62LGD估计的基础1202.docx
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62LGD估计的基础1202
第8章LGD估计的基础
现代信用风险度量和管理系统在很大程度上以来三个关键的风险参数：
违约概率、违约风险暴露和违约损失率。
违约概率描述银行面临一些借款人或交易发生违约的可能性。
违约风险暴露给出违约发生时的暴露余额估计，也指对应工具的最大损失额。
违约损失率度量放贷银行预计不能收回的违约暴露的百分比，换言之，预计违约后还可以回收违约风险暴露的百分比（1-LGD），即回收率（RR）。
巴塞尔II强调允许使用IRB高级法的银行在计算监管资本中使用自己的PD、EAD、LGD估计的重要性。
和EAD一样，风险加权资产的计算公式是LGD的线性函数。
因此，银行估计LGD的能力高低直接影响银行计算出的监管资本数量。
8.1银行贷款
理论上，利用Merton（1974）模型完全可以确定公司是否违约，而且银行贷款回收的金额完全由公司的市值决定。
尽管这种分析框架既直观又简单，但是无法在实践中用于回收率的估计。
实际上，莫顿模型仅适用于上市公司（由权益价值估计公司市值）。
在银行账户中，大多数的违约都发生在披露信息极为有限的中等规模的未上市公司。
这类公司一般依靠向银行借款融资，而且几乎不可能通过发行债券融资。
当财务出现问题发生违约时，银行贷款的回收过程与交易债券是不一样的。
银行提供的贷款期限通常是非标准的。
首先，银行谨慎地评估公司的信用价值。
然后，商议保护性条款和风险缓释的方式，譬如抵押品和担保。
银行为了做出正确决策必须全面了解公司经营状况并定期地进行主动监控。
因此，银行常常能够预见到公司可能面临的重大难题。
一旦观察到这类困难，负责具体贷款的客户经理把这种情况转交给应对这类难题的部门，这时的借款公司处于银行的密切关注之中。
在公司正式违约之前，一般常会面临偿债困难，称这类公司发生了财务危机。
财务危机可能是违约契约的具体事件，也可能是银行主观判断，譬如公司违反透支限额或资产负债比率恶化。
有时候，财务危机公司通过与债权人进行债务商议获得援助。
其他的财务危机可能是公司支付违约。
银行并不总能预见到公司借款人的危机，有时候可能不经过中间阶段直接发生违约。
金融界在违约满足的条件上仍有很多争议，特别是各利益相关者不能以想用的方式定义违约。
违约的定义分为三种：
违约的市场定义与金融工具有关，对应本金或利息的逾期。
巴塞尔II定义的违约。
违约反映如下一个或多个事件已经发生：
（1）债务人不愿意全额支付债务（包括本金、利息、费用）
（2）与债务人的债务有关的信用损失事件，譬如，注销转向准备金，包括减免或推迟本金、利息或费用支付的债务重组。
（3）债务人的任何预期超过90天的债务。
（4）债务人申请破产或债权人的类似保护申请。
违约的法律定义与公司破产法有关。
违约定义的分歧造成对违约认识的不一致。
事实上，违约不是完全定义过程的惟一逻辑结局，取决于许多因素，比如公司突然遭受不可预见的冲击或危机，企业的经营者与债权人协商谈判的破裂等。
由于面临财务困境公司的利益相关者分享的利益不同，因而公司破产的意愿业不同。
譬如，企业经营者愿意接力延长公司的运营时间，继续保持他们对公司的控制权。
为了避免公司破产裁减员工，对于无法缴纳高额税金的企业，政府愿意扶持企业渡过难关，等待其经营步入正轨。
一般交易的债权人也努力避免发生违约，因为他们的债券的优先等级低于银行或政府，所以一旦公司违约他们的预计回收率会很低。
另外，为了使担保的回收率最大化，银行会迫使企业进入清算阶段。
对银行而言，违约的最佳时点是抵押品价值等于贷款价值加上变现成本的时候。
8.1.1财务危机下公司的各种可能结局
公司财务出现问题时，可能违背偿还银行贷款的承诺，甚至可能从违约走到破产与清算程序。
所经过的步骤很大程度上取决于各个国家颁布的破产法。
如Elsasr&Krahnen（2002）观察了128家已经被银行关注的中型企业。
公司的结局为继续经营和申请破产两种，但是实现的历经是不同的。
有85%的公司没有经过法律程序进入非公开的重组谈判。
世界范围内，非公开的重组的可能性最高，譬如西班牙陷入财务危机的公司也显示这种趋势。
8.1.2财务危机公司破产时间表
因为银行的所有贷款损失并非都是由公司破产造成的，所以有必要深入地分析财务危机公司的破产过程。
Schuemann分析公司从出现财务危机到破产答题经理的几个阶段，提出在时间上财务困境公司破产答题经理4个阶段：
LCP。
公司最后一次支付现金的日期银行只是在过后才知道，但是把这个时点当做时间表上的起始点
违约。
考虑在LCP滞后的某一时点发生。
譬如，巴塞尔II定义贷款逾期90天为违约。
附息债券一年支付两次利息，在最后一次现金支付之后经过6个月，在支付利息或本金日而未付者，被确认为违约。
破产。
违约滞后一段时间（大约一年）宣布破产。
公司可能违背了偿还债务的义务到那时未宣布破产，这取决于和债权人的协商谈判。
破产程序宣布结束后的紧急处理。
公司清盘或抵押品清算或保证人偿还残留余额，或出现继续经营的结果，一般发生在最后一次现金支付后的二年至四年。
尽管在执行重组计划并再融资期间或之后，会立即回收不良贷款的大部分现金流，但是在整个过程期间都可能回收现金流。
破产程序用掉的时间极大地降低了债务回收的价值。
上述时间表反映平均破产事件大约两年，而债券研究指出破产的平均时间比较长，最可能的时间是2.5年，而且发现或有权的存在（非抵押的养老金债务）和贷款规模巨大（代理关系复杂）都可能拖延破产过程。
8.1.3公司的资本结构和APR
公司的资本结构大致分为公司股东、债券与银行贷款三个部分。
公司的债券人对公司资产的要求权遵守绝对优先级的原则（APR），银行贷款得到优先保证，其次是债券持有人，最后才是股东。
债券通常具有不同的优先级别，并配置各类抵押品。
优先级表明债权人要求获得违约公司的资产的顺序，而具体资产的抵押品为工具在违约情况下的偿还担保。
表8-1抵押品和债券优先级别
抵押品
担保
无担保
附属
优先级
存在
存在
存在
次级
存在
大多数公司的资产负债表上不仅有交易债券，也有银行贷款。
一般银行贷款要求的抵押品多而且获得违约公司资产的级别也高。
通常假设市场参与者了解的债券信息是相同的。
投资者和信用评级机构共同监控债券品质。
银行贷款的违约定义不适用债券，债券以错过支付债息或本金定义为违约事件。
Eberhartet.（1998）研究发现：
在实践中有65%~80%的破产违背绝对优先原则，在没有完全满足债权人要求支付的条件下，股东收到一定补偿。
主要原因是为了加快问题解决的速度，债权人同意违背APR原则，缩短破产案的解决时间。
在债务重组过程中，有些优先级别的担保负债可能被分为两部分，高出抵押品价值的部分变成为次级债务。
8.2LGD度量的基础分析
假如银行不考虑具体信用工具在预测违约时的取款数量，就不可能估计损失，所提取的风险暴露的金额为违约暴露（EAD）。
因此，必须在具体工具的层面上估计损失。
例如，分期偿还贷款的违约时发生在工具的寿命周期内的，而循环信贷工具的违约则必须了解全额提取信用额度的比例（EAD）。
银行必须识别损失，研究影响不同资产分类和违约贷款回收的关键驱动因素。
必须考虑的因素包括：
国家法律在借款人物理偿还债务时，赋予债务人强制回收债务的权利，可用的抵押品、债务的优先等级、公司的价值和经济周期，也应该考虑实务资产和资产的优先级。
尽管各个银行实施风险估计的路径不同，但是根据银行以往在核心市场的信贷经验，在有效的内部评级系统内对于已做出的这些决策与记录，必须有基于规则的一致的分析框架。
为保证IRB满足巴塞尔II的透明性标准，保证将来检验损失评级决策（LGD估计）的准确性，必须建立这样的分析框架。
8.2.1专家判断的情景
银行一般的LGD估计框架应该寻找可用于补偿损失的资产/抵押品价值的概率分布，利用资产价值分布比较工具的回收率，以便利用不同优先级别负债的回收特征。
违约损失包括：
本金损失、违约贷款的持有成本（放弃的利息收入）和处置费用（包括托收费用及法律相关的费用等）。
LGD度量的损失是经济损失而不是账面价值的损失。
一个实务资产代表贷款中主要担保的经济价值是实务资产的市场价值，而基于现金流资产的经济价值是这些现金流的保守贴现值。
在这两种情况下，监管考核的核心是经济损失。
此外，为了获得最终可实现的流动价值，对事物抵押品的经济价值必须应用折扣或流动性贴水，如果该公司已经不再继续经营，那么这种折扣明显。
银行在缺乏流动性的在市场出售抵押品时，必须考虑资产价值的折扣应反映减价出售的情景。
抵押品的价值不仅取决于行业部门，还要考虑实际处置的具体问题，例如，设备抵押品的价值不是转手出售价格，而是转手租赁的价格，这特别适合于已有违约发生的航空业。
例如，作为抵押品的飞机价值不反应在不同的法律和经营环境条件下，包括低廉价格的航线或地区的其他对手的回收特征，因为即使银行已有的航空业存在违约的一些数据，也难以估计抵押品的价值。
在其他领域的抵押品也存在售价突然波动的可能。
例如，重大信用时间发生后，受借人违约的相关性影响，原油和天然气的储备价格大幅下降。
8.2.2.借款人的信用风险
除抵押品的种类之外，借款人的信用风险也是回收率估计的主要考虑因素，还应把对手的信用风险结合到损失估计的模块中，尤其是在考虑已知借款人的违约概率时。
违约概率本身是计算违约损失的输入，评级的PD有助于定义可用资产在公司财务危机期间的抗压程度。
高信用等级的PD低，这暗示着企业在被迫违约之前要度过相当长一段危机压力期。
宏观经济形势是PD、抵押品价值和回收率之间相关的源头，迫使公司陷入为难的压力同样减少了抵押品的价值从而降低了回收率。
回收的时间与回收的成本都可能极大地影响LGD。
8.3回收率的决定因素
1.贷款回收率分布特征
一般，回收率（或损失）分布是双峰的。
绝大多数以暴露百分数表示的回收率要么高（70~80%），要么低（20~30%），因此，以平均回收或违约损失考虑问题容易造成误导。
2.三个因素对贷款回收的影响定论
（1）优先级别和抵押品有助于提高违约债权和贷款的回收率
（2）回收率与借款人违约概率之间存在负相关。
在经济衰退期违约贷款积聚增加，违约贷款的回收率系统地降低，经济衰退时的回收率大约比经济正常时低三分之一，经济衰退期的贷款损失增加；反之，经济繁荣期的贷款损失降低。
（3）贷款的回收率与债务人的行业有关：
有形资产密集型行业的回收率高于服务行业的回收率，高科技和电信业除外。
3.两个因素对贷款回收率的影响无定论
（1）公司规模对回收率的影响
（2）银行与借款人的客户关系
与债券不同，贷款回收率的实证研究很少，因为贷款通常不在市场交易，而且数据的机密性也是一个问题。
缺乏公开可用的贷款损失数据的结果是，大多数的研究主要是基于美国银行抽取的小样本进行的。
与债券相比，贷款显示了更高的回收率。
尽管债券的回收率均值达40%，但是银行贷款的回收率均值高达70%以上。
虽然二者的平均回收率存在差异，但还利用债券回收率研究说明贷款的特征。
Amihud,Garbade&Kahan（2000）指出：
私人贷款通过苛刻的条款、重新谈判和密切监控能够更好地控制债务的代理成本。
银行家探讨他们与公司的借贷关系，使得他们处于公司资本结构中最有利的位置，可以抢先在债务人破产中获得预计的回收。
贷款的实证经验不同于债券的实证经验的一个原因是，债券持有人与私人放贷者（银行）之间的控制权不同。
这些差别在处理违约的预备阶段及破产期间特别重要。
当公司的条件改变时，债券的高流动性和债券拥有关系的分散本质使得债券持有者不可能形成核心的谈判队伍和债券合约条件，但是银行不受这个限制。
8.3.1双峰的回收分布
假如不考虑优先级、行业、经济周期等因素，观察债券和贷款的回收率分布，可以发现回收率是双峰分布，回收率（RR）不是很高就是很低，因此LGD不是很高就是很低。
回收率确实存在两个峰值。
张海宁（2004）对我国贷款违约损失率进行经验研究，发现我国大型银行191个信贷得到违约损失样本平均回收率为33%，样本的标准差为19%。
JensGrunert（2008）总结当前有关银行贷款回收率的实证研究。
8.3.2优先级别与抵押品
债券的优先级别不同对回收率的影响也不同。
Carty&Lieberman（1996）把银行贷款的经验回收率优于债券的回收率的原因归为银行对高风险工具的密切监控。
利用穆迪数据确定的按优先级分类的回收率分布如
各个优先级的回收率
优先级别
均值
标准差
25%分位数
50%分位数
75%分位数
样本容量
优先级担保
57.01
27.09
33.00
60.00
81.50
270
优先级未担保
42.82
28.73
17.00
38.56
65.08
618
优先级次级
29.25
24.75
10.00
22.63
44.25
190
次级
32.80
22.18
15.75
29.00
44.50
529
低级次级
15.17
11.74
7.00
12.50
20.75
15
从中能清楚看出优先级别与RR之间的关系。
当公司的债券从最高级向下移动到次级时，回收率的密度分布不断地向左移动，意味着回收率去向更低或LGD变得更高。
优先级的债券回收率和贷款回收率之间的差异源于贷款的优先级高于债券，贷款的平均回收率高于债券的平均回收率。
尽管Altman&Suggitt（2000）证明贷款在前两年的违约率高于债券的违约率，但是银行仍然大量地放贷。
其中担保贷款中抵押品起着相当重要的作用，人们普遍认为抵押品有助于大幅提高RR，降低LGD。
抵押品在工具违约情况下起担保作用的资产，银行经常要求把抵押品作为发放贷款的条件。
抵押品一般是资产组合和不动产。
对于小型公司而言，以公司经理的个人资产作为抵押的个人担保是最普遍的抵押形式。
银行业，贷款价值（loantovalue）通常是监控贷款的传统概念，定义贷款价值比率为债务面值除以抵押品的当前价值。
每个银行允许的最大比率一般由银行内部自定，或外部监管当局强制规定。
例如，住房抵押使用80%的贷款价值比率，意味着在不动产价值上必须考虑20%的抵押品折扣，设定不动产价值的80%作为已核准贷款上限。
折扣的大小一般取决于经济周期中已知抵押品的价值波动性。
银行不应该认为有抵押品就可以高枕无忧了，当经济步入衰退期，公司违约明显增加时，抵押品的价值会大幅下降。
Frye（2000）证明了LGD和PD之间的正相关关系，部分是因为当违约概率高、经济衰退时抵押品价值下降。
因此，抵押工具的回收率下降时抵押品价值下跌的结果。
日本银行危机持续不断的一个原因是滥用不动产抵押，这也是这种风险的例证。
抵押品并不能保证全部回收，如下表是基于美国1982年到1999年的违约债权的标准普尔损失统计数据构造的。
数据表明，回收取决于抵押品资产的类型并且波动剧烈。
抵押品的回收率
抵押品类型
回收率（%）
所有资产或现金资产
89.8
绝大多数资产
54.0
非现金资产
75.5
资本市场股票
70.5
次级留置权
58.8
8.3.3回收率与违约概率之间的负相关关系
今年许多国家的实证研究显示抵押品的价值与公司违约的回收率是波动的，并且在经济衰退期间违约公司的个数增加，回收率大幅下降。
传统的信用风险模型忽视了RR和违约率之间的这种联系。
绝大多数的信用风险模型集中在违约风险上，将RR当做常数或PD独立的随机变量。
莫顿（1974）框架中，PD和回收率（RR）之间存在负相关关系。
20世纪90年代开发的信用风险模型中，这两个变量被当做独立变量处理。
Altmanet.（2004）总结最近的信用风险建模方法时指出：
当前大多数使用的信用定价和信用VaR模型中，都基于变量的独立假设，将RR当做确定变量或与PD独立的随机变量。
后一种情况中，假设RR的波动性代表资产价值的特质风险，通过组合的适当分散化能消除这种风险。
这个假设与越来越多的实证研究得出的违约率与回收率负相关的结论形成强烈反差。
这些证据表明回收风险时系统风险的组成部分。
就其本身而言，它应该引起风险溢价，并在信用风险管理的引用中得到充分的考虑。
正如Altmanet.（2004）：
当PD和RR独立的假设替代了二者的相关性，潜在的后果是低估信用风险。
正因为如此，巴塞尔II要求对LGD估计进行经济衰退的校准。
违约概率与回收率之间的负相关性源于他们在一定程度都受到相同的宏观经济变量影响，自然应该假设他们展现某种程度的共同运动。
Altman,Resti&Sironi（2005）研究论证了违约率与回收率之间的联系。
这个关系非常直观：
当经济陷入衰退，公司违约率上升，导致投资与需求的低迷，同时市场上充斥大量待清算的资产，其售价自然较经济繁荣期低。
经济周期不同阶段的回收率
均值
标准差
25%分位数
50%分位数
75%分位数
样本容量
经济衰退期
27.85
25.67
8.00
20.00
40.00
322
经济繁荣期
43.10
27.11
21.00
38.56
63.00
1300
整个经济周期
40.07
27.50
17.25
34.50
61.37
1622
不同经济周期阶段的回收率差别，突出表现在经济繁荣期间回收率的中值（38.56）靠近衰退时期75%的分位数（40.00），而衰退时期的中位数（20.00）与经济繁荣25%的分位数（21.00）相对应。
8.3.4行业影响
贷款回收率最终取决于贷款违约时被没收的资产价值。
资产的清算价值还与借款人的行业有关。
有关部门中公司具有大量能在市场上出售的不动资产，而有些部门属于劳动密集型产业。
当后者发生财务危机时，职能解散大批员工。
因此前者的回收率一般会高于后者。
对于公司债券，Altman&Kishore（1996）利用1971—1995年的违约损失数据进行研究，结果表明有形资产密集型行业（譬如公共事业）回收率高于资产少的行业（譬如服务业）。
Grossmanet.（2001）利用更新数据，即1997—2000年的惠普评级的债券和贷款数据也证实了广泛调查的结果
行业对不同类型行业回收率的影响
行业
资产类型
平均回收率
资产密集型
贷款
95
资产密集型
债券
60
服务型
贷款
42
服务型
债券
3
超市和药店
贷款
89
服务型公司发行的债券回收率（3%）比贷款回收率（42%）低很多。
当然，这里没有优先级的信息，得出的结果只说明不同行业回收率之间的差异，唯有平均值统计量也可能掩盖回收率的双峰分布。
因此从直观判断来看，行业是回收率的决定因素。
然而，将行业对回收率的影响与抵押品分开并不容易。
最近，标准普尔评级公司的风险解决方案所作的大量内部调查表明，多数实证研究高估行业对回收率的影响。
按照这些研究所述，抵押品和资产负债表是影响回收率的主要因素，这些因素和行业有着直接的联系。
例如，服务业广泛依赖非物质投资，他们提供的抵押品价值一般明显低于公共事业或重工业。
伺候研究都没有考虑抵押品或资产负债表的结构的影响。
行业影响的表现实际反映了在各行业的公司提供的抵押品质量的差别。
Altman&Kishore（1996）对回收率做了最广泛的研究。
他们计算每一行业回收率的均值和标准差，并指出给定行业内或行业之间回收率的变化。
各行业的回收率
平均值
标准差
公共行业
70.47
19.46
化工业
62.73
27.10
机械业
48.74
20.13
服务业
46.23
25.03
餐饮业
45.28
21.67
批发零售业
44.00
22.14
制造业
42.29
24.98
旅店业
40.15
25.66
建筑材料
38.76
22.86
交通业
38.42
27.98
通讯业
37.08
20.79
金融机构
35.69
25.72
煤和石油
33.02
18.01
医院
26.49
22.65
Lzvorski（1997）认为造成行业回收率产别的三个重要特征因素是固定资产退化、行业增长和行业紧缩。
行业的竞争力越激烈，资产的回收率越高，因为其资产能够被别的部门再利用，较高的清算价值有助于提高回收率。
8.3.5公司规模重要吗
JensGrunert（2008）认为：
由于贷方利益竞争及大型公司资本结构的复杂性，债权人更难控制大型公司的重组和清算，带来的后果是单个债权人的影响力更小，处理过程的冗长导致以后的偿还还大打折扣，从而降低了回收率，因此，预计大型公司贷款违约的回收率更低。
Schuermann（2003）：
在违约模型中，公司规模是重要的决定因素，一旦违约发生，公司规模对损失没有很大影响。
Asarnow&Edwards（1995）:
花旗银行1970—1993年的中型与大型公司贷款，没有发现违约损失与贷款规模之间的联系。
Catty&Lieberman（1996）:
利用穆迪公司有关银团贷款数据得到同样的否定结论。
Thorburn（2000）:
对瑞士小企业破产的研究中发现在确定的LGD上，公司规模不是决定性因素。
Eales&Bosworth（1998）考虑澳大利亚小型企业和大型消费贷款，譬如住宅贷款和投资财产贷款，结论是规模至少有一点小小的影响。
他们的报告中LGD的中值是20%，平均的LGD是30%。
有趣的是，损失回收在10万澳元—50万澳元之间呈现U形的底部，而且企业破产损失的严重性远比消费者破产损失的严重性大。
银行于客户关系的紧密程度对回收率的影响结论也不是单一的。
Frankset.（2004）发现客户关系和回收率之间的正相关关系，而Dermine&NetodeCarvalho（2005）没有找到该因素的影响，但是发现贷款规模与回收率之间的负相关关系。
8.4巴塞尔II对LGD估计的要求
8.4.1LGD的监管要求
巴塞尔II提出用于计算监管资本合格的LGD估计必须满足多项要求，概括如下：
范围：
要求使用IRB初级法的银行只估计零售暴露的LGD估计，要求使用IRB高级法的银行自己估计公司、主权和银行暴露的LGD。
违约定义：
巴塞尔II给出的违约参考定义作为LGD估计的基础。
当使用内部的与外部损失数据与这个定义不一致时，必须进行适当的调整。
损失定义：
LGD是以经济损失为基础的。
LGD估计：
银行必须对每个工具估计LGD，目的在于获得反映经济衰退时期的风险估计。
对不同类型的工具，基于观察到的违约平均经济损失，计算长期的违约加权平均违约损失率，作为LGD估计的下限。
必须考虑经济周期的变化，也必须以保守的方式考虑借款人与抵押品或保证人风险的相关性即货币的错配。
LGD估计必须给予历史的回收数据，其可应用性不应只以抵押品的市场价值为基础。
银行LGD估计承认的所有抵押必须满足管理要求。
对已经违约的，银行必须决定以“当前经济环境和工具状态为基础”的LGD最佳估计和反映“在银行回收过程中，必须确认的附加意外损失”的保守估计。
数据要求：
最理想的数据应包括整个经济周期，要求主权、银行于公司暴露和零售暴露的损失数据的时间跨度应该分别不少于5年—7年。
评估担保和信用衍生工具的影响：
允许银行通过调节PD或LGD估计反映担保的影响，相应的调节标准必须规定清楚、合理和适当，银行（在不同时期和不同担保类型之间）选择的技术必须保持一致，而且银行对
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