二、信用风险计量
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C、主要针对美国上市制造业企业
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（1）Altman的Z计分模型和ZETA模型 ZETA模型 A、第二代Z计分模型 B、将原模型考察指标由5个增加到7个 X1 ——资产收益率指标 X2 ——收益稳定性指标 X3 ——偿债能力指标 X4 ——盈利积累能力指标 X5 ——流动性指标 X6 ——资本程度化指标 X7 ——规模指标 C、主要针对公共或私有的非金融类公司
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（2）RiskCalc模型
A、在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的 违约概率模型 B、核心：通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组 变量，经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概 率。 C、是商业化统计分析模型的典型代表 （3）Credit Monitor模型 A、在Merton模型基础上发展起来的一种适用于上市公司的违约概率 模型 B、核心：把企业和银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中 的信用风险信息隐含在期权交易中 C、企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权C、
3.2.1客户信用评级
1、客户信用评级的基本概念（掌握） （1）客户信用评级 A、是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客 户违约风险的大小。 B、评价主体是商业银行 C、评价目标是客户违约风险 D、评价结果是信用等级和违约概率（PD） E、功能：能够有效区分违约客户 能够准确量化客户违约风险
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级（掌握）
1、债项评级的基本概念
（1）债项评级 对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后债项损失 大小 其中，特定风险因素包括： 抵押、优先性、产品类别、地区、行业等 （2）债项评级与客户评级的关系 客户评级和债项评级是反映信用风险水平的两个维度 一个债务人只能有一个客户评级，而同一债务人的不同交易可能会 有不同的债项评级 （3）损失 经济损失——折现率、成本 会计损失——贷款本金、利息
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解)
（2）信用评分法 A、是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量 计算出一个数值（得分）来代表债务人的信用风险，并将借款人归类 于不同的风险等级。可观察到的特征变量：
收入 资产 年龄 职业 居住地
现金流量 财务比率
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
（2）违约的定义 债务被视为违约的事件： A、商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品（若存在），借 款人可能无法全额偿还对商业银行的债务； B、债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上（含90天） C、银行停止对贷款计息； D、银行冲销了贷款或计提了专项准备金； E、银行将贷款出售并相应承担了较大的经济损失； F、银行同意消极债务重组； G、银行将债务人列为破产企业或类似的状况； H、债务人申请破产、或已经破产、或处于类似状态，由此将不履行或 延期偿还银行债务。 （3）违约概率 A、是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。 B、《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级 1年期违约概率与0.03%中的较高者。
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
（3）违约概率 C、违约概率的估计： 单一借款人的违约概率 某一信用等级所有借款人的违约概率 D、与违约频率的区别 违约频率是事后检验的结果，而违约概率是分析模型 作出的事前预测
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解)
（1）专家判断法（专家系统） A、依赖高级信贷人员和信贷专家的经验、知识和技能，运用专业性分 析工具，在分析评价各种关键要素基础上依据主观判断来综合评定信 用风险的分析系统。 B、主要考虑的因素： a.与借款人有关的因素 声誉 杠杆（资本负债比率）——杠杆比率高，违约概率高，风险也高 收益波动性——收益波动性高则违约率高，风险也高 b.与市场有关的因素 经济周期——经济萧条时期，耐用消费品行业的企业容易出现违约， 风险也高 宏观经济政策——若政府对某些行业（如高耗能行业）采取限制发展 的措施，那么这些行业的企业信用风险就会比较高 利率水平——高利率不仅造成潜在借款人的整体违约风险提高，而且 会促使借款人承担更高的风险
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（1）Altman的Z计分模型和ZETA模型 Altman的Z计分模型 A、认为影响借款人违约概率的因素有： 流动性 盈利性 杠杆比率 偿债能力 活跃性 B、计分函数 Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 Z低于1.81，企业存在很大的破产风险 Z值越高，违约概率越低
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
5、客户评级/评分的验证（理解）
主要内容 检验内部评级体系对客户违约风险的区分能力 检验内部评级体系对违约概率等风险参数预测的准确性 检验评级/评分结果及风险参数在商业银行信贷流程中的使用情况 （1）客户违约风险区分能力的验证 A、基本原理：运用多种数理分析方法检验评级系统对客户是否违 约的判断准确性 B、常用方法： CAP曲线与AR值 ROC曲线与A值 KS检验 贝叶斯错误率 信息值IV Brier得分
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
4、个人客户评分方法（掌握）
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
4、个人客户评分方法（掌握）
（1）信用局评分 常用模型：风险评分——预测消费者违约/坏账风险的大小 收益评分——预测消费者开户后给商业银行带来潜在收益 破产评分——预测消费者破产风险的大小 其他信用特征评分 （2）申请评分 A、申请者提交信息（年龄、职业、学历、收入、住房状况、申请者在信用 局的历史信用信息） B、对照商业银行类似申请者开户后的信用表现 C、预测违约概率 D、与商业银行可以接受的违约底线作比较 E、拒绝或接受 大部分申请评分模型根据客户提供的信息将他们区分为好客户与坏客户 （3）行为评分 被用来观察现有客户的行为，以掌握客户及时还款的可信度
项目三 信用风险管理
3.1 3.2 3.3 3.4 信用风险识别 信用风险计量 信用风险检测与报告 信用风险控制
3.2 信用风险计量
信用风险计量是现代信用风险管理的基础和关键环节。 信用风险计量经历了专家判断法、信用评分模型、违约概率模型分 析三个主要发展阶段 《巴塞尔新资本协议》明确要求，商业银行的内部评级应基于二维 评级体系： 一维是客户评级； 二维是债项评级
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解) （2）信用评分法
B、信用评分模型的关键： 在于特征变量的选择和各自权重的确定 C、应用最广泛的信用评分模型： 线性概率模型 Logit模型 Probit模型 线性辨别模型 D、运用信用评分模型进行信用风险分析的基本过程： a.模拟特定形式的函数关系式 b.得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度 c.给予借款人相应评级并决定贷款与否 E、信用评分模型存在的问题 a.是一种向后看的模型，无法及时反映企业信用状况的变化 b.商业银行需要相当长的时间才能建立起一个包括大多数企业历史数 据的数据库 c.无法提供客户违约概率的准确数值
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
3、贷款分来自百度文库与债项评级
（1）贷款分类 A、信贷资产风险分类通常是指信贷分析和管理人员或监管当局的检查人员 ，综合能够获得的全部信息并运用最佳判断，根据信贷资产的风险程度对 信贷资产质量作出评价 B、需考虑的因素 借款人的还款能力、还款记录、还款记录、还款意愿、贷款的担保、贷款 偿还的法律责任等 C、贷款的五级分类 正常、关注、次级、可疑、损失 D、在进行五级分类过程中，商业银行必须做到： a.建立健全内控制度，完善信贷规章、制度和方法 b.建立有效的信贷组织管理体制 c.实行审贷分离 d.完善信贷档案管理制度，保证贷款档案的连续和完整 e.改进管理信息系统，保证管理层能够及时获得有关贷款状况的重要信息 f.督促借款人提供真实准确的财务信息
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
2、债项评级的方法
（1）影响违约损失率的因素
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
2、债项评级的方法
（2）计量违约损失率方法 A、市场价值法 通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率 假设前提是市场能够及时有效反映债券发行企业的信用风险变化 主要适用于已经在市场上发行并且可交易的大企业、政府、银行债 券 进一步细分为市场法和隐含市场法 B、回收现金流法 LGD（违约损失率）=1—回收率=1—（回收金额—回收成本）/违约 风险暴露
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
3、贷款分类与债项评级
（2）贷款分类与债项评级的区别
贷款 分类
综 合 考 虑了客户信用 风 险 因 素和债项交易 损 失 因 素，实际上是 根 据 预 期损失对信贷 资 产 进 行评级 主 要 用 于贷后管理，
更 多 地 体现为事后评
债项 评级
仅 考 虑 影响债项损失 的 特 定 风险因素，客 户 信 用 风险因素由客 户 评 级 完成
可同时用于贷前审批、
贷 后 管 理，是对债项
价
风 险 的 一种预先判断
债 项 评 级与客户评级 构 成 的 二维评级能够 实 现 更 为细化的贷款 分类
3.2 信用风险计量
3.2.3 组合信用风险计量
1、违约相关性及其计量
违约发生的原因主要有： A、债务人自身因素——经营管理不善、重大项目失败 B、债务人所在行业或地区因素——原材料价格上涨、重大事件的发生 C、宏观因素——GDP增长放缓、贷款利率上升、货币升值 （1）相关系数 A、线性相关 ρ=Corr(X,Y)=COV(X,Y)/[STD(X)*STD(Y)] X、Y分别表示不同类型借款人的违约损失；Corr为简单相关系数 COV为协方差；STD为标准差 线性相关系数具有线性不变性，而其最大的缺点在于仅能计量线性相关B、 非线性相关 通过秩相关系数和坎德尔系数进行计量 a.秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性，反映了不 同变量排序的线性相关性(公式可参考P115) b.坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 （公式可参考P115） 以上具有良好的数学性质，但缺点在于只能刻画两个变量之间的相关程度 ，却无法通过个变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
1、债项评级的基本概念
（4）违约风险暴露 指债务人违约时的预期表内表外项目暴露总和 若客户已违约——违约风险暴露为其违约时的债务账面价值 若客户未违约——违约风险暴露为：表内项目——债务账面价值 表外项目——已提取金额+信 用转换系数*已承诺未提取金额 （5）违约损失率 =损失/违约风险暴露 估计违约损失率的损失是经济损失，须以历史回收率为基础，参考 至少7年、涵盖一个经济周期的数据
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解) （1）专家判断法（专家系统） C、5Cs系统 品德、资本、还款能力、抵押、经营环境 D、5Ps系统 个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素、企业前 景因素 E、骆驼系统（CAMEL） 资本充足性、资产质量、管理水平、盈利水平、流动性 F、专家系统的特点： 将信贷专家的经验和判断力作为信用分析和决策的主要基础 G、专家系统存在的问题： 对信用风险的评估缺乏一致性，缺乏系统的理论支持以及难以 实现对信用风险的准确计量
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
5、客户评级/评分的验证（理解） （2）违约概率预测准确性的验证
A、基本原理：运用统计学中的假设检验，当实际违约发生情况超 过给定阈值，则拒绝原假设，认为PD预测不准确 B、常用方法：二项分布检验——检验给定年份某一等级PD预测准 确性 卡方分布检验——检验给定年份不同等级PD预测准 确性 正态分布检验——检验不同年份同一等级PD预测准 确性 扩展的交通灯检验——检验不同年份不同等级PD预 测准确性
主要针对公共或私有的非金融类公司
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（4）KPMG风险中性定价模型 A、核心：假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者 B、违约率==1-（1+国债收益率）/（1+债券收益率） （5）死亡率模型 A、根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内 不同信用等级的贷款或债券的违约概率，既死亡率 B、通常分为边际死亡率和累计死亡率 边际死亡率（MMR1）=等级为B的债券在发行第一年违约的总价 值/处于发行第一年的等级为B的债券总价值 累计死亡率（CMR）=1-SR1*SR2*….SRN
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（1）Altman的Z计分模型和ZETA模型 ZETA模型 A、第二代Z计分模型 B、将原模型考察指标由5个增加到7个 X1 ——资产收益率指标 X2 ——收益稳定性指标 X3 ——偿债能力指标 X4 ——盈利积累能力指标 X5 ——流动性指标 X6 ——资本程度化指标 X7 ——规模指标 C、主要针对公共或私有的非金融类公司
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（2）RiskCalc模型
A、在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的 违约概率模型 B、核心：通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组 变量，经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概 率。 C、是商业化统计分析模型的典型代表 （3）Credit Monitor模型 A、在Merton模型基础上发展起来的一种适用于上市公司的违约概率 模型 B、核心：把企业和银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中 的信用风险信息隐含在期权交易中 C、企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权C、
3.2.1客户信用评级
1、客户信用评级的基本概念（掌握） （1）客户信用评级 A、是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客 户违约风险的大小。 B、评价主体是商业银行 C、评价目标是客户违约风险 D、评价结果是信用等级和违约概率（PD） E、功能：能够有效区分违约客户 能够准确量化客户违约风险
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级（掌握）
1、债项评级的基本概念
（1）债项评级 对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后债项损失 大小 其中，特定风险因素包括： 抵押、优先性、产品类别、地区、行业等 （2）债项评级与客户评级的关系 客户评级和债项评级是反映信用风险水平的两个维度 一个债务人只能有一个客户评级，而同一债务人的不同交易可能会 有不同的债项评级 （3）损失 经济损失——折现率、成本 会计损失——贷款本金、利息
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解)
（2）信用评分法 A、是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量 计算出一个数值（得分）来代表债务人的信用风险，并将借款人归类 于不同的风险等级。可观察到的特征变量：
收入 资产 年龄 职业 居住地
现金流量 财务比率
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
（2）违约的定义 债务被视为违约的事件： A、商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品（若存在），借 款人可能无法全额偿还对商业银行的债务； B、债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上（含90天） C、银行停止对贷款计息； D、银行冲销了贷款或计提了专项准备金； E、银行将贷款出售并相应承担了较大的经济损失； F、银行同意消极债务重组； G、银行将债务人列为破产企业或类似的状况； H、债务人申请破产、或已经破产、或处于类似状态，由此将不履行或 延期偿还银行债务。 （3）违约概率 A、是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。 B、《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级 1年期违约概率与0.03%中的较高者。
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
（3）违约概率 C、违约概率的估计： 单一借款人的违约概率 某一信用等级所有借款人的违约概率 D、与违约频率的区别 违约频率是事后检验的结果，而违约概率是分析模型 作出的事前预测
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解)
（1）专家判断法（专家系统） A、依赖高级信贷人员和信贷专家的经验、知识和技能，运用专业性分 析工具，在分析评价各种关键要素基础上依据主观判断来综合评定信 用风险的分析系统。 B、主要考虑的因素： a.与借款人有关的因素 声誉 杠杆（资本负债比率）——杠杆比率高，违约概率高，风险也高 收益波动性——收益波动性高则违约率高，风险也高 b.与市场有关的因素 经济周期——经济萧条时期，耐用消费品行业的企业容易出现违约， 风险也高 宏观经济政策——若政府对某些行业（如高耗能行业）采取限制发展 的措施，那么这些行业的企业信用风险就会比较高 利率水平——高利率不仅造成潜在借款人的整体违约风险提高，而且 会促使借款人承担更高的风险
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（1）Altman的Z计分模型和ZETA模型 Altman的Z计分模型 A、认为影响借款人违约概率的因素有： 流动性 盈利性 杠杆比率 偿债能力 活跃性 B、计分函数 Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 Z低于1.81，企业存在很大的破产风险 Z值越高，违约概率越低
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
5、客户评级/评分的验证（理解）
主要内容 检验内部评级体系对客户违约风险的区分能力 检验内部评级体系对违约概率等风险参数预测的准确性 检验评级/评分结果及风险参数在商业银行信贷流程中的使用情况 （1）客户违约风险区分能力的验证 A、基本原理：运用多种数理分析方法检验评级系统对客户是否违 约的判断准确性 B、常用方法： CAP曲线与AR值 ROC曲线与A值 KS检验 贝叶斯错误率 信息值IV Brier得分
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
4、个人客户评分方法（掌握）
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
4、个人客户评分方法（掌握）
（1）信用局评分 常用模型：风险评分——预测消费者违约/坏账风险的大小 收益评分——预测消费者开户后给商业银行带来潜在收益 破产评分——预测消费者破产风险的大小 其他信用特征评分 （2）申请评分 A、申请者提交信息（年龄、职业、学历、收入、住房状况、申请者在信用 局的历史信用信息） B、对照商业银行类似申请者开户后的信用表现 C、预测违约概率 D、与商业银行可以接受的违约底线作比较 E、拒绝或接受 大部分申请评分模型根据客户提供的信息将他们区分为好客户与坏客户 （3）行为评分 被用来观察现有客户的行为，以掌握客户及时还款的可信度
项目三 信用风险管理
3.1 3.2 3.3 3.4 信用风险识别 信用风险计量 信用风险检测与报告 信用风险控制
3.2 信用风险计量
信用风险计量是现代信用风险管理的基础和关键环节。 信用风险计量经历了专家判断法、信用评分模型、违约概率模型分 析三个主要发展阶段 《巴塞尔新资本协议》明确要求，商业银行的内部评级应基于二维 评级体系： 一维是客户评级； 二维是债项评级
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解) （2）信用评分法
B、信用评分模型的关键： 在于特征变量的选择和各自权重的确定 C、应用最广泛的信用评分模型： 线性概率模型 Logit模型 Probit模型 线性辨别模型 D、运用信用评分模型进行信用风险分析的基本过程： a.模拟特定形式的函数关系式 b.得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度 c.给予借款人相应评级并决定贷款与否 E、信用评分模型存在的问题 a.是一种向后看的模型，无法及时反映企业信用状况的变化 b.商业银行需要相当长的时间才能建立起一个包括大多数企业历史数 据的数据库 c.无法提供客户违约概率的准确数值
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
3、贷款分来自百度文库与债项评级
（1）贷款分类 A、信贷资产风险分类通常是指信贷分析和管理人员或监管当局的检查人员 ，综合能够获得的全部信息并运用最佳判断，根据信贷资产的风险程度对 信贷资产质量作出评价 B、需考虑的因素 借款人的还款能力、还款记录、还款记录、还款意愿、贷款的担保、贷款 偿还的法律责任等 C、贷款的五级分类 正常、关注、次级、可疑、损失 D、在进行五级分类过程中，商业银行必须做到： a.建立健全内控制度，完善信贷规章、制度和方法 b.建立有效的信贷组织管理体制 c.实行审贷分离 d.完善信贷档案管理制度，保证贷款档案的连续和完整 e.改进管理信息系统，保证管理层能够及时获得有关贷款状况的重要信息 f.督促借款人提供真实准确的财务信息
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
2、债项评级的方法
（1）影响违约损失率的因素
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
2、债项评级的方法
（2）计量违约损失率方法 A、市场价值法 通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率 假设前提是市场能够及时有效反映债券发行企业的信用风险变化 主要适用于已经在市场上发行并且可交易的大企业、政府、银行债 券 进一步细分为市场法和隐含市场法 B、回收现金流法 LGD（违约损失率）=1—回收率=1—（回收金额—回收成本）/违约 风险暴露
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
3、贷款分类与债项评级
（2）贷款分类与债项评级的区别
贷款 分类
综 合 考 虑了客户信用 风 险 因 素和债项交易 损 失 因 素，实际上是 根 据 预 期损失对信贷 资 产 进 行评级 主 要 用 于贷后管理，
更 多 地 体现为事后评
债项 评级
仅 考 虑 影响债项损失 的 特 定 风险因素，客 户 信 用 风险因素由客 户 评 级 完成
可同时用于贷前审批、
贷 后 管 理，是对债项
价
风 险 的 一种预先判断
债 项 评 级与客户评级 构 成 的 二维评级能够 实 现 更 为细化的贷款 分类
3.2 信用风险计量
3.2.3 组合信用风险计量
1、违约相关性及其计量
违约发生的原因主要有： A、债务人自身因素——经营管理不善、重大项目失败 B、债务人所在行业或地区因素——原材料价格上涨、重大事件的发生 C、宏观因素——GDP增长放缓、贷款利率上升、货币升值 （1）相关系数 A、线性相关 ρ=Corr(X,Y)=COV(X,Y)/[STD(X)*STD(Y)] X、Y分别表示不同类型借款人的违约损失；Corr为简单相关系数 COV为协方差；STD为标准差 线性相关系数具有线性不变性，而其最大的缺点在于仅能计量线性相关B、 非线性相关 通过秩相关系数和坎德尔系数进行计量 a.秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性，反映了不 同变量排序的线性相关性(公式可参考P115) b.坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 （公式可参考P115） 以上具有良好的数学性质，但缺点在于只能刻画两个变量之间的相关程度 ，却无法通过个变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
3.2 信用风险计量
3.2.2 债项评级
1、债项评级的基本概念
（4）违约风险暴露 指债务人违约时的预期表内表外项目暴露总和 若客户已违约——违约风险暴露为其违约时的债务账面价值 若客户未违约——违约风险暴露为：表内项目——债务账面价值 表外项目——已提取金额+信 用转换系数*已承诺未提取金额 （5）违约损失率 =损失/违约风险暴露 估计违约损失率的损失是经济损失，须以历史回收率为基础，参考 至少7年、涵盖一个经济周期的数据
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
2、客户信用评级的发展(了解) （1）专家判断法（专家系统） C、5Cs系统 品德、资本、还款能力、抵押、经营环境 D、5Ps系统 个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素、企业前 景因素 E、骆驼系统（CAMEL） 资本充足性、资产质量、管理水平、盈利水平、流动性 F、专家系统的特点： 将信贷专家的经验和判断力作为信用分析和决策的主要基础 G、专家系统存在的问题： 对信用风险的评估缺乏一致性，缺乏系统的理论支持以及难以 实现对信用风险的准确计量
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
5、客户评级/评分的验证（理解） （2）违约概率预测准确性的验证
A、基本原理：运用统计学中的假设检验，当实际违约发生情况超 过给定阈值，则拒绝原假设，认为PD预测不准确 B、常用方法：二项分布检验——检验给定年份某一等级PD预测准 确性 卡方分布检验——检验给定年份不同等级PD预测准 确性 正态分布检验——检验不同年份同一等级PD预测准 确性 扩展的交通灯检验——检验不同年份不同等级PD预 测准确性
主要针对公共或私有的非金融类公司
3.2 信用风险计量
3.2.1客户信用评级
3、法人客户评级模型
（4）KPMG风险中性定价模型 A、核心：假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者 B、违约率==1-（1+国债收益率）/（1+债券收益率） （5）死亡率模型 A、根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内 不同信用等级的贷款或债券的违约概率，既死亡率 B、通常分为边际死亡率和累计死亡率 边际死亡率（MMR1）=等级为B的债券在发行第一年违约的总价 值/处于发行第一年的等级为B的债券总价值 累计死亡率（CMR）=1-SR1*SR2*….SRN