AIRB法中的LGD度量研究摘要：对于AIRB法中LGD的研究重点在于其影响因子的确定和模型方法的建立。由于LGD的影响因子比较复杂，必须对所有可能的影响因素进行筛选。采用方差分析和主成因子分析法，确定企业信用等级状况等4个指标为影响LGD的主成因子。同时，针对LGD的双峰分布特征，对样本数据进行数据转化和标准化处理，并通过Logistic回归结果发现4个指标与LGD均为反向效应，且信用等级水平对LGD贡献度最大，其次为宏观经济、企业所属行业和担保（品）状况。关键词：LGD；AIRB；Logistic回归：F830文献标志码：A：1673-291X（2014）18-0122-04引言违约损失是指债务人一旦发生违约行为会给债权人造成的损失，通常采用相对数的形式来表示，即为违约损失率。作为衡量信用风险水平的一个重要因素，LGD有多种计算方法，理论研究和实务工作中通常采用1-回收率（recoveryrate，简称RR）来表示。新资本协议鼓励达到新协议条件的商业银行实施AIRB法，根据自身的内部评级系统来确定包括LGD在内的相关参数。然而，长期以来，理论界和实务界对LGD的重视程度远远不够。尤其在中国，对LGD的研究起步较晚，又缺乏必要的公司债券市场数据作为参照，量化LGD的难度较大，国内现有文献中还很少有LGD方面的实证研究成果。一、国内外LGD研究现状目前LGD的研究成果，主要来自理论界和评级机构两方面，而研究的内容则集中在LGD的影响因素、量化处理等方面。目前对LGD影响因素的实证分析是研究的重点之一，研究LGD的文献大多与此相关。TilSchuermann[1]在研究LGD的影响因素时，将债权是否具有抵押品、债权在债务人负债结构中的偿还顺序、宏观经济周期、行业风险暴露规模等因素作为研究对象。陈忠阳[2]认为，LGD的影响因素主要有项目、公司、行业和宏观经济周期等四个因素；刘宏峰和杨晓光[3]则将LGD的影响因素概括为债权的优先次序、有无抵押品、经济周期、行业、规模和PD等。国外大量的实证研究表明，债务的类型会对债权的最终回收价值产生直接的影响。Amihud、Garbade和Kahan[4]对债券和银行贷款的RR水平进行了统计，发现两者之间具有明显的差别。Gupton、Gates和Carty[5]及Thornburn[6]和TilSchuermann（2004）的研究结果也在一定程度上支持了此观点。另外，Frye[7]利用穆迪公司的数据，对不同经济周期的RR情况进行了统计，结果显示经济衰退期的债务RR与经济繁荣期相比要低1/3。Carey[8]观察了ThirteenLife保险公司的私人投保情况，发现经济衰退对LGD的分布会产生很大的影响。Altman和Kishore[9]在统计RR时，按照行业进行了分类，结果发现在实物资产密集型的行业，公司债券的RR水平相对较高。Grossman等学者[10]的研究也证实了行业因素对RR的影响。Acharya、Bharath和Srinivasan[11]研究发现当某个行业陷入困境时，该行业内公司违约债务的LGD均值比未陷入困境时所计算的LGD均值相比要高10%～20%。贷款规模是否影响LGD，理论上存在一定的争议。Asarnow和Edwards[12]对花旗银行1970―1993年间发生的831个违约贷款项目进行了考察，结果发现LGD与贷款规模之间没有显著的相关关系。Carty和Lieberman[13]使用穆迪公司的辛迪加贷款数据也得出了类似的结论。而Eales和Bosworth[14]在研究了澳大利亚小企业贷款以及额度较大的消费者贷款后发现，贷款规模对LGD产生的影响呈U形，即与中等规模的贷款相比，小规模和大规模贷款的RR较高。Hurt和Felsovalyi[15]分析了1970―1996年间拉丁美洲1149个银行贷款项目的违约损失情况，结果也发现，贷款规模对LGD产生很大的反向影响。除此之外，研究人员还发现PD等其他影响LGD的因素。Frye[16]使用穆迪违约风险服务数据库1982―1997年间的数据进行了分析，结果显示公司债券的PD与LGD之间存在很强的负相关性，而Altman等[17]则发现PD和LGD之间存在很强的正相关性，这给IRB假设LGD和PD两者的独立性①提出了挑战。此外，LaPorta、Lopez-de-Silanes和Zamarripa[18]研究了1995―1999年间墨西哥关系贷款的PD和LGD，结果发现非关系贷款的平均RR达到46%，而关系贷款的RR仅为27%。对LGD进行量化处理是理论界研究的又一个热点。从现有的研究文献看，LGD的量化方法主要包括历史数据平均值法[...