违约损失率模型研究

论预期信用损失模型在一般企业的运用预期信用损失模型是企业在进行信用风险管理时的重要工具之一，它可以帮助企业更好地理解和预测未来可能发生的信用损失情况，从而有效地制定风险管理策略和措施。

在一般企业中，预期信用损失模型的运用对于提高企业的风险管理水平，保障企业的资金安全，降低信用风险损失具有重要的意义。

本文将从预期信用损失模型的概念和原理、在一般企业中的运用及其意义等几个方面对该主题进行分析和探讨。

一、预期信用损失模型的概念和原理预期信用损失模型是指企业通过对客户信用风险进行量化分析和评估，以确定未来一段时间内可能发生的信用损失额。

预期信用损失模型一般由历史数据分析、统计建模和风险参数计量等方法构建而成，其中包括违约概率、违约损失率和违约敞口等关键指标。

通过对这些指标进行测算和分析，企业可以得出客户信用风险的整体评估结果和预期信用损失额，从而为企业制定风险管理策略提供了有力的依据。

预期信用损失模型的核心原理是建立在对客户违约风险的量化评估基础之上的，其核心思想是通过客户的基本信息、历史交易数据、市场环境等多方面因素的综合考量，量化客户的违约风险水平，以确定未来可能发生的信用损失情况。

在预期信用损失模型中，违约概率是一个重要的指标，它反映了客户在未来一段时间内发生违约的可能性，是进行风险评估和预期信用损失估计的基础。

而违约损失率则是指一旦客户发生违约时，企业可能面临的损失比例，它主要由客户的信用状况、行业特性、经济环境等因素所决定。

违约敞口则是指企业在未来一段时间内可能受到的信用损失额，是通过违约概率和违约损失率的综合计算而得出的指标。

基于这些指标，企业可以更准确地确定客户信用风险，并进行相应的风险管理和控制。

二、预期信用损失模型在一般企业中的运用预期信用损失模型在一般企业中的运用主要体现在以下几个方面：1. 信用风险评估和授信决策通过预期信用损失模型对客户的信用风险进行量化评估，企业可以更全面地了解客户的信用状况和违约可能性，从而对客户的授信额度、信用期限、利率等进行科学、合理的授信决策。

银行业的风险监测模型银行业作为金融行业的核心组成部分，面临着各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。

为了更好地应对这些风险并确保金融稳定，银行业需要建立有效的风险监测模型。

本文将介绍银行业风险监测模型的重要性，并详细探讨几种常见的监测模型。

一、风险监测模型的重要性风险监测模型在银行业中具有重要的作用。

首先，它可以帮助银行识别、评估和管理各种风险。

通过建立风险监测模型，银行能够及时发现潜在的风险，预测可能的损失，并采取相应的措施来降低风险。

其次，风险监测模型可以提供有关银行业务的决策支持。

通过模拟和分析不同的风险情景，银行能够更好地制定战略，优化资本配置，并提高盈利能力。

此外，风险监测模型还可以为监管机构提供重要的信息，帮助其监督和监管银行业。

二、常见的风险监测模型1. VaR模型VaR（Value at Risk）模型是一种广泛应用于金融领域的风险监测工具。

该模型通过测量不同资产或投资组合的价值波动，评估其可能的损失。

VaR模型基于历史数据和统计方法，计算出在特定置信水平下的最大可能损失额。

银行可以利用VaR模型来控制投资组合的风险水平，制定合理的风险管理策略。

2. CVA模型CVA（Credit Valuation Adjustment）模型主要用于衡量银行在信用风险交易中的损失。

该模型考虑到债务人违约的可能性，并计算出相应的风险调整价值。

CVA模型通过对违约概率、损失率和预期违约损失等进行估计，帮助银行评估交易的信用风险，并进行资本和风险管理。

3. 市场风险模型市场风险模型广泛应用于金融市场中，帮助银行监测并管理与市场相关的风险。

这些模型通常使用历史数据和统计方法来衡量价格波动和价格相关性，通过计算风险价值（Risk Value）来评估投资组合的市场风险。

市场风险模型对于银行业来说尤为重要，因为银行的贷款、投资和资产负债管理都受到市场因素的影响。

4. 操作风险模型操作风险模型用于评估和管理与银行操作相关的风险，如人员错误、系统故障、欺诈和合规风险等。

预期损失模型对我国商业保理公司的影响及建议预期损失模型，即Expected Loss（EL）模型，是评估信贷风险的一种方法，用于计算预计损失的平均值。

它是根据债务人违约的可能性和违约时损失的预测值来确定的。

预期损失模型通常包含对历史违约率、违约损失率和追偿成功率等数据的估计。

在商业保理业务中，预期损失模型主要应用于信用风险管理和信用评估。

商业保理公司在决策是否接受某个债权时，可以通过预期损失模型对其信贷风险进行量化分析，从而减少损失风险。

首先，预期损失模型可以提高商业保理公司的风险管理水平。

商业保理公司可以通过建立预期损失模型，提高风险识别和评估的准确性，从而更好地规避不良债权和减少损失。

其次，预期损失模型可以调整商业保理公司的风险承受能力。

商业保理公司可以针对不同类型的债权，通过分析不同的债权特征和数据进行分类管理，提高风险管理的效率和精度，并根据不同的风险控制需求调整自身的风险承受能力。

最后，预期损失模型也会对商业保理公司的业务模式和服务方式产生影响。

商业保理公司需要根据预期损失模型的分析结果，调整自身的产品和服务策略，更好地满足客户需求，并适应市场的变化和发展。

综上所述，对于商业保理公司来说，预期损失模型的应用可以提高风险管理水平、调整风险承受能力、提高风险定价能力、调整业务模式和服务方式等方面产生积极影响。

但是，预期损失模型的运用也存在一些挑战，如数据质量问题、模型建立复杂度高等。

因此，建议商业保理公司在运用预期损失模型之前，应该充分考虑实际情况和业务需求，选择适合自身的模型和方法，同时加强数据管理和风险控制体系的建立和完善，从而更好地应对风险管理挑战。

PD、LGD在风险管理中的运用原理哎，说到风险管理，这可是个让人头大的话题。

不过，别担心，咱们今天就来聊聊PD（Probability of Default，违约概率）和LGD（Loss Given Default，违约损失率）这两个家伙，它们在风险管理中可是大有用处的。

首先，咱们得明白，PD和LGD是信贷风险管理中两个核心的指标。

PD，就是说，一个借款人在未来某个时间点违约的概率。

这就像是你借给朋友钱，你心里得有个数，这哥们儿会不会到时候还不上。

LGD呢，就是说，如果借款人真的违约了，你能收回多少钱。

这就好比，你朋友真还不上钱了，你还能从他那儿拿回多少。

咱们先说说PD。

这个指标，就像是天气预报，告诉你明天下雨的概率是多少。

在银行或者金融机构里，他们会用一大堆复杂的模型和数据来预测这个概率。

比如，他们会看借款人的信用记录、收入状况、工作稳定性等等。

这些因素就像是天气里的气压、湿度、风向，帮助他们预测违约的概率。

然后是LGD。

这个指标，就像是你买了保险，保险公司告诉你，如果出事了，他们能赔你多少钱。

在信贷领域，LGD就是说，如果借款人违约了，银行能从抵押品或者其他途径收回多少钱。

这个数字，通常比借款金额要小，因为总会有一些损失。

举个例子，比如说，你借给小张10万块钱，你觉得他违约的概率是1%，这就是PD。

如果小张真的违约了，你估计能从小张那儿收回5万块，这就是LGD。

所以，你预计的损失就是10万乘以1%，再减去5万，等于5千块。

但是，这事儿没那么简单。

因为PD和LGD都是动态变化的。

比如，小张突然失业了，他的PD可能就会上升。

或者，小张的抵押品价值下降了，你的LGD可能就会增加。

所以，风险管理就像是在玩一个不断变化的拼图游戏，你得时刻关注这些变化，调整你的策略。

最后，咱们得说，PD和LGD在风险管理中的作用，就像是汽车的刹车和方向盘。

PD帮你判断前方的风险，LGD帮你控制损失。

只有两者都控制好了，你才能在风险的道路上稳稳当当。

对于Credit Portfolio View模型的适用性分析及改进建议黄小凤（哈尔滨工业大学建筑学院黑龙江哈尔滨150006）摘要：当今国际社会中，关于信用风险的评估分析主要使用KMV模型，Credit Metrics模型，Credit Risk +模型和Credit Portfolio View模型。

在这四个模型中，只有credit Portfolio View模型考虑了宏观经济因素对商业银行信用风险的影响。

笔者认为宏观经济因素对信用风险的影响是非常大的，比如在经济萧条期间，商业银行发生的违约事件明显多于经济良好的时间。

所以，认为Credit Portfolio View模型相比于其它模型更加合理。

但该模型也有其漏洞，所以提出了实际贷款过程中以Credit Portfolio View模型为主，混合使用另外其它模型的建议。

关键词：信用风险、Credit Portfolio View模型、违约、商业银行一．Credit Portfolio View模型概述1.1 Credit Portfolio View模型定义Credit Portfolio View模型是由麦肯锡开发的一个多因子模型，可以用于预测仿真既定宏观因素取值下各个信用等级对象之间联合条件违约分布和信用转移概率。

在观测到失业率、GDP增长率、长期利率水平、外汇水平、政府支出和国民储蓄率等宏观经济因子信息时，计算不同国家、不同行业、不同信用评级的违约和信用潜移概率的分布函数。

Credit Portfolio View模型将观测到的违约概率和信用潜移概率与宏观经济因素联系起来。

当经济处于衰退期时，各信用主体信用降级和违约概率增加；与此相反，当经济处于繁荣时期时，各信用主体信用降级和违约概率减少。

也就是说信用周期与经济周期密切相关。

假定能够得到相关的数据，这一框架可以应用到每一个国家，并可用到像制造业、金融业和农业等不同的部门和各种类型的信用个体。

违约损失率计算公式：违约损失率（LGD）=1-回收率。

LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额，即损失的严重程度。

违约损失赔偿不得超过违反合同一方订立合同时预见到或者应当预见到的因违反合同可能造成的损失。

违约损失率LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额，即损失的严重程度。

回收率之定义为回收金额除以放款金额。

此处的回收金额，定义为该帐户违约，宣告无法偿债后，因拍卖担保品，强制执行借款人存款或其他催收方式所得回之金额。

因此，通常除非有担保品，回收比率大部份非常低。

也就是说违约损失率之大小，会取决于担保品的特性。

其特点是：违约损失率是针对交易项目--各笔贷款而言的，它与关键的交易特征有关，是与贷款的信用保障挂钩的，如是否有抵押品，银行的客户可能有多笔贷款，每笔贷款的违约损失率因其信用保障措施的不同而有所不同。

新金融工具准则下预期信用损失减值模型研究与运用2017年，财政部对《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》进行了修改，并对其进行了规定。

其中，新金融工具准则中提到的预期信用损失模式，对由金融工具、租赁和收入标准构成的相似组合的减值损失进行了规范。

（一）资产减值损失资产减值损失（asset impairment loss;Assets Devaluation）是指因资产的可回收金额低于其账面价值而造成的损失。

企业在资产负债表日，经过对资产的测试，判断资产的可收回金额低于其账面价值而计提资产减值损失准备所确认的相应损失。

企业所有的资产在发生减值时，原则上都应当对所发生的减值损失及时加以确认和计量，因此，资产减值包括所有资产的减值。

但是由于资产的性质不同，所适用的具体准则也不尽相同。

根据《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》(2017年)及其应用指南，对金融资产的减值损失计提信用减值损失。

（二）信用减值损失信用减值损失是指企业持有金融资产的账面价值，高于这项金融资产的可收回金额产生的损失。

预期信用损失，是指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值，该方法不同于与过去根据实际已发生减值损失确认减值准备。

在预期信用损失法下，减值准备的计提不以减值的实际发生为前提，而是以未来可能的违约事件造成的损失的期望值来计量资产负债表日应当确认的减值准备。

包括以摊余成本计量和以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产、租赁应收款、合同资产、部分贷款承诺和财务担保合同。

（三）预期信用损失模型在新准则的预期信用损失框架下，机构的历史风险表现以及对于未来经济环境和风险的判断，都会被纳入模型作为综合考量要素。

通过信用风险损失的提前确认，新准则有效缓解了已发生损失模型在金融危机中暴露的损失确认“太少太迟”问题，使得预期信用损失的确认更为平缓，更加符合资产质量的实际变化情况。

新准则下的预期信用损失（Expected Credit Loss，下称“ECL”）模型以历史数据及宏观经济因子为基础，其公式为：ECL=PD×LGD×EAD其中，ECL代表预期信用损失，是企业对某个信用事件中会遭受的损失的估计；PD为违约概率，LGD为违约损失率，EAD为满足准则要求的违约风险敞口。

信用风险的度量—基本参数解析及估计信用风险度量是金融领域中非常重要的一个概念，它衡量的是借款方或债务人无法按时偿还债务的概率。

信用风险会直接影响金融机构的稳定性和盈利能力，因此准确度量和估计信用风险是非常重要的。

信用风险度量的基本参数主要包括违约概率、违约损失率和违约相关性。

违约概率是衡量借款方或债务人可能会违约的概率，可以通过历史数据、市场定价模型等方式进行估计。

违约损失率是违约发生时实际损失与全部债务的比例，可以通过历史违约数据或模型估计来获取。

违约相关性是用于度量违约事件之间的相关性，即在一些时间段内发生违约事件的概率。

为了准确度量信用风险，需要使用适当的模型对这些基本参数进行估计。

常用的模型包括历史数据方法、结构模型和市场定价模型。

历史数据方法是基于过去违约经验来估计未来违约概率和违约损失率的方法。

通过分析过去违约数据的频率和严重程度，可以估计出未来违约的概率和损失率。

然而，由于历史数据无法准确反映未来风险，这种方法存在一定的局限性。

结构模型是基于企业财务和市场信息等因素来估计违约概率和违约损失率的方法。

这种模型使用统计方法和财务分析来评估债务人违约的可能性，并根据市场条件估计违约时的损失率。

结构模型需要建立一个相应的数学模型，其参数估计的准确性取决于模型的质量和数据的可靠性。

市场定价模型是基于市场上交易的相关证券价格来估计违约概率的方法。

通过对信用风险债券和其他相关证券价格的比较分析，可以推断出市场对违约概率的预期。

市场定价模型更加灵活和实时，但受市场情绪和流动性等因素影响较大。

在度量信用风险时，还需要考虑到违约相关性。

违约事件可能相互关联，一方违约可能导致其他相关方也违约。

因此，在度量信用风险时，需要考虑违约事件之间的相关性，以更准确地估计整体信用风险。

总之，信用风险的度量需要考虑违约概率、违约损失率和违约相关性等基本参数，并使用适当的模型进行估计。

这将有助于金融机构更好地管理和控制信用风险，确保其稳定和盈利能力。

LGD模型框架及影响因素分析赵莹【摘要】在信用风险管理中,PD(即债务人违约的可能性)和LGD(违约损失率)是非常重要的两个基本要素.因此建立客户评级和债项评级的两维评级体系对增强风险计量十分重要.本文讨论LGD模型框架概述、LGD模型计算公式及构建逻辑、LGD模型因素及量化以及相关政策建议.帮助银行提升信用风险计量的精确性和标准化.%In the management of credit risk, PD (Probability of Default) and LGD (Loss Given Default) are two important factors.Establishing customer rating and debt rating is very important to strengthen the risk measurement.This paper introduces the LGD model framework, LGD model calculation formula and construction logic, LGD model factors and quantify, and relevant policy recommendations, helping banks to enhance the accuracy and the standardization of measuring credit risk.【期刊名称】《杨凌职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(016)001【总页数】6页(P40-45)【关键词】LGD;信用风险;模型【作者】赵莹【作者单位】对外经济贸易大学,北京 100029【正文语种】中文【中图分类】F224;F830.3违约损失率(Loss given default，LGD)，是指债务人一旦违约将给债权人造成损失的严重程度，它与违约概率PD(即债务人违约的可能性)一起构成新资本协议框架下完整信用风险的两个基本要素。

损失阶段划分与风险参数模型方案一、损失阶段划分具体方案会计准则要求，开展减值测试前要评估信用类资产的信用风险自初始确认后是否已显著增加，并根据评估结果分别采用不同方法计量损失准备。

同时，会计准则还指出，评估资产信用风险是否显著增加，应当考虑违约风险的相对变化，而不是预期信用损失金额的变化，并要求对违约风险的界定要与银行风险管理相衔接，保持基本一致。

结合会计准则要求，参照主要同业的做法，我行根据信用类资产的信用风险自初始确认是否显著增加、是否存在明确减值迹象等因素，将信用类资产划分为三个阶段，对处于不同损失阶段的资产采用不同的模型计量，并结合我行业务经营与风险管理实际，对法人与个人信用类资产确定了不同的阶段划分具体标准：(一)法人信用类资产阶段划分标准。

1.符合以下条件之一的法人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段二：(1)逾期 30 天(不含)至 90 天(含)。

(2)风险分类形态为关注类。

(3)债务人或者真实交易对手当前违约概率较初始确认时出现明显上升。

(4)其他表明资产信用风险已显著增加的情形。

2.符合以下条件之一的法人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段三：(1)逾期超过 90 天。

(2)风险分类形态为不良。

(3)债务人或者真实交易对手信用等级为 D 级，且我行信用类资产已逾期较长时偶尔估计将形成较大损失。

(4)债务人计划进行破产清算、破产重整，或者其他财务重组，且我行资产估计将形成较大损失。

(5)其他表明资产已发生信用减值的情形。

(二)个人信用类资产阶段划分标准。

1.符合以下条件之一的个人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段二：(1)逾期 30 天(不含)至 90 天(含)。

(2)风险分类形态为关注类。

(3)其他表明资产信用风险已显著增加的情形。

2.符合以下条件之一的个人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段三：(1)逾期超过 90 天。

(2)风险分类形态为不良。

(3)其他表明资产已发生信用减值的情形。

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Ｍｅ￣ｏｎ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。即损失取决于灾害发生的概率和　灾害发生时造成的损失大小。该方法只对违约　风险进行建模，而不考虑信用等级的变化，而　且假定违约风险与资本结构无关。　信　》粥ｆ珊　ｌ　疆磴。　现代信用风险度量模型Ｉ＝匕较　口文／周锴　该模型与ＫＭＶ模型一样同属于基于　Ｍｅｔｒｏｎ期权理论的随机波动模型；与ＫＭＶ的　结构化模型相比它属于简约模型。在该模型　中，违约不再是由公司资产价值决定的内生事　件，也不以公司资产价值变化为条件，而是外　生的不可预知事件。在该模型中，违约服从某　种随机过程，违约概率是由某种强度决定的。　该模型的基本方法是先将贷款组合按每　笔贷款的风险暴露划分为各个频段，之后根据　每笔贷款的违约概率较小，且贷款违约事件相　互独立，贷款组合违约概率（组合中发生违约　事件的次数）的分布近似于泊松分布的假定来　依次计算出各频段的违约概率分布和损失分　布。最后将各频段的损失分布加总得到组合损　失分布，进而计算出未预期到的损失值，即可　确定组合的经济资本要求。　该模型的优点在于：由于它只考虑违约与　不违约两种状态，因此其输入数据相对不多，　主要是违约率和给定违约率下的损失；而且根　据该模型计算出的结果是封闭型的解，不需采　用模拟技术；此外，每个信用工具的边际风险　贡献也很容易算出。该模型的缺点主要在以下　三方面：（１）模型忽略了信用等级之间转移的　风险，因此每一个信用工具的风险暴露是固定　的，不会随着信用级别的变化而变化；（２）模型　中违约概率依赖于一些随机变量，模型没有解　释风险损失变化与这些随机变量的关系；（３）　无法测度非线性的信用风险产品，如期权和外　汇交换的信用风险，影响了模型的应用范围。　三、ＣｒｅｄｉｔｍｅｔｒｉＣＳ模型　１９９７年４月初，美国Ｊ．Ｐ摩根财团与其他　几个国际银行共同研究，推出了世界上第一个　评估银行信贷风险的证券组合模型Ｃｒｅｄ—　ｉｔｍｔｒｉｃｓ。Ｃｒｅｄｉｔｍｔｒｉｃｓ模型是以ＲｉｓｋＭｅｔｒｉｃｓ为　基础，模型以大量历史数据为基础，对交易对　手的信用进行评级，计算某项贷款或组合贷款　违约的概率，然后计算上述贷款同时转变为坏　账的概率，并计算在一定置信水平下贷款的　ＶａＲ值，该ＶａＲ值就是在一定置信水平下债　权人可能面对的最大损失。　１、单项资产的ＶａＲ值。首先，在同一信用　等级内债务人的资信状况相同，即具有相同的　转移概率；实际信用等级转移概率等于历史平　均转移概率这两条假设前提下预测借款人信　用等级的变动，得出信用等级转移概率矩阵。　

ecl测算举例
ECL模型即预期信贷损失模型，是IFRS9标准下用于信贷减值确认的一种前瞻性模型。

ECL测算可以参考以下公式：
预期信贷损失（ECL）=预期违约概率（PD）×违约风险暴露（EAD）×违约损失率（LGD）
以信贷敞口被划分的三个阶段为例：
- 阶段一：低信用风险，借款人具有投资信用评级、偿债能力强、违约风险低、短期有足够能力履行合约现金流义务、长期不利变化也不会降低其履约能力等特征。

内部评级与国际评级投资级定义一致、逾期30天以内或违约概率（PD）在预设触发值以内的资产，可划分为阶段一。

逾期超过30天，如属于操作疏忽而非现金流困难，或有证据表明仍能顺利回收，仍可划分为阶段一。

PD超过触发值但担保较强的资产，也可划分为阶段一。

- 阶段二：信用风险显著增加，借款人具有外部评级逾期下降为非投资级、内部评级下降低于准入评级、违反约定事项、市场无先例条款变更或延期等特征。

此外，逾期支付本金或利息特别是零售逾期超过30天，企业贷款PD超过触发值，即信用风险已显著增加，可划分为阶段二。

- 阶段三：包括不良资产（包括次级、可疑、损失类）。

该阶段采用与信用风险管理实践一致的违约定义，包括减值事件发生、逾期90天以及定性违约指标，意味着资产处于违约状态，成为减值资产。

在使用ECL模型进行测算时，需要结合具体场景和数据进行分析。

2021年第52008年的金融危机使得国际会计准则备受争议，其规定的金融资产的计量分类过于复杂、减值计量过迟过少，存在顺周期性问题，加大了金融行业系统性风险，为此国际会计准则理事会于2014年7月修订发布了第九号“国际财务报告准则”（IFRS 9）。

为实现准则持续全面趋同，同时也为解决金融工具相关会计实务问题，我国财政部于2017年3月修订了金融工具相关准则，涉及大部分业务及产品，引入的预期损失模型彻底改变了减值计量方式和时间，商业银行财务报表也随之出现明显的变化和波动。

一、新准则预期损失模型主要变化（一）扩大了减值计提范围。

所有以摊余成本（AC ）计量和以公允价值计量且其变动计入其他综合收益（FVOCI ）的金融资产（不包含股权类金融工具）均要计提信用损失准备，同时以公允价值计量且其变动计入当期损益（FVTPL ）的贷款承诺、财务担保合同及同业资产也纳入了减值计提范围，计提范围明显扩大。

（二）划分了三阶段信用风险判定。

一般商业银行按照信用风险显著情况，依据五级分类、逾期天数、评级结果等信息对客户进行阶段判断，分为信用风险未显著增加、信用风险显著增加、已发生信用减值三个阶段。

（三）引入了前瞻性调整。

预期信用损失模型要求风险管理人员除了考虑借款人本身经营状况、信用状况、存续期等影响因素，还需加入宏观经济走势和行业发展等前瞻性考量。

二、我国商业银行模型应用情况——以江苏省内上市法人银行为例本文主要对江苏辖内上市法人银行①开展调研，主要有两类模型：（一）巴塞尔模型。

样本内银行8家均基于巴塞尔模型，再根据不同的产品种类设置不同的参数和具体细分测算模型。

模型具体计算方法为：预期信用损失（ECL ）=违约概率（PD ）×违约损失率（LGD ）×风险暴露（EAD ）。

计算时需综合考虑前瞻性调整系数的影响。

（二）“单项评估+组合评估”综合评估模型。

该模型中组合评估部分也是在巴塞尔模型框架下进行设计，总计算公式如下：预期信用损失总额（ECL ）=单项预期损失金额+组合预期损失金额。

贷款利率的定价模型和计算公式贷款利率是指贷款方为借款方提供资金支持所收取的费用，它是银行和非银行金融机构核心的利润来源之一。

对于贷款利率的定价，金融机构需要考虑利率的风险、市场利率、客户信用等因素。

本文将介绍贷款利率的定价模型和计算公式。

一、贷款利率的定价模型在贷款定价中，金融机构一般采用亏损率方法。

亏损率是衡量借款方信用风险程度的指标，其计算公式为：亏损率 = 违约概率 ×违约损失率其中违约概率是指借款方未能按时偿还贷款的概率，违约损失率是指在违约时借款方无法偿还的贷款本金的比例。

金融机构可以通过借款方的历史还款记录、财务状况等信息来评估违约概率和违约损失率。

在亏损率的基础上，金融机构需要考虑到市场利率和风险溢价。

市场利率是指当前市场上同类型贷款的利率水平，而风险溢价是指为了补偿金融机构所承担的信用风险而加收的利率。

金融机构可以根据市场供求关系和内外部因素来确定市场利率和风险溢价的大小。

综上所述，贷款利率的定价模型可以总结为：贷款利率 = 市场利率 + 风险溢价二、贷款利率的计算公式1. 市场利率的计算公式市场利率是根据市场上同类型贷款的利率水平来确定的。

金融机构可以通过以下公式来计算市场利率：市场利率 = 基准利率 + 浮动利率其中基准利率是由国家或央行确定的基准利率，浮动利率是根据借款方的信用等级和贷款期限等因素确定的浮动利率。

2. 风险溢价的计算公式风险溢价是为了补偿金融机构所承担的信用风险而加收的利率。

金融机构可以通过以下公式来计算风险溢价：风险溢价 = 借款方信用评级调整系数 ×基础风险溢价其中借款方信用评级调整系数是由机构内部或外部评级机构根据借款方的信用评级确定的调整系数，基础风险溢价是金融机构根据市场情况和自身风险承受能力来确定的基本风险溢价。

综上所述，计算贷款利率的公式可以总结为：贷款利率 = 基准利率 + 浮动利率 + 借款方信用评级调整系数 ×基础风险溢价三、案例分析以某商业银行为例，假设该银行贷款产品的基准利率为5%，浮动利率为1%，而借款方的信用评级调整系数为0.8，基础风险溢价为3%。