标准普尔和穆迪违约损失率衡量方法研究资信论坛-上海新世纪资信
标准普尔和穆迪违约损失率衡量方法研究资信论坛-上海新世纪资信
◆资信论坛标准普尔和穆迪违约损失率衡量方法研究郑宇 黄德民/文违约损失率（Loss Given Default）与债权人的自身利益息息相关，主要指债务人发生违约后给债权人造成损失的程度。
违约损失率一般与宏观经济、偿债法律顺序、企业自身素质等因素存在相关关系。
在违约损失率较大时，即使违约率较小，债权人仍需要客观评估当债务违约后面对巨大损失时自身的风险承受能力，因此违约损失率的衡量是信用评级不可或缺的考虑因素。
一、标准普尔公司违约损失率衡量方法标准普尔公司（以下简称“标准普尔”）对违约损失率（Loss Given Default）的研究涉及非常广泛的范围，包括大中型企业、金融机构、保险公司、项目融资（Project Finance）、资产融资（Asset Finance）、房地产、贸易融资（Trade Finance）、地方政府及主权等方面。
标准普尔的违约损失率衡量方法涉及基于挽回风险（Recovery Risk）的分析工具，可以对配对分析（Peer Analysis）、情景分析（Scenario Analysis）和主动资产组合管理（Active Portfolio Management）提供支持。
图1 从劣质贷款中分辨优质贷款11两个信用风险维度（违约风险和挽回风险）的分离可以在不同方面分析和管理风险。
银行在授信方面能够通过有效的结构化措施使预期损失达到最小。
1.打分卡模型（SCORECARDS）在较低违约风险的环境中，标准普尔的打分体系通过已测试的以内部评级为基础的方法体系进行违约损失率的估计。
标准普尔的打分体系包括以下特征：①包括广泛的子行业和资产分类（A s s e t Class）；②可以在一个连续的范围（Scale）内上进行违约损失率的点估计，可以映射于任何离散的挽回比例；③当挽回率数据不完备时，通过专家分析在一致的方法和统计框架下增加要素（Inputs）；④可以使用EXCEL工作表进行整合和表示。
国外资信评级的相关研究述评
美国市场上 发行债 券作 为样本 ， 统计 了信用 级
别与违约率 、 券收 益率 、 债 损失 率 之 间的关 系 ， 结果参见表 １ 。 ２ ．代理理论 还有一些学者采用代理理论来 对评级 的作
用做 出解释 。他们认 为独立 的评级 机构在债券
发行时 、 发行后对债券进行评级和跟 踪 ， 以解 可
年度
依赖评级的监管条例
最低级别
ＢＢ Ｂ ＢＢ Ｂ
决投资者和发行方 之间因信息不对 称引起 的委 托代理问题 。例 如 Ｓ ｇ ｔ（ ９５ 认 为 ， 券级 ｔ ｌｚ １７ ） ｉｉ 债
别可 以看作是 一种甄 别机制 ， 发行方 之所 以支
１３ 要求银 行 采 用 盯 市 法 取 级 别 较 低 的 ９１ 债券 １３ 禁止银行购买 “ ９６ 投机级证券 ”
说资信评级 的基 本作用 在于揭 示 风险 ， 这也 是 评级行业赖以生存 的根本原 因所在 。从现 有的 文献看 ， 资信评 级作用 的理论解 释 主要体 现在
早期 的实证 研 究结 果也 已证 实 ， 级 结果 评
【 收稿 日 】 ２０－ － 期 ０６ ８ ７ ００ 【 作者简介】 袁敏 （９５）男 ， １ 一 ， 上海立信会计学 院审计学系教师， ７ 博士。
作为资本 市 场 上一 个重 要 的金 融 服 务 中 介， 资信评级 也引发 了理论 界 与实务 界 大量 的
标准普尔公 司每年都对工业性公 司债券 的信 用
质量进行评级 。他们 从各种渠道收集必要 的定
研究和探 索。以美国为代表 的西方 发达 国家关 于资信评 级 的研究 主 要集 中在资 信 评 级 的作
行 的债务类证券进行评级 ， 准确地揭示风 险 ， 在
标普和穆迪资产证券化评级方法比较
资产证券化在国外，尤其在美国，经过多年的运作已相对成熟。
资产证券化资信评级，从其评级指标、评级程序、评级内容看，都在实践中趋于完善。
标准普尔（S&P ）、穆迪（Moody ）在债券信用评级方面积累了近百年的历史，在资信评估市场上占据绝对优势地位。
本文主要通过对标准普尔和穆迪对资产证券化评级方法的研究，比较二者评级过程方法运用的异同。
一、S&P 和Moody 的资产证券化评级框架标准普尔金融资产证券化评级框架主要包括：证券化资产的信用质量分析、法律和监管体系风险分析、支付结构和现金流机制分析、业务运营行政风险分析和交易对手分析五个关键领域的分析，总体上与惠誉的资产证券化的评级体系较为相似。
而穆迪金融资产证券化评级框架主要包括四个方面：资产质量分析、法律和监管体系分析、结构分析、运营和管理分析，对抵押债务凭证（CDO ）的风险分析也包括交易对手的风险分析。
图表1. 标准普尔和穆迪对资产证券化的评级框架标准普尔和穆迪对金融资产证券化的评级框架均涵盖了资产证券化评级的关键要素，尤其在资产证券化评级标的资产多元化的背景下，针对各个标的资产的特色，又做了相关改进和完善，形成了一整套评级方法，如CDO 、设备融资担保证券、汽车贷款、交易应收款、信用卡贷款、标普和穆迪资产证券化评级方法比较周美玲/文出口应收帐款担保证券、不动产担保证券等。
二、S&P和Moody的资产证券化评级方法比较（一）对证券化资产的信用质量分析标准普尔对证券化资产信用质量的分析侧重于确定在情景压力测试下的评级：●证券存续期间资产池中的基础资产出现违约或损失的比例；●如果有资产出现违约或损失，可以通过抵押、担保以及其他方式覆盖的比例；●最大债务人违约压力测试；●最大行业违约压力测试。
前两项决定了债务问题最终潜在的损失比例，而后两项决定了交易中的事件风险和模型风险。
在此基础上标准普尔采用各种分析方法和定量工具对来自内部和外部的信息进行评价，包括使用违约和现金流模型。
穆迪公布的各等级债券历史违约率情况
穆迪（Moody's）是全球知名的信用评级机构之一，其公布的各等级债券历史违约率情况一直备受关注。
了解和分析这些历史数据对投资者和市场参与者来说非常重要，因为它们能够提供对不同债券等级的违约风险有一个更清晰的认识。
在本文中，我将对穆迪公布的各等级债券历史违约率情况进行全面评估，并就此撰写一篇有价值的文章。
让我们从最基础的概念开始，了解一下什么是债券违约率。
债券违约率是指某一时期内债券发行人未能按时偿还债券本金或利息的比率。
穆迪将债券按照其信用风险分为不同等级，在不同等级债券的违约率会有所差异。
而了解这些违约率的历史情况能够帮助投资者更好地评估债券的违约风险，从而做出更为明智的投资决策。
让我们具体了解一下穆迪公布的各等级债券历史违约率情况。
根据穆迪公布的数据，不同等级债券的违约率存在明显差异。
一般来说，投资级债券（即评级为Baa3及以上）的违约率较低，而垃圾级债券（即评级为Ba1及以下）的违约率较高。
然而，并非所有投资级债券都是安全的，而并非所有垃圾级债券都是高风险的。
投资者在进行债券投资时，需要根据具体情况和市场环境综合考虑各种因素。
接下来，让我们来分析一下这些历史数据对投资者的意义。
对于长期投资者而言，了解不同等级债券的违约率可以帮助他们更好地选择适合自己投资组合的债券品种。
对于短期投机者或者交易员而言，了解违约率的历史情况能够帮助他们更好地把握市场波动，获得更好的交易机会。
对于整个市场而言，了解这些数据能够帮助监管机构更好地监管市场，防范风险。
总结回顾，通过评估穆迪公布的各等级债券历史违约率情况，我们了解到不同等级债券的违约率存在明显差异，投资者应该根据具体情况和市场环境综合考虑各种因素进行投资决策。
在我看来，违约率数据只是投资决策的一个参考因素，投资者还需要综合考虑经济环境、行业前景、发行人信用状况等多方面因素，以做出明智的投资决策。
了解穆迪公布的各等级债券历史违约率情况对投资者和市场参与者来说至关重要。
国际评级机构REITs信用评级方法的研究与比较
国际评级机构REITs信用评级方法的研究与比较上海新世纪资信评估投资服务有限公司陈文沛REITs在国际上，尤其是美国已经取得长足的发展，国际三大评级机构对REITs的评级方法也在实践中趋于完善。
总体来说，标普、穆迪和惠誉的REITs 评级方法有一些相似的地方，都采用与房地产公司一致的评级方法，符合各自公司评级方法的逻辑，也都强调了REITs周期性和资本密集的天然属性。
但在具体的评级逻辑，权重分配，要素选取和具体分析方法上有着显著的差异。
一、REITs介绍（一）REITs的简介房地产信托投资基金(Real Estate Investment Trusts，REITs)是一种以发行收益凭证的方式募集特定投资者资金，由专门投资机构进行投资经营管理，并将投资综合收益按比例分配给投资者的一种信托基金制度。
简单而言，REITs就是一个拥有并运营商业性房地产的企业，它持有如公寓、酒店、商场、办公楼、医院和仓库等在内的房地产资产。
投资者通过证券市场可以进行自由的买卖，享受投资回报。
REITS的概念很简单，但是还是有很多人把它和房地产信托、上市房地产公司混淆。
首先是REITS与房地产信托的区别，在业内房地产信托又称为准REITS，在一些媒体上直接把房地产信托写成REITS，产生了误会。
REITS是标准化可流通的金融产品,国内的房地产信托计划是有若干份合同限制的集合非标准化金融产品，不能在证券交易所上市流通。
REITS投资回报是把收入的大多数分配给投资者。
REITS负责提供资金并组建资产管理公司或经营团队进行投资运营；房地产信托计划的运作方式是提供资金、监管资金或部分参与项目公司运作获取回报。
其次是REITS和上市房地产公司的区别，两者同为证券产品，在中国上市房地产公司中间有一些和REITS比较相似。
REITS在投资政策上是有限制的，比如REITS需要额外融资，须得到基金持有人的许可，且投资产业必须与投资策略一致。
中金公司—穆迪和标准普尔的信用评级方法介绍
中国固定收益证券：信用策略：2008 年 4 月 3 日
9 在投资实践中，评级公司的结果更多地并不是用于债券的实时交易，而是用于满足相关监管规则的要求和作为 资产组合构建的基础。
9 市场对评级公司的预期除了提供评级结果外，还希望评级公司在解决信息不对称性和透明化等方面发挥作用。 9 评级展望和评级观察名单是对评级结果的重要补充，如果投资者在投资时按照评级展望和评级观察对评级结果
9 评级公司的评级并不以特定的绝对违约率/预期损失率为目标，而是同一时间点对相对信用风险的排序。在同一 年或者平均来看，高评级公司的违约率/预期损失率低于低评级公司的违约率/预期损失率，但是在不同年度之间 不同级别之间的违约率/预期损失率之间并不具备绝对的可比较性。
9 对经济周期或者外部不利环境的承受能力是区分投资与投机级债券的关键，评级越低的债务，其偿还能力越依 赖于良好的外部条件；历史数据表明投资级债券对经济周期波动的抵御能力也确实远远高于投机级债券。
(如股价)波动而推出的隐含评级，在进行评级时我们主要分析和关注的仍然是影响发行人中长期信用基本面的因 素及其变化趋势。 ♦ 中金公司信用评分体系的内容和定义是什么？ 9 中金公司信用评分的主要目标是区分发行人按时偿还债务能力和意愿相对风险的大小，也即发行人的违约概率。 9 中金公司信用评分目前暂分为 1 到 5 档，1 档表示信用状况最好、相对风险最低，5 档表示信用状况最差、相对 风险最高。 9 我们所指的违约率并不是特指发行人某一年的违约率，而是发行人所对应的一个违约率时间序列。因此，我们 的 5 级评级体系同时应用于短期（期限在一年以内）和长期信用产品。评级越高的债务人违约概率越低；随着 时间的增加，每个级别债务人的累积违约率都在增加，但级别低的累积违约率增加得更快。 9 我们的评级以发行人评级为基础，在确定具体债项的评级时，将分析债项的优先级和担保的具体情况，以及优 先级和担保等风险缓释条件对债项最终违约风险的影响。 ♦ 中金行业信用风险展望的定位和定义是什么？ 9 国际历史经验表明不同行业的违约率存在巨大差异：政府管制、提供经济基础服务、可能引起经济系统性风险 的行业长期违约率低，而完全竞争行业的长期违约率高。 9 每个行业违约率的发生都具备“聚集性”和“传染性”的特征，并不是均匀地在每个年度发生，因此对经济周 期和行业周期的分析和展望是进行信用产品组合配置、避免绝对信用损失的关键因素之一。 9 为了给投资者提供更具前瞻性的信息，我们将对主要的行业引入“行业信用风险展望”，分为“正面”、“稳定”、 “负面”以及“发展中”四种评价结果。
信用评级方法框架
信用评级方法概览目录一、总论 (2)（一）什么是信用评级 (2)（二）信用评级内涵及外延 (2)1 预期损失率vs 违约率 (2)2评级对应的预期损失率/违约率不是恒定不变的 (2)3 短期信用评级与中长期信用评级 (3)4主体信用评级与债项信用评级 (3)二、信用评级方法概览 (3)（一）传统信用分析方法 (4)1 要素分析法 (4)2 综合分析方法的比较 (4)3 比率分析法 (6)（二）新兴信用评级方法 (7)CM模型（信用计量模型） (7)KMV模型 (7)三、评级公司采用评级方法介绍 (8)（一）穆迪 (8)（二）标准普尔 (11)（三）大公国际 (12)（四）中诚信 (14)四、总结 (15)一、总论（一）什么是信用评级狭义的信用评级指独立的第三方信用评级中介机构对债权人如期足额偿还债务本息的能力和意愿进行评价，并用简单的评级符号表示其违约风险和损失的严重程度。
按评级对象的不同，信用评级主要分为两种类型：主体信用评级与债项信用评级。
因此，信用评级涉及到两个方面的评估：违约概率（Probability of Default,PD）：评级对象违约的可能性。
因此，违约概率更加倾向于对主体信用的评价。
违约损失率（LGD）：违约损失严重程度。
其大小不仅受到评级对象信用水平的影响，还受到具体债项的特定信用保障措施设计，如合同的具体条款（抵押、担保等等）的影响，同时，还与债权人（如商业银行）的管理水平有关。
违约损失率是对主体信用评价与债项信用评价的综合评估。
（二）信用评级内涵及外延1 预期损失率vs 违约率前面提到，信用评级使用简单的评级符号表示损失的概率和损失严重程度。
不同的评级公司和不同类型债项，其评级系统对PD和LGD的关注侧重程度有所不同。
Moody’s 和S&P对评级的定义有所不同，关键在于度量的目标并不完全相同，前者更强调预期损失率，而后者更强调违约率。
但以上区别并不是完全绝对的，根据产品和投资者偏好的不同，评级公司的评级目标也会有所侧重。
穆迪内部评级系统介绍
穆迪内部评级系统介绍由世界上最大的资信评级公司之一穆迪公司所研发设计的信用风险评估系统，是在欧美多家跨国银行被广泛应用的电子化信用风险管理系统。
该系统完全依据欧美银行的需求设计，因此在违约概率的测量、公司情况的评估、抵押物抵押价值的确定及信贷额度等级划分等方面并不一定适合于我国的实际情况。
但这一系统吸收了欧美银行多年来的信用风险控制经验，同时贯彻了新巴塞尔协议的相关要求，其内在的风险控制理念对我国商业银行信用风险控制体系的设计与完善具有相当强的借鉴意义。
故本文即对该系统作以下介绍。
穆迪系统的核心为如下公式：EL％=PD×LGD公式一这个公式涵盖了信用风险控制的全部内容。
EL％指预计损失率，PD指违约概率，LGD指违约损失率。
一、违约损失率(LGD)违约损失率（LGD）用于衡量银行在每一单位的名义风险敞口下，当借款人违约时所实际暴露的风险敞口。
它是一种与借款工具因素（即债项）相关的违约比率，其大小完全只与银行信贷额度所安排的借款工具相关，而与借款人的信用等级没有任何关系。
即对于任何一个借款人而言，如果使用的借款工具是完全相同的，那么计算出的违约损失率也必然相同；对于同一借款人而言，当其使用不同的借款工具时，违约损失率也可能会不同。
其计算公式是：违约损失率=违约敞口/名义风险敞口公式二其中，名义风险敞口指银行某一融资项目总的信贷额度风险敞口；违约敞口则是指扣除了抵押物的价值因素后的风险敞口，即当借款人出现违约时，银行实际风险暴露的数量。
违约损失率的计算步骤如下：（一）确定名义风险敞口的大小。
穆迪系统将名义风险敞口划分为表内金额和表外金额两种作区别对待。
前者即被视为实际借出的金额；后者则只是可能借出的金额，是一种或有风险。
对于表内金额，穆迪系统将其全额计算为名义风险敞口；对于不同种类的表外金额，则按照不同的比例（100％、75％、50％、20％）确定其名义风险敞口。
比如：银行保函和备用信用证等，将按照100％全额计算，因为一旦被要求，银行就必须无条件地进行全额偿付；而开立信用证等，则按照20％计算，因为银行拥有货权凭证，从而大大降低了损失可能性。
反映债券违约风险的重要指标
反映债券违约风险的重要指标引言债券市场作为金融市场中的重要一环，起着融资、投资和风险分散的作用。
然而，随着经济环境和市场变化，债券违约风险成为投资者关注的重点。
本文将介绍债券违约风险的重要指标，帮助投资者更好地评估债券投资的风险。
一、债券违约风险概述债券违约风险指的是债券发行人未按照合同约定支付利息或偿还本金的风险。
债券违约风险的大小取决于发行人的信用状况和市场环境等因素。
二、评估债券违约风险的重要指标为了评估债券违约风险，投资者需要关注以下重要指标：1.信用评级信用评级是评估发行人信用状况的重要指标，由专业信用评级机构进行评定。
常见的评级机构包括穆迪（Moody’s）、标准普尔（S&P）和惠誉（Fitch）等。
信用评级越高，表示发行人违约风险越低。
投资者可根据信用评级来衡量债券的风险水平。
2.债券利差债券利差是指债券的收益率与同期限无风险利率之间的差额。
债券利差较大可能意味着市场对发行人信用状况的担忧，债券违约风险较高。
投资者可通过比较不同债券的利差来评估其风险水平。
3.债券违约率债券违约率指的是特定期间内出现违约事件的债券数量与总债券数之比。
债券违约率越高，表示债券市场整体风险较大。
投资者可关注债券违约率的历史数据来判断市场风险。
4.债券到期期限债券到期期限是指债券在到期日前剩余的时间。
一般来说，到期期限越长，债券违约风险越高。
因为长期债券受到更长时间内的各种风险因素影响，投资者需注意债券的到期期限对违约风险的影响。
5.债券违约事件投资者还应关注已发生的债券违约事件，了解违约原因、处理方式和违约风险的影响等。
债券违约事件的发生可能对市场情绪产生较大影响，投资者需加以关注。
三、评估债券违约风险的方法为了全面评估债券违约风险，投资者可采用以下方法：1.综合考量各项指标投资者应基于信用评级、债券利差、债券违约率、债券到期期限和债券违约事件等指标进行综合考量，形成对债券违约风险的整体判断。
不同指标反映了债券违约风险的不同方面，因此应综合考虑。
穆迪违约损失率模型Moody LGD
Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议下的违约损失率模型开发与债项评级的解决方案2009年2月介绍大纲巴塞尔新资本协议：关于违约损失率的相关要求违约损失率的影响因素和模型违约损失率模型开发与债项评级的解决方案–中国的挑战–主要问题–解决方案的框架结构–业务流程改进解决方案–模型开发的初步工作：专家模型和模型因素的分析–问题的讨论2Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议：违约损失率的相关要求标准法和内部评级法：抵押品管理标准法和内评初级法规定有资格的抵押品应该具备以下特点：法律地位明确能够客观估值（可以采取盯市价格）良好的流动性价值波动性较低和交易对象的信用相关性较低有资格的抵押品种类：金融抵押品（标准法和内评初级法）应收账款（内评初级法）商用房地产/居住用房地产（内评初级法）其它抵押品（内评初级法）4标准法：认可抵押品类型标准法认可的抵押品：–现金类，包括存款证明或者银行发行的类似现金的工具。
–黄金–债券类，包括公认的外部信用评级机构评定的债券（国家公共部门发行BB-，其它机构BBB+以上）和未经外部信用评级机构的债券（银行发行、交易所交易、优先债务等）。
–股票类，包括纳入主要市场指数中的股票和可转换债券等。
–证券和基金类，包括集体投资可转让证券和共同基金。
标准法中综合法认可的抵押品（在简化法基础上）：–不属于主要市场成份股，但在认可交易所交易的股份–集体投资可转让证券和共同基金（每日公开报价）–满足一定标准的银行发行的未经外部评级机构评估的债券5标准法：信用风险缓释的调整一、简化法（风险权重）根据替代原则将抵押或者担保部分与风险暴露部分分开计算权重。
二、综合法（风险暴露和风险权重）考虑抵押品无法按面值变现的风险和银行无法对抵押品行使物权的风险–未来贷款期限内抵押价值的波动性–抵押部分和风险暴露部分的价值变化–抵押品标价货币和贷款货币不一致产生的汇率风险风险缓释调整后风险暴露=Max {0, [E x (1 + H e) –C x (1 –H c–H fx)]}H e: 风险暴露本身价值波动的调整折扣H c: 抵押品价值波动的调整折扣H fx: 货币错配的调整折扣（1）标准监管折扣（2）银行自行估计的折扣67内部评级法初级法：违约损失率的标准内评初级法不直接调整风险权重，而是调整PD ，LGD ，和EAD 。
【信用管理】全球三大信用评级机构的分析比较
【信⽤管理】全球三⼤信⽤评级机构的分析⽐较源点credit来源于源点⽂章来源于⽂章导读：标准普尔、穆迪和惠誉作为全球三⼤评级机构已有⼀百多年的历史，在国际⾦融市场上拥有举⾜轻重的地位。
导读下⽂对三⼤机构的创⽴时间、信⽤等级划分标准和信⽤评级⽅法进⾏差异性分析，并从中借鉴经验。
创⽴时间年创办，是普尔出版公司和标准统计公司1941年合并⽽成世界权威由亨利·⽡纳姆·普尔先⽣在1860年创办，标准普尔标准普尔：由亨利⾦融分析机构，总部位于美国纽约市。
提供信⽤评级、独⽴分析研究、投资咨询等服务。
年创办，位于美国纽约曼哈顿，该公司是著名的债券评级机构。
穆迪投资服务公司穆迪：由由John Moody在1900年创办穆迪最初是邓⽩⽒的⼦公司，2001年邓⽩⽒公司和穆迪公司两家公司分拆，成为独⽴上市公司。
年创办，起初是⼀家出版公司，1924年就开始使⽤AAA到D级的评级系统对⼯业 惠誉国际由约翰·惠誉在1913年创办惠誉国际：由约翰证券进⾏评级。
穆迪侧重于机构融资⽅标普侧重于企业评级⽅⾯，穆迪标普成⽴时间早于其他两家评级机构，三家评级机构各有侧重：标普惠誉则更侧重于⾦融机构的评级。
⾯，⽽惠誉惠誉在美国市场上的规模要⽐其他两家评级公司⼩，但在全球市场上，尤其在对新兴市场上惠誉的敏感度较⾼，视野惠誉⽐较国际化。
信⽤等级标准的划分标准普尔的信⽤等级标准，从⾼到低可划分为⼗级，其中，可以在AA级⾄CCC级加上加号和减号，表⽰评级在各 标准普尔主要评级分类中的相对强度。
惠誉的信⽤等级标准划分为⼗⼀级，其中，AAA级是最⾼级，表⽰最低的信贷风险。
D是最低级，表明⼀个实体或 惠誉国家主权已对所有⾦融债务违约。
穆迪的信⽤等级标准划分为九级，其中Aaa级是最⾼级别，表⽰信⽤质量最⾼，信⽤风险最低。
其中C级是最低 穆迪级，代表前途⽆望，不能⽤来做真正的投资。
相同点：都划分投资级别和投机级别。
其中，标普的投资级是从AAA级到BBB-，穆迪的投资级是从Aaa级到Baa相同点：级。
信用评级方法综述
中国电子商务·信用评级方法综述黎泉宏中国人民大学财政金融学院【摘要】本文对国外主流的信用评级的方法进行了综述回顾了古典的评分模型法和现代的和三种方法对我国的信用评级有借鉴意义。
【关键词】信用评级评级方法良好的信用状况对国民经济的运行有重要意义市场经济的有效运行需要有良好的信用状况作保证。
中国处在一个从计划经济向市场经济转型的过程中要求经济更好更快的发展就更需要有一个良好的信用体系和信用状况。
一、古典的信用评级方法。
评分模型法。
美国的博士所开发的评分模型法是一种基于现代统计方法的评级手段它的主要统计方法是多元判别分析法。
该方法建立对违约时间特征的统计分析考察企业中与违约率相关程度最高的特征量并建立判别函数。
当知道了所确定的特征值以后便可以算出违约概率。
年在评分模型中找到了五个最能解释违约率的企业财务特征量。
年又建立了第二代模型主要财务指标改为七个分别为资产报酬率、收入的稳定性、利息倍数、负债比率、流动比率、资本化比率规模等。
得出的结果与穆迪、标准普尔等评级公司的评级结果有高达以上的相关性。
二、现代的信用评级方法。
现代的信用风险度量方法主要有四种和。
模型主要思想是给定一个资产组合根据信用机构提供的信用评级、违约率和信用转移矩阵运用解析方法和模拟方法得出下一期的资产价值分布然后根据价值分布算出资产组合的值。
其主要步骤为一、获取借款企业的信用等级转换概率二、计算信用等级转换后的贷款现值三、计算该笔贷款的价值波动率四、根据贷款之间的相关系数将单项贷款的波动率汇总成贷款组合的波动率五、由组合波动率计算组合损失。
该模型的主要优点有一、它第一次将信用等级的转移、违约率、回收率和违约相关性纳入一个分析框架内全面地考虑的风险的度量问题。
二、该模型适用范围十分广泛包括商业贷款、固定收益证券、贸易融资和应收账款等商业合同、调期合同、期货合同等其它衍生合同。
三、该模型提出了边际风险贡献的概念很好地刻画了新增一笔贷款的收益和风险及其取舍方法。
三大信用评级机构
服务
• 1 对全球数万亿债务进行评级 • 2 提供涉及1.5万亿美元投资资产的标准普 尔指数。 • 3 针对股票、固定收入、外汇及共同基金等 市场提供客观的信息、分析报告。 • 4 是通过全球互联网网站提供股市报价及相 关金融内容的最主要供应商之一。
穆迪长期债务评级(到期日一年或以上)
这些评级是关于某种金融债务无法按承诺履行的可能性，同时反映违约机率及 违约时蒙受的任何财务损失。
投资级别 Aaa级 评定 优等 说明 信用质量最高，信用风险最低。利息支付有充足保 证，本金安全。为还本付息提供保证的因素即使变 化，也是可预见的。发行地位稳固。 信用质量很高，有较低的信用风险。本金利息安全。 但利润保证不如Aaa级债券充足，为还本付息提供 保证的因素波动比Aaa级债券大。 投资品质优良。本金利息安全，但有可能在未来某 个时候还本付息的能力会下降。 保证程度一般。利息支付和本金安全现在有保证， 但在相当长远的一些时间内具有不可靠性。缺乏优 良的投资品质。 说明 不能保证将来的良好状况。还本付息的保证有限， 一旦经济情况发生变化，还本付息能力将削弱。具 有不稳定的特征。 还本付息，或长期内履行合同中其它条款的保证极 小。 有可能违约，或现在就存在危及本息安全的因素。 经常违约，或有其它明显的缺点。 前途无望，不能用来做真正的投资。
短期债务评级(到期日一年以内)
等级 Prime-1（P-1） Prime-2（P-2） Prime-3（P-3） Not Prime（NP） 评定 发行人（或相关机构）短期债务偿付能力最强。 发行人（或相关机构）短期债务偿付能力较强。 发行人（或相关机构）短期债务偿付能力尚可。 发行人（或相关机构）不在任何 Prime 评级类别之 列。
CDO评级方法及其衍生问题探讨
评级依据 计算方法
主要参数
预期损失（EL） 其中：
z
DS：多样性分值； Pj：第 j 个场景的 违约概率； Lj：第 j 个场景的 z 违约损失。
；
PD表示单个同质资产的违约概率，由加权平均级 别因子（weighted average rating factor ，WARF） 和加权平均期限（weighted average life，WAL）共 同决定； Lj=（发行 CDO 还本付息需要的现金流-j 种资产违 约下的现金流）/发行 CDO 还本付息需要的现金 流。
应用BET方法之前，关键是计算多样性分值（diversity score or DS），其计算思路如下：
旧版（diversity score or DS）
新版（an “alternative” diversity score or ADS）
1、分配。将ODCs背后资产的债务人或
发行人按穆迪的行业类别（33个类别）
BET 模型参数
z 违约概率 z 回收率 z 多样性分值
信用风险管理中违约概率的估算方法
（即一国或地区） 在一定时期内运用生产 图 $ 环境和经济核算体系 （4556） 下资产的基本结构 要素所生产的全部最终产品（物品和劳 资源、 环境的状 四部门条件下用支出法计算 !"# 各个国家有不同的国情， 务） 的市场价值。这个定义有几层含义： 方法如下： 况也有很大的不同，核算资料的完整程 !"# 是一个市场价值的概念； （$） （% ） 中 !"#+,-.-!-/0123 度和统计口径上也存在着较大的差别， 间产品价值不计入 !"#& （’） 是一定时期 题。 一般情况应该是， 较高的信用评级对 +7819:%; <2= 将 9:% 定义为违约距离 （""） ， 应的违约概率较低，发生违约的事件并 即资产价值最终分布的均值与违约临界 不很多。对于现穆迪和标准普尔这样专 值之间的距离是资产未来回报标准差的 业的评级机构，其样本空间和数量都较 倍数。 小。 其次， 这种方法等于是用历史数据对 由此计算出来的预期违约概率是 未来进行预测，由于影响违约概率的因 “风险中性” 的， 即投资者预期回报水平 素可能随时间的变化而变化，估计的准 等于无风险利率时的违约概率而不是基 确性容易受到置疑。而且在进行统计分 于预期回报的“实际”违约概率。由于 析时，对于债务人违约分析而取舍会计 !!>， 所以， 风险中性的违约概率大于实 数据时， 因受人为因素的影响， 而使得结 际的违约概率。 三、违约概率估算方法存在的问题 以及应用 用统计学的方法估算违约概率， 方 法比较简单， 所需参数较少。但是， 这种 方法进行预测时需要大量的历史数据， 而很多银行目前都存在数据缺乏的问 果的偏差很大。 用市场价格来估计违约概率的方 法， 比较适用于上市公司。 由于其根据金 融市场的信息进行估计，具有很强的前 瞻性和灵敏性。 但是， 该方法亦有自身的 不足。 如对于非上市公司， 数据的收集就 相对困难很多。如果资产变动不是正态 分布， 则求出的预期违约概率将会失真， 而且这种预测方法假设负债水平不随时 间变化， 这与实际情况并不一致。 国内商业银行应尽快实施内部评级 法的基本要求、 建立合适数据框架， 确定 关于违约概率测算的方法和流程，开发 适合中国银行的风险管理模型。 对此， 国 内银行还必须评定风险管理模型的覆盖 面， 确认其数学运算法则的正确性， 并将 不同的模型在同等的情况下进行比较分 析。违约概率作为信用风险管理中主要 的指标之一，对其进行科学的估算对于 加强国内商业银行管理，提升竞争力有 着重要的意义。 （作者单位 ? 湖南大学工商管理学院）
信用分析师如何评估企业的违约概率和违约损失
信用分析师如何评估企业的违约概率和违约损失信用风险是金融领域中一个非常重要的概念，而对于信用分析师来说，评估企业的违约概率和违约损失是他们工作中至关重要的一部分。
本文将探讨信用分析师如何进行这样的评估，并介绍相关的方法和技巧。
一、违约概率评估违约概率是指企业在特定时间内无法履行其债务的可能性。
评估企业的违约概率需要收集并分析大量的数据，以了解该企业的财务状况、行业环境、市场竞争力等因素。
以下是几种常用的方法和指标用于评估违约概率：1. 财务比率分析：信用分析师通常会分析企业的财务比率，如资产负债率、流动比率、杠杆比率等，以确定企业的偿还能力和财务风险。
2. 信用评级模型：信用评级模型是一种基于统计学和经济学原理的模型，用于预测企业的违约风险。
这些模型通常基于历史违约数据和相关变量，通过建立数学模型来预测企业的违约概率。
3. 行业研究和趋势分析：了解企业所处行业的竞争环境和市场趋势对评估违约概率非常重要。
信用分析师可以分析行业的发展前景、竞争格局、供需关系等因素，进而评估企业的违约概率。
二、违约损失评估违约损失是指在企业违约时，债权人可能面临的损失。
评估违约损失需要考虑多个因素，如企业的偿还能力、资产质量、担保品价值等。
以下是几种常用的方法和指标用于评估违约损失：1. 担保物估值：对于有担保的债务，信用分析师需要评估担保品的价值，以确定在违约情况下债权人可能获得的回报。
担保物估值通常需要进行独立评估或参考市场价格。
2. 违约矩阵模型：违约矩阵模型是一种常用的评估违约损失的方法，它基于历史违约数据和违约事件发生时债权人损失的比例。
通过分析各种违约情况的概率和损失比例，信用分析师可以估计企业违约时债权人可能面临的损失。
3. 经济环境影响分析：经济环境对企业的违约损失有着重要的影响。
信用分析师需要考虑宏观经济因素，如通货膨胀率、利率水平、行业景气度等，以评估企业违约时可能面临的损失。
三、综合评估方法信用分析师通常会综合使用多种方法和技巧来评估企业的违约概率和违约损失。
信用分析师如何评估借款人的违约损失和违约风险
信用分析师如何评估借款人的违约损失和违约风险在金融领域，借贷活动和债务风险管理是金融机构和投资者必须面对的重要问题。
为了准确评估借款人的违约损失和违约风险，信用分析师扮演着至关重要的角色。
本文将介绍信用分析师评估借款人违约损失和违约风险的方法和工具。
一、借款人信用评级借款人信用评级是评估借款人违约风险的关键指标之一。
信用分析师通过对借款人的信用历史、资产负债状况和收入情况等信息的综合分析，将借款人进行等级分类。
常用的信用评级系统包括标准普尔、穆迪和惠誉等。
通过信用评级，信用分析师可以对借款人的信用状况有一个整体了解。
高信用评级的借款人违约风险较低，违约损失可能性较小，而低信用评级的借款人则相反。
评级结果将成为信用分析师评估借款人违约损失和违约风险的重要依据。
二、风险评估模型信用分析师通常会使用多种风险评估模型来量化借款人的违约风险和潜在违约损失。
其中，最常用的模型包括概率违约模型（PD）、违约损失给定违约模型（LGD）和违约暴露模型（EAD）。
概率违约模型用于评估借款人违约的概率。
它基于历史数据和统计分析方法，考虑多个因素，如借款人的信用评级、行业条件和宏观经济环境等，计算出借款人违约的概率。
违约损失给定违约模型用于评估在借款人违约时金融机构的损失程度。
它考虑到债务违约后还款能力的丧失，并通过相关统计方法对违约损失进行量化。
违约暴露模型用于评估金融机构在借款人违约情况下所面临的风险敞口。
它考虑的因素包括借款人剩余未偿还贷款本金、利息和其他费用等。
通过综合运用以上风险评估模型，信用分析师可以对借款人的违约损失和违约风险进行准确测算和预测。
三、动态监测和调整信用分析师评估借款人的违约损失和违约风险并不仅限于单一时刻的快照，而是需要进行动态监测和调整。
金融市场和经济环境的变化都可能对借款人的信用状况和违约概率产生影响，因此，信用分析师需要持续关注借款人的变化，并相应地更新评估结果。
动态监测包括对借款人的信用报告、财务状况和行业动态等信息的周期性更新和分析。
信用评级中的几个问题
1、什么是信用评级信用评级又称资信评级，是一种社会中介服务，将为社会提供资信信息，或为单位自身提供决策参考。
最初产生于20世纪初期的美国。
1902年，穆迪公司的创始人约翰穆迪开始对当时发行的铁路债券进行评级。
后来延伸到各种金融产品及各种评估对象。
由于信用评级的对象和要求有所不同，因而信用评级的内容和方法也有较大区别。
我们研究资信的分类，就是为了对不同的信用评级项目探讨不同的信用评级标准和方法。
关于信用评级的概念，至目前为止没有统一说法，但内涵大致相同，安博尔中诚信认为，主要包括三方面： 首先，信用评级的根本目的在于揭示受评对象违约风险的大小，而不是其他类型的投资风险，如利率风险、通货膨胀风险、再投资风险及外汇风险等等。
其次，信用评级所评价的目标是经济主体按合同约定如期履行债务或其他义务的能力和意愿，而不是企业本身的价值或业绩。
第三，信用评级是独立的第三方利用其自身的技术优势和专业经验，就各经济主体和金融工具的信用风险大小所发表的一种专家意见，它不能代替资本市场投资者本身做出投资选择。
从实际操作的角度来定义，信用评级是信用服务专业机构以第三方的客观、公正立场，根据规范的评估指标体系，运用科学的评估方法，履行严格的评估的程序，对企业、金融机构、债券发行者和社会组织等市场参与主体的信用记录、企业素质、管理能力、经营水平、外部环境、财务状况、发展前景等进行全面了解、考察调研、分析研究后，就其在未来一段时间履行承诺的能力、可能出现的各种风险所做的综合评价，并以一定的符号表示其优劣并公布于社会公众的一种经济活动。
如果对信用评级再进行深入的分析，可以从以下几个方面进行理解。
(1)信用评级的主体是第三方信用评级机构，客体是受评经济主体和金融工具的信用品质。
评级人员通过收集数据、分析评级信息，对受评企业或金融工具的信用品质优劣表达意见。
这种意见的表达是通过简单明了的符号来实现的，一定的符号代表了评级机构及人员的意见，也揭示了一定的违约风险。
债券违约回收率
债券违约回收率你知道债券违约回收率么。
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下面由店铺为你分享债券违约回收率的相关内容，希望对大家有所帮助。
什么样的债券违约回收率更高?回收率的基本概念纳斯达克的金融词典中将回收率(Recovery Rate)定义为违约事件中通过止赎权或破产程序等收回的金额，以面值的百分比来表示。
正确理解回收率应注意以下几点，首先，回收率与违约事件直接相关，不同机构对违约的定义不同将直接导致回收率的统计出现差异;其次，回收率通常以百分比来表示，分子为收回金额，分母为债务工具面值，但实务中，也有不少机构以债务工具面值与相关利息之和来做分母;第三，违约回收率与违约损失率密切相关，违约损失率越高，回收率越低。
国外公司债券回收率的基本概况据穆迪统计，1982年至2014年间，公司债券平均回收率基本在20%至60%的区间内波动。
不同类型债券的回收率差异较大，一般来说，优先级有担保债券的回收率要高于同等情况下其他类型的债券。
另外，从历年回收率变动情况来看，公司债券回收率呈现出较为明显的周期性特征。
公司债券回收率的影响因素主要影响因素可以归纳为四类，一是宏观经济环境，如经济总体状况、市场整体违约率等;二是行业环境，如行业违约率等;三是债券发行主体特征，如公司规模、违约边界、股权价值占总资产比重等;四是债券自身特征，如债券期限、票面利率、可否缔结信用违约互换合约以及是否存在投资限制条款、融资限制条款等。
追偿评级标普和惠誉等评级机构给出的追偿评级(Recovery Ratings)为债务工具的预期回收率提供了一定的参考。
其中，标普公司的追偿评级，主要用来评估在模拟违约情形下，对某只债务工具的债务本金和相关利息的回收水平的最终期望。
标普公司的追偿评级方法侧重于估算债权人在正式破产程序或非正式的庭外重组之后预计能够回收的百分比。
风险规避型投资者如何保障债券回收率选择有担保或其他增信方式的债券;在债券协议中设置保护投资者的限制性条款;动态跟踪债券发行人的重大经营与财务变化;合理安排债券投资的行业分布结构;关注信用评级并根据级别变动及时调整资产配置。
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◆资信论坛标准普尔和穆迪违约损失率衡量方法研究郑宇 黄德民/文违约损失率（Loss Given Default）与债权人的自身利益息息相关，主要指债务人发生违约后给债权人造成损失的程度。
违约损失率一般与宏观经济、偿债法律顺序、企业自身素质等因素存在相关关系。
在违约损失率较大时，即使违约率较小，债权人仍需要客观评估当债务违约后面对巨大损失时自身的风险承受能力，因此违约损失率的衡量是信用评级不可或缺的考虑因素。
一、标准普尔公司违约损失率衡量方法标准普尔公司（以下简称“标准普尔”）对违约损失率（Loss Given Default）的研究涉及非常广泛的范围，包括大中型企业、金融机构、保险公司、项目融资（Project Finance）、资产融资（Asset Finance）、房地产、贸易融资（Trade Finance）、地方政府及主权等方面。
标准普尔的违约损失率衡量方法涉及基于挽回风险（Recovery Risk）的分析工具，可以对配对分析（Peer Analysis）、情景分析（Scenario Analysis）和主动资产组合管理（Active Portfolio Management）提供支持。
图1 从劣质贷款中分辨优质贷款11两个信用风险维度（违约风险和挽回风险）的分离可以在不同方面分析和管理风险。
银行在授信方面能够通过有效的结构化措施使预期损失达到最小。
1.打分卡模型（SCORECARDS）在较低违约风险的环境中，标准普尔的打分体系通过已测试的以内部评级为基础的方法体系进行违约损失率的估计。
标准普尔的打分体系包括以下特征：①包括广泛的子行业和资产分类（A s s e t Class）；②可以在一个连续的范围（Scale）内上进行违约损失率的点估计，可以映射于任何离散的挽回比例；③当挽回率数据不完备时，通过专家分析在一致的方法和统计框架下增加要素（Inputs）；④可以使用EXCEL工作表进行整合和表示。
图2 企业违约损失率打分卡样本资料来源：标准普尔《Loss Given Default》2.决策树模型（DECISION-TREE MODELS）决策树模型是对违约损失率和违约风险敞口进行计算和信息整合的一种银行授信（Facilities）风险评级方法体系，其特征包括：①通过历史违约率与深入（In-deepth）分析相结合的方式进行预测，内部数据可以通过外部资源来证实所选的风险要素水平；②在风险要素的选择、数量、复杂性方面结合不同行业、项目的特征进行选择；③违约损失率的判定以实证经验为基础，但也会对风险要素进行适当调整，以得到更好的违约损失率；④在压力测试等情景中与监管框架（例如巴塞尔协议）相一致。
图3 决策树样本资料来源：标准普尔《Loss Given Default》3.LOSSSTATS模型此模型主要采用统计方法对违约损失率进行估计，其数据来源为LossStats数据库。
此模型可以对最终挽回率和违约后30天的挽回率（通过变卖资产）进行估计。
4.模型验证（VALIDATION）模型验证包括银行授信损失评估和使用内部挽回评级或违约损失率估计的检验，其内容包括模型验证分析、框架和流程设计、效果检验（与基准对比和后验测试）和内部验证程序检验。
5.确定基准点（BECHMARKING）标准普尔在其现有的方法体系下通过设置观察目标（结构化框架）确定基准点，其确认并不以分布较低的历史数据奇异点为基础。
标准普尔的基准点不但可以应用于已经过标准普尔公开评级的主体，也可以应用于没有公开评级的单一独立的主体。
一旦基准点确认之后，标准普尔会采用多种的统计测试进行检验。
图4 债务缓冲(Debt Cushion)和担保关系直方图样本资料来源：标准普尔《Loss Given Default》二、穆迪公司违约损失率衡量方法穆迪公司（以下简称“穆迪”）基于金融工具、公司、行业、宏观经济的相关数据推出LOSSCALC模型，该模型主要对违约损失率进行预测。
LOSSCALC模型的预测精度远远大于历史移动平均法等一般预测方法，这主要归功于穆迪积累了超过1800个美国违约的贷款、债券和优先股的挽回数据，时间跨度超过20年，这大大提高了穆迪违约损失率模型的预测准确性。
1.重要模型变量LOSSCALC模型运用9个解释变量（Explanatory factors）来预测违约损失率，涵盖债务类型、资本结构、行业和宏观经济四个方面，其中债务类型包括债务品种（贷款、债券和优先股）和保障类型（担保、优先无担保和次级等）；资本结构主要指杠杆水平和偿债顺序；行业主要采用行业移动平均挽回水平和银行使用的其他观察指标；宏观经济包括一年期RiskCalc 违约概率中值、穆迪违约债券指数（Moody's Bankrupt Bond Index ）、未来12月投机级违约率（Trailing 12-month Speculative Grade Default Rate ）和各类经济领先指标。
这些指标基本不存在相关关系。
由于模型中各个指标统计显著性较高，整个模型在各个指标共同作用下会提供更加准确的预测。
表1 LOSSCALC 模型的解释变量资料来源：穆迪《Model For Predicting Loss Given Default Modeling Methodology 》图5 各个基本因素对预测LGD 的相对影响资料来源：穆迪《Model For Predicting Loss Given Default Modeling Methodology 》2.分析框架穆迪LossCalc 违约损失率模型的框架与穆迪RiskCalc 违约率模型分析的分析框架基本一致，包括因子转换（Transformation ）、建模（Modeling ）和映射（Mapping ）。
因子转换指通过把相关影响因子转换成模型变量，例如，穆迪认为在选择宏观经济变量中使用复合指数的预测效果会比采用单独宏观经济指标的效果好；在债务类型和偿债顺序方面使用平均历史违约损失率会获得更好的预测效果。
在建模方面，LossCalc 模型主要使用回归方法。
在映射方面，穆迪会比较LossCalc 模型输出和历史违约率的统计结果。
LossCalc模型使用的违约债务价格（Defaulted Debt Prices）在统计意义上并不符合正态分布（Normal Distribution），因此为了取得更好的预测效果穆迪公司使用贝塔分布（Beta-Distribution）代替正态分布假设。
贝塔分布区间为0至1，且不受对称性假设限制。
贝塔分布可以大致通过“中心”（Center）和“形状”（Shape）两个要素来表达，因此在描述数据分布方面更强的灵活性，例如贝塔分布可以更好地描述具有在1或者0的边界区域具有更高的概率分布特征的数据，而这些统计学特征在描述某些价值比率（如挽回率）时较为有用。
在实际操作方面，由于债务类型的平均挽回分布的差异较大，LossCalc 模型首先根据不同的债务（例如贷款、债券和优先股）进行分组，然后把这些变量从贝塔分布转换为正态分布。
相应地，这只需要观察挽回率的平均值µ、标准差σ和临界值（Bounding Values）。
正态转换后变量的概率值与贝塔分布对应的概率值相一致。
此前的分析主要基于单变量（Univariate）情况的考虑。
在建立多变量的最终模型（"Overall" Model）之前，为了使每个解释变量显著程度（Significance）更高，LossCalc模型需要对部分解释变量进行进一步转换。
这一转换的最终结果称为“子模型”（Mini-model）。
其中，债务优先等级（Seniority Class）变量和行业LGD变量即为“子模型”，具有较强的解释性和显著性。
其他一些子模型显著性较低，例如杠杆率（Leverage）、取对数（Logs）或时间序列中变化量比实际水平值等。
在确定解释变量的正态分布和显著性等特征后，L o s s C a l c模型通过计量回归（Regression）的线性加权（Linear Weighted）方式来解释自变量和子模型对因变量（违约挽回值）的影响。
模型的数学表达式如下：r^ =α+β1χ1+β2χ2+β3χ3+...+βkχk其中χi 是自变量和子模型，βi为权重，标准化的r为违约挽回值，注意上述公式的r是通过正态分布的方式表达的，需要通过逆矩阵变换（Inverse）转化为原贝塔分布的形式。
L o s s C a l c模型在违约挽回方面进行置信区间的预测（C o n f i d e n c e I n t e r v a l Estimation）。
置信区间提供了实际值在假定概率（类似多次试验中特定结果出现的次数）下落入某一预测区间的估计范围。
置信区间的宽度提供了预测精度（Precision of the Estimate）的相关信息。
例如，80%的置信区间代表着我们可以相信80%的试验结果或实际值（True Value）会落在预测区间之内，另外只有20%的真实值会落在置信区间之外。
虽然回归模型可以进行置信区间的预测，但其预测的置信区间范围较大，不利于挽回率的估计。
因此，穆迪通过建立、估计、检验条件置信区间（Conditional CI）预测方法来实现范围更小的置信区间估计。
实际上，穆迪已经建立在较小的置信区间下多维度结果查询表（Multi-dimensional Lookup Table），可以通过不同资产类型和偿债优先度、宏观经济因素等标识进行查找，并提供了误差预测分布（类似标准差）、实证角度下（Empricial）的置信区间的范围等信息。
3.有效性检验在检验L o s s C a l c模型的有效性方面，穆迪采用移动验证法（Wa l k F o r w a r d Validation），主要方式为采用一段时期的数据进行模型拟合，然后把拟合后的模型与之后的一段时期数据进行对比和检验，再不断地重复这一过程直到测试至当前时点为止。
因此，LossCalc模型不会出现以某类样本数据为基础的拟合模型检验同源数据的现象，从而不会出现过度拟合（Over-fitting）的结果。
在时期选取长度方面，穆迪会跨越多个经济周期进行模型的检验。
穆迪认为，模型检验是建立模型可信度的一个必要步骤，因此必须通过严格和严谨的方式进行检验，同时也需要对计划外的错误进行修正。
例如，在不同模型对比检验中，采用同样的数据源至关重要，但实际操作中往往会出现统一模型在不同样本测试下出现预测效果的差异。
为了减少这种差异，避免误导性的结果出现，穆迪在LossCalc模型和其他基准模型（如历史平均挽回率估计法）的对比中会采用完全一致的数据源和测试范围。