¿Cuáles son los signos del riesgo de incumplimiento crediticio corporativo?
La tasa de morosidad se refiere a la situación real de morosidad de los deudores que no pagan sus deudas vencidas.
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 probabilidad de incumplimiento (PD) es diferente de la tasa de incumplimiento: es un juicio sobre la situación de incumplimiento en un cierto período de tiempo en el futuro (generalmente un año) basado en la historia del deudor y las situaciones de incumplimiento reales. La correspondencia entre los resultados de las calificaciones y las tasas de incumplimiento está reconocida internacionalmente como uno de los criterios más importantes para realizar pruebas posteriores a los estándares de calidad de las agencias de calificación.
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 según lo exige el contrato dentro de un plazo determinado. período 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 cómo calcular de manera precisa y efectiva la probabilidad de incumplimiento es muy importante para la gestión del riesgo crediticio de los bancos comerciales.
Las calificaciones crediticias deben tener tasas de incumplimiento y probabilidades de incumplimiento correspondientes, de modo que puedan tener un valor de aplicación real y 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 pueden representar 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. Sin embargo, diferentes agencias de calificación pueden establecer definiciones de incumplimiento de manera diferente y, por lo tanto, reflejar diferentes cualidades del mismo grado. Por lo tanto, sólo las agencias de calificación con la misma definición predeterminada pueden comparar sus calificaciones y probar el "contenido de oro" y las diferencias de calidad de sus respectivas calificaciones. La comparación de indicadores de tasas de incumplimiento puede explicar por qué los activos con calificación AA con bajas tasas de incumplimiento obtienen mejores resultados que los activos con calificación AAA con altas tasas de incumplimiento. Con las correspondientes tasas de incumplimiento, las calificaciones crediticias pueden 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 es la base y juega un papel importante.
En primer lugar, es la condición principal para la gestión del riesgo crediticio. Como método básico para medir el riesgo crediticio, el papel de la calificación crediticia se basa en la medición de la probabilidad de incumplimiento del prestatario. Sólo midiendo científicamente la probabilidad de incumplimiento del prestatario podrán los bancos calcular con precisión el monto de las pérdidas esperadas y realizar una evaluación objetiva y precisa del estado crediticio del cliente, garantizando así la cientificidad y eficacia de la gestión 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 simplemente se persigue ciegamente la construcción de un sistema de indicadores de calificación y la mejora de los métodos de calificación; Será imposible lograr un salto moderno en la calificación crediticia. La medición de la probabilidad de incumplimiento es el alma de la calificación crediticia, autorizada y operable, y un estándar objetivo para medir los pros y los contras de los diferentes sistemas de calificación.
Una vez más, esta es una fuerza impulsora importante para mejorar la calidad de la gestión de riesgos de los bancos comerciales. La experiencia práctica muestra que para que los bancos midan con éxito las probabilidades de incumplimiento de los clientes, no sólo deben confiar en la aplicación científica de modelos estadísticos avanzados y herramientas de cuantificación de riesgos, sino también en la comprensión y la comprensión científica de las leyes operativas y de gestión de los bancos comerciales modernos. Necesitan integrar conceptos y sistemas de gestión, mecanismos y otros aspectos, mejorando así la calidad de la gestión de riesgos de los bancos comerciales.
Métodos para calcular la probabilidad de incumplimiento
En los últimos años, los bancos comerciales occidentales, especialmente los bancos avanzados, han aprovechado al máximo los últimos resultados de investigación en el desarrollo de estadísticas matemáticas modernas para explorar Se han desarrollado muchos métodos para calcular la probabilidad de incumplimiento del cliente y se han logrado grandes logros. Al observar el 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 está volviendo cada vez más específica a partir de la medición de la probabilidad de incumplimiento de un solo préstamo; la probabilidad de incumplimiento conjunta de una cartera de préstamos; desde considerar las características microeconómicas propias del prestatario hasta considerar simultáneamente el impacto de los factores macroeconómicos; desde cálculos estáticos basados en datos históricos hasta predicciones, desde cálculos estáticos basados en datos históricos hasta cálculos dinámicos basados en pronósticos; De una sola tecnología a múltiples tecnologías, la tecnología de cálculo de probabilidad predeterminada es más moderna, refleja la intersección de disciplinas y los cálculos se vuelven más científicos y precisos.
Los métodos de cálculo de la probabilidad de incumplimiento de los bancos comerciales occidentales se pueden resumir en cuatro categorías:
1. Métodos de cálculo basados en información histórica de calificación crediticia interna, es decir, basados en el largo plazo. -acumulación de plazos de bancos comerciales y compañías de calificación Para la información histórica de calificación crediticia, el promedio de las probabilidades históricas de incumplimiento se toma como la probabilidad de incumplimiento de las empresas correspondientes a diferentes calificaciones crediticias;
2. teoría, es decir, basada en la teoría del precio de opciones, utilice la teoría del precio de opciones Se basa en la teoría del precio de opciones. El método de cálculo se basa en el principio de mercado neutral al riesgo. El llamado mercado neutral al riesgo significa que en el mercado de negociación de activos, todos los inversores están dispuestos a aceptar los mismos rendimientos esperados de cualquier activo con riesgo y de activo libre de riesgo. Los precios de todos los activos se pueden calcular utilizando Determinado descontando los flujos de efectivo futuros esperados del activo a la tasa libre de riesgo. Los modelos neutrales al riesgo ofrecen predicciones de incumplimiento a futuro en comparación con las probabilidades de transición históricas.
Limitaciones de la aplicación de modelos de evaluación del riesgo crediticio internacionalmente representativos en China
Desde el acceso de China a la OMC, ha acelerado el ritmo de sus operaciones de economía de mercado para integrarse con los estándares internacionales. La forma en que la industria de calificación crediticia de China se adapta a la integración internacional también enfrenta nuevos desafíos. Es imperativo explorar y seleccionar modelos de evaluación extranjeros que sean adecuados para las condiciones del mercado de mi país. Algunos académicos nacionales también han realizado investigaciones útiles al respecto. Aquí, llevamos a cabo un estudio empírico sobre la aplicación de modelos de evaluación extranjeros representativos al mercado chino por parte de algunos académicos, y recopilamos los problemas y deficiencias descubiertas para facilitar el desarrollo de trabajos de investigación posteriores.
1. Modelo de evaluación del riesgo crediticio Z-Score
El modelo Z predice la posibilidad de incumplimiento o quiebra corporativa seleccionando cinco ratios financieros clave y asignando ciertos parámetros (ponderaciones) al método.
Entre ellos:
X1=capital de trabajo/activos totales
X2=(reserva de capital de utilidad no distribuida)/activos totales
X3 = Beneficio antes de intereses e impuestos/Activos totales
X4=Valor de mercado del capital/Valor en libros de la deuda
X5=Ventas/Activos totales
El valor Z es valor crítico. Si el valor de Z 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: en primer lugar, el modelo sólo es preciso para unas pocas industrias entre las empresas que cotizan en bolsa, y es necesario ajustar los parámetros de muchas industrias. En segundo lugar, las empresas que no cotizan en bolsa y las pequeñas empresas no tienen datos sobre el valor de sus acciones y deben ser reemplazadas por alguna información contable u otros indicadores. Mediante un análisis comparativo, finalmente se puede obtener la probabilidad de incumplimiento esperada. Esto puede afectar hasta cierto punto la precisión del cálculo. En tercer lugar, el valor Z debe ajustarse según las condiciones del mercado financiero interno, pero las autoridades ordinarias no tienen esa capacidad.
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 Cuando el valor bursátil de la empresa cae por debajo de un nivel esperado (valor del punto de incumplimiento) debido a las fluctuaciones, la empresa incumplirá su deuda. El modelo trata la deuda mantenida como deuda libre de riesgo menos las opciones de venta, calcula la distancia hasta el incumplimiento en función de esto y estima la probabilidad empírica de incumplimiento en función de los datos de las empresas que cotizan en bolsa.
Aunque el modelo KMV tiene mejor sensibilidad que el método sistemático tradicional de estimación de la probabilidad de incumplimiento basado en el análisis de información contable, está limitado por condiciones de adaptación más estrictas. A juzgar por los resultados, es más adecuado para empresas que cotizan en bolsa en zonas con mercados de capitales maduros. Evidentemente nuestro país actualmente no cuenta con las condiciones para impulsar el modelo KMV.
3.Modelo de evaluación del riesgo crediticio de CreditMetrics
Este modelo se basa en los siguientes supuestos: la distribución del valor de la cartera de deuda en un período específico (normalmente un año) y los cambios futuros en la calificación crediticia del deudor Independientemente, la probabilidad de migración de la calificación crediticia obedece a un proceso de Markov estable, es decir, la migración de la calificación actual de un préstamo o bono no está relacionada con su probabilidad de migración pasada. Aunque hasta ahora este modelo ha demostrado ser un modelo de riesgo crediticio relativamente efectivo, aún quedan algunas cuestiones que deben abordarse: primero, el modelo supone que la migración de la calificación actual de un préstamo o bono no está correlacionada con su probabilidad de migración pasada. Sin embargo, los datos históricos reales muestran que las deudas que han incumplido en el pasado tienen una mayor probabilidad de bajar su calificación actual que las deudas del mismo grado que no han incumplido. En segundo lugar, al calcular el valor VaR de la deuda, se supone que la calificación. La matriz de probabilidad de migración es estable, es decir, entre diferentes prestatarios y la probabilidad de migración de grado entre diferentes períodos es constante. Pero, de hecho, factores como los factores industriales, los factores nacionales y los ciclos económicos tendrán un impacto significativo en la matriz de probabilidad de migración de grado. En tercer lugar, el modelo de incumplimiento y la medición del coeficiente de correlación del modelo CreditMetrics se basan en la teoría de valoración de opciones, que requiere mayores 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 de estimación de probabilidad predeterminado ampliamente utilizado en Occidente. Se basa en datos recopilados para realizar análisis matemáticos de una gran cantidad de datos. Información financiera y relacionada. Análisis estadístico para establecer un modelo de estimación de incumplimiento. Este modelo todavía tiene limitaciones empíricas. En primer lugar, con la innovación de la tecnología y los instrumentos financieros, 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 en el caso de las empresas de alta tecnología, los factores no financieros representan una proporción cada vez mayor. En segundo lugar, debido a que la distorsión de la información contable de las empresas nacionales sigue siendo relativamente grave en la actualidad, el uso de modelos de entrada de datos distorsionados provocará inevitablemente desviaciones en los resultados de los cálculos.
A juzgar por los resultados de la investigación empírica de varios modelos de evaluación del riesgo crediticio extranjero en mi país, debido a la inmadurez del mercado de valores de mi país (el valor de la empresa no se puede reflejar en el mercado), la información divulgada por el El mercado es muy limitado y los datos financieros son condiciones objetivas como la baja autenticidad y la ausencia de una base de datos de información crediticia de gran capacidad utilizada por las agencias de calificación no se pueden "...tomar" y utilizar de inmediato. Sin embargo, como cristalización de la econometría moderna, la amplia aplicación de modelos de evaluación del riesgo crediticio en países desarrollados con economía de mercado ha demostrado su objetividad y cientificidad. Sin embargo, la economía de mercado de mi país aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo 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 uso en nuestro país.
Investigación y desarrollo de la probabilidad de incumplimiento en mi país
Para la industria bancaria de mi país, las calificaciones internas están solo en su infancia, a corto plazo y son irregulares. Infraestructura como bases de datos de incumplimiento. matrices de transición La construcción está casi en blanco. La calificación crediticia de las compañías de crédito se utiliza más para la selección de clientes y la advertencia de riesgos, y aún no se ha desarrollado en la dirección de una gestión de riesgos cuantitativa más profunda. Con este fin, los bancos comerciales y las compañías de calificación de mi país deben crear activamente condiciones y fortalecer el cálculo de las probabilidades de incumplimiento de los clientes para mejorar efectivamente el nivel de gestión del riesgo crediticio.
En primer lugar, el concepto de incumplimiento corporativo debería definirse científicamente en conjunto con las definiciones de referencia del Nuevo Acuerdo de Capital de Basilea. En la actualidad, mi país no cuenta con estándares claros y consistentes para los incumplimientos corporativos. Para estar en línea con los estándares internacionales, se recomienda que la industria bancaria de mi país defina el concepto de incumplimiento corporativo de la siguiente manera: dentro de un cierto período de tiempo (generalmente un año), un préstamo de alto riesgo, un préstamo de dudoso cobro o un préstamo con pérdidas. se considera una empresa en mora.
En segundo lugar, necesitamos acelerar el establecimiento de una base de datos predeterminada, que es la infraestructura para el modelo de medición de probabilidad de incumplimiento. La industria bancaria de mi país puede establecer filtros de datos financieros corporativos para verificar la autenticidad de los estados financieros presentados por las empresas, estableciendo así una base de datos de incumplimiento calificada y sentando 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 enorme plataforma de información de base de datos de préstamos para la industria bancaria china. Los bancos nacionales pueden utilizar esto como base para aprovechar al máximo las ventajas de los recursos de datos del sistema y mejorar continuamente la información del sistema para establecer su propia base de datos predeterminada de China.
En tercer lugar, fortalecer el desarrollo y aplicación de modelos de medición de la probabilidad de incumplimiento. Teniendo en cuenta el entorno operativo y las prácticas históricas de la industria bancaria de mi país, el modelo de probabilidad de incumplimiento que pueden aplicar 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 cálculo de estos modelos de probabilidad de incumplimiento, combinados con la acumulación de datos, para lograr la transición de modelos simples a modelos complejos. Por ejemplo, con base en la acumulación de datos de resultados de calificación en años existentes, podemos usar el modelo de cálculo crediticio para calcular la probabilidad de transición y la probabilidad de incumplimiento de cada calificación crediticia en los años existentes, y luego formar el cálculo de la transferencia interna de calificación crediticia. En el futuro, a medida que aumenten los datos de los años, realizar ajustes. De esta forma, después de un período de acumulación, podemos construir nuestro propio modelo de matriz de transferencia interna.
Además, combinado con la situación crediticia real de las compañías crediticias de mi país, la probabilidad de incumplimiento de cada calificación crediticia en el modelo de matriz de transferencia no solo debe considerar la influencia de los factores de la industria y los factores del ciclo económico, sino también considere la región, el tamaño y la naturaleza de la propiedad corporativa y la influencia de otros factores.