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。

目录
1基本思想
2分析
方法
“信用度量制”方法
3与KMV模型的比较
、
、
1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。
、
同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。

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。

以分为 连续 变 量和 离散 变量 。当违 约概 率 被考虑 为 连 续变 量 时 ，则违 约概 率在给 定 时 间 内，可 以表 示
为 由违 约概 率均 值和 标 准差 决定 的分布 状态 ；当违
约 概 率被 考虑 为离散 变 量时 ，将 债务人 进 行信用 评
级 ，并建 立信 用评 级和 违约 概率 之 间的关 系 。为 了
预期损 失给予相应 的经济 资本配置 。 １ ．实证研 究背景介绍 。直接 以贷款 余额作为 风 险暴 露净值 ，不 考虑 抵押 、担保 等情况 。在 选取 数 据 时 ，考虑 到 次级组 合 的划 分 ，为减少 计 算量 ，只
大类 。如 果存 在信 用风 险缓释 技 术 的保 护 ，则有 必
的优势。该模 型是一种基于保 险精 算技术的信用风 险 度 量方 法 ，用 于衡量贷 款 组合 的未 来损 失分布 ，根 据损 失分布确定与 非预期损 失对应 的资本金 。它是一 个违约模型 ，在任何 时期 只考虑违约和不违约两种状
口。当 敞 口未 知时 ，如 承诺 和项 目融 资 ，则需要 根 据 假 设 、惯 例 或者 未来 敞 口的模 型进行 估计 。违 约
敞 口的另 一个 重要 维度 是信 用风 险缓释 技 术 。巴塞 尔 新 资本 协议 第二 次咨 询意 见稿将 信用 风 险缓释 技 术 分为 ： 押 ，保证 ／ 用衍 生工 具 以及 表 内对冲 三 抵 信
（ ） ｒ ｉ ｓ＋ 一 Ｃ ｅ ￣Ｊ 模型运用于我 国信贷风险管理中 ｄ ｋ
贷 款 、主 权贷 款 、银行 同业 、零 售贷款 、专项贷 款 和 股 权投 资六 类 。资产 负债表 通 常把这 六 类 敞 口分 为 表 内项 目和 表外 项 目两种 。 当敞 口风 险 己知 时 ， 如 贷 款 中的分 期还 款 ，根据 时 间特征 可 以推导 出敞

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。

假定借款人一年后有8种可能的信用状态， 即AAA——D级（违约）
则一年后借款人由初始信用等级转移到各 种可能等级的概率称为信用等级转移概率
∑转移概率＝1。
（1）一年期信用等级转换矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值估计
信用等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现 金流量所要求的信贷风险加息差(或信贷风险酬金)，因此也 就必然会对贷款隐含的当前市值产生影响。
2、计算单项贷款的VAR值的步骤：
（1）预测借款人信用等级的变动， 得出信用等级转移概率矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值 进行估计
（3）计算贷款受险价值（VAR）
信用度量制模型 要解决的问题：
假如下一个年度是一个坏年度 的话，我们的贷款及贷款组合 的价值将会遭到多大的损失？
未知： 贷款的价值（P）
为了简便，后面先考虑两贷款组合的情况
涉及到相关性 问题
假设这两项贷款为：
一项BBB级贷款其面值为$100(百万美元) 一项A级贷款其面值为$100(百万美元)。
求：两项贷款组合在一年期的VAR值
思路：
视贷款的信用级别为随机变量 两个随机变量的取值为： AAA—违约（8个值） 两随机变量并非独立，即
假设有两家公司 X&Z
X公司为一家化学企业，
Z公司则为一家全能银行，
其股票收益率为：
保险业
其股票收益率为：
收益指数
RX = 0.9RCHEM + UX
RZ = 0.74RINS + 0.15RBANK + UZ
敏感 系数
化学产业 收益指数
该企业的特 殊风险报酬
敏感 系数
银行业 该银行的特 收益指数 殊风险报酬

▪ 转移矩阵（Transition Matrix），即所有不同等级的信用工具在一定期限 内转移到其他等级或维持原级别的转移概率组成的矩阵，通常由信用评 级公司提供。
▪ 违约损失率（Loss Given Default，LGD）即指违约事件发生后债权人所 承受的损失占全部信用合约资金的比例。与违约损失率相对应的是信用 事件发生后的违约回收率（Recovery Rate in Default），即在债务人违 约后资产能够得到回收的比例。
2020/3/25
15
二、VaR
▪ （二）假设条件及计算方法
▪ 1.历史模拟法
▪ 历史模拟法（Historical Simulation Method）基于历史资产 组合风险收益的分布，获得资产组合的历史平均收益及显著 性水平为 时的最低收益率，进而计算资产组合的VaR值。
▪ 首先，估计公司信用资产的风险暴露，建立相应的信用等 级转移概率矩阵。分析资产组合的风险暴露需计算各个资 产之间的相关性，从而计算各资产的联合等级转移概率。
▪ 其次，根据单个资产的未来等级转移概率计算其可能的价 值，并计算全部资产的现值分配，估计信用等级变化后资 产的价值波动程度。
▪ 最后，选取适当的显著性水平，将单个资产或资产组合的 标准差等信息代入VaR公式，从而得到单一资产或资产组 合的信用风险度量值。
▪ 《补充规定》提出标准法和内部模型法两种度量市场风险的方案。标准 法是将市场风险分解为利率风险、股票风险、外汇风险、商品风险和期 权的价格风险，分别计算各类风险并进行加总；内部模型法即基于银行 内部VaR模型的计算方法，将借款人分为政府、银行、公司等多个类型 ，分别按照银行内部风险管理的模型计算市场风险，然后根据风险权重 的大小确定准备金的数量要求。

企业信用风险评估模型企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的核心环节。

企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。

本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。

I —、企业信用风险评估概念企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。

信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。

I二、企业信用风险评估模型构建（一）信用分析瘓型概述在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。

预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。

计分模型Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。

这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。

在评级的对象濒临破产时，Z计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。

2.巴萨利模型巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bat hory的名字命名的客户资信分析模型。

此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。

其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。

Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。

3.营运资产分析模型营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。

营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth）；第二阶段是资产负债表比率的计算。

信用评分模型(Credit Scoring Models )什么是信用评分模型[1]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、财务比率等。

信用评分模型的种类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∙线性辨别模型(Linear Discriminant Model)—Z-score信用评分模型的运用过程运用信用评分模型进行信用风险分析的基本过程是：①首先，根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险主要与哪些经济或财务因素有关，模拟出特定形式的函数关系式；②其次，根据历史数据进行回归分析，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；③最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小征量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定货款与否。

[编辑]信用评分模型隐含的假设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，即所谓的灰色地带。

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记录者，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，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。

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N
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d
2
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~ N(0,1)
估計資產價值與波動性
•因有二個未知的變數，須再引入另一條關 係式才能求解。
•根據Ito’s Lemma，資產市值的波動性與 權益市值的波動性存在下列的關係
EVE N (d1 ) AVA
•最後就再根據第1式與第2式，利用非線性 聯立求解方式，求出隱含的公司資產市值 與資產市值波動性。
多變量會計基礎的信用評分系統
• 此模型的分類正確率，在財務危機前一年 高達95％，財務危機前二年為72％，超過 二年以上，模型則不適用之。
• 在Altman之後，在區別分析的發展方面， Deakin(1972)建立二次區別函數模型 （Quadratic Function），藉以改善區別效 果。其不同於Altman的觀點是，他分別為 每一年建立區別函數，而非如Altman僅建 立一條區別函數。
• 在1946-1965年間選取33家按各行業別，規模大 小分層隨機抽取配對，以及利用多變量區別分析 （MDA）技術粹取得五種最具共同預測能力的財 務比率，而將這些財務比率結合成綜合性指標， 即著名的Z-Score模型。
• Z-Score的分隔區間介於1.81至2.99，低於1.81為 財務危機公司且分數愈低代表財務狀況愈差，高 於2.99為體質健全公司，介於兩者之間為模糊地 帶，多為分類錯誤公司所在。
要是根據樣本特性，將樣本歸類於數個事先群組 中的某一個群組，並依其樣本值建立區別函數， 然後以區別函數來對樣本進行分類評分。 • Altman（1968)是首位利用區別分析來做企業失 敗分類問題的研究。他運用流動性、獲利能力、 財務槓桿、償債能力、以及週轉能力等五大類共 計22個財務比率發展模式

8.企业的信用风险与其盈利能力无关。( )
9.信用风险量化模型可以应用于个人信用评估。( )
10.判断题：所有信用风险量化模型都不受宏观经济因素的影响。( )
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简述信用风险量化模型的主要作用及其在金融风险管理中的应用。
2.请比较Merton模型与Altman模型的异同点，并说明它们在实际应用中的优缺点。
A.数据质量
B.模型选择
C.参数估计方法
D.经济环境
9.以下哪些模型是基于市场数据的信用风险量化模型？()
A. Merton模型
B. KMV模型
C. Credit Metrics模型
D. Logit模型
10.以下哪些方法可以用来估计信用风险量化模型中的参数？()
A.最大似然估计
B.主成分分析
C.卡方检验
B. Credit Risk+模型
C. Merton模型
D. KMV模型
14.以下哪些因素可能导致信用风险的低估？()
A.数据样本过小
B.模型选择不当
C.忽视宏观经济因素
D.所有以上选项
15.以下哪些指标可以反映企业的偿债能力？()
A.资产负债率
B.利息保障倍数
C.股东权益比率
D.存货周转率
16.以下哪些模型在信用风险量化中考虑了企业的财务状况？()
B. KMV模型
C. Credit Metrics模型
D. Credit Risk+模型
7.以下哪些模型考虑了宏观经济因素对企业信用风险的影响？()
A. Merton模型
B. Credit Metrics模型
C. Altman模型

银行会计实践中的信用风险模型与拨备计提在银行的日常经营中，信用风险是一个不可避免的问题。

由于借贷行为的本质，银行在向借款人提供贷款时承担了一定的信用风险。

为了应对这一风险，银行需要建立信用风险模型，并进行拨备计提。

本文将探讨银行会计实践中的信用风险模型与拨备计提的相关内容。

一、信用风险模型的概念与作用信用风险模型是指用于评估和衡量银行贷款和债务投资的风险的数学模型。

通过建立信用风险模型，银行可以量化和预测其贷款组合的违约概率和违约损失。

这有助于银行制定合理的风险管理策略，减少不良资产的形成，降低信用风险对银行经营业绩的影响。

信用风险模型一般包括两个主要方面的内容：违约概率模型和违约损失模型。

违约概率模型主要通过分析借款人的个人、企业和市场等相关信息，评估其违约概率。

而违约损失模型则关注于违约发生后的损失程度，考虑到违约可能造成的损失金额和追偿成功率等因素。

二、拨备计提的目的与方法拨备计提是银行根据信用风险模型的评估结果，预先在资产负债表中提取一部分资金，以应对可能的借款人违约或贷款违约损失。

拨备计提的目的是保障银行的经营安全性，减少因信用风险产生的潜在损失。

银行进行拨备计提时一般采用两种主要的方法：静态计提方法和动态计提方法。

静态计提方法是根据历史数据和经验来确定拨备计提的比例或金额。

这种方法相对简单，但可能无法完全准确地反映当前的信用状况。

而动态计提方法是基于信用风险模型的评估结果来确定拨备计提的金额。

这种方法具有更准确的风险评估能力，但需要丰富的数据支持和相对复杂的模型计算。

三、信用风险模型与拨备计提的应用案例为了更好地理解信用风险模型与拨备计提的实践应用，下面将举例说明。

假设银行A根据自身业务特点和历史数据，建立了一套完善的信用风险模型，并运用该模型对其贷款组合进行了风险评估。

评估结果显示，该贷款组合中有一定比例的借款人存在违约的可能性，并且如果发生违约，可能造成一定的损失。

为了应对这一风险，银行A决定进行拨备计提。