[财务管理]CSFP信用风险附加模型

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信用风险模型及其适用性分析

信用风险模型及其适用性分析作者：王顺,赵擎来源：《经济研究导刊》2010年第32期摘要：随着美国2007年金融危机的传播和蔓延，信用风险越来越受到学者的关注与重视。

在现代金融风险管理中，信用风险已经成为首要管理对象。

原来定性的管理方法已经难以符合时代的要求，定量准确计量已经成为大势所趋。

根据不同的假设与数理基础引入了4种主流的信用风险管理模型，并对其适用性进行了分析，以期对我国的信用风险管理与世界主流趋势接轨有所帮助。

关键词：信用风险；信用风险量化模型；Credit Metrics模型；KMV模型；Credit Risk+模型中图分类号：F83 文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－２９１Ｘ（２０10）32－０130－02金融是现代经济的核心，银行则是现代金融的支柱。

现代商业银行在社会经济发展过程中，发挥着筹集融通资金、引导资产流向、提高资金运用效率和调节社会总需求的作用，是国民经济的“总枢器”和“调节器”。

然而商业银行从诞生时起，就经受着金融风险的威胁。

巴塞尔银行监管委员会在1997年9月公布的《有效银行监管的核心原则》中，将银行业面临的主要风险归纳为8个方面，即信用风险、国家和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险。

其中，信用风险占有特殊的地位。

世界银行对全球银行危机的研究表明，导致银行破产的最常见原因就是信用风险。

信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一，它是金融机构、投资者和消费者所面临的重大问题，直接影响着现代经济生活中的各种活动，也影响着一个国家的宏观决策和经济发展，甚至影响全球经济的稳定发展。

信用风险可以从广义和狭义两个方面来理解，狭义的信用风险是指信贷风险，广义的信用风险是指所有因违约而发生的风险，如融资业务中租赁人不按约定及时支付租金导致对方资产状况。

在现代的金融风险管理领域里，信用风险越来越被人们所重视，人们对信用风险的管理也从最初的定性模型到如今的定量的精确管理。

商业银行风险管理框架的国际比较研究

商业银行风险管理框架的国际比较研究3郭宁宁(清华大学经济管理学院,北京100084)摘　要:提出商业银行风险管理的整体框架,并就风险管理的政策与流程、技术与系统、组织与文化进行叙述。

分析风险管理组织架构的三个层次,对国际上对银行风险管理组织架构进行比较研究,提出在组织架构方面应遵循的基本原则。

关键词:商业银行;风险管理;国际比较中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:100022529(2008)022*******一、国际银行业风险管理框架分析(一)风险管理政策与流程国际活跃银行的风险管理政策框架核心共同点包括:在管理信用风险方面大量使用风险度量模型,构建了比较严谨的内部评级法;采用VAR法等手段度量市场风险;通过严谨科学的内控系统控制和防范操作风险等。

在政策上,通过制定科学的风险战略和投资组合制度、风险准备金提取制度、先进的客户和授信评级制度等,有效控制和防范风险。

国际活跃银行在授信流程方面既体现出不同特点,也体现出共同性:一是对资产业务、贷款审批、放款操作进行集中控制;二是审批环节少,审批效率有高度保证;三是贷款审批和业务营销两个环节既互相分离和制约,又能紧密结合,确保贷款及时发放;四是贷款审批流程相对独立;四是对个人授权(特别是金额较小的授信),明确个人负责;五是授权清晰,根据风险程度进行权限划分,业务岗位一般拥有小额贷款审批权,以满足客户的紧急需求;六是从单笔交易审批走向对客户授信总量的控制。

(二)风险管理技术与系统近年来,国际活跃银行在风险管理技术和系统方面取得了长足的进步,主要体现在以下方面。

1.以违约率为主要工具量化风险随着风险管理理论的创新和计算机技术的运用,现代风险管理正迅速朝着被科学量化的方向发展,企业信用状况的不同和信用状况的变化对信用风险的影响最终通过违约率的不同和变化而被量化,不同信用状况资产的违约率成为贯穿于商业银行进行风险资产度量、信用定价、经济资本配置以及信用衍生产品价格确定等全过程的核心工具之一。

现代信用风险管理模型的比较分析

现代信用风险管理模型的比较分析作者：方金兵张兵刘荣茂来源：《经济师》2009年第01期摘要：文章对目前国际银行业信用风险管理中应用得最为广泛的四个模型——CreditMetrics模型、Cred it Risk+模型、KMV模型和CPV模型进行了介绍，分别从八个方面进行了分析比较，并进一步探讨了这四个模型在我国商业银行应用的可行性，以期为我国商业银行信用风险量化管理体系的构建提供借鉴与参考。

关键词：信用风险模型比较商业银行管理中图分类号：F832.4 文献标识码：A文章编号：1004-4914（2009）01-016-02在20世纪80年代初期，受世界性的债务危机的影响，国际银行业普遍开始关注信用风险的量化管理工作。

90年代以后，欧美各大银行不再满足于过去的“手工作坊”式的一般信用风险管理，开始积极开发更为有效的信用风险管理模型来计量信用风险。

目前比较流行的四个高级信用风险模型为：J.P.Morgan的CreditMetrics模型、CSFP的CreditRisk+模型、KMV公司的KMV模型和麦肯锡公司的CPV模型。

由于这些模型融合了众多学科的思想，所以被称为现代信用风险管理模型。

一、现代信用风险模型简介l.CreditMetrics模型。

信用度量模型已经成为信用风险计量领域最为主流的方法之一。

模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到资产违约的影响，而且资产等级的变化也对其价值产生影响。

CreditMetrics模型的创新之处在于，它第一次将信用等级的转移、违约率、回收率和违约相关性纳入了一个统一的框架。

模型的缺陷在于构成模型的一系列假设。

首先，该模型假设等级迁移概率服从稳定的Markov过程，有悖于实际的历史数据。

其次，该模型假设同一信用评级内所有的债务人都有着相同的评级转移概率，而KMV的研究认为，这条假设并不成立。

再次，用来重估债券价值的无风险概率是决定性的，这将导致其对市场风险以及经济环境的变化不敏感。

信用风险定价模型看这些就够了!

信用风险定价模型看这些就够了!信用风险定价模型看这些就够了！信用风险定价模型是基于市场价格信息，运用数学原理，对导致公司违约的核心因素进行定量预测的模型方法。

信用风险定价模型主要有两种类型，一种是基于期权定价模型理论设计的结构模型，另一种是基于风险率模型理论的简化模型。

结构模型结构模型（Structural Model）是由罗伯特?默顿（Robert Merton）于1974年基于布莱克（Fischer Black）和斯科尔斯（Myron Scholes）的期权定价模型建立的公司违约概率度量模型。

罗伯特?默顿因将期权定价模型扩展应用于信用风险领域，于1997年获得诺贝尔经济学奖。

结构模型的“结构”含义反映的是模型完全符合将企业资产价值在两类权益人—股东和债权人之间进行分配的原则。

一方面，由于公司的有限责任，决定着股东拥有权利而非义务来支付债权持有人，以取得公司的剩余资产价值。

股东可能遭受的最大损失仅局限于股东持有的股份所对应的公司资产，即股东可能遭受的损失是有限度的。

另一方面，只要股东能够偿还债权持有人的债务，便拥有了对公司资产的要求权。

因此，股东对公司资产的拥有权具有以公司资产为基础资产的买入期权的特征，可以用以公司资产为基础资产的买入期权的价值来表示，股东拥有公司所有权的期权执行价格为公司应偿付的债务。

同理，债权持有人相当于按照未偿还债务的面值，把公司价值的卖权免费卖给股东。

用无套利模型术语解释，卖权价值代表消除资金提供者所承受信用风险的成本。

简化模型简化模型（Reduced-Form Model），也可称为违约强度模型（Default Intensity Model），是“风险率”模型技术的一种变形。

“风险率”模型技术运用了医学上的疾病发作预测统计法和20世纪70年代由物理学应用到金融学的随机过程数学理论，“风险率”模型技术在20世纪80年代开始影响金融实践。

简化模型研究最早可以追溯到1974年的文献，不过一般认为，简化模型开始于1995年杰诺和特恩布尔（Jarrow-Turnbull）提出的模型。

现代信用风险管理模型比较分析

现代信用风险管理模型比较分析李文【摘要】在银行的信用风险管理中,有效的管理模型是简化银行管理章程,提高银行信用管理效率和降低管理成本的首要条件.最基本的管理模型包括CreditMetrics 模型,CreditRisk+模型KMV模型和CPV模型.文章通过对这几种基本的信用管理模式进行探讨和分析,阐述现代信用管理的基本原理和运用的基本方以及管理模型的特点和适用性.在此基础上分析我国银行当前信用风险管理的现状以及存在的问题,针对实际的情况和管理的需要提出适用于我国银行现代信用管理体系的模型,为我国的银行体系参与社会信用管理提供科学的参考和指导,不断建立完善的社会体系和完善的信用制度和管理方式.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】2页(P164-165)【关键词】社会形态;信用管理;模型;信用制度【作者】李文【作者单位】中山大学国际金融学院,广东广州519082【正文语种】中文1.前言在20世纪的末期，特别是经济泡沫化的剧烈震荡中，世界性的经济债务阻碍了全球经济体制的建筑，在这种低迷的经济背景中，国际银行普遍开始关注信用风险的发展和信用风险的统计、量化以及管理。

在往后的十年中，世界各大银行开始进行信用管理的创新，不再沿用以往过于单一的一般性管理方式，逐渐向现代化的管理理念和管理思路上过渡。

伴随着信息技术和网络技术的发展，各大银行开始探索更为有效的信用风险管理制度，采用更加科学的体系和技术，运用现代的管理思维和管理方式，开发适用于不同情况下的信用风险管理模型来进行信用风险的量化和统计。

比较流行的管理模型是当前运用得最多的高级风险控制和计量模型，分别是J.P.Morgan的CreditMetrics模型，KMV公司的KMV模型，CSFP的CreditRisk+模型以及麦肯锡公司的CPV模型。

这些模型在原理和基础上融合了多学科的思想，是现代经济发展的产物，这种模型被称为现代信用风险管理模型。

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。

信用风险评估模型的构建

信用风险评估模型的构建一、引言信用风险评估模型是金融领域中的关键技术之一，也是银行、证券、保险等金融机构在风险控制和贷款放款决策中必需的工具。

本文将从理论和应用层面，探讨信用风险评估模型的构建方法和应用价值。

二、信用风险评估模型的基础理论1. 信用风险评估模型的定义信用风险评估模型是一种基于数据分析和量化分析的模型，通过重要性分析、建模和数据挖掘技术对信用风险进行监控和评估，以提高银行的风险控制能力和决策质量。

2. 信用风险评估模型的原理作为金融领域的一项关键技术，信用风险评估模型是通过建立一个能够识别和分析客户信用风险的模型，来帮助金融机构更好地评估贷款和融资决策的可行性。

信用风险评估模型的核心是数据分析和建模，包括数据清洗、特征选择、建模方法选择以及模型优化等环节。

3. 信用风险评估模型的分类根据模型的实现方式，信用风险评估模型分为传统的统计模型和机器学习模型两种。

前者包括逻辑回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、决策树等，后者则包括随机森林、XGBoost、LightGBM 等。

三、信用风险评估模型的构建方法1. 数据预处理数据预处理是信用风险评估模型建设流程中的重要环节，其目的是将原始数据转换为可用于模型构建的数据。

常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据抽样、特征选择和特征编码等。

2. 特征工程特征工程是信用风险评估模型建设流程中的核心环节，其的目的是从大量的数据中挖掘出最具预测能力的特征以建立模型。

常用的特征工程技术包括基于统计假设检验的特征选择、基于模型迭代的特征选择和基于降维技术的特征选择等。

3. 模型选择和构建在特征工程完成后，需要在初始数据集上对不同的建模算法进行建模、评估和比较。

在评估和比较最终模型时，还需考虑多个评价指标的综合权衡，如准确率、召回率、F1值、ROC曲线面积等。

4. 模型优化模型优化是信用风险评估模型的重要环节。

常见的模型优化技术包括超参数优化、特征选择与参数调整、使用最优方法等。

信用风险模型简述

信用风险模型简述(1) 信用风险模型是用模型的方式来衡量和预测一个信贷组合的风险架构，是通过模型所计算出的信用损失的概率密度函数(probabilitydensityfunction) 来实现这些目标的。

这个概率密度函数在风险管理、资本配置、信贷定价、最优组合上都有重要作用，是现代金融数量化、精确化、高效化的具体体现。

大银行不惜花费大量人力物力资源来开发利用这个工具。

信用风险模型分由上至下模型(top-dow n)和由下至上模型(bottom-up)两大类。

前者主要用于消费者信贷，诸如信用卡贷款、房地产贷款、车辆贷款、学生贷款。

这些信贷因为比较单一类似，且贷款数额小，单笔损失量不大，建立模型的时候就把同类贷款汇总起来，用大数定律和历史数据对它将来的损失可能性作模拟推断。

这种模型一般都比较简单易行，广为接受，与实际情况拟合很好，所以，一般都不在巴塞尔协议重点讨论范围之内。

由下至上模型是用来模拟大、中型商业信贷，贷款额度高，潜在损失大，需要一个个单独观察评估，然后再汇合加总，最后达到整个资产组合的总体风险水平。

信用风险模型的参数一般量化为以下几个主要变量。

1. ------------------------------ 风险敞口(exposure) 如果是传统的定期贷款的话，那么，贷款额便是风险敞口变量。

但事情并非都如此简单，有些贷款含有期权，比如周转信贷(revolvingcredit)，银行提供的信用额度，企业不一定要去用，或用完。

但如果企业发生资金周转危机了，这笔信用额度就要被启动，而且可能都用完。

如何模拟这类贷款的不确定风险敞口，便众口不一。

2. 信用评级(creditrating) 这是针对具体企业的评级，同评级相对应的是企业降级倒闭的风险概率。

比如，根据标普(S&P)评级公司的统计数据，一企业的信用评级若今年为A，则明年降为B的可能性是0.24%, —年内破产的可能性为0.02％。

财务风险预警模型

财务风险预警模型
财务风险预警模型
财务风险预警模型是一种利用财务数据与经济指标对企业财务风
险做出预测的分析模型。

财务风险预警模型可以有效帮助企业管理者
更加清晰的了解企业财务风险，帮助企业更有针对性的进行风险控制。

财务风险预警模型可以根据企业的财务情况，对存款、贷款、金
融租赁、经营现金流、票据签发等金融行为对企业财务状况做出合理
的预测和推测。

通过分析企业财务状况，也可以预测出未来可能发生
的财务风险，从而帮助企业事先采取相应的措施，以防止财务风险。

财务风险预警模型还可以对企业的投资、研发等活动的经济效益
进行有效的预判。

例如，对投资进行价值测评，对研发活动的收益进
行预测，以判断企业经营的投资策略的可行性。

财务风险预警模型是一种重要的风险评价工具，在经济下行期，
它变得更为重要，可以帮助企业更好地把握可能发生的财务风险，事
早采取预防措施。

因此，财务风险预警模型对于企业来说至关重要。

财务风险管理中的信用评分模型研究

财务风险管理中的信用评分模型研究随着全球经济的快速发展，财务风险管理受到了越来越多的关注。

信用评分模型则成为了降低财务风险的重要工具之一。

本文将就财务风险管理中的信用评分模型进行研究和探究。

一、信用评分模型简介信用评分模型是一种定量计算信用风险的方法。

它实际上将信用风险按分数划分成多个等级，使公司能够根据借款人的信用评分确定贷款条件和利率。

信用评分模型根据数据和分析结果，通过定量公式计算出每个客户的信用得分，得分越高则该客户的信用风险越低。

它通常使用预测模型，将客户的信息与历史数据和财务信息相结合。

信用评分模型被公认为贷款评估过程中最为准确和可靠的方法之一。

二、信用评分模型应用信用评分模型广泛应用于银行、金融机构和信用卡公司等财务机构中。

在这些机构中，信用评分模型被用来评估客户的信用风险，银行可以据此决定是否向客户发放贷款、授信额度和利率。

同时，信用评分模型也是金融机构确定其投资组合风险的一个关键因素。

除此之外，信用评分模型还被用于信用卡公司，在信用卡审批过程中判断客户的信用状况，以便决定是否批准申请人的信用卡申请。

三、信用评分模型的发展历程信用评分模型的发展可以追溯到上世纪五十年代。

当时，美国的银行开始使用手工方法来评估申请人的信用。

但是这种方法耗时耗力，而且带有一定的主观性。

到了上世纪七十年代，随着计算机的应用，信用评分模型开始自动化。

在之后的几十年中，信用评分模型经历了多次改进和升级。

例如，在上世纪八十年代，福特汽车公司的财务分析师W. Patrick Henry提出了一种新的评分方法，称为“福特评分模型”。

该模型首次将客户的历史财务数据和其他信息结合在一起，并利用这些信息预测未来的偿付能力。

这种方法的成功引起了其他金融机构的关注，并逐渐扩展到了其他行业。

到了21世纪，信用评分模型发展到了一个新的高度。

随着机器学习和数据挖掘技术的进步，信用评分模型的预测性和准确性变得更强，同时也更灵活和智能。

现代信用风险度量模型的比较分析

（四）CSFP 信用风险附加计量模型。违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款
三、结束语
信用风险在商业银行风险管理中占有特殊地位，信用风险的度量越来越得到国际金融界的重视。由最早的专家制度法发展为近年来的现代信用风险度量模型，由主观分析法转变为客观分析法，由定性分析法转变为定量分析法，信用风险度量方法得到了不断的发展和完善。□
（作者单位：武汉大学经济与管理学院）
被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其他贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP 信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，
参考文献： [1]安东尼·桑德斯．信用风险度量—— 风险估价的新方法与其他范式．北京机械工业
（三）KMV 模型是 KMV 公司 1997 年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。首先，它利用 Black 一 Scholes 期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时问、
中，风险驱动因素是企业资产价值及其波动性；在麦肯锡模型中，风险驱动因素是失业率等宏观因素；而在 CS FP 信用风险附加计量模型中，关键的风险驱动因素是经济中可变的违约率均值。
（二）麦肯锡模型则是在 Credit Metrics 的基础上，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，并通过蒙地卡罗模拟技术(a structured Monte Carlo simulation approach) 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 Credit Metrics 的补充，它克服了 Credit Metrics 中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。

信用管理信用模型

信用风险的度量与控制信用违约及其给债权人带来损失在一定程度上非常类似于保险时间的发生，债务人的违约可以类比于人寿保险中被保险人的死亡，或者类比于财产保险中灾害事故的发生。

通过这篇文章，我想让读者了解到以下这三点：1. 了解以财务资料与统计模型来预测信用违约的价值及其可行性。

2. 对CreditRisk +的信用评级违约预测方法有一个一般的了解。

3. 掌握CreditRisk +信用违约预测方法的特色与限制。

分别有以下4个模型：1. 保险方式：死亡率模型和CSFP 的信用风险附加CreditRisk +模型2. J.P. Morgan 的“信用度量术”CreidtMetrics 及其模型3. KMV 模型4. 风险中性的估值方法——基于市场风险溢价的模型 CreditRisk +模型重点模型介绍：在财产保险精算思想和方法的启发下，瑞士信贷银行金融产品开发出了基于财险精算方法的违约模型，记为CreditRisk +。

CreditRisk +模型是财产保险统计理论在信用风险领域的运用。

该模型只考虑违约或者不违约两种状态，同时假定违约率是随机的，并以此为前提度量预期损失，未预期损失及其变化。

此模型衡量贷款的损失取决于两个因素，违约频率和损失的严重程度。

1.1 模型原理CreditRisk +模型的基本思想是源于财产保险（例如住房火宅保险）方法。

先考察已投保火宅险的房屋，其实没出房屋被烧毁的概率是很小的，而且一般情况下不同处房屋烧毁事件之间是相互独立的。

然后，在观察诸如抵押贷款和小企业贷款等许多类型的贷款，这些贷款的违约风险也具有类似的特点，即每笔贷款具有很小的违约概率，而且每笔贷款的违约独立于其他贷款的违约，这个特点恰好符号泊松分布的特征。

瑞士信贷银行金融产品部首先意识到了贷款违约事件的上述特点及其泊松分布的特征，据此创立了CreditRisk +模型。

利用CreditRisk+模型即得到了贷款组合的损失分布情况。

江苏大学金融风险管理期末复习

金融风险是指在一定条件下和一定时期内，由于金融市场中各种经济变量的不确定造成结果发生的变动，从而导致行为主体遭受损失的大小及该损失发生可能性的大小。

又称为不可分散化风险，是指能产生对整个金融系统，甚至整个地区或者国家的经济主体都有遭受损失的可能性的风险。

不能靠经营所得收入来偿还债务本金甚至不能偿还债务利息，只能或者者变卖资产或者不断增加未到期的债务来偿还到期债务。

庞氏型经济主体不具备吸收冲击的能力。

策和措施来控制金融风险的行为。

指企业环绕总体经营目标，通过在企业管理的各个环节和经营过程中执行风险管理的基本流程，哺育良好的风险管理文化，建立健全全面风险管理体系，包括风险管理策略、风险理财措施、风险管理的组织职能体系、风险管理信息系统和内部控制系统，从而为实现风险管理的总体目标提供合理保证的过程和方法。

是提供资产定价的描述性模型。

它的主要含义是一个资产的预期收益与衡量该资产风险的一个尺度(贝塔值)相联系，说明资产的价格是如何依风险而确定的。

是一种针对债券等利率性金融产品的有效手段，能够比较准确、有效地衡量利率水平变化对债券和存贷款价格的影响，从本质上来说是个时间概念。

是指在给定的置信度下，资产组合在未来持有期内所遭受的最大可能损失。

是在专家个人判断与专家会议的基础上发展起来的一种专家调查方法。

它主要是采取匿名函询的方法，通过一系列调查征询表对专家进行调查，通过一定的反馈机制，取得尽可能一致的意见，给出最后的金融风险水平。

在计划经济体制向社会主义市场经济体制过渡中，变革的金融制度与转型中的经济制度之间不匹配而产生的矛盾。

指金融机构主要根据企业过去的信用记录来决定目前是否贷款，只向前看，不向后看，不重视企业预期收益。

资本充足率是各国普遍强调的一项重要监管内容，它是衡量银行清偿能力和流动性的指标。

资本充足率普通以自有资本占银行总资产之比为指标，根据《巴塞尔协议》普通为 8%。

⑴巴塞尔协议 I：通过制定银行的资本与风险加权资产的比率，规定出资本充足率的计算方法和计算标准，以保障国际银行体系健康而稳定地运行；制定统一的标准，以消除国际金融市场上各国银行之间的不平等竞争。

信用风险组合模型-详解

信用风险组合模型-详解目录• 1 什么是信用风险组合模型• 2 信用风险组合模型的一般形式什么是信用风险组合模型根据原理上的差异，信用风险组合模型可以分为两类：解析模型。

通过一些简化假设，对信贷资产组合给出一个“准确”的解。

解析模型能够快速得到结果，但缺点是需要建立在对违约风险因素诸多苛刻的假定基础上。

仿真模型。

用大量仿真试验(情景模拟)所产生的经验分布来近似代替真实分布。

仿真模型具有很大的灵活性，但是对信息系统的计算能力要求很高。

信用风险组合模型的一般形式1、creditmetrics模型creditmetrics模型本质上是一个var模型，目的是为了计算出在一定的置信水平下，一个信用资产组合在持有期限内可能发生的最大损失。

creditmetrics模型的创新之处正是在于解决了计算非交易性资产组合var这一难题。

(1)信用风险取决于债务人的信用状况，尔债务人的信用状况则用信用等级表示。

(2)信用工具(包括贷款、私募债券等)的市场价值取决于借款人的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。

(3)creditmetrics模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。

(4)由于creditmetrics模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献(marginarisk contribution)这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。

边际风险贡献是指因增加某一信用工具在组合中的持有量而增加的整个组合的风险。

2、credit portfolio view模型麦肯锡公司提出的credit portfolio view模型直接将将转移概率与宏观因素的关系模型化，然后通过不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出模型中的一系列参数值。

信用风险模型

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Risk Management Symposium - September 2000
Page 8
Current Issues in Credit Risk Modelling
Topic Definition of
Conceptual Issues/Concerns Should credit risk include only default or both default and rating migrations?
– Purpose of a credit risk model – Common components – Model from insurance (Credit Risk+) – Credit Metrics – KMV
• Model comparison
Bank of Thailand
Risk Management Symposium - September 2000
Credit Rating Probability of Default
AAA
0.00%
AA
0.00%
A
0.06%
Credit Rating Probability of Default
BBB
0.18%
BB
1.06%
B
5.20%
CCC
19.79%
Note: 1. Probability of default is based on 1-year horizon.
Page 2
BIS Regulatory Model Vs Credit Risk Models
BIS Risk-Based Capital Requirements

信用风险模型金融专家的利器

信用风险模型金融专家的利器在金融市场中，信用风险是投资者必须面对的一项重要挑战。

为了能够准确评估和管理信用风险，金融专家们研发了信用风险模型，这成为他们工作中的利器。

本文将介绍信用风险模型的概念、作用以及一些常用的模型类型。

一、信用风险模型的概念与作用信用风险模型是一种统计分析工具，其主要目的是评估借款人或债务人违约的概率，并确定相应的风险水平。

通过引入各种金融指标和数据，信用风险模型能够对潜在的信用违约风险进行量化分析，为金融机构和投资者提供了重要的决策参考。

信用风险模型在金融业中的作用包括但不限于以下几个方面：1. 评估违约概率：通过对历史数据和影响因素进行分析，信用风险模型能够计算出借款人或债务人发生违约的概率。

这为金融机构在贷款审批、投资决策等方面提供了重要参考。

2. 制定风险策略：信用风险模型可以帮助金融机构确定风险承受能力，并据此制定相应的风险管理策略。

通过模型的运用，金融机构能够更好地控制信用风险，保护自身利益。

3. 优化资本配置：信用风险模型能够帮助金融机构评估资产组合中的信用风险，从而优化资本配置。

通过合理分配资金，金融机构能够最大限度地平衡风险和收益，提高效益。

4. 辅助决策：信用风险模型为金融机构提供了量化的风险评估结果，能够帮助决策者更准确地把握风险状况，做出理性决策。

二、常用的信用风险模型类型1. 当期违约率模型：该模型基于历史数据，通过计算特定时点发生违约的概率，来评估借款人的信用风险。

这种模型适用于单一债项或单一借款人的评估。

2. 评级模型：评级模型是基于借款人或债务人的信用评级来评估其违约概率。

这种模型常用于评估债券发行的风险水平，也被用于评估高风险借款人的信用质量。

3. 重复违约模型：重复违约模型主要用于评估借款人或债务人在多次借款周期中连续违约的概率。

这种模型适用于长期借款人的信用评估。

4. 结构化模型：结构化模型是将债务人的信用风险与其他因素相结合，从而进行综合评估的模型。

财务风险管理Chapter9信用风险计量模型

• 假設均翰公司的目前的資產價值為$100，資產價值波動性為每年20%，評估期間為一年，無風險利率是10%。
• 到期時公司應償還的負債D為$99.46。 • 請估計公司ㄧ年的預期違約機率。
财务风险管理Chapter9信用风险计量模型
解答
• VA=100, σA=0.2, τ=1, D=99.46, r=0.1
• KMV模型以試誤法不斷重複以估計資產價值波動性，KMV公司宣稱經由這個程序估計的資產價值波動性僅是參考值，KMV公司內部會採取特殊的方法再進一步加以調整。但是KMV並未說明其方法。
• 實務上常以Ronn-Verma法來估計公司資產價值與資產價值波動性。
财务风险管理Chapter9信用风险计量模型
1. 估計公司資產價值與資產價值的波動性。 2. 計算出公司的違約間距(DD) 3. 判斷公司違約機率 (EDF)
财务风险管理Chapter9信用风险计量模型
圖9.2 KMV違約機率分配模型
财务风险管理Chapter9信用风险计量模型
1.估計公司資產價值與資產價值波動性
• KMV模型第一個步驟是估計公司資產價值與資產價值波動性
風險中立下的負債違約機率
• 莫頓模型中，N(d2)是買權到期時仍處於價內的機率，就是股東執行買權而且仍控制公司的機率，同時也是負債不會發生違約的機率。
• 所以反過來[1–N(d2)]= N(-d2)則代表負債違約機率，亦即公司違約機率。
财务风险管理Chapter9信用风险计量模型
計算實例 9.1
• 由於公司資本結構裡的資產價值不易取得，因此縮減式模型即是將結構式模型加以簡化，去除資產價值變數與權益變數，僅留下負債變數。因此縮減式模型形式上就像一個債券評價模型。

马克思信用理论与我国中小企业信用体系建设

完善中小企业信用服务机构的备案和数据申报制度，及时了解行业发展动态并采取相应的管理措施，保证信用服务行业在规范的轨道上运行。其次，要加强服务，建立信用信息监管和失信奖惩制度。对不讲信用、造假售假、欺诈行骗、损害消费者利益的企业，要组织新闻媒体和有关部门曝光和处罚，通过公示信用严重缺失者黑名单，提高失信者的经济成本，从而有效遏制信用危机的继续发展和蔓延。另外，对信用良好的企业给予奖励，例如长期信用评级较高的企业可以享有获取低息贷款的优先权等。最后，要建立完善的法律法规体系或部门规章，包括失信惩罚体系，并严格执行，加强执法力度。同时有关信用信息披露的相关法律法规也要尽快颁布实施，从而对企业信息数据的使用进行规范，对信息采集使用的范围加以明确，区别对待可公开的和秘密的信息，还要明确规定政府部门及相关机构对信息公开的方式和内容以及信息使用的权利与义务。（作者单位：１．成都航空职业技术学院；２．西南财经大学天府学院）
纸币替代金币。”（２）信用加快了流通或商品形态以及资本形态各个阶段的变化，也加快了整个生产过程，连续性本身就是一种生产力。同时也减少了准备金。（３）通货的流通量和速度可以通过信用来调节。可以
用较高的信用代替现实的货币，从而流通中实际需要的货币量减少，产生“信用作为媒介提高通货的速度”。
３、信用加速资本的积聚和集中，促进股份制的出现与发展。二、我国中小企业信用体系建设中存在的问题信用制度是建立在商品经济基础上的，它既是商品经济发展的产物，也是推动商品经济发展的有力杠杆。中小企业在经济发展中的重要地位已经被各国经济发展的实践所证明，近几年来，从中央到地方，各级政府及金融机构都陆续出台相关政策措施，从财税、信贷等方面对中小企业加大扶持力度，改善经营环境，所取得的成效也十分明显，但中小企业仍然面ｌ腼着十分严重在融资难和担保难等困境，这也是因为中小企业自身的信用体系建设不完善从而导致了企业融资困难。主要表现在以下几个方面：

英国消费信贷风险评估模型分析

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０．０２６１
万方数据
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１
一
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需知道的贷款申请者的坏账概率可通过步骤２计算的风险指数在下表中查出。从对此方法的介绍可以看出，这种方法的应用需坏账概率分类表及风险指数表的支持，而这两种表格都是根据银行消费信贷业务中的有关数据和资料制成的。因此，对相关数据和资料的收集，是使用这种方法的基础。目前在我国的银行机构中，有些银行已具有一批消费
万方数据
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Ｉ
１，，
⑥工作时闻帐户总数合计 ①是否有电话
俺
坏帐数
１２３４
坏帐概率
０．０１１５
６个月以下７—１２个月１３—２４个月
１０７４６０
９９３９７８０５３
６６９５６５
Ｏ．００６７Ｏ．０７０ｌ
２５—３６个月３７—４８个月
无 ②居住条件拥有住宅租有住宅房屋单元单问与其他人和住 ③银行账户情况无银行账户一般支票账户特殊支票账户只有储蓄账户拥有多种账，、 ④借款目的车家庭用品还债医药服装税收和保险旅游借给亲戚其他 ⑤在此住宅居住时问６个月以下７一１２个月
信贷业务的相关资料和数据，这就为上述方法的使用提供了方便，其他行也需在相互学习、交流的同时，注意收集、积累自己在消费信贷业务方面的数据和资料，以便为上述风险评估方法的应用创造条件。
毒未睁吾ｔ量凳蒿｜｜｜｜
虽然上面这种方法可在编程后
通过计算机运行，具有降低成本、
提高工作效率的优点，但若有效性不强，则节约的成本也会为评估产生的损失所吃掉。因此，在使用这种方法时，应注意对其有效性进行检验。
在对模型进行有效性检验后，我们可以对有效性不显著的模型进行修正，具体修正可以通过调整科目设置，改变各特征项目所占风险指数权重等方法来完成。聚

信用风险评估模型在企业信贷方面的应用

信用风险评估模型在企业信贷方面的应用随着社会经济的不断发展，资金需求越来越急迫，企业信贷也成为了经济活动中不可缺少的一部分。

但是在资金投入的时候，投资人往往需要考虑的并不仅仅是企业的盈利情况，还要考虑到在借款期间，企业产生的信用风险。

因此，对于企业信贷的申请者来说，需要了解和掌握信用风险评估模型，并且在实际操作中应用到企业信贷中。

信用风险评估模型，指的是在研究特定的借款者时，对借款人进行评估，以确定借款人还款能力的一种数学模型。

这种数学模型主要是通过对借款人的可还款性、还款能力、还款背景、征信状况等指标进行统计分析，并将这些指标映射成相应的信用评价指数，进而综合评价借款人的信用风险。

一般信用评价指数越高，借款人的信用风险也就越低，借款人获得信用贷的可能性也会越大。

在企业信贷方面，信用风险评估模型的应用尤为重要。

企业信贷的申请者众多，其资产状况、经营模式、债务情况各不相同，如果不考虑信用风险，投资人的资金很容易就会陷入到高风险的企业中，导致本金的流失。

因此，在企业信贷中，信用风险评估模型是必不可少的。

实际上，信用风险评估模型的应用早在1980年代就开始了，当时主要是针对个人信用评估，后来发展到企业信用评估，由此产生了一系列评估模型，例如传统的评估模型、人工智能评估模型、贝叶斯网络评估模型、混合评估模型等等。

在传统的评估模型中，一般是通过对企业的基本信息、历史财务情况、现金流、征信情况等指标进行综合评估，对企业的信用状况进行判断。

但是，在实际操作中，这种评估方法存在一些问题，例如评估指标的选择可能存在偏差、评估结论可能存在误差等。

在人工智能评估模型中，通过采用逻辑回归、支持向量机等算法，将多个指标统一处理，提高了信用评估的准确性。

在贝叶斯网络评估模型中，将企业的信用评估看做是概率和统计学的问题，并通过贝叶斯网络对评估结果进行分析。

在混合评估模型中，将多种评估模型进行融合，以提高信用评估的准确性。

不管是哪种评估模型，其目的都是为了更准确地评估企业的信用状况，从而降低投资人的风险。