我在美联储监管银行-第8部分
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纽约联储向来有与银行界合作协调、监管互动的良好口碑，这同它的历史地位和组织结构有不容置疑的关系（附录A中对此有详细描述）。纽约联储还经常有派往BIS的常驻代表，两年一期，回到纽约后一般都备受重用。综上所述，每当政策上有风吹草动，纽约联储便积极响应，率先采取行动，为美联储系统、美国其他银行金融监管部门，乃至其他国家监管系统和BIS提供第一手资料。
4。 工作过程
改革巴塞尔I誓师大会
我加盟纽约联储后经历的第一件轰轰烈烈的大事，是纽约联储在1998年2月底召开的一次规模巨大、盛况空前的信用风险资本监管讨论会。全名为〃处于十字路口的金融服务：21世纪的资本监管〃（Financial Services at the Crossroads： Capital Regulation in the Twenty…First Century）。这次会议由纽约联储、美联储总部、英国中央银行（Bank of England）、日本中央银行（Bank of Japan）联合在纽约举办。这次会议的宗旨是讨论现行银行资本的管制条例和未来资本监管的发展方向。说白了，这次会议就是讨论巴塞尔I 它的问题及在策略上如何作出修正。这次会议的重大意义是鸣响了修改巴塞尔I的头号礼炮，表明了政策制定者的决心和信念。
美联储主席格林斯潘作了书面发言（他本人没有亲自到场），很多头面人物都亲自到场作了讲演，如巴塞尔银行监管委员会主席、德国中央银行董事会成员、大通曼哈顿银行主席，等等。纽约联储的头头脑脑，诸如总裁William McDonough和Christine Cumming等一些政策要员，也都亲自挂帅，主持会议或发表演讲。
会议持续两天，发言的代表分成两大类。一类是银行监管人员，他们的发言都是公开的，所有人都可以坐听。另一类是银行代表，来自摩根银行、大通银行等，描述银行内部信用风险模型的设置和运用。后一类发言属于保密性质，不对外公开，只有监管人员可以坐听。所以，银行代表只在规定的时间段前来，讲完后便告辞，彼此之间没有交叉。
这次会议主要是提纲挈领，制定目标和方针。有以下几点达成了共识。
（1） 金融机构不断复杂化的风险管理手段和措施，需要监管机构配合改善监管措施。监管机构的资本要求必须同银行界在风险量化和资本分配上的进展同步共长，共同演化。
（2） 金融机构越来越专业化，监管机构一刀切的资本要求逐渐变得失效。监管机构的政策必须加以修改，以适应不同机构的风险模式和经营特色。
（3） 在金融市场和技术飞速发展的情况下，改进现行的银行资本标准已经成为并且还将继续成为监管者的当务之急。
信用风险模型简述
信用风险模型是用模型的方式来衡量和预测一个信贷组合的风险架构，是通过模型所计算出的信用损失的概率密度函数（probability density function）来实现这些目标的。这个概率密度函数在风险管理、资本配置、信贷定价、最优组合上都有重要作用，是现代金融数量化、精确化、高效化的具体体现。大银行不惜花费大量人力物力资源来开发利用这个工具。
信用风险模型分由上至下模型（top…down）和由下至上模型（bottom…up）两大类。前者主要用于消费者信贷，诸如信用卡贷款、房地产贷款、车辆贷款、学生贷款。这些信贷因为比较单一类似，且贷款数额小，单笔损失量不大，建立模型的时候就把同类贷款汇总起来，用大数定律和历史数据对它将来的损失可能性作模拟推断。这种模型一般都比较简单易行，广为接受，与实际情况拟合很好，所以，一般都不在巴塞尔协议重点讨论范围之内。
由下至上模型是用来模拟大、中型商业信贷，贷款额度高，潜在损失大，需要一个个单独观察评估，然后再汇合加总，最后达到整个资产组合的总体风险水平。
信用风险模型的参数一般量化为以下几个主要变量。
1。 风险敞口（exposure） 如果是传统的定期贷款的话，那么，贷款额便是风险敞口变量。但事情并非都如此简单，有些贷款含有期权，比如周转信贷（revolving credit），银行提供的信用额度，企业不一定要去用，或用完。但如果企业发生资金周转危机了，这笔信用额度就要被启动，而且可能都用完。如何模拟这类贷款的不确定风险敞口，便众口不一。
2。 信用评级（credit rating） 这是针对具体企业的评级，同评级相对应的是企业降级倒闭的风险概率。比如，根据标普（SandP）评级公司的统计数据，一企业的信用评级若今年为A，则明年降为B的可能性是0。24％，一年内破产的可能性为0。02％。五年、十年的评级变化，都有数据。
3。 违约损失率（loss given default） 这是估计万一借款企业违约或倒闭了，银行能收回多少资金，损失多少贷款。这个指标是针对具体贷款而言（facility），而非针对具体企业或债务人（pany or obligor）。若一贷款有抵押品作担保，则其损失的比率要比没有抵押品的低。
4。 相关系数（correlation） 这是指一笔贷款与其他贷款的互动性，用来衡量整个资产组合的信用风险。若资产之间的相关系数高，互动性强，则共同损失的可能性大，整个资产组合的总风险就大；反之，若相关程度低，资产之间就更有可能独立运行，不会同步下滑，那整个资产组合的总风险就小。
5。 违约倒闭模式（default…mode paradigm）或按市定价模式（mark…to…market paradigm） 一般模型都只计算企业违约所带来的风险和损失，只要企业没倒闭，潜在价值就不变。但更精确的市场化的做法是连市场信用风险波动都算在里面。即便企业没有倒闭，但因为它的信誉下跌，信用级别下降，或纯粹市场信用点差（credit spread）指数上升，资产价值也会下降。比如，一笔金额为1亿美元的10年贷款，给信用级别A的企业，如果该企业的信用级别降为B，则该贷款的价值就不值1亿美元，其中的差额就是信用点差损失。这是所谓的按市定价的计算法。
6。 解析法（analytical）或模拟法（simulation） 这是如何将上述单变量汇总起来，算出整个资产组合的信用风险，即概率密度函数的方法。解析法简单易行，运算速度快，事先假定风险密度函数的具体方程式，代入各种变量，便信手可得各类风险值。模拟法不需要引入诸如风险密度函数方程式等关键假设，计算机模拟自然给出整个资产组合的风险状况，信息量充分，能进行各类运算，使信用风险模型做到最理想化的运用，缺点是计算时间长，容易受到计算机功能的限制。
所有信用风险模型都仰赖于大量数据，充斥着许多参数和假设。同市场风险模型相比，它有两大弱势。一是数据不够大量、充分、可信。历史上没有频繁发生的信用违约和倒闭事件，致使上述几大量化的数据很难证实其可靠性。而市场风险模型依赖的是每天市场的上下波动，有相当充足的数据库。其二，信用风险模型的损失区间（loss horizon）或持有期通常定为一年，而不同于市场风险模型的1天（或政策规定的10天）。这样的话，市场风险模型一年就有250个样本点，可以用来做回溯检验（backtesting），以验证模型的可靠有效性。而信用风险模型要做回溯检验，则需要几十年，甚至上百年的数据点，这是不现实、没有意义的任务。不能做回溯检验这点，特别让监管部门忐忑不安，难以给信用风险模型寄予一定信任度。
从长远角度来看，信用风险模型非常有用、大有潜力，对于更合理、更有效地管理银行，有着重大作用和意义（这里不做具体描述）。随着模型的成熟、信息的推广和数据库的丰富，信用风险模型的广泛运用只是时间问题，而非是否问题。
信用风险模型采样和评估
我和Jennifer开始这个项目的第一步是深入基层，采集样本，弄懂弄通信用风险的变量和模型，回来向Christine及其他政策要员汇报，向他们提供精确反馈。也就是说，我们是他们的视线和触角（eyes and ears），为他们提供第一手原始资料。
我们研究的第一个样本是由摩根银行内部一个小组发展出来的《信贷算法》（CreditMetrics），是专门销售给外界用的计算机软件（摩根银行本身并不用此软件）。该软件编写小组后来从摩根银行分离出去，自成一公司。《信贷算法》的技术文件（technical document）非常权威，写得清晰流畅，把最复杂的统计知识、理论术语，用最浅显易懂的语言表述出来。《信贷算法》堪称信用风险模型的经典教科书，我本人就是从读这些技术文件开始，弄懂信用风险模型的基本框架，知道它想做什么、派什么用场，有些什么基本要素。这是摩根银行继推出它用于计算市场风险的经典《风险算法》（RiskMetrics）后，对金融界的又一重大贡献。
如果说摩根是风险管理模型的前驱者，一点都不为过。它不仅免费出版这类教育性、权威性的技术文件，还在银行管理中推行风险意识，推动现代化管理。它的总裁当时很前卫，每天早上阅读报表时，尤其关注风险价值（VaR）之类的风险指标，领导银行界新潮流。在摩根的带动下，其他银行也纷纷效仿，一时间，VaR概念深入人心，再伴之以监管部门诸如《市场风险补充案》的新规章新制度，风险管理行业欣欣向荣，造就了一大批新的银行专业人士。
《信贷算法》从理论上讲，是一个非常先进完美、精致漂亮的模型，用的是最前卫的按市定价模式，计算机模拟法也为模型提供很大的灵活性，减少诸多假设的约束。只可惜信贷方面的数据不多也不牢靠，信贷事件也不常见，所以模型再完美，若数据不过关，也只是废物进、废物出（garbage in，garbage out），最后的结果没人采信。该模型的计算机模拟方法，同时也是它的明显弱点：耗时费力，需要计算机运转一个晚上才能得出结果，而且计算机的顺利运行还难以保证。我们当时的感觉是银行内部采用的信用风险模型，肯定要简单实用得多，会更适合银行本身的经营特色。
当时在纽约联储，摩根银行（J。P。 Morgan and Co。）和大通曼哈顿银行（Chase Manhattan Corp，简称大通）是辖内两家最大的银行，拥有一流的资产、产品、技术和人才，被经常用来作比较。这两家的文化、理念，及随之而来的产品、业务相当不同。摩根崇尚的是高、精、尖，向来以追求〃第一流〃（first…class）为己任。它的企业客户大都是美国信用评级高、实力雄厚、财富500榜上有名的公司厂家，它的私人客户也是高收入、高资产（high net…worth）的富人群，非平民百姓所及。确实，它的产品业务，都向着领导行业新潮流的方向看齐，〃不鸣则已，一鸣惊人〃，它在银行界有着许多划时代意义的突破和建树。美国名校的毕业生，冲着它显赫的历史、傲人的声望，都争先恐后想去镀层金，为能被冠以〃摩根〃的招牌而孜孜不倦。摩根也有非常优秀的培训项目，招募了名校毕业生后，集中强化培训，使文化、理念、知识、业务整齐划一，〃更上一层楼〃。这样，年复一年，周而复始，摩根也为华尔街输送了一批又一批的人才。从摩根跳槽去其他金融机构的，一般都能在职位和薪酬上有一大飞跃。
20世纪90年代初，摩根开始由商业银行向投资银行方向大幅度转型，也得到美联储的特批，经手了几大证券和债券的发行，为打破商业银行和投资银行的壁垒作铺垫。但它毕竟是商业银行出身，做投资银行业务的资源和火候未到，再加上一些丑闻，一直经营不善、问题连连。按华尔街的说法，摩根是桌上的肉（meat on the table） 有待瓜分吞并。摩根曾有意同Sandy Weill领导的旅行者集团合并（第三章〃花旗集团的合并评估及20世纪美国银行法的变革〃具体描述了旅行者集团同花旗银行1998年合并，组成世界上资产最雄厚的花旗集团的案例），但谈判到最后阶段破裂了，据称还是摩根的傲气使然。到了2000年，摩根宣布同大通合并，组成与花旗集团不相上下、势均力敌的摩根大通集团。虽然依然沿用摩根的响亮招牌，但事实上，两者的合并，更大程度上，是大通把摩根给吞并了。
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
