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8信用评价：个人信用评分制度8.1个人信用评分：有效的信息处理模式8.1.1信用评分的原理信用评分简单地说，就是运用一定的公式和规则，评估客户的信用价值（可信度）的方法。
传统的信用评分模型就是将预先通过统计方法确定的权重分配给申请人主要信用特征指标，由此产生出一个信用分数。
最常用的信用评分用来预测信用申请者准时且足额偿还信贷的可能性，如果评分的分值比分界值高，那么申请人即得到许可。
信用评分模型可以从服务商那里购买，也可以根据自己拥有的信用数据开发。
信贷机构往往将购买一般性的模型作为一种权宜之计，待它们自己积累了充足的样本数量，就会根据自己的顾客样本构建自己的系统。
信用评分模型隐含的一个假设是：存在着一种测度能将良好信用及较差信用的评价对象区分成不同的两种分布。
当然在这两个分布之间可能有一些重叠（如图所示），既所谓的灰色地带。
图8－1 信用计分模型中良好信用及不良账户的信用分数分布有些信用评分专注于对这个灰色地带的信用消费者群体进行细分。
这是由于在激烈的市场竞争下，信用评分极低的信用申请者早已被排除，而信用评分极高的也早已被各个授信机构竞相争夺，信用需求已得到满足，各种信用供给者需要从获得中等评分的潜在客户群体中挑选合适的授信目标，因而对中间地带的信用消费者进行细分的评分模型是十分必要的。
进行近乎连续的细致地信用评分不能仅仅依靠消费者偿债、公共记录、专业和雇用记录来简单的排除有明显不良纪录者，而更需要在此基础上，进一步详细地分析消费者的消费行为，包括所属的消费者群体、年龄段、消费规律、偏好、习惯等等，一个科学的信用评分模型需要建立在对消费者群体的长期或阶段性跟踪、区域调查和大量的数理统计分析的基础上。
Avery 等就曾指出，区域经济状况及所处的经济周期是影响偿债的重要因素，但现有的信用评分模型大多忽略了这一因素。
【129】账户所个人8.1.2评分用于个人信用的基础与条件信用风险可分为三类：可度量可控制风险、可度量不可控制风险、不可度量不可控制风险，评分系统和组合分析的目标主要是针对可度量风险。
信用风险度量模型构建与优化随着金融市场的日益发展，信用风险成为银行和金融机构面临的一个重要挑战。
银行等金融机构为了降低信用风险，利用信用风险度量模型来识别有风险的客户和交易，以获得高收益和合理的风险水平。
本文将着重探讨信用风险度量模型的构建与优化。
一、信用风险度量模型的构建1.检测与测量：一个合适的信用风险度量模型需要包含对借款人的财务状况等基本信息的检测与测量。
让我们来看看最常用的两个指标：借款人的历史还款记录和财务状况。
如果借款人在过去的还款记录中有较高的逾期次数，那么他们今后的还款能力就应该受到怀疑。
而借款人的财务状况则可以通过财务报表数据来了解。
2.评估信用风险：在借款人的财务信息和历史还款数据被收集之后，我们可以将其用来计算出贷款人的风险水平。
作为第一线的金融机构，银行需要建立自己的信用评估系统，以对客户的信用风险进行评估和监控。
3.风险分级：根据评估结果，借款人可以被分为多个风险等级。
这些等级可以用来比较借款人之间的风险水平，同时可以用来决定贷款的利率、条件等。
4.监控：一旦贷款被发放，银行也需要对其进行监控，以确保风险在合理范围内。
这就需要银行持续的对借款人信息的跟踪，并识别一些潜在的风险或异常情况。
二、优化信用风险度量模型的方法1.数据质量的保证：一个优秀的信用风险度量模型需要实时高质量的数据。
缺乏充足的数据会严重影响评估的准确性，也会对监控带来一定的不便。
因此，银行在构建信用风险度量模型时需要重视数据的质量和完整性。
2.指标的选择：针对不同的借款人，银行需要选择适合其财务状况和历史记录的指标。
在指标的选择上，可以结合特定的背景信息来实现更好的预测。
比如社会关系、财务报表等方面的指标。
这些指标可以为银行提供许多有价值的信息，从而对模型进行优化。
3.模型的建立和训练：在选择指标之后，银行还需要建立合适的模型来对借款人的信用风险进行评估。
模型需要通过大量的历史数据来训练，形成针对信用风险问题的解决方案。
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。
信用风险评价模型是指用来评估借款人或债务人发生违约风险的各种量化模型。
以下是几种常见的信用风险评价模型：
•Z计分模型。
由Altman于1968年提出，通过财务指标来判断借款人违约的可能性。
•Credit Metrics模型。
由J.P.摩根公司于1997年推出，是一种信用在险值模型，通过分析借款人的信用等级转移概率和违约概率来评估信贷资产的风险。
•Credit Risk+模型。
由瑞士信贷银行于1997年发布，基于保险精算学原理，只考虑违约和不违约两种状态。
•Credit Portfolio View模型。
基于Credit Metrics的思路，通过输入宏观经济变量，对各国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。
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。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。
它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。
特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。
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。
信用风险量化模型银行风险量化评级模型银行根据巴塞尔新资本协议对内部评级法的要求及借鉴国际银行业经验，采用信用风险评级模型，通过此模型测算客户违约概率、违约损失率等风险参数。
将客户信用等级分为三等九级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C级。
从AAA级到C级风险逐及递增。
在内部评级结果运用于确定授信额度上，表现为授信额度以企业净资产为基数，乘以一个与企业评级相对应的信用系数；客户信用等级高，对应的信用系数大，则相应的授信额度就高；客户信用等级低，对应的信用系数小，则相应的授信额度就低。
内部评级结果除了影响授信额度外，还被用于进行简单的贷款定价，如某银行将借款人评级等级与贷款利率浮动水平联系起来，信用等级高的借款人其贷款利率在基准利率的基础上下浮动，等级越高，下浮幅度越大；信用等级低的借款人其贷款利率在基准利率的基础上上浮，等级越低，上浮幅度越大，从而起到覆盖风险成本的作用。
通过建立有效的程序来获得和更新有关借款人财务状况和贷款特性的重要信息，并在掌握重要信息的基础上及时更新借款人评级，对可能影响借款人违约概率、违约损失率的因素进行持续监测，并根据掌握的信息对客户和业务进行重新评级。
同时，独立部门必须至少每年检查一次银行评级体系及其运行状况，包括信用风险控制职能的运作和对违约概率、违约损失率等风险要素的估计。
在开发评级模型和评级系统等“硬件”设施的同时，设计了内部评级体系运行的组织架构，明确了风险管理、信贷等有关部门的职能分工，从管理制度等“软件”方面保证评级体系的正常运行。
内部评级体系的运行由风险管理部、信贷经营部、合规部三个部门分工合作完成，其中风险管理部门负责制定客户信用评级办法，组织专家对信用评级的指标体系、模型方法和参数标准进行论证，负责设计、开发、维护评级系统；信贷部门负责确定评级人员，组织、推进和实施客户信用评级；合规部门则负责指导、检查和监督信用等级审定工作。
信用风险评估模型
信用风险评估模型是一种用于评估借款人的信用风险的工具。
该模型基于借款人的个人或企业信息，包括历史还款记录、财务状况、信用历史和行业情况等方面的数据，综合考虑这些因素来评估借款人的信用风险程度。
信用风险评估模型通常使用统计学方法，如逻辑回归、神经网络等，来分析借款人的历史数据，并预测其未来的违约概率。
通过建立一个可靠的信用风险评估模型，贷款机构可以更准确地评估借款人的信用状况，从而更好地管理风险、保护贷款资产。
除了贷款机构，信用风险评估模型也被广泛应用于其他领域，如保险业、投资管理等。
在这些领域中，信用风险评估模型可以帮助决策者更好地评估借款人或投资人的信用风险，制定更有效的风险管理策略，减少损失风险。
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