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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）。
信用风险管理模型是一种用于评估和管理信用风险的工具。
这些模型可以帮助银行和其他金融机构预测借款人的违约风险，从而做出更明智的贷款决策。
以下是几种常见的信用风险管理模型：
1. 信用评分模型：信用评分模型是一种基于统计方法的模型，通过分析借款人的信用历史数据来预测违约风险。
常见的信用评分模型包括FICO评分和信贷局评分。
2. 信贷风险评级模型：信贷风险评级模型是一种基于规则和专家判断的模型，通过分析借款人的财务状况和其他相关信息来确定其信用风险等级。
这种模型通常用于评估公司借款人的信用风险。
3. 机器学习模型：近年来，机器学习模型在信用风险管理领域的应用越来越广泛。
这些模型可以通过分析大量的数据来自动识别与违约风险相关的因素，并提供更精确的预测。
常见的机器学习算法包括随机森林、支持向量机和神经网络等。
4. 组合风险管理模型：组合风险管理模型是一种综合考虑多种因素来评估信用风险的模型。
这些因素可能包括借款人的财务状况、行业风险、国家风险和市场风险等。
组合风险管理模型可以帮助金融机构更好地管理其信贷资产组合，以最小化潜在的损失。
这些信用风险管理模型各有优缺点，选择合适的模型取决于金融机构的具体需求和情况。
同时，金融机构还需要定期对模型进行验证和更新，以确保其准确性和有效性。
现代信用风险度量模型比较信用风险，亦称违约风险，是指因交易一方不能履行或不能全部履行合约责任而造成交易对手遭受损失的可能性。
一般来讲，信用风险的基本要素包括违约概率、违约损失率。
这些风险要素不仅被用来评估信用风险，而且可以用来信用定价、计算信用利差等。
信用风险度量模型主要是从这些基本要素展开的。
本文就几种有代表性的模型进行逐一分析比较。
一、KMV模型该模型属于建立在包括利率和公司特征变量在内的动态变化的一种模型。
其理论依据最初由Merton提出，他假设一个简单的公司资本结构，公司仅发行一种零息债券，当公司资产价值低于债券面值时，公司将发生违约。
通过设定违约临界点，计算公司资产价值低于该临界点的概率，以此作为公司的违约概率。
在这一理论依据下，KMV公司于1993年开发出了一种信用风险度量模型，将债权看作债权人向借款公司股东出售的对公司价值的看跌期权（卖权），期权标的是公司资产，执行价格是公司债务价值。
企业所有者相当于持有违约或不违约的选择权，债务到期时，若企业资产的市场价值超出其负债价值，企业愿意还债，将剩余部分留作利润；如果企业资产价值小于负债水平，出售全部资产也不能完全偿债，企业会选择违约，将公司资产转交给债权人。
该模型在度量违约率的过程中，首先利用期权定价原理（BSM模型）推导出的公司股权价值公式和企业股权价值波动性与企业资产价值波动性间存在理论上的关系来估计公司市场价值及其波动性；然后利用所求得的公司市场价值及其波动性来计算违约距离；最后利用正态分布的假定和历史数据分别求得其对应的违约概率。
该模型优点突出，那就是它是一个向前看的动态的模型。
但在技术上利用期权定价方法求解公司资产价值和波动性，缺乏有效方法来检验精确性；基于资产价值正态分布假设不够准确，也使它的缺点明显。
二、Creditrisk+模型CreditRisk+模型，是瑞士第一信贷——波士顿银行开发的一种违约模型，其思想来源于保险精算学。
信用风险管理与评价分析模型信用风险是金融市场中一种常见的风险类型，是指因借款人或债务人不能按时履行或无法按约定履行偿还债务的责任而导致的损失。
信用风险管理与评价分析模型在金融市场中扮演着非常重要的角色，它可以帮助金融机构更好地衡量和管理信用风险，减少损失，提高盈利能力。
本文将介绍信用风险管理与评价分析模型的原理、方法和应用，以及其在金融风险管理中的重要性。
一、信用风险管理与评价分析模型的原理1.风险识别和评估：信用风险管理与评价分析模型首先需要通过风险识别和评估来确定借款人或债务人的信用状况和偿还能力。
这一过程主要包括对借款人的信用报告、财务报表和个人资产负债表等信息的分析评估。
2.风险测量和量化：一旦确定了借款人的信用状况，信用风险管理与评价分析模型就需要对风险进行测量和量化。
这一过程主要通过统计和数学模型来计算借款人的违约概率和违约损失。
3.风险控制和管理：最后，信用风险管理与评价分析模型需要制定风险控制和管理策略，包括建立信用额度、授信条件、违约处理程序等，以便及时有效地应对信用风险。
二、信用风险管理与评价分析模型的方法1.评级模型：评级模型是一种定量模型，通过对借款人的信用状况进行评级，来判断其违约概率和追讨风险。
评级模型主要分为基于统计的评级模型和专家判断评级模型。
2.概率模型：概率模型是一种风险测量和量化模型，通过对借款人的历史数据和市场数据进行统计分析，来计算其违约概率、违约损失、违约率等。
3.风险控制与管理模型：风险控制与管理模型是一种风险管理模型，通过对违约处理程序、信用额度授予等措施的建立和实施，来控制和管理信用风险。
三、信用风险管理与评价分析模型的应用1.贷款审批：信用风险管理与评价分析模型可以帮助金融机构对借款人的信用状况和偿债能力进行全面的评估和分析，以便审批贷款。
2.风险控制与管理：信用风险管理与评价分析模型可以帮助金融机构建立信用额度、授信条件和追款程序等，从而有效地控制和管理信用风险。
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。
现代信用风险计量模型研究和比较作者：曹晶来源：《消费导刊·理论版》2008年第17期商业银行的信用风险是指借款人或交易对手未履行其财务性的或合约性的债务义务而使商业银行蒙受损失的风险。
这里采用的是“未履行”而不是“未能履行”，意味着一种是能力不足，二是意愿不足，“不愿”履行义务[1]。
既有客观上的原因，也有主观意义上的不愿意。
金融工程者为如何识别，定性和定量的分析信用风险作出了很大的努力，信用风险模型主要有下面几类。
一、传统方法识别和分析信用风险的方法有很多，有古典的专家分析法，它对信用风险的评估来自于信贷专家的判断。
依靠信贷专家运用自身的专业知识和丰富的经验做出的信贷决策。
如5C评价法，5P系统等。
这种评价在很多时候都是以对债务人的历史表现以及专家的主观判断，比较缺乏客观的评价分析。
所以这种方法多数用于定性而少用于定量分析。
也有由美国纽约大学Edward Altman教授对美国破产和非破产生产企业进行大量观察后提出的多元变量线性分析方法，开始对风险进行定量分析，如Z-SCORE模型和ZETA模型等。
二、结构模型（一）Credit Metrics模型该模型由J.P.摩根于1997年推出，以信用评级转移为基础，信用级别可以是专业机构的评级，也可以是自己独立的评级，它根据已知历史数据估计的转移概率，用公司的债券市场或者股票市场的数据来代替公司资产直接导出评级分类的相关性，它计算贷款的组合价值的远期分部，直接估计出一般信用损失分部对应某个水平分位数作为资产信用风险值。
该模型认为信用风险源自于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。
并且可以采用组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。
也是适合中国现在国情的。
（二）KMV模型KMV模型以Merton的期权定价理论为基础，它将公司的资本结构简化为只有所有者权益、短期债务（等效于现金）、长期债务（假定长期不变）和可转换优先股。
四种信用风险现代管理模型对比分析一、标题：信用风险概述信用风险是针对资本市场上各种金融工具债权人收不到本息的可能性而言。
信用风险是金融行业普遍存在的问题，它的影响可以波及到整个市场，甚至整个经济体系。
针对信用风险的管理和预防是非常必要的。
在信用风险管理中，通常采用的手段是建立风险管理系统，设立合适的检测机制来确保业务合规，以及加强交易对手风险管理，防范信用违约等。
此外，统计分析模型也是判断信用风险的重要工具。
总结：本篇论文通过对信用风险的概述，介绍了建立风险管理系统和检测机制等手段，以及统计分析模型在信用风险管理中的应用。
这些手段和模型可以帮助企业更好地预防和管理信用风险。
二、标题：传统管理模型对比分析在传统的管理模型中，通常采用的是定量分析和基于规则的决策，从而进行对风险进行管理和控制。
这种方式的优点是灵活，易于操作和理解，并且可以有效控制风险。
但是这种方式的缺点也很明显，即不够科学，往往只能应对已发生的风险而难以预测未来的风险。
总结：传统管理模型虽然有其优势，但是缺乏科学和革新性，对于预测未来的风险和挑战难以应对。
因此，在现代企业管理中，需要采用更先进的管理模型来应对风险和挑战。
三、标题：基于数据分析的信用风险管理模型基于数据分析的信用风险管理模型是现代企业管理中的一种新模型。
这种模型采用大数据、人工智能等科技手段，通过收集和分析大量的数据，来进行风险分析和控制。
这种模型的优势是基于数据，可以精确分析风险和挑战，更加科学和可靠。
总结：基于数据分析的信用风险管理模型是一种新型的管理模型。
这种模型的优势是科学、可靠、高效，可以帮助企业更好地应对风险和挑战，提高企业的风险管理水平。
四、标题：基于人工智能的信用风险管理模型人工智能是现代企业管理中的一种重要科技手段。
基于人工智能的信用风险管理模型采用自动化、智能化的方式，通过机器学习和数据挖掘等技术，对信用风险进行预测和管理。
这种模型的优势是更加智能化，可以拓展企业的风险管理能力和范围。
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。
最后，模型用股票相关性来代替资产相关性。
而所有这些都会影响到估值的结果。
2．CreditRisk+模型。
信用风险附加法是瑞士波士顿第一银行产品部(CSFP)在1997年开发的。
该模型是一种违约模型，只考虑债务人对债券或贷款是否违约，而不考虑评级下调风险，并假定这种违约服从泊松分布，与公司的资本结构无关。
模型的优点在于，只要求有限的输入数据即可计算贷款损失。
模型的缺陷在于，一是模型对于单个债务人违约率的设定似乎是任意的，而它们却是模型的基本输入因子。
二是债务人没有被赋予相应的信用等级，其违约概率不取决于其风险特征，并假定每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固定不变，而这与实际不符。
三是模型没有考虑市场风险。
3.KMV模型。
1993年，KMV公司开发并公布了KMV模型。
KMV模型以计算预期违约概率(ExpectedDefaultFrequency,简称EDF)而见长。
KMV模型的优点在于，一是该模型所得到的EDF是前向预期的。
其次，模型对债务人信用质量的变化更加敏感。
KMV模型面临的最大批评是关于公司资本结构的假设过于简单。
其次，该模型假设公司的资产价值服从正态分布。
再次，模型的使用范围也有一定的局限性。
最后，模型不能够对债务的不同类型进行区分，使得模型输出变量的计算结果不准确。
4.CreditPortfolioView模型。
信用组合观点模型(CPV模型)是麦肯锡咨询公司于1997年开发。
该模型实质上是通过对宏观经济周期波动的态势分析和信用周期的评价进而来评价信用风险。
模型的优点是它给出了具体的损失分布，能适用于单个债务人和一组债务人，能够刻画因国家风险而带来的损失。
其缺点在于，模型的应用需要国家和行业大量的长期数据，如果模型中包含的行业越多，关于违约事件的信息就会变得越少，模型的应用会受到限制。
二、现代信用风险模型的比较研究事实上，这些模型之间的实质差异并非像表述形式的差别那么大。
它们具有基本相同的信用风险构成因素，例如违约概率、信用风险暴露等。
简单比较如下：1.对信用风险的界定。
CreditRisk+主要考虑违约和非违约两种情况，即违约模式(Default Mode，简称DM)；而CreditMetrics和KMV则采用盯住市场模式(MarkToMarket，简称MTM)，除了考虑违约与不违约以外，还要考虑到信用等级的升降或转移；而CPV则采用MTM模式或DM模式。
2.信用风险驱动因素。
在KMV与CreditMetrics中，公司资产的价值及其波动是违约风险的关键性驱动因素，CreditRisk+中的信用风险驱动因素是违约率及其波动，CPV的信用风险驱动因素则是一些宏观因素。
然而，如果从多因素的角度来考虑，这四种模型都可以看作有着类似的根源。
3.信用事件的波动性。
在CreditMetrics中，违约概率被认为是相对稳定的，在其他三个模型中违约概率均被认为是变动的，只不过服从不同的概率分布。
4.信用事件的相关性。
各模型具有不同的相关性结构，KMV模型和CreditMetrics模型是多变量正态；CreditRisk+模型是独立假定或与预期违约率的相关性，CPV模型则是因素负载。
5.回收率。
在CreditRisk+模型中贷款回收率被看作是固定的，而在其他模型中贷款违约后的回收率被认为是随机的。
6.信用质量的变化方式。
一种是离散估值模型，即信用质量按离散的信用等级变化进行刻画，如CreditMetrics和CreditRisk+模型；而KMV模型是种连续估价模型，即信用质量是通过违约概率或违约概率密度函数按连续的方式进行刻画；而CPV模型则可按这两种方式进行描述。
7.模型的数学方法。
CreditMetrics对单项贷款的信用VAR的计算通过解析方法实现，但对大规模的贷款组合则往往通过蒙特卡罗模拟技术来求解；CPV也采用类似的模拟技术结构，CreditRisk+模型由于有着较少的输入变量以及严密的数学推理过程，因此，可以生成组合损失的显式解；KMV模型也可以获得损失函数的逻辑分析解。
8.适用的分析对象。
CreditMetrics和KMV模型适用于对公司和大私人客户的信用风险度量；CreditRisk+模型适用于银行对零售客户的信用风险度量；而CPV模型则适用于对宏观经济因素变化敏感的投机债务人的信用风险度量。
三、现代信用风险模型在我国商业银行的应用我国商业银行体系一直以来都面临着不良资产问题的困扰。
而国有银行信用风险更是过度集中，这已对整个金融系统的稳定和国民经济的持续健康发展构成了严重的威胁。
1.我国商业银行信用风险防范的现状。
目前我国商业银行主要是使用专家分析和计算贷款风险度的方法进行信用风险计量。
专家分析法是种定性分析，只能从总体上提供一个大致的结论，即信用风险是大还是小，而不能进行具体量化的分析，有着很大的主观性和随意性。
贷款风险度是指通过对贷款的分析，对相关因素给予不同的风险权数，进而确定各类贷款风险含量的方法。
而这种方法存在许多缺陷。
因此，现行的专家分析法和贷款风险度方法已经难以适应现代银行要求全面和动态风险管理的需要。
2.现代信用风险模型在我国商业银行应用的可行性。
⑴CreditMetrics模型依赖于银行的内部评级系统或者著名外部评级机构的评级结果。
而我国的信用评级制度不健全，银行内部的评级体制仍然处于初步发展阶段，外部的评级机构的信用评级也是近几年才开始，还没有形成一个长期的企业评级数据库。
即，目前CreditMetrics模型的直接应用仍然存在一定的困难。
⑵贷款独立性是CreditRisk+模型的重要假设前提，而我国国有商业银行贷款之间的相关性较大，这严重影响了该模型的直接应用。
⑶KMV模型需要有效的股市数据，而我国的股市是个“弱式有效”的市场，股价并不能正确反映上市公司的经营状况和未来的发展潜力。
而且，我国的股市大体上还是一个政策市，股价的变化受政策的影响远远大于企业自身的基本情况。
在这种不成熟的股票市场上，Black-Scholes期权定价公式的前提假设条件根本就不具备，因此，KMV 模型的应用受限。
⑷在CPV模型中，宏观经济变量的选择、个数、变量的经济涵义以及它们与信用级别转移的具体函数关系都难以确定和检验，并且这种关系也缺乏稳定性。
因此，CPV 模型在中国应用的可能性较小。
另外，现代信用风险管理模型在我国的直接应用还存在其余一些操作性困难。
如：银行信用数据样本较少、债券市场尚不发达、金融市场上严重的“肥尾”现象。
3.现代信用风险模型对我国商业银行的启示。
⑴普及和发展信用管理中介服务行业，进一步完善信用评级制度。
可以说，在信用风险计量的过程中，客观公正的企业信用评级数据是完成信用计量的关键。
我国应健全有关法制，整顿资信评估市场，构建统一合理的评估体系，培育若干家大型的信用评级机构，定期提供信用等级数据以及信用等级转移矩阵的服务。
⑵尽快建立企业违约数据库，为银行的直接信贷决策提供参考。
首先，完善信息披露制度，加强市场监管，强化市场约束能力。
巴塞尔新资本协议中的第三个支柱——市场纪律中也要求建立银行信息披露制度。
其次，加强会计和审计工作，提高数据质量，尽量杜绝寻租行为和道德风险现象的出现。
最后，金融机构可以自己开发和建立数据库。
目前各大商业银行和政策性银行大都有自己的信息系统，中国人民银行也开发了信贷登记咨询系统。
在下一步的工作中要注意实现信息共享，利用先进、科学的信息管理方法和技术，以保证数据的安全和提高数据利用的效率。
⑶加快金融市场化的进程，为信用风险计量模型的建立提供良好的外部环境。
要积极发展和完善债券市场，提高市场信息的透明度以及信息效率。
我们要为金融机构创造一个良好的外部制度环境，同时建立起良好的金融市场体系和运作机制，为信用风险管理提供一个有效的市场环境。
只有拥有良好的外部环境，信用风险计量模型才能得以在我国商业银行中顺利建立和有效运行。
参考文献：1.沈沛龙，任若恩.现代信用风险管理模型和方法的比较研究[J].经济科学，2002(3)2.郝金洪.现代信用风险度量模型与我国商业银行信用风险管理[J].特区经济，2005(12)3.约翰·B·考埃特，爱德华·爱特曼，保罗·纳拉亚南.演进着的信用风险——金融领域面临巨大挑战[M].北京：机械工业出版社，20014.赵先信.银行内部模型和监管模型[H].上海：上海人民出版社，20045.王光.信用风险计量方法及我国银行应用的研究[D].厦门大学，20026.赵征南.中美商业银行信用风险管理比较研究[D].东北财经大学，20047.胡利琴.信贷矩阵法和信用风险附加法的比较研究[D].武汉大学，20048.陈东海，谢赤.基于研究CreditRisk+模型的银行贷款业务信用风险管理研究[D].湖南大学，2005（作者单位：南京农业大学江苏南京 210000）（责编：吕尚）。
