信用风险的度量方法
衡量银行信用风险的指标
衡量银行信用风险的指标
衡量银行信用风险的指标可以从不同的角度进行考量，
以下是一些常用的指标及其应用方式：
1. 贷款违约率：贷款违约率是衡量银行信用风险的重要指标之一。它表示贷款客户无法按时偿还贷款的比例。银行可以通过监测贷款违约率来评估其贷款组合的风险水平。较高的违约率可能暗示着潜在的信用风险问题，需要采取相应的措施，如提高贷款利率或收紧信贷政策。
2. 不良贷款比率：不良贷款比率是衡量银行信用风险的另一个重要指标。它表示银行不良贷款总额与总贷款金额的比例。较高的不良贷款比率意味着银行面临较高的违约风险。银行可以通过监控不良贷款比率来评估其贷款质量，并及时采取风险管理措施，如加强追踪和催收。
3. 资本充足率：资本充足率是衡量银行信用风险的重要指标之一。它表示银行的资本净值与风险加权资产的比例。较高的资本充足率意味着银行具备更强的抵御风险的能力。银行可以通过保持适当的资本充足率来降低信用风险，并满足监管要求。
4. 应力测试：应力测试是一种衡量银行信用风险的方法，通过在不同的经济环境下对银行资产组合进行压力测试，评
估银行在不同风险情景下的承受能力。应力测试可以帮助银行发现潜在的风险暴露，并制定相应的风险管理策略。
5. 评级系统：评级系统是一种用于评估借款人信用风险的方法，它根据借款人的信用状况和还款能力对其进行评级。银行可以根据评级系统的结果来决定是否批准贷款以及贷
款利率的设定。评级系统可以帮助银行更准确地评估借款人的信用风险，并制定相应的风险管理策略。
这些指标和方法可以相互结合使用，帮助银行全面评估
债券发行评估信用风险的方法
债券发行评估信用风险的方法
一、引言
在金融市场中，债券是一种重要的融资工具，为投资者提供了可靠
的投资选择。然而，债券市场也存在一定的信用风险，即发行方可能
无力或不愿意按时偿还本金和支付利息。为了准确评估债券发行的信
用风险，本文将介绍几种常用的方法。
二、基本面分析法
基本面分析法是评估债券信用风险的传统方法之一。它通过对债券
发行方的财务状况、资产负债表、利润表等进行全面分析，以确定其
偿债能力和盈利能力。投资者可以借助财务指标如债务比率、流动比率、息税前利润率等来评估债券风险水平。
三、评级机构法
评级机构法是市场上最常用的评估债券信用风险的方法之一。评级
机构根据债券发行方的信用状况和偿债能力，给予其一定的信用评级，如“AAA”、“AA”、“A”等。投资者可以根据评级结果，判断债券的风
险水平。但需要注意的是，评级机构的评级并非完全准确，投资者应
该审慎评估。
四、市场价格法
市场价格法是一种通过市场上的债券交易价格来评估债券信用风险
的方法。当债券交易价格低于其面值时，说明市场对该债券的信用风
险存在担忧；相反，交易价格高于面值则表明市场对该债券的信用风
险较低。投资者可以通过观察市场价格波动来判断债券的信用状况。
五、宏观环境分析法
宏观环境分析法是考虑宏观经济因素对债券信用风险的影响进行评
估的方法。它主要包括对经济增长、通货膨胀、政府财政状况等因素
的分析。当经济状况不佳或通货膨胀压力加大时，债券的信用风险可
能会增加。因此，投资者需要密切关注宏观环境变化，并结合其他方
法进行综合评估。
六、风险溢价法
风险溢价法是一种通过计算债券的风险溢价来评估其信用风险的方法。风险溢价是指投资者要求的收益率与无风险利率之间的差额。当
信用风险度量方法
信用风险度量方法
1、简介
信用风险度量是一种衡量信用风险大小的定量方法。它是一套通过财
务报表分析，体现出一定企业信用状况的风险评估工具。信用风险度量方
法是衡量企业的信用状况、有效控制企业的信用风险、正确认定企业信用
等级、为企业做出决策提供必要的证明和预测性信息等重要的评估工具。
（1）财务状况分析法
财务状况分析法是最常用的信用风险度量方法，它主要是利用企业的
财务报表，以及相关的因素，如成本构成、资产结构、负债情况等等，来
进行逐项分析，从而评估企业的信用风险程度。主要包括：流动比率分析、负债资产比率分析、现金流量分析、速动比率分析等。
（2）信用评级法
信用评级法是指依据信用风险因素分析后，按照国家规定为企业制定
的信用等级，以此来判断企业的信用风险程度。信用评级法一般通过财务
分析来比较企业生产、经营情况，并将企业归为不同的信用等级，其中一
般包含AA级信用、A级信用、BBB级信用等。
（3）财务指标计算法
财务指标计算法是一种可以用来测量企业信用风险的量化技术，它结
合财务数据和环境因素，利用计算机对企业的信用风险进行评估。
信用风险评估的常见模型分析
信用风险评估的常见模型分析随着社会的进步和经济的发展，信用风险评估越来越受到金融
机构和企业的重视。信用风险评估是指对借款人或者投资者的信
用状况进行评估，以确定其还款能力和借款偿付能力的一种方法。而信用风险评估主要就是通过对借款人的信用记录、借款人的经
济状况、行业环境、政策法规等的综合分析，对借款人的信用情
况进行评估。
信用风险评估有多种方法和模型，常见的有以下几种：
一、德文-肯德尔模型
德文-肯德尔模型（Duffie-Singleton-Kendall Model, DSK）是一
种基于股票价格模型的信用风险评估方法。它的核心思想是通过
计算公司财务数据与市场指数之间的差别，从而测量其财务风险
和信用风险。在德文-肯德尔模型中，借款人的违约概率是基于公
司股票的波动率来确定的，如果波动性越高，那么违约风险就越高。
二、评分卡模型
评分卡模型是一种应用非常广泛的信用风险评估方法。它是通
过对大量客户历史数据进行细致的分析和模型建立，通过将客户
的多个维度信息进行权重评估并变成得分卡的形式，进而对未来
客户的风险程度进行精准过滤，从而为金融机构和企业提供可靠
信用风险评估的依据。一般来说，评分卡模型中会有多个变量作
为考察维度，比如说客户的年龄、性别、职业、信用纪录、社会
评价、资产、暴露于风险的程度等等。
三、基于机器学习的模型
基于机器学习的模型是一种新兴的信用风险评估方法。它是基
于大数据和机器学习技术，利用人工神经网络、逻辑回归、支持
向量机等算法进行建模，并将模型应用于信用评估中。当然，这
种模型的建立需要考虑到多个维度的因素，如特征选择、数据预
信用风险识别方法
信用风险识别方法
信用风险识别方法包括以下几种：
1.信用评分模型。
信用评分模型基于历史数据和统计学方法，通过评估申请人的信息和
历史表现，计算出一个代表其信用状况的评分。评分越高，表示申请人的
信用越好，信用风险越低。
2.信用报告分析。
信用报告是一份记录申请人信用历史的文件，包括各种信用借款信息、账户余额、还款记录等。通过分析申请人的信用报告，可以评估其还款能力、信用历史等因素，综合判断信用风险。
3.申请人调查。
4.模拟分析。
通过模拟不同情况下的信用风险，比如不同的借款期限、利率等，来
评估信用风险。
以上方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高信用风险识别的准
确性和可靠性。
信用风险的计量方法
信用风险的计量方法
为了确定信用风险的资本要求，需要计算信用风险加权资产总额。巴塞尔委员会认为旧协议中计算信用风险资本要求的方法不够精确，而且金融创新与金融交易的复杂性降低了原方法的适用性。为此，巴塞尔委员会提出多种方法以使协议对于信用风险的度量更加精确，其中提出对信用风险进行度量的主要方法有三个：标准化方法，银行内部评级法（IRB法），资产组合信用风险模型。
1．标准法是对1988年协议中处理信用风险方法的修改。首先是风险权重确定标准的变化。银行资产按其是否有外部评级以及外部评级机构对资产的评级结果给予一定的风险加权比。新协议规定，银行对国家及央行的债权风险不再按是否属0ECD成员国划分，而采用出口信贷机构对外公开的信用等级；对银行、金融机构的债权风险，既可以按实际外部评级结果而定，又可按国家信用风险权重提高一档的简便方法处理；对非金融企业债权风险权重，按外部评级结果确定。在标准法下，长期信用评级适用于长期债权和短期债权，而短期信用评级只能用于短期债权；如果一家机构同时拥有多个外部机构评定的信用等级，则选出两个最高者，若两个基本点最高者级次相同，则使用这一级次的信用等级作参考，若不同，则取次级作参考[20]。
巴塞尔委员会对外部评级提出了操作规定，建议各国监管当局不要允许银行机械地套用外部评级机构的结果。正确的做法是，只有当银行及其监管部门对评级机构的评估资料的质量和方法感到满意时才去使用，并且银行在评估机制的选择上应保持方法的一致性，而不能拼凑不同机构的评估方法，这是因为不同的外部评级机构所使用的信用分析方法与等级术语不尽相同。同时要注意所用评级机构的评估体系应与确定法定资本充足率的要求保持一致。对外部信用评级机构的选择还要注意其评估的客观性、独立性、透明性、可靠性、通用性和信息资源的充分性，而且监管当局要注意对上述标准的识别。
标准信用风险评估法
标准信用风险评估法
标准信用风险评估法是一种用来评估信用风险的衡量标准，被视为对金融机构在借贷
行为时所采用的信用风险管理技术及风险控制措施的量化衡量。信用风险评估法包括：目
标分类法、网络建模法和投资价值法。
目标分类法是一种基于信贷系统状况，其方式是将信贷进行类别分组，并以预设的范
围对它进行评价，根据目标分类法给出的结果，信贷可以被分为“高风险”、“低风险”、“中等风险”等级，以方便将不同风险借款分类管理。
网络建模法是基于机构和客户背景信息，通过对潜在借款者信息和客户行为规律进行
数据分析，及早识别信用风险，并实现动态调整评估模型。
投资价值法是评估投资者的信用风险的一种模式，其基本思想是利用客户和机构的背
景信息，据此计算出信贷投资的期望收益，并考虑其他影响。该模型针对资本市场的实际
操作，可以为准备投资的投资者提供参考依据，以帮助其进行决策。
标准信用风险评估法是金融机构评估和控制信用风险的重要依据和工具，有效地衡量
风险，使金融机构能够及时发现风险，减少投资损失。同时，妥善使用合理的信用风险评
估法可以帮助金融机构在面临投资决策时，正确判断投资主体的信用风险，增加投资市场
的公平性和安全性，并有利于金融机构保持良好的风险控制能力和信誉度，以及为客户提
供较高的可靠性投资服务。
第9章 信用风险的度量
5
一、专家制度法
专家系统是一种最古老的信用风险分析方法，其最大 的特征是银行信贷的决策权是由该机构经过长期训练、 具有丰富经验的信贷人员所掌握并由他们作出是否贷 款的决定。
1970年以前，大多数金融机构主要依据专家的经验和 主观分析来评估信用风险。专家通过分析借款人的财 务信息、经营信息、经济环境等因素，来对借款人的 资信、品质等进行评判以确定是否给予贷款。
26
对Z评分模型和ZETA评分模型的评价
（1）两个模型都依赖于财务报表的帐面数据，而忽视日益重要 的各项资本市场指标，这就必然削弱预测结果的可靠性和及时 性； （2）由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比 较薄弱，从而难以令人信服；
（3）两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的 经济现象是非线性的，因而也削弱了预测结果的准确程度，使 得违约模型不能精确地描述经济现实；
（五）信用风险附加模型
（六）现代风险度量模型方法的比较
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现代信用风险度量模型的特点
从过去的定性分析转化为定量分析 从指标化形式转向模型化形式 从对单个资产分析转化为资产组合分析 从盯住账面价值的方法转向盯住市场的方法 描述风险变量从离散形式向连续形式转化 既考虑单个借款人的微观特征，也考虑整个宏观经济 环境的影响 运用了现代金融理论和其他学科的最新研究成果，比 如期权定价理论、资本资产定价理论、资产组合理论、 保险精算方法等 大量采用VaR技术。
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型
１．传统的信用风险评价方法
（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
风险分析 第十三章 信用风险测量
还是在样本开发、统计方法的应用方面，比Z值评 分模型都有了长足进步，所以ZETA模型比Z值评 分模型更加准确有效，而且在违约破产前预测的 年限越长，该模型预测的准确度就越高
2 、 Z E TA 模 型
•wenku.baidu.comZETA模型为：
权重，总和得出一个分值，以此作为信贷决策的 依据分值的大小反映了借款人信用品质的好坏
5C法
Character ：衡量公司的信誉、偿还意愿、偿还债务的历史。 从经验上看，公司的成立时间可作为其偿债信誉的代表 。公司成立时间越长，这一指标值就越高。
Capital：包括所有者权益和股权-债务比； 所有者权益越高 ，股权-债务比越低，公司资不抵债的可能性就越小，违 约的可能性也就越小，这些指标值也越小。
的，这必然会降低预测的准确度 第五，难以估量企业的表外信用风险，应用范围受到限制
五、信用评级方法
传统的信用评级主要是银行对贷款资产的评级
现在： 对债务的评级、对公司、国家主权风险的评级 既有外部机构的评级，又有企业内部的评级 既考虑定性，也考虑定量方法
五、信用评级方法
（一）、外部机构的信用高评级方法 1、两个主要的评级系统 （1） S&P（标准普尔） 评级系统
5W法
也有金融机构将分析的因素归纳为5W： 借款人（Who） 借款用途（Why） 还款期限（When） 担保物（What） 如何还款（How）
银行业信用风险的测量与评估方法
银行业信用风险的测量与评估方法
随着经济发展和全球化趋势的加强，金融体系的稳定与风险管理成为世界各国
关注的焦点问题。作为金融体系的核心组成部分，银行业承担着资金调度、信用中介等重要功能，也面临着信用风险管理等方面的挑战。如何科学地测量和评估银行业的信用风险，成为银行业和金融监管机构的共同关注的问题。
一、银行业信用风险的概念和特点
信用风险是指一方在金融交易中另一方未能按照合约约定进行履约、无法按期
偿还贷款本息或不能完成其它金融义务而导致资金损失的风险。银行业信用风险是指银行在贷款、信用担保、票据承兑、信用证开立、资产证券化等业务过程中所面临的风险。银行业的信用风险具有多样性和复杂性，其特点主要包括：
1、“难以量化性和透明性”：银行业信用风险的存在是难以预测和掌控的，因
此难以量化和透明化，这是评估和控制信用风险的难点之一。
2、“累积性和传染性”：信用风险容易积累和传染，当某家银行出现信用违约、债务危机时，可能引发整个金融市场的动荡，扰乱整个金融体系的运作。
3、“非对称性”：银行业信用风险的双方是借款人和贷款方，双方的信息和交
易力量存在明显的不对称性，容易导致“道德风险”的产生，这是银行业信用风险的另一个难点。
二、银行业信用风险测量方法
银行业信用风险测量方法主要包括定性分析和定量分析两种方法。定性分析基
于对客户信誉、资产负债表、经营环境等因素的判断，主要包括专家评级法、评估报告法等。定量分析则基于银行业的历史数据和多种统计模型，分析和量化不同贷款或债券的违约概率、损失率等风险指标。下面分别介绍一下两种方法。
信用风险度量方法综述.
=金融论坛>
信用风险度量方法综述张玲1杨贞柿2[湖南大学工商管理学院长沙410082]
一、前言
信用风险很早就受到重视,经过几十年的发展,逐步形成了度量信用风险的各种传统和方法。特别是1998年巴塞尔协议修正案正式许可金融机构可以选择内部模型度量其面临的信用风险,各大银行或咨询公司便纷纷研究推出用于度量信用风险的内部模型。这些方法比传统的方法更加注重应用现代金融理论和数理统计方法进行定量分析。
本文将回顾国内外信用风险度量方法并分析各种方法的优势和缺陷,供金融机构信用风险管理借鉴。
二、专家分析法
专家分析法以借款人基本特征所反映出的各种信息为基础,依赖专家的主观判断来估算借款人的信用风险。专家法要考虑的因素有很多,最为常用的是信贷5C 法。商业银行根据贷款部门主管(专家对借款企业的资信品格(Ch aracter、资本实力(Capital、还款能力(Capacity、贷款抵押品价值(Collateral以及当时所处的经济周期(Conditions等因素考察评分,并通过专家的主观判断给予各个考察因素不同的权重,综合得出一个分值,以此作为信贷决策的依据。分值的大小反映了借款人信用品质的好坏。
尽管现在很多银行仍然使用专家分析法,但是该类方法面临着一致性和主观性两个重大挑战。对于相似的借款者,不同的信贷负责人可能运用完全不同的标准得出不同的评价结果,而且他们评判时易受感情和外界因素干扰,做出偏差较大的分析。因此,近年来,金融机构已经逐渐放弃纯粹定性分析的专家分析,在此类方法中加入越来越多的客观定量分析。
银行风险管理的风险度量方法
银行风险管理的风险度量方法风险是银行业务运营中不可避免的存在，而风险管理是银行必须重视和有效应对的重要任务。银行风险管理的核心是对风险进行度量和控制，只有对风险有准确的度量，才能制定出合理的风险管理策略和措施。本文将介绍几种常见的银行风险度量方法。
一、市场风险度量方法
市场风险是指由于市场价格波动以及利率、汇率等因素导致的银行资产负债价值变动的风险。市场风险度量方法主要包括价值-at-风险（VaR）和Stress Test两种方法。
1. VaR（Value-at-Risk）方法
VaR方法是衡量金融机构在一定的置信水平下，在一定时间内可能遭受的最大损失。VaR方法通过建立风险敞口的数学模型，以概率的形式度量损失的上限。银行可以通过计算VaR值来衡量其资产或投资组合的市场风险水平，从而制定相应的风险管理策略。
2. Stress Test方法
Stress Test方法通过对银行资产负债表进行不同场景的压力测试，分析在不同的市场冲击和金融压力下银行可能面临的损失情况。通过模拟不同的恶劣情况，包括经济衰退、利率大幅上升、汇率剧烈波动等，银行可以更好地评估其资产负债表的弹性和风险承受能力。
二、信用风险度量方法
信用风险是指银行在与借款人、客户以及其他合作方开展业务活动过程中，由于对方违约或无法按时兑付债务导致的损失风险。信用风险度量方法主要包括历史数据法、评级法、概率法和结构法等。
1. 历史数据法
历史数据法是指通过分析历史数据，计算借款人违约概率和损失率来度量信用风险。银行可以通过借款人历史违约情况和资产质量，结合相应的统计模型，预测未来的违约风险，从而辅助风险管理决策。
信用风险的度量方法
信用风险的度量方法
信用风险是指借款人或债务人无法按时偿还借款或债务的潜在风险。对于金融机构、企业或个人投资者而言，度量和评估信用风险是十分重要的，因为它直接影响到债务人的偿付能力和债务性质。下面将介绍几种常见的信用风险度量方法。
一、传统方法
1.基于历史数据的方法：这种方法通过对历史数据进行分析，评估债务人违约的概率和可能的损失。常见的方法包括损失统计法、敏感性分析法和经济景气周期分析法等。
2.债券评级方法：这种方法是将债券发行人的信用状况进行评级，评级结果用来度量该债券发行人的信用风险。评级机构会根据债券发行人的财务状况、行业前景等因素进行评级，评级结果通常以字母形式表示，如AAA、AA、A等。
3.信用衍生品方法：这种方法是通过买卖信用衍生品，如信用违约互换（CDS）等来度量信用风险。投资者可以通过购买信用违约互换来对冲债券或信贷组合的违约风险，从而减少信用风险。
二、结构性方法
1.评分卡方法：评分卡是一种通过定量和定性指标对借款人进行评分的方法。评分卡通常包括财务指标、行为指标和规范指标等，给出一定得分后，根据得分的高低判断借款人的信用风险。
2.支持向量机方法：支持向量机是基于机器学习的一种判断模型，通过对历史数据的学习，可以对未来可能出现的信用风险进行判断和预测。
三、市场方法
1.市场数据方法：这种方法是通过对市场价格、交易量、利率等市场
数据的分析，来评估债务人的信用风险。例如，利用股票价格波动来衡量
上市公司的信用风险。
2.信用违约互换方法：信用违约互换通常被用来度量债务人的违约风险。当债务人违约时，信用违约互换可以提供一种补偿，对投资者的损失
信用风险损失法 五级分类
信用风险损失法是一种用于评估企业信用风险的方法，通常采用五级分类方式，即正常类、关注类、次级类、可疑类和损失类，分别表示企业信用风险的不同程度。
1. 正常类：企业信用状况良好，没有明显的信用问题，能够按时偿还债务，没有违约记录。
2. 关注类：企业存在一定的信用问题，如还款能力下降、财务状况不稳定等，但是仍有能力按时偿还债务。
3. 次级类：企业存在较大的信用问题，还款能力下降，存在一定的违约风险，但尚未发生违约。
4. 可疑类：企业信用状况严重下降，存在较大的违约风险，已经发生了违约或者即将违约。
5. 损失类：企业已经无法偿还债务，已经发生了严重的信用损失，需要采取法律手段或者其他措施进行追偿。
信用风险损失法的五级分类可以帮助企业及时识别和评估信用风险，采取相应的风险管理措施，降低信用风险损失的发生概率。
第四章_信用风险的度量(一)
V V 2 2 t t l n ()( r 2 ) ( T t ) l n ()( r 2 ) ( T t ) d D , d D d T t 1 2 1 T t T t
其中，
r ( T t ) SVd () D e ( d ) t t 1 2
• 违约损失率LGD( loss given default)是指交易对 手违约后所造成的损失程度。 • 回收率RR( recovery rate)是指违约发生后债务 可收回的程度。 • 显然，LGD=1-RR。 • 回收方式可分为：面值回收和市值回收。 • 一般可由信用评级机构利用违约时债权的价值来 度量。
S ( 1 M D R N , R iR , ) i 1
N
第N年的违约率kN,R为 k S M D R N , R N 1 , R N , R 累积违约概率CNRN,R为
C D R k k k 1 S N , R 1 , R 2 , R N , R N , R
当VT>=D时，股东将执行期权，履行还债义务，该事件概率是N(d2)。 当VT<D时，股东将不执行期权，不履行还债义务，即违约，该事件 的概率是1-N(d2)=N(-d2)。 因此，根据Merton（1974）的分析，违约率PD=N(-d2)
例：某公司当前的公司价值是90万，无风险利率是 5%，公司资产收益率的标准差是40%，若公司半 年后的债务价值为100万，试计算该公司当前的 违约概率。 解： V 9 0 0 . 4 n ( )( 0 . 0 5 )0 . 5 l n ()( r 2 ) ( T t )l 0 0 2 d D 1 0 . 4 2 5 5 T t 0 . 40 . 5
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一、信用风险度量方法与模型
１．传统的信用风险评价方法
（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。
杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。
沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。
２．多变量信用风险判别模型
多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要
包括以下几种：
（１）多元线性判定模型（Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型）。
其是财务失败预警模型，最早是由Ａｌｔｍａｎ（１９６８）开始研究的。该模型通过五个变量（五种财务比率）将反映企业偿债能力的指标、获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。一般地，Ｚ值越低，企业越有可能发生破产。
具体模型为：
Ｚ＝Ｖ１Ｘ１＋Ｖ２Ｘ２＋…＋ＶｎＸｎ
其中，Ｖ１、Ｖ２…Ｖｎ是权数，Ｘ１、Ｘ２…Ｘｎ是各种财务比率。根据Ｚ值的大小，可将企业分为“破产”或“非破产”两类。在实际运用时，需要将企业样本分为预测样本和测试样本，先根据预测样本构建多元线性判定模型，确定判别Ｚ值（Ｚ值的大小可以作为判定企业财务状况的综合标准），然后将测试样本的数据代入判别方程，得出企业的Ｚ值，并根据判别标准进行判定。此方法还可以用于债券评级、投资决策、银行对贷款申请的评估及子公司业绩考核等。
（２）多元逻辑模型（Ｌｏｇｉｔ模型）。
其采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线，以此对分析对象进行风险定位和决策。
Ｌｏｇｉｔ模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。Ｌｏｇｉｔ模型判别方法先根据多元线性判定模型确定企业破产的Ｚ值，然后推导出企业破产的条件概率。其判别规则是：如果概率大于０．５，表明企业破产的概率比较大；如果概率低于０．５，可以判定企业为财务正常。
（３）多元概率比回归模型（Ｐｒｏｂｉｔ回归模型）。
其假定企业破产的概率为ｐ，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的ｐ分位数可以用财务指标线性解释。其计算方法是先确定企业样本的极大似然函数，通过求似然函数的极大值得到参数ａ、ｂ，然后利用公式，求出企业破产的概率；其判别规则与Ｌｏｇｉｔ模型判别规则相同。
（４）联合预测模型。
联合预测模型是运用企业模型来模拟企业的运作过程，动态地描述财务正常企业和财务困境企业的特征，然后根据不同特征和判别规则，对企业样本进行分类。这一模型运作的关键是准确模拟企业的运作过程，因此，它要求有一个基本的理论框架，通过这一框架来有效模拟企业的运作过程，从而能够有效反映和识别不同企业的行为特征、财务特征，并据此区分企业样本。
３．现代金融工程模型
２０世纪８０年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。
（１）神经网络分析法。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性