下载文档原格式
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）。
信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估和信用评分模型是金融机构在进行贷款审批和风险管理过程中的重要工具。
通过对借款人的信用状况和还款能力进行评估，可以帮助金融机构准确判断借款人的信用风险，从而制定相应的贷款政策和风险控制措施。
本文将介绍信贷风险评估和信用评分模型的基本概念、应用场景以及构建方法。
一、信贷风险评估的概念和应用场景信贷风险评估是指对借款人的信用状况和还款能力进行评估，以确定其是否具备借款资格以及借款额度的大小。
信贷风险评估主要应用于银行、信托公司、消费金融公司等金融机构的贷款审批和风险管理过程中。
通过对借款人的个人信息、财务状况、职业背景等进行综合评估，可以帮助金融机构判断借款人的还款能力和还款意愿，从而降低贷款违约风险。
二、信用评分模型的概念和构建方法信用评分模型是一种通过对借款人的个人信息和历史信用记录进行量化评估，从而得出一个综合的信用评分的模型。
信用评分模型主要应用于大规模信贷业务中，可以帮助金融机构快速准确地评估借款人的信用状况，从而提高贷款审批的效率和准确性。
构建信用评分模型的方法主要包括数据收集、特征选择、模型建立和模型评估四个步骤。
首先，需要收集借款人的个人信息、财务状况、职业背景等相关数据。
然后，通过统计分析和机器学习等方法，选择对信用评分有影响的特征变量。
接下来，可以使用逻辑回归、决策树、支持向量机等算法建立信用评分模型。
最后，通过交叉验证、ROC曲线等方法对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和稳定性。
三、信贷风险评估与信用评分模型的关系信贷风险评估和信用评分模型是密切相关的概念。
信贷风险评估是对借款人的信用状况和还款能力进行评估，而信用评分模型是一种用于评估借款人信用状况的模型。
信用评分模型可以作为信贷风险评估的工具之一，通过对借款人的个人信息和历史信用记录进行评估，得出一个综合的信用评分，从而帮助金融机构判断借款人的信用风险。
四、信贷风险评估与信用评分模型的意义和挑战信贷风险评估和信用评分模型在金融机构的贷款审批和风险管理中具有重要意义。
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。
金融风险控制中的模型建立与分析金融风险控制是金融机构和市场参与者必须面临和处理的重要问题。
为了更好地理解和应对这些风险，建立模型并进行风险分析是至关重要的。
本文将探讨金融风险控制中的模型建立与分析的相关内容。
一、模型建立在金融风险控制中，构建适当的模型是理解和量化风险的关键。
模型能够帮助我们分析金融市场和金融工具中存在的各种风险，并提供决策支持。
以下是几种常见的金融风险模型。
1. 市场风险模型：市场风险是金融机构面临的最主要风险之一，包括股票、债券、货币和商品市场等方面的风险。
市场风险模型常用的方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和风险价值方法等。
2. 信用风险模型：信用风险是指借款人或发行人无法按时偿还债务或履行合同义务的风险。
建立信用风险模型可以帮助金融机构评估借款人的信用价值和违约概率。
一些常用的信用风险模型包括随机违约模型和结构性违约模型等。
3. 操作风险模型：操作风险是由内部过程、系统或人为错误引起的风险。
这些错误可能导致金融机构遭受损失，影响其正常运营。
操作风险模型的建立可以帮助机构评估和管理这些风险。
常用的操作风险模型包括损失分布法、事件树分析法和风险指标法等。
二、模型分析建立模型只是金融风险控制的第一步，对模型进行分析能够更好地理解和解释风险的本质。
以下是一些常用的模型分析方法。
1. 敏感度分析：通过改变模型中的关键参数，观察风险指标的变化情况，以评估风险敏感程度。
例如，对市场风险模型，可以通过调整股票市场波动率来观察投资组合价值的变化情况。
2. 度量方法：度量方法可以帮助我们量化风险的大小和潜在影响。
例如，在市场风险模型中，可以使用风险价值方法来度量可能的最大损失。
3. 模型比较：在金融风险控制中，常常会用到多个模型来评估和管理风险。
通过比较不同模型的结果，可以了解它们在不同情况下的优劣势，从而更好地选择合适的模型。
4. 历史回测：通过使用过去的数据来测试模型的预测准确性和效果。
信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理的新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。
信用中国c86. 我们共同打造换句话说，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。
信用风险模型及其适用性分析作者：王顺,赵擎来源：《经济研究导刊》2010年第32期摘要：随着美国2007年金融危机的传播和蔓延，信用风险越来越受到学者的关注与重视。
在现代金融风险管理中，信用风险已经成为首要管理对象。
原来定性的管理方法已经难以符合时代的要求，定量准确计量已经成为大势所趋。
根据不同的假设与数理基础引入了4种主流的信用风险管理模型，并对其适用性进行了分析，以期对我国的信用风险管理与世界主流趋势接轨有所帮助。
关键词：信用风险；信用风险量化模型；Credit Metrics模型；KMV模型；Credit Risk+模型中图分类号：F83 文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－２９１Ｘ（２０10）32－０130－02金融是现代经济的核心，银行则是现代金融的支柱。
现代商业银行在社会经济发展过程中，发挥着筹集融通资金、引导资产流向、提高资金运用效率和调节社会总需求的作用，是国民经济的“总枢器”和“调节器”。
然而商业银行从诞生时起，就经受着金融风险的威胁。
巴塞尔银行监管委员会在1997年9月公布的《有效银行监管的核心原则》中，将银行业面临的主要风险归纳为8个方面，即信用风险、国家和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险。
其中，信用风险占有特殊的地位。
世界银行对全球银行危机的研究表明，导致银行破产的最常见原因就是信用风险。
信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一，它是金融机构、投资者和消费者所面临的重大问题，直接影响着现代经济生活中的各种活动，也影响着一个国家的宏观决策和经济发展，甚至影响全球经济的稳定发展。
信用风险可以从广义和狭义两个方面来理解，狭义的信用风险是指信贷风险，广义的信用风险是指所有因违约而发生的风险，如融资业务中租赁人不按约定及时支付租金导致对方资产状况。
在现代的金融风险管理领域里，信用风险越来越被人们所重视，人们对信用风险的管理也从最初的定性模型到如今的定量的精确管理。
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。
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。
标题：信用风险分析大全一、引言信用风险是指债务人未能按照合同约定履行还款义务，导致债权人遭受损失的风险。
信用风险存在于各种金融交易中，如贷款、债券、信用证、保函等。
在金融市场中，信用风险分析是金融机构进行风险管理的重要手段，通过对债务人信用状况的评估，判断其违约的可能性，从而制定相应的风险管理策略。
本文将详细介绍信用风险分析的相关内容，以帮助读者更好地理解和应对信用风险。
二、信用风险分析的方法1.定性分析定性分析是通过对债务人的基本情况、经营状况、财务状况、行业地位、管理层能力等方面进行综合评估，判断其信用状况的方法。
定性分析主要包括以下几个方面：（1）基本情况分析：了解债务人的成立时间、注册资本、股东背景、经营范围等信息，以判断其合法性和稳定性。
（2）经营状况分析：分析债务人的经营模式、业务结构、市场份额、竞争力等因素，以评估其盈利能力和成长潜力。
（3）财务状况分析：对债务人的财务报表进行分析，重点关注其资产负债结构、盈利能力、偿债能力、现金流状况等指标，以判断其财务健康状况。
（4）管理层分析：评估债务人的管理层素质、管理水平、决策能力等因素，以判断其管理风险。
2.定量分析定量分析是运用统计学、概率论等方法，对债务人的信用风险进行量化评估的方法。
定量分析主要包括以下几个方面：（1）财务比率分析：计算债务人的财务比率指标，如资产负债率、流动比率、速动比率、利息保障倍数等，以评估其偿债能力和财务稳定性。
（2）信用评分模型：运用信用评分模型，如Z分数模型、ZETA 模型、逻辑回归模型等，对债务人的信用风险进行量化评估。
（3）违约概率模型：建立违约概率模型，如死亡率模型、风险中性定价模型等，预测债务人未来违约的可能性。
三、信用风险管理的策略1.风险分散风险分散是指通过多样化的投资组合，降低单一债务人违约对整个投资组合的影响。
金融机构在进行信贷业务时，应充分了解债务人的信用状况，合理配置信贷资源，实现风险分散。
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。
２０１９－２０２１年我国上市银行信用风险度量研究基于ＫＭＶ模型瞿山川(对外经济贸易大学ꎬ北京㊀１０００２９)摘㊀要:近年来ꎬ中国面临着 供给冲击 需求收缩 预期转弱 的三重压力ꎬ这将进一步加大商业银行的信用风险ꎮ信用风险的产生会增加交易成本㊁降低投资者投资意愿ꎬ从而影响经济的发展ꎮ公司通常会采用信用风险度量方法及时预测信用违约情况ꎬ以提高商业银行的风险控制能力ꎬ保证信用交易的正常运行ꎮ而ＫＭＶ模型具有良好的风险预测能力ꎬ可以为银行违约风险监管提供参考ꎮ关键词:ＫＭＶ模型ꎻ信用风险ꎻ上市银行中图分类号:Ｆ８３０.４㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７１－６７２８(２０２２)１８－００８３－０４㊀㊀随着经济增速放缓ꎬ银行增量市场减小ꎬ存量竞争激烈ꎬ银行面临净息差收窄㊁信用风险持续暴露等经营压力ꎬ净利润增速也处于低位ꎮ银行作为间接融资体系下的主要融资渠道也因此遭受了巨大冲击ꎮ因此ꎬ及时评估影响和风险并采取良好的风控措施ꎬ是银行业赢得这场金融风暴的关键ꎮ信用风险是商业银行面临的首要风险ꎮ银行业能否抵御新冠疫情对产业链与居民生活的冲击ꎬ其风险抵御能力是否会受到影响ꎬ其信用风险状况是否仍然可控ꎮ以上问题的顺利解决ꎬ在后疫情时期各地疫情持续反复的大环境下十分重要ꎮ因此ꎬ研究银行业在疫情暴发前后的信用风险变化ꎬ能使商业银行未来在应对类似突发事件时及时采取相应风控措施ꎬ有针对性地加强信用风险管理ꎬ这对银行业的未来健康㊁持续发展具有重要意义ꎮ在相关定性分析中ꎬ钟震ꎬ郭立探讨了新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策ꎮ陆岷峰分析了疫情危机与信用风险叠加背景下中小商业银行的防范对策ꎮ在运用ＫＭＶ模型对企业进行信用风险的研究中ꎬ王灏威ꎬ许嘉文利用ＫＭＶ模型对新冠疫情前后上市房地产企业信用风险进行了研究并指出疫情使中小房地产企业违约概率显著增加ꎮ余钊研究了疫情对信托行业的信用风险的影响并分析疫情影响信托业信用风险的原因ꎬ分析得出有９２.８６％的信托公司的信用风险在疫情发生后上升ꎮ综合上述文献可以看出ꎬ利用ＫＭＶ模型分析疫情对整个银行业信用风险影响的相关研究较少ꎮ基于此ꎬ文章将采用ＫＭＶ模型对银行业在疫情前后所面临的信用风险进行实证分析ꎬ为银行业在后疫情时期如何进一步加强信用风险管理提供量化基础ꎮ一㊁理论模型ＫＭＶ模型将企业的股权看作一种看涨期权ꎬ执行价格是企业的负债ꎬ标的物为企业资产价值ꎮ当企业的资产价值小于负债时ꎬ企业将选择违约ꎬ否则不违约ꎮ根据Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ－Ｍｅｒｔｏｎ期权定价模型ꎬ企业资产价值和股权价值的关系为:Ｅ＝ＶＮ(ｄ１)－Ｄｅ－ｒ(Ｔ－ｔ)Ｎ(ｄ２)其中ꎬ企业的股权价值波动率与资产价值波动率的关系为:ｄ１＝ｌｎ(Ｖ/Ｄ)＋(ｒ＋σ２ｖ/２)(Ｔ－ｔ)σｖＴ－ｔｄ２＝ｄ１－σｖＴ－ｔìîíïïïï股权价值波动率(σＥ)和公司资产价值波动率(σｖ)之间的关系式为:σＥσｖ＝ＶＥ Ｎ(ｄ１)式中ꎬＤ为负债的账面价值ꎬＴ为到期时间ꎬｔ为现在时间ꎬｒ为无风险利率ꎬＶ为资产市场价值ꎮσｖ为资产价值波动率ꎬＥ为股权市场价值ꎬσＥ为企业股权市场价值波动率ꎮＫＭＶ模型假设公司的资产价值３８作者简介:瞿山川(２００１—㊀)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ四川成都人ꎮ主要研究方向:保险学ꎮ服从正态分布ꎬＮ(ｄ)为标准累积正态分布函数ꎬ由股权市场价值Ｅ及其波动率σＥ以及负债账面价值Ｄꎬ利用ＢＳＭ期权定价模型求出公司资产市场价值Ｖ及其波动率σｖꎮ违约距离是企业的资产价值在风险期限内由当前水平降至违约点的相对距离ꎬ可表示为:ＤＤ＝Ｅ(Ｖ)－ＤＰＥ(Ｖ)σｖ其中ꎬＥ(Ｖ)是预期资产价值ꎬＤＰ是公司的违约点ꎮ二㊁实证分析(一)样本选择根据ＫＭＶ模型的计算原理及特点ꎬ研究对象数据应满足有较高公开性和时效性的特征ꎮ因此文章从ｃｈｏｉｃｅ金融终端选取１８家于２０１９年１月１日前上市的商业银行为样本ꎬ包括中国银行㊁农业银行㊁工商银行㊁建设银行㊁交通银行共５家国有控股银行ꎬ中信银行㊁光大银行㊁招商银行㊁浦发银行㊁民生银行㊁华夏银行㊁平安银行㊁兴业银行共８家全国性股份制银行ꎬ北京银行㊁江苏银行㊁上海银行㊁宁波银行㊁南京银行共５家２０２１年资产规模１.５万亿元以上的城市商业银行ꎮ文章以其２０１９－２０２１年相关财务数据为基础ꎬ结合ＫＭＶ模型对上市商业银行进行信用风险研究ꎬ详见表１ꎮ表１㊀样本银行股票代码及财务数据统计表股票代码名称股票代码名称ＳＨ.６０１９８８/０３９８８.ＨＫ中国银行ＳＨ.６０００１６/０１９８８.ＨＫ民生银行ＳＨ.６０１２８８/０１２８８.ＨＫ农业银行ＳＨ.６０００１５华夏银行ＳＨ.６０１３９８/０１３９８.ＨＫ工商银行ＳＺ.０００００１平安银行ＳＨ.６０１９３９/００９３９.ＨＫ建设银行ＳＨ.６０１１６６兴业银行ＳＨ.６０１３２８/０３３２８.ＨＫ交通银行ＳＨ.６０１１６９北京银行ＳＨ.６０１９９８/００９９８.ＨＫ中信银行ＳＨ.６００９１９江苏银行ＳＨ.６０１８１８/０６８１８.ＨＫ光大银行ＳＨ.６０１２２９上海银行ＳＨ.６０００３６/０３９６８.ＨＫ招商银行ＳＺ.００２１４２宁波银行ＳＨ.６０００００浦发银行ＳＨ.６０１００９南京银行(二)参数设定违约点值(ＤＰ):ＤＰ为商业银行短期负债与长期负债一半的和ꎮ无风险利率ｒ:选取中国银行２０１９－２０２１年公布的一年期整存整取基准利率ꎬ即ｒ＝１.５％ꎮ时间范围Ｔ:设定为２０１９－２０２１年ꎮ负债面值Ｄ:根据上市银行２０１９－２０２１年财务报表中的负债总额分别进行估计ꎬ债务期限设定为一年ꎮ股权价值＝流通股数ˑ日收盘价＋非流通股数(限售股)ˑ每股净资产(公司若两地(Ａ＋Ｈ)上市ꎬ则两者相加)ꎮ(三)计算过程１.计算股权价值波动率σＥ假定股票价格服从标准正态分布ꎬ则股票日对数收益率为:μｉ＝ｌｎ(Ｓｉ＋１Ｓｉ)其中ꎬＳｉ为第ｉ天的收盘价ꎬμｉ为第ｉ天的收益率ꎬ股票日收益率的波动率通过计算日均标准差得到:σｎ＝１ｎ－１ðｎｉ＝１(μｉ－Ｅ(μ))２其中Ｅ(μ)＝１ｎðｎｉ＝１μｉ将股票价格数据代入上述公式ꎬ并根据当年实际股票交易日获取Ｎ的数据可得出日收益波动率ꎮ日收益波动率与年收益波动率关系为:σＥ＝σｎˑＮ２.计算资产价值和资产价值波动率通过Ｂ－Ｓ－Ｍ模型得到样本银行２０１９－２０２１年年的资产价值和资产价值波动率ꎬＭａｔｌａｂ计算结果详见表２ꎮ表２㊀２０１９－２０２１年年样本银行股权价值与股权波动率ꎬ资产价值与资产价值波动率名称２０１９年２０２０年２０２１年Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率南京银行０.２４７３２３０.０１４０３２０.２６４１０３０.０１４９５６０.３１８５６６０.０１７４３江苏银行０.１９０３４０.００８０５０.２２６１３４０.００８３１４０.２８８２１５０.０１００８９北京银行０.１５６０８０.００７７１９０.１７９７３９０.００６７１０.０９８２０１０.００３２７５上海银行０.１８６９６４０.０１１７６６０.１８６１９４０.００８９８７０.１５１５４４０.００６２４５宁波银行０.２８６６６９０.０３３４５０.３６７５２９０.０４５７７４０.３７５８１０.０４５３１４华夏银行０.１６６１５６０.００７７６９０.１８７１２３０.００６８６３０.１２１６９９０.００３９４９光大银行０.２２３００１０.０１０９６５０.２９４９６６０.０１１８４３０.１９７００６０.００６１６１民生银行０.１５２１３１０.００６５５３０.１８６４４３０.００６３１０.１４１２４９０.００３５８中信银行０.２０２６４８０.００９０２９０.２２８８７１０.００７５１５０.１４８８１６０.００４１２１平安银行０.３１５００９０.０２５８５３０.３４３２４０.０２９１８７０.３９１０６９０.０２６２８１浦发银行０.２０４６０１０.０１１２２５０.２１９１２０.００８３２４０.１７７９７５０.００５８６５兴业银行０.２５０９０５０.０１５１４７０.２７４１７３０.０１５８３６０.３４５７１４０.０１７１７６招商银行０.２４８７０２０.０３１１５１０.３０８７５５０.０４０４０６０.３４０１８０.０４５７７１交通银行０.１６６９８８０.００７３８４０.２０２６６５０.００６４７８０.１５０２３７０.００４７７８中国银行０.１３８９６９０.００６８１４０.１６２４３８０.００６３５４０.０９２９７０.００３２７９４８续表名称２０１９年２０２０年２０２１年Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率农业银行０.１３５２７９０.００７４５３０.１５３２３８０.００６８１７０.１０２３１８０.００４０４１建设银行０.１７３５２２０.０１１９３０.２４９１７７０.０１３７０８０.１８７２２８０.００８８７２工商银行０.１５８５３７０.０１１４６８０.１９６３３７０.０１１０１４０.１４１７２３０.００６９９㊀㊀３.计算违约距离与ＥＤＦ在此模型下ꎬ决定公司预期违约概率的是违约距离ＤＤꎮ违约距离与企业违约的可能性呈负相关关系ꎬ即当违约距离减小ꎬ违约概率就相对越高ꎮ２０１９－２０２１年样本银行数据详见表３ꎮ表３㊀２０１９－２０２１年样本银行的违约距离与ＥＤＦ类型名称２０１９年２０２０年２０２１年违约距离ＥＤＦ违约距离ＥＤＦ违约距离ＥＤＦ城市商业银行南京银行３.０２７０.００１２３４２.８３３０.００２３０６２.３１７０.０１０２４３江苏银行３.４５６０.０００２７４２.６７１０.００３７７８２.０２３０.０２１５１７北京银行４.５４６０.０００００３３.３９５０.０００３４３５.７２３０.００００００上海银行４.１４５０.００００１７３.７７０.００００８２４.２７８０.０００００９宁波银行３.０８９０.００１００５２.４２７０.００７６２２２.３６１０.００９１１１股份制商业银行华夏银行４.１６４０.００００１６３.２２３０.０００６３５４.５１４０.０００００３光大银行３.１７４０.０００７５３２.１６４０.０１５２１８２.７０.００３４７２民生银行４.３６６０.０００００６３.０５０.００１１４５２.９６５０.００１５１１中信银行３.３３５０.０００４２６２.４２４０.００７６７１３.１５４０.０００８０５平安银行２.６３６０.００４１９０２.４３６０.００７４２５２.００９０.０２２２７５浦发银行３.６１５０.０００１５０２.８１７０.００２４２４３.１２７０.０００８８４兴业银行３.０４８０.００１１５２２.７４８０.００３０００２.０５２０.０２０１０４招商银行３.５９６０.０００１６１２.９１３０.００１７９１２.６５１０.００４００８国有控股商业银行交通银行４.０３２０.００００２８２.６７６０.００３７２７３.５９４０.０００１６３中国银行５.０８７０.００００００３.８７１０.００００５４６.３１０.００００００农业银行５.４７６０.００００００４.４０７０.０００００５６.１８１０.００００００建设银行４.５８３０.０００００２２.９７１０.００１４８３３.７１８０.０００１００工商银行５.０８５０.００００００３.７９８０.００００７３５.００１０.００００００(四)结果分析８家样本银行在２０１９年疫情暴发前的资产价值波动率ꎬ如图１所示ꎬ平均为０.０１３２１ꎬ２０２０年疫情暴发期为０.０１４１９ꎬ２０２１年后疫情时期为０.０１２４０ꎮ２０１９－２０２１年ꎬ样本银行资产价值波动率先上升后下降的趋势一定程度表明疫情的发生对银行业的资产端有一定的影响ꎮ其中零售业务占比较大的宁波银行㊁招商银行在疫情暴发的２０２０年波动幅度最大ꎮ这可能是由于零售类消费类贷款和以批发零售㊁住宿餐饮㊁旅游为代表的对公贷款不良率抬升明显所致ꎮ图１㊀２０１９－２０２１年样本银行资产价值波动率情况通过计算违约距离(如图２所示)可以发现ꎬ疫情暴发前样本银行的平均违约距离为３.９１５ꎬ疫情暴发时期的平均违约率为３.０３３ꎬ后疫情时期为３.５９３ꎮ该数据普遍高于巴曙松ꎬ蒋峰针对我国所有上市Ａ股企业提出的违约预警线２.２的水平ꎬ一方面说明我国商业银行整体风险可控ꎻ另一方面说明疫情的暴发显著降低了银行的违约距离ꎬ加剧了信用风险ꎮ但随着新冠疫情于２０２１年得到缓和ꎬ各行各业有序复工复产ꎬ后疫情时期银行业整体违约距离有所降低ꎬ信用风险控制水平得到提升ꎮ这可能是由于前期行业拨备计提力度较大ꎬ风险抵补充足ꎬ使得上市银行具备良好的风险承受能力所致ꎮ图２㊀２０１９－２０２１年样本银行违约距离变化情况通过计算ＥＤＦ(图３)可以发现ꎬ样本银行的违约距离与期望违约率成反比关系ꎮ绝大部分样本银行在疫情暴发时期的期望违约率均有一定程度的上升ꎬ其中国有控股商业银行由于其资本更为充足ꎬ在样本银行中的表现最为稳健ꎮ图３㊀２０１９－２０２１年样本银行ＥＤＦ变动情况三㊁疫情对银行信贷风险的影响(一)信贷资产质量下滑由于新冠疫情导致的停工停产负面影响波及面广ꎬ既极大冲击了制造业产业链上下游ꎬ也显著降低了餐饮㊁旅游㊁交运等行业的经济效益ꎬ对小微企业的经营能力和盈利能力产生了明显的负面冲击ꎮ因此ꎬ商业银行的信贷投放及资产驱动型负债规模与匹配５８受到影响ꎬ导致信用风险和流动性风险在一定程度上有所增加ꎮ此外ꎬ由于新冠疫情后商业银行不断加大金融信贷支持力度ꎬ多措并举提升普惠金融服务质效ꎻ同时企业信用风险存在滞后性ꎬ疫情对企业的偿付能力影响存在时滞ꎬ因此疫情防控期间的大量增量贷款的潜在风险也不容忽视ꎮ根据样本银行历年年报可知ꎬ过半数以上的样本银行不良贷款率在２０２０年呈现出较明显的上升趋势ꎬ如图４所示ꎮ图４㊀２０１９－２０２１年样本银行不良贷款率情况(二)未来投资偏好将趋向保守２０２０年ꎬ在旧挑战(全球经济减速)和新冲击(疫情全球蔓延㊁油价暴跌和外围证券市场暴跌)的共同夹击之下ꎬ２０２０年一季度ＧＤＰ增速创改革开放以来的新低ꎮ新冠疫情的出现将长期影响企业和居民部门的心理预期ꎬ未来宏观经济下行压力也将压制投资者的风险偏好ꎬ观望情绪加重ꎬ将最终影响金融服务有效需求和供给ꎬ从而对银行信用风险产生一定的负面影响ꎮ(三)银行盈利指标下降总资产收益率(ＲＯＡ)和净资产收益率(ＲＯＥ)方面ꎬ受利率下行与拨备增提的影响ꎬ大部分上市银行的ＲＯＡ与ＲＯＥ指标均有所下行ꎮ净息差方面ꎬ受存款成本刚性㊁贷款基础利率(ＬＰＲ)下行和金融普惠背景下利率优惠等因素影响ꎬ股份制与国有银行将面临较大的净息差收窄压力ꎮ近年来ꎬ商业银行持续加大减费让利的力度ꎬＬＰＲ也经历多次下调ꎬ银行贷款利率呈现持续下行态势ꎬ而负债端成本仍较高ꎬ在多重因素影响下银行净息差普遍收窄ꎮ银保监会披露的数据也显示出净息差收窄的趋势ꎬ商业银行２０２１年末净息差为２.０８％ꎬ较２０２０年末下降０.０２个百分点ꎮ盈利指标的下降将直接影响银行业的资产与拨备情况ꎬ一定程度上加剧信用风险ꎮ四㊁疫情反复背景下银行业信用风险防范对策(一)宏观层面财政政策方面ꎬ中央银行应实行宽松的货币政策ꎬ适时调低法定存款准备率ꎬ既要扶持小微企业发展ꎬ稳定市场信心ꎬ也要保证商业银行拥有充足的资金与超额准备ꎮ监管方面ꎬ相关部门需加强信贷部门流动性监管ꎬ利用压力测试评估信贷资产恶化程度并督促银行完善流动性风险预警机制ꎬ防止包商银行破产事件再次重现ꎮ此外ꎬ相关部门应建立逆周期动态调节机制和差异化管理机制ꎬ在经济下行时期有序调降拨备覆盖率ꎬ提高贷款风险容忍度ꎬ缓解银行存款压力ꎮ(二)微观层面业务流程方面ꎬ商业银行应当加强服务流程线上化建设ꎬ既提升金融服务便捷性与可得性ꎬ也具有良好的可追溯性ꎬ易于后续对风险资产开展数据分析ꎮ业务结构方面ꎬ商业银行应当拓展中间业务收入规模ꎬ构筑第二增长曲线以实现轻资本及内生增长的目标ꎬ在保证收益的同时从根本上减少信用风险ꎮ资本补充渠道方面ꎬ商业银行应采用多元化方式如发行二级资本债㊁永续债与非公开定向增发方式补充核心资本ꎬ提高资本充足率ꎬ有效应对权益端的冲击ꎮ此外ꎬ还应当合理利用衍生金融工具化解银行的不良资产ꎮ风控方面ꎬ商业银行应当加大金融科技投入ꎬ依托大数据和模型进行风险评估从而实现科技赋能银行风控管理ꎬ利用大数据等技术手段改进风险监测体系ꎬ实现降本增效ꎬ达到对困难企业和个人的精准识别与贷后的精确追踪与管理ꎬ遏制可能出现的不良现象ꎮ五㊁结语综上所述ꎬ商业银行应做好中长期资本规划ꎬ密切持续关注资产质量变迁ꎬ积极应对和化解在中长期可能面临的不良压力ꎮ参考文献:[１]钟震ꎬ郭立.新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策研究[Ｊ].武汉金融ꎬ２０２０(３):３７－４１ꎬ５９.[２]陆岷峰.中小商业银行:疫情危机㊁信用风险叠加与防范对策[Ｊ].华北金融ꎬ２０２０(６):６９－７７.６８。
信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估与信用评分模型在金融领域中扮演着至关重要的角色。
随着金融科技的发展，这一领域的重要性愈发显著。
本文将深入探讨信贷风险评估与信用评分模型的概念、方法和应用，帮助读者全面了解该领域的核心概念和实践方法。
信贷风险评估的定义和意义信贷风险评估是指金融机构根据贷款申请者的个人、家庭或企业情况，评估其偿还贷款的能力和意愿，以确定贷款发放的风险程度。
通过信贷风险评估，金融机构能够准确评估贷款申请者的信用状况，从而有效控制信贷风险，保护自身利益。
信用评分模型的基本原理信用评分模型是通过对借款人的个人信息、财务状况和信用历史等方面进行量化分析，得出一个客户信用风险的数值评分。
这种评分模型可以帮助金融机构快速准确地评估客户的信用风险水平，指导贷款审批和定价。
传统信用评分模型与现代信用评分模型的比较传统信用评分模型主要基于统计分析和专家经验，主要评估客户的还款能力和还款意愿。
而现代信用评分模型则结合了机器学习和大数据分析技术，能够更准确地预测客户的违约风险，提高风险评估的准确性和效率。
基于机器学习的信用评分模型近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于机器学习的信用评分模型逐渐成为研究和应用的热点。
这些模型能够通过对大规模数据的学习和分析，发现隐藏在数据背后的规律，从而提高信用评估的准确性和预测能力。
主流的信用评分模型算法目前，主流的信用评分模型算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
不同的算法在处理不同类型的数据和问题时有各自的优势和局限性，金融机构需要根据实际情况选取合适的算法进行建模和评估。
信贷风险评估与风控体系建设除了信用评分模型，建立完善的风险评估与风控体系也是金融机构保障自身利益的重要手段。
这包括建立科学的风险评估模型、健全的风控流程和完善的风险管理机制，以应对不同情况下的信贷风险。
结语信贷风险评估与信用评分模型是金融领域中的关键技术，对于提高金融机构的风险控制能力和服务效率有着重要作用。
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。
信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估与信用评分模型在金融领域扮演着至关重要的角色。
随着金融市场的不断发展和金融产品的日益多样化，信贷风险评估和信用评分模型的应用也变得越来越广泛。
本文将从信贷风险评估和信用评分模型的概念、意义、发展历程以及应用实践等方面展开探讨。
一、信贷风险评估与信用评分模型的概念信贷风险评估是指金融机构对借款人的信用状况、还款能力以及借款用途等进行全面评估，以确定借款人违约的可能性和借款风险的大小。
而信用评分模型则是一种通过对借款人的个人信息、财务状况、信用记录等数据进行量化分析，最终给出一个客观评分的模型，用于评估借款人的信用等级和还款能力。
二、信贷风险评估与信用评分模型的意义1. 降低信贷风险：通过对借款人进行全面评估和信用评分，金融机构可以更准确地判断借款人的还款能力，从而降低信贷风险，保护金融机构的利益。
2. 优化信贷审批流程：信用评分模型可以帮助金融机构快速、准确地对借款人进行信用评估，从而优化信贷审批流程，提高审批效率。
3. 提升金融服务质量：通过信贷风险评估和信用评分模型，金融机构可以更好地了解借款人的信用状况，为借款人提供更合适的金融产品和更优质的金融服务。
三、信贷风险评估与信用评分模型的发展历程信贷风险评估和信用评分模型的发展经历了多个阶段，主要包括人工评估阶段、统计评估阶段和机器学习评估阶段。
1. 人工评估阶段：早期的信贷风险评估和信用评分主要依赖于人工评估，金融机构通过分析借款人的资产状况、收入水平等信息来判断其信用等级和还款能力。
2. 统计评估阶段：随着统计学方法的发展，金融机构开始引入统计模型来进行信贷风险评估和信用评分，如Logistic回归模型、决策树模型等。
3. 机器学习评估阶段：近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，机器学习算法在信贷风险评估和信用评分领域得到广泛应用，如支持向量机、随机森林、神经网络等。
四、信贷风险评估与信用评分模型的应用实践1. 个人信用评分：个人信用评分是信贷风险评估和信用评分模型的一个重要应用领域，通过对个人的信用记录、财务状况等数据进行评估，为金融机构提供客户信用等级和还款能力的参考。
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。
