Simone
债项评级是指对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后的债项损失大小。特定风险因素包括抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。债项评级既可以只反映债项本身的交易风险，也可以同时反映客户信用风险和债项交易风险。 债项评级的内容： 1．债项评级与客户评级的关系 客户评级与债项评级是反映信用风险水平的两个维度，客户评级主要针对交易主体，其等级主要由债务人的信用水平决定；而债项评级是在假设客户已经违约的情况下，针对每笔债项本身的特点预测债项可能的损失率。因此一个债务人只能有一个客户评级，而同一债务人的不同交易可能会有不同的债项评级。 2．损失 客户违约后给商业银行带来的债项损失包括两个层面：一是经济损失，考虑所有相关因素，包括折现率、贷款清收过程中较大的直接成本和间接成本；二是会计损失，也就是商业银行的账面损失，包括违约贷款未收回的贷款本金和利息两部分。 3．违约风险暴露 违约风险暴露(ExposureatDefault，EAD)是指债务人违约时的预期表内表外项目暴露总和。如果客户已经违约，则违约风险暴露为其违约时的债务账面价值；如果客户尚未违约，则违约风险暴露对于表内项目为债务账面价值，对于表外项目则为已提取金额+信用转换系数x已承诺未提取金额。 4．违约损失率 违约损失率(LossGivenDefault，LGD)是指给定借款人违约后贷款损失金额占违约风险暴露的液厅启比例，其估计公式为损失/违约风险暴露。《巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法高级法的商业银行必须自行估计每笔债项的违约损失率，而实施内部评级法初级法的商业银行则由监管当局根据资产类别给定违约损失率。估计违约损失率的损失是经济损失，必须以历史回收率为基础，参考至少7年、涵盖一个经济周期的数据。 债项评级的方法： 对贷款的债项评级主要是通过计量借款人的违约损失率来实现的。 1．影响违约损失闹如率的因素 影响违约损失率的因素有多方面，主要包括： (1)产品因素。这类因素直接与债项的具体设计相关，反映了违约损失率的合同规定的债权人所拥有债权的重要特性，是指在负债企业破产清算时，债权人从企业残余价值中获得清偿时相对于该企业其他债权人和股东的先后顺序。显然，贷款合同中要求借款企业提供特定的抵押品使得抵押贷款的清偿优先性得以提高，借款企业一旦破产清算时可以使商业银行提高回收率，降低违约损失率。当然，利用抵押有效降低违约损失率的前提是商业银行对抵押品要进行有效的管理。除了传统的抵押品，商业银行也不断通过金融创新来发展其他防范或转嫁企业违约损失的方法，如利用信用衍生产品对冲等，这些技术被《巴塞尔新资本协议》称为风险缓释技术，并通过予以不同的违约损失率数据而纳入到新的资本监管框架。 (2)公司因素。指与特定的借款企业相关的因素，但不包括其行业特征。影响违约损失率的公司因素主要是借款企业的资本结构，一方面，表现为企业的融资杠杆率，即总资产和总负债的比率；另一方面，表现为企业融资结构下的相对清偿优先性。在公司因素中，企业规模的大小对违约损失率的影响备受关注，但目前各界对企业规模如何影响违约损失率的认识并不统一。《巴塞尔新资本协议》也规定，仅反映债项交易风险和同时反映债项、客户风险的债项评级都是可以接受的。 (3)行业因素。许多研究表明，企业所处的行业对违约损失率有明显的影响，即在其他因素相同的情况下，不同的行业往往有不同的违约损失率。例如，有形资产较少的行业(如服务业)的违约损失率往往比有形资产密集型行业(如公用事业部门)的违约损失率高。 (4)地区因素。对于国内商业银行而言，由于不同地区经济发展水平、法律环境、社会诚信文化、分行管理水平等存在较大差异，因此，企业所处的地区对违约损失率也具有明显的影响。 (5)宏观经济周期因素。宏观经济的周期性变化是影响违约损失率伏悔的重要因素。根据对穆迪评级公司债券数据的研究，经济萧条时期的债务回收率要比经济扩张时期的回收率低1/3；而且，经济体系中的总体违约率(代表经济的周期性变化)与回收率呈负相关。 上述五个方面的因素共同决定了违约损失率的水平及其变化，但其对违约损失率的影响程度是有差异的。2002年，穆迪公司在违约损失率预测模型LossCalc的技术文件中所披露的信息表明，首先是清偿优先性等产品因素对违约损失率的影响贡献度最高，为37％左右；其次是宏观经济环境因素，为26％左右；再次是行业性因素，为21％左右；最后是企业资本结构因素，为16％左右。 2．计量违约损失率的方法 计量违约损失率的方法主要有以下两种： (1)市场价值法。通过市场上类似资产的信用价差(CreditSpread)和违约概率推算违约损失率，其假设前提是市场能及时有效反映债券发行企业的信用风险变化，主要适用于已经在市场上发行并且可交易的大企业、政府、银行债券。根据所采用的信息中是否包含违约债项，市场价值法又进一步细分为市场法(采用违约债项计量非违约债项LGD)和隐含市场法(不采用违约债项，直接根据信用价差计量LGD)。 (2)回收现金流法。根据违约历史清收情况，预测违约贷款在清收过程中的现金流，并计算出LGD，即LGD=1-回收率=1-(回收金额-回收成本)/违约风险暴露。 无论是从资本监管的角度还是商业银行内部管理的角度，计量违约损失率无疑都是十分必要的，也是一项非常具有挑战性的工作。巴塞尔委员会特设的模型工作组(MTF)1999年的调查表明，即便在国际先进银行，也只有I/3的受调查商业银行具有违约损失率估计值，并用于经济资本配置和损益分析。LossCalc的技术文件指出：“尽管违约损失率很自然地会引起那些希望估计潜在信用损失的投资者和贷款者的兴趣，但是，预测债务在其违约时的价值或现金流从本质讲就是困难的。”例如，一国的《破产法》和破产程序就会使得企业破产后的残余价值在债权人之问的分配难以预测，即便在美国这样司法制度完善的国家，前述的“绝对优先原则”在实践中也经常得不到遵守。随着金融创新的不断发展、贷款和债券等金融工具的结构和特征也越来越复杂。虽然信用衍生产品等风险缓释技术的发展和应用能够有效地降低原生贷款或债券的违约损失率，但同时又会带来新的信用风险(交易对手风险)。此外，贷款和债券违约数据相对稀少，加之金融机构在这方面的数据积累历史都不长，导致对违约损失率的预测更加困难。
