http://baike.baidu.com/view/136771.htm

信用風險管理，指的是針對交易對手、借款人或債券發行人

要加強思想道德教育

具有違約“可能性”所產生的風險，進行管理。詳細拆分此風險成分，可以區分成“違約機率 default probability”、“違約后可回收比率 recovery rate”、“本金 principal”。

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http://www.investopedia.com/terms/g/global_recovery_rate.asp#axzz1wDUDetRA

Definition of 'Global Recovery Rate'

A global?measurement in the proportion of businesses that managed to recover more than 60% of their financial losses?arising from?corporate fraud. Acquiring economic crime insurance and earlier detection of fraudulent activities from controls?is two of the best methods in increasing the likelihood of recovering stolen assets.

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Investopedia explains 'Global Recovery Rate'

According to data from?PricewaterhouseCoopers' 2005?Global Economic Crime Survey, out of the 3600+ companies surveyed worldwide, it was found that 45% of them experienced some form of economic crime during 2003 - 2005. Unfortunately, the global recovery rate was?only 27%. In other words, most firms affected by fraud and other economic crimes do not recover most of their losses, which can be substantial as the average amount of loss is $1.7 million.

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http://news.china-b.com/yxdt/20090220/238188_1.html

回收率（RecoveryRate）是一個在銀行業界經常使用的概念，是指債務人違約后資產的回收程度＆#65377;與回收率經常聯系在一起的是違約損失率（LossGivenDefault），它是由回收率決定的，即LGD＝1－RR＆#65377;違約貸款回收率是商業銀行實施內部評級高級法的一個重要因素，在計算預期損失與非預期損失時都需要對回收率進行估計＆#65377;另外，在信用衍生產品和資產支持證券定價時，對標的貸款回收率的估計也是必須的＆#65377;同樣，對信貸業務條線收益的風險調整度量也需要估計回收率風險＆#65377;此外，在新資本協議支柱三的信息披露要求中也要求銀行披露其組合的LGD＆#65380;PD和EAD＆#65377;總之，銀行通過對違約回收率的把握可以更好地進行定價，更有效地配置資本，更合理地估計現有貸款組合的損失和價值＆#65377;

目前國外實證研究中，對于債券違約回收率的研究較多，對商業銀行違約貸款回收率的研究較少，而且現有的違約貸款回收率研究多局限于商業和公司貸款，對零售貸款（如住房按揭和信用卡）或非凡貸款（如項目融資）回收率的研究則更少＆#65377;對于預備實施內部評級法高級法的商業銀行來說，對違約貸款回收率的建模和估計將是其所面臨的一項具有挑戰性的工作＆#65377;一＆#65380;實證研究中的違約貸款回收率1。違約貸款回收率的特點＆#65377;（1）違約貸款回收率的值普遍要比債券的回收率高＆#65377;一般債券回收率大約40%左右，而銀行貸款可達75%左右，但波動通常要比債券的要大＆#65377;對于債券來說，回收率比較輕易計算，可立即計算出來，或過一個違約后的特定時段利用真實的市場價格或名義價值來進行計算＆#65377;而銀行貸款通常是不能正常交易的，因此只存在清算回收率＆#65377;（2）違約貸款回收率的分布一般呈雙峰態＆#65377;即回收率要么往往較高，集中在80%四周，要么往往較低，集中在20%四周，在均值兩側呈現雙峰狀，均值水平并非發生概率的最大水平＆#65377;2。違約貸款回收率的影響因素＆#65377;與違約概率（ProbabilityofDefault）相比，影響回收率的因素更多，主要分為借款人的特征＆#65380;債項的特征＆#65380;宏觀經濟因素和銀行自身的特征四大類＆#65377;其中，借款人的因素主要包括：借款人信譽;資本結構;所處行業分類;公司規模;公司法律形式，有限公司還是無限公司;公司存續時間等＆#65377;債項的因素主要包括：貸款規模;貸款的優先級;抵押品的質量＆#65380;數量和類型;第三方擔保等＆#65377;宏觀經濟因素主要是指經濟周期，是繁榮期還是低迷期＆#65377;銀行自身的特征主要是指銀行貸款回收的內部政策＆#65380;處置清收能力等因素＆#65377;另外，除去以上四類因素外，制度因素也是影響回收率的一個重要因素，不同的監管和破產法律和程序都會影響到違約貸款的回收率＆#65377;3。與違約概率的關系＆#65377;對違約貸款回收率與違約概率關系的研究是近幾年來的研究熱點＆#65377;對于債券來說，Wilson1997年，Carey1998年，Altman和Brady2001年，Altman和Bana2002年，Altman和Fanjul2004年的研究發現回收率與違約概率之間存在負相關關系＆#65377;而對于貸款來說，由于抵押品的存在，這種回收率與違約概率之間的關系似乎不如債券明顯，因為當一個有固定資產抵押的借款人信用狀況惡化時，它的違約概率可能增加，但只要抵押品的價值相對穩定，那么貸款的回收率就不一定受到什么實質性的影響＆#65377;不過，在許多基于違約貸款的實證研究中，人們發現貸款回收率與違約概率之間還是存在一定的負相關關系的＆#65377;例如，Altman等人2005年研究顯示當總的違約概率較高時，回收率通常較低＆#65377;但是，目前存在的許多信用風險模型都假定回收率與違約概率是不相關的，是兩個相互獨立的變量＆#65377;而且2004年的新巴塞爾協議第一支柱信用風險監管資本的計算中也沒有考慮違約概率和違約損失率的關系＆#65377;不過近期的實證研究顯示，不考慮兩者之間的關系會導致估計結果低于實際情況＆#65377;因此，新資本協議規定為在每一個風險暴露估計違約損失率的時候，不管是利用內部數據還是外部數據都要考慮經濟低迷因素＆#65377;要用經濟周期低迷時的違約損失率來計算監管資本，以彌補沒有考慮相關性的缺陷＆#65377;巴塞爾新資本協議2005年的修正版對低迷違約損失率的標準進行了具體敘述，要求銀行識別正確的低迷條件和違約概率與違約損失率之間的關系，并在計算銀行違約暴露的違約損失率時考慮這種關系＆#65377;二＆#65380;違約回收率的計算與建模（一）違約貸款回收率的計算違約貸款回收率的計算方法主要有兩類，一類是基于市場價格的方法（Market－basedapproach），另一類是基于現金流的方法（Cash－basedapproach）＆#65377;在基于市場價格的方法中，回收率是貸款市場價格與違約時貸款的票面價值的比值，該方法主要反映了債務的市場價值，適用于流動性較好且有二級市場的違約貸款＆#65377;在實際應用中，基于現金流的方法是一種常用的計算方法＆#65377;基于現金流的方法分為兩種，一種是折現現金流方法，這種方法是將貸款違約后收到的凈現金流折現成貸款違約時的價格，然后與違約時貸款的票面價值進行比較＆#65377;這種方法的關鍵是選擇合適的折現率＆#65377;另一種方法是余額估計法（Balanceestimationmethod），當違約貸款的回收信息難以獲得，則兩個不同時期的貸款余額之差可以作為貸款的實際支出來計算回收率＆#65377;折現現金流方法和余額估計法十分類似，只是余額估計法是當回收數據難以得到時的一個簡單替換＆#65377;（二）信用風險模型中回收率的建模回收率的估計方法較多，主要包括歷史數據平均法＆#65380;非參數方法（如核密度估計法）＆#65380;因素模型法＆#65380;以及人工智能方法（如人工神經網絡法）等等，本文主要針對常見信用風險模型中回收率的建模進行分析＆#65377;常見的信用風險模型主要分為兩大類：一類是信用定價模型（Credit－pricing），另一類是信貸組合模型（Portfoliocreditvalue－at－risk）＆#65377;其中，信用定價模型分為兩種：結構模型和簡約模型＆#65377;1。信用定價模型＆#65377;（1）結構模型（Structuremodels）＆#65377;第一代結構模型是在默頓模型（1974年）的基礎上發展起來的，默頓模型的假設是：當公司資產價值（市場價值）低于其負債時，違約發生＆#65377;在結構模型框架下，公司的違約過程是由公司資產的價值驅動的，公司的違約風險很明顯同公司資產價值的波動性聯系在一起，所有信用風險相關因素，包括違約回收都是公司結構特征的函數（資產波動＆#65380;杠桿率）＆#65377;回收率是內生變量，是違約公司剩余資產價值的函數＆#65377;當公司價值增加，其違約概率就會降低，預期回收率就會增加＆#65377;由于該模型假定違約只發生在貸款到期日，與實際不相符合＆#65377;另外，模型采用的對數正態分布也輕易高估違約事件的回收率＆#65377;這些都限制了第一代結構模型在實際中的應用＆#65377;針對第一代結構模型的不合理假設，人們進行了改進，相繼提出了一些改進的結構模型，這些模型被稱為第二代結構模型＆#65377;在這些模型中，違約可以發生在貸款發放和到期日之間的任何時間，違約的觸發條件是公司資產降到一個限定水平＆#65377;回收率是外生變量，與公司資產價值相獨立＆#65377;它一般被定義為未償付債務價值的固定比率，與違約概率相互獨立＆#65377;雖然進行了一些改進，但第二代結構模型還是存在一些缺陷，例如，還需要估計不可觀測的公司資產價值;不能及時反映公司信用評級的迅速變化;沒有考慮公司價值忽然改變過程的出現＆#65377;也正是第二代結構模型還存在一些缺點，因此在此框架下的改進工作并沒有停止＆#65377;例如，為了考慮抵押品的影響，Jokivuolle和Peura2003年的研究中考慮了抵押品價值的影響因素，提出了一個銀行貸款的模型，將抵押品的價值與違約概率聯系起來，利用期權定價框架來建模＆#65377;模型中，債務到期時借款公司的總資產價值影響違約事件的發生，但不決定回收率＆#65377;抵押品價值被假定是決定回收率的唯一隨機因素＆#65377;

總的來說，目前基于結構模型框架的研究和應用較多，許多風險治理軟件中模型的設定也都是基于結構模型的思想框架而進行改進的＆#65377;例如，聞名風險治理軟件公司KMV公司的產品＆#65377;（2）簡約模型（Redticedformmodels）在人們沿著結構模型框架進行研究和改進的同時，RobercJarrow＆#65380;DarrellDufile等人提出了一種新的信用風險建模范式一簡約模型，并在此框架下對模型進行了一系列的改進＆#65377;在簡約模型中，違約不依靠于公司價值，在實施時不需要估計與公司價值相關的參數＆#65377;簡約模型假定違約是由一個外生的隨機變量決定的，違約概率在任何時段都不為零＆#65377;簡約模型假定回收率是一個外生變量，往往用公司違約前債務總額的固定比率或違約后債務等值國債的固定比率表示，違約回收率獨立于違約概率＆#65377;簡約模型是近幾年來發展起來的，為使模型更加符合實際情況，模型的改進工作也一直在進行著，例如，傳統簡約模型對違約概率的關注較多，而對違約回收率的研究較少，模型中通常假定回收率是一個已知的常數＆#65377;為了對傳統簡約模型進行改進，Guo等人2005年的研究在傳統簡約模型的框架中加入了一個反映回收率的隨機過程＆#65377;回收率由公司的資產和債務決定，這一點類似于結構模型＆#65377;模型中公司違約過程＆#65380;回收率過程和風險債務定價的定量化都是基于公司資產價值的結構信息＆#65377;該研究表明，新模型優于傳統的簡約模型＆#65377;目前，簡約模型的應用也已進入商業化階段，聞名的風險治理軟件公司Kamakura公司就由簡約模型的創建者和研究者加盟成立，并將其研究成果應用于信用風險的度量中＆#65377;2。信貸組合模型＆#65377;90年代中后期，銀行和咨詢公司開始開發信貸組合模型來度量在預先設定的置信區間水平下，一個信用組合風險暴露在特定時間段內（期限通常是一年）的潛在損失＆#65377;常見的信貸組合模型有：JP摩根的CreditMetrics＆#65380;瑞士信貸的CreditRisk+＆#65380;麥肯錫公司的CreditPortfolioView和KMV公司的CreditPortfolioManager＆#65377;信貸組合模型分為兩類：一類是違約模型（Defaultmodel），另一類是盯市模型（Markedtomarket）＆#65377;第一類方法中只有兩種可能事件被考慮進來了，即違約和不違約＆#65377;在DM模型中，信用損失只有當違約發生時才發生＆#65377;MTM模型包括借貸者所有信譽可能出現的變化，也叫信用遷徙，在MTM模型中，當信用遷徙發生時，損失就產生了＆#65377;CreditMetrics明顯是一種MTM模型，CreditRisk+和CreditPortfolioManager本質上是：DM模型，CreditPortfolioView既可以看作是MTM模型，也可以被當作DM模型＆#65377;信貸組合模型大體可看作是簡約模型，其中的違約回收率通常被看作是外生的常數或隨機變量，與違約概率不相關，回收率和違約概率被看作兩個獨立變量＆#65377;CreditMetrics＆#65380;creditPortfolioView和CredtiPortfolioManaget中的回收率被定義為一個隨機變量，通常假定服從貝塔分布，與違約概率不相關＆#65377;CreditRisk+中的回收率被看作常數＆#65377;三＆#65380;對國內商業銀行的建議1。統一違約與損失的定義＆#65377;銀行業實踐中對于違約與損失缺乏統一定義，往往根據具體目的和需要確定＆#65377;不同銀行在評級中所使用的違約與損失的概念存在著差異，這些差異可能來源于不同的法律和監管定義，以及不同的放貸做法如銀行的貸款回收政策＆#65377;但實際上，對違約與損失的界定是進行違約貸款回收率量化的前提，損失的界定關系到計量損失的范圍，違約的定義涉及到什么時候開始計量損失＆#65377;因此，銀行監管部門應該科學界定違約與損失的定義，各商業銀行要嚴格執行統一的標準＆#65377;目前，損失定義的統一比較輕易，多數銀行使用了經濟意義上的定義而非會計意義上的定義，因為經濟損失輕易估計和獲得＆#65377;對于違約來說，應盡量借鑒BaselII所給出的建議，即若出現以下一種情況或同時出現以下兩種情況，債務人將被視為違約：（1）銀行認定，除非采取追索措施，如變現抵押品（假如存在的話），借款人可能無法全額償還對銀行集團的債務＆#65377;（2）債務人對于銀行集團的實質性信貸債務逾期90天以上＆#65377;若客戶違反了規定的透支限額或者新核定的限額小于目前的余額，各項透支將被視為逾期＆#65377;2。加強數據庫建設，努力建立共享機制＆#65377;假如銀行采取內部評級法高級法的話，必須選擇合適的模型猜測回收率＆#65377;為了建立模型，銀行必須收集過去借貸人違約的數據來考慮銀行自身特定貸款組合的特性＆#65377;而數據是國內商業銀行實施內部評級法的一大障礙＆#65377;目前，國內較大商業銀行都實施了數據大集中工程，并普遍取得了較大成績，這為商業銀行建立適合全面風險治理平臺的數據庫奠定了基礎，同時也為商業銀行建立符合自身實際的內部模型提供了保障＆#65377;目前，數據的時間跨度和數據質量是比較受關注的兩個重要方面＆#65377;就數據質量來說，經過商業銀行內部的數據清洗，數據質量能夠普遍得到保障＆#65377;就數據的時間跨度來講，新資本協議要求數據觀察期至少應涵蓋一個完整的經濟周期，對于零售貸款暴露違約損失率來說最短的數據觀察期是5年，對于批發貸款業務來說觀察期不應少于7年＆#65377;對于國內商業銀行來說，數據的時間跨度顯得更為重要＆#65377;因為就中國的經濟發展來看，近年中國經濟一直呈現良好的發展勢頭，還未出現經濟不景氣和低迷情況＆#65377;因此，對于成立時間較短的商業銀行來說，若實施內部評級高級法，那么數據的時間跨度可能影響內部模型的實際效果，會低估商業銀行的實際情況＆#65377;因此，對于國內商業銀行來說建立數據共享機制是一種明智的選擇＆#65377;3。充分考慮各種影響因素，努力建立科學的符合自身特點的回收率模型＆#65377;目前信用風險模型中關于回收率假設的缺陷主要包括兩個方面，一是關于回收率分布的假設，多數模型選擇了貝塔分布作為回收率分布的替代＆#65377;但有研究顯示，當貝塔分布應用于估計VaR時，估計誤差會加大＆#65377;另外是關于回收率與違約概率不相關的假設，這也是目前信用風險模型中普遍存在的問題，這一假設的存在往往會造成對實際情況的低估＆#65377;國內商業銀行在建立自己的內部模型時應充分考慮這兩方面的影響＆#65377;另外，在對違約回收率建模時，要充分考慮各種影響因素，就目前較為成功的兩種針對回收率進行估計的軟件一Moody的LossCalc和Standard＆amp;Poor的LossStats來看，這些軟件普遍考慮了抵押品質量＆#65380;債務工具優先級＆#65380;行業分類＆#65380;宏觀經濟因素以及資本結構等的影響＆#65377;參考文獻：[1]AsarnowElliot，DavidEdwards。MeasuringLossonDefaultedBankloans：A24－Yearstudy[J]。JournalofCommercialLending，1995，77（7）：11－23

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:JTD – Jump To Default: This tells us what do we lose if a particular issuer defaults. So, we can think like, say if I lose everything, say price becomes 0, how much are we loosing. That’s Jump To Default

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JTR – Jump To Recovery. Usually when an issuer defaults, we may not lose everything, we might recover something like 40%, 60% etc depending on the lien seniority. It’s different with Equities(Stocks). You buy say 10 Lehman brothers stocks for 90 dollars each, if Lehman defaults, you lose all 900.

But usually with Bonds, Loans etc, you won’t lose everything, you get something when the issuer goes default

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Recovery Rate违约后可回收比率的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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