¿Qué se puede utilizar para medir el riesgo de incumplimiento de una empresa?
La tasa de incumplimiento se refiere a la tasa de incumplimiento real de un deudor que no paga su deuda vencida.
La probabilidad de incumplimiento (PD) es la probabilidad estimada de que un deudor no pueda pagar su deuda en el momento de su vencimiento (incumplimiento). La diferencia entre probabilidad de incumplimiento (PD) y tasa de incumplimiento es que juzga la situación de incumplimiento en un cierto período de tiempo (generalmente un año) en el futuro en función de la situación de incumplimiento histórica y real del deudor. La correspondencia entre los resultados de las calificaciones y las tasas de incumplimiento es el criterio más importante para que las agencias de calificación realicen pruebas retrospectivas para evaluar los estándares de calidad.
En la gestión del riesgo crediticio de los bancos comerciales, la probabilidad de incumplimiento se refiere a la posibilidad de que el prestatario no pueda pagar el principal y los intereses del préstamo bancario o cumplir las obligaciones relacionadas dentro de un cierto período de tiempo en el futuro. La probabilidad de incumplimiento es la base para calcular las pérdidas crediticias esperadas, los precios de los préstamos y la gestión de la cartera de crédito, por lo que calcular de manera precisa y efectiva la probabilidad de incumplimiento es crucial para la gestión del riesgo crediticio de los bancos comerciales.
Las calificaciones crediticias deben tener tasas de incumplimiento y probabilidades de incumplimiento correspondientes para tener un valor de aplicación real, y pueden usarse como una herramienta para medir la posibilidad de incumplimiento futuro y el riesgo crediticio del objeto calificado. En esencia, la tasa de incumplimiento y el nivel de probabilidad de incumplimiento correspondientes a la calificación crediticia representan verdaderamente el perfil de riesgo reflejado por la calificación crediticia. Por lo tanto, las calificaciones crediticias sin estadísticas de tasas de incumplimiento son incompletas y poco convincentes y sólo pueden clasificar los riesgos crediticios. Pero diferentes agencias de calificación pueden definir el incumplimiento de manera diferente, y la calidad de la misma calificación también puede ser diferente. Por lo tanto, sólo las agencias de calificación con la misma definición predeterminada pueden comparar sus resultados de calificación y probar el "contenido de oro" y las diferencias de calidad de sus resultados de calificación. La comparación de indicadores de tasas de incumplimiento puede explicar por qué AA con una tasa de incumplimiento baja es mejor que AAA con una tasa de incumplimiento alta. Sólo con una calificación crediticia correspondiente a la tasa de morosidad podrá convertirse realmente en la base para la toma de decisiones.
El papel de la medición de la probabilidad de incumplimiento
Para la gestión del riesgo de crédito de los bancos comerciales, la medición de la probabilidad de incumplimiento ocupa una posición básica y juega un papel importante.
En primer lugar, ésta es la condición principal para la gestión del riesgo de crédito. Como método básico para medir el riesgo crediticio, la calificación crediticia se basa en la medición de la probabilidad de incumplimiento del prestatario. Sólo midiendo científicamente la probabilidad de incumplimiento de los prestatarios podrán los bancos calcular con precisión las pérdidas esperadas y evaluar de manera objetiva y precisa el estado crediticio de los clientes, garantizando así una gestión científica y eficaz del riesgo crediticio de los bancos comerciales.
En segundo lugar, se trata de un estándar objetivo para medir los pros y los contras de diferentes sistemas de calificación. Si no existe una medición de la probabilidad de incumplimiento, será difícil medir las ventajas y desventajas de los diferentes sistemas de calificación si se evita una medición rigurosa y científica de la probabilidad de incumplimiento y solo se persigue la construcción de un sistema de indicadores de calificación y la mejora de los métodos de calificación; , no podrá lograr un salto moderno en la calificación crediticia. La medición de la probabilidad de incumplimiento es el alma de la autoridad y operatividad de las calificaciones crediticias y es un estándar objetivo para medir los pros y los contras de diferentes sistemas de calificación.
En tercer lugar, se trata de una fuerza impulsora importante para mejorar la calidad de la gestión de riesgos de los bancos comerciales. La experiencia práctica muestra que la medición exitosa de la probabilidad de incumplimiento de los clientes no solo depende de la aplicación científica de modelos estadísticos avanzados y herramientas de cuantificación de riesgos, sino que también depende de una comprensión profunda y una comprensión científica de las reglas de gestión de los bancos comerciales modernos. una combinación de conceptos, sistemas y mecanismos de gestión se adaptan a él, mejorando así eficazmente la calidad de la gestión de riesgos de los bancos comerciales.
Métodos para medir la probabilidad de incumplimiento
En los últimos años, los bancos comerciales occidentales, especialmente los bancos avanzados, han aprovechado al máximo los últimos resultados de las investigaciones sobre estadísticas matemáticas modernas y han explorado muchas formas de medir la probabilidad de incumplimiento. El método para medir la probabilidad de incumplimiento del cliente ha logrado un gran éxito.
A lo largo del desarrollo práctico de la medición de la probabilidad de incumplimiento, se muestran las siguientes características y tendencias: desde la probabilidad de incumplimiento ordinal hasta la probabilidad de incumplimiento cardinal, la medición de la probabilidad de incumplimiento se vuelve cada vez más específica desde la medición de la probabilidad de incumplimiento de un solo préstamo hasta el conjunto; probabilidad de incumplimiento de una cartera de préstamos, desde considerar únicamente las características microeconómicas del prestatario hasta considerar el impacto de los factores macroeconómicos, desde la medición estática basada en datos históricos hasta la medición dinámica basada en predicciones de una sola tecnología a múltiples tecnologías; más moderno y refleja interdisciplinariedad, la medición es más científica y precisa.
Los métodos de medición de la probabilidad de incumplimiento de los bancos comerciales occidentales se pueden resumir en cuatro categorías:
1. Métodos de medición basados en datos históricos de calificación crediticia interna, es decir, bancos comerciales y calificaciones. las empresas basadas en la acumulación a largo plazo de datos históricos de calificación crediticia utilizan el promedio de las probabilidades históricas de incumplimiento como las correspondientes probabilidades de incumplimiento de las empresas con diferentes calificaciones crediticias;
2. Se estableció el método de medición basado en la teoría de precios de opciones. por la empresa estadounidense KMV utilizando la teoría de precios de opciones. Un modelo de seguimiento crediticio, también llamado modelo KMV. Es un modelo dinámico prospectivo, adecuado principalmente para medir la probabilidad de incumplimiento de empresas que cotizan en bolsa;
3 El método de medición basado en la ciencia actuarial utiliza herramientas de pensamiento de seguros para estimar la probabilidad de incumplimiento esperada en los últimos años. ;
4. Método de medición basado en principios de mercado neutral al riesgo. El llamado mercado neutral al riesgo se refiere a un mercado en el que se negocian activos en el que todos los inversores están dispuestos a obtener el mismo rendimiento esperado de cualquier activo libre de riesgo, y todos los precios de los activos pueden determinarse descontando los flujos de efectivo futuros esperados. del activo a la tasa libre de riesgo a calcular. Los modelos neutrales al riesgo ofrecen predicciones de incumplimiento a futuro en comparación con las probabilidades de transición históricas.
Las limitaciones de los modelos de evaluación del riesgo crediticio internacionalmente representativos en China
Desde que se unió a la OMC, la economía de mercado de China ha acelerado su integración con los estándares internacionales. Cómo se integra la industria de calificación crediticia de China con los estándares internacionales. También se ha visto afectado el desafío. Es imperativo explorar y seleccionar modelos de evaluación extranjeros adecuados a las condiciones del mercado chino, y algunos académicos nacionales también han realizado investigaciones útiles al respecto. Aquí, después de aplicar algunos modelos de evaluación extranjeros representativos al mercado chino para la investigación empírica, recopilamos algunos problemas y fallas descubiertas por la comunidad académica para facilitar el trabajo de investigación posterior.
1. Modelo de evaluación del riesgo crediticio Z-Score
El modelo z-score predice la posibilidad de impago o quiebra de una empresa seleccionando cinco ratios financieros clave y asignándoles ciertos parámetros (ponderaciones). ). método sexual.
Incluyendo:
X1=capital de trabajo/activos totales
X2=(reserva de capital de utilidades no distribuidas)/activos totales
X3= Beneficio antes de impuestos e intereses/Activos totales
X4=Valor de mercado del capital/Valor en libros de la deuda.
X5=Facturación/Activos Totales
Tome el valor z como valor crítico. Si es menor que el valor crítico, se producirá un incumplimiento de la deuda.
La investigación empírica ha descubierto que el modelo Z tiene los siguientes tres defectos: primero, el modelo es preciso para unas pocas industrias entre las empresas que cotizan en bolsa y los parámetros de muchas industrias deben ajustarse. En segundo lugar, para las empresas que no cotizan en bolsa y las pequeñas empresas que no pueden obtener datos sobre el valor de las acciones, debemos utilizar alguna información contable u otros indicadores para reemplazarlos y, finalmente, obtener la probabilidad de incumplimiento esperada mediante un análisis comparativo. Esto puede afectar hasta cierto punto la precisión del cálculo. En tercer lugar, es necesario ajustarlo en función de la situación del mercado financiero interno sobre la base del valor Z, lo que los responsables políticos comunes no pueden hacer.
2. Modelo de evaluación del riesgo crediticio KMV
El modelo KMV se basa en la teoría de valoración de opciones. Su punto de partida es que cualquier información sobre la empresa puede reflejarse en el precio de las acciones y. sus fluctuaciones. Una empresa incumple su deuda cuando el valor esperado de sus acciones cae por debajo de cierto nivel (valor del punto de incumplimiento) debido a la volatilidad. Este modelo trata los créditos retenidos como créditos libres de riesgo menos una opción de venta, calcula la distancia de incumplimiento sobre esta base y estima la probabilidad de incumplimiento empírico basándose en los datos de las empresas que cotizan en bolsa. Si bien el modelo KMV es más sensible que el sistema tradicional de estimación de probabilidad de incumplimiento basado en el análisis de datos contables, sus condiciones de adaptación son más estrictas. A juzgar por los resultados, es más adecuado para empresas que cotizan en bolsa en mercados de capitales maduros.
Evidentemente, China actualmente no tiene las condiciones para promover el modelo KMV.
3.Modelo de evaluación del riesgo de crédito de CreditMetrics.
Este modelo se basa en el supuesto de que la distribución de los valores de la cartera de deuda dentro de un período determinado (generalmente un año) no tiene nada que ver con los cambios en la calificación crediticia futura del deudor, y la probabilidad de crédito La transferencia de calificación obedece a un Markov estable. El proceso mediante el cual la transición de calificación actual de un préstamo o bono es independiente de sus probabilidades de transición pasadas. Si bien actualmente se ha demostrado que el modelo es un modelo eficaz de riesgo crediticio, aún quedan algunas cuestiones que deben abordarse: primero, el modelo supone que la migración de la calificación actual de un préstamo o bono es independiente de su probabilidad de migración pasada. Sin embargo, los datos históricos reales muestran que si una deuda ha incumplido en el pasado, la probabilidad de que su grado actual disminuya es mayor que la del mismo grado sin incumplimiento; en segundo lugar, al calcular el valor VaR de una deuda, se supone que el La matriz de probabilidad de transferencia de calificaciones es estable, es decir, la probabilidad de transferencia de calificaciones entre diferentes prestatarios y diferentes vencimientos es constante. De hecho, factores como la industria, el país, el ciclo económico, etc. tendrán un impacto importante en la matriz de probabilidad de transferencia de calificación. En tercer lugar, el modelo de incumplimiento del modelo CreditMetrics y la medición del coeficiente de correlación se basan en la teoría de valoración de opciones, que requiere altas condiciones de madurez del mercado de valores y la autenticidad de los datos.
4. Modelo de red neuronal
El modelo de red neuronal también es un modelo muy utilizado en Occidente para estimar la probabilidad de impago. Se basa en datos recopilados y utiliza estadísticas matemáticas para analizar una gran cantidad de información financiera y relacionada para establecer un modelo de estimación predeterminado. Este modelo todavía tiene limitaciones en la investigación empírica. En primer lugar, con la innovación de la tecnología y las herramientas financieras, es cada vez más difícil que los datos limitados de los estados financieros reflejen verdaderamente la situación financiera y los resultados operativos de las empresas. Especialmente para las empresas de alta tecnología, los factores no financieros ocupan un peso cada vez mayor. En segundo lugar, dado que la distorsión de la información contable de las empresas nacionales sigue siendo grave, el uso de modelos de entrada de datos distorsionados conducirá inevitablemente a desviaciones en los resultados de los cálculos.
Se puede ver en los resultados de la investigación empírica de varios modelos de evaluación del riesgo crediticio extranjero en mi país que el mercado de valores de nuestro país es inmaduro (el valor de la empresa no puede reflejarse a través del mercado), la divulgación de La información de mercado es muy limitada y la falta de datos financieros no es muy auténtica y no tiene condiciones objetivas, como una base de datos de información crediticia de gran capacidad que las agencias de calificación puedan utilizar, por lo que no se puede utilizar. Sin embargo, como resultado de la econometría moderna, la amplia aplicación de modelos de evaluación del riesgo crediticio en los países desarrollados con economía de mercado ha demostrado su objetividad y cientificidad. El desarrollo de la economía de mercado de China está todavía en su infancia y todavía existe una gran brecha en la madurez del mercado en comparación con los países desarrollados con economía de mercado. El modelo de evaluación anterior aún carece de las condiciones básicas para su aplicación en China.
Investigación y desarrollo de la probabilidad de incumplimiento en China
Para la industria bancaria de mi país, las calificaciones internas aún están en su infancia, son a corto plazo y no son estándar. La construcción de infraestructura de la base de datos predeterminada y la matriz de transferencia está casi en blanco. Las calificaciones crediticias de las compañías de préstamos se utilizan más para seleccionar clientes y advertir de riesgos, y aún no se han desarrollado hacia una gestión de riesgos cuantitativa más profunda. Por lo tanto, los bancos comerciales y las compañías de calificación de mi país deben crear activamente condiciones para fortalecer la medición de las probabilidades de incumplimiento de los clientes, mejorando así efectivamente el nivel de gestión del riesgo crediticio.
En primer lugar, consultar la definición del Acuerdo de Capital de Basilea II para definir científicamente el concepto de default corporativo. En la actualidad, no existe un estándar consistente y claro para el incumplimiento corporativo en mi país. Para estar en línea con los estándares internacionales, se recomienda que la industria bancaria china defina el concepto de incumplimiento corporativo como: dentro de un cierto período de tiempo (generalmente un año), siempre que el negocio de préstamos corporativos sea deficiente, dudoso o tiene pérdidas crediticias, se considera una empresa en mora.
En segundo lugar, acelerar el establecimiento de una base de datos predeterminada de infraestructura del modelo de medición de probabilidad de incumplimiento. La industria bancaria china puede establecer un filtro para los datos financieros corporativos, verificar la autenticidad de los estados financieros presentados por las empresas y establecer una base de datos de incumplimiento calificada para sentar una base sólida para medir la probabilidad de incumplimiento. El sistema de consulta y registro de crédito bancario establecido por el Banco Popular de China proporciona una plataforma de información de base de datos de préstamos masiva para la industria bancaria china. Sobre esta base, los bancos nacionales pueden aprovechar al máximo las ventajas de los recursos de datos del sistema, mejorar continuamente la información del sistema y luego establecer su propia base de datos predeterminada.
En tercer lugar, fortalecer la investigación, el desarrollo y la aplicación de modelos de medición de la probabilidad de incumplimiento.
Teniendo en cuenta la particularidad del entorno operativo y las prácticas históricas de la industria bancaria de China, el modelo de probabilidad de incumplimiento aplicable a los bancos comerciales occidentales puede no ser necesariamente adecuado para los bancos comerciales chinos. Sin embargo, podemos aprender de las ideas, métodos y procesos de medición de estos modelos de probabilidad de incumplimiento y combinarlos con la acumulación de datos para lograr la transición de modelos simples a modelos complejos. Por ejemplo, podemos utilizar el modelo de medición crediticia para medir la probabilidad de transición y la probabilidad de incumplimiento de cada calificación crediticia en el año actual en función de la acumulación de datos de resultados de calificación en el año actual, y luego formar la medición de la transición de calificación crediticia interna. matriz, y luego como los datos anuales Agregar ajustes constantes. De esta forma, después de un período de acumulación, podrá construir su propio modelo de matriz de transferencia interna.
Además, teniendo en cuenta el estado crediticio real de las compañías crediticias de mi país, la medición de la probabilidad de incumplimiento de cada grado crediticio en el modelo de matriz de transferencia no solo debe considerar el impacto del ciclo industrial y económico, sino también También considere la región, el tamaño y la influencia de la naturaleza de la propiedad corporativa.