数据质量要求

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数据质量要求

新资本协议内部评级法允许银行使用内部模型计量信用风险并用于资本计算，但同时也对用于估计风险参数量化模型的数据来源、数据观察期等方面提出了具体的要求。理论上，对的影响因素较多数据量要求大且难以把握。新巴塞尔协议关于自行估计违约损失率的要求中，至少需要考虑经济周期、借款人的风险和抵押品风险的相关性、借款人的风险和抵押品提供方风险之间的相关佺、抵押品历史清偿率、违约借款人的清收费用等因素。

数据来源方面，样本数据集可以包括内部数据、外部数据和内外部集合数据。使用外部数据时，要求保证外部数据与内部数据之间的可比性、相关性和一致性；根据新资本协议规定，内部评级所用的数据既要有足够的样本容量，又必须达到一定的质量标准。从样本容量看，由于我国银行业贷款客户规模大，涉及行业广，在不同的客户分级中，违约客户的样本个数要达到足够数量的话必须有大规模的违约损失数据。

数据观察期方面，新协议要求用于建模的数据应至少涵盖一个完整的经济周期。商业银行使用内部数据、外部数据、内外部集合数据或综合使用三类数据来源时，至少其中一类数据源的历史数据观察期不少于年。用于估计非零售风险暴露违约损失率、违约风险暴露的数据观察期不应少于年。如果商业银行能获得更长时期的历史数据，应采用更长的历史观察期。观察期越短，商业银行的估值就应该越保守。并且，银行评级的历史数据必须保留，作为系统完善和检验的基础与依据。由于我国银行业经历了两次大规模的不良贷款剥离和出售，依靠银行自身的数据积累无论是数量还是观察期都还有很大的差距。

单纯从定价问题看，不良金融资产的处置回收是非常复杂的过程。影响不良贷款回收的因素众多，不同类资产主要影响因素也不同，而且很多因素难以量化，而且回收率数据分布异常，隐藏其中的规律性仍然是国际信用风险管理领域需要发掘的重要问题。此外，我国的研究也表明，由于不良贷款损失数据准备不足，金融不良贷款交易市场不成熟不透明，缺乏有效的检验空间也是目前围绕不良贷款处置定价研究缺少的主要问题。数据的获取性问题，决定了大部分的研究都缺乏成规模的有代表性的数据样本的支持，对定价影响因素的分析也多在理论逻辑层面的探讨，对以回收率或违约损失率为代表的定价数据的准备、嬅型开发和验证也无系统性的研究和实证，基于我国大规模实际不良贷款数据的相关实践研究可以说基本是空白。

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