信用风险量化模型

我行公司客户信用评级模型包括pd模型信用评分模型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。

对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等；对法人客户而言，包括现金流量、各种财务比率等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。

目前，应用最广泛的信用评分模型有线性概率模型（Linear Probability Model）、Logit模型、Probit模型和线性辨别模型（Linear Discriminant Model）线性概率模型：线性概率模型的命名是由于它的预测性；在自变量的值可用概率来解释时，应变量能以此概率假定值的单位。

这种模型，在其中应变量是一个虚设变量或双值变量，并用一个或一个以上的自变量的线性函数来表示。

该种模型有助于质的现象的分析。

线性概率模型是使用诸如会计比率之类的历史数据作为模型的输入数据，来解释以前的贷款偿还情况。

我们可以使用在过去贷款偿还中起重要作用的一些因素来预测新贷款的偿还概率。

过去的贷款通常划分为两类，即违约的(Zi=1)和不违约的(Zi=0)。

然后，我们通过对随机变量(Xij)的线性回归来进行估计，Xij表示第j个借款者的数量信息，如收入、财务杠杆或收益率等，通过如下形式的线性回归来估算模型：式中，Bj表示在过去的偿还情况中第j个变量的重要性。

如果我们得到变量j的估计Bj值，并且将其与对未来借款者所观测到的Xij值相乘，并进行加总，得到借款者违约的概率E(Zi)=(1一Pi)=预期的违约率，其中Pi是对贷款偿还的概率。

只要可以获得借款者Xij的当前信息，这种方法是非常直截了当的。

Logit模型:（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。

信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。

银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。

除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。

KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。

从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。

尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。

KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。

换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。

基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。

当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。

然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。

可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。

从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。

KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。

Creditmetrics模型[编辑]Creditmetrics模型的提出Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。

与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。

[编辑]Creditmetrics模型的基本思想1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。

因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。

信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。

转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。

2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，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。

根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。

这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。

3、信用计量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。

根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。

信用风险评估模型的建立和优化随着社会经济的发展，信用风险评估已成为金融业中至关重要的一项工作。

信用风险评估模型的建立和优化，可以帮助银行、金融机构等对借款人、企业、个人等进行风险评估，降低信用风险，提高金融机构的管理效率和盈利能力。

本文将从信用评估模型的基本原理、现有模型的优缺点、优化建议等方面进行探讨，以期为金融机构的信用风险评估提供一些参考意见。

信用评估模型的基本原理信用评估模型是一种统计或经济学模型，可以通过对借款人的财务及相关资料，采用数学和统计方法建立一套量化的信用评分体系，对借款人的信用状况进行评估和预测。

信用评分通常采用0-100分的方式表示，分数越高表示借款人信用越好，分数越低则表示信用程度越差。

信用评估模型通常就是利用样本数据，通过分析和计算建立一种统计模型，然后用该模型来预测样本之外的新样本的信用情况。

在建立信用评估模型时必须要具备以下基本原则：1. 数据可靠: 数据的质量和精确度对于信用评估模型的建立具有至关重要的作用，因此必须确保收集到的数据完整、准确、真实可靠。

2. 可变规则: 信用评估模型必须随时跟进市场变化情况，不断更新适应市场需求和发展趋势，因此信用评估模型必须具备可变规则和动态更新的能力。

3. 预测能力: 信用评估模型的最终目的就是预测借款人未来的风险情况，因此信用评估模型建立时必须具备一定的预测精度。

现有模型的优缺点目前，常用的信用评估模型主要包括经验法、专家判断法和数据挖掘法。

经验法：这种方法主要是凭借专业人员丰富的经验和个人感觉对贷款申请人进行信用评估。

经验法快速、简单、适用性强，但其主要缺点是经验的主观性大、难以复制和验证。

专家判断法：这种方法是在经验法基础上进行升级，加入不同专家的判断和意见，以确保评估的客观性和准确性。

虽然专家经验丰富，但是专家的判断也容易受到主观因素的影响。

数据挖掘法：这种方法针对大量的历史数据，运用数据挖掘技术和算法，建立信用评估模型。

信用风险量化的4种模型（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中，若公司资产的价值跌到OB下列（以左，如OA1）,股的持有者就不可能偿还那个等于OB的债务。

当然，假如选择违约，他就务必将对公司资产的操纵权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。

然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。

能够看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，由于“有限责任”保护了普通股的持有人。

从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线与一个无限延长的上限。

KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。

下列对EDF作简要介绍。

使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值能够用一个买入期权的价值来评估，模型如下：E=f(A，，r，B，ζ) (1)其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动与公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之与；贷款的到期变化区间(也就是违约范围)由r界定(尽管到期变化区间能够根据银行确定的违约范围变化，但它经常被定为一年)；无风险的借贷利率由(r)代表。

运用这些价值，可形成一个方法，它描绘出一个关于任何特定借款人的基于假设的EDF得分，这个方法的基本原理如图特定借款的违约期间信用等级转化矩阵上表纵栏表示信用评分，水平行表示风险的变动概率。

如一个3B级的借款人，估计明年评分在3B的可能性是86．93％，信用升至A的可能性5．95％，降至3C的可能性是0．12％。

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％。

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。