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壽險業信用風險係數之探討 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學風險管理與保險學系 碩士學位論文. 壽險業信用風險係數之探討. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. i n U. v. e n g c h i 博士 指導教授:蔡政憲 研究生:王雅玲 撰. 中華民國 104 年 6 月.

(2) 摘要 本研究以國外資產信用風險係數為對象,分別運用將經驗違約機率配置至伯 努力分配、採用條件尾端期望值並改變調整係數後之模擬法,與同時考量違約風 險與轉移風險的信用計量法,計算出資產之國外資產信用風險係數,而與現行方 式計算出之係數比較。此外,探討現行國內外資產信用風險係數差異之合理性。 實證結果發現,於模擬法中,計算之結果與現行制度有些微差異。此外,於 信用計量法,不論計算方法是標準差法或百分位水準法,納入轉移風險之國外資. 政 治 大 外資產信用風險係數逕以相差兩個細分之信用評等決定風險係數,估計應為評等 立 產信用風險係數大致顯著高於現行或採用模擬法計算出之係數。最後,現行國內. ‧. ‧ 國. 學. 歷史、受評對象及評等差異等原因造成之折衷作法。. n. Ch. engchi. er. io. al. sit. y. Nat. 關鍵字:信用風險係數、信用評等、信用風險。. i n U. v.

(3) 目錄 第一章 緒論 .............................................................. 1 第一節 研究動機 ........................................................ 1 第二節 研究架構 ........................................................ 3 第二章 文獻回顧 .......................................................... 4 第一節 主要信用評等機構 ................................................ 4 第三節 信用風險模型(Credit Risk Model) ................................ 10 第三章 研究方法與資料內容 ............................................... 16. 治 政 大 第一節 研究方法 ....................................................... 16 立 ‧ 國. 學. 第二節資料內容 ........................................................ 21 第四章 實證結果與分析 ................................................... 29. ‧. 第一節 模擬法下之國外資產信用風險係數 ................................. 29. Nat. sit. y. 第二節 以信用計量法計算之國外資產信用風險係數 ......................... 29. n. al. er. io. 第三節 國內外信用風險係數比較 ......................................... 35. i n U. v. 第五章 結論與建議 ....................................................... 39. Ch. engchi. 參考文獻 ................................................................ 41 附錄 1、與信用計量法 Technical Document 中資料計算結果比對 ................ 44.

(4) 表目錄 表 1-1 國內壽險業資金運用比率表 ........................................................................... 2 表 1-2 美國壽險業資金運用比率表 ........................................................................... 2 表 3-1 美國資產信用風險級別與穆迪信用評等之對應及風險係數計算表 ....... 17 表 3-2 台灣現行國外資產風險之非關係人信用風險係數 ..................................... 18 表 3-3 穆迪 1920-2014 年各種信用評等平均違約機率之敘述統計量 ................ 22 表 3-4 穆迪 1982-2014 年優先無擔保債券各種信用評等之平均回收率 ............ 25 表 3-5 穆迪 1920-2014 年平均 1 年後之轉移矩陣 ................................................ 26. 政 治 大 表 3-7 不同信用等級各年期的殖利率曲線 ............................................................. 27 立 表 3-6 調整後穆迪 1920-2014 年平均 1 年後之轉移矩陣 .................................... 26. ‧ 國. 學. 表 3-8 Baa 債券 1 年後轉移至各種評等的折現價值 ............................................... 28 表 4-1 現行制度下與採用模擬法之國外資產信用風險係數 ............................... 29. ‧. 表 4-2 Baa 債券評等變動後的價值波動 ................................................................. 30. sit. y. Nat. 表 4-3 採用信用計量法之國外資產信用風險係數 ............................................... 31. al. er. io. 表 4-4 殖利率變動對標準差的影響 ....................................................................... 31. v. n. 表 4-5 Default 時債券價格變動對標準差的影響 ................................................... 32. Ch. engchi. i n U. 表 4-6 付息利率變動對標準差的影響 ................................................................... 33 表 5-1 不同方法計算出之國外資產風險係數 ....................................................... 39 附表 1-1 Technical Document 中不同信用等級各年期的殖利率曲線 .................... 44 附表 1-2 平均債券發行 1 年後的評等轉移矩陣 ..................................................... 44 附表 1-3 依據 Technical Document 之數值 Baa 債券評等變動後的價值波動 ..... 45 附表 1-4 標準差差異之因素 ..................................................................................... 46 附表 1-5 在不同差異因素變動先後次序不同下對標準差的影響 ......................... 46.

(5) 圖目錄 圖 1-1 研究架構 ........................................................................................................... 3 圖 3-1 美國資產信用風險係數分級圖 ..................................................................... 17 圖 3-2 穆迪 1920-2014 年 Aaa 評級平均違約機率 ................................................. 23 圖 3-3 穆迪 1920-2014 年 Aa 評級平均違約機率 ................................................... 23 圖 3-4 穆迪 1920-2014 年 A 評級平均違約機率 ..................................................... 23 圖 3-5 穆迪 1920-2014 年 Baa 評級平均違約機率.................................................. 23 圖 3-6 穆迪 1920-2014 年 Ba 評級平均違約機率 ................................................... 24. 政 治 大 圖 3-8 穆迪 1920-2014 年立 Caa-C 評級平均違約機率.............................................. 24 圖 3-7 穆迪 1920-2014 年 B 評級平均違約機率 ..................................................... 24. ‧ 國. 學. 圖 4-1 國內外公司債各種信用評等等級對應之信用風險係數圖 ......................... 36 圖 4-2 1999-2014 年中華信評與標準普爾各評級受評機構平均違約機率 ............ 37. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(6) 第一章 緒論 第一節 研究動機 國內壽險業總資產占金融業總資產的比率逐年攀升,其資產規模日益增加, 至 2014 年年底其總資產已高達新台幣 63.5 兆元,約占金融業總資產的 29.31%。 壽險業多提供隱含中長期保障的保險商品,資金主要來自保戶購買保障所繳交之 保險費,而壽險公司之資金運用影響其清償能力,進而影響保戶之權益,因此, 資產配置策略之決定顯著重要。. 立. 政 治 大. 為支應未來中長期的負債,實現提供給保戶的保障,擁有大量長期資金之壽. ‧ 國. 學. 險公司以投資期限較長、收益較穩定、投資風險較小的固定收益資產為主。由表 1-1 可知,國內壽險業之資金運用除國外投資外,以有價證券為次之,其中又以. ‧. 公債及國庫券、公司債等固定收益證券投資為主。表 1-1 國外投資尚且包含國外. Nat. sit. y. 固定收益證券,無法明確凸顯出固定收益證券投資的比重,因此,引用美國壽險. n. al. er. io. 業資金運用之資料(表 1-2),可看出約有 50%的資金配置於債券投資。. Ch. i n U. v. 國內監理機關為即早偵測出失卻清償能力的壽險公司,強化其資本適足性,. engchi. 而於 2003 年實施風險基礎資本(Risk-Based Capital; RBC)制度。此制度考量資產 風險(分為關係人及非關係人)、保險風險、利率風險及其他風險(主要為營運風險)。 各類風險會設定不同的風險係數,而帶入特定公式中以計算出風險基礎資本總額, 藉以檢視壽險公司是否具備足夠資本以承擔未來可能的風險。 資產風險中有一部分資產為固定收益資產,其風險係數會因該項資產對應之 評等不同而有差異,主要在衡量資產信用風險之高低,又其占壽險公司資金運用 的比重極大。如風險係數無法確實反映出該項資產的風險,監理機關將無法即早 偵測出失卻清償能力的保險公司,可能會造成保戶的損失。 1.

(7) 因此,本研究以制度中之國外資產信用風險係數為主,將經驗違約機率配置 至適當的統計分配中,計算出信用風險係數,而與現行方式計算出之信用風險係 數比較;其次,運用同時考量違約風險與轉移風險的信用計量法,以計算出信用 風險係數;最後,探討現行國內外資產信用風險係數差異之合理性。 表 1-1 國內壽險業資金運用比率表 年度. 2010. 2011. 2012. 2013. 2014. 銀行存款. 6.93%. 6.16%. 5.81%. 4.83%. 2.54%. 有價證券. 42.42%. 40.98%. 38.44%. 36.28%. 31.31%. 固定收益證券. 33.91%. 32.6%. 29.71%. 26.51%. 22.23%. 非固定收益證券. 8.50% 8.39% 8.73% 治 政 4.54% 4.74% 大5.24%. 9.77%. 9.08%. 5.59%. 6.57%. 不動產. 立. 4.96%. 4.16%. 3.79%. 3.52%. 5.17%. 4.97%. 4.91%. 5.59. 5.68%. 34.51%. 37.74%. 40.94. 43.58%. 50.05%. 專案運用及公共投資. 0.19%. 0.15%. 0.13%. 0.12%. 0.16%. 投資保險相關事業. 0.10%. 0.08%. 0.09%. 0.05%. 0.02%. 從事衍生性商品交易. 0.36%. 0.12%. 0.16%. 0.06. -0.06%. 0.27%. 0.11%. 0.11%. 0.11%. 0.21%. Nat. 資金運用總額. io. sit. 其他經核准之資金運用. 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%. er. 國外投資. y. ‧ 國. 放款. ‧. 5.51%. 學. 壽險貸款. 資料來源:財團法人保險事業發展中心, 「人壽保險業資金運用表(2010-2014)」,. n. al. i n U. v. http://www.tii.org.tw/fcontent/Actuarial_Statistics/genrep_setGL.asp/,搜尋日期: 2015 年 4 月 9 日。. Ch. engchi. 表 1-2 美國壽險業資金運用比率表 年度. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 債券. 52.06%. 51.68%. 52.39%. 50.81%. 48.78%. 股票. 27.95%. 29.56%. 28.15%. 29.86%. 32.58%. 抵押貸款. 6.78%. 6.16%. 6.24%. 6.13%. 6.08%. 房地產. 0.56%. 0.52%. 0.53%. 0.53%. 0.51%. 保單貸款. 2.49%. 2.39%. 2.35%. 2.26%. 2.14%. 其他. 10.16%. 9.69%. 10.34%. 10.40%. 9.91%. 資料來源:American Council of Life Insurers(ACLI), 2014, Life Insurance Fact Book 2014. 2.

(8) 第二節 研究架構. 第一章 緒論 研究動機 研究架構. 第二章 文獻回顧 主要信用評等機構 信用風險模型. 學. 第三章 研究設計與資料內容. ‧. ‧ 國. 立. 政 治 大. 研究方法 資料內容. n. er. io. sit. y. Nat. al. 第四章 C 實證結果與分析n i. hengchi U. v. 模擬法下之國外資產信用風險係數 以信用計量法計算之國外資產信用風險係數 國內外信用風險係數比較. 第五章 結論與建議 結論 建議 圖 1-1 研究架構 3.

(9) 第二章 文獻回顧 第一節 主要信用評等機構. 1. 信用評等(Credit Rating),即信用狀況或償債能力之評等,係專業獨立的信用 評等機構,針對受評等標的,各項與信用相關的因素加以評估、量化後,以等級 或分數之高低代表該受評等標的之整體信用狀況,評估受評等標的按契約規定償 還本金與利息之可能性,供投資人及相關人士作為投資決策的參考依據。. 政 治 大 用不同標準、模型所建立的評級意義不盡相同。本章介紹之信用評等機構,主要 立 通常信用狀況越佳之標的,其信用評等等級會越高,但不同信用評等機構採. 為 1975 年由美國證券交易委員會(SEC)認可為「全國認定的評級組織」. ‧ 國. 學. (Nationally Recognized Statistical Rating Organization, NRSRO)─標準普爾、穆. sit. y. Nat. 評等公司。. ‧. 迪公司與惠譽國際信用評等公司及第一家在台成立的信用評等機構─中華信用. n. al. er. io. 一. 標準普爾(Standard & Poor's Corp, S&P) 2 (一) 介紹. Ch. engchi. i n U. v. 標準普爾是一家世界權威金融分析機構,為投資者提供被廣泛認可的信用評 等、獨立分析研究、投資諮詢等服務。於 1941 年,由普爾出版公司(Poor's Publish Co.)和標準統計公司(Standard Statistics Co.)合併而成 3。1966 年,麥格羅· 希爾(McGraw-Hill)公司 4兼併標準普爾,但並未介入信用評等業務的運作。 1. 施佳華,2001,產險業信用評等模式之研究-美國產險公司之實證結果分析,國立政治大學風 險管理與保險研究所碩士論文。 2 標準普爾公司網站,http://www.standardandpoors.com/en_EU/web/guest/home。 3 普爾出版公司係由亨利·瓦納姆·普爾(Henry Varnum Poor)於 1860 年以「投資者有知情權」 為宗旨創立的金融資訊業,而標準統計公司則是於 1920 年創立。 4 麥格羅·希爾(McGraw-Hill)公司成立於 1888 年,是一家全球資訊服務供應商。公司主旨為滿足 全世界在金融服務、教育及商業資訊市場方面的需求,最主要的品牌包括標準普爾、 《商業周刊》 和麥格羅·希爾教育。 4.

(10) (二) 信用評等之準則 標準普爾之評等方法係以基本原則為基礎(Principles-Based Approach),而 進行以全球為範圍之評等授予與後續監督。主要原則大致適用於所有種類之企業、 政府、資產證券化以及各資產類別之評等,但對於某些類型評等標的會以特定之 評等方法與假設補充。 根據標準普爾 2013 年 11 月 19 日最新公布之評等方法「Corporate Methodology」 ,認為企業評等應評估其營運地位(Business Risk Profile) ,而後為 其財務體質(Financial Risk Profile),結合前述兩項評估結果決定該企業的發行. 治 政 體基準(Anchor)等級,接下來針對可能導致前述基準結果有所變動調整的額外 大 立 評等因子進行分析。 ‧. ‧ 國. 營運地位. 學. 1.. 此採取定性評估與量化資訊混合運用的模式,會影響企業在給定個別基礎信. y. Nat. n. al. er. io. 基礎。主要評估因子:. sit. 用結構(SACP) 5水準下所能承受的財務風險,且為構成企業達到預期經濟成就的. (1) 國家風險(Country Risk). Ch. engchi. i n U. v. (2) 產業風險(Industry Risk) (3) 競爭地位(Competitive Position) 2.. 財務體質 此以量化分析為主,為管理階層人員基於公司營運地位與財務風險容忍程度. 決策的執行結果,包括管理階層人員將以何種方式尋找資金來源,及如何管理建 5. 個別基礎信用結構(Stand-Alone Credit Profiles, SACP):此為評等構成要素之一,係指標準普 爾對一債務發行或發行體,在沒有來自母公司或聯屬企業或相關政府單位特別介入下之信用品質 的看法。 5.

(11) 構資產負債表的決策。同時,亦反映出該機構在其既有的營運地位下所能獲致之 現金流量,對該企業履行其財務承諾義務的關聯性。因此,利用現金流量/槓桿 比分析方法,決定一家企業的財務體質評估結果。 3.. 額外評等因子 包括分散性/組合效果(Diversification/Portfolio Effect) 、資本結構(Capital. Structure)、財務政策(Financial Policy)、流動性(Liquidity)、管理與治理 (Management and Governance)與可比較評等分析(Comparable Ratings Analysis)。. 6. 學. (一) 介紹. ‧ 國. 二.. 政 治 大 穆迪投資者服務公司(Moody's Investors Service) 立. ‧. 穆迪投資者服務公司(以下簡稱為穆迪)為穆迪公司(Moody's Co.) 7之子公. sit. y. Nat. 司,由約翰·穆迪(John Moody's)於 1900 年創立。1909 年出版「鐵路投資分析. io. al. er. 年刊」,首創對鐵路債券進行信用評等,給予 Aaa 至 C 的等級以區分信用品質。. n. 1913 年,穆迪開始對公用事業和工業債券進行信用評等。 (二) 信用評等之準則. Ch. engchi. i n U. v. 穆迪之評等方法包含定量與定性分析。根據企業所屬產業的不同,採用不同 的衡量指標或給予不同的權重,有時相同產業也可能因為地區不同,而有不同的 評等方法。其次,根據相關標準對照出某指標可得的等級,加總後再轉換為初步 的評等等級。最後,再加入人為判斷,得出最後評等等級。 以製造業企業為例,其評等分為企業基本面(Business Profile)、規模及穩定 6. 穆迪投資者服務公司網站,https://www.moodys.com/。 穆迪公司是穆迪投資者服務公司與 Moody's Analytics 之母公司。穆迪投資者服務公司對債務工 具和證券進行信用評等及研究,而 Moody's Analytics 則提供先進的風險管理軟體、信用及經濟分 析和金融風險管理方面的諮詢服務及研究報告。 6 7.

(12) 性(Size and Stability)、成本與獲利能力(Cost Position and Profitability)、財政政策 (Financial Policy)與財務實力(Financial Strength)等五大構面。此外,再納入管理 品質(Management Quality)、公司治理(Corporate Governance)、財務控制(Financial Controls)、收購策略(Acquisition Strategy)、事件風險(Event Risk)及季節性 (Seasonality)等人為考量因素。. 三. 惠譽國際信用評等公司. (Fitch Ratings) 8. (一) 介紹. 政 治 大. 惠譽國際信用評等公司(惠譽)由約翰·惠譽(John Knowles Fitch)於 1913 年. 立. 12 月 24 日在美國紐約市成立(當時名為 Fitch Publishing Company)。公司成立初. ‧ 國. 學. 期,以出版金融統計資料的刊物為主要業務 9,提供投資人投資決策時重要的參 考數據及意見。. ‧. sit. y. Nat. 1924 年,惠譽為滿足金融市場的需求,引進現今市場所熟悉的由「AAA」. io. er. 到「D」的信用評等符號,藉此對於金融證券商品進行獨立的分析。1997 年與總 部於倫敦的另一家信用評等機構 IBCA Limited 合併;2000 年 4 月併購總部於美. al. n. v i n Ch 國芝加哥的 Duff & Phelps 公司;同年年底又併購同業 e n g c h i U Thomson BankWatch,擴. 張惠譽的評等範圍與對象。在 2014 年 12 月 31 日時,公司 80%股權由美國公司 赫茲國際集團持有,另 20%法國公司 FIMALAC SA 控制。 (二) 信用評等之準則 惠譽之評等方法以公司架構、獨立性與控制、客戶溝通、投資與風險管理五 種定性標準為基礎,並引入計分卡系統,而對各種不同因素分析運用。其於信用 評等中高度強調公司治理的重要性。 8. 惠譽國際信用評等公司網站,https://www.fitchratings.com/。 惠譽成立初期所出版的刊物包含 「Fitch 債券指南」(Fitch Bond Book)及「Fitch 股票及債券年 鑑」(Fitch Stock and Bond Manual)。 7 9.

(13) 四. 中華信用評等公司(Taiwan Rating Corporation, TRC) 10 (一) 介紹 中華信用評等公司(中華信評)是在財政部積極為本國金融市場引進國際專 業獨立信用評等機構的努力下,以全球著名信用評等機構─標準普爾為合作對象, 並引進其評等方法,另結合台灣證券交易所等熟悉本國金融市場的國內股東,於 1997 年 5 月 28 日正式成立。以對企業、金融機構、證券、公共工程、資產證券 化受益證券以及固定收益基金等之清償債務能力,提供獨立公正的評估意見為 主。. 政 治 大 中華信評秉持以下兩個企業精神:一是希望藉由信用評等的揭露,使企業 立. ‧ 國. 學. 經營情況透明化,讓投資人瞭解企業的信用風險程度;二是建立市場秩序,希望 藉由信用評等制度的推動,使企業努力經營以維持較佳的信用品質,進而產生良. ‧. 性的循環。此外,堅持「專業」與「獨立」的理念,杜絕外力的干預以維持評等. sit. al. er. io. (二) 信用評等之準則. y. Nat. 的公信力。. n. v i n Ch 原則上使用標準普爾評級服務的評等準則,並針對本國之主客觀環境做必要 engchi U 之修改 11。中華信評的信用評等係建立於全國性基礎上,針對發行體與債務信用 品質表達前瞻性意見(對未來的看法)。具體而言係表示「信用品質的相對排序」, 獲得較高評等等級的發行體與債務之信用品質會較獲得較低評等等級之發行體 與債務的信用品質為佳;即信用評等等級與信用品質呈正向關係。 1.. 10. 主要因素─違約可能性. 中華信用評等公司網站, http://www.taiwanratings.com/。 有些事實的存在或情況的發生,不論是由於中華信評評等服務範圍,或是台灣營運或法規環境 等的限制,都有可能導致標準普爾的評等準則無法完全適用於台灣。 8. 11.

(14) 違約可能性包括支付能力與意願,為中華信評評估信用品質時的核心。中華 信評預期在其它條件不變下,發行體與債務獲得之評等等級愈高,反映此類受評 發行體或債務的違約率,應較評等等級較低之發行體及債務的違約率低;即信用 評等等級與違約率呈反向關係。因為評等等級較高者應有承擔較嚴重壓力經濟環 境的能力,即使發生較嚴重壓力之經濟環境機會不高;而評等等級較低者,在溫 和或中度壓力情況下,其因應能力即可能轉為脆弱 12。 2.. 次要因素. (1) 在債務違約後獲得支付的順序. 政 治 大 一種情況發生在同一發行體發行的一般順位與次順位債券,雖然對大部分的 立. ‧ 國. 學. 發行體而言,兩者的違約可能性是相同的 13,但在對同一發行體發行的兩種債券 進行評等時,通常會授予次順位債券較低的評等等級。另一種情況則是出現在控. ‧. al. er. io. (2) 預期回收狀況. sit. Nat. 順位(structural subordination)」上。. y. 股公司債權人的求償順位低於該控股營運子公司債權人之求償順位的「結構性次. n. v i n Ch 指當一債務發生違約時,其投資人可以預期的回收情況,如中華信評對特定 engchi U 金融機構債務與評等等級較低之公司債務的評等,即會將其一旦發生違約後的預 期回收情況納入考量 14。 (3) 信用穩定度 某些型態的發行體與債務,可能會在出現一段信用程度逐漸衰退的期間後, 才真正發生違約;有些則較容易出現突發性的惡化或是直接違約。另外,某些型 12. 探討壓力水準為中華信評使不同證券類別、不同時點及不同產業的評等可以進行比較的方法之 一。 13 因為當發行體破產時,其發行的一般順位債券與次順位債券同時都會出現違約。 14 儘管回收情況可能是某些中華信評評等中考量的因素,不過中華信評信用評等並不是預期損 失的指標。 9.

(15) 態之發行體與債務的違約可能性,可能會因經濟或營運環境出現重大改變而突然 變動;而其他發行體與債務的違約可能性可能對於環境因素的改變較不敏感。 各個不同類型受評標的信用品質衡量之考量因素不盡相同,如支付順序及回 收狀況納入債務評等程序考量因素中之頻率較納入發行體評等程序中高,而即便 考量因素相同,各個不同因素的相對重要性亦可能不同,且某些因素的相對重要 性可能也會隨外在市場情況與經濟環境的變動而有所不同。 此外,次要因素的重要性會受到主要因素─違約可能性的變動而影響,其中 支付順序與回收狀況的重要性會隨違約可能性的提高(如在較低的評等等級水準). 治 政 而逐漸增加,而信用穩定度的重要性則會隨違約可能性的降低而逐漸增加(如在 大 立 較高的評等等級水準)。 ‧ 國. 學. 第三節 信用風險模型(Credit Risk Model). ‧. sit. y. Nat. 信用風險模型的發展,開始於質性模型(Qualitative Model,又名專家意見/. io. er. 系統法),因分析過程涉及主觀判斷可能產生偏頗,而後逐漸發展出較客觀的量 化模型。量化信用風險模型大致可分為以會計資訊(如財務比率)為基礎及以市場. al. n. v i n Ch 資訊(如股票價格)為基礎兩種,早期以前者為主,而現代多針對市場基礎的信用 engchi U 風險模型改變而越加複雜。. 以下以 Saunders and Cornett (2014)所介紹之量化信用風險模型為主,其中信 用評分模型屬以會計資訊為基礎,而新型信用風險模型為以市場資訊為基礎。 一. 信用評分模型(Credit Scoring Model) 信用評分模型是一種建立於樣本借款人經濟與財務特性的數量模型,依借款 人違約機率評分或按其不同的違約風險分類。主要優點是無需使用許多資料就可 準確地預測借款人的財務表現。模型包含以下三種主要類型: 10.

(16) (一) 線性機率模型(Linear Probability Model) 線性機率模型是運用二元虛擬應變數(通常以 0 表示未違約、1 表示違約)的 迴歸模型,以相關的歷史資料(如財務比率)為自變數(Xij),解釋過去的信用紀 錄,並預測未來違約機率。將過去借款人(i)分為違約(PDi=1)及未違約(PDi=0)兩 類,將一組與第 i 個借款人相關的自變數觀察值(Xij),代入下列線性迴歸模型: PDi = ∑nj=1 βj Xij + error. (2.1). βj :第 j 個變數在解釋過去還款記錄時的重要性。. 政 治 大. Xij :與第 i 個借款人相關的第 j 個變數的數值. 立. ‧ 國. 學. 當借款人的Xij 為已知時,此方法相當簡單直接、容易使用,但其主要缺點是. 違約機率估計值可能落在 0~1 區間外,違反統計上機率的定義,因此不符合統. ‧ y. Nat. (二) Logit 模型. sit. 計機率理論。. n. al. er. io. Logit 模型以限制違約機率的估計範圍於 0~1 區間內,解決上述線性機率模. i n U. v. 型的主要缺點。實質上是將上述線性機率模型計算出之違約機率估計值,代入下. Ch. engchi. 列假設事件發生機率服從累積 Logistic 分配的條件機率模型: 1. F(PDi ) = 1+e−PDi. (2.2). 其中 e 是指數函數,PDi 是由線性機率模型估計而得,F(PDi)為累積違約機率。 (三) 線性區別分析模型(Linear Discriminant Models) 線性機率模型及logit模型計算違約機率,而線性區別分析模型主要是根據樣 本借款人的相關特性加以分析,依其樣本值建立區別函數,再將借款人分為高違 約風險與低違約風險兩類。 11.

(17) Altman(1968)是首位使用區別分析法從事企業違約分類問題研究。運用逐步 多變量區別分析法(Multiple Discriminant Analysis, MDA)取得五個最具共同預測 能力的財務比率,而發展出著名的Z-Score模型 15,以下為其公式:. 其中,. Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5. (2.3). X1 =營運資金/總資產,其中營運資金=流動資產-流動負債 X2 =保留盈餘/總資產. 政 治 大. X3 =稅前息前盈餘(EBIT)/總資產. 立. ‧ 國. 學. X4 =權益市值/長期負債帳面價值. ‧. X5 =銷貨收入/總資產. Z值為借款人高、低違約風險分類的衡量值,數值會受到借款人各項財務比. sit. y. Nat. 率Xi 與各比率的相對重要性 16影響。Z值與違約風險成反向關係,即Z值越高,表. n. al. er. io. 示借款人的違約風險越低,並以1.81及2.99為臨界值,Z值小於1.81屬高違約風險. v. 借款人,且數值越低代表財務狀況越差;Z值大於2.99屬低違約風險借款人;而Z. Ch. engchi. i n U. 值界於1.81到2.99則屬中違約風險借款人,且多為分類錯誤借款人所在類型。 (四) 信用評分模型之缺失 信用評分模型藉由統計模型提供較客觀的分析,但是仍有以下的限制與缺 點: 1.. 15. 缺乏強而有力的理論基礎支持模型中各項變數本身及其權重在短時間內維. Z-Score模型的分類正確率,在財務危機前一年高達95%,財務危機前二年為72%,但到第三年. 則為50%以下,因此此模型不適用於超過二年以上的財務危機預測。 16. 各比率的相對重要性是根據模型分析出之高、低違約風險借款人過去相關資料觀察而得。 12.

(18) 持不變。在金融市場情況發生變化時,借款人財務比率與違約風險的關係可 能會產生變化。 2.. 模型多未考量具重要性但難以量化的因素,而這些因素可能在信用狀況的評 估上扮演決定性的角色,如借款人的信譽。. 3.. 模型通常建立於若干統計假設之上,但真實狀況不見得符合這些假設。如假 設變數服從常態分配、個別變數Xj間相互獨立,但歷史資料往往無法滿足這 些假設。. 4.. 政 治 大 段時間才會公布,產生時間上的落差,而無法即時有效的反映公司的信用風 立. 模型多使用以財務報表為基礎的財務比率為變數,但財務報表通常都要隔一. ‧ 國. 學. 險,且會計報表的編制以穩健保守為原則,數值反映過去的歷史成本,常與 市場價值有差異。. ‧. 二. 新型信用風險模型. sit. y. Nat. io. n. al. er. (一) 信用風險的期間結構分析(Term Structure Deviation of Credit Risk). i n U. v. 此以不同信用等級之零利率風險性公司債與零利率無風險性政府公債的信. Ch. engchi. 用價差(隱含之風險溢酬),評估公司債在不同期間的信用風險與違約機率。模型 假設無套利空間存在、理性預期的利率期間結構 17、交易成本低及債券無轉換權 或選擇權等附加條款。此模型除可計算多年期的債券外,尚可將違約時仍可收回 部分本金的情形納入考量。 此模型之優點為使用市場資料為基礎而具有前瞻性,如債券之流動市場存在, 則可簡易的計算違約機率,並可分析違約時不同回收率的情形。惟,零利率公司 債的市場通常規模相當小、交易較不活躍且市場資訊較不透明,因此運用時可能 17. 理性預期的利率期間結構:此理論認為利率期間結構隱含投資人對於未來利率變動的預期, 如殖利率曲線為正斜率,表示投資人預期未來利率將上升。 13.

(19) 有資料取得之困難性。 (二) 信用風險的死亡率分析模型(Mortality Rate Deviation of Credit Risk) 此以分析類似信用等級的貸款或債券過去的違約經驗-稱為死亡率(Mortality Rate)為評估基礎,運用不同信用等級與不同到期日的違約經驗資料計算違約機 率。以 p1 代表某信用等級貸款或債券於第一年未違約的機率;1-p1 則為第一年違 約的機率,稱為邊際死亡率(Marginal Mortality Rate,MMR)。同理,p2 代表某信 用等級貸款或債券於第一年及第二年皆未違約的機率;1-p2 則為第二年的邊際死 亡率。邊際死亡率曲線顯示特定信用等級貸款或債券每年的歷史違約機率。. 政 治 大 惟,此模型的使用前提建立於龐大完整的債券違約資料庫,且與用評分模型 立. 響。. ‧. ‧ 國. 學. 同樣使用歷史資料,而不具前瞻性,又預估之違約機率經常受到樣本期間的影. (三) 選擇權評價模型(Option Pricing Models). y. sit. io. n. al. er. Merton 模型. Nat. 1.. i n U. v. 以 Black and Scholes(1973)與 Merton(1974)的選擇權訂價模型為基礎,評估. Ch. engchi. 公司的違約機率。當公司舉債經營(發行公司債或增加借款),公司具有決定是否 償還借款的選擇權,就像股東向債券人買進買權,因此,可以選擇權模型計算違 約機率。公司資產為買權的標的資產,而負債為履約價格,當公司資產價值低於 負債價值,公司會選擇違約,因此,公司資產價值低於負債價值的機率即為違約 機率。 2.. KMV 模型 透過選擇權模型計算違約機率最大的問題,在於公司資產價值與資產波動性. (風險)資料不易取得。KMV 模型以 Merton(1974)的選擇權訂價模型為基礎, 14.

(20) 預測公司的違約機率,稱為預期違約率(EDF,Expected Default Probability),其 概念為公司的違約與否取決於其資產的未來價值。此模型先估算公司資產的價值 及波動性,其次計算違約距離(distance-from-default),最後根據違約距離及經驗 違約機率資料,計算出公司的預期違約機率。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 15. i n U. v.

(21) 第三章 研究方法與資料內容 第一節 研究方法 本研究分成三個部分:首先,將信用評等機構發佈之經驗違約機率配置至適 當的統計分配中,並套用較風險值(Value at Risk, VaR)更為保守之條件尾端期望 值(Conditional Tail Expectation, CTE),以計算出各個評等的國外資產信用風險係 數(稱為模擬法) 而與現行方式計算出之信用風險係數比較;其次,運用同時考 量違約風險與轉移風險的信用計量法,計算出各個評等的國外資產信用風險係數;. 政 治 大. 最後,比較標準普爾與中華信評之經驗違約機率資料,以探討現行國內外信用風. 立. 學. ‧ 國. 險係數差異之合理性。. 一. 國外資產信用風險係數之計算. ‧. (一) 現行國外資產信用風險係數之計算. y. Nat. io. sit. 現行國內壽險業之風險基礎資本額制度,最新版本為財團法人保險事業發展. n. al. er. 中心於 2015 年 3 月 18 日更新之 103 年度檢查報表-壽險(RBC 相關)。. Ch. engchi. i n U. v. 其中,國外資產風險之非關係人信用風險係數,主要是參考美國之風險基礎 資本額制度的相關經驗,將資產依據其信用風險大小而分為六級(圖 3-1)。因考 量到穆迪公司將台灣國家主權信評為 Aa3,故將 Aa3 評等以上的風險係數訂為 0.0000,而將 A1 評等(Aa3 之次一個評等)對應至美國資產信用風險係數的第一級 0.004。. 16.

(22) 0.35. 0.3. 0.3. 0.23. 0.25 0.2 0.15. 0.1. 0.1. 0.046. 0.05. 0.004. 0.013. 第一級. 第二級. 0 第三級. 第四級. 第五級. 第六級. 美國資產信用風險係數. 圖 3-1 美國資產信用風險係數分級圖 資料來源:National Association of Insurance Commissioners (NAIC), 2014,. 政 治 大. Risk-Based Capital Forecasting & Instructions Life, 2013.. 立. 其次,將 Baa2、Ba2、B2、Caa2 及 C 五個評等,依序對應至第二至第六級. ‧ 國. 學. 之美國資產信用風險係數,並乘上(1-25%)之調整係數 18,計算結果列示於表 3-1。 例外為第六個級別之 C 評等,雖依照上述方法計算出之信用風險係數為 0.2250,. ‧. 但因制定當時非八大工業國股票風險係數為 0.2790,而據以此調整為 0.2790。其. io. sit. y. Nat. 餘介於各級別間之信用評等,則使用內插法求算信用風險係數(表 3-2)。. n. al. er. 表 3-1 美國資產信用風險級別與穆迪信用評等之對應及風險係數計算表 美國資產信 用風險級別. 第一級. 第二級. 穆迪 信用評等. A1. Baa2. Ba2. 風險係數. 0.004*(1-0. 25) =0.0031. 0.013*(1-0. 25) =0.0098. 0.046*(1-0. 25) =0.0345. 18. Ch. 第三級. engchi. iv n U第四級. 第五級. 第六級. B2. Caa2. C. 0.100*(1-0. 25) =0.0750. 0.230*(1-0. 25) =0.1725. 0.300*(1-0. 25) =0.2250 →0.2790. 調整係數中之 25%為風險基礎資本額制度實施當時營利事業所得稅之最高稅率。 17.

(23) 表 3-2 台灣現行國外資產風險之非關係人信用風險係數 Moody’s 風險係數. Aaa. Aa1. Aa2. Aa3. A1. A2. A3. Baa1. Baa2. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0031 0.0062 0.0074 0.0086 0.0098. Moody’s 風險係數. Ba1. Ba2. Ba3. B1. B2. B3. Caa1. Caa2. Baa3 0.018. Caa3. Ca. C. 0.0263 0.0345 0.0480 0.0615 0.0750 0.1075 0.1400 0.1725 0.2080 0.2435 0.2790 (二) 模擬法 本研究嘗試調整現行國外資產信用風險係數的計算方式,而將信評機構發佈 之經驗違約機率配置至適當的理論分配中,並套用更為保守之條件尾端期望值概 念,而計算出顯著影響壽險公司風險資本比率之信用風險係數。. 政 治 大 首先, 依照違約機率的特性,將各項固定收益投資(B )設定為伯努利分配 立 i. ‧ 國. 學. (Bernoulli distribution),僅會出現違約與不會違約兩種情形之一,違約機率為隨. ‧. 機變數 p(0<p<1),而不會違約之機率則為 1-p,即Bi ~Bernoulli(1, p)。. 假設固定收益投資組合中,具有 n 筆部位大小皆相同(E)的商品,在設定風. sit. y. Nat. 險衡量期間為一年下,損失金額為L = ∑ni=1 E × (1 − RR) × Bi ,受到違約機率、. n. al. er. io. 回收率及曝險部位大小的影響,其中 Bi 如前所述設定為隨機變數 p 的 Bernoulli. i n U. v. 分配,RR 為回收率。在假設 Bi 彼此獨立下,損失比率為L�∑n E。 i=1. Ch. engchi. 此外,在隨機抽取違約機率後模擬 N 次,並運用較風險值 19更保守的條件. 尾端期望值概念 20,指在極端情況下,可能面臨損失之期望值,定義為 CTEα(損 失比率) = E[X | X > VaR(α)],其中 α 為信賴水準。 二. 信用計量法 (CreditMetrics) 信用計量法為 J.P. Morgan 於 1997 年所發之信用風險模型,以市場價值為基 礎、風險值為架構的動態風險量化模型。主要衡量單一投資工具或投資組合,在 19 20. 風險值:指在特定期間內,在給定之信賴水準下,未來可能發生之最大損失。 條件尾端期望值較風險值保守之原因在於其增加考量分配尾端可能出現後尾之現象。 18.

(24) 未來特定風險衡量期間(通常為 1 年),因信用評等改變或違約,造成投資資產價 值的波動。 模型中將信用風險定義為未來價值的變動,不僅考量債務人在契約到期日無 法履約的違約風險,還包括因信信用品質改變而造成價值變化的風險。此模型並 非信用評等工具或定價模型,而是提供投資工具或投資組合風險值的衡量方法, 促使信用風險管理決策更具有效率。 信用計量法依據下列三個步驟計算信用風險值: (一) 轉移矩陣(Transition Matrix). 立. 政 治 大. 轉移矩陣以機率形式呈現,列示出各種信用評等債券在衡量期間(通常為一. ‧ 國. 學. 年)後,轉移至任何可能信用品質狀況的機率。基本上,在經過特定衡量期間後,. ‧. 債券評等維持在原信用評等等級的機率為最大,其次為上升或下降一個評等等級。 因考量各信用評等變動的所有可能信用品質狀況,基本上各種信用評等的轉移機. y. Nat. n. al. er. io. (二) 債券價值重估. sit. 率總和為 100%。. Ch. engchi. i n U. v. 計算出在風險衡量期間內,各種不同信用評等債券信用品質改變的期末價值。 此可分別探討違約及信用評等等級變動兩個部分。 1.. 債券違約情況下之評價 當債券違約時,其可能回收的剩餘價值,等於面值乘上回收率(recovery rate),. 此比率取決於債券的求償順位,為債權發生違約時,債權人可收回之金額。 2.. 信用評等等級變動情況下之評價 當債券的期末信用評等等級有變動時,使用有別於債券違約的方法重新計算 19.

(25) 在風險衡量期結束時之債券價值。以各信用評等所對應之殖利率 21,套用下列公 式,重新計算剩餘現金流量折現至風險衡量期結束時之債券價值: 𝐶𝐶𝐶𝐶. PV = CF1 + ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=2 (1+𝑟𝑟)𝑖𝑖𝑖𝑖−1 3.. (4.1). 計算信用風險值 根據第一步驟之轉移矩陣與第二步驟之債券價值重估之資料,計算出信用品. 質改變引起的價值波動性,稱為信用風險值,其計算方式分為「標準差法」及「百 分位水準法」兩種方式。. 立. (1) 標準差法. 政 治 大. ‧ 國. 學. 標準差法以「標準差」大小衡量信用風險。首先,需先求取所有信用評等類 別(包括違約)以機率加權的債券價值平均值;其次,計算個別債券價值與平均. ‧. 值差之標準差,最後,在假設為常態分配下,設定信賴水準臨界值,以計算出信. sit. n. al. er. io. (2) 百分位水準法 22. y. Nat. 用風險值。. Ch. engchi. i n U. v. 此方法使用的為實際分配,設定某個可容許的價值下限 (最大臨界值) 23後, 計算此價值下限與所有評等類別(包括違約)以機率加權債券價值平均值的差距。 如百分位水準設定為分配的 1%,則指債券價值在風險衡量期間內,下降至此臨 界水準的機率為百分之一。 三. 國內外資產信用風險係數比較 目前國內固定收益資產之信用風險係數,係依據中華信評之信用評等評級給 21. 假設殖利率在整個風險衡量期間皆維持穩定,且維持到金融工具到期日為止。。 由於實際分配經常具有偏態及厚尾的特性,因此 1%百分位水準的價值通常會低於以常態分配 所計算的 99%信賴水準臨界值。 23 價值下限(最大臨界值)為從違約機率累加到累積機率超過百分位水準後的債券價值。 20 22.

(26) 予相對應的風險係數。而中華信評的評等符號為 twAAA 至 twCCC,其中在 twAA 到 twCCC 評級中之各等級,可以增加一個加號(+)或減號(-)方式代表在同等級內 信用之強弱程度。 目前國外固定收益資產之信用風險係數,係依據穆迪之信用評等評級給予相 對應的風險係數。而穆迪評等符號為 Aaa 至 C,同樣在 Aa 到 Caa 評級中之各等 級,亦可以增加符號代表同等級內信用之強弱程度,但使用之符號由信用強至弱 為 1、2、3,。 雖資產信用風險係數於國內使用中華信評之信用評等評級,而於國外使用穆. 治 政 迪之信用評等評級,但中華信評是以標準普爾評級服務之評等準則為依據,並針 大 立 對評等環境之不同做適度調整。為探討國內外信用風險係數差距之合理性,本研 ‧ 國. 學. 究將以中華信評與標準普爾兩家信評機構為比較對象,且資產信用風險係數之高. ‧. 低在反映不同違約風險,因此,以中華信評與標準普爾評級各種不同評級之經驗 違約機率資訊做比較。. n. al. er. io. sit. y. Nat. 第二節資料內容. Ch. 一. 國外資產信用風險係數之計算. engchi. i n U. v. 本研究於計算國外資產信用風險係數時,需使用各種信用評等的經驗違約機 率與回收率資料,資料來源皆為穆迪於 2015 年 3 月 4 日發佈之 Annual Default Study: Corporate Default and Recovery Rates, 1920-2014。其中經驗違約機率之樣 本期間為 1920 至 2014 年(表 3-3、圖 3-2 至 3-8),而回收率(表 3-4)因該份報告中 並未提供 1920-2014 年之資料,因此,其樣本期間為 1982 至 2014 年,假設為優 先無擔保債券,依照信用評等之不同使用不同回收率計算。 假設投資組合有 100、500 及 1000 三種部位(n=100、500、1000)之情況,模 擬 10,000(N)次,條件尾端期望值之信賴水準α為 87.5%,將上述三種部位情況 21.

(27) 之結果取平均。此外,因現今營利事業所得稅之最高級級距稅率已由 25%改為 17%,因此,調整係數改為(1-17%)。其中 Aaa 評等的違約機率為 0.0000,因此 並未針對其損失比率進行模擬,而直接將此評等資產之信用風險係數設為 0.0000。 表 3-3 穆迪 1920-2014 年各種信用評等平均違約機率之敘述統計量 Year 平均數. Aaa. Aa. A. Baa. Ba. B. Caa-C. 0.00%. 0.06%. 0.10%. 0.27%. 1.06%. 3.36%. 13.08%. 中位數. 0.00%. 0.00%. 0.00%. 0.00%. 0.60%. 2.05%. 8.70%. 標準差. 0.00%. 0.19%. 0.27%. 0.46%. 1.64%. 4.01%. 15.97%. 最小值. 0.00%. 0.00%. 0.00%. 0.00%. 0.00%. 最大值. 0.00%. 0.85%. 0.00% 0.00% 治 政 1.64% 1.99% 11.73% 大. 19.44%. 100.00%. 立. 資料來源:Moody’s Investors Service, 2015, Annual Default Study: Corporate. ‧ 國. 學. Default and Recovery Rates, 1920-2014,. https://www.moodys.com/Pages/GuideToDefaultResearch.aspx.. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 22. i n U. v.

(28) 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. 立. ‧ 國. 學. io. n. al. y. i n U. v. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. engchi. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. Ch. ‧. 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. Nat. 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. 圖 3-3 穆迪 1920-2014 年 Aa 評等之平均違約機率. sit. 圖 3-2 穆迪 1920-2014 年 Aaa 評等之平均違約機率. 違約機率(%). er. 違約機率(%). 政 治 大. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. 違約機率(%). 違約機率(%). 圖 3-5 穆迪 1920-2014 年 Baa 評等之平均違約機率. 圖 3-4 穆迪 1920-2014 年 A 評等之平均違約機率 23.

(29) 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. 立. ‧ 國. 學. 違約機率(%). 政 治 大. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. 圖 3-7 穆迪 1920-2014 年 B 評等之平均違約機率. 圖 3-6 穆迪 1920-2014 年 Ba 評等之平均違約機率. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat. 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00. 違約機率(%). engchi. i n U. v. 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012. Ch. 違約機率(%). 圖 3-8 穆迪 1920-2014 年 Caa-C 評等之平均違約機率. 資料來源:同表 3- 3。 24.

(30) 表 3-4 穆迪 1982-2014 年優先無擔保債券各種信用評等之平均回收率 Aaa n.a.. Aa. A. Baa. Ba. B. Caa-C. 37.24% 31.77% 41.66% 45.68% 38.03% 37.47%. All Rated 38.27%. 資料來源:同表 3- 3。 ** n.a.:指無回收率資料,因於資料期間中,該評等優先無擔保債券並未有違約 紀錄。 二. 信用計量法 本研究於信用計量法中使用與信用評等有關之資料,亦取自穆迪於 2015 年 3 月 4 日發佈之 Annual Default Study: Corporate Default and Recovery Rates,. 政 治 大 料,因此,以自 2015 年 6 月 4 日於 Yahoo Finance 上,原始數據由 ValuBond 提 立 1920-2014。而國外債券資料,因無法取得由穆迪評等之各種信用評等的債券資. ‧ 國. 學. 供、惠譽評等的債券資料取代。 (一) 轉移矩陣(Transition Matrix). ‧ sit. y. Nat. 本研究將衡量期間設定為 1 年,使用穆迪提供之樣本期間為 1920 至 2014. io. er. 年平均 1 年後之轉移矩陣。穆迪將可能之信用狀況分為 Aaa、Aa、A、Baa、Ba、 B、Caa、Ca-C、WR(撤回評級) 24及 Default(違約)等 10 種情況。表 3-5 顯示,第. al. n. v i n Ch 一行為目前之信用評等等級,而第一列為 e n g 1c年後之信用評等等級。以左上角之 hi U 86.50%為例,Aaa 評等 1 年後仍維持 Aaa 評等的機率為 86.50%。. 24. WR/Withdrawn Rating(撤回評級):可能因某些重大情況的發生,因無法對於這些狀況的影響 作出充分的分析而撤回原評等等級,如債券到期、贖回或轉換等。 25.

(31) 表 3-5 穆迪 1920-2014 年平均 1 年後之轉移矩陣 1 年後評等等級. 目前評 等等級. Aaa. Aa. A. Baa. Ba. B. Caa. Ca-C. WR. Default. Aaa. 86.50%. 7.89%. 0.84%. 0.16%. 0.03%. 0.00%. 0.00%. 0.00%. 4.57%. 0.00%. Aa. 1.14%. 83.51%. 7.50%. 0.83%. 0.18%. 0.04%. 0.01%. 0.01%. 6.72%. 0.07%. A. 0.07%. 2.72%. 84.21%. 5.73%. 0.71%. 0.12%. 0.03%. 0.01%. 6.32%. 0.09%. Baa. 0.04%. 0.26%. 4.12%. 82.11%. 4.74%. 0.74%. 0.12%. 0.01%. 7.60%. 0.26%. Ba. 0.01%. 0.08%. 0.45%. 5.89%. 73.53%. 6.89%. 0.60%. 0.06%. 11.32%. 1.18%. B. 0.01%. 0.04%. 0.14%. 0.53%. 5.42%. 71.60%. 5.78%. 0.47%. 12.78%. 3.23%. Caa. 0.00%. 0.02%. 0.02%. 0.14%. 0.66%. 8.19%. 64.53%. 3.44%. 12.28% 10.72%. Ca-C. 0.00%. 0.02%. 0.13%. 0.05%. 0.46%. 2.91%. 7.77%. 50.59% 12.72% 25.33%. 資料來源:同表 3- 3。. 政 治 大 惟,因評等為 Ca-C 的債券樣本數過於稀少,且撤回評級的原因廣泛,不一 立. ‧ 國. 學. 定是與信用相關的因素所致,因此刪除 Ca-C 及 WR 兩種可能情況。同時在符合 各種信用評等等級的轉移機率總和為 100%的原則下,將剩餘的 Aaa 至 Caa 及. ‧. Default 等 8 種可能信用狀況等比例放大(表 3-6)。. Nat. Aaa. Aa. Aaa. 90.64%. 8.27%. 0.88%. Aa. 1.23%. 89.53%. 8.04%. A. 0.07%. 2.90%. 89.89%. 6.11%. 0.76%. Baa. 0.04%. 0.28%. 4.46%. 88.88%. Ba. 0.01%. 0.09%. 0.50%. B. 0.01%. 0.05%. Caa. 0.00%. 0.02%. al. Caa. Default. Sum. 0.00%. 0.00%. 100.00%. 0.01%. 0.07%. 100.00%. 0.13%. 0.03%. 0.10%. 100.00%. 5.13%. 0.81%. 0.13%. 0.28%. 100.00%. 6.64%. 82.97%. 7.78%. 0.68%. 1.33%. 100.00%. 0.16%. 0.61%. 6.25%. 82.54%. 6.66%. 3.73%. 100.00%. 0.03%. 0.17%. 0.78%. 9.71%. 76.57%. 12.72%. 100.00%. n. A. Baa%. Ba. er. 1 年後評等等級. 目前評 等等級. io. sit. y. 表 3-6 調整後穆迪 1920-2014 年平均 1 年後之轉移矩陣. B. v i 0.16% 0.03% 0.00% n Ch e n g0.20% 0.89% c h i U0.04%. 資料來源:同表 3- 3。 (二) 債券價值重估 (一) 債券違約情況下之評價 債券違約情況下之評價需要使用回收率的資料。於信用計量法中,認為回收 26.

(32) 率會受到債券的求償順位影響,在假定債券為某個求償順位下,使用該求償順位 之平均回收率。 惟,本研究認為回收率確實會受到債券求償順位的影響,但在假定為優先無 擔保債券後,又依照不同信用評等等級,而使用相對應之回收率資料,更能忠實 表達不同評等之經驗回收情形。因此,本研究於信用計量法中,採用表 3-4 穆迪 優先無擔保債券各種信用評等之平均回收率資料。 (二) 信用評等等級變動情況下之評價. 政 治 大 線(Yield Curve)。在各種信用評等不同年期的債券資料中,首先,扣除可贖回 立. 為重新計算風險衡量期間結束時之債券價值,需要各種信用等級的殖利率曲. ‧ 國. 學. (callable)債券,因債務人具有可贖回權利時,會影響債券價格;其次,採用價格 最接近面值(平價)的債券來計算殖利率。此外,因各種信用評等計算之一年期殖. ‧. 利率多為負值,而為解決此問題,故在一年期債券的現在時點皆加上利息,而獲. io. sit. y. Nat. 得表 3-7 之不同信用等級各年期的殖利率曲線。. n. al. er. 表 3-7 不同信用等級各年期的殖利率曲線 Category. Year1. Aaa. C 0.22% h. Aa. 0.23%. A. Year2. e 0.53% ngchi. i n U. Year3. v. Year4. 1.00%. 1.46%. 1.00%. 1.13%. 1.56%. 0.26%. 0.95%. 1.61%. 1.73%. Baa. 1.15%. 1.30%. 1.61%. 2.11%. Ba. 2.29%. 2.33%. 2.91%. 4.33%. B. 2.91%. 2.16%. 4.64%. 4.30%. Caa. 2.84%. 3.31%. 7.82%. 8.94%. 以面值為 100、5 年期、年息為 7.7%、半年期付息一次、信用評等為 Baa 等 級的債券為例。當此債券在 1 年後上升為 A 等級時,使用 A 等級債券的殖利率 1.73%,因此債券為半年付息一次,因此將 A 等級債券的殖利率 1.73%/2=0.865%, 而計算出在 1 年後的折現價值為$130.72 元,計算公式如下: 27.

(33) PVA = 3.85 +. 3.85 3.85 3.85 3.85 + + + 2 3 (1 + 0.865%) (1 + 0.865%) (1 + 0.865%) (1 + 0.865%)4 +. 3.85 3.85 1.3.85 + + = $130.72 6 7 (1 + 0.865%) (1 + 0.865%) (1 + 0.865%)8. 利用上述現值的計算公式,即可求得此 Baa 債券 1 年後,轉移至各種評等(Aaa 至 Caa)的折現價值。表 3-8 彙總上述 Baa 債券轉移至各種評等下的折現價值。 表 3-8 Baa 債券 1 年後轉移至各種評等的折現價值 1 年後的評等 Aaa Aa. 立. 127.99 政 治 127.57 大 126.83 125.18. Ba. 116.13. B. 116.24. Caa. 99.76. Default. 41.66. Nat. sit. y. ‧. Baa. 學. ‧ 國. A. 1 年後的折現價值($). io. n. al. er. 三. 國內外資產信用風險係數比較. i n U. v. 本研究中,使用中華信評於 2015 年 5 月 22 日發布之違約、評等變動與回收. Ch. engchi. 研究:中華信評 2014 年企業違約與評等變動研究與標準普爾於 2015 年 4 月 30 日發布之 2014 Annual Global Corporate Default Study And Rating Transitions 之經 驗違約機率資訊。. 28.

(34) 第四章 實證結果與分析 第一節 模擬法下之國外資產信用風險係數 表 4-1 現行制度下與採用模擬法之國外資產信用風險係數 信評等級. Aaa. Aa. A. Baa. Ba. B. Caa-C. 現行(25%). 0.0000. 0.0000. 0.0062. 0.0098. 0.0345. 0.0750. 0.1725. CTE87.5(17%). 0.0000. 0.0025. 0.0041. 0.0087. 0.0212. 0.0629. 0.2342. 依據穆迪之經驗違約機率資料,其中 Aaa 評等如前所述,因違約機率為. 政 治 大 與採用模擬法並改變調整係數後計算之風險係數差異,其中 Aa 評等資產之信用 立 0.0000,而未進行模擬,直接將風險係數設為 0.0000。表 4-1 顯示現行計算方式. ‧ 國. 學. 風險係數由 0.0000 提高為 0.0025,而 Caa-C 評等資產之信用風險係數由 0.1725 提高為 0.2342,但其餘 A 評等至 B 評等之信用風險係數皆些微下降。. ‧. 第二節 以信用計量法計算之國外資產信用風險係數. sit. y. Nat. n. al. er. io. 一. 國外資產信用風險係數. i n U. v. 信用計量法將信用風險定義為信用評等變動(包含違約)引起資產未來價值. Ch. engchi. 的變動,根據第三章之研究法方法及資料,依照轉移矩陣與債券價值重估之步驟, 可計算出信用風險值,即可作為衡量不同評等資產信用風險之係數。 以表 4-2 面值為 100、5 年期、年息為 7.7%、半年期付息一次、信用評等為 Baa 等級債券評等變動後的價值波動為例。在標準差法下,當信賴水準臨界值為 95% 25時,信用風險值為 1.65*4.9672=8.1959 元;而當信賴水準臨界值為 99%26時, 信用風險值為 2.33*4.9672=11.5735 元。在百分位水準法下,當百分位水準為 5%. 25 26. 信賴水準臨界值為 95%等同於信心水準 α 為 5%。 信賴水準臨界值為 99%等同於信心水準 α 為 1%。 29.

(35) 時,資產價值下限為 116.13 元,信用風險值即為 8.3373 元. 27. ;當百分位水準為. 1%時,信用風險值為 8.2256 元。 表 4-2 Baa 債券評等變動後的價值波動 評等轉移 機率(%). 1 年後的折 現價值($). 機率加權平均 值($). (1). (2). (3)=(1)*(2). Aaa. 0.04. 127.99. Aa. 0.28. A. 1 年後的 評等. 離均值($). 變異數. (4)=(2)-Mean. (5)=(1)*(4)^2. 0.05. 3.53. 0.0050. 127.57. 0.36. 3.11. 0.0273. 4.46. 126.83. 5.65. 2.37. 0.2505. Baa. 88.88. 125.18. 111.26. 0.72. 0.4611. Ba. 5.13. 116.13. 3.5686. B. 0.81. 116.24. Caa. 0.13. 99.76. -8.34 治 政5.96 0.94 -8.23 大. Default. 0.28. 41.66. 0.13. -24.71. 0.7854. 0.12. -82.80. 19.0296 σ=Standard deviation. 學. ‧ 國. 立. 0.5455. Mean=$124.46. =$4.9672. ‧. 表 4-3 為採用信用計量法,分別在標準差法與百分位水準法下,假設信心水. y. Nat. io. sit. 準為 5%及 1%,計算出之不同評等國外資產信用風險係數。於標準差法下,不. n. al. er. 論信心水準為 5%或 1%,可發現信用評等等級與資產信用風險係數呈反向關係,. i n U. v. 即信用評等等級越低,其資產信用風險係數越高,此就資產信用風險係數在反映. Ch. engchi. 信用風險大小之原理相符。此外,在信心水準為 1%下,資產信用風險係數會較 信心水準為 5%下高。 惟,於百分位水準法下,從 Aaa 評等至 A 評等,與標準差法下信用評等等 級與資產信用風險係數呈反向關係相同,但從 Baa 評等至 Caa 評等,並無上述 反向關係存在,且 Ba 評等在信心水準為 5%下,更出現負值的資產信用風險係 數。 不論計算方法是假設為常態分配的標準差法或實際分配的百分位水準法,採 27. 即債券價值小於 116.13 元的機率小於 5%。 30.

(36) 用信用計量法計算出之資產信用風險係數,在各種評等幾乎顯著高於現行或採用 模擬法計算出之係數(表 4-1),且在信用評等等級較低之情況下,如 Caa 評等, 資產信用風險係數高達 30、40。 表 4-3 採用信用計量法之國外資產信用風險係數 信評等級. Aaa. 信心水準 α 標準差法 百分位水準法. Aa. A. Baa. Ba. B. Caa. 5%. 0.4559. 3.5537. 4.7752. 8.1959. 21.4860. 22.9241. 32.0795. 1%. 0.6438. 5.0182. 6.7432. 11.5735. 30.3408. 32.3717. 45.3001. 5%. 0.3267. 0.5359. 1.3860. 8.3373 -12.1496. 12.2645. 49.2669. 1%. 0.9767. 2.0833. 67.5264. 49.2669. 立. 二. 不同債券要素變動之影響. 8.2256 治 政 大 10.4435. 3.3364. ‧ 國. 學. 不同債券要素變動時,對標準差的影響方向與程度不一,進而影響國外資產 信用風險係數之計算。在假設其他債券要素維持不變下,分別探討債券殖利率、. ‧. Default 時債券價格與付息利率三項要素變動對標準差的影響。. sit. y. Nat. io. n. al. er. (一) 殖利率變動的影響. i n U. v. 表 4-4 殖利率變動對標準差的影響. Ch. e n g 殖利率變動後之 chi. 殖利率變動情形. 使用原殖利率(表 3-7)之標準差. 標準差. 殖利率上升 0.5%. $4.9672. $4.8460. -0.1212. 殖利率上升 1%. $4.9672. $4.7274. -0.2398. 殖利率下降 0.5%. $4.9672. $5.0911. 0.1239. 殖利率下降 1%. $4.9672. $5.2178. 0.2506. 標準差變動. 從上表可知,殖利率上升,標準差會減少,而殖利率上升幅度越大,則標準 差減少幅度越小。殖利率下降,標準差會增加,而殖利率下降幅度越大,則標準 差增加幅度越大。 殖利率與債券價格通常呈反向關係,當殖利率上升時,債券價格會減少,機 31.

(37) 率加權平均值亦隨之減少,而造成各種信用品質狀況下之離均值及變異數減少, 因此,標準差會減少。此外,當殖利率上升幅度越大,機率加權平均值減少之幅 度縮小,而造成各種信用品質狀況下之離均值及變異數減少之幅度亦縮小,因此, 標準差減少幅度縮小。 在殖利率下降時,殖利率與債券價格同樣呈反向關係,債券價格會增加,因 此,與上述殖利率上升之情況相反,機率加權平均值、離均值及變異數皆增加, 因此,標準差會增加。惟,當殖利率下降幅度越大,機率加權平均值增加之幅度 擴大,而造成各種信用品質狀況下之離均值及變異數增加之幅度亦擴大,因此, 標準差增加幅度擴大。. 立. 政 治 大. 學. ‧ 國. (二) Default 時債券價格變動的影響 表 4-5 Default 時債券價格變動對標準差的影響. $4.9672. $4.5115. $4.9672. $4.0727. 債券值減少$20. er. a l$4.9672 $5.4356i v n Ch U $4.9672 $5.9138 engchi. n. 債券值減少$10. io. 債券值增加$20. 標準差變動. y. 債券值增加$10. sit. Default 時債券 價格變動後之 標準差. ‧. 使用原 Default 時債 券價格($41.66)之標 準差. Nat. Default 時債券格 格變動情形. -0.4557 -0.8944 0.4684 0.9466. 從上表可知,Default 時債券價格增加,標準差會減少,而 Default 時債券價 格增加幅度越大,則標準差減少幅度越小;Default 時債券價格減少,標準差會 增加,而 Default 時債券價格減少幅度越大,則標準差增加幅度越大。 當 Default 時債券價格增加,機率加權平均值會隨同增加,但各種信用品質 狀況下之離均值及變異數皆會減少,因此,標準差會減少。此外,當 Default 時 債券價格增加幅度越大,機率加權平均值增加與離均值減少之幅度不會有變化, 但 Default 時變異數減少幅度會縮小,因此,標準差減少幅度縮小。. 32.

(38) 當 Default 時債券價格減少,因此,與上述 Default 時債券價格增加之情況相 同,機率加權平均值會隨同減少,但各種信用品質狀況下之離均值及變異數皆增 加,因此,標準差會增加。惟,當 Default 時債券價格減少幅度越大,機率加權 平均值減少與離均值增加幅度同樣不會有變化,但 Default 時變異數增加幅度會 擴大,因此,標準差增加幅度擴大。 (三) 付息利率變動的影響 表 4-6 付息利率變動對標準差的影響 使用原付息利率. 債券值變動後之. 政 治 標準差 大 $4.9672 $5.0781 立. 付息利率變動情形. (7.7%)之標準差. 付息利率上升 0.5%. 標準差變動 0.1109. $5.1892. 0.2220. 付息利率下降 0.5%. $4.9672. $4.8565. -0.1107. 付息利率下降 1%. $4.9672. $4.7460. -0.2211. ‧. ‧ 國. $4.9672. 學. 付息利率上升 1%. sit. y. Nat. 從上表可知,付息利率上升,標準差會增加,而付息利率上升幅度越大,則. io. er. 標準差增加幅度越大;付息利率下降,標準差會減少,而付息利率下降幅度越大, 則標準差增加幅度越小。. n. al. Ch. engchi. i n U. v. 付息利率變動對債券價格的影響,與殖利率對債券價格的影響相反,付息利 率與債券價格通常呈正向關係。當付息利率上升時,債券價格會增加,機率加權 平均值亦隨之增加,與該評等相同或優於該評等之信用品質狀況之離均值均會增 加,但劣於該評等之信用品質狀況之離均值均會減少,而變異數會增加,因此, 標準差會增加。此外,當付息利率上升幅度越大,機率加權平均值與離均值變動 之幅度不會有變化,但變異數總和變動之幅度增加,因此,標準差增加幅度擴大。 在付息利率下降時,付息利率與債券價格同樣呈正向關係,債券價格會減少, 因此,與上述付息利率上升之情況相反,機率加權平均值會隨之減少,與該評等 相同或優於該評等之信用品質狀況之離均值均會減少,但劣於該評等之信用品質 33.

(39) 狀況之離均值均會增加,而變異數會減少,因此,標準差會減少。此外,當付息 利率下降幅度越大,機率加權平均值與離均值變動之幅度不會有變化,但變異數 總和變動之幅度減少,因此,標準差減少幅度縮小。 此外,本研究於附錄一中,使用 RiskMetrics Group, Inc. 於 2007 年發佈之 CreditMetrics Technical Document 之轉移機率與債券殖利率等相關資料,以 Baa 等級債券為例,探討本研究使用第三章資料與 Technical Document 資料計算結果 差異之原因與程度。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 34. i n U. v.

(40) 第三節 國內外信用風險係數比較 圖 4-1 為國內外公司債各種信用評等等級對應之信用風險係數。由此圖可知, 國內與國外資產之信用風險係數差距幾乎為兩個評等,即國內資產之信用風險係 數大致與次兩個評等的國外資產之信用風險係數相同,如國內 twAA 評等(相當 於國外 Aa2 評級)之信用風險係數為 0.0031,與國外次兩個評等 A1(相當於 twA+ 評級)之信用風險係數為 0.0031。 本研究受限於資料取得之困難,無法以區分同等級內信用強弱程度而更細微. 政 治 大 各評等平均違約機率可知,信用等與違約可能性間大致存有負相關性,即信用評 立. 的評等分類比較,僅能以較粗略的評等分類比較。由圖 4-2 中華信評與標準普爾. ‧ 國. 學. 等等級越高,違約發生可能性越高,不論是中華信評或標準普爾的違約研究結果 幾乎可獲得此結論。但中華信評之資料中存有兩個例外,其一為 twBB 評等之平. ‧. 均違約機率 2.54 略高於 twB 評等之 2.50;其二為 twCCC/C 評等,其平均違約機. y. sit. io. n. al. er. 何違約情況。. Nat. 率為零,原因在於中華信評受評機構中為此評級的家數非常稀少且未曾出現過任. i n U. v. 中華信評 twAAA 與 twAA 評等之平均違約機率皆為零,與標準普爾之 AAA. Ch. engchi. 評等相同;而中華信評 twA 評等之平均違約機率為 0.17,介於標準普爾 A 評等 之 0.07 與 BBB 評等之 0.20 間;而中華信評 twBBB 評等之平均違約機率 0.90、 中華信評 twBB 評等之平均違約機率 2.54 與中華信評 twB 評等之平均違約機率 2.50, 皆介於標準普爾 BB 評等之 0.82 與 B 評等之 3.82 間。由此可知,中華信 評與標準普爾於評等上之違約機率間並無一定之對應關係。. 35.

(41) 0.3. 0.25. 0.2. 立. 0.15. 0. 0. 0.14. 0. 0. y. sit. 國外公司債 風險係數. 0.0031 0.0062 0.0074 0.0086 0.0098 0.018 0.0263 0.0345 0.048 0.0615 0.075 0.1075. al. twB- twCCC+ twCCC B3 Caa1 Caa2 Caa3. v ni. 0.0031 0.0062 0.0074 0.0086 0.0098 0.018 0.0263 0.0345 0.048 0.0615 0.075 0.1075. C國內公司債 國外公司債 he i U 風險係數n g c h 風險係數. 圖 4-1 國內外公司債各種信用評等等級對應之信用風險係數圖 資料來源:財團法人保險事業發展中心,2014,「103 年度檢查報表-壽險(RBC 相關)」, http://www.tii.org.tw/fcontent/Actuarial_Statistics/genrep_chk_result1_1.asp。. 36. Ca. C. 0.1725 0.208 0.2411. er. 0. twB B2. n. 0. twA- twBBB+ twBBB twBBB- twBB+ twBB twBB- twB+ A3 Baa1 Baa2 Baa3 Ba1 Ba2 Ba3 B1. io. 國內公司債 風險係數. twA A2. Nat. twAAA twAA+ twAA twAA- twA+ Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1. ‧. ‧ 國. 0.05. 0. 學. 0.1. 政 治 大. 0.14. 0.1725 0.208 0.2435 0.279.

(42) 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00%. AAA twAAA. AA twAA. A twA. BBB twBBB. BB twBB. B twB. twCCC/C twCCC/C. 中華信評違約機率. 0.00%. 0.00%. 0.17%. 0.90%. 2.54%. 2.50%. 0.00%. 標準普爾違約機率. 0.00%. 0.02%. 0.07%. 0.20%. 0.76%. 3.82%. 25.27%. 中華信評違約機率. 標準普爾違約機率. 政 治 大. 圖 4-2 1999-2014 年中華信評與標準普爾各評級受評機構平均違約機率. 立. 資料來源:董瑾,2015,「違約、評等變動與回收研究:中華信評 2014 年企業. ‧ 國. 學. 違約與評等變動研究」,. http://www.taiwanratings.com/portal/front/listCustomArticle?catalogCategoryName=r atingCriteria。. ‧. sit. y. Nat. 在國內外資產信用風險係數上,先計算出國外資產之信用風險係數後,逕以. io. 估計應為下列幾個差異造成之折衷作法:. n. al. Ch. engchi. er. 次兩個更細微評等國外資產之信用風險係數,決定出國內資產之信用風險係數,. i n U. v. 一. 評等歷史:中華信評成立於 1998 年,同年開始授予信用評等,因此統計資 料多由 1999 年開始。而標準普爾由於 1860 年成立之普爾出版公司與 1920 年成立之標準統計公司合併而成,其分別於 1916 年與 1922 年公布第一份債 信評等報告。此外,Moody's 公司更於 1909 年即開始對鐵路債券授予信用 評等。 二. 受評對象:中華信評之受評機構至 2014 年僅 133 家,樣本數較小,且以金 融機構占有較高的比重 28。另就歷史資料來看,受評機構的評等一直是明顯. 28. 金融機構服務之對象有一大部分為社會大眾,因此其需要保持較高的信用品質,以利其營運 順暢。 37.

(43) 偏向投資級評等,信用體質相對較穩健,而較少投機級評等之機構,導致中 華信評之數據出現某些不合理之現象,如於 2014 年創下連續六年(自 2009 年到 2014 年)零違約的歷史新高紀錄、twAA 或以上評等從未出現過違約情 況。 三. 評等差異:中華信評違約機率所隱含之違約風險,與其他國際信用評等機構 有一個重大差異,即中華信評信用評級定位為國家評等等級,其僅針對國內 受評機構之相對信用風險比較,並未反映系統性的主權國家風險。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 38. i n U. v.

(44) 第五章 結論與建議 第一節 結論 首先,本研究於模擬法中,將穆迪之經驗違約機率配置至伯努力分配中,並 採用更為保守之條件尾端期望值概念與改變調整係數後,而計算出新的國外資產 信用風險係數。結果與現行制度有些微差異,其中 Aa 與 Caa-C 評等之信用風險 係數上升,而其餘 A 至 B 評等之信用風險係數皆些微下降。現行制度主要是依 據美國 RBC 風險係數制度修正而計算出,因此,可以考量是否採取如模擬法配. 政 治 大. 置至適當的統計分配之方式,以計算國外資產信用風險係數。. 立. 此外,本研究採用信用計量法,分別在標準差法與百分位水準法下,假設信. ‧ 國. 學. 心水準為 5%及 1%,計算出國外資產信用風險係數。雖然在採用實際分配的百. ‧. 分位水準法下,計算出結果與風險係數在反映信用風險大小之原理不符,但仍可. y. Nat. 看出不論計算方法是標準差法或百分位水準法,納入轉移風險之國外資產信用風. er. io. sit. 險係數大致顯著高於現行或採用模擬法計算出之係數。因此,如要在現行國外資 產信用風險係數上,納入違約風險以外之轉移風險,可能要做出些微調整,而讓. al. n. v i n 資產信用風險係數不會與現行制度下相差過於懸殊。探討不同債券因素變動對於 Ch engchi U 標準差的影響,其中債券殖利率、Default 時債券值與標準差變動呈反向關係, 而付息利率與標準差變動呈正向關係。 表 5-1 不同方法計算出之國外資產風險係數 信評等級. Aaa. Aa. A. Baa. Ba. B. Caa-C. 現行(25%). 0.0000. 0.0000. 0.0062. 0.0098. 0.0345. 0.0750. 0.1725. CTE87.5(17%). 0.0000. 0.0025. 0.0041. 0.0087. 0.0212. 0.0629. 0.2342. 標準差 法. α=5%. 0.4559. 3.5537. 4.7752. 8.1959. 21.4860. 22.9241. 32.0795. α=1%. 0.6438. 5.0182. 6.7432. 11.5735. 30.3408. 32.3717. 45.3001. 百分位 水準法. α=5%. 0.3267. 0.5359. 1.3860. 8.3373. -12.1496. 12.2645. 49.2669. α=1%. 0.9767. 2.0833. 10.4435. 8.2256. 3.3364. 67.5264. 49.2669. 39.

(45) 最後,比較現行國內外資產信用風險係數差異之合理性。結果可以發現以標 準普爾評級服務之評等準則為依據之中華信評,與標準普爾於評等上之違約機率 間並無一定之對應關係。然在國內外信用風險係數上,逕以相差兩個細分之信用 評等決定風險係數,估計應為評等歷史、受評對象及評等差異等原因造成之折衷 作法。此於理論上可理解,因國外資產相較於國內資產,應具有較好的風險分散 效果,但是應考量是否有更多的數據支持此差異關係。. 第二節 建議. 政 治 大 料,可能樣本期間過長久,而無法精確反映出現況,因此,可以考量使用較近期 立. 本研究於實證中,使用穆迪 1920-2014 年平均之經驗違約機率與轉移機率資. ‧ 國. 學. 年度之經驗違約機率與轉移機率資料。此外,亦可針對如金融危機等事件,截取 相關年度之資料,與未發生特殊事件之年度比較,了解該事件對於資產信用風險. ‧. 係數之影響。. y. Nat. sit. 此外,本研究於信用計量法中使用之國外債券資料,因無法取得由穆迪評等. n. al. er. io. 之各種信用評等的債券資料,而改以惠譽評等的債券資料取代。惟,穆迪與惠譽. i n U. v. 於信用評等之方法上仍有些微差異存在,因此,如可獲取由穆迪評等之各種信用. Ch. engchi. 評等的債券資料,實證結果可能更精確。. 40.

(46) 參考文獻 一. 中文文獻 中華信用評等公司網站, http://www.taiwanratings.com/,搜尋日期:2015 年 6 月 8 日。 林佳蓉,2001,信用風險模型之發展與衡量-以中長期資金運用制度為例,國立 中山大學財務管理學系研究所未出版之碩士論文。. 政 治 大. 林妙宜,2002,信用風險之衡量,國立政治大學金融學系未出版之碩士論文。. 立. 立政治大學風險管理與保險研究所未出版之碩士論文。. 學. ‧ 國. 施佳華,2001,產險業信用評等模式之研究-美國產險公司之實證結果分析,國. ‧. 財團法人保險事業發展中心,「人壽保險業資金運用表(2010-2014)」,. sit. y. Nat. http://www.tii.org.tw/fcontent/Actuarial_Statistics/genrep_setGL.asp/。. n. al. er. io. 財團法人保險事業發展中心,2014,「103 年度檢查報表-壽險(RBC 相關)」,. i n U. v. http://www.tii.org.tw/fcontent/Actuarial_Statistics/genrep_chk_result1_1.asp。. Ch. engchi. 張書評,2014,「認識中華信評評等定義」,. http://www.taiwanratings.com/portal/front/listCustomArticle?catalogCategoryName=r atingCriteria。 張大成、劉宛鑫、沈大白, 2002,「信用評等模型之簡介」,中國商銀月刊,第 21 卷 11 期:頁 1~5。 黃培琳 、黃聖茵,2009,「Moody's 信評新方法簡介」,貨幣觀測與信用評等, 76 期:頁 95-123。. 41.

(47) 黃聖茵,2009, 「S&P 評等方法之簡介」 ,貨幣觀測與信用評等,80 期:頁 88-92。 董瑾,2015,「違約、評等變動與回收研究:中華信評 2014 年企業違約與評等 變動研究」, http://www.taiwanratings.com/portal/front/listCustomArticle?catalogCategoryName=r atingCriteria。 雷明峰,2011,「中華信用評等公司信用評等之基本原則」, http://www.taiwanratings.com/portal/front/listCustomArticle?catalogCategoryName=r atingCriteria。. 立. 二. 英文文獻. 政 治 大. ‧ 國. 學. Altman, E. I., 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of. ‧. Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 23(4):589-609.. sit. y. Nat. American Council of Life Insurers(ACLI), 2014, Life Insurance Fact Book 2014,. n. al. er. io. https://www.acli.com/Tools/Industry%20Facts/Life%20Insurers%20Fact%20Book/Pa ges/RP14-012.aspx.. Ch. engchi. i n U. v. Fitch Ratings,https://www.fitchratings.com/, Accessed May 12, 2015. J.P. Morgan, 1997, CreditMetrics Technical Document, http://www.macs.hw.ac.uk/~mcneil/F79CR/CMTD1.pdf. Moody's Investors Service,https://www.moodys.com/, Accessed May 12, 2015. Moody’s Investors Service, 2015, Annual Default Study: Corporate Default and Recovery Rates, 1920-2014, https://www.moodys.com/Pages/GuideToDefaultResearch.aspx. 42.

(48) Moody’s Investors Service, 2015, 2014 Annual Global Corporate Default Study And Rating Transitions, https://www.moodys.com/Pages/GuideToDefaultResearch.aspx. National Association of Insurance Commissioners (NAIC), 2014, Risk-Based Capital Forecasting & Instructions Life, 2013. RiskMetrics Group, Inc, 2007, CreditMetrics™—Technical Document, https://www.msci.com/resources/technical_documentation/CMTD1.pdf. Saunders, A. and M. Cornett, 2014, Financial Institutions Management: A Risk. 政 治 大. Management Approach, 8th edition, McGraw-Hill.. 立. Standard & Poor's Corp,http://www.standardandpoors.com/en_EU/web/guest/home,. ‧ 國. 學. Accessed May 12, 2015.. ‧. Standard & Poor's Corp, 2013, Corporate Methodology,. sit. y. Nat. http://www.maalot.co.il/CriteriaDocs/Paper16.pdf.. n. al. er. io. Yahoo Finance,http://finance.yahoo.com/bonds, Accessed Jun 8, 2015.. Ch. engchi. 43. i n U. v.

參考文獻

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