信用风险模型简述(3)

  相比之下,大通是属于大众型、普及型银行,埋头务实,兢兢业业地专注着创造财富,经营效果一直比较平稳健康。一直坚守着商业银行的老本行,尽管也从事证券债券发行业务,但没有大幅度转向跌宕起伏的投资银行业务。摩根和大通的差别,在它们所用的市场风险模型上也“管中窥豹,可见一斑”。摩根起初用的是精致先进的计算机模拟法,费事耗时;大通的很实在,用的是简约的但也被监管机构接受的历史模拟法。几年后,摩根也摒弃了它的计算机模拟法,转向使用大通式的历史模拟法。

  我们去银行采样的第一站是大通银行。负责接待我们的是一位董事总经理(managingdirector),信用风险模型方面的专家,曾在二月份纽约联储会议上作过关于大通的信用风险模型的报告。当时他的报告仅半个小时,只能介绍概况。现在则不同,我们要亲自调查、详细了解每个细节的来龙去脉。这位董事总经理对我们的来路、意图一清二楚,大通是修改巴塞尔I的积极倡导者、游说者,对我们此行自然大加欢迎,竭力配合。我们也就毋庸赘述,单刀直入,第一次见面的时候向他要了很多数据和资料。按规定,银行对监管部门必须采取全面披露(fulldisclosure)的政策,我们需要什么,他们就应该提供什么,不能有丝毫隐瞒。好在我们此行是政策调研,而非银行检查,所以接待我们的人员比较放松自如,畅所欲言。有时候,我们还会讨论一些信用风险模型以外的银行经营和政策法规的议题。

  与大通银行几个来回后,我们对它的整个信用风险模型的体系和结构有了全面了解。因为银行资料的保密性质,我这里不便细谈。我们接下来的任务是将模型所设计的所有变量和假设都汇总归类,一一分析——数据的来源、变量的可靠性、假设的合理性等,及模型在大通的实际运用。洋洋洒洒写了近二十页翔实全面的报告。

  我所作的特别贡献是花了两三页纸的篇幅,采用逆转工程术(reverseengineering),用一个数字实例,代入大通的假设、公式和模型,步步验证,最后得到与大通同样的结论。这个实例,倒是让我绞尽了脑汁。开始的时候,数据怎么都对不上号,同那位董事总经理几个来回下来,还是不得要领。紧张状况升级之际,那位董事总经理“突然”想起来,说他们在正规模型的基础上,又加了些随意参数!

  大通曼哈顿银行位于Park街的总部大楼

  这份报告是监管系统第一份银行调研报告,把银行业的泛泛而谈同具体的模型操作紧密联系起来。我们回头在向Christine等纽约联储的政策官员汇报大通银行模型的时候,他们都认为这份报告具体深刻,非常有价值,把很多问题的真髓都揭露出来了。他们中大多数是经济学博士,有较强的数理功底,那个数字实例也言简意赅、恰到好处,他们从中可以对一个银行的模型有透彻的了解。

  在此期间,我们还经常同研制信用风险模型的软件公司打交道,了解它们的软件产品、研究成果和实际操作。软件公司的产品一般都比较新潮时尚、考虑周全,聚集了最优秀的商业和学术界人士进行开发,否则就难以吸引买主。这其中较为著名的有KMV,Cats,CreditRisk+,CreditPortfolioView。它们都竭力同监管机构搞好关系,为我们提供资料信息,为我们的计算机装上软件进行测试。如果我们能让某一模型作为标准,或其中某一参数作为标准,它们便会客户不断、商机无限了。

  这其中,KMV是由三位著名教授创立的公司,KMV是他们三个人姓的第一个字母的组合。KMV的信用风险模型称为PortfolioManager(组合管理),他们还曾派专员来纽约联储和华盛顿美联储总部作介绍。但它最热门、最先驱的产品是用于信用评级的CreditMonitor(信用监控),用先进的期权理论来及时模拟公司的资金运行,从而快速预测公司违约倒闭的风险。许多银行都购买了CreditMonitor作参考。KMV有许多保密的学术论文和研究资料,都送给我们拜读。KMV最后被它的竞争对手——穆迪评级公司(Moody’s)给高价买去了。Cats的总设计师也曾是加州大学洛杉矶分校的一位教授,CreditRisk+是由瑞士银行(CreditSwissFirstBoston)发展出来的,CreditPortfolioView是由麦肯锡咨询公司(McKinsey)发展出来的。

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