信用风险评估方法及其比较

信用风险评估方法及其比较

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【题目】中国网络保险信用风险的控制研究

【第一章】网络保险信用风险防控分析绪论

【第二章】网络保险信用风险的影响因素及其作用机理

【第三章】信用风险评估方法及其比较

【4.1 - 4.3】网络保险信用风险度量模型的构建

【4.4 4.5】信用风险Logit回归结果与多元线性回归分析

【结论/参考文献】网络保险信用风险的管理研究结论与参考文献

第三章信用风险评估方法及其比较

3.1 信用风险评估的概念

所谓的信用风险评估是指找出一些可能引起信用风险的因素，并利用定量和定性的方法对这些因素进行系统的分析，找出其中引起信用风险的最主要的影响因素，或者是直接运用相关的计量模型来计算出发生信用风险的概率，例如，如果通过相关模型找出某一企业的违约概率很大，那么担保机构就不会为该企业担保，银行也不会为该企业贷款。之所以有信用风险的评估，实际上的主要目的对评估对象的违约风险进行预测，也就是为了控制信用风险。对保险公司来说，

信用风险评估主要是对投保人来说的，如果说投保人的信用风险较高，可能收取的保费就比较多，反之如果投保人的信用较好可能降低该投保人的保费，也就是说，保险公司一般都会利用科学的信用评级方法，对投保人的信用状况进行合理的评估来降低信用风险，但是随着网络保险的发展，保险公司面临的信用风险发生了一些转变，一般的信用评级方法已不在适合于网络保险业务。网络保险的信用风险评估就是以一般保险公司的信用评估理论为基础，利用针对网络保险设计的评估模型，对在互联网上投保人的信用状况进行评估。

3.2 信用风险的评估方法

3.2.1 传统评估方法

由于市场经济的发展，人们对于市场信用风险评估方法的研究也比较早，随着市场经济的不断变化，人们对于信用风险的评估方法也在不断地改进和创新。经过多年的发展，如今存在着多种信用评估方法，本文将那些较早出现的信用评估方法称为传统的信用评估方法，与之相对应的就称为现代评估方法。并且由于信用评估方法的种类较多，本文就不一一都做介绍，只对那些影响力较大、较为典型的几种评估方法做出描述。

（1）专家系统法。所谓的专家系统法，就是一些掌握着专业的知识和具有丰富的经验的高素质人才组成的评估团队，他们利用他们的专业知识和工作经验，以及一些统计分析工具对信用风险的评估对象进行主观上的分析判断，它是过去应用最为广泛的一种信用风险分析方法，对如今的一些信用风险分析方法产生了深远的影响。在专

家系统分析方法中，最具有代表性的就是“5c”法，其中5c 法主要是利用道德品质、资本实力、担保抵押、偿债能力、经营环境这五个因素来分析研究对象的信用状况，后来根据研究对象的不同又出现了“5p”法、“5w”法等。

（2）信用评分法。信用评分法主要是指应用相关模型或计量工具对研究对象未来失去偿还能力或者违约可能性进行计算分析。信用评分法是以影响研究对象信用的因素为基础，在利用先进的数据处理方式对这些数据进行统计分析，得出其产生信用风险的概率。信用评分法主要有logit 回归法和多元判别分析法，目前这一传统的信用评估方法仍然被广发的应用。多元判别法就是指利用提供信息量大的变量，构建出一个模型使得在研究对象时的错误率最小，然后再利用该模型进行判别。Logit 模型就是对影响研究对象信用风险的因素进行回归分析，预测出研究对象违约的概率，然后进行风险等级划分。

（3）神经网络法。神经网络法是一种容错了多门学科的信用评估方法，它涉及到神经心理学、应用数学和认知科学。神经网络法是一种纯天然的、独立自主的建模过程，神经网络结构一般由 3 个部分组成，即输入层、隐蔽层和输出层。神经网络法能够通过自身的学习，并行的处理资讯，也就是说神经网络法能够处理足够多的数据。

而且神经网络法还可以处理一些特殊的数据、以及一些错误的数据。再就是神经网络法不需要服从正态分布以及不需要明确该模型需要那种函数来匹配分析。虽然神经网络法在数据处理上具有一定的优点，但是构建一个神经网络结构需要耗费大量的时间，因此，考

虑到时间成本，大部分研究人员和企业不愿意开发神经网络去有效的解决问题。

3.2.2 现代信用风险评估方法

虽然传统的信用风险评估方法在分析研究对象的信用风险中发挥着重要的作用，但是在现实的实践中也出现的许多问题，于是一些专家和学者在传统信用风险的评估方法的基础上，利用如今的建模技术和统计分析方法，提出了一批新型的信用风险度量模型。本文主要介绍KMV 模型、Credit Metrics 模型、Credit Portfolio View 模型和Credit Risk+模型。

（1）KMV 模型。该模型是1997 年KMV 公司建立的用以计算企业违约概率的方法。KMV 模型指出，银行贷款所面临的信用风险主要是受到企业在既定贷款额度下，其所拥有的资产市场价值影响。因为不太容易对企业资产市场价值进行直观的判断，所以在KMV 模型中将该问题转换为企业的股权价值，以此来衡量企业的信用状况。KMV 模型是运用现代期权定价理论建立起来的违约预测模型，充分利用资本市场的信息而非历史账面资料进行预测，将市场信息纳入了违约概率。

（2）Credit Metrics 模型。该模型是1997 年J.P.摩根公司用于进行信用风险管理而开发出来的。其基本思想是：个人的信用风险取决于他本人的信用状况，而企业的信用情况会被评为不同的等级加以显示。对于企业来说，它发行的股票、有价债券等金融工具，会因为它的信用状况不同而受到不同程度的影响，也就是说企业的信用等

级越低，它的股票市场价值就会越低，反之也一样。该模型放弃了从某一种资产来看待企业的信用情况，该模型的最大特点就是从资产组合的角度出发来度量企业的信用风险。每一种金融工具都会对整个资产组合的风险产生影响，因此、该模型研究单一的金融工具对整个资产组合风险的作用，并且引入了边际风险这样一个概念，来反映一种金融工具对整体的风险状况的影响。

（3）Credit Risk+模型。该模型最早在1997 年被开发出来，利用精算的方法将风险出现的整个过程划分为不同的阶段，以此来提高对风险的把握程度。该模型模首先要确定贷款组合的违约次数概率，在一定时期内违约次数的概率服从泊松分布，其次对贷款损失严重性的大小进行分组，最后将各组的损失分组，得到整个贷款组合的损失概率分布。

（4）Credit Portfolio View 模型。该模型认为，随着宏观经济中各种客观因素的变化，债务人的信用状况也会随着发生变动，也就是说，债务人的信用等级可能提高也可能降低。基于经济周期的各种宏观因素会对债务人的信用等级转移产生重要的影响，以此为基础，麦肯锡公司首次将这些经济中的客观影响因素与信用等级的变动概率之间的关系构建出了该模型。该模型需要以国家和各个行业的宏观违约数据为基础，求出经济周期中宏观因素变动所对应的信用状况变化概率值。

3.2.3 各信用风险评估方法的比较

通过上面对信用风险评估方法的介绍可以看到，信用风险评