衡泰研究 | 信用评级出新规,如何应对?

2021年3月26日,中国银行间交易商协会发布《关于实施债务融资工具取消强制评级有关安排的通知》,通知指出为推动信用评级行业更好服务债券市场高质量发展,中国银行间市场交易商协会明确债务融资工具注册环节取消信用评级报告,即在超短期融资券、短期融资券、中期票据等产品注册环节,企业可不提供信用评级报告,从而将企业评级选择权交予市场决定,推动信用评级行业更好服务于债券市场健康发展的大局。那么,机构进行信用评级的方法有哪些?评级该如何应用?本文将对此做一个简单的介绍。



全文3198字,

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信用评级是对评级对象履行相关合同和经济承诺的能力和意愿的总体评价。一般用信用等级表示受评对象的信用质量,不同评级机构有不同的等级体系。国内评级机构主要参照中国人民银行2006年11月21日发布的《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范》(银发(2006)404号),对企业主体设置三等九级的信用等级,符号表示分别为:AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C,每个级别均可用‘+’或‘-’符号进行微调,表示在本等级内略高或略低于中等水平。




内部信用评级的必要性




信用评级是对受评对象信用风险高低的衡量,评级结果应当满足评级越差对应违约率越高,但是通过统计不同时间段境内外评级机构的评级结果,我们可以看到境外的评级基本上都符合该规律,而境内评级与违约率出现明显的“倒挂”现象。


原因之一是监管机构把评级作为债券发行的条件和门槛之一,从数据来看,评级虚高、评级易上难下、评级区分度不足的问题一直存在,而且从违约公司历史表现来看,评级调整更多是突击式的,难以体现信用风险变化的过程。


鉴于目前国内外部评级存在的问题,机构降低外部评级依赖已成为共识,建设完善的内部评级体系变得尤为重要。



资料来源:衡泰内部研究和Moody’s报告





信用评级的三种方法和比较





由于信用评级的要求有所不同,主要是对评级准确性和稳定性的侧重点不同,选择评级方法也不同。即期评级(PIT)反应的是对即期信用风险的估计,评级结果会随评级对象信用状况变动而变动,波动较大,但对短期违约预测准确性会更高,常用的方法有市场隐含评级(market-implied rating),如简约模型法和KMV模型法。贯穿经济周期评级(TTC)是对企业整个经济周期信用风险的估计,只有影响公司长期信用基本面因素发生变化时才调整评级,故评级变化会滞后市场,对短期违约预测没PIT准确,但稳定性更好,对应方法有基于Logistic回归对发债主体基本面的建模,以下将简要地介绍各评级方法。



1. Logistic回归模型


公司是否违约,是一个二元变量,因而可以用Logistic回归来建模,其数学描述为:



其中  表示公司违约的概率,  是模型解释变量,可以是连续型变量,也可以是枚举型变量,  是模型系数,可以用MLE方法估计得到。


上述公式经变换之后,我们可以计算公司违约概率,基于违约概率大小对公司进行评级:



在实际建模过程中,通常会遇到一些技术性问题,比如说违约样本不均衡的问题,体现为违约样本缺失或违约比例过低,这会导致模型过拟合,模型结果的稳定性、预测效果有问题,常见的应对策略是通过一定的规则补充违约样本(通常称为技术性违约)或参考机器学习中不均衡样本的抽样方法,此处限于篇幅,不做展开。



2. 简约模型法


所谓简约模型(Reduced form),指假定违约概率分布服从某种分布,最常用的简约模型为Jarrow & Turnbull(1995)提出的。他们首先考虑了公司违约的外生机制,引入了违约强度,将违约看作是由强度过程决定的随机事件,该模型中违约时间是由违约强度确定的泊松过程。为使模型容易估计,假定违约强度为常数,然后基于该假设对信用风险金融工具定价,使得它的理论价格等于市场价格,隐含得到违约概率。



如上图,将债券看做信用衍生品,根据未定权益定价方法,信用风险债券的理论价格包括两部分:一部分为正常情况下的未来现金流,一部分为违约发生时的回收现金流。债券市场价格可以由债券利差和贴现曲线计算获得。在有效市场假说下,债券市场价格应该等于理论价格,从而可以反向求解违约概率。在回收率设置成常数情况下,违约概率为债券利差的函数。



3. KMV模型法


KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的模型,该模型认为企业的违约概率是在给定负债的情况下,由债务人的资产价值决定的。该模型以Merton期权定价理论为理论基础:假定在公司债务到期前的任意时刻t,一旦公司当前资产的市场价值低于公司的违约点,则公司的股权价值为零;若在债务到期前公司资产价值未曾低于公司债务价值,则公司股权价值为公司资产价值与债务价值的差值。


因此,公司股权价值与一份向下敲出障碍期权具有同构性,标的为公司资产价值,执行价格和障碍均为债务价值,期限为公司债务的期限。若在公司债务到期前的任意时刻,当债务人资产价值低于其负债水平时,违约就会发生。EDF模型根据企业股价、股价波动率、债务价值(DP)等估计出企业的资产价值和资产波动率,由此计算企业的违约距离,再根据其与预期违约概率(EDF)之间的映射关系,得出企业的预期违约概率。




4. 评级方法比较


以上三种评级方法的适用范围和优劣各不相同,具体根据评级对象和要求进行选择,详情可见下表。这三种方法都是传统信用评级方法,极大依赖财务等定量数据。但实际中样本缺失财务数据很常见。随着机器学习的发展和兴起,也可以考虑用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(SVM)和投影寻踪等技术来研究信用评级,他们对于财务样本较少的依赖可以使他们更好的预测。


表格 2 评级方法比较






信用评级的具体应用场景




信用评级基本职能是通过综合考察分析受评对象的信用状况,揭示风险,为社会提供公众信息,为投资者、监管和金融机构提供服务。随着信用市场的发展,信用评级应用越来越广,主要有以下几方面应用:



信用产品定价:信用评级是信用产品定价基础,信用产品定价需要参考信用评级结果,选取相应评级的收益率曲线,一般信用评级高的产品收益率较低。


资产组合构建:机构可以基于评级结果构建风险收益最大化的资产组合方案,以风险调整后的资本收益率RAROC最大为目标调整资产组合。


债券投资标准:信用评级结果被很多监管者以及金融机构作为公司债券投资准入和退出的标准,可以帮助监管者以及金融机构快速了解债券是否属于投资级。


风险限额管理:机构可以根据评级结果确定授信或者交易的最高限额,对评级结果较差的中小客户可以提前过滤掉,可以简化对客户的信贷分析、降低分析成本、提高审批效率。而当某评级业务达到限额时可以预警,从而达到强化系统性风险管理的目标。


风险预警:信用评级在一定程度上反应受评对象信用风险,当评级突然下调经常是受评对象经营状况恶化引起的,投资者或者监管机构可以重点关注评级下调的受评对象。对于金融机构可以提前发现客户经营状况的异常变化,及早采取措施应对可能出现的风险。


信用风险计量:信用评级是信用风险计量的基础,计算预期损失EL、非预期损失UL和经济资本EC都得用到评级对应的违约率PD,后续准备金计提和经济资本配置也得以此为基础。







以上,我们简单介绍了信用评级的几种方法和具体的应用场景。关于信用评级,如果你有任何疑问,或者想要和我们有更深入的探讨和交流,欢迎beat365手机版官方网站。




作者简介:衡泰研究部 洁婷

主要从事信用评级、信用风险计量、信用减值计量、授信模型、财务预警研究



金融研究与IT技术的密切结合和高度整合,是衡泰的特色之一。


衡泰研究部拥有专业的定量分析研究团队,汇集多位华尔街专家及国内金融软件资深专家。


研究领域覆盖金融模型、资产定价、风险计量、绩效分析、会计核算、市场规则、量化投资、AI应用等。




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