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陈剑

信用评级110年(6):外评内评,胜者为王?

陈剑 03月30日

点石金融服务集团管理合伙人,北京大学国发院-纽约福坦莫大学联合金融管理博士项目兼职教授

在这个系列的最后一篇文章中,我们来谈谈评级机构和内评系统的未来。
不过在此之前,让我们先看看在历史上,评级公司是怎样抓住机遇,做大做强的;而内评系统又是如何成为国际大型金融机构不可或缺的组成。
美国的三大评级机构,诞生于1909-1916年间,正好赶上美国经济大发展的“进步时代”,不但铁路债券市场远超包括欧洲在内的其他国家,由铁路带动的制造业以及公共事业也开始大量发行债券。同时收入和财富的增长也促进了债券投资人的增加,广大的新的债券投资人群体迫切需要由评级公司提供的投资指导。一战之后,美国取代英国,成为世界经济的火车头和世界金融中心,大量发行的政府债券促使穆迪在1919年进入政府债券评级市......
陈剑

信用评级110年(5):如何合理建设内评系统?

陈剑 03月29日

点石金融服务集团管理合伙人,北京大学国发院-纽约福坦莫大学联合金融管理博士项目兼职教授

信用评级110年(5):如何合理建设内评系统?
信用风险内评系统案例
在上一篇文章中,我们讨论了美国的金融机构是怎样建立内评团队及内评系统的。在自建模型团队和系统的选择之外,还可以外包整个信用风险内评,当然这样的平台不会外包给评级机构,也不会外包给别的金融机构,而是常常选择独立第三方的专业风险分析咨询公司。
下面来举一个外包信用风险内评系统的例子,就是笔者在安富金融工程集团期间,于2012-2014年间为世界上最大的单一业务保险基金:美国联邦住房管理局(FHA)的1.3万亿美元互助房贷保险基金(MMI Fund)所做的精算评估。
FHA贷款信用内评模型
FHA是罗斯福的新政1934年通过国家住房法案(National......
陈剑

信用评级110年(4):美国金融机构的内评系统

陈剑 03月28日

点石金融服务集团管理合伙人,北京大学国发院-纽约福坦莫大学联合金融管理博士项目兼职教授

上一篇文章“为什么要使用内评”中,我们提到金融机构使用内评的主要原因是:
一、外部评级不可靠;
二、节约监管资本;
三、外评机构不覆盖;
四、外评指标不适用;
那么,当机构决定使用内评系统时,需要注意哪些事项呢?下面我们就来谈谈典型的美国金融机构的信用风险内评系统是如何建设的。 团队建设
在较大型的金融机构里,都有数十人的模型团队,多的团队可以达到数百人,一般包括以下专业的人士(基本要求博士以上学位):
l 经济学家、计量经济学家、金融经济学家
l 统计学家、数学家、数据科学家
l 物理学家及其他量化专业人士
另外,还需要配备以下辅助人......
陈剑

信用评级110年(3):为什么要使用内评?

陈剑 03月28日

点石金融服务集团管理合伙人,北京大学国发院-纽约福坦莫大学联合金融管理博士项目兼职教授

记得小时候,跟父母去自由市场买菜,总要在身上揣一个弹簧秤,而且还要别在显眼的地方,比如上衣口袋。这时平常放这里的钢笔是要收好的,因为小贩们知道知识分子不好意思讨价还价,免得他们看人要价。看见了我们自带的弹簧秤,小贩们也会收起常见的缺斤少两的伎俩,比如盘底的磁铁,有问题的秤砣,多余的兰花指,老老实实地称几斤就是几斤。后来自由市场改成集中管理的农贸市场,工商部门或者市场管理方也会在显眼处放一个公平秤,以监督商户公平买卖。虽然买菜后去用公平秤复秤的消费者并不多,但只要有公平秤在,就会让大家心里踏实,所以自带弹簧秤的也越来越少了。但是没想到,最近的一则新闻又突破了公众的底线:三亚两家海鲜店在公平秤上做......
陈剑

信用评级110年(2):评级的堕落及金融危机

陈剑 03月28日

点石金融服务集团管理合伙人,北京大学国发院-纽约福坦莫大学联合金融管理博士项目兼职教授

电影《大空头》是美国次贷危机的缩影,影片中有这么一个情节:对冲基金经理Mark Baum在通过买进CDS做空房地产之后,房贷违约概率如他们预期创出了历史新高。但是,对应的次贷MBS价格却没有如他们预期下跌,甚至不跌反涨!更要命的是,根据当时签订做空房贷证券市场CDS协议时的约定,房贷证券市场上涨意味着要交更多的溢价费用(保费),而Mark的公司则损失惨重。为此Mark Baum找到了证券评级机构—标普,质询他们:违约率这么高的MBS,怎么可能评级还是3A?在一番支吾后,标普的高管墨镜姐很直白的答复了:如果我们不给他们3A评级,他们转身就会去找隔壁的穆迪公司,如果我们拒绝与他们合作,他们就会去找我们的竞争对手。
Mark盯着墨镜......
陈剑

信用评级110年(1):评级机构的前半生

陈剑 03月09日

点石金融服务集团管理合伙人,北京大学国发院-纽约福坦莫大学联合金融管理博士项目兼职教授

《信用评级110年》系列序言
这个《信用评级110年》系列是应太保集团苏莉老师关于信用风险内评系统的约稿而写的。原本只想写一篇介绍美国的金融机构如何建立信用风险内评系统的短文,但是没想到随着构思的延伸,收集材料的日渐丰富,原来的短文逐渐演变成了下面的系列文章。
l 信用评级110年(1):评级机构的前半生
l 信用评级110年(2):评级的堕落及金融危机
l 信用评级110年(3):为什么要使用内评?
l 信用评级110年(4):美国金融机构的内评系统
l 信用评级110年(5):如何合理建设内评系统
l 信用评级110年(6):外评内评,胜者为王?
“以史为鉴,可以知......
王茂琪

美国P2P行业坏账飙升,是机器学习模型出了问题?

王茂琪 04月19日

富国银行(旧金山)量化部门副总裁(VP)

【1】坏账飙升,吓坏了投资人和监管者
机器学习技术,大数据管理,先进的欺诈检测方法等等,线上贷款机构有很多赖以为生的先进手段,使得他们能够比传统贷款机构(银行等)在贷款选择方面做出更好的决定。但是近期美国在线消费贷款的逾期和坏账的飙升,正在引发对这些信用风险模型有效性的质疑。
2016年的12个月里,一些线上贷款人的日子并不太好过。Lending Club和Prosper Marketplace,这两家最大的美国在线消费者贷款机构,在2016年累计亏损近2.65亿美元。以Prosper Marketplace来说,根据市场机构Insikt的数据显示,其净坏账率(Net Charge-off,即贷款损失减去坏账回收),从2015年12月的0.41%上升至2016年底的0.97%。而同期30天......

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