信用风险度量模型综述
信用风险度量方法与模型述评门玉峰（北京市社会科学院管理所，北京
信用风险度量方法与模型述评门玉峰（北京市社会科学院管理所，北京 100101）摘要：市场经济是信用的经济，信用风险不仅在微观上影响着企业的正常运行，而且在宏观上影响着整个社会经济秩序，也直接决定了社会经济运行的质量和效益。
本文试图对从传统的主观信用风险评价方法到以多变量判别模型，再到现代金融工程下的动态计量分析方法进行梳理，分析信用风险的各种度量方法与模型，评价其优缺点，以实现有效借鉴的目的。
关键词：信用风险；度量方法；度量模型；优缺点信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易一方因某种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使贷款人、投资者或交易另一方遭受损失的可能性。
信用风险不仅在微观上影响着企业的正常运行，而且在宏观上影响着整个社会经济秩序，也直接决定了社会经济运行的质量和效益。
本文将分析国内外各种发展成熟的信用风险度量模型，评价其优缺点，以供有关方面在应用信用风险度量方法和模型时予以借鉴。
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。
信用风险评价模型的综述
信用风险评价模型的综述信用风险是企业经营活动中不可避免的一部分，在当今全球经济环境变化日新月异的情况下，企业可能会面临着多种不确定性的风险。
对于企业来说，如何正确识别和评估信用风险，以及合理控制风险，是一项重要任务。
由于近年来金融技术和财务分析技术的迅猛发展，信用风险评价技术也得到了快速发展，并且制定了相应的信用风险评价模型。
本文综述了国内外信用风险评价模型的概念、类型，并对2020年的最新发展进行了归纳总结。
一、信用风险评价模型概述信用风险评价模型是根据企业经营状况、财务状况、投资和贷款项目的特点及其他外部环境因素，采用统计学、数学等方法，将一定数量的信息组合汇总形成的一种模型。
信用风险评价模型通过对于潜在风险的预测，提升企业对风险的识别，让企业更好地把握风险管理机制，有效减少信用风险。
二、信用风险评价模型的类型（1）传统的统计模型：传统的统计模型是将大量的历史信用数据进行统计分析，并建立一个统计模型，以预测未来信用风险事件发生的概率。
（2）贝叶斯网络模型：贝叶斯网络模型是一种基于贝叶斯原理的技术，它可以通过将统计和机器学习技术相结合，反映复杂关系，根据企业的历史信用记录，为企业预测信用风险提供可靠的参考。
（3）深度学习模型：深度学习是人工智能的一个重要分支，可以根据历史信用数据以及其他相关信息，构建复杂的神经网络，形成信用风险预测模型，有效检测信用风险。
三、近年来的新发展近年来，由于金融大数据和人工智能技术的发展，传统的信用风险评价模型也得到了改进和完善。
首先，对于传统的统计模型，可以采用改进后的建模方法，引入更多的变量，更加有效地识别风险。
其次，贝叶斯网络模型也得到了改进，可以考虑更多类型的节点和各种概率分布函数，提升模型的准确性和灵敏度。
最后，深度学习模型也得到了改进，对于深度学习模型的参数调优、多模态数据建模等都有新的突破。
总结信用风险评价技术是企业管理信用风险的重要方法，也是金融信用风险管理的基础。
信用风险评价模型的综述
信用风险评价模型的综述【摘要】信用风险是市场上存在的主要风险，对信用风险的评价也成为银行等机构重要课题。
本文总结了目前主要的信用风险评价方法，主要有古典的方法，财务比率的方法，结构化模型方法，基于统计规律的模型方法，以及绩效调整模型方法。
【关键词】信用风险风险模型综述一、信用风险的界定信用风险是指在交易中，一方无法履约而造成另外一方损失的可能性，在借贷关系中就是债务人没有如期偿还债权人的债务而造成的债权人损失的可能性，所以信用风险也称作违约风险。
信用风险产生的原因主要有两点，一是履约能力；二是履约还款的意愿，这主要是由债务人的个人品质决定的。
信用风险概率分布具有非对称性。
市场风险的风险与收益的分布通常是对称的，市场价格的波动主要以期望价格为中心，呈正态分布。
而信用风险的分布则是非对称的，这主要是因为债权人的收益是债务利息，而债权人的损失却可能是当债务人的违约时，债权人本金和利息都无法收回。
作为收益的利息与可能的本金与利息的损失相比要大的多。
另外，信用风险具有可传递性的特点。
人们为了评价、识别信用风险而发明了很多有效的方法和手段，本文将从不同的角度来总结前人提出的信用风险评价的方法和模型。
二、古典的信用分析方法古典的信用分析方法又称专家分析法，它对信用风险的评估依赖于专家的主观判断。
每个信贷官员都必须在作出信贷决策的过程中运用常识和自己的主观判断。
5C评价法就是这种专家分析法的一种，5C指的是评价对象的5个方面的素质，包括品质、资本、能力、抵押以及状况。
专家分析法对信贷官员个人的要求很高，依赖性很强，所以专家分析法成本很高。
它不仅需要足够的专家处理业务，也要有足够的专家培训后备的专家。
另外专家分析法很容易导致银行系统的风险集中。
专家分析法是一种比较有效的评价分析债务人的信用品质的方法。
然而这种评价在很多时候都是依赖于对债务人历史的表现以及专家的主观判断，比较缺乏客观的评价分析。
所以这种方法多数用于定性分析而较少用于定量分析。
信用风险度量模型
信用风险度量模型信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）信用风险度量模型的概述信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及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的可能性。
从该定义可以看出。
信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。
新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。
由于20世纪90年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。
信用风险度量模型的类别目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mo rtality rate)等。
在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。
(一)KMV模型KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。
KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。
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
商业银行信用风险度量模型概述
商业银行信用风险度量模型概述作者：王敏来源：《商情》2013年第28期【摘要】随着国际金融市场环境的变化和信用衍生产品的不断发展，量化信用风险，运用信用风险度量模型来管理和控制风险成为趋势。
本文在对发达国家商业银行信用风险度量的主要模型进行概述的基础上，给出了我国商业银行选择与建立信用风险度量模型步骤与措施的建议。
【关键词】商业银行，信用风险，模型一、研究背景信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。
商业银行在经营管理的过程中，主要面临着信用风险、市场风险和操作风险等，其中以信用风险为主，有数据显示，约占银行全部风险的60%。
这种风险不只出现在贷款中，也发生在担保、承兑和证券投资等表内、表外业务中。
如果银行不能及时识别损失的资产，增加核销呆账的准备金，并在适当条件下停止利息收入的确认，就会面临严重的问题，甚至出现破产。
近年来，信用风险模型的研究在国际上得到了高度的重视和快速的发展。
在实证的基础上对信用风险进行量化，其结果直观，可比较性强，代表了未来信用风险管理的发展方向。
目前，由于数据、系统和人员制约，我国商业银行还难以对关键风险因子进行准确计量，不能准确衡量风险的总体水平和风险分布，没有真正建立起自己的信用风险度量模型。
信贷资产的风险评价基本上是银行自己的主观判断，无法做出令外界认可的客观评价。
在金融业日益全球化的形势下，加强我国商业银行风险度量模型的研究，缩小与国外同行的差距，已成为刻不容缓的工作。
二、商业银行信用风险管理的主要模型和方法商业银行信用风险度量的模型和方法包括两大类，传统的和现代的。
传统的度量方法有信贷决策的“6C”法和信用评分模型等。
近年来，由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，以及现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，使得学者将建模技术和分析方法应用到这一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险模型。
信用风险度量模型的分析及启示
债券或贷款组合的损失分布，是在纯粹的精算统计方法的基础上建立起来的。ＣｒｅｄｉｔＲｉｓｋ＋模型属于违约模式 的模型，而非市值计价模型，模型中只考虑两种事件状态～违约或者不违约。不考虑信用等级。ＣｒｅｄｉｔＲｉｓｋ＋ 模型最大的优点是相对简单。该模型借鉴保险小概率事件的数学方法，推导出债券和贷款组合损失概率的
、Ｃｒｅｄｉｔ Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ
Ｖｉｅｗ模型。并提出了对这些模型在我国运用中存在
文章编号：１６７４－００１７－２０１０（７）一００２７－０２
一、现代信用风险量化方法研究 （－－）ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型。ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型是Ｊ．Ｐ摩根在１９９７年４月推出，是第一个用于度量资产组合 信用风险的模型。该模型运用的是一种“自下而上”的方法，这种方法表明，信用风险是通过转移矩阵中债券
的评级的变化而引起的。在ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型中，信用质量是通过一个不可观察的“潜在变量”来衡量的．这
个潜在变量可以理解为债务人资产的价值，当债务人资产价值低于某一个水平的时候，假定该债务人处于 违约状态。因此，ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型包括了三个类型的随机变量：股票价值、资产价值、违约指标。步骤如下： （１）按金融工具来度量风险敞口的大小。这一步从使用者的组合出发。按照其风险暴露来分解所有金融 工具，并且估计在目标日期市场波动对期望风险敞口的影响。所涵盖的金融工具范围包括债券、贷款、互换、 应收票据、商业约定和信用证。 （２）个别违约风险的分布。这个步骤首先给每种金融工具指定某一特定的信用评级。信用事件被定义为 包括违约的信用评级变化，这种信用评级变化可以通过信用评级变化概率矩阵得到，因此违约概率的变动 是离散的。发生信用事件以后，金融工具根据每一信用级别的信用价差来定价，在发生违约的情况下。回收 率的分布根据不同历史水平的历史数据得到。 我们从一种初始评级为ＢＢＢ级的债券或其他信用工具出发，在给定的时间范围内。其信用评级可能在 八种新的取值间变化。其中包括违约。
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。
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。
信用风险模型综述及对我国借鉴
失分布。 2 4麦肯锡 CPV 信贷组合观察模型 同 C rediMt etrics一样, CPV 模型不仅关
注违约风险, 也关注 联合 的条件 违约 概率 分布以及评级转移 概率分 布。由于 系统性 信用风险跟从信 贷周期, 而信贷 周期 又跟 从经济周期, 从 信贷 组合 的角 度看, 经济 状态是决定信用风险的共同因素。 在 C red iMt etrics的基础上, CPV 模型对周期性因素 进行了处理, 将评级 转移 矩阵与 经济 增长 率、失业率、利率、 汇率、政府 支出 等宏 观经济变量之间 的关系 模型 化, 并通 过蒙 特卡罗 模 拟技 术 模 拟周 期 性 因 素的 ∀ 冲 击 # 来测定评 级转移概 率的变化。 麦肯锡 模型可以看成是对 C rediMt etrics的补充, 它 克服了 C red iMt etrics 中不 同时期 的评 级转 移矩阵固定不变的缺点。
2 2KM V 模型 KMV 模型是由 KMV 公司 ( 现已被穆 迪公司 收购 ) 开发 的 一种 违约 预 测模 型。 估计借款企业违约概率的方法。 KMV 模型 将股权视为 企业资 产的 看涨 期权, 以 股票 的市场数据 为基础, 利 用默 顿的 期权 定价 理论, 估计企业资 产的当前市值和波动率, 再根据公司的负 债计算出 公司的违 约点 ( 为企业 1 年以下短期 债务的价 值加上 未清 偿长期债务 账面价 值的 一半 ) , 然后 计算 借款人的违约距离 ( 即企业距离 违约点的 标准差数 ) , 最 后根据 企业 的违 约距 离与 预期违约率 ( ED F) 之间 的对应 关系, 求 出企业的预期违约率。
现代信用风险度量模型概述
3、计算VAR值
贷款未来价值均值=107.09 贷款未来价值标准差=2.99
——假定贷款市值服从正态分布 99%置信度下，VAR=2.33×σ= 6.97 95%置信度下，VAR=1.65 ×σ = 4.93
——在实际分布情况下 99%置信度下，VAR=107.09 — 98.10= 8.99 95%置信度下，VAR= 107.09 — 102.02= 5.07
R为固定年利息，F是贷款金额，n是贷款剩余年限，ri为第i年 远期零息票国库券利率（无风险利率），si为特定信用等级贷 款的i年度信用风险价差。
折现率=1+无风险利率+信用风险价差
3、得出贷款价值的实际分布 将各等级下的年末贷款价值与转移概率结合，即得到贷款价值
在年末非正态的实际分布。 4、计算贷款的VAR值 首先，求贷款未来价值的均值和方差：
性
信用价差（信用风险溢价）=债务利率—无风险利率
(狭义)信用风险的构成要素：
违约概率(probability of defualt，PD) 交易对手违约行为的概率分布
信用暴露(credit exposure , CE) 或违约暴露（exposure at defualt， EAD）
交易对手违约时，交易一方对其求偿权的经济价值
BBB级借款人在下一个年度的信用级别有8种可能状态，其中 保持BBB级的概率为86．93％，违约概率为0．18％，另外3种 状态为升级，3种状态为降级。
一年期信用等级转换矩阵
资料来源：Introduction to CreditMetricsTM, J. P.摩根,1997,pp.20.
2）对一年后各种可能的信用等级状态下的贷款市值估价
均值——方差模型（Mean-Variance Model）
现代信用风险度量模型综述
现代信 用风险度量模 型综述
摘
要 ： 的 巴 塞 尔协 议 允 许 十 国集 团 的 国 家 银 行 可 以采 用 内 部 新
模型 来度量信用风险。文章介绍 了目 前世 界各 国金 融机构普 遍采 用的
四种信 用风险度量模 型， 对其进 行了比较分析 ， 对各种信 用风险模 型 并 在 中国的应 用 出了自己的建议 。 提 关键词 ： 信用风险度 量模 型 模型的比较 模型的应 用 中圈分类号 ： ８Ｄ ９ Ｆ ３ ． 文献标识码 ： Ａ
在经济金融全球化 的背 景下 ， 银行业 的开放程度 正在逐步 增加 ， 如 何有效防范和规避金融 风险 ， 是世界各 国银 行参 与国际 金融活 动过程 中所面临的重大课题 。巴塞 尔银行监督 委员会 于 １ ８ ９８年制定 了《 巴塞 尔协议》确定了根据信 用风 险设置最 低资本 充足 率 的基 本框架 ， ， 又在 １９ 年对原协议作 了补充 。并在 ２０ 年 １ ９６ ０１ 月公布 了《 巴塞尔资本协 新 议》 征求意见稿， 已在 ２０ 年公布修订后的新协议 ， ０４ 确定在 ２０ ０６年开始 实施 。新巴塞尔协议对银行 的资本要求 允许 各 国银行 可以采用 内部模 型来度量信用风险。迄 今为 止， 世界 著名 的中介机 构和 金融机构 向外 公布的 比较有影 响力的信 用风险 度量模型 主要有 以下几种 ：Ｐ 根 的 Ｊ摩 信用度量术模型（ ｒ ｉ ｔｃ）Ｋ Ｃｅ ｔ ｒｓ 、 ＭＶ公司开发 的 Ｋ ｄＭｅ ｉ ＭＶ模型 、 士银 瑞 行金融产品开发部 的信用风险附加模型（ ｒ ｉ ｉ ＋） 肯锡公司 的 Ｃｅ ｔ ｓ 和麦 ｄＲ ｋ 信用组合观点模型 （ ｒ ｉ ｏｔ ｌＶＣ 。其 中信用度量术模型 （ｒ ｉ Ｃｅ ｔ ｒｏｏ ｉ ｄＰ ｆｉ Ｗ） Ｃｅ ｔ ｄ—
信用风险评价模型的综述
信用风险评价模型的综述信用风险评价模型是用于评价借款者或借贷人在发放金融产品中拖欠本金和支付利息的风险程度的模型。
信用风险评价模型可以帮助金融机构实现从根源上降低信用风险的目的，并在企业经营和决策中提供有效的工具。
本文将对多种信用风险评价模型进行综述，主要包括信用评级方法、财务资金流动分析、统计信用模型和模糊逻辑评价信用风险模型等。
信用评级方法是一种常用的信用风险评价模型，它通过对借款者或借贷人的信用背景进行研究，为借款人或借贷人提供信用等级。
信用评级方法更侧重于借款者或借贷人的历史还款记录以及个人的信用和财务状况，包括借款者或借贷人的收入、储蓄、投资情况以及公司历史业绩等。
通过对借款者或借贷人的信用评级，可以更清楚地确定借款者或借贷人的信用风险水平，并根据不同的信用等级来给予调整贷款利率或审批抵押贷款的数量。
财务资金流动分析作为评估信用风险的一种模型，它更侧重于追踪借款者或借贷人收入及费用的现金流分析。
主要包括考虑借款者或借贷人的财务指标，如投资收益率、还款能力以及借款者或借贷人的应收账款比率等，以及确定借款者或借贷人现金流可获得性的综合模型等。
财务资金流动分析可以更加准确地分析借款者或借贷人的还款能力，估算信用风险的大小。
统计信用模型是一种通过应用统计学知识来分析借款者或借贷人信用风险水平的模型。
它依赖于历史数据，采用普通最小二乘法进行模型估计，其结果分析后可以准确的反映出借款者或借贷人的信用风险水平，以及违约或回收资金的可能性。
模糊逻辑评价信用风险模型依赖于计算模糊集来评估借款者或借贷人的信用风险。
它主要是通过建立一系列基于模糊逻辑的规则来分析借款者或借贷人的信用背景，如识别借款者或借贷人的财务状况以及个人信用记录等，有利于金融机构对借款者或借贷人的信用风险有更加准确的判断。
综上所述，信用风险评价模型可以帮助金融机构识别和预防信用风险，实现从根源上减少信用风险，从而更有效地管理金融风险。
信用风险评价模型的种类繁多，例如信用评级方法、财务资金流动分析、统计信用模型和模糊逻辑评价信用风险模型，等。
信用风险的度量总述
2、外部(wàibù)评级——主权人(发行人)信用评级
⑴评级程序
评级(píng jí)请求
指定(zhǐdìng)分析小组， 进行基本研究
会晤发行人，ห้องสมุดไป่ตู้查
经营和财务计划
评级委员会审查 发布评级结果 监控
第十六页，共50页。
修正评级程序
⑵典型评级体系介绍 标准普尔(pǔ ěr)、穆迪投资 以债务发行为例
信用风险的度量 (dùliàng)总述
2021/11/5
第一页，共50页。
一、理论(lǐlùn)发展简介
信用评级(píng jí)经历了从专家判断法，到信用评分 模型，再到违约概率模型三个发展阶段
第二页，共50页。
1、传统方法 上世纪(shìjì)70年代以前，信用风险评价体系以专家
判断法为基础 主要体系包括： 5C、5P、5W、LAPP法、五级分类法
(jìnxíng)等级细分，其中“1”标示质量最高 Baa级以上(共4级)为投资级，以下级为投机级
第二十五页，共50页。
3、内部信用评级(píng jí)——贷款对象信用评级 (píng jí)
包括对债务人的评级(píng jí)（违约概率），和贷款 项目评级(píng jí)（项目预期损失）
描述 偿债能力很强 环境恶化时，偿债能力可勇的靠于路性开较始低，才能找到成功 具有一定偿付保障，但是不利情况可能削弱其能力 投机性；当前有偿付能力，但面临不确定性因素的影响 当前有违约可能，有赖于有利情况的出现 已经违约
第二十页，共50页。
附注： 在每一级别中，同时通过加 “+” 或 “—” 进行等
X 5 流动资产/流动负债
反映公司变现能力和偿债能力
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。
信用风险评价模型的综述
信用风险评价模型的综述摘要:年来，信用风险评价模型已经成为金融风险管理中最重要的一环。
本文旨在总结近日来在信用风险评价模型方面的研究。
文中介绍了现有的信用风险评价模型，包括分层模型、模糊评估模型、模拟模型、统计评估模型、机器学习模型和支持向量机模型等。
本文还探讨了应用这些模型进行信用风险评价所面临的挑战及其可能的解决办法。
本文得出结论：综合考虑以上模型的各自优缺点，构建一个灵活可靠的信用风险评价体系是把握银行信用风险的重要工具。
Introduction近些年，随着经济全球化的发展和国际金融市场的加强，信用风险的重要性日益凸显，变得日益成为金融行业的焦点。
因此，信用风险评价模型受到了广泛的关注。
本文旨在总结近日来在信用风险评价模型方面的研究，并分析应用这些模型进行信用风险评价所面临的挑战及其可能的解决办法。
Literature Review现有信用风险评价模型主要分为以下几类：分层模型、模糊评估模型、模拟模型、统计评估模型、机器学习模型和支持向量机模型等。
分层模型根据客户的信用历史和信用评级等数据，将其分为不同等级，以便对其进行风险评估。
模糊评估模型通过采用模糊数学的思想，将信用风险的不确定性，如客户的还款能力和信用历史等变量考虑在内，以便更好地评估个人及特定客户群体的信用风险。
模拟模型基于统计学和数学原理，通过模拟客户的行为，建立客户未来行为的模拟模型，从而预测客户贷款违约的可能性。
统计评估模型利用统计学的理论原理对客户的信用风险进行评估，充分利用信用历史数据等，估计客户的未来违约情况。
机器学习模型是一类学习算法，可以从历史数据中学习规律，从而预测客户的违约情况。
最后，支持向量机模型是一种机器学习模型，可以充分利用历史数据，得出预测结果。
Challenges and Solutions应用上述模型进行信用风险评估存在一定的挑战。
首先，如何提高模型的准确性和可靠性是一个重要问题。
其次，模型的可操作性也是一个挑战。
信用风险管理度量值模型介绍
信用风险管理度量值模型介绍信用风险管理度量值模型用于评估和管理金融机构在发放贷款和提供信贷额度过程中可能面临的信用违约风险。
这种模型通常是定量的，通过使用各种指标和方法来测量借款人的信用质量，从而帮助金融机构做出基于风险的决策。
在传统的信用风险管理中，信用评级是一个重要的指标。
信用评级是一种量化方法，用于评估借款人或发行人的违约风险。
通常，信用评级机构通过对借款人的财务状况、历史违约记录、行业前景等因素进行综合评估，给予借款人一个等级或评级。
然而，信用评级仅仅是一个静态指标，无法充分反映借款人的实际违约概率。
为了更准确地度量信用风险，需要考虑更多因素，这些因素可能包括借款人的经营状况、行业竞争力、宏观经济环境等。
为了解决这个问题，信用风险管理度量值模型应运而生。
这种模型通过收集和分析大量的数据，包括财务报表、信用报告、行业数据等，来测量借款人的信用风险。
这些数据通常通过统计方法和机器学习算法进行分析，以确定借款人的违约概率。
信用风险管理度量值模型一般使用一些重要参考指标来进行度量。
这些指标可能包括借款人的负债比例、流动比率、资本结构、经济增长率等。
通过将这些指标与历史数据和市场环境数据相结合，可以得出一个综合的信用风险度量值。
这种度量模型的一个优点是能够及时更新。
随着时间的推移，借款人的经营状况和信用质量可能发生变化。
因此，信用风险管理度量值模型可以根据最新的数据和市场环境进行更新，以更准确地评估借款人的信用风险。
总之，信用风险管理度量值模型是一种重要的工具，用于帮助金融机构评估和管理信用违约风险。
通过使用各种指标和方法，这种模型能够更准确地测量借款人的信用质量，从而帮助金融机构做出更明智的决策。
信用风险是指借款人或发行人无法按时或按约偿还债务的风险。
对于金融机构来说，信用风险是一项重要的经营风险，可能对其偿债能力和盈利能力产生不利影响。
因此，金融机构需要通过使用信用风险管理度量值模型来评估和管理这种风险。
现代信用风险度量模型简介与比较分析
现代信用风险度量模型简介与比较分析摘要债券质押式回购业务对服务实体经济发展、促进交易所市场发展、支持交易所市场与银行间市场错位竞争发挥了重要作用。
近年来，交易所债券市场发展迅速，债券发行主体逐年扩容，入库质押债券信用资质呈下沉趋势。
尤其是《公司债发行与交易管理办法》出台后，公司债发行井喷，给债券回购业务风险带来了更大的压力和挑战。
为了应对挑战，需要我们在广泛了解债券质押式回购业务的基础上，科学选择适合我公司具体业务情况的信用风险度量方法，尽快开展并完善内部评级工作，满足《金融市场基础设施原则》（PFMI）精细化管理的需要。
本文首先分析了目前市场上广泛使用的信用风险度量方法与模型，然后比较了各模型方法的原理及优缺点，最后结合公司业务提出三点建议。
目录1. 研究背景和意义 (1)2. 主要信用风险度量方法与模型 (2)2.1 依赖于专家智慧的定性分析法 (3)2.2 以财务数据为基础的信用得分模型 (4)2.2.1 单变量模型 (4)2.2.2 多变量模型 (4)2.3 现代信用风险度量模型 (7)2.3.1 CreditMetrics方法 (8)2.3.2 KMV 模型 (10)2.3.3 CreaditRisk+模型 (12)2.3.4 CreditPortfolio View模型 (14)3. 模型比较分析 (15)4. 对我公司实际工作的建议 (17)1. 研究背景和意义目前交易所市场债券质押式回购业务的风险预防主要有两道防线：第一道是质押式债券的入库准入，目的是确保入库债券品质符合要求；第二道是入库债券的持续监测，主要通过折算率计算公式动态调整，目的是及时把不符合条件的债券踢出质押库。
但是在实际应用中，这两道防线出现了一些亟待完善的问题。
例如：第一道防线过于依赖外部评级结果，而外部评级虚高可能会导致一些不符合条件的债券进入质押库；第二道防线缺乏对流动性较差债券的应对机制，而目前大部分质押券成交不活跃，导致折算率计算公式不能完全反应债券真实价值。
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信用风险度量模型综述
作者：张赟格赵林海
来源：《中国市场》2014年第13期
[摘要] 美国次债危机的影响尚未远去，欧洲债务危机接踵而至。
这一切都是以债务人违约所导致的信用风险为导火索。
本文回顾信用风险度量模型的文献综述，最后分析各种方法的适用性。
[关键词] 信用风险；KMV模型；Credit Metrics 模型；Credit Risk+模型；Credit Portfolio View模型
中图分类号：F832 文献标识码：A
1 现代信用风险特点
信用风险由两个部分组成，首先是违约风险，指交易一方不能或不愿支付约定的款项致使交易对方蒙受损失的可能性；其次是信用价差风险，指由于信用标的品质的变化引起信用价差的变化而导致损失的可能性。
因此将信用风险定义为：由于借款人或交易对手违约而造成损失的可能性，以及因为借款人的信用等级的变动或履约能力发生变化从而导致其债务市场价值的变动而引起损失的可能性。
根据新巴塞尔协议对银行的资本要求，允许有条件的银行采用内部模型度量信用风险。
从20世纪90年代开始，脱媒效应的显现、公司倒闭的结构性增加、担保能力的下降、竞争的白热化、信息技术的飞速发展、金融衍生品的急剧膨胀等因素促进了对信用风险的研究，从而出现了现代信用风险度量模型。
2 现代信用风险度量模型介绍
2.1 基于VaR的Credit Metrics模型
由J.P.morgan公司1997年推出的Credit Metrics模型，其假设要解决的问题是：如果接下来一年是一个坏年景的话，商业银行的贷款组合价值将有可能遭受的损失有多大？它的基本思想是假设一个信用资产组合，根据信用评级机构提供的信用等级转移矩阵和违约率，应用模拟方法或解析方法得出一定时间后该项资产组合的价值分布，然后运用其价值分布计算出资产组合的在险价值（VaR）。
在模型评估信用风险的过程中，它同时关注了违约发生和信用等级变动对信用资产质量的影响，采用了盯市模型（MTM）的方法，通过资产组合价值来度量信用风险，构造了一个通过模拟信贷资产所有违约波动以及潜在变化的复合计量框架。
模型假设：（1）每个信用等级均对应一条零息收益率曲线；（2）模型中唯一的变量是信用等级的变化，债券未来市场风险和价值由其远期利率分布曲线决定；（3）信用风险不但包
括债务人到期没有能够偿还债务，还可以指因为债务人信用等级下降所导致的债券市场价值的下跌；（4）信用等级是离散的，同一信用等级的债券具有相同的违约概率和转移矩阵，转移概率是稳定性的，实际违约概率与历史违约概率相等。
模型的主要步骤：（1）确定信贷组合中的各个产品风险暴露的分布；（2）计算出每个产品价值的波动率；（3）计算各个产品之间的相关系数，将单个信贷产品的波动率计算信贷组合的波动率；（4）再根据组合波动率计算组合VaR。
2.2 基于保险精算的Credit Risk+模型
1997年，瑞士信贷发布信用风险附加模型Credit Risk+。
该模型的主要思路是假设在不相同的时间段内违约人之间相互独立，服从泊松分布，与公司的资产结构无关；将贷款损失分为若干个频段，因为每一频段违约率均值相同，这样就可以计算出在一定置信水平下的每个频段的贷款损失，将各个频段的损失加总就是总损失。
Credit Risk+模型的思想源于保险精算学，它是一个只考虑违约风险而不考虑评级降低风险的模型。
与KMV、Credit Metrics等模型不同，Credit Risk+模型假设违约与企业的资本结构无关，同时它对引发违约的原因没有做任何说明。
Credit Risk+模型的主要假设有：（1）信贷敞口组合中，单项资产的违约概率都很小；（2）违约概率与公司资本结构在时间序列上彼此独立，而且服从泊松分布。
Credit Risk+模型的主要步骤如下：（1）通过泊松分布模拟出违约事件分布，计算出违约事件的频率；（2）然后通过对敞口区间划分，将违约事件的分布转化为违约损失的分布，计算损失的可能性；（3）最后，Credit Risk+模型利用在违约损失之间推导得出的递推关系式，计算组合的违约损失分布。
2.3 基于信贷组合的Credit Portfolio View模型
Credit Metrics模型假定信用等级转移概率在经济发展的不同时期是稳定的，然而信用等级的转移对经济周期是非常敏感的。
为修正这一偏差，麦肯锡公司开发出宏观模拟模型——CPV 模型，该模型的主要思想是通过建立一个多元经济计量模型来模拟出宏观经济运行状态，然后将宏观经济因素与信用评级转移概率之间的关系模型化，通过假设出宏观经济对模型的“冲击”，来模拟各个国家各个产业类别的信用等级转换的跨时变化情况，并以图示的方法表明损失分布。
CPV模型认为，信贷组合的系统性风险是不能通过分散化来化解的，而系统性风险则主要取决于宏观经济的运行状况，信用评级转移和违约事件都与宏观经济运行紧密相关。
所以，CPV模型的输入变量主要是一系列的宏观经济变量，如利率、失业率、经济增长率、储蓄率和政府支出等，然后对各个国家不同产业间的信用等级转移概率和违约概率的联合条件分布进行模拟。
假如数据充分，这种方法可用于预测所有国家、各个产业的不同债务人的违约率。
模型假设：（1）信用等级在不同时期的转移概率不是固定不变的，而受到诸如国别、经济周期、失业率、GDP增长速度、长期利率水平、外汇汇率、政府支出、总储蓄率、产业等因素的影响；（2）宏观经济变量服从二阶自相关，解决了Credit Metrics模型中利用历史数据带来的时滞。
2.4 基于期权定价原理的KMV模型
默顿的期权定价模型[24]是KMV模型的基础，通过企业资产回报率、企业自身的财务结构以及企业资产的当前市场价值（而非信用评级）来推导出预期违约率，预测企业的违约可能性。
模型将资产分为两种状态：违约和不违约，而发生违约时则造成信用损失。
为了计算资产相对应的信用风险，将企业相应的标的资产视为买入一个期权，利用期权定价的方法，通过债务的账面价值、到期日、股票市值、股票波动率以及无风险利率来计算企业的资产价值及资产波动率。
然后得出企业的资产市值、资产波动率，加上债务面值来计算违约距离。
最后，利用KMV公司的历史统计数据，通过历史上违约和破产率数据建立的违约距离和违约概率间的对应关系表，将违约距离映射为相对应的预期违约概率。
3 信用风险模型的选择
通过对现代信用风险度量模型的一般比较分析，可以看出不同类型的模型在其适用对象、获得数据的难易程度及计量结果的可靠性等方面是存在差别的。
同时，由于金融发展水平、经济制度、以及信用风险管理技术等方面有差异，上述四种模型是否适用于我国信用风险管理实践，还需要根据实际情况进行分析。
否则，模型的误用会由于模型风险人为的高估和低估信用风险。
在金融危机持续蔓延，银行信用风险收到广泛关注的背景下，结合我国的具体情况，对这些模型进行比较和分析，对加强国有商业银行的信用风险管理具有现实意义。
参考文献：
[1]米歇尔·科罗赫，丹·加莱，罗伯特·马克著.风险管理[M]. 曾刚，罗晓军，卢爽，译.北京：中国财政经济出版社，2005.
[2]郭柳，朱敏.我国证券市场风险的度量——基于VaR方法的实证研究[J].华南农业大学学报，2004（3）.
[3]徐振东.银行家的全面风险管理：基于巴塞尔Ⅱ追求银行股东价值增值[M].北京：北京大学出版社，2010.
[4]KMV Corporation.EDF and Corporate Bond Pricing[J].San Francisco，1995.。