臺灣博碩士論文加值系統

銀行信用風險之衡量----馬可夫轉換模型之應用與實證

摘要

在新版巴塞爾資本協定（Basel Ⅱ）中，建立了各類風險的定義，且將風險控管精神融入金融相關法規內；且有鑑於該協定之設計取向，各金融機構凡想提高資本效率者，最好能採用「內部評等法（Internal Rating-Based Approach ,IRB）」，以求能更正確地反映出自身的信用風險程度，進而估計出最適合的資本投入，來提高資本效率。
對於正在尋求產業升級與轉型的金融服務業而言，掌握現代風險管理的核心觀念與技術，量身訂做更精確之信用風險模型，將是有效提升本身競爭力以及進入國際金融市場的最有利工具。
故本研究嘗試引用由Jarrow、Lando及Turnbull三位學者（1997）所發表的信用風險評價模型，加上郭照榮（2003）放寬該模型之假設條件，針對中銀、僑銀、世華銀、玉山銀、聯邦銀等五家樣本銀行，之中長期企業授信的放款利率（取自台灣經濟新報社TEJ之銀行長短期借款明細資料庫）與無風險利率（取自中央政府公債利率）之差異，以風險中立評價方法，求解出放款收益結構內之隱含違約機率(PD)。故本研究之實證結果摘要如下：
一、在不同的回復率設定下，各評等之所有樣本銀行所能容忍之邊際違約機率(單期)，其值介於0%~55.98%之間；而累積違約機率（跨期）的部份，則介於0%~61.89%之間。
二、對於違約機率的忍受範圍，則隨回復率之提高而提高，兩者存在有明顯的正向變動關係；且隨著回復率之提升，違約機率增加之幅度有加大的現象，即違約機率與回復率之關係圖，呈現正斜率且凹口向上。
三、在回復率固定之下，較差信用等級之授信，所能容忍之違約機率高於較佳信用等級者。
四、各銀行逾放比率與違約機率隨年度變化之走勢圖，並不一致；但若將違約機率隨年度變化之走勢圖遞延一年來看，則似有相符之處；但並不能完全一致，因為本模型所估計之違約機率並非以全行之放款總額為對象，結果自然不一致。

目錄

第一章 緒論
第一節 研究動機……………………………………………01
第二節 研究目的……………………………………………03
第三節 研究架構與流程……………………………………04

第二章 文獻探討
第一節 信用評等概述………………………………………06
第二節 傳統信用風險衡量方式……………………………12
第三節 類神經網路分析法…………………………………17
第四節 結構法之信用風險評價模型………………………24
第五節 縮減法之信用風險評價模型………………………28

第三章 研究方法探討
第一節 馬可夫鏈之簡介……………………………………31
第二節 Jarrow and Turnbull(1995)…………………………40
第三節 Jarrow, Lando and Turnbull(1997)……………………43
第四節 本研究實證模型之建立……………………………49

第四章 研究設計
第一節 實證研究資料說明…………………………………55
第二節 實證模型變數處理…………………………………58

第五章 實證結果分析
第一節 違約機率與回復率、評等等級之關係……………59
第二節 違約機率與逾放比率之對照………………………64

第六章 結論與建議
第一節 結論…………………………………………………66
第二節 研究限制……………………………………………68
第三節 建議…………………………………………………69

參考文獻…………………………………………………………70
附表一……………………………………………………………74
附表二……………………………………………………………76
附圖一……………………………………………………………91
附圖二……………………………………………………………92
附圖三……………………………………………………………93
附圖四……………………………………………………………94
附圖五……………………………………………………………95



表次

表1-1 Basel Ⅱ之架構.................................................................03
表2-1 Probit與Logit之差異...................................................14
表2-2 類神經網路模式簡表....................................................20
表4-1 實證資料統計表............................................................57
表5-1 樣本銀行89~92年底之逾放比率................................64


圖次

圖1-1 研究流程圖.......................................................................05
圖2-1真實系統與系統模型(類神經網路)之比較圖.................17
圖5-1中銀在各回復率下之邊際違約機率................................60
圖5-2五家銀行邊際違約機率走勢圖（回復率=0.5）.............61
圖5-3五家銀行邊際違約機率走勢圖（回復率=0）............61
圖5-4中銀在各回復率下之累積違約機率................................62
圖5-5五家銀行累積違約機率走勢圖（回復率=0.5）.............63
圖5-6五家銀行邊際累積機率走勢圖（回復率=0）................63
圖5-7五家銀行逾放比率走勢圖................................................65
圖5-8五家銀行邊際違約機率走勢圖--遞延一年（回復率=0.5）....65

參考文獻
一、中文部份
1、李弘道（2002），「有記憶性信用價差期間結構模型」，國立政治大學財務管理學系碩士論文。
2、周百隆（2001），「農會信用部經營危機之研究--危機預警模型與馬可夫吸收鏈鎖之應用」，國立臺灣大學農業經濟學研究所博士論文。
3、林佳蓉（2001），「信用風險模型之發展與衡量-以中長期資金運用制度為例」，國立中山大學財務管理研究所碩士論文。
4、郭照榮（2001），「中長期資金運用之總體效益評估與建議」，行政院經濟建設委員會委託專題研究報告。
5、郭照榮（2003），「如何量計銀行放款風險：風險中立機率測度的馬可夫模型之應用」，行政院國家科學委員會專題研究計劃初稿。
6、郭素綾（2002），「本國銀行信用評等實證模型之研究」，國立中正大學企業管理研究所碩士論文。
7、姜祖恕（1985），「馬可夫鏈的簡介」，數學傳播，第九卷第三期。
8、施宜君（2001），「信用風險之評價與應用」，國立政治大學金融學系碩士論文。
9、陳漢昇（2002），「信用風險下公司債之評價─應用馬可夫模型在台灣市場之實證研究」，淡江大學財務金融學系碩士論文。
10、許正雄（2003），「銀行信用風險溢酬之探討-----以單一銀行為例」，國立中山大學財務管理研究所碩士論文。
11、葉怡成（2001），「應用類神經網路」，儒林圖書有限公司。
二、英文部份
1、Altman, Edward （1968）,“Financial Ratios, Discriminant analysis and theprediction of corporate bankruptcy,”The Journal of Finance, Vol.23, No.4,pp.589-609。
2、Altman EI. （1994）,“Corporate distress diagnosis comparisions using linear descriminant analysisi and neural networks (the Italian experience),” Journal of Banking and Finance, pp.524-529。
3、Black, Fischer, and Myron Scholes （1973）,“The Pricing of Options and Corporate Liabilities,” Journal of Political EcoNomy, Vol.81, No.3, pp.637-653。
4、Black, Fischer, and John C. Cox. （1976）,“Valuing Corporate Securities Some Effects of Bond Indenture Provisions,” Journal of Finance, Vol.31, No.2, pp.351-367。
5、Coats PK,Fant LF. （1993）,“Recognizing financial distress patterns using a neural network tool,” Financial Management, Autumn, pp.142-155。
6、Deakin, E.B.,（1972）,“A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure,” Journal of Accounting Research, Vol.10, pp.167-179。
7、Dutta, S., and Shekhar, S., （1988）,“Bond Rating: A Non-Conservative Application of Neural Network,” Proceeding of the IEEE International Conference on Neural Networks, Ⅱ, pp.443-450。
8、Das S. and T. Tufano, （1996）,“Pricing Credit Sensitive Debt when Interest Rates, Credit Ratings and Credit Spreads are Stochastic”, Journal of Financial Engineering, vol.5, pp.161-198。

9、Duffie, Darrell, and Kenneth J, Singleton（1997）,“An Econometric Modelof the Term Structure of Interest-Rate Swap Yields,” Journal of Finance, Vol.52, No.4, pp.1287-1321。
10、Jarrow, Robert A., and Stuart M. Turnbull （1995）,“Pricing Derivatives on Financial Securities Subject to Credit Risk,” Journal of Finance,Vol.50,No.1, pp.53-86。
11、Jarrow, Robert A. , David Lando , and Stuart M. Turnbull （1997）,“A Markov Model for the Term Structure of Credit Risk Spreads, ” Review of Financial Studies; Vol.10, No.2, pp.481-523。
12、Jarrow, Robert A., and Donald R. van. Deventer, （1998）,“ Integrating Interest RateRisk and Credit Risk in ALM,” Asset & Liability Management ASynthesis of new Wethobologies, Risk Books, The kamakura Corporation, pp.87-96。
13、Longstaff, Francis A. and Eduardo S. Schwartz（1995）,“A Simple Approach to Valuing Risky Fixed and Floating Rate Debt,” Journal of Finance,Vol.50, No.3, pp.789-819。
14、Lando, David.（1998）,“On Cox Processes and Credit Risky Securities,” Review of Derivatives Research, Vol.2, pp.99-120。
15、Merton, Robert C.（1974）,“On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates,” Journal of Finance, Vol.29,No.2, pp.449-470。
16、Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark, （2000）,“A comparative analysis of current credit risk models,” Journal of Banking & Finance, Vol.24， pp.59-117。
17、Ohlson, J.A.,（1980）,“Financial Ratios and the Probabilistic Prediction ofBankruptcy,” Journal of Accounting Research, pp.163-168。
18、Ohlson, J.T.,（1980）,“Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy,” Journal of Accounting Research, Vol.18, No1, pp.109-131。
19、Ogden, Joseph P. ,（1987）,“Determinants of the Ratings and Yields on Corporate Bonds:Tests of the Contingent-Claims Model,” Journal of Financial Research, Vol.10, No.4, pp.329-339。
20、Sarig, O. and A. Warga, （1989）,“Some empirical estimates of the risk structure of interest rate,” Journal of Finance 44, pp.1351-1360。
21、Shimko, David, Naohiko Tejima, and Donald Van Deventer,（1993）,“The Pricing of Risky Debt When Interest Rates are Stochastic,” Journal of Fixed Income 3, pp.58-65。
22、Tam KY., Kiang MY.,（1992）,“Managerial applications of neural network:the case of bank failure predictions,”Management Science,38, pp.926-947。
23、Trippi, R. and Turban, E.,（1996）,“Neural Networks in Finance and Investing,” revised ed. Irwin ,Homewood, IL ,。
24、Zhou, and Chunsheng （1997）,“A Jump-Diffusion Approach to Modeling Credit Risk and Valuing Defaultable Securities,” Working paper, Washington, DC: Federal Reserve Board。