基本介紹
- 中文名：系統性信用風險
- 類型：經濟術語
經驗觀察,風險環境,
經驗觀察
在模擬聯合違約行為或信貸組合的系統性風險方面，CPV模型反映了來自信貸組合管理領域的一些經驗觀察或特徵化事實：
第一，組合可以有效分散與特定頭寸有關的特定風險(idiosyncratic risk)，但不能分散掉全部風險。投資領域的一個古老智慧“不要把雞蛋放在一個籃子裡”說的就是組合的分散效應。但多樣化對組合風險的緩解作用並不是無限的，換句話說，無論怎樣多樣化，也不能將一個組合的風險完全消除掉。這些無法通過多樣化來規避的風險，或剩餘風險，就是通常理解的系統性風險。對組合管理者來說，計量和控制系統性風險是組合管理的主要任務。
第二，一個信貸組合的系統性風險主要取決於巨觀經濟的健康狀況。一個基本的觀察是，信用風險，諸如違約機率、評級轉移機率以及違約和評級轉移的相關性等，都與巨觀經濟緊密相關。當經濟形勢惡化時，信用評級下調以及違約事件都會隨之增加；反之，當經濟環境改善時，類似事件則隨之減少。威爾遜(Wilson，1998)採用德國公司1960—1994年間的數據樣本研究了平均違約率和巨觀經濟形勢之間的關係。結果表明，巨觀經濟變數，如GDP增長率、失業率等，可以解釋平均違約率時間序列中變化的90%。
第三，當面臨來自巨觀經濟的衝擊時，不同經濟部門的反應各不相同。例如，通常建築業受經濟周期影響的程度最大，能源業和採礦業受經濟周期影響的程度最小。此外，經濟部門不同，所依賴的巨觀經濟變數也不同。例如，美國企業的資不抵債比率主要受利率水平的影響，瑞典的造紙業主要受貿易條件的影響，而住房抵押貸款的違約率則主要受住房價格以及地區經濟形勢的影響。
第四，不僅違約事件，信用評級轉移同樣與巨觀經濟走勢緊密相關。經驗研究表明，投機級債券的違約率變化足以代表巨觀經濟的健康狀況，而信用評級的轉移趨勢與投機級債券的違約率走勢基本呈正相關：當投機級債券的違約率高於其平均水平時，評級上調的比例增加，反之，則評級下調的比例增加(Moody’slnvestor Services，1994)。
第五，為了解釋全部的系統性風險，僅僅用一個巨觀經濟變數是不夠的，必須採用多個變數。威爾遜曾經採用標準普爾、美國、英國、德國以及日本的數據，通過主成分分析研究了相關經濟變數對國家平均違約率的解釋能力(Wilson，1998)。結果發現，對於匯總後的數據樣本，第一個變數能夠解釋平均違約率全部變化的77．5%，但對於具體國別的數據樣本，第一個變數的解釋力差別很大。比如對於美國的系統性風險指數，第一個因子只能解釋23．9%，剩下的大部分相關性只能由第二、第三個變數因子來解釋。這表明，在建模策略上，應該選取多因子系統性風險模型，而不是單因子模型。
圖1顯示了CPV模型的基本建模策略：首先是模擬經濟狀態，然後是通過一個轉換函式將該經濟狀態轉換成特定部門的條件違約機率。其中的轉換函式是一個多元經濟計量模型。由於信貸組合被按類別細分為一個個勻質的組合子集——部門，CPV模型為每一個子組合確定了相應的轉換函式，然後通過卷積分(convolution integral)模擬整個信貸組合的損失分布。
CPV的建模策略
風險環境
經過20多年的改革開放，中國經濟取得了令人矚目的歷史成績，但是正在不斷蔓延的淡薄的信用意識，如借錢不還、造假、信息嚴重不對稱等，已經影響到每個居民的經濟生活和日常生活，大家都在防止自己掉進信用陷阱之中，信用經濟活動(物質流、資金流和信息流在時間、空間上的不同步運動)大為縮減。究其原因，就是在世界信用形態進人高級階段後，中國的社會信用體系沒有得到同步發展。
