信用风险的度量方法
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。
银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。
除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。
KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。
从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。
尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。
KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。
换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。
基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。
在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。
当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。
然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。
可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。
从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。
KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。
信用风险的度量
信用风险的度量信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。
定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.信贷风险的风险因素(一)信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。
内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
4借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；宏观经济发展状况的不稳定性；自然社会经济生活中可变事件的不确定性；经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等信贷风险的风险因素(二)信用风险的识别单一法人客户的信用风险识别集团法人客户的信用风险识别个人客户的信用风险识别贷款组合的信用风险识别单一法人客户的信用风险识别基本信息分析财务分析非财务因素分析管理层风险分析行业风险分析生产经营风险分析担保分析保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别整体状况分析信用风险特征分析个人客户的信用风险识别基本信息分析个人信贷产品风险分析个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款（我国尚无此业务）贷款组合的信用风险识别组合类单笔贷款的相关性正相关——集中于特定行业、业务系统性风险负相关：风险分散化专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；（2）主观性问题对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；（3）标准化困难将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。
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。
金融风险管理的风险度量方法
金融风险管理的风险度量方法在金融市场中，风险管理是一项至关重要的任务。
为了有效管理风险，金融机构采用了各种风险度量方法来评估和衡量其暴露于不同类型风险的程度。
本文将介绍几种常见的金融风险管理的风险度量方法。
1. 历史模拟法历史模拟法是一种常见的风险度量方法，其基本思想是通过分析历史数据来模拟市场变动和可能的损失。
该方法首先收集一段时间内的历史市场数据，然后通过计算得到不同投资组合在历史上的回报率分布。
最后，通过查找历史回报率的极端情况，如最大回撤和最大损失，来估计风险暴露。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种流行的风险度量方法，它基于市场资产的预期回报和波动率。
该方法通过使用投资组合中各个资产的期望回报率和协方差矩阵来计算投资组合的方差，并进一步计算出标准差。
标准差被认为是风险的度量指标，它衡量了投资组合在预期回报率范围内的波动程度。
3. 极值理论极值理论是一种用于度量金融风险的高级方法。
该理论认为，金融市场中的风险事件通常是极端事件，因此需要使用极值理论来量化这些风险。
常用的极值理论模型包括极大值模型和极小值模型。
这些模型通过统计极端事件的出现频率和程度，来估计投资组合在未来可能发生的极端损失。
4. 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于概率统计的风险度量方法。
该方法通过建立一个随机模型，模拟大量可能的市场走向，并计算投资组合在这些市场走向下的收益和损失。
通过重复模拟，可以得到投资组合的收益分布，并计算出风险暴露。
5. 债券评级法债券评级法是一种常见的信用风险度量方法。
该方法基于信用评级机构对债券发行人的信用评级，将投资组合中不同债券的信用风险进行综合评估。
评级越低，表示发行人的违约风险越高，投资组合的信用风险也就越大。
总结起来，金融风险管理的风险度量方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和假设。
在实际应用中，为了更准确地评估和衡量风险，金融机构通常会结合多种方法，并根据具体情况进行调整和优化。
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。
其次，风险权重具有了较高的弹性。
银行对其他银行的短期债权享受优惠风险权重，但条件是债权是以本币计值并以本币作为资金来源。
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。
（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。
《2024年我国商业银行信用风险度量及管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量及管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的不断发展和深化，商业银行作为金融体系的重要组成部分，其信用风险管理已成为业界和学术界关注的焦点。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产安全、维护金融市场稳定具有重要意义。
本文旨在探讨我国商业银行信用风险的度量方法及管理策略，以期为商业银行的信用风险管理提供理论支持和实证依据。
二、我国商业银行信用风险现状我国商业银行面临的信用风险主要源于贷款业务。
由于贷款业务是银行的主要收入来源，因此信用风险管理显得尤为重要。
当前，我国商业银行的信用风险主要表现为以下几个方面：1. 贷款集中度较高，部分行业或企业的违约风险较大；2. 信用评级体系不完善，导致风险评估不准确；3. 内部信用风险管理机制不健全，缺乏有效的风险控制措施；4. 外部环境变化，如经济周期、政策调整等，对信用风险产生影响。
三、信用风险度量方法针对上述信用风险现状，本文介绍几种常用的信用风险度量方法：1. 信用评分模型：通过建立评分模型，对借款人的信用状况进行量化评估，如KMV模型、Z-score模型等；2. 信用组合模型：基于资产组合理论，对贷款组合的信用风险进行评估和度量；3. 信用等级转移模型：通过分析历史数据，预测借款人的信用等级转移概率，从而度量信用风险；4. 大数据分析和人工智能技术：利用大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高信用风险的识别和评估能力。
四、信用风险管理策略针对不同信用风险的度量结果，本文提出以下管理策略：1. 完善内部信用风险管理机制：建立完善的信用风险管理机制，包括风险评估、监控、预警和处置等环节；2. 加强行业和区域风险管理：针对不同行业和区域的信用风险特点，制定相应的风险管理策略；3. 强化信贷审批和贷后管理：加强信贷审批的严格性和贷后管理的有效性，降低违约风险；4. 利用大数据和人工智能技术提高风险管理水平：通过大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高风险识别和评估能力。
商业银行信用风险及评估方法应用述评
商业银行信用风险及评估方法应用述评商业银行信用风险是指商业银行在经营过程中面临的、潜在的信用风险,包括信用风险、流动性风险和法律风险等方面。
评估商业银行信用风险是防范金融风险、提高金融机构业绩的重要手段。
以下是商业银行信用风险的评估方法和评估实例:1. 信用风险指标评估商业银行信用风险指标评估是运用一些经济计量学方法,对商业银行的风险进行评估。
常用的风险指标包括信用风险平价指标(CDO)、信用风险度量指标(CVR)、信用损失准备指标(CG)等。
其中,信用风险平价指标是指衡量信用风险的相对大小,通常采用加权平均法计算。
2. 市场风险分析市场风险是指商业银行在市场中面临的风险,包括利率风险、汇率风险、流动性风险、信用风险等方面。
市场风险分析是通过对市场风险因素进行全面分析,以评估市场风险对银行风险的影响程度。
3. 信用风险度量信用风险度量是指商业银行对信用风险进行评估的过程,包括对信用风险的确认、评估和预测。
常用的信用风险度量方法包括:- 回溯法:对历史交易记录进行分析,评估未来信用风险;- 评分卡法:对信用风险进行量化,构建评分卡,评估信用风险; - 模型法:利用现代数学模型和统计方法,对信用风险进行预测和评估。
4. 法律风险分析法律风险是指商业银行在经营过程中面临的风险,包括法律诉讼、版权纠纷、商标侵权等方面。
法律风险分析是对银行面临法律风险进行全面分析,以评估法律风险对银行风险的影响程度。
5. 综合评估商业银行信用风险综合评估是指对上述方法和指标进行全面综合评估,以得出商业银行信用风险的评估结果。
综合评估结果可用于制定银行信用风险管理的政策和措施。
商业银行信用风险度量方法综述
模型， 即公司的资产的市场价值低于对外部债 权人的负债时， 公司破产。 这其中根据应用的不
同又可以分为二种类型，一是工具性模型 ， 如
我国是一个经济高速发展的国家， 在计划 经济向市场经济转化过程中，市场环境和银行 从logistically分布的 假设 基础之上， 利用一系列 的作用都发生了巨大变化， 贷款人违约、 骗贷、 会计变量来预测借款人违约概率的。违约的概 票据欺诈等金融事件层出不穷，我国商业银行 率 从。 服 到1范 内 的 istic函 形 。 围 的 log 数式 面临着的信用风险之大不言而喻。另外随着商 需要指出的是这一阶段的模型有三方面的 业银行表外业务拓展、 金融创新步伐的加快， 对 局限性: 1、大都以帐面非连续性的会计数据为 信用的度量 、控制和监管上升到前所未有的高 基础， 很难发现微观的快速变化的贷款条件改 度。但目前国内银行无论是在风险控制方法还 变 (如资本市场数据和价值反映出来的变化) ; 是在监管手段方面 同国际著名投资银行还存在 2,现实世界的非线性的事实与模型的线性假设 着较大的差距， 尤其在风险度量模型的应用上。 间存在着巨大的差距， 导致模型无法精确预测; 本文对西方商业银行比较常用的风险度量方法 3, 模型在预测时得出的结论经常只与理论模型 进行了系统的概括和比较 ，这些模型都是经过 有细微的联系。 学者理论检验或被国外商业银行广泛采用的比 (二)以期权定价模型为I LA 的阶段 较成功的模型， 希望对我国商业银行信用风险 这一阶段的模型大都是建立在期权定价模
负财富效应。由于我国股票市场的不完善制约
(10.69468) 0.119782;
36.27788
(- 6.023113 ) F - statistic 二
现代信用风险度量模型概述
现代信用风险度量模型概述信用风险是金融行业中的一个重要问题，它指的是借款人在债务偿还能力方面的不确定性。
为了度量和评估借款人的信用风险，金融机构一直致力于开发和使用各种信用风险度量模型。
现代信用风险度量模型是基于统计和机器学习的方法，通过分析大量的历史数据和借款人的特征，来预测借款人未来违约的概率。
这些模型通常使用一系列的输入变量，如借款人的个人信息、财务数据、历史还款记录等，来建立一个预测模型。
常用的现代信用风险度量模型有以下几种：1. Logistic回归模型：这是一种广泛使用的基于回归的模型，可以用来预测二元变量的概率。
对于信用风险度量模型来说，二元变量就是违约与否。
该模型通过最大似然估计方法，根据输入变量的权重来计算借款人违约的概率。
2. 决策树模型：决策树模型是一种基于树状结构的模型，通过将样本数据划分为不同的子集来进行预测。
对于信用风险度量模型来说，决策树模型可以通过借款人的特征来判断其违约概率，并给出相应的风险等级。
3. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，通过将样本数据映射到高维空间中，来构建一个决策边界，从而预测借款人的违约概率。
该模型具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以处理非线性和高维数据。
4. 随机森林模型：随机森林模型是一种基于集成学习的模型，它由多个决策树组成，通过投票的方式来进行预测。
对于信用风险度量模型来说，随机森林模型可以综合多个决策树的预测结果，得到更准确的违约概率预测。
这些现代信用风险度量模型都有其优点和局限性，选择合适的模型取决于具体的应用场景和数据特征。
此外，为了提高模型的准确性和可靠性，还需要进行模型训练和评估，并对模型进行监控和更新。
只有通过不断改进和优化模型，才能更好地评估和管理借款人的信用风险。
风险分析 第十三章 信用风险测量
力
Z模型和ZETA模型评述
第三步，针对于各个比率对借款还本付息的影响程 度，选用Fisher、Bayes等判别分析法，建立由上 述比率指标所决定的线性判别函数，确定每个比 率的影响权重，即可得到一个Z值评分模型
1、Z值评分模型
第四步，对一系列所选样本的Z值进行分析，得到一 个违约或破产临界值以及一个可以度量贷款风险 度的Z值区域
正常 关注 次级 可疑 损失
专家分析法评述
专家分析法直指信用风险的核心本质，目前得到了世界上绝 大多数国家的认可和采纳，但也存在着两个主要问题：
（1）一致性 对于相似的借款人，不同的信贷负责人运用不同的评价标准
可能得出不同的评价结果 （2）主观性 对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一
第三，未知总体分布或未知总体分布函数前提下， 根据Fisher准则得到最优线性判别函数
Z值评分模型的应用
两类错误 第Ⅰ类错误（Type Ⅰ error）： 模型预测借款人不会违约，但事实上违约了 第Ⅱ类错误（Type Ⅱ error）： 模型预测借款人会违约，但事实模型的改进：ZETA模型 1977年，Altman等人对Z值评分模型进行了扩展，建
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）
5P法
也有金融机构将分析的因素归纳为5P： 个人因素（Personal） 目的因素（Purpose） 偿还因素（Payment） 保障因素（Protection） 前景因素（Perspective）
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。
三、信用评分法该类方法以评价对象的财务比率为解释变量,运用数理统计方法建立回归模型,以模型输出的信用分值或违约概率与基准值比较,度量评价对象的风险大小。
目前这类模型的应用最为有效,也被国际金融业和学术界视为主流方法。
此类方法主要包括多元判别分析模型、线形概率模型、Logit模型和Probit模型等。
(一多元判别分析多元判别分析法从若干表明评价对象特征的财务比率中筛选出能提供较多信息的变量建立判别函数,推导出错判率最小的判别模型,然后对研究对象所属类别进行判别。
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，对投资者的损失进行抵消。
总结起来，信用风险的度量方法多种多样，可以根据不同情况和需要选择适合的方法。
其中，传统方法主要依赖于历史数据和统计分析，结构性方法主要依赖于评分卡和支持向量机等模型，市场方法则主要依赖于市场数据和市场行情的分析。
同时，度量信用风险也需要考虑到一系列因素，包括债务人的财务状况、行业前景、市场环境等，综合考虑才能得到更准确、可靠的结果。
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。
2. 评级法评级法是指根据借款人的信用等级来度量信用风险。
银行可以根据借款人的信用评级，结合历史违约率和损失率等数据，计算借款人债务违约的概率，从而对信用风险进行度量和控制。
3. 概率法概率法是指通过建立概率模型，计算借款人违约的概率。
银行可以通过统计数据和风险评估模型，对借款人未来违约风险进行预测和测算。
信用风险度量
三是如果客户不能正常归还贷款（发生违约），这类贷 款最终会损失的比例是多少。
四是客户完成贷款协议规定的所有义务需要的最长剩余 时间。
3二、Biblioteka 用风险度量的四大基本要素（一）违约概率（PD） 违约概率是借款人在一定时间内违约的可能性，是信用
发放前金融机构的预先估计。 在Basel II中规定了违约的两种情况、六条特征，可以归
13
二、外部评级与内部评级
外部评级是由独立的专业评级机构，通过各种途径掌 握被评级对象的大量信用数据，在此基础上采用定性分析 和定量分析的方法，对被评对象的资信状况和信用级别进 行评估，并以一定的符号表示被评对象信用等级的一种活 动。外部评级的主要目的是揭示被评对象特定的信用风险 （违约风险）的大小，其核心是评价经济主体履行相关合 同的能力和意愿，其作用在于为使用者提供独立的第三方 参考意见。
10
从事后来看，实际损失与预期损失之间的差异就是非预 期损失。更进一步，从事前的视角来看，非预期损失被定 义为从资产未来损失的概率分布中读取的极端不利情况下 的百分位数的数值与预期损失数值之间的差额。与预期损 失相比较，非预期损失的计算要复杂得多，它不仅要考虑 违约风险暴露、违约概率、违约损失率，还要考虑到它们 各自的波动。根据Basel II的规定，假设这些变量之间相互 独立，则非预期损失的计算公式为：
金、利息或相关费用的支付，可能导致银行财务状况下降； ➢ 五是就借款人对银行的债务而言，银行认定债务人破产或处
于类似状况； ➢ 六是借款人已经寻求破产或处于破产状态，这样可以避免或
推迟偿付银行的债务。
5
（二）违约风险暴露（EAD） 也被称为违约风险敞口。即债务人违约时，该资产的
信用风险的度量—基本参数解析及估计
信用风险的度量—基本参数解析及估计信用风险度量是金融领域中非常重要的一个概念，它衡量的是借款方或债务人无法按时偿还债务的概率。
信用风险会直接影响金融机构的稳定性和盈利能力，因此准确度量和估计信用风险是非常重要的。
信用风险度量的基本参数主要包括违约概率、违约损失率和违约相关性。
违约概率是衡量借款方或债务人可能会违约的概率，可以通过历史数据、市场定价模型等方式进行估计。
违约损失率是违约发生时实际损失与全部债务的比例，可以通过历史违约数据或模型估计来获取。
违约相关性是用于度量违约事件之间的相关性，即在一些时间段内发生违约事件的概率。
为了准确度量信用风险，需要使用适当的模型对这些基本参数进行估计。
常用的模型包括历史数据方法、结构模型和市场定价模型。
历史数据方法是基于过去违约经验来估计未来违约概率和违约损失率的方法。
通过分析过去违约数据的频率和严重程度，可以估计出未来违约的概率和损失率。
然而，由于历史数据无法准确反映未来风险，这种方法存在一定的局限性。
结构模型是基于企业财务和市场信息等因素来估计违约概率和违约损失率的方法。
这种模型使用统计方法和财务分析来评估债务人违约的可能性，并根据市场条件估计违约时的损失率。
结构模型需要建立一个相应的数学模型，其参数估计的准确性取决于模型的质量和数据的可靠性。
市场定价模型是基于市场上交易的相关证券价格来估计违约概率的方法。
通过对信用风险债券和其他相关证券价格的比较分析，可以推断出市场对违约概率的预期。
市场定价模型更加灵活和实时，但受市场情绪和流动性等因素影响较大。
在度量信用风险时，还需要考虑到违约相关性。
违约事件可能相互关联，一方违约可能导致其他相关方也违约。
因此，在度量信用风险时，需要考虑违约事件之间的相关性，以更准确地估计整体信用风险。
总之，信用风险的度量需要考虑违约概率、违约损失率和违约相关性等基本参数，并使用适当的模型进行估计。
这将有助于金融机构更好地管理和控制信用风险，确保其稳定和盈利能力。
信用风险度量方法
信用风险度量方法之A-FA综合评价法
➢ 特征模型分析 该模型使用三组指标，共18项
第一组 客户自身特征 表面印象，组织管理，产品与市场，市场竞争性，经营状况，发 展前景
第二组 客户优先性特征 交易利润率，对产品的要求，对市场吸引力的影响，对市场竞争 力的影响，担保条件，可替代性
第三组 信用及财务特征 付款记录，银行信用，获利能力，资产负债表评估，偿债能力， 资本总额
➢美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分 模型是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去 的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借 款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或 分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款 风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申 请人进行信用风险及资信评估。
信用风险度量方法之信用评分方法
➢阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人 违约的 临界值：Z0=2.675。
如果 Z<2.675， 借款人被划入违约组； 如果 Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。 当 1.81<Z<2.99 时，判断失误较大，称该重 叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称 “灰色区域”(gray area)。
信用风险度量方法之专家系统
（2）资格与能力（Capacity）：即还款能力，反映借款者 收益的易变性。如果按照债务合约还款以现金流不变的方 式进行下去，而收益是不稳定的，那么就可能会有一些时 期企业还款能力受到限制。 （3）资金实力(Capital or Cash)：所有者的股权投入及 其对债务的比率（杠杠性），这些被视为预期破产的可能 性的良好指标，高杠杠性意味着比低杠杠更高的破产概率。
信用风险度量方法之专家系统
信用风险的度量方法
信用风险的度量方法信用风险度量方法一般采用概率分布、信用评级和违约率等指标。
其中，概率分布是比较常用的一种方式，主要是通过收集历史数据或者建立模型等方法来对未来发生违约概率进行预测。
以下就针对其补充一些具体的内容。
1. 概率分布在信用风险度量中，我们使用的主要是违约概率（default probability），这是指借款人不再履行其合同义务所面对的风险。
为了捕捉违约风险的变化，我们需要对借款人的违约率进行预测，并且使用概率分布来对其进行度量。
具体而言，我们可以采取两种方法来估计违约率：（1）借助历史数据：通过收集借款人过去的信用表现来估计未来违约率。
这种方式适用于声誉比较明朗的行业，如成熟的债券市场等。
在这种情况下，我们可以根据历史数据来估计违约率，并且通过调整算法中的参数，使之更符合实际情况。
（2）建立模型：通过分类器和回归器等机器学习算法建立预测模型，以实现对违约率进行精准预测。
这种方式适用于无声誉管理的行业，如小额贷款市场等。
在这种情况下，我们可以通过收集相关数据，并将其输入到分类器或回归器来建立模型，并利用此模型预测未来违约率。
借助概率分布，我们可以进行以下两种度量方法：（1）VaR（Value at Risk）：这是指在未来某个时间的预期损失，即信用风险的损失。
通过VaR，我们可以了解到在未来的一段时间里，市场的总体风险处于什么水平上。
（2）期望损失：期望损失是在未来的某个时间内所面对的信用风险所预期的损失。
2. 信用评级另一种常用的信用风险度量方法是通过信用评级。
信用评级是指对借款人的信用状况做出评估，并根据评估结果进行相应的信用等级编排。
常见的信用等级分为A、B、C等、根据不同的资产和负债种类的不同评估单位也不相同。
其中，A 代表最高的信用等级，而C代表最低的信用等级。
使用信用评级，我们可以计算出不同信用等级的违约状况，以达到对信用风险的评估。
我们通常会将不同的信用等级和每个等级下的违约概率、违约延迟时间、违约损失等指标进行关联。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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关系，给建模与分析带来极大的方便。
该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。
（２）衍生工具信用风险的度量方法。
２０世纪８０年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。
然而，这些旨在规避市场风险应运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。
研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代表性的有下列三种：一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列ＲＥＥ计算模型。
二是模拟法，这种计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。
三是敏感度分析法，就是利用这些比较值通过方案分析或应用风险系数来估测衍生工具价值。
（３）集中风险的评估系统。
前述方法绝大多数是度量单项贷款或投资项目的信用风险，而很少注重信用集中风险的评估。
信用集中风险是所有单一项目信用风险的总和。
金融机构和投资者采用贷款组合、投资组合来达到分散和化解风险的目的。
１９９７年，ＪＰ摩根推出的“信用计量法”和瑞士信贷金融产品的“信用风险法”，均可以用来评估信用风险敞口亏损分布以及计算用以弥补风险所需的资本。
“信用计量法”是以风险值为核心的动态量化风险管理系统，它集计算机技术、计量经济学、统计学和管理工程系统知识于一体，从证券组合、贷款组合的角度，全方位衡量信用风险。
该方法应用的范围比较广，诸如证券、贷款、信用证、贷款承诺、衍生工具、应收账款等领域的信用风险都可用此方法进行估测。
“信用风险法”是在信用评级框架下，计算每一级别或分数下的平均违约率及违约波动，并将这些因素与风险敞口综合考虑，从而算出亏损分布与所需资本预测数。
二、分析与评价１．传统信用风险评价方法的分析与评价传统的信用评价方法必须根据经济环境和风险因素的变化不断调整自己分析和调查的重点，才能做出准确的决策。
虽然其有成熟的经验可资借鉴，但在实际估测某个企业的信用风险时，必须重新设定工作程序，而且企业信用调查与评价工作必须通过自己的实践来积累经验。
一般认为，传统的信用评价方法突出的问题是：风险因素的评价是定性的，主观性的分析有时不令人信服。
比如“沃尔比重评分法”在理论上存在一定的缺陷：至今未能证明为什么要选择这７个指标，而不是更多或更少些，或者选择别的财务比率，以及未能证明每个指标所占比重的合理性。
从技术上看，当某一个指标严重异常时，“沃尔比重评分法”会对总评分值产生不合逻辑的重大影响。
尽管沃尔的方法在理论上还有待证明，在技术上也不完善，但它还是在实践中被应用。
２．多变量信用风险判别模型的分析与评价多变量信用风险判别模型几种模型的优缺点主要体现在以下几个方面：（１）Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型具有较高的判别精度，但存在着几处不足：一是该模型要求的工作量比较大。
二是在前一年的预测中，Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型的预测精度比较高，但在前两年、前三年的预测中，其预测精度都大幅下降，甚至低于一元判别模型。
三是Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型有一个很严格的假设，即假定自变量是呈正态分布的，两组样本要求等协方差，而现实中的样本数据往往并不能满足这一要求。
（２）Ｌｏｇｉｔ模型的最大优点是，不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，具有了更广泛的适用范围。
目前这种模型的使用较为普遍，但其计算过程比较复杂，而且在计算过程中有很多的近似处理，这不可避免地会影响到预测精度。
（３）Ｐｒｏｂｉｔ模型和Ｌｏｇｉｔ模型的思路很相似，都采用极大化似然函数，但在具体的计算方法和假设前提上又有一定的差异，主要体现在三个方面：一是假设前提不同，Ｌｏｇｉｔ不需要严格的假设条件，而Ｐｒｏｂｉｔ则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。
二是参数ａ、ｂ的求解方法不同，Ｌｏｇｉｔ采用线性回归方法求解，而Ｐｒｏｂｉｔ采用极大似然函数求极值的方法求解。
三是求破产概率的方法不同，Ｌｏｇｉｔ采用取对数方法，而Ｐｒｏｂｉｔ采用积分的方法。
（４）与其他多变量信用风险判别模型相比，联合预测模型克服了其他模型只运用财务指标的片面性，能够动态模拟和反映企业的综合情况，但其仍存在着操作性较差的缺陷。
３．现代金融工程模型的分析与评价现代金融工程模型的几种信用风险度量模型的优缺点主要是：（１）神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。