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    内容提示: 1財務金融公司信用 風險管理實務蔡志鴻 總經理2009年04月 29日21979/101981/091986/011990/041992/051993/011995/071997~19981999/072001/09~2008/12 中租迪和執行副總經理2009/01~迄今仲通總經理中國信託(外調中國租賃) 辦事員中國租賃高雄分公司襄理中國租賃高雄分公司經理泰國盤銀中信租賃總經理中國租賃副處長中國租賃處長中國租賃協理MIT(麻省理工學院) Sloan Fellows中租迪和副總經理學歷: 成功大學統計學士、 MIT Sloan M.S(管理碩士)現職: 仲通公司總經理經歷:個人簡歷 23中租迪和簡介 I成立時間: 1977年10月業務內容: 租賃、 分期、 應收帳款受讓財務資料(2008/12/31) 資本額: 約80...

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    1財務金融公司信用 風險管理實務蔡志鴻 總經理2009年04月 29日21979/101981/091986/011990/041992/051993/011995/071997~19981999/072001/09~2008/12 中租迪和執行副總經理2009/01~迄今仲通總經理中國信託(外調中國租賃) 辦事員中國租賃高雄分公司襄理中國租賃高雄分公司經理泰國盤銀中信租賃總經理中國租賃副處長中國租賃處長中國租賃協理MIT(麻省理工學院) Sloan Fellows中租迪和副總經理學歷: 成功大學統計學士、 MIT Sloan M.S(管理碩士)現職: 仲通公司總經理經歷:個人簡歷 23中租迪和簡介 I成立時間: 1977年10月業務內容: 租賃、 分期、 應收帳款受讓財務資料(2008/12/31) 資本額: 約80億 淨值: 約109億 稅後淨利: 約1.8億員 工人數: 722人 (2009/02/28)29其他總計722198碩士大專/大學495人數學歷4服務據點:國外:FOC(2007/7月 上市)美國(1983成立)、 泰國(2005/8/25上市)越南(2007/1/9開幕) 、中國(上海、 深圳、 廣東、廈門、 寧波、 蘇州、 天津)*中國首家外資獨資租賃公司台灣:中租迪和簡介 II高雄分公司台南分公司彰化分公司台中分公司內湖總公司新莊分公司中壢分公司新竹分公司● 35租賃分期契約金額租賃單位: 仟元件數17,210契約金額38,510,348件數107,429發票金額91,091,242件數124,639契約金額129,601,590資料來源: 台北市租賃商業同業公會年底資料分期合計2008租賃概況6大 綱壹、 傳統信用 風險工具壹、 傳統信用 風險工具貳、 常見信用 風險模型貳、 常見信用 風險模型陸、 經驗交流與問題討論陸、 經驗交流與問題討論參、 信用 風險模型的選擇與應用參、 信用 風險模型的選擇與應用肆、 內部評等法及模型範例肆、 內部評等法及模型範例伍、 信用 風險管理伍、 信用 風險管理 47風險胃 納度Risk appetite 風險胃 納度a0(ωω−=對銀行放款而言:為「正」為「負 」通常本金大於利息很多, 故銀行必須審慎評估客戶 之違約機率, 及客戶 違約損失時, 銀行的承受能力。客戶 信用 正常、 無違約, 銀行賺取利息。客戶 違約, 銀行損失本金。r~r~::: 無風險利率f投資風險性資產之隨機收益投資風險性資產之部位(ex.放款): 初始財富0: 期末不確定的財富ar~rfrr~afrr~afr~)()1 (0~)1 ()1)(~ωωωω−++=+++8風險管理(Risk Management)瞭解、 辨識、 衡量及控制風險的過程。(永遠是進行式而非完成式)觀自 在Michael porter 五力分析策略定位Risk Appetite..1.了 解市場風險信用 風險作業風險利率風險法律風險流動性風險..2.辨識KMVCredit MetricCredit Portfolio ViewCredit Risk+ Reduced Form..3.衡量RAROCRAPMPrice..4.管理 59大 綱壹、 傳統信用 風險工具壹、 傳統信用 風險工具貳、 常見信用 風險模型貳、 常見信用 風險模型參、 信用 風險模型的選擇與應用參、 信用 風險模型的選擇與應用肆、 內部評等法及模型範例肆、 內部評等法及模型範例伍、 信用 風險管理伍、 信用 風險管理陸、 經驗交流與問題討論陸、 經驗交流與問題討論10壹、 傳統信用 風險工具一、 專家系統(Expert System) 二、 信用 評等系統(Credit Rating System)&信用 評分系統(Credit Scoring System)三、 數量分析法 611一、 專家系統 Expert System定義: 授信的決策是由授信專家依據據個人主觀的判斷, 調整幾項關鍵因素的權重(例如授信5C、 5P)。5C: 品德(character)、 能力(capacity)、 資本(Capital)、 條件(condition)、 擔保品(collateral)。5P: 貸款人或企業之狀況(People)、 資金用 途(Purpose)、 還款來源(Payment)、 債權確保(Protection)、 借款戶 展望(Perspective)。主要問題:影響因素的一致性: 不同債務人所選擇的影響因素是否一致? 或因人而異?各項因素的權重該如何決定?缺點: 過於主觀、 成本高、 決定於人力素質。12二、 信用 評等系統&信用 評分系統Credit Rating & Credit Scoring System1. 信用評等:將貸款投資組合分成幾個等級, 各等級代表風險程度之高低。 找出 信用 風險分析意義最大的若干風險因子, 分別對這些因子進行綜合分析, 最後給予一個較全面的信用 等級(例如Moody’s、 S&P)。2. 信用評分各個風險因子給予不同的分數, 依據最後信用 總分, 給予不同信用 額度(例如: Fair Isaac、 信用 卡、 房貸、 消費貸款)。 713三、 數量分析法目 前所通用 之多變量數量方法, 共計五大研究方法:1. 區別分析(Discriminat analysis)。2. 線性機率模型, 即迴歸分析(Regression)。3. Probit模型。4. Logit模型。5. 類神經網路模型(Neural Network)。14信用 評分模型1. 量化建立解釋違約風險的重要因素。2. 衡量這些因素之相對價值及重要性。3. 增加定價違約風險的能力。4. 更能夠篩選掉不好的貸款申 請人。5. 較能計算出 為未來預期貸款損失所必須提列之準備金額度。【摘錄: Saunders & Cornett, Financial Institutions Management, McGraw-Hill】 815大 綱壹、 傳統信用 風險工具壹、 傳統信用 風險工具貳、 常見信用 風險模型貳、 常見信用 風險模型陸、 經驗交流與問題討論陸、 經驗交流與問題討論參、 信用 風險模型的選擇與應用參、 信用 風險模型的選擇與應用肆、 內部評等法及模型範例肆、 內部評等法及模型範例伍、 信用 風險管理伍、 信用 風險管理16貳、 常見信用 風險模型一、 Z-Score二、 KMV法(Credit Monitor Model) 三、 信用 計量模型(CreditMetrics)四、 信用 投資組合觀法(CredeitPortfolioView)五、 信用 風險加成法(CreditRisk+) 9171.紐約大學教授Edward Altman(1968)提出模型定義: 藉由企業主要財務指標的分析與模擬, 預測企業破產的可能性, 從而預測企業的信用 風險。模型方法: 透過區別分析(Linear Discriminant Analysis)的建構將樣本予以區隔成兩群體(正常、 違約), 使不同類別間的變異數最大, 而同類內的變異數最小模型分類: Z1: 適用 上市公司 Z2: 適用 非上市公司 Z3: 適用 非製造業2.3.4.一、 Z-Score模型18Z1= 1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5Z2=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5X1=營運資金/公司資產X2=保留盈餘/總資產X3=稅前息前淨利/總資產X4=權益市值/負 債帳面價值X5=營業額/總資產當Z1值 < 1.8 (臨介值)時, 可能發生違約當Z2值 < 1.23 (臨介值)時, 可能發生違約當Z1值 < 1.8 (臨介值)時, 可能發生違約當Z2值 < 1.23 (臨介值)時, 可能發生違約一、 Z-Score模型 1 019一、 Zeta 模型1. Edward Altman於1977提出 , 為判別財務危機的新模型。2. 模型變數:稅前息前收益/總資產盈餘成長率利息保障倍數保留盈餘/總資產流動比率股本市價/淨值總資產(取自 然對數)3. Zeta模型區別正確率比Z Score模型來得高。20KMV是以其三位創辦者(Kealhofer、 McQuown及Vasicek)名 字開 頭字母所命名 之公司 , 於2002年受到Moody’s購併, 改稱為Moody’s KMV公司。KMV所提出 的模型是以Black and Scholes(1973)所提出 選擇權評價理論, 應用 Merton(1974)提出 公司 債違約機率的概念, 發展出 預測公司發生財務危機的機率。二、 KMV背景與應用 1 121根據選擇權定價模型 , 公司 舉債經營時, 對於股東而言, 如同向公司 的債權人買 進『 買權』 , 買權之標的物價格相當於公司資產價值, 履約價格為公司負 債, 若: 註:股東有償還負 債的權利, 但非義務 公司資產市值 > 負 債價值  履行買權, 償還負 債 公司資產市值 < 負 債價值  無力償還負 債, 公司違約、 破產二、 KMV模型---概念22一般假設:資產價值呈對數常態分配 資產價值 時間0 EDF 倒帳點資產價值的可能路徑 DD 資產價值的 機率分配T二、 資產分配及違約圖 1 223規劃求解規劃求解違約距離(DD)違約距離(DD)預期違約機率(EDF)預期違約機率(EDF))()(21dNDedNVVrTAE−−=TrDE、E、 σV、、AAEEVdNVσ)σ(1=給定變數:聯立求解:Aσ、 AVTTrDVdAAAσσ+) 2/()/ln(21+=TddAσ)−=12 )(2 dN −( EDF )(12 dN−長期負債流動負債+21D = )(1機率存活繼續經營−( DD)變數定義: 股價EV: 股價報酬率標準差Eσ)(r : 無風險利率一年期定存利率一年: T資產價值: AV資產報酬率標準差: Aσ()⎥⎥⎦⎥⎥⎥⎤⎢⎢⎣⎢⎢⎢⎡≤⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−=−εσσTTrDVpdNAVAr2ln22) 1 , 0 (~ Nε二、 KMV流程24信用 風險模型彙整表模型信用 計量模型CreditMetricsKMV模型信用 風險加成法CreditRisk+投資組合觀法CreditPortfolioView代表廠商J.P.MorganKMVCredit SuisseFinancial ProductsMckinsey特色以信用 評等為分析基礎,利用 實證方法推估評等移轉機率及違約機率。引 用 選擇權概念, 以股價導出 公司 價值進而推估預期違約機率(EDF)運用 統計分配配置違約情形, 並假設債券放款等產品之違約情形符合波式分配(Poisson Dis.)以統計迴歸方法找出 公司破產與總體經濟變數的關係。 相關經濟變數包括利率水準、 經濟成長率、 政府支出 及匯率等。風險定義信用 事件 評等降等/違約驅動風險 資產價值市場價值變動違約損失連續違約機率資產價值違約損失違約預期違約機率市場價值變動評等降等/違約總體經濟因素 1 325大 綱壹、 傳統信用 風險工具壹、 傳統信用 風險工具貳、 常見信用 風險模型貳、 常見信用 風險模型陸、 經驗交流與問題討論陸、 經驗交流與問題討論參、 信用 風險模型的選擇與應用參、 信用 風險模型的選擇與應用肆、 內部評等法及模型範例肆、 內部評等法及模型範例伍、 信用 風險管理伍、 信用 風險管理26參、 信用 風險模型的選擇與應用一、 建構模型主要困難二、 信用 風險模型之限制三、 評估適切『好』 的模型定義四、 模型風險管理 1 4271. 資料取得不易 , 資料庫建置困難。2. 風險管理人才與經驗不足。3. 開發自 有模型負 擔重(成本效益考量)。4. 內部資訊系統整合不易 。一、 建構模型主要困難281. Z-Score未考量非財務變數, 僅使用 五項財務變數建模, 稍微薄弱。僅適用 於線性資料模型, 若非線性資料建模, 預測效果不佳。2. 信用 計量模型(CreditMetrics)假設限制: 所有在同一信用 等級的企業, 以平均具違約機率表達。台灣金融機構是否有足夠樣本。3. KMV模型:假設限制: 資產報酬服從常態分配?未上市企業資產價值、 違約點(DPT)衡量不易 。4. 信用 風險加成法(CreditRisk+):假設限制: 違約次數服從Poisson分配?「某一段時間」 之違約機率假設, 強度不明。5. 投資組合觀法(CreditPortfolio View):台灣金融機構是否有足夠樣本。台灣企業信用 評等受總體經濟影響程度?二、 信用 風險模型之限制 1 529模型可呈現變數間因果關係, 將各變數相關現象予以量化, 進而利用 數學或統計等科學技巧予以實證分析, 確認關係。 但歷史資料未必能全然預測未來, 尤其當資料出 現結構性變動或是波動過大時, 都會影響模型適用 性。1. 評斷財金模型貢獻之主要標準終究在於預測能力的表現。三、 評估適切『好』 的模型定義2. 好模型是用 來為現實現象提供好的解釋與瞭解, 而不是追求更好的統計表現。※模型參數值須可被觀察。※模型參數值須易 於測量。※模型適用 於各產品之應用 。301. 模型方法無好、 壞之分, 選擇模型以簡單、 明瞭為宜。2. 明白模型本身的目 的、 風險, 以及限制。3. 運用 模型時需依其設立目 的來運用 , 以免運用 失當。4. 定期檢視修正, 以免模型過時, 滋生風險。5. 條件允許, 盡量試用 不同方法建立模型, 再予以比較、 挑選。四、 模型風險管理 1 631大 綱壹、 信用 風險模型的選擇與應用壹、 信用 風險模型的選擇與應用貳、 傳統信用 風險工具貳、 傳統信用 風險工具陸、 經驗交流與問題討論陸、 經驗交流與問題討論參、 常見信用 風險模型參、 常見信用 風險模型肆、 內部評等法及模型範例肆、 內部評等法及模型範例伍、 信用 風險管理伍、 信用 風險管理32一、 CREDIT EXCELLENCE一、 常態性的機制: 標準化審查制度與流程一、 常態性的機制: 標準化審查制度與流程二、 衡量風險暴露: 建立內部評等制度二、 衡量風險暴露: 建立內部評等制度四、 以人為主體: 提昇人員 素質, 融入企業文化四、 以人為主體: 提昇人員 素質, 融入企業文化三、 完善資訊流程: 建立KM平台, 匯集部門資訊三、 完善資訊流程: 建立KM平台, 匯集部門資訊 1 733常態性機制34標準化審查制度與流程是否 碰觸負 面 表列。是否備齊必要資料。是 否 需 徵 提 其 他 資料。檢核案件申 請資料案件分配業審討論訪廠確認授信額度與條件架構案件Rating與批核審查科主管進行案件分配。業審 進行案件討論,釐清問 題點與整體案件架構。實地徵信, 降低風險誤判的可能性。面對面直接徵信, 印證資料真實性或彌補資訊之不足。鑑價、 照會依核准權限進行撰寫風險評估報告資料分析評等評分與風險模型 1 835以人為主體: 提昇人員 素質, 融入企業文化1. 風險管理人員 培養: 風險管理人員 的獨立性與一致性將攸關模型準確度。 內部證照考試: ㊣字資格認證考試。 外部證照考試: 金融研訓中心舉辦之證照考試或專業測試。2. 企業風險文化養成: 風險公開討論, 制定各項風險政策。 風險管理人員 績效指標: (少損率)。 行業別風險控管機制。 信用 評等資產組合。36二、 A公司信用 評等評分架構信用 評等評分系統(專家/計量)信用 評等評分系統(專家/計量)信用 風險模型(計量)信用 風險模型(計量) 提昇風險管理 量化風險方法 量化風險方法 提高風險判斷準確度 提高風險判斷準確度 降低損失 降低損失 提昇風險管理 定義: 藉由量化及質化因子之分析, 評估並預測客戶 違約風險的系統化方法。 屬 於複合式之內部評等系統。 1 937公司歷史公司內部是否和諧與員 工忠誠度經營者與保證人之背景與資力財務報表是否詳實可信重大法規及政策對其影響國內外經濟因素演變對其影響產業展望公司經營展望同業及客戶 對其評價質化因子公司財務狀況1.財務結構2.償債能力3.經營能力4.獲利能力5.成長力量化因子風險因子之權重與評分標準客戶信用評分評分加總客戶信用評等三、 A公司評分內容與方法381.信用 評分轉換為信用 評等2.信用 評等: 分為八等(R1~R8)。 核准案件通常落於R1~R6, R7、 R8多須提供擔保品(需考量擔保成數及流動性)。三、 A公司評分內容與方法 2039四、 模型建構1.根據中小企業客戶 (SME)實際樣本建構而成。適合SME風險評估: 分為製造業、 服務業、 微型企業模型建構。利用 多種統計方法建構, 使模型更臻完善。 迴 歸 分 析 : 一 般 迴 歸 分 析 法 、 羅 吉 斯 迴 歸 分 析 (Logistic Regression)、 分類迴歸樹(CART) 多變量判別分析(Discriminant Analysis) AHP分析 因素分析(Factor Analysis) 類神經網路: 倒傳遞類神經網路(BPN)、 自 組性演算法 (GMDH)同時納入財務及非財務因子 (註: 轉換為質化及量化因子)。2.3.4.40群內權重比較分析群內權重比較分析(AHP(AHP範例範例) )1. 群一主管對財務、 非財務變數皆注重2. 群二主管較注重非財務變數3. 群三主管較重視財務變數 2141群集權重分析群集權重分析(AHP(AHP範例範例) )- -1 11. 由三群中財務變數權重顯示 管理者較注重企業目 前能力(償債能力 、 財務結構) 較不注重企業未來發展性(經營能力 、 成長力)42群集權重分析群集權重分析(AHP(AHP範例範例) )- -2 21. 非財務變數重要性依序為 經營 管 理能力 (包括經營 者與保證人經營 理念、 資力、 背景) 企業經營展望(經營團 隊、 銷售 能力 、 生產優勢)以及公司 風評(同業客戶 評價、 財報可信度) 2243 利用 客戶 之信用 評分資料預測客戶 發生違約 之風險程度、 違約時點及違約機率。模型輸入資料模型輸出 結果信用評分資料 判別正常或違約 違約時點(Default Point) 違約機率(Probability of Default)五、 模型內容44六、 範例中小企業案例上市櫃 KMV 案例(T、 F、 M、 N Company)往來銀行與違約狀態分析 2345KMV範例應用1.預警公司違約機制: T companyD: 流動負 債+1∕ 2長期負 債46KMV範例應用1.預警公司違約機制: F companyD: 流動負 債+1∕ 2長期負 債 2447KMV範例應用1.預警公司違約機制: M companyD: 流動負 債+1∕ 2長期負 債48KMV範例應用1.預警公司違約機制: N companyD: 流動負 債+1∕ 2長期負 債 2549往來銀行與違約狀態範例資本額小於等於八仟萬以下為『 中小企業』 。表單: 乙表銀行家數0家1家2家3家4家5家6家7家以上違約正常2951,0651,042555304124小計3311,1171,106626358156121違約率10.88%4.66%5.79%11.34%15.08%20.51%26.45%27.55%9.40%36526471543232278971983683,5453,913銀行等級無往來優等次佳稍差違約正常2952,3284784443,545小計3312,5315335183,913違約率10.88%8.02%10.32%14.29%9.40%362035574368※若(第1等+第2等)-(第3等+第4等)>0, 優等。50大 綱壹、 信用 風險模型的選擇與應用壹、 信用 風險模型的選擇與應用貳、 傳統信用 風險工具貳、 傳統信用 風險工具參、 常見信用 風險模型參、 常見信用 風險模型肆、 內部評等法與模型範例肆、 內部評等法與模型範例陸、 經驗交流與問題討論陸、 經驗交流與問題討論伍、 信用 風險管理伍、 信用 風險管理 2651預期損失(Expected Loss)EL=PD*EAD*LGD52非預期損失(Unexpected Loss) 2753非預期損失(Unexpected Loss)AE: 風險性部位2EDF22LGD***LGDEDFAEULσσ+=54Q: 現有二家銀行, A銀行覆蓋率高於B銀行覆蓋率(備抵呆帳/逾放款), 則A銀行體質優於B銀行?合適的備呆覆蓋率 2855A: 不一定, 需視各別(1)LGD。(2)備抵呆帳提列亦須考慮正常案件之預期損失。(PD*EAD*LGD)合適的備呆覆蓋率56授信決策Q: 救不救茂德?在政府、 銀行和企業之間, 儼然是一場諜對諜的戰爭。經濟部強調, 茂德 ECB不在紓困範圍, 而且來不及介入。 事實上, 經濟部也有不能插手的理由, 因為救了 茂德, 後面還有好幾家在排隊, 此例一開, 政府將「救不勝救」 。銀行團也有同樣的困擾, 不救茂德, 茂德聲請破產, 債權將變呆帳, 但明確表達要救, 等於自 己把洞挖得更深。企業呢? 茂德若倒, DRAM部分產能實質退出 , 更有利其他DRAM廠的存活, 多少也有人覬覦茂德的設備和人員 , 企圖打折收購, 但各家後續也有 ECB到期問題, 政府若真的鐵了 心不救, 弄不好, 下一個就是自 己。市場人士以日 本兩位一代劍客做比喻: 這是一場「宮本武藏與佐佐木小次郎的對決」 , 「敵不動, 我不動; 敵欲動, 我先動」 的諜對諜僵局, 最後勝負 , 就看誰先開第一槍。 2957信用 風險管理實務上缺失引 用 科法斯大中華副董事長方邇國經驗信用 管理領域常見有下列「致命疏失」 , 企業信用 管理人員 應小心避免同樣疏失:一、 過度依賴信用 報告, 而做出 信用 決策。二、 過於依賴單方面資訊、 公開資訊或客戶 提供的資料。三、 不願詢問客戶 較為敏感的問題。四、 忽略異常徵兆及交易 情形, 缺乏一致性信用 控管系統或流程, 信用 標準因客戶 而異。五、 對於客戶 信用 分析缺乏耐心, 匆忙決定信用 額度。六、 缺乏對現有客戶 進行例行性的信用 調查及追蹤監察系統。58Initisl inputsUser’s portfolioinformationOutstandingCommitmentsConvenantsEDFInternal risk ratingMarket rates &Credit curvesUGD & credit-related optionalityLGD & Recovery ratesData warehouseReliable system infrastructurePreprocessorSupplementaryinputsInitisl inputsPreliminaryoutputsULiELiAEiLoan valuationLoan distributionengineSecondary outputsProtfolioeffectsCorrelationsRCiJoint creditrating changesULpELpMonte CarlosimulationEVTEconomic capitalRisk-adjustedpricingConcentrationrisk & limitsRAPMOthersMacroeconomicvariablesSovereigninformationEquitiesseriesObligor-specificinformationBasel II: A Sound Internal Credit Risk Model (Ong 1999)Basel II: A Sound Internal Credit Risk Model (Ong 1999) 3059結語MICHEL CROUHY‧ DAN GALAI‧ ROBERT MARK 合著之Risk Management: 風險管理為科學與藝術的結合60陸、 經驗分享與問題討論

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