利息收入。

这种方法旨在：

 反映所有准备（例如未付利息准备）的总额

 不包括银行账户上出售证券实现的利润（或损失）；

 不包括特殊项目以及保险收入。

根据基本指标法的公式，操作风险只与银行的总收入有关，银行总收入越多，操作风险就越高，计提的操作风险资本就越多，而与银行的操作风险管理水平无关。这与《新资本协议》倡导的风险敏感性理念并不一致，而且对于操作风险管理水平高的银行是一个惩罚。

二、 标准法

标准法和基本指标法没有本质的区别，只是进行了简单的细化，将银行的业务分为八个产品线，总资本要求是各产品线监管资本的简单加总。标准法在基本指标法的基础上，按照业务条线给定了不同的系数，因而在一定程度上增加了风险的敏感性。

标准法的资本计算公式如下：

资本要求（K） = ∑ (GI1-8 * β1-8）

其中GI1-8为按基本指标法的定义，八个产品线过去三年的各自年均总收入；β1-8为由巴塞尔委员会设定的固定百分数。

八个产品线及对应的β值如下表：

采用操作风险基本指标法和标准法的银行不得考虑保险产生的风险缓释作用，只有采用高级计量法的银行可在一定条件下考虑这类风险缓释作用。

三、 另外一种形式的标准法

巴塞尔委员会还提供了另外一种形式的标准法（ASA），除零售银行业务和商业银行业务两类业务外，用另外一种形式的标准法计算操作风险资本的方法与标准法相同。

对于零售银行业务和商业银行业务，用贷款和垫款乘以一个固定系统m代替总收入作为风险指标，零售银行业务和商业银行业务的β值与标准法相同，零售银行业务（商业银行业务的计算公式相同）操作风险资本公式为：

KRB = βRB * m * LARB

其中，KRB为零售银行业务的资本；βRB为零售银行业务的β值；LARB为零售贷款和垫款之和的前三年年均余额；m等于0.035。

与标准法一样，另外一种形式的标准法将八个产品线的资本要求简单加总得出资本总额。

四、 高级计量法

《新资本协议》提出了操作风险的高级计量法，但并没有像信用风险一样给出计量框架，主要原因是操作风险的管理方法仍在不断迅速发展，目前还达不到准确量化信用风险和市场风险的程度。

即使在方法不成熟的情况下，巴塞尔委员会认为，将操作风险纳入第一支柱仍然十分必要，以便确保银行有足够的积极性继续开发计量操作风险的各类手段，确保银行为抵御操作风险持有足够的资本。

虽然《新资本协议》并没有明确具体的高级计量方法，不过从巴塞尔委员会的一系列文件中，可以总结巴塞尔委员会提供了三个基本思路：损失分步法（LDA）、内部计量法(IMA)、打分卡法。

1. 损失分布法（Loss Distribution Approach,LDA）

损失分布法应该是操作风险计量中比较规范和标准的方法，应用了随机过程的理论，对损失事件频率和损失严重性的分布分别进行假设，通过对两类分布的参数估计，得到最终的操作风险损失分布。基于事先定义置信水平和期限，可以从损失分布直接计算非预期损失。对于损失事件频率和损失严重性不同的分布假设，数学处理差异比较大，从而形成损失分布法的不同分支；在业务上，一般根据业务条线或损失类型进行组合，分别估计操作风险损失分布。

2. 内部计量法（Internal Measurement Approach,IMA）

内部计量法是巴塞尔委员会在《新资本协议》2001年征求意见稿中提出的，要求银行按照业务跳线和损失类型分类收集损失数据，并根据收集的内部损失数据计量各业务条线或损失类型组合的预期损失，然后根据监管当局给出的各业务条线或损失类型的转换因子γ，将预期损失直接转换为非预期损失，即资本要求。

与损失分布法相比，内部计量法直接假设预期损失和非预期损失之间的系数关系，计算非预期损失几乎不需要任何复杂的数学处理，大大简化了操作风险计量，但是这是以牺牲准确性为代价的。巴塞尔委员会在《新资本协议》2004年终稿中删除了内部计量法，给银行更多自由发展操作风险计量方法的空间。

3. 打分卡法

损失分布发和内部计量法都是基于银行的内部损失数据展开风险计量的，而打分卡法是为了解决银行内部数据不够而诞生的。打分卡法要求银行的专家对各业务条线或损失类型的损失严重程度、损失频率、控制情况等进行评估打分，这些分值被作为计量操作风险的数据源。相对于应用历史数据的方法，打分卡法更能反映当前银行内控的改进水平，而且能在内部损失数据缺失的银行得到应用，缺点是打分卡法受人主观因素的影响较大。

5 总结

《新资本协议》蕴含了国际大银行先进的风险管理理念和技术，代表了风险管理的发展方向，《新资本协议》实施将全面提升商业银行风险计量技术和风险精细化管理水平，改进风险管理组织框架和流程，提升银行的国际形象和竞争力，推动银行业健康发展。

本文对新资本协议的第一支柱进行了较为详细的阐述，尤其对信用风险下的内部评级法进行了详细的说明。但《新资本协议》是一个很大的课题，包含的内容非常广泛，限于篇幅

以及作者对《新资本协议》的了解程度，本文对《新资本协议》第一支柱的论述还远远不够，希望以此为契机，更深入地学习《新资本协议》。

6 参考文献

[1]巴塞尔银行监管委员会：《巴塞尔新资本协议（中英文）》，2004

[2]Philippe Jorion：《Financial Risk Manager Handbook》，John Wiley & Sons Inc ，2007

[3]梁世栋：《商业银行风险计量理论与实务》，北京，中国金融出版社，2009

[4]章彰：《解读巴塞尔新资本协议》，北京，中国经济出版社，2005

[5]邬瑜骏：《现代金融风险管理》，南京大学出版社，2007

[6]中国银监会：《商业银行账户信用风险暴露分类指引》，2008

[7]中国银监会：《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》，2008

[8]中国银监会：《商业银行信用风险缓释监管资本计量指引》，2008

[9]中国银监会：《商业银行操作风险监管资本计量指引》，2008

[10]中国银监会：《商业银行资本充足率计算指引》，2008

[11]中国银监会：《商业银行市场风险资本计量内部模型法监管指引》，2008