快速傅利葉轉換在信用風險加成模型上的應用－以中小企業貸款資料為例

Abstract

本研究以國內某銀行之授信戶資料為估計樣本，依據各項授信資料建立信用風險模型，主要依據瑞士信貸第一波士頓銀行（Credit Swiss First Boston, CSFB）所提出的CreditRisk+模型，輔以快速傅利葉轉換(Fast Fourier Transform)，建立經濟部所定義之中小企業為授信戶的違約損失分配。研究結果如下： 1.本研究利用線性迴歸估計各信用等級之違約機率，其中信用等級A者，其違約機率為0.056%；信用等級Ｂ者，其違約機率為0.33%；信用等級為Ｃ者，其違約機率為0.61%。呈現信用等級越差，違約機率越大的趨勢。 2.快速傅利葉轉換的演算法，相較於CreditRisk+模型的遞迴法，更容易理解與精簡扼要；程式在書寫上更為簡短與容易；以本研究的資料量而言，兩種方法在計算上皆有很高的效率。 3.運用CreditRisk+模型，建立投資組合之預期違約損失分配，求得各百分位損失水準的臨界值資訊，精確的估計提列信用損失準備金，其中為因應債權人發生非預期損失，銀行需要準備的額外自有資金依據違約機率為固定值或變數有三種情況： Fixed Default Rate─銀行須準備的額外自有資金為經濟資本=ICR=18,048.9萬元；年度信用準備提撥金額（ACP）=預期違約損失為3,371.1萬元；當極端狀況發生時(99%水準)，附加信用準備上限(ICR cap)為21,420萬元。 Variable Default Rate-One Sector─銀行須準備的額外自有資金為經濟資本=ICR=19,578.9萬元；年度信用準備提撥金額（ACP）=預期違約損失為3,371.1萬元；當極端狀況發生時(99%水準)，附加信用準備上限(ICR cap)為22,950萬元。 Variable Default Rate- Three Sectors─銀行須準備的額外自有資金為經濟資本=ICR=18,048.9萬元；年度信用準備提撥金額（ACP）=預期違約損失為3,371.1萬元；當極端狀況發生時(99%水準)，附加信用準備上限(ICR cap)為21,420萬元。