摘要：政府担保是政府或有负债的主要内容，而或有负债是政府财政风险的主要来源。本文借鉴国际通用的风险计量方法VaR模型，对政府担保或有负债的计量进行了研究，提出了政府担保的计量方法，为政府担保决策提供了理论依据。

关键词：VaR模型 政府担保 或有负债



随着我国经济的快速发展，资金需求不断上升，仅依靠财政投入已远不能弥补资金缺口。为解决这一矛盾，我国引入了市场化的融资体制，政府在其中充当担保者的角色。伴随该体制引进而来的是政府承担的或有负债不断增加，而我国政府尚未建立起对或有负债的计量体系，使得财政风险逐渐加剧，欧美政府债务危机更是为我国敲响了警钟。目前我国政府资产负债表并未反映或有负债相关的内容，主要原因在于或有负债的计量较为困难。如果能够合理地计量政府担保或有负债的价值，便可为其信息披露提供基础。

一、政府担保与或有负债的涵义

政府担保是指政府为了吸引国内外财团、公司企业以及组织等非政府投资主体投资于公共设施建设，对其在向金融机构贷款时提供担保。或有负债是指来自过去事件的可能负债，其存在将仅能由不受完全控制的一项或多项不确定的未来事件的发生或不发生而确定。

从上述对担保与或有负债的定义来看，政府担保与政府或有负债之间存在着有内在的联系。担保人对债权人的债务清偿具有不确定性，清偿行为是否发生及程度如何依赖于债务人未来对担保契约的履行程度。因此，对担保人而言，在提供担保时便形成了一项或有负债，此项或有负债将持续至被担保人到期偿还债务后才可能消失。政府担保作为一种契约承诺关系，共涉及担保者即政府、债权人和债务人三方面当事人。

在担保当事人关系图中，担保者与债权人的债务清偿关系以及与债务人的债务追索关系均利用虚线箭头表示，其含义为该结果的发生具有不确定性。只有当债务人违约时，担保关系才会真正地生效；若债务人未曾违约，则担保者无需承担此项债务。

国际货币基金组织财政事务部撰写的《修订的财政透明度手册》中，对政府担保与或有负债的关系进行论述时也明确提出，或有负债的一个常见例子是政府担保的贷款，在提供担保时政府并未形成负债，然而，如果发生违约行为，贷款人便可行使担保的权力，政府将有义务偿还尚未偿还的贷款。此时，或有负债将成为政府的实际负债，并且必须支付。可见，政府担保是政府或有负债的主要内容，而或有负债是造成政府财政风险的重要隐患。

目前国际上通常采用VaR的风险定价模型衡量担保风险，这为信用担保机构开展业务及向借款企业收取合理的担保费用提供了理论依据。政府担保和私人担保具有较多的相似之处，二者的区别在于，政府担保一般不收取担保费用，可将政府提供担保所产生的风险视为政府的一项或有负债。因此，借鉴担保公司的担保定价理论对政府提供贷款担保的风险进行计量具有可行性。

二、VaR模型的主要内容

风险价值（Value at Risk，简称VaR）是一种能够量化资产投资组合风险的方法。VaR指在市场正常波动的情况下，给定置信水平，某一金融资产或投资组合在未来的特段时间内可能遭受的最大损失值。其数学定义式为：Prob（ΔP＞VaR）=1-c，其中，Prob为资产价值损失发生的概率；ΔP为资产在持有期内的损失；VaR为资产投资组合处于风险中的价值；1-c为置信度（给定的概率）。这种计算方法能够反映不同概率水平下分析对象的最大可能损失情况，因此，J．P．Morgan等公司成功地将其引入了信用风险管理领域。

（一）一般分布下的VaR计算

假设P0为资产组合的初始价值，R为持有期内的投资回报率，最低回报率为R*，投资回报率的期望回报和波动性分别为μ和σ，则资产组合的最低价值为P﹡=P0（1+R﹡）。根据VaR的概念，可将相对于资产组合价值均值的VaR定义为：VaRR=E（P）-P﹡=-P0（R﹡-μ），计算VaR相当于计算其最小值或最低回报率。

资产组合的未来回报是一个随机的过程，假定其未来回报的概率密度函数为f（P），则对于某一置信水平c下的资产组合最低值P*，有C= f（P）dP或 。如果假定分布服从正态分布，则可简化VaR的计算，将一般的分布变换成标准正态分布φ（ε），最低回报率表示为-|R*|，上式便可转化为： ，其中-Zα=（-|R*|-μ）/ σ，即标准正态偏离。

因此，VaR的计算过程即为找出一个偏离Zα 使得上式成立。在标准正态分布下，给定一个置信水平，便可计算出相应的最小回报R*和VaR。根据最低回报率和标准正态偏离的关系，最小回报可以表示为：R﹡=-Zασ+μ，相对于资产组合价值均值的VaR为：VaRR=-P0（R﹡-μ）=P0σZα。由此可见，VaR是分布的标准差与由置信水平确定的乘子的乘积，其中所有的不确定性均体现在σ中，不同的分布将会得到不同的Zα值。

（二）基于“Credit Metrics”的非上市交易金融资产的VaR计算

VaR法用于可交易金融资产的市场风险管理关键在于金融资产的当前市场价值（P）和价值的波动性或标准差（σ）两个因素，即给定一个假设的“风险”区间，并且给定一个要求的置信区间，便可直接求出VaR。然而，将该法用于不可交易的信用担保贷款时存在着下列问题：首先，担保贷款的当前市场价值（P）不能直接观察得到，因为担保贷款不进行交易，不存在活跃市场。其次，标准差（σ）即市场价值的波动性无法计算，因为市场价值无法观察得到，也不存在时间序列数据以供计算。对于可交易金融资产的收益的分布，可粗略地将其估计为正态分布，但将该方法运用于估计担保贷款价值的可能分布便不尽合理。相对于市场风险收益，信用担保风险的收益比信用风险收益更为复杂。

鉴于信用担保业务的特殊性，由J．P．Morgan公司提出的信用度量术（Credit Metrics）能够很好地解决上述问题。根据“Credit Metrics”的框架计算不可上市交易担保贷款的VaR应基于借款企业的信用评级转移矩阵，通常使用针对一定期间内从一个信用级别变为另一级别的概率来计算，信用级别标记采用标准普尔公司制定的AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC级等，附加类别D代表违约状态。

三、基于VaR的政府信用担保风险定量模型

（一）基本假设

假设借款企业的期初净资产为W0，优先负债为 L，资产清算价值折扣率为d，其中，d=清算价值/账面价值；银行贷款额D，政府机构的风险分担比例为I，贷款利率为r，无风险利率为r0；贷款担保年限为n年，政府对损失的置信度为1-c。

（二）模型建立

1.对借款企业的信用等级进行评估。政府可根据企业历史会计数据及财务报表等信息资料，采用适当的定量分析方法来进行评估，或从独立的第三方，如国际三大著名评级机构获得。

2.获得借款企业信用评级的变动情况。政府担保风险表现为被担保企业的违约风险和被担保企业信用评级变化的风险。被担保企业信用评级的转移可利用标准普尔公司发布的历史信用等级转换矩阵表示，详见表1。如果要求反映多年后的信用变化情况，可以运用马尔柯夫过程求得若干年后的转移矩阵。

表1 一年期信用评级转移矩阵

初始评级
年末评级概率

AAA
AA
A
BBB
BB
B
CCC
D

AAA
90.81%
8.33%
0.68%
0.06%
0.12%
0%
0%
0%

AA
0.70%
90.65%
7.79%
0.64%
0.06%
0.14%
0.02%
0%

A
0.09%
2.27%
91.05%
5.52%
0.74%
0.26%
0.01%
0.06%

BBB
0.02%
0.33%
5.95%
86.93%
05.53%
1.17%
0.12%
0.18%

BB
0.03%
0.14%
0.67%
7.73%
80.53%
8.84%
1%
1.06%

B
0%
0.11%
0.24%
0.43%
6.48%
83.46%
4.07%
5.2%

CCC
0.22%
0%
0.22%
1.3%
2.38%
11.24%
64.86%
19.79%


3.确定担保贷款现值估算所适用的折现率。贷款价值估算所选用的折现率为相应期限国债的远期无风险利率与相应期限的信用利差之和，而信用利差为与贷款评级相应的公司债券的远期零息票利率和相同期限国债的远期无风险利率之差。实际上，折现率等于相应评级的公司债券的远期零息票利率，详见表2。

表2 不同信用等级的一年远期零息票利率

信用评级
第一年
第二年
第三年
第四年

AAA
3.6%
4.17%
4.73%
5.12%

AA
3.65%
4.22%
4.78%
5.17%

A
3.72%
4.32%
4.93%
5.32%

BBB
4.1%
4.67%
5.25%
5.63%

BB
5.55%
6.02%
6.78%
7.27%

B
6.05%
7.02%
8.03%
8.52%

CCC
15.05%
15.02%
14.03%
13.52%



4.被担保贷款价值现值的计算。利用担保贷款到期之前的现金流，结合期末信用等级所相应的一年期远期零息票利率，便可计算出该信用级别下的担保贷款价值现值，计算公式为： ，其中V为贷款的现值；Ri为远期零息票利率；Si为年度信用风险价差；n为贷款年限。据此可计算不同等级转移结果下被担保贷款价值的现值，进而可利用概率统计方法计算贷款现值的均值μ和方差σ。

5.计算被担保贷款的VaR。假设信用担保贷款的价值服从正态分布，即V～（μ，n）。根据假设，c为政府部门对损失的容忍度，则由 可得出该笔贷款的最大损失为VaR=Zcσ，其中σ为贷款价值的标准差，Zc成为波动度乘数。

6.被担保贷款VaR的修正。VaR值的修正是指对假设信用担保贷款价值服从正态分布情况下计算得出的VaR值进行修正。此处可采用内插法对其进行修正，即已知某两点担保贷款价值及其低于该点的概率，便可估算得出其间任意点VaR值。

7.根据被担保贷款VaR计算或有负债。根据“Credit Metrics”的计算框架，在计算1-c置信水平下被担保贷款的最大损失值即VaR后，借款企业的期初净资产和优先负债分别为W0和L，则企业净资产在1-c置信水平下至少为W0-VaR。银行在对企业进行偿债能力评估时，通常仅按清算价值计算企业的资产价值，只要（W0-VaR-L）d≥D，银行便有1-c的概率保证该笔贷款的安全，在1-c足够大的情况下，银行几乎可以无风险地获得利息收益。此时，银行乐于对企业贷款，企业也不需提供相关担保。只有在（W0-VaR-L）d＜D的情况下，银行无法保证借款企业按时偿还贷款，这时企业便需要提供担保。对于政府担保而言，在1-c的置信水平下，由借款企业带来的风险为：[D-（W0-VaR-L）×d] ×[DI/（D+L）]。

如果用LaR（Loss at Risk）表示上式，若政府机构发生代偿，则有1-c的概率最多代偿LaR。在置信水平足够高的情况下，可以认为政府面临的最大风险为LaR，超过这个风险的概率很小。政府的最大偿付为全额代偿，故LaR≤ID，政府确定合理的置信水平1-c，便可获知政府在该置信水平下承受的风险以及应该确认的或有负债。用F来表示为： F=LaR=[D-（W0-VaR-L）×d] ×[DI/（D+L）]。从而，政府部门可建立计算担保风险准备金的定量模型，用于防范政府担保引发的流动性风险，优化政府担保决策。

四、结论

政府担保融资能够有效地解决公共基础建设财政投入不足的难题，但也使得政府承担的或有负债不断增加，财政风险随之加大。实行谨慎的政府会计政策，准确计量和确认或有负债对于经济社会的稳定至关重要。政府在提供担保的同时，应密切追踪被担保企业的信用变化情况，及时掌握政府承担负债的大小，提取风险准备金，有效预防财政危机。X

参考文献：

1.J．P．Morgan．Credit Metrics——Technical Document[M]．New York：Morgan Guaranty Trust Company，1997．

2.孔龙，徐在起．我国政府会计引入权责发生制会计基础的思考[J]．财会研究，2009，（6）．

3.李艳锦．VaR模型下的信用担保风险管理研究[J].河南工业大学学报，2010，（3）．





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