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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）。
金融风险管理中的风险量化模型金融风险管理是金融机构必不可少的核心任务之一。
为了有效地管理风险，金融机构使用风险量化模型来评估和量化各类风险。
风险量化模型是一种工具，用于测量金融市场、信用、操作和流动性等不同类型的风险。
本文将介绍金融风险管理中常用的风险量化模型，并分析其应用和优缺点。
1. 值-at-风险模型（VAR）值-at-风险模型是金融风险管理中最常用的风险量化模型之一。
它通过分析资产组合中的不同风险因素，计算在给定概率水平下的最大可能损失额。
VAR模型基于历史数据和统计方法，对风险进行测量和预测。
优点是简单易懂、易于实施和计算。
然而，VAR模型基于对过去数据的分析，无法准确预测未来的风险，且忽略了极端事件的风险。
2. 杠杆比率模型杠杆比率模型是评估金融机构资本充足性和风险承受能力的重要模型。
该模型通过计算金融机构自身资本与总资产的比率来衡量其杠杆程度。
杠杆比率模型可以帮助金融机构识别其风险暴露情况以及潜在的负债风险。
优点是简单易懂，可以提供判断金融机构风险承受能力的参考指标。
然而，杠杆比率模型无法提供对具体风险的细致分析和评估。
3. 期权定价模型期权定价模型被广泛用于评估金融衍生品的风险。
最著名的期权定价模型是布莱克-斯科尔斯-默顿（Black-Scholes-Merton）模型。
该模型基于随机几何布朗运动，考虑了资产价格的波动性、期权到期日和行权价格等因素，可以为投资者定价期权合约和评估持有期权的风险。
优点是准确评估个别期权的风险，但不能全面覆盖整个市场的风险。
4. 资本资产定价模型（CAPM）资本资产定价模型是一种用于衡量特定资产回报与市场回报之间关系的模型。
该模型基于投资组合理论和资产配置原则，考虑了市场系统风险和无风险利率对资产回报的影响，以及资产的系统性风险。
CAPM模型可以帮助投资者理解和评估投资组合的风险和回报关系。
尽管CAPM模型在一定程度上可以估计风险，但其基于市场的整体回报和风险假设有时可能不符合实际情况。
商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着资金中介和金融服务的角色。
在这个过程中，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
为了有效管理这些风险，商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。
一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。
它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定，从而降低金融风险带来的不确定性和损失。
通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测，银行可以更好地把握风险，减少损失。
二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。
它通过收集客户的个人和企业信息，对其信用状况进行评估和判定，以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。
常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。
2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。
它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式，来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。
常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。
3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。
它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题，以量化和评估操作风险对银行的影响。
常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。
三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用，但也存在一些局限性和挑战。
首先，风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为，导致评估结果不准确。
其次，风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择，而数据的获取和处理可能存在困难。
此外，风险评估模型需要不断更新和调整，以适应金融市场的变化和创新。
四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战，商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。
信用风险评估金融行业中的信用风险评估方法信用风险评估：金融行业中的信用风险评估方法信用风险是指债务人或金融机构无法按时偿还债务或履行金融合约的风险。
在金融行业中，为了防范和管理信用风险，各种信用风险评估方法得到广泛应用。
本文将介绍金融行业中常用的信用风险评估方法，并分析其特点和适用范围。
1. 基础评级方法基础评级方法是信用风险评估的基本模型之一，它通过评估债务人的基本财务状况和还款能力来确定其信用风险水平。
多数金融机构使用基础评级方法进行风险评估，其中包括收集和分析债务人的财务报告、现金流量状况、偿债能力等指标。
债务人的评级越高，代表其信用风险越低，对该债务人提供融资的风险也就越小。
2. 量化模型方法量化模型方法是一种利用统计分析和数学模型来评估信用风险的方法。
它通过建立统计模型，将历史数据和相关影响因素结合起来，预测未来的信用风险水平。
常用的量化模型包括 Logistic回归模型、决策树模型和神经网络模型等。
这些模型通过对债务人的历史数据进行分析，判断其未来是否会出现违约情况，从而评估其信用风险水平。
3. 评级机构评级方法评级机构评级方法是指金融机构委托专业评级机构对债务人进行信用评级的方法。
评级机构通过对债务人的财务状况、经营状况以及宏观经济环境等因素的综合评估，给债务人一个评级等级。
评级等级越高，代表债务人的信用风险越低，债券投资者愿意购买的意愿就越大。
评级机构评级方法在金融市场中有广泛应用，它为投资者提供了信用风险的参考依据。
4. 市场价格法市场价格法是一种通过市场价格来评估信用风险的方法。
它通过观察债券市场上的价格波动和交易量变化来判断债务人的信用风险水平。
当市场价格下跌、交易量减少时，意味着市场对债务人的信用风险存在担忧，债券的收益率上升。
相反，当市场价格上涨、交易量增加时，代表市场对债务人的信用风险较低，债券的收益率下降。
市场价格法能够及时反映市场对信用风险的判断，是一种重要的评估方法。
商业银行风控模型算法1、信用评分模型（Credit Scoring Models）：使用历史信用数据来评估贷款申请人的信用风险。
常用的模型包括FICO评分和VantageScore。
示例：一家银行使用FICO评分来评估个人贷款申请者的信用风险。
如果一个申请人的FICO评分低于银行设定的阈值，银行可能决定拒绝贷款申请。
2、逻辑回归（Logistic Regression）：用于预测某个事件的发生概率，例如违约概率。
在信用风险评估中广泛使用。
示例：银行开发了一个逻辑回归模型，利用客户的年龄、收入、信用历史和当前债务等因素来预测贷款违约的概率。
3、决策树（Decision Trees）：通过树状图模型来做出决策和预测。
可用于分类风险等级，如低风险、中等风险和高风险。
示例：银行使用决策树模型来分类信用卡申请者，根据他们的收入水平、就业状况和信用记录将他们分为不同的风险等级。
4、随机森林（Random Forests）：是一种集成学习方法，使用多个决策树来提高预测的准确性。
常用于复杂的风险评估。
示例：在评估企业贷款申请时，银行利用随机森林模型分析多个财务指标和市场因素，以预测企业违约的风险。
5、神经网络（Neural Networks）：可以处理大量非线性数据，用于复杂的风险评估场景。
在识别欺诈交易和复杂信用风险预测中尤为有效。
示例：银行部署了一个神经网络系统来识别信用卡交易中的欺诈行为，系统通过学习大量的交易模式来识别异常活动。
6、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：用于分类和回归分析，特别是在高维空间中。
在信用评分和风险分类中得到应用。
示例：银行使用SVM模型对客户的信用数据进行分类，以决定是否批准高额度的个人贷款。
7、时间序列分析（Time Series Analysis）：用于分析和预测金融市场和利率的动态。
常用于市场风险和利率风险的管理。
示例：银行分析历史利率数据，使用时间序列分析预测未来的利率趋势，以指导其投资决策。
商业银行的信贷风险评估模型商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其信贷业务在经济发展中起着至关重要的作用。
然而，信贷风险是银行业务中的一个重要挑战，因此商业银行需要建立有效的信贷风险评估模型来帮助其准确评估借款人的信用风险，并做出相应的决策。
本文将介绍商业银行的信贷风险评估模型。
一、综合评估模型商业银行的信贷风险评估模型通常是综合考虑多个因素的综合评估模型。
这些因素包括借款人的信用历史、收入状况、负债情况以及所申请贷款的用途等。
商业银行通常会根据这些因素综合评估借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请，以及贷款的金额和利率。
二、量化模型商业银行通常使用量化模型来评估借款人的信用风险。
量化模型是通过分析大量的历史数据和统计方法来预测未来的信用违约概率。
常见的量化模型包括评分卡模型和概率模型。
评分卡模型基于借款人的个人信息和信用历史等因素，为每个借款人分配一个信用评分。
这个评分可以用于判断借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请。
评分卡模型通常是通过回归分析等统计方法来构建的。
概率模型是通过建立一个数学模型来评估借款人的信用风险。
这个模型通常基于借款人的个人和经济信息，并将这些信息与历史违约数据进行拟合。
概率模型可以用来计算借款人违约的概率，并据此决定是否批准贷款申请。
三、专家系统除了量化模型外，商业银行还可能采用专家系统来评估信用风险。
专家系统是通过模拟人类专家的决策过程来评估信用风险的。
它通常基于一些规则和经验知识，并通过推理和逻辑推断来做出决策。
专家系统可以帮助银行评估借款人的信用风险，并提供相应的建议。
四、模型评估和改进商业银行在使用信贷风险评估模型时，需要进行模型评估和改进。
评估模型的准确性和效果是非常重要的，商业银行可以通过比较模型的预测结果与实际违约情况来评估模型的准确性。
如果模型存在一些问题，商业银行可以根据评估结果对模型进行改进，以提高其准确性和预测能力。
综上所述，商业银行的信贷风险评估模型是帮助银行准确评估借款人信用风险并做出相应决策的重要工具。
kmv模型的4个基本假设KMV模型是一种常用于评估企业信用风险的量化模型，它基于几个重要的假设。
下面将介绍KMV模型的四个基本假设，并对每个假设进行详细的阐述。
第一个基本假设是关于企业价值变动的。
KMV模型假设企业的价值是随机变动的，在一个给定时间段内，企业的价值可以增加也可以减少。
这意味着企业在经济周期和其他宏观因素的影响下，其价值会发生波动。
KMV模型利用这个假设来预测企业的未来价值变动，从而评估其信用风险。
第二个基本假设是关于企业资本结构的。
KMV模型假设企业的资本结构是固定的，即企业的债务和权益的比例在一段时间内保持不变。
这个假设为KMV模型提供了一个基本的计算框架，使我们能够通过计算企业的债务和权益的价值来评估企业的总价值。
第三个基本假设是关于债务和权益的价值的。
KMV模型假设债务和权益的价值分别服从随机过程，并且它们之间存在一定的相关性。
换句话说，当企业的价值发生波动时，债务和权益的价值也会相应地波动，并且它们之间存在一定的关联性。
KMV模型基于这个假设来推导出企业的违约概率以及其他与信用风险相关的指标。
最后一个基本假设是关于违约概率的。
KMV模型假设企业的违约概率可以通过企业的资本结构、债务和权益的价值以及其他一些相关因素来确定。
具体来说，KMV模型假设企业的违约概率是由企业的资本结构中的杠杆率，市场波动性，以及市场和行业因素等多个因素共同决定的。
KMV模型利用这个假设来计算企业的违约概率，并据此评估企业的信用风险。
总结起来，KMV模型的四个基本假设分别是：企业价值的随机变动、企业资本结构的固定性、债务和权益的价值的随机性和相关性，以及违约概率的确定性。
这些假设为KMV模型提供了一个可靠的计算框架，使我们能够比较准确地评估企业的信用风险。
当然，这些假设都是建立在一些前提条件上的，因此在应用KMV模型时需要考虑其适用范围和限制。
企业信用风险评估模型分析(总7页)本页仅作为文档页封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March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）信用分析瘼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。
1.Z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 Bathory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。
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。
如何评估个人信用风险个人信用评估是金融行业中非常重要的一个环节，它用于评估个人在金融交易中的信用风险程度。
准确评估个人信用风险能够帮助金融机构制定合理的风险管理策略，降低不良贷款的风险，促进金融稳健发展。
本文将介绍几种常见的个人信用评估方法，帮助读者全面了解如何评估个人信用风险。
一、传统信用评估方法1. 信用报告信用报告是评估个人信用风险最常用的工具之一。
信用报告记录了个人的个人信息、借贷记录、拖欠情况等重要信息，通过分析这些数据可以初步评估个人的信用状况。
金融机构通常会向个人收集个人信息，并通过信用报告评估是否愿意提供贷款、提高信用额度等。
2. 信用评分模型信用评分模型是一种常见的量化评估方法，它使用数学模型对个人进行信用评分。
评分模型通常基于历史数据和统计分析，它通过对各个因素进行加权计算得出个人的信用评分。
信用评分模型广泛应用于信用卡发放、贷款审批等金融业务中。
二、新兴的个人信用评估方法1. 大数据分析随着互联网和大数据技术的发展，大数据分析在个人信用评估领域发挥着越来越重要的作用。
大数据分析利用人工智能和机器学习技术，通过分析庞大的数据样本，找出与个人信用相关的关键特征，并建立相应的模型进行评估。
大数据分析方法可以更加客观地评估个人信用风险，提高评估准确度。
2. 社交网络分析社交网络分析是一种新颖的个人信用评估方法。
个人在社交网络中的行为和关系可以反映出其信用状况。
社交网络分析通过对个人在社交网络平台上的行为和关系进行分析，评估个人的信用风险。
例如，个人在社交网络上频繁发布消费信息和交易记录的可能具有更高的信用度。
三、个人信用评估的重要性准确评估个人信用风险对金融机构和个人都具有重要意义。
1. 降低金融风险个人信用评估可以帮助金融机构降低风险，避免不良贷款和信用违约的发生。
通过评估个人的信用状况，金融机构可以根据风险程度制定合理的贷款利率和额度，确保金融交易的安全性。
2. 促进金融稳健发展个人信用评估对金融行业的稳健发展至关重要。
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 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。
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）。
以下对EDF作简要介绍。
使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以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和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和；贷款的到期变化区间(也就是违约范围)由r界定(尽管到期变化区间可以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，它描绘出一个对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例l：公式(1)中，借款公司的各项价值分别为：公司资产的市场价值(A)为10 000万，公司资产的市值波动区间( )为1 000万，公司债务的价值或违约点(B)为8 000万。
①假设公司将来的资产价值围绕当前价值呈正态分布，则可计算出一年(贷款到期区间或违约范围)内公司违约的可能性。
违约距离(DD)=(资产市值一违约点的资产市值)／市值的波动范围=(A—B)／ =(10 000万一8 000万)／1 000万=2个标准差这意味着：如果公司进入违约区间，资产价值就会在一年内下降2 000万(2× )。
经验定理：正态分布下，价值的68％会落在均值的1 内，价值的95％会落在均值的2 内，价值的99％会落在均值的3 内。
根据经验定理，我们知道公司资产的价值有95％的可能性会在资产均值的加减2 内变动，那么一年内资产价值就有2．5％的可能性上涨(或下跌)超过2 。
在本例中，借款银行就面临着5％的估计违约频率，即EDF。
②若假设借款人的资产价值上升10％，则：DD＝[A(1+10％)一B]／ =(11 000万一8 000万)／1 000万=3同样，根据经验定理，借款银行就面临着0．5％的估计违约频率。
KMV认为，正态分布的假设是非常重要的观点，KMV并不构造理论上的EDF。
一旦得出违约距离(DD)，就会结合一个很大的专用的违约历史数据库来使用DD。
与上面介绍的理论 EDF不同，KMV的经验EDF的计算方法如下：经验EDF=年内违约公司数量/公司总数（取年初资产价格在违约点B的2 变化的公司)比如，KMV的违约数据库显示，年初有2 000家公司的资产价格在违约点B的2d内变化，其中有60家公司违约，则经验EDF=60／2 000=3％所以，KMV公司的经验EDF与理论EDF的结果完全不同。
例2：此例阐明了导致EDF变化的主要因素，即股价的变化、债务水平和资产价值的变化幅度，这些因素能表示出可觉察到的价值变化程度。
(2)KMV模型的优点·应用广泛，可用于任何公开上市交易的公司；·对市场环境的变化反应敏感，EDF数据每季度更新；·依据充分，以定期公布的前瞻性的股票市场数据为基础；·理论性强，背后联系着坚实的理论基础。
(3)KMV模型的不足·更关注系统风险和短期违约风险，而非系统风险和长期风险；·对私人和小范围交易的公司，在应用时有问题；·KMV的结果对股票市场的变动过于敏感(当股票市场对某新闻反应过度时，KMV的EDF就成了激进的预言家，而不是准确预言家，因为EDF有可能是根据资产价格的突然跳水而不是格的连续变动来计算的)。
2、JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风险管理理念。
即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。
该模型由200多页的文件组成，在西方银行风险管理发展历史上具有划时代的意义。
信用矩阵模型根据借款人信用质量的变化而引起的贷款价值的变化来量化组合信用风险。
信用中国 我们共同打造它不仅考虑由借款人违约行为造成的价值变化，而且考虑信用质量的上升或下降造成的贷款价值变化。
不仅计算贷款预期损失，而且计算受险价值(VAR)或非预期损失。
在计算组合信用风险时，考虑了不同借款人之间信用质量变化的相关性，即考虑风险分散效应和组合集中风险效应。
VAR模型的主要计算思路如下：第一步：信用评分转化矩阵信用矩阵模型通过使用可能性转化矩阵(见表2—2)来评介一个金融机构资产的使用状况。
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，预计明年评分在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％。
该表反映了特定信用等级在未来一定时间内转化到其他级别的概率。
第二步：评级根据转化矩阵，对不同的信用等级相对应的风险进行评级。
假设一个3B的借款人有一笔100万的贷款合同，后4年的贷款利率是6％，第5年末贷款结束，借款人应还100万本金及利息。
在技术上，该贷款在后4年的每年末用标准的模型进行逐年评级，第一年末该贷款的估算为：(INT表示每年末支付的利息，M是到期日必须支付的金额或债券票面价格，r是无风险利率，s是根据不同期限计算出的零息债券的年利差)。
假设借款人在第一年从3B升至A，根据表中的评分，可计算出100万贷款(账面价格)的市场价值为108.66万。
一年远期零利率条件下的信用评分（％）不同信用条件下第一年末的贷款价值第三步：VAR的计算对贷款值的计算上表中，一年末各种可能的信用等级现值的概率加权即为平均值。
均方差为围绕平均值波动幅度。
利用该表的分布，可以看到，约有5．3％的可能性，一笔3B贷款价值将从107.09下降至102.02。
(1)信用矩阵模型的优点·采用信用矩阵模型，可以有效解决不同借款人信用风险之间的相关性模拟等信用组合的风险量化难点。
·传统的风险管理方法很难涉及风险分散效应。
而信用矩阵模型为我们带来现代风险管理技术和方法，可以有效辨识信用组合的风险分散效应和风险集中效应。
·信用矩阵模型又可以作为风险资本分配(Capital Allocation)的基础，而风险资本分配是当前最先进的风险管理体系。
(2)信用矩阵模型存在的问题·转移矩阵自动调整问题：本模型假设转移的可能性是根据 MARKOV模型进行的，但有证据表明，在前一阶段降低信用评分的债券或贷款在本期降级的可能性较高。
因此建议用 MARKOV高级或第二公式来更好地反映超时的评分转移。
·转移矩阵的不稳定性：转移矩阵使用时，不会反映借款人在不同业务特点或经济周期的特殊性。
由于重要的行业数据、经济周期等因素会影响评分，因此在评级一个公司的债券或贷款时，要围绕该国家的经济数据进行评分转移评估。
·转移矩阵要在投资组合的基础上进行：担保、转期和其他各种因素会使贷款与债券表现不同。
用于债券可能会出现价值偏移。
3、RAROC模型风险调整的资本收益率——RAROC于20世纪70年代末由信孚银行(~nkers Trust)引入。
(1)RAROC的概念RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。
交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。
RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等，我们这里重点研究RAROC在贷款(决策)管理中的运用。
(2)RAROC的基本计算公式：RAROC=调整后收入／风险调整后的资本上述公式中的分子是经调整后的未来一定时间内(一年)的收入，分母表示贷款的风险价值。
RAROC指标计算的目的，是与一种以成本为依托的底线比率(hurdle rate)进行比较。
该比率反映了银行的资金成本或股东对银行最低收益率的要求。
如果贷款被看做一种价值增值的话，银行的资本就应分配于该笔贷款。
如果某笔贷款的RAROC大于Hurdle rate，则该笔贷款可以发放，否则不能发放。
Hurdle rate水平可以通过加权平均的资金成本代替。
【RAROC>Hurdle rate的贷款发放要求似与微观经济学中的厂商均衡条件(边际成本=边际收益时厂商利润达到最大)相类似。
】RAROC在历史上的运用中，通常不考虑各笔贷款之间的相关性。
在此基础上，银行的经济资本(实际可用于弥补风险的资本)按照贷款风险的大小被分配于各项贷款。
(3)调整后收入(分子)的计算RAROC公式中的分子，反映了一年内银行贷款的收入。
它的计算公式为：调整后收入=利差+手续费收入一预期损失一经营成本利差(spread)反映了贷款利率与资金成本率之间的差额；手续费收入主要是由贷款产生的相关收入(如承诺费)；预期损失通常指银行的呆账准备。
