信用分析与管理
信用风险管理分析论文(共4篇)
信用风险管理分析论文（共4篇）第1篇：网络时代众筹融资的信用风险分析与管理1引言随着全民网络化的逐步实现，传统金融业开始借助互联网这一平台实现自身经营模式的改革，而作为其中重要一环的众筹融资也从中受益。
2014年12月，中国证券协会发布了《私募股权众筹融资管理方法（试行）（征求意见稿）》，标志着中国的股权众筹融资有了真正意义上的规范化监督与管理。
在2015年7月由国家多部门共同联合发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，明确表明了目前中国的众筹融资作为一种全新的融资创新模式，其发展理应受到鼓励与保护。
中国的众筹融资起步相较欧美略晚，但伴随着互联网金融发展的浪潮，也取得了显著的进步，根据《2015年中国众筹市场发展报告》，中国目前有数十家家登记在案的众筹平台。
其中包括天使汇、京东众筹、淘宝众筹等具有一定规模的众筹平台。
报告选取了2014年全国规模最大，也最具代表性的13家众筹融资平台，通过数据统计可以得出，截止到2014年底，该13家互联网众筹融资平台总共产生融资项目达到9088起，涉及众筹融资金额达到13.81亿人民币。
众筹融资模式高速发展的背后，其背后所潜在的信用风险却不能被忽视，相对于已经构建起完整信用风险应对机制的传统金融业，依托于互联网存在的网络众筹融资一再简化融资程序，降低融资难度后，其信用风险也凸显出来，同时由于互联网的高覆盖率，高关联性，一旦发生信用风险，其后果将是难以设想的，必定会冲击金融市场的稳定，甚至会影响社会的安定。
所以必须在了解潜在信用风险的前提下，提前构建可行的预防机制，确保众筹融资的健康发展。
2我国众筹融资存在的信用风险长久以来，传统的融资业务一直是金融机构面临的重要信用风险领域之一，即便是采取了一系列的防范措施，如风险定价、风险评估、征信体系建立之后，信用风险管理依旧是一大难题。
受到融资结构不合理，信息不对称以及主观性影响，每年仍有大量的贷款无法按期收回。
信用分析师的信用风险管理案例分享
信用分析师的信用风险管理案例分享近年来，信用风险管理在金融领域变得越来越重要。
作为信用风险管理的专业从业者，信用分析师在发现、评估和管理信用风险方面扮演着至关重要的角色。
本文将分享一些信用分析师在信用风险管理方面的案例以及他们是如何应对这些风险的。
案例一：企业信用风险评估在某次信用风险管理项目中，信用分析师负责评估一家中小企业的信用风险。
该企业是一家服务行业公司，向其他大型企业提供人力资源咨询服务。
分析师首先收集了该企业的财务报表、行业背景以及其他相关信息。
通过对财务报表的分析，他们发现该企业近期负债逐渐增加，净利润率下降，现金流量紧张，存在偿债能力不足的风险。
在了解了企业的财务状况后，信用分析师进一步进行了行业研究。
他们发现该服务行业正处于竞争激烈的环境中，市场份额下降，利润空间收窄，并存在客户流失的风险。
综合考虑财务状况和行业环境，信用分析师对该企业的信用风险做出了较高的评估。
为了有效管理风险，他们建议银行在提供贷款时增加风险溢价，并要求该企业提供更详细的财务信息以便进行更全面的评估。
案例二：个人信用评估另一个案例涉及信用分析师评估个人的信用风险。
该分析师受雇于一家消费金融机构，负责贷款申请的信用评估。
他们收到了一位申请个人贷款的客户资料，并开始进行评估。
分析师首先对客户的个人信息进行审核，包括职业、收入、工作稳定性等方面。
接下来，他们查阅了该客户的信用报告以了解其信用记录。
信用报告显示，该客户有多个逾期账单并曾经违约。
此外，该客户的债务负担相对较高，同时财务稳定性也存在一定的风险。
综合这些信息，信用分析师判断该客户的信用风险较高，并建议公司拒绝该贷款申请或者要求客户提供抵押物以减少风险。
案例三：债券评级信用分析师还需要评估债券发行方的信用风险，以确定债券的评级。
在某次评级项目中，一位信用分析师需要对一家新兴市场企业进行评估，以确定其可信度和偿债能力。
分析师首先调研了该企业的财务情况，包括资产负债表、利润表以及现金流量表。
信用分析师的信用评级与风险管理案例
信用分析师的信用评级与风险管理案例自金融危机以来，信用分析师在金融市场中的角色变得愈发重要。
他们的任务是通过评估企业、债券等各种金融产品的信用状况，为投资者提供信用评级和风险管理建议。
本文将以信用分析师的角度，探讨信用评级和风险管理的案例，并提供适用的分析方法。
一、信用评级案例1. 案例背景我们以一家制造业企业作为案例，该企业最近向银行申请融资。
作为信用分析师，我们需要对该企业进行信用评级。
2. 分析方法首先，我们需要对该企业的财务状况进行全面评估。
包括分析其资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表，以了解企业的偿债能力、盈利能力和现金流状况。
其次，我们需要考察企业的经营环境和行业竞争力。
了解该行业的发展前景、市场份额和竞争对手状况，以判断企业的盈利前景和市场地位。
最后，我们需要分析企业的债务结构和资本运作情况。
这包括评估企业的债务比率、利息覆盖比率和偿债能力等指标，以判断企业的债务风险。
3. 结果与评级根据上述分析，我们可以对该企业进行信用评级。
例如，我们可以将其评为"A"级，表示具有较好的信用状况，违约风险较低。
或者评为"C"级，表示具有较高的违约风险，不建议投资。
二、风险管理案例1. 案例背景我们以一家投资公司为例，该公司拟投资一家新兴科技企业。
作为信用分析师，我们需要评估该投资的风险，并提供风险管理的建议。
2. 分析方法首先，我们需要对该新兴科技企业进行尽职调查。
了解其创始团队的背景和经验、产品的创新性和市场潜力，以判断其商业模式和发展前景。
其次，我们需要评估该投资的市场风险。
包括分析新兴科技领域的市场竞争和监管政策，以及投资公司的投资策略和业绩表现，以预测投资的盈利能力和市场波动性。
最后，我们需要考虑投资组合的分散度和资产配置。
通过分散投资于不同行业和不同资产类别，以降低整体投资组合的风险。
3. 结果与建议基于上述分析，我们可以评估该投资的风险水平。
第八章 企业信用信息管理与大数据分析《企业信用管理》PPT课件
在操作上,利用征信数据库开拓市场就是通 过对征信数据库的检索,找到所需要的目标 客户群或潜在的合作伙伴。
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
一、目标企业的检索与信用分析
对于这项操作,选择合适的目标征信数据库是 利用征信数据库开拓市场的第一步,为了实现 查询目标,信用管理人员应该按照下列步骤进 行操作：
1.明确查询目的 2.确认搜索目标 (1)确定目标类型 (2)确定目标所在地区 (3)描述客户的行业特征
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
一、目标企业的检索与信用分析 3.缩小查找范围
4.选择合适的征信数据库
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
二、海内外客户源的挖掘与拓展
1.使用基本检索服务 在征信机构提供的开拓市场服务中,“基本
企业信用管理
第八章 企业信用信息管理 与大数据分析
一、企业信用信息管理与大数据概念
(一）企业信用信息管理的基本原则与目标
对于企业的信用管理部门,信用信息是指用于 评估客户信用价值的信息。判断一项信息是 否属于信用信息的基本原则如下:
1.从应用角度来说,信用信息是可以用于评价信 用主体的信用状况和信用水平的信息。
2.从法律角度来说,信用信息的采集、使用、传 播都受相关法律法规的制约,虽然一项信息对 于判断信用主体的信用价值有贡献,但采集和 传播这项信息却违反了相关法律法规。
一、企业信用信息管理与大数据概念
(一）企业信用信息管理的基本原则与目标
建立实时信用报告查询系统,使企业信用信息 源分布广泛,使得其信用信息网站要更新快、 时效性强,低成本、高效率运营是当今中小企 业信用信息管理的共同目标,其信息共享促进 了信用资源的优化配置。通过信息共享,保证 信用状况好的企业能够获得更多的选择机会, 并形成对失信中小企业的约束和惩罚机制。
信用管理案例分析
信用管理案例分析信用管理是指企业通过制订和执行信用政策，以及对客户信贷风险的评估和控制来管理企业的信用风险。
在全球化竞争激烈的市场环境下，信用管理对于企业的经营和发展至关重要。
本文将以一家快速消费品企业为例，分析其信用管理案例。
该快消企业在市场上占有一定的份额，产品销售表现良好。
然而，由于营销策略过于激进并缺乏对客户信用状况的评估和掌控，导致了一系列信用管理问题。
首先，该企业在销售过程中过于追求销售量，并未充分考虑客户的真实购买能力和偿付意愿。
以盲目开设信用销售为例，该企业往往未对客户进行细致的信用调查及风险评估，仅通过客户的口头承诺或简单的问询来确定信用额度。
结果，不少客户的欠款逾期严重或无法回收，给企业带来巨大的信用风险。
其次，该企业未能建立有效的信用管理机制和流程，导致信用风险的监控和控制不力。
企业未能及时识别客户的信用问题和风险，只是在客户逾期欠款后才开始采取一些追收措施，导致恶性透支现象不断发展。
这种被动方式的收账往往无效或不及时，对企业的现金流和利润造成了严重冲击。
另外，该企业在销售中缺乏有效的合同制度和风险分担机制。
往往只是凭借信用，开展销售交易。
一旦出现欠款或逾期问题，企业与客户之间的争议往往无法妥善解决，导致信用管理问题进一步恶化。
针对以上问题，改善信用管理需要从以下几个方面着手。
首先，建立全面的客户信用评估制度。
通过调查客户的信用背景、征信记录、财务状况及行业背景等，准确评估客户的授信风险。
基于评估结果，合理制定信用额度，并明确客户的偿还能力和意愿。
其次，建立完善的信用销售流程。
按照一定的程序和标准进行信用销售，包括审核信用申请、签订合同、设定付款期限和方式等。
同时，加强对客户的定期信用风险评估和监控，及时调整信用额度和付款条件。
再次，建立健全的信用管理机制和流程。
明确信用管理的责任部门和人员，制定明确的信用政策和流程，包括信用申请、授信决策、风险管理、预警机制、逾期收款及法律诉讼等。
信用分析师的工作职责与要求
信用分析师的工作职责与要求信用分析师是金融行业中的关键职位之一，他们的主要职责是评估个人、公司或机构的信用风险，并提供相关的建议和决策支持。
作为信用分析师，必须具备深入的金融知识和分析技能，能够准确、全面地评估借款人的还款能力和信用记录。
本文将探讨信用分析师的工作职责、技能要求以及发展前景。
一、工作职责1. 信用评估：信用分析师需要分析借款人的财务状况、还款能力以及信用历史，评估其偿还贷款的潜力和风险。
他们会根据借款人的资产负债表、现金流量表和经营业绩等数据进行综合分析，并制定评估报告。
2. 风险管理：信用分析师要及时识别潜在的信用风险并提出相应的对策。
他们需要根据市场走势、行业动态以及借款人的财务状况，预测风险事件的发生概率，并制定风险缓解和管理计划。
3. 决策支持：信用分析师会向上级和其他相关部门提供可靠的决策支持，帮助他们评估和决定是否授予贷款、信用额度或者投资机会。
他们提供的分析报告和建议能够为决策者提供重要的参考依据。
4. 数据分析：信用分析师需要有效地收集和处理大量的金融数据，运用各种统计和分析方法进行数据建模和预测。
他们要熟悉常用的数据分析工具和软件，能够处理复杂的数据集，并为业务部门提供准确的数据支持。
二、技能要求1. 金融知识：信用分析师必须具备广泛的金融知识，包括金融市场、财务管理、会计原理和风险管理等方面的知识。
他们需要了解不同行业的经济环境和特点，掌握金融产品和合同的基本原理。
2. 分析能力：信用分析师需要具备良好的分析能力和逻辑思维能力，能够准确判断数据的可靠性和有效性，并从中提取有价值的信息。
他们要有敏锐的市场洞察力和风险识别能力，能够在复杂的金融环境中做出准确的判断和决策。
3. 沟通能力：信用分析师需要与内部和外部的各个参与者进行沟通和协作。
他们要能够清晰、准确地表达自己的意见和结论，以及向非专业人士解释复杂的金融概念和分析方法。
4. 技术技能：信用分析师需要掌握各种金融和数据分析工具，如Excel、SQL和统计软件等。
信用分析师如何进行信用风险管理的控制
信用分析师如何进行信用风险管理的控制信用分析师在金融领域中起着至关重要的作用。
他们负责评估个人、公司或其他实体的信用风险，并提供相应的建议和解决方案。
信用风险是金融市场中常见的风险之一，因此信用分析师必须采取适当的控制措施来降低信用风险的潜在影响。
本文将介绍信用分析师在进行信用风险管理时应采取的控制措施。
1. 评估借款人信用状况在进行信用风险管理之前，信用分析师应对借款人的信用状况进行准确评估。
他们可以通过获取和分析借款人的信用报告、财务报表和社会信用评级来了解借款人的还款能力和信用历史。
此外，信用分析师还可以与借款人进行面谈，以了解其还款意愿和借款目的。
通过充分了解借款人的信用状况，信用分析师可以更好地评估其信用风险水平。
2. 制定信用政策和程序信用分析师应制定明确的信用政策和程序，以确保在进行信用风险管理时的一致性和规范性。
信用政策应包括对借款人资质的要求、贷款上限和期限、还款方式和频率等方面的规定。
信用程序则涉及申请审批、风险评估和监控等流程的规定。
制定明确的信用政策和程序能够帮助信用分析师更好地控制信用风险，并提高信贷决策的准确性和一致性。
3. 多元化风险投资组合信用分析师在进行信用风险管理时，应采取多元化的投资组合策略。
多元化投资可以降低特定借款人或行业对整体组合的影响。
信用分析师可以通过在不同行业、地区和资产类别中分散投资来降低信用风险。
同时，他们还应综合考虑到期限、利率和流动性等因素，以实现整体风险的有效控制。
4. 监测和预警机制信用分析师应建立有效的监测和预警机制，及时掌握信用风险的变化趋势和发展动向。
他们可以使用信用风险模型和指标来监测借款人的偿债能力和信用风险水平。
一旦发现异常或风险增加的迹象，信用分析师应立即采取相应的措施，如调整信贷政策、限制风险敞口或加强监督等，以有效控制信用风险的扩散。
5. 联合风险管理信用分析师应积极与其他部门或机构合作，共同进行风险管理。
他们可以与内部的数据分析师、市场研究团队和法务团队合作，共同评估和管理信用风险。
国际贸易中的信用风险评估及管理
交易背景分析
针对具体合同，应分析相关业务的贸易背景，从贸易对象和自身两 个角度对贸易背景进行深入分析。一方面，分析贸易对象的销售渠道、 历史销售情况和当前销售趋势，尽可能了解其库存情况，并对贸易对象 对相关合同项下采购产品的下步安排进行分析；另一方面，分析自身企 业的生产能力，和买方的合同紧密程度及双方互信程度。从而可对相关 贸易的可执行性做出客观评价。
国际贸易中的信用风险简述
三、市场竞争更加激烈 由于市场维持低位运行，需求萎靡、订单减少，众多出口商不得不面临 更加激烈的市场竞争，面对处于更加有利地位的进口商，最终被迫接受更加 低廉的价格和更加苛刻的付款方式，从而进一步提高风险程度。
国际贸易中的信用风险简述
面对波谲云诡的国际市场，出口商需要做的不仅是“胆大”，更要“心 细”，采取各种有效措施分析、控制、转移国际贸易中的信用风险。 一、做好买方分析和筛选工作 二、做好合同签订的规范工作 三、做好出口业务的执行工作 四、做好应收货款的跟踪工作 五、做好呆账坏账的催收工作
•
•
3.准确理解承保人意见，及时处理重审限额
• 对于退回重审的限额，请同业务部门及我司人员紧密协作进行跟踪处理。 原则上超过15日无反馈意见的，则应重新申请。 应认真阅读承保人重审意见，尽快核实或补充材料，重新提交申请时， 应在“其他说明”中对重审意见一一回复。 在承保人询问能否降低赔付比时，应明确说明能够接受的最低赔付比例， 以便于承保人决策。
•
•
4. 实时跟踪申报收汇，杜绝风险隐患
• 信用限额批复生效后，应按时申报，并跟踪收汇情况。
•
在限额生效前就有申报或在原有限额项下存在超限额出运的，应尽快申 报，并根据需要及额使用严重不足的情况时，应尽快同我司沟通 相关情况，并根据我司意见进行操作，及时减损。
四川长虹巨亏案例的信用管理分析 Microsoft Word 文档 (2)
四川长虹巨亏背后的信用问题一案例背景长虹公司是集数字电视、空调、冰箱、IT、通讯、数码、网络、电源、商用系统电子、小家电等产业研发、生产、销售为一体的多元化、综合型跨国企业集团。
四川长虹始创于1958年，是当时国内唯一的机载火控雷达生产基地。
历经多年的发展，长虹完成由单一的军品生产到军民结合的战略转变，成为集电视、空调、冰箱、IT、通讯、网络、数码、芯片、能源、商用电子、电子部品、生活家电及新型平板显示器件、军工电子等产业研发、生产、销售、服务为一体的多元化、综合型跨国企业集团，逐步成为全球具有竞争力和影响力的3C信息家电综合产品与服务提供商。
2005年，长虹跨入世界品牌500强。
2010年，长虹品牌价值682.58亿元。
1994年3月四川长虹在上海证券交易所上市。
四川长虹的销售净利率二、四川长虹应收账款的总体趋势自1994年上市以来,1994至1997年是四川长虹的高速发展时期,产品销量和净利润额迅速增长,品牌市场占有率连续数年排名全国第一。
1998年以后,我国彩电行业进入成熟期,家用电器消费市场日趋饱和,市场竞争日益激烈,彩电市场频繁爆发价格战,彩电行业利润率大幅度下降,四川长虹的利润率也随之下降。
四川长虹的净利润从1997年的26.12亿元下降到2001年的8900万元。
与此同时，自1996年以来,四川长虹的应收账款迅速增加,应收账款从1995年的1900万元增长到2003年的近50亿元,应收账款占资产总额的比例从1995年的0.3%上升到2003年的23.3%。
2004年,四川长虹计提坏账准备3.1亿美元,截至2005年第一季度,四川长虹的应收账款为27.75亿元,占资产总额的18.6%。
”2001年7月16日，长虹高调和APEX合作。
2001年，四川长虹开始与APEX发生业务往来，当年只有赊帐没有回款，年末形成应收账款4184万美元，折合人民币3.47亿元。
2002年，是双方业务高峰，长虹出口额7.6亿美元，其中APEX就欠了7亿美元。
信用管理中的数据分析与预测模型
信用管理中的数据分析与预测模型随着互联网的快速发展，信用管理变得越来越重要。
信用管理涉及到个人和企业的信用评估、风险控制以及预测未来的信用行为。
在这个过程中，数据分析和预测模型起到了至关重要的作用。
数据分析是信用管理的基础。
通过收集和分析大量的数据，信用管理者可以了解个人或企业的信用状况。
这些数据包括个人的借贷记录、还款情况、收入水平等，以及企业的财务报表、行业背景等。
通过对这些数据的分析，信用管理者可以得出客户的信用评级，从而决定是否给予贷款或信用额度。
数据分析不仅仅是对历史数据的回顾，还包括对未来趋势的预测。
预测模型是信用管理中的重要工具之一。
预测模型基于历史数据，通过建立数学模型来预测未来的信用行为。
这些模型可以使用各种算法，如回归分析、决策树、神经网络等。
通过对历史数据的学习，预测模型可以识别出与信用相关的特征，并根据这些特征预测未来的信用行为。
预测模型的应用范围广泛。
在个人信用管理中，预测模型可以用于预测个人的还款能力和违约风险。
通过分析个人的借贷记录、收入水平等数据，预测模型可以预测出个人未来的还款能力，并给出相应的信用评级。
在企业信用管理中，预测模型可以用于预测企业的盈利能力和违约风险。
通过分析企业的财务报表、行业背景等数据，预测模型可以预测出企业未来的盈利能力，并给出相应的信用评级。
除了个人和企业信用管理，预测模型还可以应用于其他领域。
例如，在金融行业，预测模型可以用于预测股票市场的走势和汇率的波动。
通过分析历史的股票价格和汇率数据，预测模型可以预测出未来的走势，并帮助投资者做出相应的决策。
在电子商务行业，预测模型可以用于预测用户的购买行为和产品的需求。
通过分析用户的购买记录和产品的特征，预测模型可以预测出用户未来的购买行为，并帮助企业制定相应的营销策略。
然而，数据分析和预测模型也面临一些挑战。
首先，数据的质量和完整性是一个关键问题。
如果数据不准确或不完整，那么建立的预测模型可能会出现偏差。
信用风险评估与管理
信用风险评估与管理随着经济社会的发展，信用评估和管理逐渐成为一个重要的话题。
信用评估和管理提供了基础的信息，帮助企业和金融机构更好地决定与控制信用风险。
信用风险评估和管理是建立在一系列数据分析和量化分析的基础上的，可以使用不同的评估方法和工具来进行。
一、信用评估的概念信用评估是指通过搜集、分析和评估各种信息，对业务对手的财务、生产、经营状况、信誉、历史行为等因素进行综合评价，揭示他们的信用状况和潜在风险的一项工作。
其目的是为在开展商业合作之前对合作对象的信誉度进行评估，以决定是否与其开展业务合作。
信用评估的主要内容包括对个人、企业、机构的信用情况进行评估，分析他们的信用记录、企业管理水平、经营实际表现、业务相关方情况等，综合判断潜在的信用风险。
信用评估有助于提高商业决策的准确性和效率，减少亏损。
信用评估的方式可以是信用报告、信用数据分析和信用评分。
根据需要，在确定信用风险时，可以同时采用两种或多种评估方法。
基于多个不同的评估方法，企业可以得出更准确的信用风险评估结果。
二、信用评估的意义在商业活动中，许多人和企业都需要依赖贷款、担保和信用合同来实现自己的目标。
正式因为此，评估企业或个人的信用风险显得尤为重要。
评估企业和个人的信用风险，主要有以下意义：1. 降低风险通过信用评估，深入了解对方的历史行为和经营实际表现，确认对方是否有还款能力和还款意愿，可以有效降低商业风险。
2. 减少亏损银行贷款、信托基金和其它金融产品都需要对借款人的信用进行评估，以审查申请人是否有能力按时偿还贷款，以此减少银行和金融机构的亏损。
3. 减少违约和欺诈信用评估有助于发现企业或个人的信用记录和私人财务状况，提高客户对银行和金融机构的信任度，减少高风险客户的存在，降低业务风险。
三、信用管理的思路和方法金融机构和企业需要建立专门的信用管理系统，以减少信用风险。
信用管理系统主要包括客户风险评估、授信管理、风险监测、风险预警和风险控制。
信用管理分析报告
信用管理分析报告引言信用管理是企业和个人在经济活动中进行交易时，为了提高对方履约能力，减少交易风险而采取的一种管理方式。
信用管理的重要性在当今经济发展中日益凸显，无论是企业之间的商业信用管理，还是个人在金融领域中的信用管理，都能对经济秩序产生重大影响。
本报告将对信用管理的相关概念进行分析，并探讨其在不同领域的应用。
同时，我们将通过案例研究和实例分析，深入了解信用管理的具体实施方法及其效果。
一、信用管理概述信用管理是指通过一系列的制度、流程和工具，对个人或组织的信用状况进行评估、监控和控制，以提高交易的安全性和效率。
它涉及到信用评估、信用控制、信用承诺和信用风险管理等方面。
信用评估是信用管理的基础环节，通过评估个人或企业的信用状况，判断其履约能力。
信用控制则是根据信用评估的结果，制定相应的控制措施，包括提供担保、签订合同、制定付款方式等，以确保交易的安全性。
信用承诺是承诺履行合同和信用义务的行为，也是信用管理中的重要组成部分。
信用风险管理则是对潜在风险进行识别、监控和预防的过程，以减少信用风险对企业或个人造成的损失。
二、信用管理的应用领域1. 商业信用管理商业信用管理是企业之间进行交易时所涉及的信用管理问题。
在商业交易中，买方需要确定卖方是否有履约能力，卖方也需要确保买方的信用状况良好。
商业信用管理通过评估买卖双方的信用状况，制定相应的信用控制措施，确保交易的安全性和效率。
商业信用管理的重要性在于减少交易风险，提高交易双方的信任度，并促进商业合作的发展。
其中，信用评估和信用控制是商业信用管理中的核心环节。
2. 个人信用管理个人信用管理是指个人在金融领域中对自身信用状况进行管理和维护的过程。
个人信用管理的目的是提高个人的信用度，以便获得更好的金融服务和更低的利率。
在个人信用管理中，信用评估是一个重要的环节。
个人的信用评估结果将影响到获得贷款、信用卡额度以及其他金融产品的条件和利率。
因此，个人需要通过提高自身的信用状况，提高信用评估的分数，从而获得更好的金融服务。
信用分析师如何评估企业的治理结构与风险管理
信用分析师如何评估企业的治理结构与风险管理企业的治理结构和风险管理对其信用评级和投资者信任度具有重要影响。
作为信用分析师，评估企业的治理结构和风险管理是必不可少的工作。
本文将探讨信用分析师如何进行这一评估，并提供一些分析方法和工具。
一、治理结构评估评估企业的治理结构是了解其决策层面上的决策能力和风险管理水平的重要途径。
以下是一些可以用于评估治理结构的指标和方法：1. 董事会结构与独立性：分析董事会成员的背景和经验，评估是否有足够的独立董事。
一个具有丰富经验和独立性的董事会通常能够提供有效的监督和决策支持。
2. 高管薪酬结构：分析企业高管的薪酬结构，并与行业平均水平进行比较。
高管的薪酬结构是否与业绩挂钩，是否能够激励他们为公司利益着想，是评估治理结构的重要指标之一。
3. 决策流程和风险管理机制：评估企业的决策流程和风险管理机制是否健全。
这包括制定和执行战略决策的程序、内部控制体系以及风险评估和管理的流程等。
二、风险管理评估风险管理评估是评估企业的整体风险承受能力和防范措施的重要手段。
以下是一些可以用于评估风险管理的指标和方法：1. 企业内部控制：评估企业的内部控制体系是否健全，包括决策流程、信息披露、风险管理及内部审计等方面。
一个有效的内部控制体系可以降低企业面临的各类风险。
2. 资产负债表分析：通过分析企业的资产负债表，了解企业的资本结构和资金运作情况。
评估企业的偿债能力和流动性水平，以判断其面临的财务风险。
3. 经济环境分析：评估企业所处的经济环境和行业竞争环境。
这包括宏观经济指标、行业供需情况以及竞争格局等方面的分析。
一个能够适应和应对不同经济环境的企业，更有可能有效管理风险。
结论信用分析师在评估企业的治理结构和风险管理时，可以采用多种指标和方法。
这些评估工具可以帮助分析师全面了解企业的治理层面和风险承受能力，为投资决策和信用评级提供有力支持。
在实际工作中，信用分析师还应结合具体行业和企业特点，灵活运用这些评估方法，以达到准确评估企业治理结构和风险管理的目的。
全程信用管理流程
全程信用管理流程信用管理是指通过收集、分析和评估个人、企业和组织的信用信息，以预测其还款能力和履约能力的风险，并制定相应的管理措施来保障债权人的利益和维护信用体系的稳定运行的一系列活动。
信用管理流程主要包括以下几个环节：第一，信息收集与整理。
信用管理的第一步是收集和整理个人、企业或组织的信用信息。
这些信息包括个人或企业的财务状况、历史还款记录、法律纠纷记录、信用评级等。
这些信息可以通过信用报告、财务报表、征信机构等途径获取。
第二，信用评估与分析。
在收集和整理信用信息之后，信用管理需要对这些信息进行评估和分析，以确定个人或企业的信用状况。
评估和分析的方法包括定量分析和定性分析。
定量分析主要是通过统计分析、模型建立等方法，对信用信息进行量化评估，得出相应的信用评级或信用分数。
而定性分析则是通过对信用信息的综合判断，得出对个人或企业信用的评价。
第三，信用决策与管理。
根据对个人或企业的信用评估结果，信用管理需要进行相应的信用决策和管理。
对于个人来说，信用决策包括是否给予贷款、信用额度的设定等；对于企业来说，信用决策包括与供应商的合作决策、授信额度的设定等。
同时，信用管理还需要制定相应的信用管理政策和流程，包括风险控制政策、信用承诺政策等，以规范和管理信用活动。
第四，风险控制与预警。
信用管理的一个核心目标是控制风险。
通过对信用信息的分析和评估，可以及时发现潜在的信用风险，并采取相应的措施进行预警和防范。
对于个人来说，可以通过设置额度、严格还款要求等方式进行风险控制；对于企业来说，可以通过建立供应链金融体系、加强合作伙伴的信用管理等方式进行风险控制。
第五，信用监督与评估。
信用管理需要建立一套有效的监督与评估机制，对个人和企业的信用行为进行监督，对信用管理的效果进行评估。
监督与评估的方式包括定期进行信用调查、信用审计，以及建立投诉举报机制等，确保信用管理的持续有效性。
第六，信用改进与激励。
信用管理的最终目的是提高信用水平，建立良好的信用体系。
客户管理：客户信息分析、客户信用分析、客户分级管理工具
客户信息分析工具企业对客户信息进行分析，可以较好的了解客户需要，有效的评估客户价值，从而有针对性的为客户制订相应的营销策略与资源配置计划，进而提高客户满意度与企业利润。
客户信息分析工具主要包括客户信息数据库数据分类运作、客户信息分析系统模型和客户信息分析常用工具表三种。
1．客户信息数据库数据分类运作客户信息数据库储存着大量客户信息，企业对客户信息进行分析前，需对客户信息数据库数据进行分类。
通常，企业可根据客户基本信息与交易信息对客户信息数据进行分类，客户信息数据库数据分类运作模型如图6-1所示。
图6-1 客户数据库数据分类运作 2．客户信息分析系统模型客户信息分析系统模型主要从客户类别、客户消费、产品类型三个维度对客户进行区域分析、客户满意度分析、客户价值分析、产品类型销售分析等，具体分析内容如图6-2所示。
根据数据而组织的 （综根据业务流程而组织的 （局可操作的当前状况（不断更新）客户基本信息交易信息 仓库数据分析结果信息客户产品订付数据仓库 服务决策支持的历史情况（只读）图6-2 客户信息分析系统模型 3．客户信息分析常用工具表客户信息分析常用工具表包括“客户分布现状表”、“客户区域分布表”、“客户增减分析表”、“客户管理卡”、“潜在客户管理卡”等表格，企业应安排专人对以上表格进行管理，并做好其数据的更新维护工作。
客户信用分析工具客户信用分析是以客户信息为基础，对客户资信状况和交易价值进行科学的诊断。
客户信用分析有利于企业适当的选择交易（或合作）对象，确定合理交易方式和条件，是进行客户管理的重要依据，也是客户信用管理的核心内容。
企业常用的客户信用分析工具是客户信用分析管理模型，该模型主要从定量与定性两方面对客户信用情况进行分析，具体如图6-3所示。
客户消费分析客户活跃度分析客户个性化 消费行为分析重复销售 交叉销售分析客户满意度分析客户价值分析 客户忠诚度分析客户保持分析 客户流失分析客户信用、欺诈分析客户消费分析产品类型销售分析 新增客户购买产品类型分析 不同年龄段客户产品偏好分析客户分布区域分析客户所属行业分析 客户细分群体分析图6-3 客户信用分析管理模型从该模型可以看出，企业将客户信用信息（包括客户接触记录、信用调查机构报告、交易记录等）进行定性与定量分析后，需根据客户信用情况，确定客户需求，将客户按主要特征进行分类，选择合适的信用评估要素，并将各要素进行权重分配，权重分配后对客户进行评估，建立客户信用评估分析表。
(专)信用管理案例分析
2、该案例属于乙方经营正常但遇到暂时性资金紧张的情 况。故应以商务谈判作为突破口，（1）要求乙方提供业 务顺畅的证明；（2）要求乙方给予一定债权保障；（3 ）甲方支持乙方业务发展，经特殊审批，给予高额赊销 ；（4）可再展延一个月以回收全部货款，并争取建立稳 定合作关系，使乙方成为甲方的VIP客户。（4分）P105107
参考答案：
1、对一般逾期应收账款的判断和催收策略包括：(1)对逾 期应收账款的一般诊断。应收账款一旦逾期，就要立即进 行诊断，对海外应收账款尤其要注意诉讼时效。有些客户 逾期确实是出于一些特殊困难，此时企业应该考虑是否给 予客户诊断时必须注意，不要盲目行动，避免不必要的费 用发生，不要打扰重要的只是暂时遇到困难的客户，以免 失去客户。将客户的欠款形成报告，进行综合分析。企业 信用管理部门还应分析收回应收账款的可能，掌握客户最 新的财务信息，防止客户转移资产和抵押物。（6分）诊 断的结果一般有:合同存在漏洞;有关交易人员与客户相互 勾结，故意造成应收账款的逾期;客户经营出现暂时性困 难;客户经营出现困难，行将破产;客户欺诈。（4分）
2、产品质量有问题：客户常常以“质量问题”来拖延 付款。(3分)
3、合同漏洞百出：业务人员在与客户订立合同时，合 同的具体操作条款产生漏洞而让客户找到拖欠的借口 ，例如，在合同里没有约定检验期限的情况下，却在 合同的付款条件里写“货到验收合格后付款”，然而 ，客户常常以“货物还没有检验”为由拖延付款从而 形成逾期应收账款。（5分）
而甲方未对于此拖延的事项做出正式书面的解释，导致 乙方负责人在心理上难以接受；4、甲乙双方均坚定立 场，故无法进行深入沟通。
你作为助理信用管理师，请从交易中的信用监控角度 分析导致该逾期应收账款产生的原因。（30分）
信用分析师如何进行信用风险团队管理和合作
信用分析师如何进行信用风险团队管理和合作信用风险团队的管理和合作对于信用分析师的工作至关重要。
信用分析师在分析和评估个人或企业的信用风险时，通常需要与其他团队成员合作，共同协作完成任务。
本文将探讨信用分析师在团队管理和合作方面应该采取的策略和技巧。
一、明确目标和职责作为信用分析师，团队管理的第一步是明确目标和职责。
信用风险团队的目标通常是准确评估客户的信用风险水平并提供合适的建议。
信用分析师需要明确定义每个成员的职责和角色，确保任务分工清晰，避免任务重叠或遗漏。
二、建立有效的沟通渠道良好的沟通是信用风险团队合作的基础。
信用分析师应该与团队成员建立有效的沟通渠道，包括定期开会、共享信息和经验等。
通过沟通，团队成员能够及时了解和解决问题，并确保信息的准确传递，提高团队的工作效率。
三、培养团队合作意识信用风险团队的成功合作需要每个成员都有团队合作意识。
信用分析师应该通过培训和鼓励团队合作的方式，增强成员之间的合作和互助意识。
建立相互信任和尊重的工作氛围，鼓励成员分享经验和知识，共同解决问题。
四、设定明确的时间和任务管理时间和任务管理对于团队合作至关重要，尤其是在信用分析的工作中。
信用分析师应该设定明确的时间表和任务管理计划，并与团队成员共享。
通过定期跟踪进展情况和检查工作质量，确保任务按时完成，并及时解决可能出现的问题。
五、鼓励创新和持续学习信用风险团队管理中，信用分析师应鼓励团队成员持续学习和创新。
信用领域的法律法规和市场情况经常变化，信用分析师应鼓励团队成员保持学习的热情，了解最新的行业动态和风险趋势。
同时，鼓励团队成员提出创新的想法和方法，以提高团队的绩效和竞争力。
六、建立有效的反馈机制信用风险团队管理应该建立有效的反馈机制，以不断改进团队的工作和表现。
信用分析师应定期与团队成员进行反馈沟通，评估工作质量和提供建设性的意见。
同时，也应该倾听团队成员的反馈和建议，共同解决问题并改善工作流程。
七、加强团队精神和凝聚力团队成员之间的凝聚力和团队精神是保证团队合作效果的重要因素。
信用分析师的金融风险与风险管理
信用分析师的金融风险与风险管理在现代金融领域中，风险是无法避免的。
不论是个人还是机构，都需要认识和管理金融风险。
信用分析师作为金融风险管理中的关键角色，拥有独特的职责和技能，扮演着评估、监控和控制金融风险的重要角色。
本文将讨论信用分析师所面临的金融风险以及他们应对风险的策略。
一、信用分析师面临的金融风险1. 市场风险市场风险是指由市场波动引起的投资价值损失的可能性。
作为信用分析师，他们需要密切关注市场中的宏观经济因素、行业趋势以及证券市场的波动性。
不同市场的变动可能会对债券、股票等投资工具的价值造成冲击，信用分析师需要通过分析市场数据和预测模型来评估和管理市场风险。
2. 信用风险信用风险是指借款人或发行机构无法按时兑付债务的风险。
信用分析师需要评估借款人的信用质量，包括他们的还款能力、债务水平和抵押品价值等因素。
通过分析借款人的财务报表、市场声誉和行业前景，信用分析师能够评估借款人的信用风险，并据此制定相关的风险管理策略。
3. 流动性风险流动性风险是指机构面临的资金不足或无法迅速变现资产的风险。
信用分析师需要评估机构的流动性状况，包括现金流、资本结构和投资组合的可变现性。
通过分析机构的财务数据和流动性压力测试，信用分析师能够提前预警流动性风险，并进行相应的应对措施。
二、信用分析师的风险管理策略1. 多样化投资组合信用分析师通过在不同资产类别和地区投资，实现投资组合的多样化。
多样化投资可以降低市场风险和特定风险对投资组合的影响。
通过对各类资产的相关性和回报率进行分析，信用分析师能够制定一个风险适度的投资组合，以抵御不同类型的风险。
2. 加强尽职调查信用分析师在评估借款人或发行机构的信用质量时，要进行充分的尽职调查。
这包括审查财务报表、评估借款人的还款能力和评估其行业前景等。
通过加强尽职调查，信用分析师能够更准确地评估信用风险，并在此基础上做出相应的风险管理决策。
3. 设定风险限制信用分析师需要设定风险限制，以控制投资组合的风险水平。
- 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)。
《信用分析与管理》课程论文基于KMV模型下商业银行的信用风险管理及度量探究姓名：班级：学号：基于KMV模型下商业银的信用风险管理及度量探究[摘要]：商业银行在现代金融环境中起到了至关重要的作用，同时，他们也面临着诸多风险，其中包括具有影响力和破坏力的市场风险和随着金融市场日益变化而加剧的操作风险。
但是，信用风险仍是商业银行面临的核心风险，巴塞尔协议 III 将信用风险列入商业银行管理的核心内容。
本文介绍了信用风险的主要内容和特点，以及在西方风险管理中被广泛采用的四个信用风险评价模型。
通过对这四个模型的比较分析，确定最适合我国商业银行信用风险管理模型：KMV 模型。
为了证明 KMV 模型在我国商业银行信用评价中的实用性，本文选取 2014年在 A 股上市的 10家 ST 公司和的 10家非 ST 公司作为样本，根据这两类上市公司 2016年的财务数据和沪深两地交易所 2016年的历史股价，运用 KMV 模型进行实证分析。
实证结果证明修正后的 KMV 模型是适合我国商业银行的信用风险评价模型。
最后，文章根据之前的研究成果，为我国加强信用风险管理提出了建议。
[关键词]：KMV模型信用风险商业银行一、研究背景在新巴塞尔协议的背景下，商业银行所面临的风险可明确分类为：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。
McKinney（麦肯锡）公司以国际银行业为例进行的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参照，信用风险占银行总体风险暴露的60％，而市场风险和操作风险仅各占20％。
因此，在商业银行所面临的众多风险中，信用风险占有特殊的地位，且信用风险已经成为国际上许多商业银行破产的主要原因。
对于我国商业银行来说，企业贷款是其主要业务，银行大部分的金融资产为企业贷款，因此贷款的信用风险是商业银行信用风险的最主要组成部分。
信用风险问题俨然成为阻碍我国金融业的持续发展的重要原因。
因此，研究信用风险的特点，收集信用相关数据，建立度量信用风险的信用风险模型，定量分析信用风险数据，以及如何将信用风险管理措施运用到各项业务当中，已经是商业银行提高经营管理水平，降低信用风险的最基础、最迫切的要求。
本论文的选题就是在这样的前提和背景下进行的。
在西方发达国家，其商业银行的信用风险管理比较成熟，在实践和理论上都已形成相应的体系，表现出一种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信用风险评级到资产组合信用风险评级的趋势。
信用风险度量的方法和模型也不断推陈出新。
相较而言，我国的商业银行信用风险管理系统体系尚不健全，信用评级水平较低，对信用风险的分析任然处于传统的比例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满足商业银行对贷款安全性的度量要求。
因此如何加强我国商业银行的信用风险管理能力，提高我国银行业的风险管理水平，保证银行稳健经营，并使我国商业银行逐渐达到国际资本监管标准己是我国银行业发展的重要趋势，而研究和借鉴国外大银行先进的度量方法和管理措施，根据我国的具体情况探索、开发出适用我国商业银行的信用风险量化模型，提升我国银行的竞争力，确保我国银行在全球化的大环境下稳健经营己是当务之急。
二、文献综述KMV模型自推出以来，受到国外学术界广泛关注，并对其可行性进行诸多实证分析，来验证其是否有效。
首先对该模型进行有效性验证的是KMV公司，它对IBM公司跨越5年信用质量恶化期间得出其EDF值在00%---20%之间变化，在其机构信用评级恶化之前，IBM的EDF值已经开始上升，比标准普尔信用评级的违约预测能力强。
KMV公司还收集了包括3400家上市公司和40000家非上市公司自1973年以来的资料，建立了庞大的债券及企业信用资料数据库，结果在评价公司债券等方面具有显著成效，尤其在对上市公司的信用评价中尤为突出.Mark Carey(2001)通过重新定义参数，发现参数修正后KMV模型的预测能力有较大提高。
Roger M．Stein(2002)在对原KMV模型进行分析后，通过与现实情况因素进行对比，提出了模型自身存在的一些预测问题和模型相关的改进意。
Matthew Kurbat和Irina Korablev(2002)则使用水平确认(Level Validation)和校准(Calibration)方法对KMV进行了验证，研究结果证实KMV模型的输出结果EDF 值实际上是偏态分布，并且样本规模的大小、样本公司的资产相关性的大小和EDF的偏态分布对EDF的预测结果有很大的影响。
他们选1991年至2001年间上千家美国公司的数据作为样本，计算出的样本公司资产相关性在0.1至0.2之间，用中位数EDF替代均值EDF，并以中位数EDF小于20和大于20将样本公司分为两类，所描绘出的两类样本公司的预期违约率轨迹与十年间实际发生的违约率轨迹匹配性很好，证明KMV模型是十分有效的。
1998年后，我国学者开始关注KMV模型，早期的研究仅仅局限于对KMV模型的理论基础和模型框架的介绍与分析：张玲、张佳林(2000)，王琼、陈金贤(2002)先后对KMV模型与其它模型进行了理论上的比较研究，认为KMV模型比其它只注重财务数据的信用风险模型更适合于评价上市公司的信用风险，并初步探讨了在中国市场上的适用性。
杜本峰(2002)根据KMV公司信用风险评估模型，介绍了如何使用实值期权理论来评估信用风险。
鲁炜、赵恒衍和刘翼云（2003）首先利用GARCH族模型对KMV输入变量——股权价值波动率进行评估，并得出与输出变量资产价值波动率的函数关系式，初步实现了运用期权理论对我国上市公司的信用风险进行评估，发表了文章《KMV模型关系函数推测及其在中国股市的验证》。
彭非远(2006)，选取17家上市公司实证比较了中国股市进行股权市场化前后的违约距离，结果发现股改后的违约距离显著增大，表明股权分置问题的解决，释放了中国股票市场的信用风险，有利于其健康发展。
随着我国证券市场上市公司股权分置改革接近尾声，非流通股的定价问题难以解决不再是阻碍KMV模型在我国应用的主要问题。
从我国目前对风险管理的情况来看，从国家金融机构到银行企业都意识到其重要性并逐步建立起信用风险管理体系，但与发达国家相比，数据库数据不完善，信用文化的缺失，风险管理工具与技术与国际同业较大差距、风险管理体制差距等几个方面，都消弱了我国信用风险管理系统的风险揭示和控制作用。
所以我国在风险管理的道路上依旧任重道远三、商业银行信用风险及其度量模型现代的信用风险管理方法主要以定量分析为主，它的研究起源于20世纪80年代。
自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后，各大银行或咨询公司纷纷推出了用于度量信用风险的内部模型并得到迅速发展。
在1998年巴塞尔协议对新资本充足率要求的推动下，用于信用风险度量的新方法也开始兴起，各银行可以使用内部模型评估与市场风险和信用风险相关的监管资本，而开发出的较为成熟的模型有：(1)J．P摩根公司的Credit Metrics模型；(2)CSFP(Credit Suisse Financial Products)开发的Credit Risk+模型；(3)Mckinsey公司的Credit Portfolio View模型；(4)KMV 公司开发的KMV模型。
3.1现代信用风险度量方法的分析比较为了让读者更加清晰得了解四种现代评分模型各自有优劣，特此以表格形式进行对比，需要强调的是，这并不是说明各模型孰优孰劣，而是让我们更加全面的理解各模型的特点及其运用。
表1：现代信用风险度量模型比较度量方法优点缺点适用条件及范围Credit Metrics 模型讲VAR方法引入到信用风险管理中来。
对组合价值的分布有正态分布假设下的解析方法；对违约的概念进行了拓展它是一种盯市场信用风险度量模型，能将债务价值的高端和低端考虑到模型本身并没有回答关于信用风险定价及其基础模型的问题；同一信用等级中的信用假设不太现实占用大量计算资源模型计算的基础是对企业的信用进行评级，目前我国的信用评价体制还尚未健全信用等级体系完善的金融机构和企业：可获得完备的内外部信用评级数据Credit Risk+模型它可以推导出完善的债券、贷款资产组合的损失分布;Credit Risk+计算相对简单它忽略了信用转移风险的因素；每一个债务人的信用暴露都是固定的；在处理诸如期权和外汇互换等非线性产品上也部令人满意。
大样本贷款组合：可利用区间划分的方法对贷款进行分类进而应用精算模型。
CPV 较充分的考虑了宏观经济环境对信用等级转移的影响；信用等级转移概率具有盯市性；模型的数据依赖于一国的很多宏观经济数据；模型使用经调整后的信用等级转移概率矩阵的特殊程序，而调整则基于银行信宏观经济影响较大：可利用信贷组合与宏观经济指标的敏感度分析构建它既可以适用于单个债务人，也可以适用于群体债务人。
贷部门积累的经验和信贷周期的主观判断。
回归模型。
KMV 拥有强有力的理论支持；KMV模型是以股票市场数据为基础的，具有前瞻性；动态模型；部要求有效市场假设。
参数设计存在争议；对数据库要求高。
上市公司：可获得准确及时的企业财务数据。
3.2 我国商业银行信用风险度量模型研究——KMV模型3.2.1KMV模型介绍KMV模型由世界著名的信用风险咨询管理公司KMV公司(现己被世界著名的信用评级机构——穆迪投资服务公司收购)创立并商品化。
该公司位于美国旧金山，成立于1989年，公司取其三位创办者Kealhofer、McQuow和Vasicek首字母(KMV)为名。
1993年,McQuown与Vasicek发展和改进了Fisher Black Myron Scholes(1973)和Robert Merton(1974)创立的期权定价理论，在此基础上提出了著名的Credit Monitor Model(即KMV模型)，并给出借款人的违约率测量方法。
随后，Longstaff和Schwarz(1995)、Zhou(1997)对此作了进一步的发展。
3.2.2KMV模型的理论分析KMV模型是在企业负债一定的情况下，由负债人资产的市场价值来决定的违约风险。
假如一个公司的资产市场价值为V具有负债D，负债D须在合同约定时间T时还清，否则该公司违约。
如果该公司资产市场价值V在时间T时大于D，则该公司可以偿还负债，不违约；反之，如果小于D，则公司只能将股权转让给债权人。
由于KMV模型研究基于期权的理论基础，因此可以将企业向银行贷款看做一个欧式看涨期权的交易过程。
企业相当于期权多头（买方），银行可看做期权空头（卖方），企业的资产V为期权的基础资产，企业的贷款为D看做执行价格，初始投资为期权费S。
由于受到市场及各方面因素影响企业资产价值V不断变化，当V＝V1<D时，企业违约，债权方银行只能得到V1,企业股东最多只会损失S；当V＝V2>D时，企业将会偿还贷款，企业股东获得V2-D的剩余利益，且股东的收益将随着企业资产市值的增多而增加。