基于风险溢价的商业银行贷款定价方法，本文主要内容关键词为：溢价论文,银行贷款论文,风险论文,方法论文,商业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
贷款定价的实质是通过对银行所承担的信用风险进行预测和度量，对每笔贷款确定一个合理的风险价差补偿，该风险价差必须能够补偿银行对特定债项的风险承担。只有正确度量信用风险，贷款的风险定价机制才能有效运转，才能确保风险和收益在银行与借款人之间的合理分担，增强市场的有效性。
在我国，由于长期以来存、贷款利率一直处于管制状态，且与贷款相关的收费也受到严格限制，使得商业银行自主定价的空间很小，所以，从银行界到理论界都很少去深入研究贷款定价的问题。然而，随着巴塞尔新资本协议在全球范围内的实施已成定局、随着央行把贷款利率的上限放开，这种情况就发生了根本的变化。目前，国内银行界已经开始结合本行业的特点和实际，初步探索一些既能给本行的经营创造更大的利润空间、又能在信贷市场上保有竞争力的贷款定价方法。
目前国际上比较成熟的贷款定价方法主要有三种模式，即成本加成定价模式、价格领导定价模式和客户盈利分析模式。这些传统的定价模式在实际应用中尽管有各自的优势，但由于它们主要是基于会计核算手段，在对信用风险的度量上存在一定的不足。所以，尽管目前这几种定价方法仍然是贷款定价的主流，但是近年来西方商业银行在贷款定价方法、特别是在公司贷款定价方法上又有了一些较新的发展。主要表现在越来越多地运用现代信用风险计量模型，在准确度量贷款信用风险的基础上实行精细化的贷款定价，从而使自己的贷款价格更具竞争力。
目前比较前沿的信用风险定价模型主要包括两类：即结构法模型(Structural Approach)和简化法模型(Reduced-Form Approach)。结构法模型是最早出现的信用风险定价模型，原始的结构法模型由Merton(1974)提出，其假设企业违约是由企业资产价值变化所驱动，并与企业的资本结构有关。该模型将违约的概率看作内生变量，它的核心原理是将企业的债务看作一种期权，并利用期权定价公式对债务进行定价。这种模型的不足之处在于：公司价值很难确定，而且也难以精确地确定所有负债的结构、数量和价值。于是一种解决方法建议运用包含信用等级的信息来为风险资产定价，这就是简化法模型。简化法模型的核心思想是利用固定收益证券的利率期限结构理论对风险债务进行定价。该模型最初是由Jarrow和Turnbull(1995)提出，其后经Duffie和Singleton(1996)，Jarrow、Lando和Turnbu(1997)，Duffie(1998)以及M．Onorato和E．Altman(2005)等学者不断加以完善。与结构法模型不同，简化法模型依赖信用等级和历史违约信息推出风险债务定价所需的违约概率，它并不对企业的违约原因进行解释，而是假设企业的违约概率是一个外生的随机过程，这个随机过程决定信用风险的价格。
巴塞尔新资本协议在全球范围内的实施已成定局，作为新协议核心的内部评级法(IRB)也将成为银行风险管理和资本监管的主流模式。在内部评级法下，银行贷款的风险特征主要有四个构成因素：借款人违约概率(PD)、债项特定违约损失(LGD)、债项的违约敞口(EAD)、债项的期限(M)。这些因素组合在一起，银行就可以衡量特定债项预期的内在经济损失，并据此确定信用风险的价差补偿，从而达到贷款定价的目的。基于内部评级体系的贷款定价方法由于考虑到了信用风险的各个方面：违约、信用等级迁移、清偿率、信用价差等，它注定会成为未来贷款定价研究的热点。目前国内各商业银行已经在银监会的战略规划和统一部署下，积极推动内部评级工程体系的建设。特别是目前建行的由风险评级预警系统升级来的内部评级系统，已能够按照新协议的基本要求，更加精确地计算违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、预期损失率(EL)和非预期损失率(UL)等核心指标。这些都为本文的研究提供了应用的基础。
在考虑债项特性的基础上，本文基于简化法信用风险定价的思想，在巴塞尔新资本协议的框架下，针对贷款的预期违约率和违约挽回率，构建了基于风险溢价的商业银行贷款定价模型。该模型使商业银行为单笔贷款科学定价成为可能，并将为商业银行的信贷审批、贷款定价、限额管理、准备金计提以及经济资本配置等提供重要的决策依据和政策标准。
二、基于风险溢价的国内商业银行贷款定价方法
贷款包含的主要四个风险因素：借款人违约概率(PD)、债项特定违约损失(LGD)、债项的违约敞口(EAD)和债项期限(M)，都是度量贷款风险溢价的重要参数。为简便起见，本文假设：
(1)贷款仅考虑一期，到期后不允许展期。即期初发放贷款，期末回收贷款的本息，中间不发生支付。
(2)贷款决策者是风险中性的。虽然一般情况下我们都假设理性投资者都是风险厌恶的，但商业银行不同于一般投资者，其本身就是经营风险的行业，是通过经营风险来获取利润的机构。
以下设q[d][,τ](0≤q[d][,τ]≤1)表示银行预期某笔信用级别为τ的贷款d发生违约的概率，其中信用级别：τ∈｛AAA,AA,A,BBB，BB｝；记φ[d][,τ](0≤φ[d][,τ]≤1)为该笔贷款违约后的挽回率(即实际收回的贷款价值占应收回贷款价值的比率)，(1-φ[d][,τ])即为违约损失率LGD。
结论：在上述假设下，信用级别为τ的贷款d的贷款利率应为r*[,d]=r+s[d][,τ]，其中r为中央银行发布的一年期贷款基准利率，s[d][,τ]为相应的贷款风险溢价(即贷款的风险价差补偿)，且可表为：
其中R[d][,τ]=q[d][,τ](1-φ[d][,τ])。
证明：设拟发放的某笔信用级别为τ的贷款d的初始价值为V[,0]，期末贷款价值为V[,1]，在贷款存续期内，该笔贷款的预期违约概率记为q[d][,τ]，违约后挽回率为φ[d][,τ]。参照零息债券定价公式，对风险中性贷款价格制订者而言，如下等式成立：
另一方面，由现值(NPV)模型，可得如下等式：
对同一笔贷款来说，期初和期末价值应同时满足上述两式。联解式(2)和式(3)，即得风险溢价s[d][,τ]的表达形式(1)：
称(1)式为商业银行基于风险溢价的贷款定价模型。根据该模型，易知：
第一，随着贷款d的预期违约率q[d][,τ]增长，在挽回率φ[d][,τ]不变的情况下，该笔贷款的风险溢价s[d][,τ]逐步增长。
第二，假定预期违约率q[d][,τ]给定，随着挽回率φ[d][,τ]的增加，违约损失率(1-φ[d][,τ])减少，风险溢价也逐步减少，这意味着违约发生后，预期挽回率越高，收回全部贷款的可能性就越大，换句话说，较高的挽回率能够降低贷款所面临的信用风险。在挽回率趋向于1的极端情况下，尽管违约率可能较高，但该笔贷款的风险溢价依然趋于0。在s[d][,τ]=0的理想情况下，贷款应执行基准利率。
第三，当预期违约概率趋于1而违约后的挽回率趋于0时，该笔贷款的风险将趋于无穷大，此时，银行的贷款本金和应得利息从理论上来说将全部损失。当然，这种极端情况，在现实中一般不会发生。
第四，如果贷款的违约率很高，但是违约发生后的挽回率也很高，或者是违约率很小，但是挽回率也很小，这两种情况对贷款定价的影响是一样的。根据模型(1)可知，风险溢价s[d][,τ]依赖于预期违约率q[d][,τ]和违约损失率(1-φ[d][,τ])的乘积R[d][,τ]=q[d][,τ](1-φ[d][,τ])，因此，模型(1)合理地解释了这种情况。
三、应用案例分析
为了说明本文所提出的基于风险溢价的贷款定价方法在银行贷款定价中的应用，下面以某银行的贷款案例加以说明。
客户Q是某商业银行的优质客户，对该行的历史发展曾做出过很大的贡献。当前由于国家对建材行业的限制发展，客户Q的下游客户——从事建材行业的客户S的经营困难使Q不得不大量赊销出售，以至造成Q的流动资金紧张。该客户年初的信用评级为AA，当前信用评级为A。
因为借款人所在的行业是国家明文规定要限制发展的行业，理论上银行应对客户Q实行紧缩的信贷政策，但考虑到银企关系，银行高层担心一旦拒绝此次的信用申请，可能会造成更大的损失。所以决定同意此次申请，但是要求信贷经理制定一个合理的风险补偿。银行高层期望通过贷款价格来委婉拒绝或者是弥补由该业务可能给银行带来的潜在损失。贷款的大致情况见表1
表1申请贷款的基本情况表
借款人的
借款人的
客户的重要 信贷资金供求
信用评级
行业状况 性程度
状况
A 受限制发展
优良客户相对宽松
对贷款的 贷款的担保 申请贷款的 存款备付金
风险评级 情况期限比率
BBB借款人的厂 一年25％
房抵押
模型中的预期违约率，由商业银行的风险预警系统计算得出，违约挽回率由银行根据贷款的备付金、担保情况综合权衡得到。据此得到此笔贷款的预期违约概率为5％，一旦违约，则违约后的挽回率为30％。目前中央银行颁布的商业银行一年期贷款基准利率为5.58％。
通过上面的分析，将预期违约概率q[,BBB]=5％，违约后挽回率φ[,BBB]=30％，r=-5.58％等相关变量代入公式(1)中，计算出该笔贷款的风险溢价应为：s[,BBB]=3.829％。
即商业银行对客户Q的此次贷款申请应执行的利率r[*][,i]为：
r*[,i]=r+s[,BBB]=5.58％+3.829％=9.409％ (4)
表2为传统的银行业根据借款人信用等级确定贷款风险补偿的对应表。
表2信用等级与风险补偿
借款人信用等级
风险补偿费用
AAA0.25％
AA 0.50％
A 0.75％
BBB1.25％
BB 2.00％
B级及其以下级别不能授信
基于传统方法，该行确定的合同贷款利率的风险补偿应为0.75％，低于根据本文所建立的模型得到的风险溢价3.829％。两者相比，显然在该案例中传统方法低估了贷款的风险。
原因分析：(1)传统的数据是根据历史数据得到，而历史数据对当前宏观经济形式下的信用风险的解释能力有限；(2)同一信用级别但从事不同行业的客户，贷款风险不会完全一样，使用同一个风险补偿显然失去了定价的科学性；(3)传统方法是针对借款人的信用级别给定风险价差补偿，但即使是同一个借款人，其在银行的不同债项，也会因担保方式的不同而有所不同。因此，本文针对特定债项来决定风险溢价的定价方法弥补了针对借款人信用等级决定风险补偿的缺陷。
通过上面的对比分析我们发现，在常规信贷业务中，决策者很多时候是低估了贷款的风险和银行贷款资产的价值。在传统上，对贷款定价的分析主要是基于主观的判断，信息来源基本上是企业的财务报表，但财务报表是向后看的，仅反映了企业的过去，本文提出的基于风险溢价的贷款定价方法则利用了贷款的未来期望价值所包含的信息度量信用风险。
四、结论
众所周知，在许多金融风险中，最重要和最基本的风险当属市场风险和信用风险，对于市场风险的度量，目前已形成较为完整的理论框架。与市场风险相比，由于信用风险具有数据获取困难，非系统性风险特征明显，概率分布具有偏态性(厚尾)等特点，因此对其进行度量和定价的难度较大。结构法和简化法模型的提出，则明确了信用风险与信用价差之间的数量关系，弥补了信用风险定价的空白，丰富和完善了资产定价理论。
本文通过信用风险定价模型对风险溢价进行度量，为国内商业银行的贷款定价提供了一种信贷决策方法。该方法在商业银行的风险管理实践中不仅计算简便、实用、易于理解，而且由于采用了预期违约率代替历史违约率和违约率迁移矩阵，更充分地反映了贷款风险的实质特征。由于预期违约率是建立在银行对企业未来经营的预期基础上，因此本模型所包含的信息更广，有效性更强。
当然，使用信用风险定价模型来度量风险溢价也有其局限性，如道德风险在信用风险中占据突出地位，而信用风险定价模型主要着眼于偿还能力而不是偿还意愿。因此，专家(银行信贷分析师)的判断在某种程度上是不可缺少的，这就是本文使用银行自己的内部评级系统确定贷款预期违约率的原因。本文的不足之处在于：该模型不能给决策层提供一个柔性的决策参考空间，使决策者通过和企业谈判商定贷款价格成为可能，而这正是当前信贷市场逐步向买方市场过渡的一个典型特征，为此，我们正在做进一步的研究。
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