VaR在商业银行控制企业贷款信用风险中的应用科技情报开发与经济ＳＣＩ—ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００６年第１６卷第２２期：１００５—６０３３（２００６）２２—０１３２—０３收稿日期：２００６—０９—２７ＶａＲ在商业银行控制企业贷款信用风险中的应用周笑飞（对外经济贸易大学金融学院，北京，１０００２９）摘要：ＶａＲ作为一种市场风险测量和管理的新工具，得到了国际金融界的广泛认可。介绍了ＶａＲ模型的基本思想，阐述了银行如何利用ＶａＲ控制中小企业贷款信用风险，并为中小企业的信用建设提出了建议。关键词：商业银行：信用风险；ＶａＲ；信用建设：Ｆ８３０．３３文献标识码：Ａ１ＶａＲ模型的基本思想１．１什么是ＶａＲ（ＶａｌｕｅＡｔＲｉｓｋ）根据Ｊ．Ｐ．Ｍｏｒｇａｎ的定义，ＶａＲ是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切地说，它是指在一定的置信水平和持有期内，某一金融资产或证券组合因未来价格可能发生波动而可能面临的最大损失。ｖａＲ可表示为：ＶａＲ＝Ｅ---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---（Ｗ）一Ｗ＋式中，Ｅ（矽）为资产组合的预期价值；Ｗ为资产组合的期末价值，彤‘为一定置信水平下资产组合的期末最低价值。ＶａＲ模型旨在估计给定的投资工具或组合在未来资产价格波动下可能遭受的损失。如果只将ＶａＲ作为一个统计概念，它只是一个数字，是一家机构（本文指银行）面临“正常”的市场波动时，相信自己的资产组合可能遭受的最大损失。这里隐含的意思是，银行遭受比ＶａＲ更大损失的概率是一个确定的、很小的值。用公式表示为：Ｐ（损失＞ＶａＲ）＝Ｉ—ｃ式中，ｃ为给定的置信水平。例如，一个组合持有１天，概率９５％，ＶａＲ等于１０美元。其含义是：该组合在ｌ天中只有５％的时间里损失超过１０美元，即，将１天划分无穷个时段，损失大于１０美元的时段只占５％。１．２Ｊ．Ｐ．Ｍｏｒｇａｎ的信用评级矩阵组合模型，即信用矩阵（ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ），使用的是马尔科夫模型。其基本的假设是：企业的信用等级是一个类似马尔科夫过程的随机向上或向下的过程。通过计算出某一资产或资产组合的发生违约的概率，计算出其转化为坏账的可能性，从而推算出银行应保留多少保证金。参照Ｊ．Ｐ．Ｍｏｒｇａｎ的解释，运用信用矩阵的方法如下（见图１）：确定有多少资产处在风险状态下；确定单一资产所暴露的风险；综合风险暴露、单项资产的风险大小和各资产价值相关性３个方面的信息，确定金融资产在目标时段内价值的均值与方差，从而确定其概率分布的两个决定性参数，即可确定ＶａＲ值。风险暴露医酾市场被动性风---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---险暴露的分布１３２关于信用风险的ＶａＲ相关性信用等级ｌｉ优先级ｆｆ信用利差信用等级Ｊｌ违约下的ＩＩ资产现迁移可能性ｌｌ回收率ｌ｝值重估因为信用品质变化导致的单一风险暴露价值的标准差关于信用风险的资产组合的ＶａＲ图１信用风险度量方法的框架评级系列数据活动性系列数据模型（如相关性）信用等级迁移的联合概率阵信用违约只是信用风险的一种情况，贷款人的信用发生变动，如从ＢＢＢ到Ａ级，也应算作是信用风险的一部分。Ｊ．Ｐ．Ｍｏｒｇａｎ给出了信用转化矩阵（见表１ｏ表１一年期信用评级转移概率矩阵初始一年来信用评级概率／％评级ＡＡＡＡＡＡＢＢＢＢＢＢＣＣＣＤＡ从９０．８ｌ８．３３Ｏ．６８Ｏ．０６Ｏ．１２０ＯＯＡＡＯ．７９０．６５７．７９０．６４０．０６０．１４Ｏ．０２０Ａ０．０９２．２７９１．０５５．５２０．７４Ｏ．２６Ｏ．ＯｌＯ．０６ＢＢＢＯ．０２Ｏ．３３５．９５８６．９３５．３１．１７０．１２Ｏ．１８ＢＢＯ．０３０．１４Ｏ．６７７．７３８０．５８．８４１１．０６ＢＯＯ．１１０．２４０．４３６．４８８３．５４．０７５．２ＣＣＣ０．２２ＯＯ．２２１．３２．３９１１．２“．８６１９．８信用等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现金流量...