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　　本節(jié)對信用風險的計量模型做了一些簡要的介紹，書中從單變量計量模型開始講起一直到Logistic模型應用。鄙人對信用風險量化適用階段理解是：凡是可以計量的風險，在適用時應列示該風險所在環(huán)境（社會系統(tǒng)層面或者公司整體層面）中的位置，這樣有利于通過比較預測，實現(xiàn)融資租賃行業(yè)的相對準確的風險定價。囿于各種風險計量模型的計算路徑迥異，且融資租賃公司并非專業(yè)的信用評級公司，故此無大量財力物力實施大規(guī)模的信用風險計量、評級等維護事務。為了工作實務中建立一種相對準確和適用的信用風險及項目評審模型，先溫習一下基礎知識吧。待到有500個承租人的樣本的時候至少可以使用SPSS軟件用Logistic方法分析一下，從數(shù)據(jù)實證角度找出公司存量租賃業(yè)務的風險因果關系，以便于理性分析后支持業(yè)務拓展。
　　
　　一、單變量模型
　　
　　單變量模型是指使用單一變量通過一元判定對企業(yè)財務失敗風險進行預測的模型。Fitzatrick最早研究發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)財務困境的公司其財務比率和正常公司相比有顯著的不同，并指出財務比率分別對企業(yè)未來具有猜測作用。Beaver在此基礎上提出了預測財務失敗的單變量財務預警模型。按比率在財務預警的影響力依次為：
　　
　　債務保障率=現(xiàn)金流量÷債務總額
　　
　　資產(chǎn)負債率=負債總額÷資產(chǎn)總額
　　
　　資產(chǎn)收益率=凈收益÷資產(chǎn)總額
　　
　　Beaver認為債務保障率能夠最好地判定企業(yè)的財務狀況(誤判率最低)；其次是資產(chǎn)負債率，且離失敗日越近，誤判率越低。這些比值直到現(xiàn)在依舊在適用。
　　
　　二、多變量模型
　　
　　多變量信用風險判別模型是以財務比率為解釋變量，運用數(shù)量統(tǒng)計方法推導而建立起的標準模型。多變量信用風險判別模型主要包括多元線性判別分析模型和多元非線性回歸模型（如Logstic模型、Probit等。
　　
　　線性回歸參數(shù)訓練過程示意圖
　　
　　目前國際上這類模型的應用是最有效的，也被國際金融業(yè)和學術界視為主流的方法。多元線性判別模型最著名的是Z計分模型和ZETA模型。Altman、Haldeman和Narayannan（1977）對Z評分模型進行擴展，建立了第二代模型即ZETA 模型。它選取1969-1975年的53 家破產(chǎn)公司和58家非破產(chǎn)公司，采用新的七變量指標（資產(chǎn)報酬率、收入穩(wěn)定性、債務償還、積累盈利、流動比率、規(guī)模），使新模型不僅適用于制造業(yè)，而且同樣有效地適用于零售業(yè)， 并且使對公司破產(chǎn)前1年和前5年的準確度大大提高，精度分別為91%和70%。20世紀80年代，ZETA模型預測精度下降。Z計分模型和ZETA模型是多元線性判別模型的典型代表，對于信用風險的計量的影響是巨大的，直到現(xiàn)在人們還在使用它。由于違約與影響因素之間并非一定是線性的，作為一個著名的判別模型，其本身也存在很大的缺陷，但該模型在預測公司信用風險和破產(chǎn)方面都很有用，仍不愧為優(yōu)秀的判別模型，值得我們借鑒。
　　
　　X1=（流動資產(chǎn)－流動負債）／資產(chǎn)總額＝營運資本／資產(chǎn)總額
　　
　　X2=留存收益／資產(chǎn)總額；
　　
　　X3=息稅前利潤／資產(chǎn)總額；
　　
　　X4=權益資本的市場價值／負債的賬面價值；
　　
　　X5=銷售收入／資產(chǎn)總額；
　　
　　Z 值越高，表明借款人處于較低的違約風險組別。如果Z 值低于特定臨界值（Altman最初設為1.81），則借款人被看做違約類的，對其貸款要慎重或拒絕貸款。若Z 值在1.8與2.675之間，企業(yè)財務狀況不明朗；若Z值大于2.675 ，表明企業(yè)破產(chǎn)的可能性很小。
　　
　　示例：某融資租賃公司判別承租人破產(chǎn)風險適用的Z評分模型
　　
　　關于KMV模型的介紹
　　
　　KMV模型是美國KMV公司歷時5年開發(fā)出的，基于莫頓（ Merton）期權定價理論，利用預期違約頻率（Expected Default Frequency，EDF）來計量公司的違約概率的信用風險計量模型。它充分利用了股票市場的價格及其公開信息，從而比較精確地估算出公司的資產(chǎn)價值和波動性，進而準確計量信用風險，在實際應用中獲得了良好的效果。
　　
　　KMV模型基本思路是：貸款公司的違約與否決定于公司資產(chǎn)的市場價值，如果貸款到期時公司資產(chǎn)市場價值高于其債務（貸款），公司有動力還款；當公司資產(chǎn)市場價值小于其債務時，公司有違約的選擇權。因此對銀行來說，發(fā)放一種貸款，其支付（或收益）同賣出一份借款公司資產(chǎn)的看跌期權是同構的，即一旦發(fā)生違約，相當于公司履約期權，則銀行的支付相當于貸款的本金及其資金的機會成本，而公司不違約，銀行可以取得利息收入，相當于公司支付的期權費。同樣道理，對融資租賃公司來說，租賃資產(chǎn)的租金能否得到償付，也取決于承租人（企業(yè)）的市場價值是否高于其債務（每年的租金償還被看成是債務利息），其支付（或收益）相當于賣出一份承租人資產(chǎn)的看跌期權。與銀行略有不同的是租金償付是分期的，所以承租人在租金償付完之前，每當發(fā)生資產(chǎn)價值下跌到負債之下時，均可履約（即違約），這樣一來，這個看跌期權便有了美式期權的性質。換句話說，銀行貸款相當于賣出一份歐式看跌期權。所以，融資租賃的違約風險比銀行貸款更大。
　　
　　KMV模型的實際應用系統(tǒng)已經(jīng)在許多國際性的大銀行獲得較為廣泛的應用，并取得了良好的效果。但對我國融資租賃公司來說，面對的承租企業(yè)大多數(shù)是未上市企業(yè)，其資產(chǎn)的市場價值及其變動率等數(shù)據(jù)難于計算，所以應用起來還有相當?shù)睦щy。因此此種方式僅了解一下原理就可以，基本上不用此種風險計量模型。中國的股市.....呵呵，或許融資租賃視界公司的全部客戶都是上市公司可以使用此類計量方法。
　　
　　總結
　　
　　對上述模型的比較與評價：上述分析可以發(fā)現(xiàn)，關于信用風險計量的模型和方法是比較多的，然而由于信用風險本身的固有特點，大家公認和統(tǒng)一的模型和方法到目前還沒有出現(xiàn)，這是因為各種模型和方法其本身都存在著這樣或那樣的缺陷，特別是許多現(xiàn)代的模型和方法是由西方學者提出來的，不加研究地照搬這些方法對于我國的國情更是不合適的，因此有必要對這些模型和方法進行分析、比較、評價。
　　
　　來源:租賃視界，內容參考《融資租賃風險管理》， 讀者-坤FL等

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