基于VaR模型計(jì)提預(yù)計(jì)貸款減值損失的方法分析

沈陽大學(xué)工商管理學(xué)院 趙志教 李愛華 余昭霞

基于VaR模型計(jì)提預(yù)計(jì)貸款減值損失的方法分析

沈陽大學(xué)工商管理學(xué)院 趙志教 李愛華 余昭霞

一、預(yù)計(jì)貸款減值損失計(jì)提的必要性

商業(yè)銀行是金融體系的核心，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中充當(dāng)信用中介和支付中介，創(chuàng)造信用流通工具，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供眾多服務(wù)。我國資本市場尚不發(fā)達(dá)，金融投資工具比較單一，商業(yè)銀行對于整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)影響較大，總結(jié)各國發(fā)生的重大經(jīng)濟(jì)事件可以得出結(jié)論為：沒有銀行的安全穩(wěn)定，就沒有經(jīng)濟(jì)安全。

（一）銀行的風(fēng)險(xiǎn)性 銀行屬于高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)與制造業(yè)、服務(wù)業(yè)相比具有脆弱性和高風(fēng)險(xiǎn)性，其具體表現(xiàn)為：（1）高負(fù)債經(jīng)營。截止2010年10月我國已在A股上市的商業(yè)銀行共16家，其2010年半年報(bào)顯示，16家銀行資產(chǎn)負(fù)債率均93%（最高為華夏銀行96.53%，最低為南京銀行93.25%）。極高的資產(chǎn)負(fù)債率使得銀行具有較高的財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)，銀行業(yè)除了面臨一般行業(yè)具有的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)外還面臨更高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。（2）銀行業(yè)競爭激烈。隨著我國銀行業(yè)對外資銀行業(yè)的全面開放，外資銀行紛紛在國內(nèi)開展業(yè)務(wù)。截止到2008年第三季度末，在華外資銀行資產(chǎn)總額、各項(xiàng)貸款和存款余額分別增至13866.2億元、7865.2億元和5706.6億元。國內(nèi)銀行業(yè)同業(yè)之間為爭取客戶，紛紛采取各種手段展開競爭，一些大型商業(yè)銀行開始拓展海外業(yè)務(wù)。銀行業(yè)在經(jīng)濟(jì)全球化的今天，競爭的激烈程度也是前所未有的。（3）金融體系風(fēng)險(xiǎn)的傳染性。各金融機(jī)構(gòu)資金聯(lián)系復(fù)雜而密切，單個(gè)銀行或局部風(fēng)險(xiǎn)很可能會(huì)演變成全行業(yè)甚至全局性的危機(jī)。2007年的次貸危機(jī)最終演變?yōu)槿蛐缘慕鹑谖C(jī)即是金融體系風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性的有力證據(jù)。

（二）新興市場國家銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)集中于信貸風(fēng)險(xiǎn) 銀行業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)在新興市場國家體現(xiàn)得更加突出，新興市場國家資本市場不發(fā)達(dá)，企業(yè)融資渠道狹窄且主要依賴于銀行貸款融資，這就使得新興市場國家銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)更加集中于信貸風(fēng)險(xiǎn)，在我國也有體現(xiàn)。由于新興市場國家銀行業(yè)市場化時(shí)間較短，在面臨更高風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)是風(fēng)險(xiǎn)控制手段的匱乏、陳舊。新興市場國家的銀行業(yè)中間業(yè)務(wù)開展規(guī)模不大，存貸業(yè)務(wù)是其主要業(yè)務(wù)，這些國家的銀行業(yè)貸款業(yè)務(wù)普遍占到業(yè)務(wù)量的50%以上，銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)主要集中在貸款違約風(fēng)險(xiǎn)上。信貸風(fēng)險(xiǎn)成為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的重要一環(huán)，計(jì)提貸款減值準(zhǔn)備是控制信貸風(fēng)險(xiǎn)的有效手段，因此正確計(jì)提貸款減值準(zhǔn)備能有效提高銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，增強(qiáng)市場競爭力，熨平銀行信貸波動(dòng)，降低對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的放大效應(yīng)。

（三）預(yù)計(jì)貸款損失計(jì)提有效防范銀行風(fēng)險(xiǎn) 由于銀行業(yè)的特殊重要性和特殊脆弱性，以及我國商業(yè)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)主要集中于信貸風(fēng)險(xiǎn)，所以對銀行業(yè)執(zhí)行更加審慎的會(huì)計(jì)政策十分必要。我國2006年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則要求“在資產(chǎn)負(fù)債表日對以公允價(jià)值計(jì)量且其變動(dòng)計(jì)入當(dāng)期損益的金融資產(chǎn)以外的金融資產(chǎn)的賬面價(jià)值進(jìn)行檢查，有客觀證據(jù)表明該金融資產(chǎn)發(fā)生減值的，應(yīng)計(jì)提減值準(zhǔn)備”。由此可見，我國金融資產(chǎn)減值準(zhǔn)備的確認(rèn)依據(jù)是“已發(fā)生損失”，而不是“預(yù)期損失”，存在客觀證據(jù)是確認(rèn)減值的前提條件?，F(xiàn)代日益復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)具有較大的不確定性，尤其是金融機(jī)構(gòu)面臨著更高的風(fēng)險(xiǎn)，對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的風(fēng)險(xiǎn)更為敏感，經(jīng)濟(jì)環(huán)境中許多風(fēng)險(xiǎn)難以識別。例如，美國證券交易委員會(huì)研究報(bào)告表明，自次貸危機(jī)爆發(fā)至2008年末美國倒閉的22家銀行中有多家銀行最后報(bào)告的資本狀況顯示資本充足。有些風(fēng)險(xiǎn)雖然能夠識別但自損失發(fā)生至識別仍需要一段時(shí)間。目前各國銀行業(yè)實(shí)務(wù)操作中，對于貸款減值準(zhǔn)備的計(jì)提大多是“已發(fā)生的損失”，并未對“預(yù)計(jì)損失”進(jìn)行計(jì)提。根據(jù)世界銀行對各國銀行貸款分類和準(zhǔn)備金計(jì)提做法的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前各國的貸款準(zhǔn)備金政策基本是屬于事后彌補(bǔ)性的，而非事前風(fēng)險(xiǎn)防范性的。因?yàn)楫?dāng)前的計(jì)提模式主要是對不良貸款計(jì)提損失準(zhǔn)備。另外，許多國外研究表明表明貸款違約高峰往往出現(xiàn)在貸款高峰出現(xiàn)后三四年，這說明貸款違約具有遲滯性的特點(diǎn)。可見，僅對“已發(fā)生的損失”計(jì)提減值準(zhǔn)備是不合理的，有必要對貸款計(jì)提預(yù)計(jì)損失，國際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)在金融危機(jī)后也開始對該問題進(jìn)行研究。我國準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)有必要完善國內(nèi)商業(yè)銀行對于預(yù)計(jì)貸款損失計(jì)提的有關(guān)規(guī)定，特別是對高概率預(yù)計(jì)貸款損失的計(jì)提。此舉不僅可以有效控制銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，而且對于公允反映銀行資產(chǎn)價(jià)值尤為重要。銀行貸款占銀行資產(chǎn)的大部分，如何有效控制銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)是防范銀行風(fēng)險(xiǎn)的重中之重。

二、VaR模型的內(nèi)涵與計(jì)算公式

（一）VaR模型內(nèi)涵 VaR（value at risk）是“處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值”，即表示在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融工具或其組合在未來資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)下可能遭受的最大損失額。與傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比，VaR是基于統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的全新的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。該模型根據(jù)資產(chǎn)組合價(jià)值變化的統(tǒng)計(jì)分布圖，可直觀地找出與置信度對應(yīng)分位數(shù)，即VaR。VaR模型依托科學(xué)而系統(tǒng)的概率統(tǒng)計(jì)理論，并且可以簡明清晰地表示資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的大小，因而得到國際金融界的廣泛認(rèn)可。巴塞爾委員會(huì)要求有條件的銀行將VaR值結(jié)合銀行內(nèi)部模型，計(jì)算適應(yīng)市場風(fēng)險(xiǎn)要求的資本數(shù)額；G20也建議用VaR模型來衡量衍生工具的市場風(fēng)險(xiǎn)，并且認(rèn)為是市場風(fēng)險(xiǎn)測量和控制的最佳方法?？梢奦aR模型對于衡量金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)是有效的。Jorion把VaR定義為：“給定置信區(qū)間的一個(gè)持有期內(nèi)的最壞的預(yù)期損失”。用數(shù)學(xué)公式表示為：Prob（△p

（二）VaR模型計(jì)算公式 根據(jù)Jorion對VaR的定義：VaR=E（V）－V*。其中：E（V）為某一資產(chǎn)的預(yù)期價(jià)值；V為期末價(jià)值；V*為該資產(chǎn)在某一置信水平下的最低期末價(jià)值。由于假設(shè)資產(chǎn)價(jià)值損失服從正態(tài)分布，即△p~N（E，S2），（E為預(yù)計(jì)損失，S為損失的標(biāo)準(zhǔn)差）公式可寫為：VaR=E（V）－V*=|E-λS|，其中：λ為某一置信水平分位數(shù)。

三、運(yùn)用VaR模型計(jì)量預(yù)計(jì)貸款減值損失的步驟

（一）確定銀行貸款企業(yè)的信用等級轉(zhuǎn)移概率 運(yùn)用VaR模型需要先選定一個(gè)信用評級體系，可以選用標(biāo)準(zhǔn)普爾公司的評級系統(tǒng)、穆迪公司的評級系統(tǒng)，也可以采用銀行內(nèi)部的評級系統(tǒng)。根據(jù)所選的體系確定貸款的信用等級，以及相應(yīng)的信用等級轉(zhuǎn)移概率矩陣。本文采用標(biāo)準(zhǔn)普爾公司發(fā)布的歷史信用等級轉(zhuǎn)換矩陣。（見表1）

表1

（二）確定貸款企業(yè)的破產(chǎn)給定損失率 本文借用穆迪公司提供的貸款回收率確定破產(chǎn)給定損失率。（見表2）

表2

（三）確定信用風(fēng)險(xiǎn)溢酬率——必要報(bào)酬率 西方國家銀行采用的風(fēng)險(xiǎn)溢酬率，一般是以債券市場中相應(yīng)等級債券的到期收益率表示的。將2001年11末美國公司債券的到期收益率與我國部分企業(yè)債券利率相比較并進(jìn)行調(diào)整，得出我國債券一年期收益率，以此作為風(fēng)險(xiǎn)溢酬率。（見表3）

其中：PV為貸款現(xiàn)值；I為貸款利息；rt為無風(fēng)險(xiǎn)利率；st為第t年的信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)；n為貸款年限。

表3

表4

（五）計(jì)算貸款遠(yuǎn)期價(jià)值分布與貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 對于銀行在置信水平的選擇，可借鑒國外知名銀行，例如：美洲銀行和J．P.Morgan銀行選擇95%，花旗銀行選擇95.4%，大通曼哈頓銀行（Chemical and Chase）選擇97.5%，信孚銀行（Bankers Trust）選擇99%。

［例］假設(shè)某商業(yè)銀行給信用評級為A級的企業(yè)發(fā)放貸款，貸款額度為1000萬元人民幣，年利率為6%，貸款期限為5年。因企業(yè)的信用評級是A級，所以該筆貸款屬于無擔(dān)保優(yōu)先級，由表2知其破產(chǎn)追償率為51.13%。有上述假設(shè)可計(jì)算出該貸款轉(zhuǎn)移到其他信用級別的現(xiàn)值。如，一年后該貸款轉(zhuǎn)移到B信用級別時(shí)的現(xiàn)值為：

銀行業(yè)對于國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行意義重大，由于銀行業(yè)天然具有脆弱性和高風(fēng)險(xiǎn)性，因此對其執(zhí)行更為審慎的會(huì)計(jì)政策是十分必要的。對銀行貸款計(jì)提預(yù)計(jì)損失可以有效控制銀行風(fēng)險(xiǎn)，公允反映貸款真實(shí)價(jià)值。VaR模型是一種計(jì)提預(yù)計(jì)貸款損失的可行性方法，該模型廣泛運(yùn)用于銀行風(fēng)險(xiǎn)控制。預(yù)計(jì)貸款損失從理論到實(shí)務(wù)對于會(huì)計(jì)界都是一個(gè)全新的理念，目前僅有少數(shù)準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)進(jìn)行探索性研究，筆者認(rèn)為我國準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)對該問題的研究。另外，對于股票等交易性金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)大，僅以資產(chǎn)負(fù)債表日市價(jià)計(jì)量欠妥，有必要對其計(jì)提預(yù)計(jì)損失。

［1］成思危：《金融安全是國家經(jīng)濟(jì)安全的核心》，第二屆中國國家安全論壇，2003-12-08。

（編輯 代 娟）