商业银行信用风险内部评级方法与实践 | 编外篇：债务人评级模型低违约组合的验证！
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作者：叶征
经授权转自公众号：狗熊会
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业界和监管机构对低违约资产组合及其验证的观点
1、新资本协议实施工作组的验证工作组（AIG-V）的观点
新资本协议内部评级法希望能适用于各类资产，因此，并未对所谓的低违约资产组合给予特别关注。
验证工作原则是灵活的，使得银行各种资产组合能适合内部评级法最低标准，因此，没有必要专门针对低违约资产组合制定额外的规则或原则。
巴塞尔委员会从没有直接指出低违约资产组合不适合使用内部评级法，AIG-V成员也没有表示在他们国家采用了类似做法。
尽管低违约资产组合可能有其特殊之处，但不能想当然的认为，需要采取与其他资产组合完全不一样的计量和验证方法。
AIG-V提出了更有效的计量低违约资产组合风险和验证其内部评级体系的建议：
• 参数估计必须有前瞻性和预期性。
• 适用于所有资产组合的内部评级法的定性要求。
• 使用其他方法评估风险参数，可以弥补损失数据的缺乏。
• 当内部损失数据不足，使得难以验证风险参数时，存在很多其他可用的验证工具。
****资料来源：《巴塞尔新资本协议》、巴塞尔委员会第4期新闻公报——《AIG有关新资本协议框架下验证工作的最新进展》、巴塞尔委员会第6期新闻公报——《新资本协议框架下低违约资产组合的验证》
2、欧洲银行监管委员会（CEBS）的观点
如果申请机构能够说明估计和验证风险参数的方法和技术包含合理和有效的风险管理步骤且被一致地实行，则低违约资产组合风险暴露不应该仅仅由于没有充分数据可以在统计上证明风险参数估计而被排除在内部评级法之外。申请机构的风险参数估计应该是审慎的。
对低违约资产组合的验证不应该与非低违约资产组合完全不同，申请机构应该确保符合监管机构的最低要求，特别是具有充分审慎性。
申请机构应该在实施和应用方面特别关注，确保具有合适的技术环境和内部验证过程。
相对非低违约的资产组合，申请机构应该加强低违约资产组合的定性验证，评级模型的设计、开发和部署模型的数据质量以及评级体系的内部使用都是低违约资产组合验证过程的关键要素。较高程度的遵循使用测试是申请机构对其估计具有信心的重要指标，因此被认为满足最小要求的必要部分。
****资料来源：“Guidelines on the implementation, validation and assessment of Advanced Measurement (AMA) and Internal Ratings Based (IRB) Approaches”第404－407段
3、英国银行家协会（BBA）、伦敦投资银行协会（LIBA）、国际互换和衍生品协会（ISDA）观点
低违约资产组合在银行内部是普遍存在的。
关于低违约资产组合的验证，以下四个主要方面被认为是风险管理过程的必要成分：
• 模型开发：在模型开发阶段，对于具有足够违约数目的资产组合，通常比较“好”和“坏”样本寻找产生排序的风险驱动因素。对于低违约资产组合，更多的依靠专家判断和使用特定资产类型的内外部专家经验。只要有充分的经验，此类专家判断模型可以被认为在风险排序能力方面和统计模型是同样有效的。
• 模型验证：主要包括模型开发方法论的复核和模型结果的评估，用于说明模型在直觉上和方向上是正确合理的。
• 模型参数估计和校准：使模型结果具有定量含义，包括PD、LGD和EAD估值和评级或得分的映射过程。
• 模型使用、管理和控制：实施和使用评级系统以及评级系统相关政策、流程和管理。
****资料来源：英国银行家协会（BBA）、伦敦投资银行协会（LIBA）、国际互换和衍生品协会（ISDA）工作文献——“Low Default Portfolios (Joint Industry Working Group Discussion Paper)”，2005年1月
4、香港金管局的观点
金管局认为无需特别为低违约资产组合制定独立的定义以及一套额外的规则或原则。由于每类低违约资产组合的风险特性都有很大差别，对量化和验证风险会有不同程度的影响，因此申请机构应考虑其组合是否具备低违约资产组合的特点，并设计适合的风险量化及验证方法。
有些方法是增加低违约资产组合的风险参数估计结果的可靠性工具。某种方法是否适用，在不同申请机构之间可能会有不同。无论如何，申请机构都需要有合理依据支持它们所选用的方法，了解有关方法的限制，以及在有需要的情况下保守处理得出的结果。
虽然风险参数估计是以过往经验为基础，但它们的作用是对所有组合作前瞻性预测。因此在部分情况下若历史违约及损失数据相对的稀少，不一定会得出违约概率估计。申请机构在量化或验证风险时，可利用其他地区的相似资产类别的违约和损失经验。若有相关数据，申请机构亦可选择使用涉及较长期间的数据。
如果在个别申请机构的层面存在损失数据有限的问题，金管局预期申请机构会利用汇集其他金融机构或市场参与者的数据，或采用其他外部资料来源，或采用市场风险指标等方法，来弥补内部损失数据的不足。
就部分组合而言，可能不仅在个别申请结构层面存在损失数据有限的问题，甚至在业界层面亦存在这个情况。在这些情况下，金管局预期申请机构会证明已运用适当的方法来增强数据。
若申请机构没有足够损失数据（即使已运用数据加强方法）对风险参数的内部结果进行返回检验，金管局预期它们会比较着重使用基准测试工具，以证明估计结果是准确的。
****资料来源：香港金融管理局——“Validating Risk Rating Systems under the IRB Approaches”10.2节，2006年2月
综上所述，业界和监管机构对低违约资产组合及其验证的核心观点如下：
一是低违约资产组合在银行内部是普通存在的；
二是低违约资产组合不能被自动排除在内部评级法之外；
三是低违约资产组合的验证应更关注于对模型开发过程进行定性分析；
四是可以采用数据加强和基准测试的方法对模型结果进行定量验证；
五是定量验证没有统一的方法，申请机构可以根据自身的情况选择合适的方法；
六是在量化或验证风险时，可利用其他地区的相似资产类别的违约和损失经验。
所以，针对于违约样本较少的情况，不论是模型评估还是建模阶段，验证模型的区分能力均可以通过持续积累违约数据进行返回检验；或者进行数据加强和基准测试等多种低违约验证方法。一般建模时，针对低违约组合如果通过补充外部样本进行数据增强，要充分考虑本行的风险偏好和业务实际来选择外部样本，因此是可以利用外部样本来调整主标尺的。
低违约资产组合验证方法
除了补充外部样本还有很多其他数据加强的方法来应对低违约组合建模的验证挑战。
业界常用的和监管机构建议的对低违约资产组合的验证方法示意图如下：
根据验证工作的第四条和第五条原则：
验证方法不止一种；
验证既包括定量验证也包括定性要素。
****资料来源：巴塞尔委员会第6期新闻公报——《新资本协议框架下低违约资产组合的验证》
1、建模过程的定性评估
巴塞尔委员会第6期新闻公报——《新资本协议框架下低违约资产组合的验证》中要求：
银行评级体系和开发过程中应该有充分的人工评判和监督；
评级体系要素必须建立全面文档；
评级体系必须具备有效的公司治理、信用风险控制和内部审计等。
对模型开发过程的定性评估是验证低违约资产组合不可或缺的重要部分：
模型设计、模型方法论、模型参数和假设；
建模过程的合理性，即样本选取逻辑和依据、数据清洗方法与过程、模型参数选择、单变量分析、分数转换、多变量分析和样本与总体的映射依据的合理性；
模型开发文档的充分可复制性等。
2 、统计方法的显著性水平
AR值或ROC曲线的统计显著性
通过P值可以判定评级模型区分能力的显著性水平，对于没有严格界限的低违约资产组合，区分能力的显著性水平可以增加对模型的信心。
K-S检验的统计显著性
取两组数据（违约和非违约）进行KS检验，取显著性水平为0.05，若P值大于等于显著性水平0.05, 则接受原假设，两个独立样本相似（源于同一分布）。若P值小于显著性水平0.05，则拒绝原假设，两个独立样本不相似（不源于同一个分布）。
T检验的统计显著性等
t检验的原假设是两个分布的均值相等。给定两个数据集（分别为违约和非违约数据集），每一个集合由其均值、标准差和数据点个数来描述，可以用t检验来判断均值是否是相等的。
3、数据加强方法
使用外部数据
在内部违约数据较少，但仍希望使用常用的统计方法进行返回检验的情况下使用，国外银行通常采用与其他银行或市场参与者共建数据池或使用其他外部数据源；
难点在于选择在资产规模、违约比率、行业分布等各维度与内部数据可比的且信息准确的外部数据。
资产组合合并
对具有相同等级风险暴露的风险特征进行分析；
将整个资产组合的平均等级与该资产组合的实际情况相比较，而不是仅关注细分资产组合的返回检验结果。
违约替代（proxy default）
内部客户按违约定义虽未违约但具有较低的外部评级，可以认为风险特征接近违约，进行违约替代。
针对某些内部客户风险特征接近违约，可以适当放宽违约条件，进行违约替代。
内部客户如果按违约定义虽未违约但具有较低的外部评级，可以认为风险特征接近违约，进行违约替代。没有外部评级若某些内部客户风险特征接近违约，也可以适当放宽违约条件，进行违约替代。
例如：如在没有违约数据时，还是能分别出客户信用高低，只需把信用标准调整，假设原来定义20分以下为违约，但此时没有违约客户，现在为了产生违约数据，在建模的时候能够把信用高的客户识别出来，把违约定义为50分以下，这样信用低的客户就增多了，但它不是严格意义上的违约客户，这样通过放宽标准，把不同信用的客户区分开，在建模时运用二分类的模型即可。虽然此时目标变量已经发生变化，在模型应用的时候应注意这些不是真正的违约客户，但并不影响模型的校准和主标尺的确定。
延长违约窗口
在违约客户较少的情况下，通过延长违约窗口，可使更多客户进入违约窗口之后，增加违约客户数据，例如，如果违约窗口定义是90天至120天比较合适，但是如果违约窗口划在这个期间，落在这个区间内的客户很少，可以把违约窗口延长至270天或365天，好让更多的客户会落在违约窗口内。
4、基准测试方法
基准测试目标
对于低违约资产组合的情况，返回检验只能得出有限的结论，而基准测试可以发挥更大的作用；
验证低违约资产组合评级模型的区分能力，通过比较评级模型和基准模型对相同债务人评级结果的相关性进行验证；
验证违约概率估计的合理性，选择合适的外部基准并与基准建立映射关系。
基准测试流程图（示例）
****资料来源：“Validating Risk Rating Systems under the IRB Approaches”10.2节，2006年2月
某股份制商业银行的低违约资产组合验证方法与工具示例
1、数据加强方法对某股份制商业银行低违约资产组合验证的适用性评估
2、某股份制商业银行验证工作组对低违约资产组合已经开展的验证工作（示例）
作为模型验证的重要组成，建模过程的验证（即Model Review）对低违约资产组合的验证更加重要，检查数据的代表性、专家判断过程中专家的选择、模型开发各步骤、风险因素及权重的选择过程、文档记录的完备性等模型开发过程验证环节同样适用于低违约资产组合。目前XX银行验证项目组正在进行建模过程的验证。
XX银行验证项目组已经完成了模型应用及政策、流程、IT系统等内部评级支持体系方面的验证，其中支持体系方面的验证请参见项目交付品——《XX_MV_D24_非零售内部评级支持体系验证报告》。
对于模型结果的验证，验证项目组目前已经开展了一些验证工作，在无法区分违约和低违约界限时采用具有统计显著性的验证方法进行验证，如计算AR、KS和T检验与随机模型相比区分能力的显著性水平等。另外也采用了包括违约替代法、资产组合合并等数据加强方法进行返回检验，选取时段外具有外部评级的客户数据进行基准测试等，具体可参考验证报告的相关内容。
总结
资本计量高级方法验证在中国乃至全球也刚刚起步，国内外各家银行都在积极探索验证方法和搭建验证体系。基于中国银行业高质量数据积累不足、缺少外部评级、相关验证技术研究时间较短、有经验的计量人员比较缺乏等现状，中国银行业的资本计量高级方法的验证是一个由浅到深、由点到面的、系统的、持续的、不断完善的长期过程……
本文为笔者在此方面多年来与团队所做的创新性探索和实践，并形成的一系列行之有效的方法和工具。如存在疏漏和观点偏颇之处，欢迎大家多提宝贵意见。
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