CCAR與wholesale credit risk modeling

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CCAR和DFAST這樣的壓力測試要求銀行在給定的宏觀經濟變數軌跡（通常為9個季度）對其資產負債表，收入，損失（合成為PPNR)以及風險加權資產（RWA)進行預測。這就要求銀行建立基於宏觀經濟變數的PPNR預測模型。在Wholesale Credit Risk領域內反映在對期望信用違約損失（EXpected Credit Loss, 簡稱為ECL)的預測建模。ECL之所以重要，在於它的預測序列是預測銀行貸款組合的實際壞帳率(Net Charge Off)以及不良貸款比率（Non-performing Loans)的關鍵變數。同時也是預測貸款違約計提準備金（Allowance for loan losses, ALL)的重要依據。

決定ECL的風險因素主要包括PD, LGD, EAD以及loan balance. 前三者大多數讀者不會感到陌生，通常通過考察歷史數據中這些因變數與資產性質（契約，抵押品等），借貸方性質（地域，行業，評級等）以及宏觀經濟變數（失業率，通脹率，利率，GDP增長率，匯率等）運用計量經濟學工具建立回歸模型（一般為線性或邏輯回歸），從而預測這些因變數的未來9個季度的時間序列。而loan balance的變化往往被忽視，但這往往是個重要的因素。比如在貸款到期日，銀行往往會根據諸多方面的因素（既有經濟方面的，也有非經濟方面的，如客戶關係）對借貸方提供延期，但對貸款利率可能會根據市場情況進行調整。此外，銀行會在每期對其存款準備金之上的剩餘資金進行新的借貸從而導致其資產負債表増長。如何預測這部分新増貸款的數額與分布？這不僅僅取決於經濟形勢的變化，同時也與銀行的業務模式與經營風格密切相關，在建模中必須予以充分考慮。

銀行持有的wholesale loan portfolio 主要包括C&I(Commercial and Industrial), CRE(commercial real estate), 以及HFS(Held for sale)和FVO(fair value option)等。每一類貸款有自身的特性，因此構建的模型也會有所不同。這一點使得wholesale credit risk modeling 顯得比較複雜。

與市場風險不同，Wholesale Credit Risk的預測數據無法與市場價格相校驗,唯一的標準只有歷史數據。而歷史數據往往包含了許多隱含的內容。許多情況下單純依賴數據而不去考察其背後的故事往往無法得出正確的結論。比如在2001年與2009年同樣經歷經濟衰退，僅僅根據宏觀經濟變數預測出的PD在這兩年會達到相近的峰值，而實際的違約率2009年卻比2001年低了很多。如果僅僅從數據出發，根本無法解釋這種現象。事實上,根據這種模型預測出的PD即使是樣本內測試的結果都很不理想，而是出現2001年的違約率預測近乎完美，而2009年的違約率總是被高估的現象。發生這種情況的原因是美國政府與聯儲在2009年為了救市而向金融系統注入了大量的流動性。如果引入這一啞變數，則模型的預測效果會大為改善，特別是2001與2009年的預測與實際違約率都能夠吻合地很好。

除了違約損失，PPNR建模的另一個要素是盈利的預測。對於貸款組合，主要體現在對於凈利息收入（net interest income)的預測。這就牽涉到兩個方面：毛利收入（gross interest income)與利息支出及其他費用。毛利收入主要取決於balance和利率的預測。前者可以利用損失模型中得到的balance預測序列（但要注意計算利息收入的本金應為total commitment 中的funded 部分，即utilization 部分，對於unfunded部分（即銀行承諾的借貸限額之內但並未被客戶提出的資金）只應計算其commitment fee部分（通常遠低於貸款利率）。對於利率的預測則要區別新放出的貸款與舊的貸款，以及期限的變化，結合LIBOR 與credit spread的預測合理地預測未來的利息水平。此外，預測的利息收入必須扣除可能造成的違約損失。對於利息支出則可以通過fund transfer pricing框架根據銀行內部treasury的funding policy來決定。利息收入預測建模的主要挑戰在於根據未來借貸方的信用評級分布構建合理的spread（即信用利差）模型。

對於大多數商業銀行來說，貸款是資產負債表上最大比重的資產，其利息收入是銀行的主要盈利來源，而傳統的信貸風險是最主要的風險來源。事實上，對大多數美國的商業銀行，信用風險所佔加權風險資產的比重都達到80-90%以上，即使是大銀行，和傳統信貸風險相比，其他的像市場風險與衍生品對手風險所佔的比例也僅是小巫見大巫。因此，如何構建準確有效的信貸wholesale credit risk model成為近幾年來美國商業銀行的重要熱點，甚至成為整個CCAR能否通過的關鍵。