信用風險的起因 與傳統衡量工具 8.

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1 信用風險的起因 與傳統衡量工具 8

2 本章大綱 信用風險的起因與特色 信用風險分類與違約回收率估計 信用事件的定義 信用風險的構成因素與信用違約估計 信用評等與歷史違約機率
傳統的信用風險衡量技術 量化的傳統信用風險模型 國家風險

3 信用風險的定義 因為交易對手違約或信用評等改變等信用事件(Credit Events)發生，而造成潛在損失的風險。
根據國際清算銀行於1996年公布的定義，信用風險起因於「交易對手可能無法按時履行義務或責任，致使交易的另一方發生損失」。

4 控管信用風險的方法 風險規避 要求對方提供擔保品或保證 設計信用觸發事件(Downgrade Triggers)*
多邊淨額收付機制(Netting)* 多角化分散信用風險 自我提撥風險性資本（Risk-Based Capital） 操作信用衍生性商品（Credit Derivatives）以轉嫁風險等。

5 設計信用觸發事件 (Downgrade Triggers)
在衍生性商品交易中，當交易對手評等遭調降於一定等級以下時，金融機構有權利以當時市價，針對與該交易對手之交易，提前解約。 提前解約的損益計算方式，雙方應於事先訂定一致的規則。

6 多邊淨額收付機制(Netting) 與同一交易相對人交易多筆交易時，可利用淨額結算來控制信用風險，降低信用暴額。

7 8.1 信用風險的起因 由於資訊不對稱或是缺乏風險衡量的能力，使得在交易的過程中難以判斷交易對手的風險特性；
或者是因為長期養成散漫的信用文化，造成信用風險意識薄弱； (T vs T; T vs A; T vs J; T vs C……) 或者是不熟悉信用風險的控管技術與程序，這些因素都會提高交易中所面對的信用風險。 (交易經驗、法規、內控等等……)

8 信用風險管理 是金融界下一個大挑戰 歐特曼（Altman）、高特(Caouette)、與納利亞（Narayanan）三人於1998年指出:
『信用風險將是未來金融界的危機，可是同時也將是一個巨大的獲利機會。 』 所以我們面對信用風險的態度，除了消極的規避態度外，也可以積極的加以運用，甚至藉以獲利。

9 8.1.1 信用風險日漸劇烈的原因 一般人對擴張信用的態度產生劇變 各國政府大量向國外舉債 (歐豬五國)
金融業的徵信能力不足(D&B, Coface….) 新的產品及交易型態產生新的信用風險 退休基金的興起(投資期間長)

10 8.1.2 信用風險與市場風險的差異 市場風險 信用風險 風險的來源 僅來自市場風險本身 來自違約風險、回收率風險、市場風險 風險的分配
比較對稱、厚尾 比較不對稱、左偏 風險存續期間 短期(幾天) 長期(幾年) 風險的產生 事業或交易部位 整個企業或交易對手 法令適用 較不適用 非常重要 資料來源 取得較易 取得不易

11 信用風險與市場風險的比較 信用風險和市場風險很難切割，例如公司債價格的變化除了反映市場風險外，同時也反映信用風險的預期變化。
信用風險分配為左偏分配。因為在最好的情況下，違約事件不發生，交易對手不違約，所以沒有損失產生，此時的報酬率為正；但是在最壞的情況下，最大損失可能是整個交易的經濟價值。 相對於市場風險，信用風險的存續期間是長期的。

12 市場風險損益分配 (對稱分配) Gain Loss

13 信用風險損益分配 (左偏分配)

14 8.2.1 信用風險分類 (一) 依據信用風險的嚴重性輕重 －信用評等被降級的風險 －利息或本金無法按時償還的風險 －倒閉風險

15 信用評等被降級的風險 交易契約到期前，交易對手的信用評等遭到信 用評等機構降級，例如由投資級（BBB以上） 下降到投機級（BB以下），或是由AAA級下降 到AA級的風險。AA是許多上市公司可接受的等級 當交易對手的信用評等降級後，顯示交易對手 的違約機率提高，而且違約發生後的回收率下 降，都可能使得我方面臨較高的信用風險。

16 利息或本金無法按時償還的風險 債務契約到期前，若交易對手無法依照契約按時償還利息，甚至在債務到期時無法償還本金，使得我方遭受損失的風險。
此時，契約交易雙方首先必須進行協議，可能先讓債務人將債務展期藉以紓困，否則債務人將有立即破產或是倒閉的危機。 這項風險比上述「信用評等降級風險」更為嚴重。

17 倒閉風險 當交易對手無法繼續經營而被迫進行倒閉 清算時，我方將面臨最嚴重的信用風險。
此時利息與本金已經不可能全數收回，僅 能等待公司進行清算拍賣後，依照償債順 位取回部分比例的本金償還。

18 圖8.2 違約機率與信用評等的關係

19 信用風險分類 (二) 結算前風險（Pre-Settlement Risk） 結算風險（Settlement Risk）

20 結算前風險 在交易合約到期前，若交易對手無法依約履行支付義務時，稱為結算前風險。
結算前風險包括貸款人違約的風險、債券發行公司違約的風險，或是無法支付衍生性商品交易應付款項的風險。 本質上，結算前風險是屬於期間風險，從交易合約開始到整個交易結束前都是結算前風險的存續期間。

21 結算風險 當交易合約到期時，交易對手無法履行現金流量交換義務的風險，則稱為結算風險。
相對於結算前風險屬於期間風險，結算風險則是屬於短期風險。 結算風險常常發生於遠期外匯交易中，而且結算風險導致的損失極高，當單一交易無法順利結算時，其損失可能超過銀行的資本額，而造成銀行倒閉。

22 8.2.2 回收率的定義 當信用事件或違約事件發生，以致於公司違約，或無力償債時而破產時，根據公司法規定，公司可以要求進行資產清算程序，或可要求進行公司重整。 此時債權人最關心的是可以取回多少比例的本金，亦即債權人最後回收的百分比有多少。此一比例稱為違約回收率(recovery rate，RR)。

23 回收率的估計與影響因素 回收率屬於事後的概念，因此在違約事件發生前僅能採用估計的方式。 一般而言，影響回收率的因素主要有四： 經濟的景氣狀況
債權人的償債順位高低 債務人的信用評等與資產特性 違約的型態 Ex：基金(Fund)

24 1.經濟的景氣狀況 當經濟處於成長時，資產清算的價值較高，因此回收率較高； 相反的，當經濟處於衰退或蕭條時，回收率則較低。

25 2. 債權人的償債順位高低 當公司進行資產清算時，債權人的償債順位係根據絕對優先法則（Absolute Priority Rule, APR）進行，償債順位最優先的債權人可先進行求償。 根據絕對優先法則，債權人的求償順位如表8.2的說明。

26 3. 債務人的信用評等與資產特性 若債務人有較高信用評等，回收率較高。 若債務人有較多機器、廠房、設備等有形資產，回收率較高。

27 4.違約的型態 若違約時採用「企業重整交易」，通常比「破產程序」有較高的回收率。
企業重整交易：又稱「廉價交易」，僅針對發生償付危機的債務進行清償，通常是採折價買回。 EX：客戶倒閉或破產時的因應

28 8.3 信用事件的定義 信用事件(或稱違約事件)指的是造成交易對手違約的事件，為避免交易雙方認定上的爭議與疑慮，信用事件因而需要一個更精確的定義。 信用衍生性商品的報酬也決定於信用事件是否發生。

29 信用事件的定義 國際交換與衍生性商品協會（International Swap and Derivative Association，ISDA）精確地定義信用事件，希望能降低因為法律規定不同而產生的法律風險與合約爭議。

30 信用事件的定義 (ISDA的規定) 根據國際交換與衍生性商品協會(ISDA)的規定，下列七項事件可列為信用事件：
1.破產(Bankruptcy) ︰ 發債機構非因合併而解散(Dissolution) 發債機構無力償債(Insolvency) 債務讓渡(Assignment of Claims) 發債機構正在申請破產中(Institution of Bankruptcy Proceeding) 任命破產管理人(The appointment of Receivership) 第三人查封發債機構所有資產(Attachment of Substantially All Assets by a Third Party)

31 信用事件的分類 (ISDA的規定) 2.無力付款（Failure of Pay）
3.債務交叉違約（Obligation/Cross Default） 4.債務提前到期（Obligation/Cross Acceleration） 5.債務展期或拒絕清償(Repudiation/Moratorium） 6.公司重整（Restructuring） 7.其他事件 ︰ 發債機構的信用評等被調降 貨幣不易轉換 政府對發債機構採行取接收行動

32 表8.2 不同償債順位之回收率 資料來源：Moody’s Investors Service 順位等級 平均數(%) 標準差(%)
優先、擔保(Senior Secured) 53.80 26.86 優先、無擔保(Senior Unsecured) 51.13 25.45 高的次順位(Senior Subordinated) 38.52 23.81 次順位(Subordinated) 32.74 20.18 低的次順位(Junior Subordinated) 17.09 10.90 資料來源：Moody’s Investors Service

33 8.4 信用風險的構成因素 由於信用事件發生而造成的損失金額，一般稱「信用損失」(Credit Losses，CL)。
信用事件的發生具有不確定性，交易對手違約後對我方所造成的損失也與違約後的回收金額有關。 因此若要事先衡量一項交易的「信用損失」，就必須先了解 交易對手的違約機率 信用暴險值 對手違約後我方可能造成的損失率。

34 信用風險的驅動因子 估計信用損失(Credit Loss)的決定因素，也是信用風險的主要構成因素。 「違約機率」 「信用暴險值」
「違約損失率」

35 違約機率 違約機率（Probability of Default，PD）係指在交易過程中交易對手發生違約的機率，也就是信用事件或是違約事件的發生機率。 在衡量信用風險時必須先掌握違約機率的分配型態，以估計各種狀況下的違約機率。

36 信用暴險值 信用暴險值（Credit Exposures，CE）：
在交易過程中，若信用事件發生以致於交易對手違約，我方暴露於此一信用風險下的的經濟價值（Economic Value）。 例如若投資組合內包括A與B兩種債券，到期時本利和為1億元，若是交易對手違約則暴露於此一信用風險下的的經濟價值為1億元，則此投資組合的信用暴險值為1億元。

37 違約損失率 違約損失率（Loss Given Default，LGD）： 亦即 違約損失率LGD = 1 - 回收率RR
對手違約後，相對於信用暴險值(CE)，我方可能將遭受的損失比率。 違約損失率(LGD)與回收率(RR)有直接的關係 當交易對手違約後，經由擔保品拍賣或是公司清算程序，依據賠償順位我方可能回收部分比率的本金，此為回收率(RR) ； 而無法回收的部分則是此處所謂的違約損失率。 亦即 違約損失率LGD = 1 - 回收率RR

38 信用損失(CL)的估計 =(信用暴險值CE)×(違約損失率LGD) = (信用暴險值CE)×(1-回收率RR) (8.1)
我們可以由違約損失率(LGD)或是回收率估計某一交易違約後的信用損失金額(CL)： 信用損失(CL) =(信用暴險值CE)×(違約損失率LGD) = (信用暴險值CE)×(1-回收率RR) (8.1)

39 信用損失(CL)的估計 實務作法 → 違約機率分配型態適用性 → 違約機率=保險費率=風險移轉成本
→ 違約機率估計不易 → 違約機率分配型態適用性 → 違約機率=保險費率=風險移轉成本 CL= Insurance Fee= 1- 折現率

40 8.4.1 投資組合信用損失估計 新版巴賽爾協定(Basel II)的核心之一即為信用風險的衡量與管理，尤其著重於投資組合信用風險的衡量。

41 投資組合的信用風險分散 若投資組合僅包含少數債券，則單一企業違約時，投資組合可能遭致極大的信用損失；
若投資組合包含較多種債券，分散在不同企業，則當單一企業違約時，投資組合面臨的信用損失將因信用風險分散而下降。 因此，管理信用風險的對策之一就是降低交易對手的集中度，藉由分散交易對手而分散信用風險。

42 投資組合的信用風險分散 分散交易對手的前提是必須同一信用等級的其他交易對手，才具有信用風險分散的意義。 EX：把十億元存在台灣銀行
VS 把五億元存在台灣銀行+ 三億元存在台新銀行+ 二億元存在農會 如此有達到風險分散的效果嗎?

43 投資組合的信用損失 假設一投資組合內包含N個交易(債券)，則此投資組合的預期信用損失可以經由信用損失(CL)的期望值來估計，亦即(8.2)式：

44 投資組合的信用損失 同樣，假設信用事件遵循二項分配，則信用損失的變異數V [ CL ]可以寫成(8.4)式：

45 計算實例 8.1 若銀行將資金平均投資在A、B、C債券，總價值1億美元。假設信用暴險值(CE)固定，而且交易對手一旦違約，銀行的違約回收率RR=0，而且債券A、B、C三者的違約機率完全獨立。A、B、C三張債券的投資金額與違約機率如下表所示，請估計銀行預期之信用損失為何？信用損失的變異數為何？

46 解答： 根據公式(8.3)估計預期之信用損失： 根據公式(8.4)估計信用損失的變異數：
= 0.05× × ×45 =13.25(百萬元) 。 根據公式(8.4)估計信用損失的變異數： =0.05×0.95×25² + 0.1×0.9×30² + 0.2×0.8×45² =434.7(百萬元)。

47 8.5 信用評等與歷史違約機率 信用評等機構專門估計各家公司的信用風險。最有名的評等機構為標準普爾（S&P）、穆迪（Moody’s）與惠譽（Fitch）等三家。 國內於民國86/5/2成立中華信用評等公司，這是我國第一家信用評等機構。 中華信用評等公司主要在對國內企業的清償債務能力，提供獨立公正的評估意見。 為確保評等之獨立、公正與專業，中華信用評等公司結合了標準普爾與嫻熟臺灣金融環境的眾多國內股東共同成立。

48 表8.4 標準普爾與穆迪的信用評等等級 S&P Moody’s 投資級(Investment Grade) 最高等級 AAA Aaa 高等級
　　最高等級 AAA Aaa 　　高等級 AA Aa 　　中高等級 A 　　中等級 BBB Baa 投機級(Speculative Grade) 　　中低等級 BB Ba 　　投機等級 B 　　狀況不好(Poor Standing) CCC Caa 　　非常投機(Highly Speculative) CC Ca 　　最低等級(Lowest Quality) C 已經違約(In Default) D

49 累積違約機率與邊際違約機率 在標準普爾與穆迪的信用評等表中所顯示的違約機率是累積違約機率（Cumulative Probability of Default） 例如表8.5中顯示Baa公司債十年的違約機率為4.53%，代表的是從債券開始發行到發行十年之間，發行公司的累積違約機率。 若是指發行公司發債第十年當年的違約機率，則稱為邊際違約機率（Marginal Probability of Default）。

50 表 8.5穆迪公佈的累積違約機率

51 累積違約機率與邊際違約機率之關係 d1、d2分別代表發行公司第1年、第2年的邊際違約機率 ，C2為公司債開始發行到發行2年的累積違約機率 。
，則C2為發行公司第1年的違約機率d1加上在第1年存活的條件下第2年的違約機率，因此：

52 累積違約機率與邊際違約機率之關係 由上式可以看出，公司兩年的累積違約機率C2，其實是1減去公司兩年的累積存活率（Survival Rate）S2 亦即:

53 累積違約機率與邊際違約機率之關係 第N年才違約的機率可寫為： ︰第N年的累積存活率

54 累積違約機率與邊際違約機率之關係 公司存活到第N年才違約的機率為 kN SN-1=第N-1年的累積存活率

55 計算實例 8.2 市場存在一個信用評等B級公司，d1 = 5%、d2 = 7%。請問公司兩年的累積違約機率C2、2年的累積存活率S2、與直到第2年才違約的機率K2分別為何?

56 解答 根據公式(8.5)、(8.6)與(8.8)，公司兩年的累積違約機率C2、2年的累積存活率S2、與直到第2年才違約的機率k2分別計算如下：

57 8.6 傳統的信用風險衡量技術 傳統的信用風險衡量的程序之三步驟 先決定採用那些信用風險特性 依據各風險特性的相對重要性，決定其權重
財務比例、產業特性、人口品質特徵等 依據各風險特性的相對重要性，決定其權重 依據各風險特性的關係，建構適當的衡量模型 過去經驗….

58 傳統的信用風險衡量技術 傳統的信用風險衡量技術可以概分為質性衡量法（Qualitative Measurement Method）與數量衡量法（Quantitative Measurement Method）二大類。 質性衡量法的技術 專家評等法：5C、5P 數量衡量法的技術 信用分數法：建立評分Index

59 8.6.1 專家評等法 專家評等法中的專家是指銀行分行放款部門的經理或授信人員，對客戶的徵信工作直接交這些專家來負責，所以專家的經驗、能力以及判斷力是決定徵信結果的最重要因素。 這些專家基於客戶本身的資訊，逕行決定其風險特性，評估其信用風險等級。

60 專家評等法 專家評等法考量的資訊包含公司財務報表，例如負債比，獲利率等；也包含公司的經營計畫、經營策略等質化資訊。
這些經驗豐富的專家即可經由分析這些資訊，再加上歷史資料的平均趨勢，藉以判定公司的風險等級，來當作授信與否與放款利率訂定的重要依據。 採用專家評等法的銀行也發展了許多層面，藉以較客觀地判斷客戶的風險特性，例如常見的「5C原則」或「5P原則」。銀行的專家一般會經由分析此五個風險特性的構面，主觀地授與權重，再達成最後的授信決策。

61 5C 原則 「5C 原則」即 由於這五項原則如以英文字表示，每一英文字均以C開頭，而形成「5C 原則」。 品格（Character）
能力（Capability） 資本（Capital） 擔保品（Collateral） 整體經濟情況（Condition） 　由於這五項原則如以英文字表示，每一英文字均以C開頭，而形成「5C 原則」。

62 5P原則 「5P原則」即 由於這五項原則如以英文字表示，每一英文字均以P開頭，故通稱「5P原則」 借款戶（People）
資金用途（Purpose） 還款來源（Payment） 債權保障（Protection） 授信展望（Perspective） 　由於這五項原則如以英文字表示，每一英文字均以P開頭，故通稱「5P原則」

63 專家系統程式 專家評等法的成功與否決定於專家的經驗、能力以及判斷力，然而一個專家訓練不易，而且所費不貲。
因此類似的技術則是運用電腦程式人工智慧來模擬專家評等法的過程，以進行徵信或信用評等，一般稱為「專家系統程式」（Expert System）。 「專家系統程式」是一套由問題與決策法則所組合的資料庫，藉以模擬實際專家的徵信評等過程。

64 專家系統程式 信用風險會與時變化，專家系統程式在一般信用評估的狀況，可以提供協助；然而較複雜的狀況則表現不佳。
專家系統程式表現不佳的原因有兩點： 即使是信用評估專家也會很快過時，何況是人工智慧的專家系統程式也跟不上調整的腳步。 信用風險評估仍然需要人為判斷，專家系統程式無法完全取代的。

65 8.7 量化的傳統信用風險模型 信用分數(Credit Scoring)法
自然人的風險特性包括性別、年齡、教育程度、職業、婚姻狀況等；在美國的信用市場裡甚至會以申請人的種族與郵遞區號來評估信用風險。

66 8.7 量化的傳統信用風險模型 信用分數(Credit Scoring)法
企業的風險特性包括各項財務比率，例如負債比率、流動比率、獲利率等，以及企業特性，例如企業成立時間長短、企業規模、員工人數等。 信用評等法廣為銀行所採用，美國有97%的銀行採用信用評等法來審核小額企業貸款。

67 信用分數法 銀行分別就每個風險特性給予適當權重，這些權重則必須經由理論模型來決定。 風險特性權重的決定模型
線性機率模型（Linear Probability Model） －Logit模型 －Probit模型 －區隔分析法（Discriminant Analysis）

68 線性機率模型 線性機率模型為一般的多元迴歸模型 以最小平方法估計模型參數，解決自變數不 服從常態分配之問題
自變數:風險特性變數 因變數: 設定 為0與1 (違約與不違約) 以最小平方法估計模型參數，解決自變數不 服從常態分配之問題 模型使用時不需將資料轉換，使用相當容易 缺點 為只能做兩種分類選擇 實際操作時，模型所產生之估計值常落於0與1之外

69 Logit 模型 改善線性模型之估計值可能落於0與1之外的缺失 解決自變數非常態的問題 可適用於非線性的情況

70 8.7.1 羅吉斯迴歸模型 羅吉斯迴歸分析的Logit函數： P為客戶的違約機率，Y為常數加上客戶風險特性的加權總和：

71 羅吉斯迴歸模型 經由MLE決定的風險特性之權重值後，羅吉斯模型寫成下式：
MLE估計風險特性的權重時，概似函數（Likelihood Function）如下：

72 Probit模型 所求得之機率值落於0與1之間 解決自變數非常態的問題 可適用於非線性的情況 缺點為轉換程序較為複雜

73 8.7.2 區隔分析法 區隔分析法（或稱為區別分析、判別分析） －依區隔方程式將樣本區分為不同特性的組別：ex. 違約與不違約
－各組組間變異最大、且組內變異最小為原則

74 區隔分析 區隔分數的計算是客戶各信用風險特性變數的加權總合： 區隔分數Z＝ 是客戶的各項風險特性， 則是各信用特性的權重。

75 Z-Score模型 信用風險衡量技術中，採用上述區隔分析者最有名的是歐特曼（Edward Altman）在1968年所提出的Z-Score模型 歐特曼利用 年間的美國製造業資料，樣本中包含33家正常公司，33家破產公司。 歐特曼選出22個財務變數(財報比率)。這22個財務變數包括五類，分別為：流動性、獲利性、槓桿程度、償債能力、週轉率。 最後再由這22個財務變數中，篩選出5個最具代表性的財務變數，並利用區隔分析法提出著名的區隔方程式

76 Z-Score模型 區隔方程式： ：(營運資金)/(總資產帳面價值) ：(保留盈餘)/(總資產帳面價值)
：(息前稅前淨利)/(總資產帳面價值) ：(權益市值)/(總負債帳面價值) ：(營業收入)/(總資產帳面價值)

77 Z-Score模型 將公司的這五項財務比率至的值代入上述區隔方程式，即可計算公司的Z分數。
低於1.81，則被判定屬於非常可能違約的一群 高於2.99，則被判定屬於不可能違約的一群 介於1.81到2.99之間，則屬於灰色地帶，Z-Score模型無法判定。

78 Z-Score模型

79 計算實例 8.3 請根據以下財報比率計算各公司的Z-Score，並判定它們是否將會違約？

80 解答 根據(8.16)式，各公司的的Z-Score分別為：
因為ZC >2.99，所以C公司被判定不可能違約；ZB< 1.81，則B公司被判定非常可能違約；ZA介於1.81到2.99之間，則A公司屬於灰色地帶，Z-Score模型無法判定是否可能違約。

81 Z-Score模型的限制與缺點 僅考慮2個極端情況（違約與沒有違約），對於負債重整、或是雖然發生違約但是回收率很高的情況就沒有做較詳細的分類。 權數未必一直是固定的，必須經常調整 並未考慮景氣循環效應的影響。 公司違約與風險特性的關係實際上可能是非線性的。

82 Z-Score模型的限制與缺點(續) 缺乏理論基礎，為什麼就這幾個財務變數值得考慮，難道其他因素(例如公司治理變數)就沒有預測能力嗎？
對市場的變化不夠靈敏（會計資料更新太慢） 無法計算投資組合的信用風險，因為Z-Score模型主要是針對個別資產的信用風險進行評估，對整個投資組合的信用風險無法衡量。

83 ZETA信用風險模型 歐特曼提出Z-Score之後，在1977又與他的兩個學生赫 德曼（Haldeman）與納利亞（Narayanan）共同提出增 強版的信用衡量技術ZETA模型。 他們採用27財務變數進行公司違約分析，建立區隔模型 。這些變數包括公司的獲利率、償債能力、財務槓桿程 度、流動性、資本化比率、盈餘穩定性等財務比率。 經過不斷測試之後，最後他們在27個變數中選取最有區 隔能力的七個變數，建構了著名的七變數ZETA模型。

84 ZETA信用風險模型 七變數ZETA模型的區隔方程式如下

85 8.8 國家風險 國家風險為一個國家發生違約的可能性，或稱為主權 風險（Sovereign Risk）
影響國家風險的因素包括每人GDP，政府財政赤字與 國債，經常帳赤字，總債務，外匯存底，政治風險， 金融系統穩定性，經濟政策的有效性等。 國際信用評等機構經常會對一個國家的長期貨幣債信 水準進行國家主權評等，例如S&P約評等90個國家。 評等機構對國家主權的評等，在國際金融市場上對於 投資人或是國際企業的投資與融資決策，皆具有相當 大的影響力。

86 國家風險評估與企業信用評等的差異 企業違約時，投資人可以依法採取法律行動，以 公司清算或重整來保障權益；但是當主權國家違 約時，投資人卻不可以要求清算國家資產。因此 ，國家信用風險的債權回收率遠低於一般企業違 約時之債權回收率。 國家評等會因債務的貨幣不同而有差異，本國貨 幣負債與外國貨幣負債的評等會不同。

87 表8.6 標準普爾國家風險評等(2009年 ) 國家 信用評等 本國幣別 外國幣別 澳洲 AAA 加拿大 法國 德國 荷蘭 瑞士 英國 美國
表8.6 標準普爾國家風險評等(2009年 ) 國家 信用評等 本國幣別 外國幣別 澳洲 AAA 加拿大 法國 德國 荷蘭 瑞士 英國 美國 香港 AA+ 西班牙 日本 AA 比利時 AA- 台灣 中國 A+ 韓國 A 南非 BBB+ 泰國 A- 俄羅斯 BBB 巴西 BBB- 冰島 土耳其 BB BB- 阿根廷 B-