银行内部评级风险参数量化管理办法模版.doc
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1、附件2x银行内部评级风险参数量化管理办法第一章 总 则第一条 为规范x银行内部评级风险参数的量化和管理,提高信用风险计量的客观性和准确性,根据我国银监会监管要求和x银行有关规定,参照巴塞尔新资本协议内部评级法对商业银行的要求,制定本办法。第二条 本办法所称风险参数量化是指估计内部评级法下违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数的过程。本办法所称风险参数量化管理包括风险参数的估计、监控及校准(优化)等管理活动。第三条 风险参数量化是x银行信用风险计量的基础性工作,风险参数量化结果是x银行信用风险管理和监管资本计算的重要依据。第四条 风险参数量化遵循以下原则:(一)统一性原则。要采用统一
2、的方法和标准进行风险参数量化,确保量化结果在全行范围内可比。(二)可靠性原则。参数估计要基于历史数据,借鉴专家经验,确保量化结果真实、可靠。(三)稳健性原则。要考虑信用周期的影响,使参数量化结果既揭示历史和当前特点,又反映未来发展趋势。第五条 风险参数概念释义。(一)违约概率是指债务人在未来一年时间内发生违约的可能性。(二)违约损失率是指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的百分比。(三)违约风险暴露是指债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额。(四)期限是指某一债项的剩余有效期限。第六条 风险参数量化方法释义。(一)统计模型法是指基于历史数据开发统计预测模型,得到风险参数量化结
3、果的方法。(二)外部基准法是指通过建立内部评级到外部基准的映射关系,得到风险参数量化结果的方法。(三)内部违约经验法是指通过划分风险类别,利用内部违约经验,得到风险参数量化结果的方法。第七条 本办法适用于x银行非零售风险暴露初级内部评级法和零售风险暴露内部评级法下的风险参数量化管理。非零售、零售风险暴露是指x银行银行账户信用风险内部评级法风险暴露分类办法规定的金融机构、公司及零售风险暴露。第二章 职责分工第八条 风险参数量化管理在高级管理层的统一领导下,由客户部门以及风险管理、信贷管理、财务会计、资产负债管理、信息技术管理等部门分工负责,共同实施。第九条 高级管理层是x银行风险参数量化管理的最
4、高决策机构,主要负责审批风险参数量化管理的相关政策,并就风险参数量化结果及参数调整有关事项进行决策。第十条 风险管理部门是风险参数量化管理的主管部门,主要负责研究制定风险参数量化管理的相关政策,统一风险参数量化的框架和理论方法,进行风险参数的估计、监控及校准(优化),建立风险参数量化管理的文档体系。第十一条 客户部门以及信贷管理、财务会计、资产负债管理等部门是风险参数量化管理的参与部门,主要负责收集、录入、审核风险参数量化所需的数据,产出风险参数量化结果;将风险参数量化结果应用到实际业务中;在实际业务中观测风险参数量化结果表现,提出风险参数估计、校准(优化)的需求和建议。第十二条 审计部门主要
5、负责风险参数量化的审计工作,定期检查风险参数量化政策的执行情况,评估量化模型的数据输入过程及量化结果应用的合理性,每年向董事会报告审计情况。第十三条 信息技术管理部和软件开发中心主要负责开发并维护风险参数量化的相关系统,协助提供数据质量保障服务,确保系统正常运行。第三章 非零售风险暴露违约概率量化第十四条 当金融机构或公司风险暴露下的某一类客户组合同时具备以下特点时,可单独开发模型对其进行违约概率量化: (一)风险特殊性。客户组合的风险特征显著不同于其他客户组合,现有违约概率量化模型无法准确揭示其风险。 (二)业务重要性。客户组合及相应资产达到了一定规模,或我行针对该类客户制定了重点发展战略。
6、(三)数据充足性。客户组合的数据表现期不少于5年,且具有足够数量的历史违约数据。第十五条 x银行非零售风险暴露违约概率量化主要采用统计模型法,辅以外部基准法和内部违约经验法。若历史违约客户数不少于100个,可采用统计模型法或内部违约经验法;若历史违约客户数少于100个(如新兴业务、低违约组合),可采用外部基准法,参数的估计应有相当数量的信贷专家参与,量化结果要有足够的审慎性。第十六条 采用统计模型法进行违约概率量化时,基本流程包括建模准备、评级打分卡开发、违约概率校准、主标尺设计、评级推翻设计等五个步骤;采用外部基准法、内部违约经验法进行违约概率量化时,流程可进行适当简化。对单个客户组合进行违
7、约概率量化时,可不包括主标尺及评级推翻设计。第一节 建模准备第十七条 违约概率量化前,应构建模型方法论,设计备选指标体系,并进行数据收集和清洗。第十八条 构建模型方法论包括确定技术方法、框架和开发流程等。若采用统计模型法,应确定模型函数形式;若采用外部基准法,应确定外部基准和映射方法。第十九条 构建模型方法论时,应研究比较各种技术方法,确保最终选取的方法具有扎实的理论基础,其科学性经过充分论证,且符合数据和业务的实际状况。针对不同资产组合的特点,可构建不同的模型方法论。第二十条 在设计备选指标体系时,应确保指标体系的全面性和科学性。 (一)全面性。综合考虑定量、定性因素,从客户经营和管理的各个
8、侧面对违约风险进行评价。 (二)科学性。指标体系要反映客户违约风险的本质和内在规律,每个指标的概念和含义要清晰、确切,数据来源可靠。第二十一条 数据收集时,应确保数据的全面性和代表性。 (一)全面性。要尽量收集所有与风险参数估计相关的历史数据,包括内部和外部数据,宏观和微观数据,客户和债项数据等。(二)代表性。数据范围应覆盖不同的时间跨度、行业、区域和客户规模等,确保对我行当前及未来资产组合具有代表性;历史数据的观察期要尽可能长;对未来不再具备代表性的历史数据应予以删除。第二十二条 数据清洗时,应确保清洗后数据的完整性、唯一性、准确性和有效性。对于错误或存在瑕疵的数据应予以删除。 (一)对内部
9、数据进行清洗时,应充分考虑我行信息系统升级和政策制度变化带来的影响。(二)对外部数据进行清洗时,应确保内外部数据之间的可比性、相关性和一致性。第二十三条 数据清洗时,应重点对数据缺失和异常情况进行处理。(一)针对部分数据缺失的情况,应采用合理方法进行填补,以满足后续模型开发的需要。(二)针对部分数据异常的情况,应根据其经济含义赋予合理的值,以避免异常值对后续模型开发的干扰。第二十四条 基于清洗后的数据,应生成总体数据集,包括因变量数据和自变量数据。因变量数据包括“客户是否违约”、“客户风险排序”等结果信息,自变量数据包括客户定量、定性等备选指标数据信息。第二十五条 模型开发基于清洗后的总体数据
10、集或样本数据集。对总体数据集进行抽样时,要确保样本数据集的代表性。样本数据集可在客户违约原因分析的基础上,合理抽取违约数据,并根据合理的配比抽取非违约数据。第二节 评级打分卡开发第二十六条 评级打分卡的开发包括评级指标的选取和指标权重的确定。第二十七条 评级打分卡开发的主要步骤包括指标预处理、单因素分析、多因素分析、模型检验等。第二十八条 根据不同的模型方法论,可对指标原始值进行指标转换、标准化等预处理,以更好满足后续模型开发的需要。第二十九条 针对每一个指标,应进行单因素分析,包括但不限于对指标缺失率、风险区分能力以及业务含义等方面的分析。筛选单因素的基本原则如下:(一)指标应含义明确、易于
11、获取,指标的缺失率不宜过高,一般不超过20%。(二)指标应对违约预测具有较好的统计显著性,风险区分能力应较好。判别指标风险区分能力的一般方法包括AR、PD曲线、Spearman相关系数和SomersD等。(三)指标数据与违约的趋势关系应与业务含义具有一致性,指标应具有直观的业务含义,便于业务人员理解。第三十条 评级打分卡指标及权重的确定应基于多因素分析,包括但不限于对指标相关性、违约预测能力、统计显著性等方面的分析。多因素分析的基本原则如下:(一)根据数据状况选择合适的方法,包括logistic回归法、层次分析法(AHP)和专家排序法等。(二)最终指标组合应对违约预测具有较好的统计显著性,风险
12、区分能力应较强。(三)指标选择上,应尽可能全面,覆盖影响客户违约风险的所有主要方面;同一类别的指标原则上不超过2个;指标间的Pearson相关系数原则上不超过0.5。(四)指标权重的确定应依据指标对客户违约风险指示意义的强弱;单个指标既要体现重要性,又不宜对客户评分产生决定性影响,单个指标的权重原则上不低于5%、不高于30%。第三十一条 对于定量、定性分别开发打分卡的,在定量、定性权重的配比时,应首先进行数据分析,再结合专家经验。合并后的评分卡应对违约具有良好的预测能力,同时满足业务实践的需要。第三十二条 针对最终确定的评级打分卡,应进行开发阶段检验,确保打分卡表现的稳定性,没有产生过度拟合。
13、检验的一般方法包括样本外检验、交叉检验等。第三节 违约概率校准第三十三条 违约概率校准是将客户评分映射到违约概率的过程。第三十四条 校准应体现稳健、科学的原则,确保违约概率的估计值真实反映客户风险。校准可采用基于历史违约数据或映射外部基准的方法。违约概率的估计值应不低于0.03%。第三十五条 基于历史违约数据进行校准时,应保证校准后的客户违约概率反映长期中心违约趋势(CT)。长期中心违约趋势(CT)估值应基于不低于5年的历史实际违约率的长期平均数,并综合考虑宏观经济周期及自身资产组合的变化,确保反映资产组合的长期风险特征。长期平均一般可采用简单平均、违约加权平均、滚动平均等方法。第三十六条 在
14、考虑宏观经济周期对CT估值的影响时,应在借鉴内外部研究成果的基础上,识别宏观经济周期的时间跨度,并判断CT估值的数据观察期是否覆盖一个完整的经济周期。如未能覆盖,可通过建立宏观经济变量与内部违约率之间的函数关系,确定宏观经济周期调整系数,并对CT估值进行审慎调整。第三十七条 基于外部基准进行校准时,应充分了解外部评级考虑的风险因素和评级标准,确保外部评级的结构与内部评级保持一致。第四节 主标尺设计第三十八条 评级主标尺设计包括设置信用等级级别数,确定各级别的违约概率区间和级别违约概率。根据评级主标尺,客户对应初始信用等级和级别违约概率。第三十九条 评级主标尺设计的基本原则如下: (一)信用等级
15、级别数的设置应足够精细,至少具备15个非违约级别和1个违约级别。(二)全行客户和资产不应过度集中于某个级别,且各个信用等级的客户和资产占比均不超过30%。(三)建立内外部评级的对应关系,使得各级别违约概率区间最大限度地覆盖标普、穆迪等外部评级相应级别的违约概率区间。第五节 评级推翻设计第四十条 评级推翻设计包括设计推翻条款和确定推翻幅度。第四十一条 评级推翻设计的基本原则如下:(一)应充分吸收信贷专家的经验,并进行实证分析。(二)推翻条款的设计重点考虑模型中未涉及的风险因素,确保有效提升模型的风险预测能力。(三)推翻幅度的设置应与推翻条款的描述相匹配,推翻的幅度不宜过大。(四)对评级推翻要进行
16、严格的流程设计和权限控制,确保推翻的审慎性。第四章 非零售风险暴露违约损失率、违约风险暴露和期限量化第四十二条 x银行非零售风险暴露初级内部评级法下的违约损失率、违约风险暴露和期限的量化遵循银监会规定的标准和方法。第四十三条 对于没有合格抵质押品的高级债权和次级债权,其违约损失率分别为45%和75%。第四十四条 对于提供合格抵质押品的高级债权,其违约损失率可在合理考虑合格抵质押品风险缓释效应的基础上,对45%的标准违约损失率进行调整。x银行按照监管给定的规则(附件2-1)对标准违约损失率进行调整。第四十五条 违约风险暴露包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发
17、生的相关费用等。第四十六条 x银行按风险暴露名义金额计量表内资产的违约风险暴露,并按照监管给定的规则(附件2-2)确定各类表外项目的信用转换系数。第四十七条 违约风险暴露估计时,可考虑合格净额结算的风险缓释效应,对违约风险暴露值进行调整。x银行按照监管给定的规则(附件2-3)对合格净额结算进行认定。第四十八条 回购类交易的有效期限为0.5年,其他非零售风险暴露的有效期限为2.5年。第五章 零售风险暴露信用评分第四十九条 x银行基于评分卡对零售风险暴露进行信用评分。信用评分是零售风险暴露风险参数量化的基础要素。第五十条 当某一零售贷款组合满足第十四条中关于风险特殊性和业务重要性的要求,并能够获取
18、不少于1500个坏贷款样本时,可采用统计模型法对该贷款组合开发评分卡并对其开展评分。第五十一条 采用统计模型法进行信用评分的基本流程包括建模准备、评分卡开发、评分校准和评分推翻四个步骤。第五十二条 建模准备除应参照第三章第一节中非零售风险暴露违约概率量化建模准备的有关要求外,还应满足以下要求:(一)应尽量使用近期数据,确保对我行当前及未来零售贷款组合的代表性。(二)通过数据清洗和加工,应生成零售贷款申请数据集和月度数据集,进而生成建模的因变量和自变量。其中,因变量是指“贷款好坏”,好坏定义的确定应综合考虑业务经验、坏样本的充足性和迁徙率等情况;自变量是指基于申请数据集和月度数据集生成的相关衍生
19、变量。第五十三条 评分卡开发除应参照第三章第二节中非零售风险暴露评级打分卡开发的有关要求外,还应满足以下要求:(一)根据零售贷款组合的风险特征和样本数量,可进行敞口细分,针对每个敞口单独开发模型。敞口细分应满足以下要求:1.细分结果与业务对贷款组合的风险区分认识一致。2.每个细分下样本数量满足建模样本数量要求。3.基于细分样本所建立模型的风险区分能力和稳定性较基于整体样本所建立的模型有所提高。(二)在进行单因素分析时,一般使用KS、Gini系数、“坏”账率趋势等判别指标风险区分能力,使用PSI判别指标稳定性。(三)在进行多因素分析时,一般使用方差膨胀系数判别指标间的相关性,方差膨胀系数应小于1
20、0;单个指标的权重上限为30%,原则上不设置下限;行为和催收评分卡应尽量选取行为指标。第五十四条 评分校准是将评分卡结果校准到0-1000分的过程。评分校准应体现稳健、科学的原则,确保评分分布合理,便于内部管理,并可考虑与外部征信评分进行对接。第六章 零售风险暴露违约概率、违约损失率和违约风险暴露量化第五十五条 x银行基于风险分池对零售风险暴露的违约概率、违约损失率和违约风险暴露进行量化。第五十六条 当某一零售贷款组合满足第十四条中关于风险特殊性、业务重要性和数据充足性的要求时,可进行风险分池并估计相应风险参数。第五十七条 采用统计模型法进行风险参数量化的基本流程包括量化准备、风险分池和参数估
21、计三个步骤。第一节 风险参数量化准备第五十八条 风险参数量化前,应构建风险分池方法论,进行数据收集、清洗和分析。第五十九条 风险分池方法论包括确定分池方法、框架和流程等。若采用决策树方法,应确定细分方法和终止条件;若采用统计回归法,应确定函数形式。第六十条 数据收集和清洗应参照第二十一条至第二十三条的有关要求。第六十一条 基于清洗后的数据,应生成分池候选指标和标识违约。生成分池候选指标是指从申请数据集和月度数据集中生成分池候选衍生变量的过程。标识违约是指根据违约定义对样本是否违约进行标识。第六十二条 针对不同的风险参数,应进行特定的数据分析: (一)针对违约概率,应对各零售信贷产品的成熟性效应
22、进行分析,并确定相应的成熟期。(二)针对违约损失率,应确定经济损失包含的内容、适用的折现率和各零售信贷产品的清收期。(三)针对违约风险暴露,应对贷记卡估计信用转换系数。信用转换系数(CCF)和违约风险暴露(EAD)的计算公式为:1.当贷记卡观察时点可用额度不低于某特定金额时,CCF=(违约时点透支余额-观察时点透支余额)/观察时点可用额度,EAD=观察时点透支余额+CCF观察时点可用额度。2.当贷记卡观察时点可用额度低于某特定金额时,使用“整体授信额度”替换CCF和EAD计算公式中的“观察时点可用额度”。第六十三条 风险分池基于清洗后的总体数据集或样本数据集。对总体数据集进行抽样时,要确保样本
23、数据集的代表性。原则上,样本数据集应包括所有的违约数据,并根据合理的配比抽取非违约数据。第六十四条 以第六十三条确定的风险分池数据集为基础,采用7:3的比例随机抽样分别得到开发样本数据集和验证样本数据集。第二节 风险分池第六十五条 风险分池是指采用统计方法,基于客户和债项的主要风险特征变量,将风险特征相同的零售贷款分配到相同分池中,将风险特征不同的零售贷款分配到不同分池中的过程。第六十六条 风险分池主要分为高层细分和低层细分两个步骤。高层细分是指综合考虑监管要求、业务实际情况和成熟性效应分析结果等因素,通过专家判断将零售贷款进行初步划分的过程。低层细分是指在高层细分节点下采用统计方法从分池候选
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