信用评级内容及方法介绍课件.pptx

信用评级信用风险及度量信用风险：债务人不能履行还本付息的契约义务而给债权人带来潜在损失的大小。信用风险构成：一是债务的违约，二是债务违约后给债权人带来的损失。信用风险量化指标：预期损失率信用风险预期损失率=违约概率*违约损失率。违约概率（PD：Probability Default):在未来给定时期内发生违约的可能性。影响因素主要来自于发债主体的信用基本面，如宏观经济和其所在行业的变化、发债主体的管理、经营和财务情况等；违约违约损失率（LGD：Loss Given Default)：违约发生后，未偿金额发生损失的比例。理论上，违约损失率=100%-回收率；影响因素主要来自于债务的条款、以及债务人之间的优先次序等评级要素及其含义(一）评级等级：用符号表示受评机构或债务的信用质量。不同评级机构会有不同的等级体系。主体评级和债项评级主体评级是对发行主体的整体信用状况的评价，评级结果揭示的是债务发行方的基本信用级别；债项评级是针对特定债券进行的评级，揭示的是该特定债券的信用级别。在信用评级实践中，两者不完全一致。债券由于有专门的偿债措施保障，比如设定第三方担保；偿债基金等从而降低债券持有者的违约损失率，虽然这些措施并不能降低违约发生的概率，因此其债项级别一般高于发行人的主体级别。信用评级符号和定义违约概率区概率区间10级描述描述政策政策导向向0-0.05%AAA最佳：受最佳：受评主体主体偿还债务的能力极的能力极强，基本不受不利，基本不受不利经济环境的影响，境的影响，违约风险极低极低投投资级0.05-1%AA优秀：受秀：受评主体主体偿还债务的能力很的能力很强，受不利，受不利经济环境的影响境的影响较小，小，违约风险很很低低1-3%A良好：受良好：受评主体主体偿还债务的能力的能力较强，较易受不利易受不利经济环境的影响，境的影响，违约风险较低低3-6%BBB较好：受好：受评主体主体偿还债务的能力一般，受不利的能力一般，受不利经济环境的影响境的影响较大，大，违约风险一一般般6-10%BB一般：受一般：受评主体主体偿还债务的能力的能力较弱，受不利弱，受不利经济环境影响很大，有境影响很大，有较高高违约风险投机投机级10-15%B尚可接受：受尚可接受：受评主体主体偿还债务的能力的能力较大地依大地依赖于良好的于良好的经济环境，境，违约风险很很高高15-30%CCC关注：受关注：受评主体主体偿还债务的能力极度依的能力极度依赖于良好的于良好的经济环境，境，违约风险极高极高30-100%CC预警：受警：受评主体在破主体在破产或重或重组时可可获得的保得的保护较小，基本不能保小，基本不能保证偿还债务100%C判断判断违约：受：受评主体不能主体不能偿还债务100%D实际损失失破破产级长期债务（偿还期限为一年以上的债务）信用等级的符号和定义长期债务（偿还期限为一年以上的债务）信用等级的符号和定义注：除 AAA 级和 CCC 级以下（不含 CCC 级）等级外，每一个信用等级可用“+”、“-”符号进行微调，表示信用质量略高或略低于本等级。信用评级符号和定义n 短期债务（偿还期限为一年或不足一年的债务）的评级符号和定义：A-1级：为最高级短期债券，其还本付息能力最强，安全性最高。A-2级：还本付息能力较强，安全性较高。A-3级：还本付息能力一般，安全性易受不良环境变化的影响。B级：还本付息能力较低，有一定的违约风险。C级：还本付息能力很低，违约风险较高。D级：不能按期还本付息。每一个信用等级均不进行微调。不同机构等级符号的意义穆迪：反映了债务违约概率和违约损失率标普：侧重反映债务违约概率国内：侧重反映债务违约概率信用等级符号中长期等级符号体系是对不同信用风险的一种相对排序。一般而言，信用等级高的债务比信用等级低的债务违约率和预期损失率要低，但并不代表等级高的债务在任何时点比等级低的债务债务违约率和预期损失率都低，信用风险都小。信用等级符号中长期等级符号系统反映的是不同档次的信用风险，并不是特指一年、或者一段确定时间的信用风险。也就是说，不同等级对应的违约率和预期损失率并不局限于特定的时间段，等级符号不代表一年、两年或者十年等具体年限的信用风险大小。国内债市的评级分类国内债市评级分类同国际债市类似。主要区别为国内债市评级中增加了一项“超AAA”级（AAA+）评级。目前10 家发债实体具有“超AAA”评级，其债券发行利率通常只较政策性银行债略高，且被视为拥有政府有力支撑的债券。10家发债实体分别是：铁道部；中石油；中海油；中石化；中国电信；中国联通；中国移动；国家电网；南方电网；中国神华。评级要素及其含义（二）评级展望：（二）评级展望：1、定义：对长期信用评级变化趋势做出标示。通常投资级的评级展望期限为6个月到2年；投机级的评级展望期限为6个月到1年。2、类型与含义：以标普为例：（1）正面：表示信用等级可能提升；（2）负面：表示信用等级可能降低；（3）稳定：表示信用等级不太可能改变；（4）发展中（developing）：表示信用等级可能提升或降低；（5）无意义：表示没有意见。评级要素及其含义3、评级展望vs信用等级与信用等级不同，评级展望关注的是可能会引起信用等级变化的趋势和风险因素，如宏观经济趋势、企业经营状况的变化等，但这些因素尚未能完全明确地评估，还不足以推动信用等级调整。因此，在确定评级展望时，要根据这些因素对企业未来信用状况产生的影响，对企业信用等级的变化进行预判。正面或负面的评级展望，并不意味着之后必然会进行信用等级的变化或是列入评级观察名单。同样，信用等级的变化也可能出现在评级展望为稳定的情况下。标普通常在给予发行人信用等级的评级展望为正面或负面时，认为至少有30%的可能会进行信用等级的调整。评级要素及其含义 （三）评级观察（三）评级观察 定义：评估主体、债项的长短期信用等级在3个月内（特殊情况可能超过90天）可能的变化和发展方向。评级观察主要关注的是特定事件或者短期趋势对于信用等级的影响，如企业的兼并、重组、再融资，选民公投，行业内新的监管政策或运营环境的重大变化，证券化资产的恶化，等等；或者评级资料的更新，如评级机构获得了新的数据与信息，并且这些事件、数据或信息对评级对象的主体或债项的信用质量产生影响。（三）评级观察（三）评级观察类型与含义（以标普为例）：正面：表示信用等级可能提升；负面：表示信用等级可能降低；发展中：表示信用等级可能提升或降低或不变评级观察vs 信用等级 列入评级观察名单，并不意味着信用等级一定会发生变化；同样，信用等级的调整也不一定必须先列入评级观察。标普认为，列入评级观察名单的信用等级至少有50%的可能性会在90天以内发生变化。国内评级状况按未偿债券分析，AAA级债券占比最大59%；其次是AA级占36%；按发行者数量分析，AA级占75%，而AAA仅占12%。这表明AAA级发行者的债券发行量远超其他评级发行者的发债量。国内评级状况发债规模位于前十的发行实体均为AAA级国有企业或国有银行，它们的发债总量约占在岸市场未偿信用债发行总量的总量近四分之一。国内主要的信用评级机构中国国内债券市场约有10家 评级机构，其中最有影响力的3家是中诚信证券、联合信用评级和大公国际资信评估，近年它们的总计市场份额超过80%。10家机构分别为：联合信用评级；中诚信证券；大公国际资信评估；上海新世纪；东方金诚；上海远东资信；鹏元资信；债市监管机构中国人民银行、中国证券监督委员会、国家发展和改革委员、中国保险监督管理委员会分别有各自认可的评级机构。以上部分机构中与国际三大评级机构有着紧密的关联，但信用分析独立进行。例如，联合信用评级的49%股权由惠誉（Fitch）持有；中诚信证券的49%股权由穆迪（Moodys）持有；上海新世纪与标普（S&P）签署了合作协议。国内公募债券信用事件风险状况 2014年之前，中国债券市场从来没有出现过违约。2014年第一季度民企打破公募债券市场的刚兑：上海超日太阳能科技股份有限公司无法按时支付息票。全年发生信用风险事件的发债主体共有5家，涉及债项6项，实质违约债项1项。2015年国企打破刚兑：当年4月，“11天威MTN2”无法按时支付利息。全年发生信用风险事件的发债主体共有18家，涉及债项29项，实质违约债项15项。国内公募债券信用事件风险状况 发生信用风险事件的企业以民营企业为主。14例民营企业，5例地方国企，4例央企子公司。光伏、钢铁、机械设备制造等行业发生的信用风险事件相对较多。截止2015年末35个债项的处置结果：10项虽尚未到期，但后续偿付压力依然较大。9项通过政府协调、股权融资、资产重组、转让资产等方式全额如期兑付；16项到期没有全额兑付本息，发生实质违约。截至2015年末，除“11超日债”、“12中富01”已完成全额兑付，其余14项仍处于资产重组、筹资兑付阶段；21 评级方法评级方法方方法法简简介介违约模型法违约模型法采用发债公司和上市公司等外部数据进行建模在有充分评级数据的情况下，基于信用评级结果将样本分为好/坏，替代非违约/违约采用logistic回归建模标杆法标杆法若某些敞口具备评级信息的样本量不足，可以参考外部评级数据、内外部信用风险排序结果结合统计方法和专家意见确定最终的信用风险排序打分卡法打分卡法主要依靠信用风险专家的经验确定评级因素，以及各因素在评级中所占的权重数数据据要要求求对数据依赖程度高，要求数据充分，包括足够的财务数据和评级数据对数据依赖程度较高，需有财务数据，以及一定的评级数据/内外部分行业信用风险排序结果等结合内/外部专家的意见确定最终的风险排序对数据要求很低，可以没有数据支持；需要利用外部评级机构的评级经验和内部专家的专业经验适用适用模型模型金融企业银行、证券、寿险、财险、信托金融机构公募基金管理人、小额贷款公司、财务公司、国内私募基金产品一般企业中小企业事业单位教育、医院、其他事业单位一般企业融资平台、交通运输、医药生物、原材料、消费、基础设施、建筑业、房地产、电信和信息技术、能源、轻工业、重工业、通用内评模型建设情况内评模型建设情况F22评级流程评级流程定量得分定量得分定性得分定性得分定量指标1定量指标n转换指标1转换指标n权重1权重n定性指标1定性指标n转换指标1转换指标n权重1权重n总得分总得分定量指标包括以下几个方面：规模；盈利性；流动性；偿债能力；杠杆比率；运营能力；成长性；其他定性指标包括以下几个方面：市场地位；公司治理；融资能力；信誉状况等；初始评级初始评级模型外调整模型外调整包括以下几个方面：财务报表疑问；频繁更换审计师；关键人员离职；涉诉情况等；最终评级最终评级政府/母公司支持推翻内评模型开发流程如下图所示，经过数据收集和准备，将进行数据转换步骤内评模型建设情况内评模型建设情况F237类定量指标类定量指标资产负债率、调整资产负债率、产权比率、资本化比率、付息债务结构比、短期借款占比债务保障倍数、EBIT利息保障倍数、收入利息保障倍数、息税前利润总债务比流动比率、调整流动比率、速动比率、调整速动比率、超速动比率、短期借款现金比率应收帐款周转率、存货周转率、流动资产周转率、固定资产周转率、总资产周转率毛利率、经营利润率、税前利润率、资产收益率、净资产收益率、EBIT净资产收益率营业收入增长率、总资产增长率、净资产增长率、税前利润增长率、净利润增长率总资产、总负债、净资产、有形净资产、营业收入、营业利润、税前利润、净利润杠杆比率杠杆比率偿债能力偿债能力流动性流动性运营效率运营效率营利能力营利能力成长性成长性规模规模7类定量指标从不同方面考量企业信用风险，通过财务报表相关科目，计算7类指标内评模型建设情况内评模型建设情况F24对指标数据进行对指标数据进行Logistic转换转换定量指标与违约概率之间的关系是非线性的；例如，客户A的杠杆率是客户B的两倍，不代表客户A的违约风险就是B的两倍；将数据的原始值转换至0,1 区间；正常观测的原始数值比较集中，运用Logistic转换以将数值拉开，方便处理；将数值限制在0,1 区间 之内，有去除飞值的作用LogisticLogistic转换的原因转换的原因LogisticLogistic转换的好处转换的好处内评模型建设情况内评模型建设情况F25对指标数据进行对指标数据进行Logistic转换转换选取分位数选取分位数选取原数列中两个分位数取值（alpha和1-alpha）；分位数的取值一般取0.05和0.95，也可根据图形表现进行调整；求解参数求解参数根据logistic分布函数式反解参数a和b；根据参数计算转换后取值，并去掉飞值；绘制分布图和绘制分布图和PDPD图图绘制转换前后的分布图和PD图；调整分位数调整分位数示例示例内评模型建设情况内评模型建设情况F26定性因子定性因子以制造业为例，定性因子备选清单以制造业为例，定性因子备选清单外部环境外部环境财务能力财务能力宏观经济行业预测监管政策财务管理财务政策应收账款账龄融资能力信用记录竞争能力竞争能力市场地位品牌优势技术水平科研能力产品多元化产品优势议价能力销售能力管理水平管理水平公司战略公司治理大股东背景领导者素质人员稳定性内部管理质量控制定性因子需满足：经济含义合理，档次划分清晰，打分依据明确，评级标准客观，评价过程具有操作性。内评模型建设情况内评模型建设情况F27定性因子的定性因子的WOE转换转换加入一个定性指标有n个等级，那么我们可以构造n-1个虚拟变量；虚拟变量不方便在多因素分析中使用；将选项变为定性得分，以进行定性建模WOEWOE转换的原因转换的原因WOEWOE转换公式转换公式gi 为该等级内的好客户；bi 为该等级内的坏客户；G 为样本中的好客户总数；B 为样本中的坏客户总数；WOE=ln(G/TG)/(B/TB)示例示例每个等级对应一个WoE,令定性因素得到量化；方便在多因素分析中使用；内评模型建设情况内评模型建设情况F28定性和定量转换指标的标准化定性和定量转换指标的标准化用以下公式将指标转化为均值为0标准差为50的正态分布；假如各个指标的方差不统一，对于方差较大的指标，回归模型所估计的权重会偏小，令使用者误认为这些指标的重要性低；数据标准化确保了各个指标权重的可比性,并可以让使用者更容易解释回归分析的结果；数据标准化的原因数据标准化的原因数据标准化的公式数据标准化的公式内评模型建设情况内评模型建设情况F29标准化后指标的单因素分析：建模用指标短清单标准化后指标的单因素分析：建模用指标短清单数据处理：数据处理：缺失值：将缺失值比例高于阈值的变量删除，缺失值用均值或中位数替代；异常值：一般用一定的百分位对异常值进行替换。筛选要点筛选要点具体说明具体说明数据分布*变量的数据分布需与业务经验一致序统计量*单个变量的AR或SomersD值大于阈值统计检验*回归系数的符号与经济含义一致，并且统计上显著简单计算*对于单个与违约正向/反向指标，好客户的中位数必须小于/大于坏中位数相关性*在一组具有高度相关性的变量中，选择风险区别能力最强的变量作为多变量分析的待选因子变量变量系数与判系数与判断一致断一致P0.1P0.2AR0.2变量001是是否变量001否是是变量003是是是变量004是否否变量005是是是变量006否是否变量007是是否变量008否是是变量009是是是变量010是是是变量011是是否变量012否否否内评模型建设情况内评模型建设情况F30对指标短清单进行逻辑回归：指标权重和定量、定性模型对指标短清单进行逻辑回归：指标权重和定量、定性模型1 1变量系数符号符合经济含义若认为某一变量与违约正相关，则其系数的符号为正数才符合经济意义，反之依然。2 2变量系数具有统计显著性回归系数在统计上的显著性表明了该自变量对因变量的影响是显著而非随机的，即变量系数与零之间有着显著的差异。3 3变量之间的相关性较低虽然多变量分析之前将高度相关的变量进行了剔除，但是变量之间仍可能存在较高的相关性，需进行检验。4 4模型具有较强的区分能力模型的区分能力一般可以通过AR值等指标进行分析，AR值越高则模型的区分能力越强。5 5模型符合专家经验模型中的变量和权重需要符合专家经验。模模型型筛筛选选标标准准变变量量选选择择逻辑回归模型：逻辑回归模型：前向回归后向回归逐步回归约束穷举内评模型建设情况内评模型建设情况F31最终模型得分：定量最终模型得分：定量+定性得分加权定性得分加权合理分配定性和定量得分合理分配定性和定量得分权重的主要依据：权重的主要依据：行业特点定量模型表现（可靠性、区分能力、稳定性）统一模型敞口内的细分行业差异性抽样测试结果（如果具有足够的定性评分，可以使用动态权重分配发测试统计上最佳的权重分配）专家经验核心模型得分：核心模型得分：必须能够反应债务人的信用风险水平动态权重分配法：动态权重分配法：使权重的范围从0到1变动下图为不同权重所对应的AR值蓝色曲线的最高点所对应的权重，可使核心模型的区分能力达到最高内评模型建设情况内评模型建设情况F人有了知识，就会具备各种分析能力，明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书，广泛阅读，古人说“书中自有黄金屋。”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识，培养逻辑思维能力；通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平，培养文学情趣；通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。有许多书籍还能培养我们的道德情操，给我们巨大的精神力量，鼓舞我们前进。