基于统计分析的主流信用风险模型评价

基于统计分析的主流信用风险模型评价

本文总结了信用风险度量与研究的基本方法和模型，对当前四大主流信用风险模型，从模型概念、模型框架、模型优劣三个角度进行阐述、分析和评价，以期对各模型之间的异同进行综合比较。

关键词：信用风险模型KMV模型Creditrisk+模型Creditmetrics模型Credit Portfolio View模型

信用风险研究方法概述

信用风险模型的开发始于上世纪60年代的美国和欧洲，其发展过程大致可以划分为以下三个主要阶段：

专家分析阶段。主要采用专家分析方法，通过信贷负责人对业务对象的信用状况进行主观判断，然后做出信贷决策。其主要特征是信用风险分析取决于信贷负责人的专业技能以及对某些关键因素的权衡，具有主观性。主要做法有“5C”要素法（品德Character、资本Capital、能力Capacity、担保Collateral、环境Condition）、“4W1H”法(借款人Who、借款用途Why、还款期限When、担保物What、如何还款How)、“5P”法(个人因素Personal、目的因素Purpose、偿还因素Payment、保障因素Protection、前景因素Perspective)以及评级方法等。

财务比率综合分析阶段。由于信贷管理人员发现信用危机的出现往往伴随着财务危机而产生，及时发现和找出一些预警财务恶化的的财务指标，有利于判断借款人的信用状况。财务比率综合分析有两类不同的思路。一类是将企业的各项财务分析指标作为一个整体，系统全面地对企业财务状况和经营情况进行分析，主要有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法；另一分析思路是采用多变量信用风险判别模型，选择企业财务指标中决定企业信用状况的若干关键指标，然后运用数量统计方法建立线性或非线性模型，计算出一个量化分数，作为评价企业信用风险高低指标，典型代表有线性概率模型、Logistic模型、Probit模型和判别分析模型等。

基于现代金融理论及信息科学理论的分析阶段。随着资本市场的迅速发展，融资的非中介化以及金融创新工具的大量涌现。由此，基于资本市场理论与信息科学理论的方法被相继提出。如期限结构模型、死亡率模型、KMV模型、Creditrisk+模型Creditmetrics模型、Credit Portfolio View模型等。

信用风险量化的4种模型

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）。以下对EDF作简要介绍。

债券信用风险计量 课后测验100分

债券信用风险计量课后测验100分 一、单项选择题 1. 单变量分析中样本数据识别异常点时，将变量按从小到大的顺 序进行排序，确定异常值的位置，将（）值规为异常值。 A. 小于2%分位数和大于99%分位数 B. 小于2%分位数和大于98%分位数 C. 小于1%分位数和大于99%分位数 D. 小于1%分位数和大于98%分位数 描述：样本异常点识别 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 2. LOESS回归，是一种局部拟合，当选择点x进行拟合时，x临近 点的权重是根据它与点x的来确定的，即距离点x越近，权重越 （）。 A. 高 B. 低 C. 与权重无关 D. 不能确定 描述：变量平滑处理方法 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 3. ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户比例，模 型的区分能力越强，ROC曲线越往（）靠近。 A. 左下角 B. 左上角 C. 右上角 D. 右下角 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 4. 影子评级模型的基本组成要件主要有（）。 A. 统计模型

B. 专家经验调整 C. 公司治理架构和政府支持因素调整 D. 评级推翻 描述：影子评级模型 您的答案：B,C,D,A 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 在构建多变量回归模型之前，应对每个单变量分别进行分析， 以决定哪些变量是可以进入下一阶段多变量分析的。其中检验区分能力分析的统计量有（）。 A. AR统计量 B. K-S统计量 C. Somers'd统计量 D. Phi系数 描述：单变量分析-区分能力分析 您的答案：B,C,A 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 单变量分析包括（）。 A. 缺失值和异常值处理 B. 变量转换 C. 区分能力分析 D. Logistic回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：C,B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 7. 债券评级模型一般会分为两个维度，发债主体评级模型和债项 评级模型。（） 描述：P22，债券信用风险模型 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 8. AUC系数表示ROC曲线下方的面积。AUC系数越高，模型的风险 区分能力越强。（） 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证

信用风险分析与评价

信用风险分析与评价 担保是一种信用行为，担保信用风险分析与评价实际上是对未来担保风险的判断，它是在分析过去和现在的基础上，结合未来可能发生的不确定风险因素，对担保项目未来存在的风险进行综合评价，为是否提供担保行为提供依据，为规避和防止风险的发生制订防范措施，尽量减少担保代偿的可能性和减少担保损失。作为担保机构的管理者，不在于对企业的具体经营情况和财务情况进行调查和核实，而在于在此基础上的对企业整体风险状况进行综合分析，在企业未来风险概率的大趋势上做出自己合理的判断和决策。 担保业务按照“红黄绿”理论三种性质界定，既然是风险分析与评价，就专门和大家谈谈“红灯”的问题。 一、财务风险 1、债务风险；自身资本实力与债务匹配性风险、盈利能力与债务匹配性风险、销售收入与债务匹配性风险、债务期限性风险、硬债务与软债务风险、企业对债务的依赖性。 2、流动性风险；应收账款流动性、存货流动性、现金流动性、对外投资的流动性。 3、盈利性风险；未来利润与债务的匹配性、未来利润实现的可能性、未来利润实现的流动性、未来利润实现的稳定性。 4、资产风险；资产老化和重置风险、资产优化和技改风险、资产处置风险、资产安全性风险、资产实际投入分析。

5、虚假财务数据风险；实际销售额、实际利润水平、债务真实性、实际纳税额、总资产和有效资产的真实性。 二、技术风险评价 1、技术先进性风险；在行业中先进程度、在区域中先进程度、与现有比较领先程度。 2、技术成熟性风险；技术是否经过生产经营检验、技术是否稳定、技术产品是否被市场接受。 3、技术与政策符合性风险；技术是否符合安全性要求、技术是否符合环保要求、技术是否符合特定法律要求。 4、技术替代性风险；技术是否容易替代、技术是否容易模仿、研发技术的门槛专业和成本的高低。 5、技术时效性风险；技术受到保护的时间、技术取得的方式、后续提升技术的能力。 6、技术依赖性风险；技术对人员的依赖、技术对原料的依赖、技术对环境的依赖。 三、经营与市场风险评价分析 1、经营的合法性风险；经营是否符合国家法律法规（环保、安全、节能、减排等）、经营是否符合国家和地区战略规划、经营是否受到国家和地区政府的鼓励（招商引资、减免税费、奖励等）。 2、行业与竞争风险；未来成长性、政策鼓励性、竞争激烈性、市场空间性、成长期限性、投入回报性。 3、销售渠道与网络风险；销售模式是否合理、销售网络是否齐全、销

信用风险度量

信用风险管理技术手段的演变 信用风险管理是指银行通过风险的识别、计量、评价、控制及风险处理等方法，预防、规避、分散或转移经营中的信用风险，从而降低或避免资产损失，保证银行经营安全效用最大化的一系列措施及方法的总和。 一、传统的信用风险管理方法 1、专家方法 它是由一些富有经验的专家凭借自己的专业技能和主观判断，对贷款企业的一些关键因素权衡以后，评估其信用风险，做出相应的信贷决策。其中最常见的就是5C分析法，主要从借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity) ,资本实力(Capital),担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力，从而作为银行发生信贷、信贷监测和信用政策调整的依据。 2、贷款评级法 贷款评级法实际上就是对资产及资产组合的信用状况进行评价，并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。典型的是美国的贷款五类分级方法即把贷款分为五级:正常、关注、次级、可疑、损失。在实际应用中，为了更加精确地考察贷款的风险性大小，通常又将这五个等级细分为9级或10级，与对债券的评级具有一定的对应关系。目前我国对贷款正在实行的是5级分类制度。 3、信用评分模型 信用评分模型或评分系统是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的若干指标(借款企业的财务比率、资产负债结构等)赋予一定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信用综合分值或违约概率值，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款并对贷款定价。

二、新资本协议内部评级体系与现代信用风脸度量管理模型 随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现，信用风险的复杂性也日益显著。人们认为以财务比率为基础的统计分析方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值；同时金融全球化、证券化、衍生化使得企业的融资渠道越来越多，银行竞争越来越激烈，贷款利差缩小，鉴于此，一系列信用风险度量的新方法相继提出。新巴塞尔资本协议提出了内部评级法。国际大银行纷纷创建自己的信用风险评估系统，开发了一系列信用风险度量模型，完成了由传统信用分析向现代信用风险管理方法上的飞跃。比较有代表性的有：CreditMetrics (由JPMorgan于1997 年给出), KMV (由KMV公司于1993 年给出),CreditRisk+(由Credit Suisse First Boston)于1997 年给出。 三、信用风险的转移技术 正是由于信用悖论的存在，金融市场上出现了信用衍生工具。信用衍生工具指参与交易的双方签订一种金融合约，允许将信用风险从其他风险中分离出来，从交易的一方转移至另一方。信用衍生工具通过表外持有合成信用头寸或以索取权的形式对冲表内风险，将信用风险从其他风险中剥离出来并转移给交易对手，形成了风险的对冲转移机制，可以同时实现风险集中度下降和维持好客户关系两大原本冲突的目标以有效解决“信用悖论”问题。 由于信用衍生产工可以在不变动其资产负债表资产的情况下，将信用风险从市场风险中分离出来，进行单独有效的管理，极大地增强了信用风险管理的灵活性，其发展速度非常快，如图1.2所示。信用衍生产工的种类很多，主要有总收益互换(Total Return Swaps)、和信用违约产品(Credit Default Swaps)、信用利差产品(Credit Spread Products)及信用联结票据(Credit-Linked Notes)等。

(完整版)财务报表分析识别与信贷风险防范

财务报表分析识别与信贷贷风险防范 第一节分析企业财务报表的意义 企业财务报表是综合反映企业一定时期资产负债和所有者权益的情况及一定时期的经营成果和现金流量的书面文件。编制财务报表的主要目的是如实地提供有关企业财务状况、经营业绩和现金流量等方面的有用信息，以满足有关各方的信息需要，有助于财务报表使用者作出经济决策，并反映管理层受托责任的履行情况。商业银行是企业财务报表信息的使用者，分析企业财务报表对于信用等级评定、企业授信、贷后检查监督和防范风险具有重要意义。 一、是商业银行作为企业，与一般工商企业相同，面临的主要风险有财务风险、商业风险、 管理风险和操作风险。 （一）财务风险 财务风险主要体现在企业资产和现金流的充足性是否有保障，即企业是否有充分的资产偿还债务，是否有足够的现金流量来满足它的操作费用，包括以下两个方面： 1、偿债风险 如果企业负债率较高，在经营亏损或投资失误的情况下，可能发生没有足够的资金按时偿还债务或利息的情况，引发财务危机（或称为财务困境），甚至破产。财务危机的发生会对企业的经营活动造成巨大伤害，并严重影响企业声誉，所带来的损失往往是难以弥补的，对于商业银行来说这是导致经营失败最直接的风险。 2、流动性风险 这种风险不论是对金融企业还是工商企业都有很大影响。有很多企业的倒闭，并不是因为资不抵债，而是由它的流动性不足引起的。我们通常讲的资金链条断裂，其实就是企业的流动性出了问题。 流动性风险有融资性流动风险和市场性流动风险两种。 融资性流动风险是指企业还有资产，但在需要资金的时候没有办法融到足够的资金。例如某公司资产还有10亿买了土地储备、盖了楼盘之后，因为楼盘还没有完工还不能交付使用，并不能在市场上销售。带来现金流量，但这个时候，按照合约该给银行还利息或还钱了。尽管企业的投资将来肯定会有很多收益，但是无钱还债已构成了违约，因为那些土地和楼房现在还不能卖。银行如果在工程变现以前就强行要款，企业界就有可能破产。这种流动性风险就叫做融资性流动性风险。从财务管理角度来说这种风险影响很大。因为这种情况迫使企业不得不采取割肉补疮、拆东墙补西墙的做法，会对企业的经营运作造成很大的负面影响。市场性流动风险是指资产变现时可能导致的价格损失。我们知道，企业的非现金资产如果想在短期内变卖，往往很难获得理想的价格。一般而言，一种资产的交易越不活跃，个性化程序越高，则资产的市场性流动风险越大。 足量的流动资产是降低企业流动性风险的保障。对一个企业来讲，流动资产包括一年内可以变现的资产，包括企业的现金、应收账款、存货等。企业的流动负债就是在一年内到期的负债，包括应付账款、应付工资、短期借款等。企业的流动资产除以它的流动负债叫做流动比率。现在通常要求流动比率要达到1。5~2。0的水平。 （二）商业风险 商业风险是市场风险、法律风险和经济环境变化而引发的企业风险，主要包括以下四个方面：1、信用风险信用风险是指在商业活动当中，由于对方不能按照相关的合约、协议去履行相关的义务，从而可能给企业造成损失的风险。例如根据贷款协议，企业必须按时给银行付利息和本金。如果企业不能及时做到这一点，银行就会面临损失，对银行来说这就是信用风险。对一般企业来说，一种典型的情况是自已的应收账款不能按时收回，甚至收不回来，这对企业来说是一个重要的风险。

信用风险的度量方法

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。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要

揭示信用评级与信用评估技术风险(doc 14页

揭示信用评级与信用评估技术风险(doc 14页)

1 引言 刚刚过去的2005年，是我国债券市场发展史上具有重要意义的一年。有关主管部门推出了远期交易、短期融资券和资产支持证券等一系列创新举措，企业债券市场有了较大发展，全年发行企业债37只、654亿元（面值），分别比上年增长94.74％和100.47％。特别是自2005年5月24日中国人民银行颁布《短期融资券管理办法》、允许符合条件的非金融企业在银行间债券市场向合格机构投资者发行短期融资券以来，我国企业短期融资券市场发展迅猛，截至2005年底，共有68家企业发行了86只短期融资券，发债规

模超过1400亿元。 债券市场的快速发展有利于完善我国货币政策传导机制并推动利率市场化改革、推进资本市场与货币市场的协调发展、提高资源配置效率，但与此同时，也面临着信用风险不断扩大的威胁。 信用风险的产生源于金融市场中客观存在的信息不对称。投资者受时间、成本及专业能力所限，通常难以及时准确获得筹资方偿债能力方面的信息。信用交易在信息不对称情况下进行，就会使投资者暴露在不确定的信用风险中。一旦筹资方大面积发生偿债违约，就可能造成金融市场的债务链断裂，引发金融危机，令金融系统甚至整个经济系统遭受巨大破坏。因此，为了防范信用风险，金融市场需要能够充分揭示信用风险的高品质信用信息广泛和自由地传播，以降低信息不对称程度。 信用评级机构是信用信息的提供者。由于我国信用评级的历史还较短，国内信用评级机构与世界著名的信用评级机构相比，无论在资金、技术以及规模等方面尚有巨大的差距，我国债券市

的非理性。因此，无论是发行人、投资者还是金融监管部门，都需要一个中立的、公正的和权威性的机构向外界披露发行人的信息，充分揭示信用风险，从而减少企业的融资成本，降低投资者的投资风险，并为监管部门提高市场监管效率服务。 评级机构的市场地位不仅依赖于其独立、公正、客观的评级立场，更源于其对信用风险充分、有效的揭示，从而使得评级结果所反映的信息具有很高的市场参考价值。国外的研究表明，当把信用等级作为虚拟变量与衡量债券偿债能力的其他经济变量一起放入解释资金成本的回归模型当中检验时发现，扣除了经济变量的影响之外，信用级别本身能够显著影响资金的成本，即等级越高者，融资成本越低，说明等级本身包含了市场公开信息以外的附加信息价值。评级本身是一个创造信息、增加市场信息供应量的过程，尤其在信息不充分的市场上，信用评级具有更高的价值。此外，信用评级是一个持续的过程，跟踪评级意味着受评对象“永远”受到评级机构的“监督”，信用等级的变更（降级或升级）能够给市场传递重要的信息，特别是降级能够产生显著的负面信息效果。 信息的附加值来源于评级机构对信息的加工和整理过程，即评级技术。评级技术就是在掌握公开信息和收集私人信息的基础上，对信息进行加工、整理和挖掘的过程，以及将他们抽象成决定信用质量的关键性变量或因素，并对这些变量的影响程度进行分析，最后得出表征风险高低

信用风险的度量

信用风险的度量

信用风险的度量 信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。 对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。 方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。 定义 信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性； 更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。 狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险. 信贷风险的风险因素(一) 信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。

外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。 内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。4 借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性； 宏观经济发展状况的不稳定性； 自然社会经济生活中可变事件的不确定性； 经济变量的不规则变动。 其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等 信贷风险的风险因素(二) 信用风险的识别 单一法人客户的信用风险识别 集团法人客户的信用风险识别 个人客户的信用风险识别 贷款组合的信用风险识别 单一法人客户的信用风险识别

基本信息分析 财务分析 非财务因素分析 管理层风险分析 行业风险分析 生产经营风险分析 担保分析 保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别 整体状况分析 信用风险特征分析 个人客户的信用风险识别 基本信息分析 个人信贷产品风险分析 个人住宅抵押贷款 个人零售贷款 循环零售贷款（我国尚无此业务） 贷款组合的信用风险识别 组合类单笔贷款的相关性 正相关——集中于特定行业、业务 系统性风险 负相关：风险分散化

C16084债券信用风险计量 课后测试100分

一、单项选择题 1. 在影子评级方法中，当违约数据缺乏、只能获得债务人的外部 评级时，因变量不再是简单的二元变量（如违约和非违约），而是有序多分类因变量，如AAA,AA+,AA,AA-等。对于此类因变量，应采用（）进行多变量分析。 A. 有序多分类logistic回归模型 B. 多重线性回归 C. 泊松回归 D. 负二项回归 描述：多变量分析 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 2. （）步骤不属于信用风险统计模型建模过程。 A. 数据清洗及分析 B. 多变量分析 C. 设计模型特例调整事项 D. 模型校准 描述：统计模型开发 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 3. LOESS回归，是一种局部拟合，当选择点x进行拟合时，x临近 点的权重是根据它与点x的来确定的，即距离点x越近，权重越（）。 A. 高 B. 低 C. 与权重无关 D. 不能确定 描述：变量平滑处理方法 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0

二、多项选择题 4. 若采用最简单常用的多变量分析模型，也就是线性回归模型时， 当出现下述哪种情况时，选择备选模型，并对其进行手工调整 （）。 A. 统计模型结果和专家经验判断严重背离 B. 对于特定资产组合缺乏充分的数据积累 C. 开发样本的代表性较差 D. 定性指标权重显著高于定量指标权重 描述：多变量分析 您的答案：A,C,D,B 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 在单变量分析中，为实现变量同一量纲，达到变量间可比进行 变量转换。另外，通过转换还可以将连续变量离散化，进一步平滑噪音，提高运算效率，常见方法有（）。 A. Logistic转换 B. WOE转换 C. 极差化处理 D. LOESS回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：B,A,C 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 单变量分析包括（）。 A. 缺失值和异常值处理 B. 变量转换 C. 区分能力分析 D. Logistic回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：A,C,B 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题

信用风险的分析与计量

试题 一、单项选择题 1. 境内证券公司在开展场外股权衍生品业务的时候，所签署的协议为（）。 A. NAFMII B. SAC C. ISDA D. GMRA E. 衍生品协议 描述：交易对手信用风险 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 2. 风险管理的主要流程不包括（）。 A. 风险识别 B. 风险计量 C. 风险提示 D. 风险控制 E. 风险报告 描述：金融市场和风险管理-风险管理流程 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：0.0 二、多项选择题 3. 证券公司在日常的业务开展过程中，会遇到哪些类风险（） A. 市场风险 B. 信用风险 C. 操作风险 D. 流动性风险 描述：金融市场和风险管理-风险类型 您的答案：A,D,B,C 题目分数：10 此题得分：10.0 4. 在信用风险计量过程中，期望损失涉及到的风险因子包括（）。 A. 违约率(PD) B. 违约损失率(LGD)

C. 久期(D) D. 经济资本（EC） E. 违约风险暴露(EAD) 描述：信用风险度量 您的答案：A,B,E 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 国内金融机构在信用风险管理过程中遇到的问题有（）。 A. 违约事件少，缺乏相应的处置经验 B. 法律不完善，对违约，破产过程中非违约方的保护不明确 C. 由于复杂的担保关系，交易对手资质难以确认 D. 国内交易对手协议的内容需要进一步标准化 E. 交易对手账户内的资金无法做到隔离 描述：信用风险管理展望 您的答案：E,A,D,B,C 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 信用风险的主要分类有（）。 A. 交易对手信用风险 B. 贷款信用风险 C. 发行人信用风险 D. 法律风险 E. 声誉风险 描述：信用风险概述 您的答案：B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 7. 衍生产品违约风险敞口包括（）。 A. 期望风险敞口(Expected Exposure) B. 期望正风险敞口(Expected Positive Exposure) C. 期望负风险敞口(Expected Negative Exposure) D. 最大可能风险敞口(Maximum Likely Exposure) E. 未来可能风险敞口(Potential Future Exposure) 描述：信用风险度量 您的答案：B,A,E,D 题目分数：10 此题得分：10.0 8. 发行人信用风险缓释方法包括如下哪些（）。

信用风险管理的分析

1行为金融学的产生 20世纪50年代，冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架，即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow，Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论，成为经济学分析的基础，从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”，建立了现代资产组合理论，标志着现代金融学的诞生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，开创了公司金融学，成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp－Limner)，建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black－Scholes－Merton)建立了期权定价模型(OPM)，至此，现代金融学，已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。 随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代，通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith)，都是这个领域的代表人物，为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance，国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。 行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。 2行为金融对信用风险管理的影响 2．1风险偏好 根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生

企业信用风险评估模型分析

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。 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。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。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；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特征，把它们编为几组，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。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型

个人信贷风险评估模型建立

个人信贷风险评估模型 建立 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

个人信贷风险评估模型建立 摘要 随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 一、问题的提出 2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。 “古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。 二、问题分析 中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。

信贷风险管理系统分析

信贷风险管理系统 分析 1

信贷风险管理系统 信贷风险管理系统是与信贷业务管理系统紧密结合在一起的管理信息系统。信贷风险管理系统不但为信贷业务管理系统提供客户/债项评级、贷款定价、限额管理等贷款业务流程所需的决策支持信息;同时也可作为遵循新巴塞尔资本协议关于有关信用风险计量和资本准备的支持系统。 信贷风险管理系统一般并不是单一的物理系统。一般完整的信贷风险管理系统由以下的系统组成: 信贷风险管理模型系统 信贷风险决策管理系统 信贷数据集市及数据管理系统 联机数据分析及报表处理系统 信贷风险管理项目IT系统的整体逻辑视图如下: 2

信贷风险管理模型系统 建立信贷风险管理模型系统的目的在于设计及实施由个别贷款至组合层面的信贷风险模型,包括内部评级、可预见损失、不可预见损失、压力测试、信贷风险值及信贷风险资本平衡收益率的计算。信贷风险模型系统的数据基础是信贷风险数据存储(CRDS)。 信贷风险模型系统的主体内容框架如下: 3

信贷风险模型系统所需的数据主要包括:财务数据、贷款数据、回收数据、客户定性数据、客户资信数据、违约数据、内部评级数据。 1、内部评级模型 一般来讲,内部评级模型的建立方法主要分为两大类,即主观判断方法及数据分析量化方法。数据分析量化方法也有不同的处理手法,包 4

括模拟法、经验数据法及市场风险建模法: 对于以上方法的选择,主要的考虑因素包括评级对象的 特点、数据的可获得性、模型的可行性、模型的灵活 性、实施所需的时间和资源等。 无论采取哪种方法都必须意识到内部评级模型的建立 需要花较长的时间:首先要经数据挖掘技术来找出与光 大银行信贷业务相关的关键性风险因素,继而制定参数 化的公式,经业务的数据验证后,再经至少半年的实施效 果来调整公式。 同时需要注意的是,独立的信用风险评级模型基本上无 5

信用风险评估方法及其比较

信用风险评估方法及其比较 本篇论文目录导航： 【题目】中国网络保险信用风险的控制研究 【第一章】网络保险信用风险防控分析绪论 【第二章】网络保险信用风险的影响因素及其作用机理 【第三章】信用风险评估方法及其比较 【4.1 - 4.3】网络保险信用风险度量模型的构建 【4.4 4.5】信用风险Logit回归结果与多元线性回归分析 【结论/参考文献】网络保险信用风险的管理研究结论与参考文献 第三章信用风险评估方法及其比较 3.1 信用风险评估的概念 所谓的信用风险评估是指找出一些可能引起信用风险的因素，并利用定量和定性的方法对这些因素进行系统的分析，找出其中引起信用风险的最主要的影响因素，或者是直接运用相关的计量模型来计算出发生信用风险的概率，例如，如果通过相关模型找出某一企业的违约概率很大，那么担保机构就不会为该企业担保，银行也不会为该企业贷款。之所以有信用风险的评估，实际上的主要目的对评估对象的违约风险进行预测，也就是为了控制信用风险。对保险公司来说，

信用风险评估主要是对投保人来说的，如果说投保人的信用风险较高，可能收取的保费就比较多，反之如果投保人的信用较好可能降低该投保人的保费，也就是说，保险公司一般都会利用科学的信用评级方法，对投保人的信用状况进行合理的评估来降低信用风险，但是随着网络保险的发展，保险公司面临的信用风险发生了一些转变，一般的信用评级方法已不在适合于网络保险业务。网络保险的信用风险评估就是以一般保险公司的信用评估理论为基础，利用针对网络保险设计的评估模型，对在互联网上投保人的信用状况进行评估。 3.2 信用风险的评估方法 3.2.1 传统评估方法 由于市场经济的发展，人们对于市场信用风险评估方法的研究也比较早，随着市场经济的不断变化，人们对于信用风险的评估方法也在不断地改进和创新。经过多年的发展，如今存在着多种信用评估方法，本文将那些较早出现的信用评估方法称为传统的信用评估方法，与之相对应的就称为现代评估方法。并且由于信用评估方法的种类较多，本文就不一一都做介绍，只对那些影响力较大、较为典型的几种评估方法做出描述。 （1）专家系统法。所谓的专家系统法，就是一些掌握着专业的知识和具有丰富的经验的高素质人才组成的评估团队，他们利用他们的专业知识和工作经验，以及一些统计分析工具对信用风险的评估对象进行主观上的分析判断，它是过去应用最为广泛的一种信用风险分析方法，对如今的一些信用风险分析方法产生了深远的影响。在专

客户信用风险评定管理制度

客户信用风险管理制度 第一章总则 第一条为有效防范和控制由于客户信用风险给公司经营可能造成的损失，保证公司信用付款（预付帐款、赊销帐款）的安全回收，特制定本制度。 第二条公司各业务部在业务活动过程中必须遵守本制度。 第二章客户信用风险及评定适用范围 第三条客户信用风险是指与公司存在业务关系的客户，其在自身经营过程中由于经营者素质、管理方法、资本运营、生产水平、经营能力等各方面因素造成其在资金支付、商品交付过程中出现危机，使公司对其的预付款项、赊销款项无法安全回收，致使公司出现损失的可能性。 第四条公司与客户在交易结算过程中采用预付款、赊销方式时使用客户信用单据评定指标对客户进行信用等级评定。公司按客户信用评定等级设定预付、赊销额度或比例，客户信用风险等级越高，与其交易的安全性越低，公司对其信用额度越低；客户信用风险等级越低，与其交易的安全性越高，公司对其信用额度越高。 第三章客户信用等级评定要素 第五条客户信用等级评定指标由客观评价指标（财务数据、非财务数据）、主观评价指标组成。 其中：财务数据指标权重占50％ 非财务数据指标权重占30％

主观评价指标权重占20％ 第六条财务数据指标包含资产负债率、流动比率、净资产收益率、销售收入总额、经营性现金流量、资产总额六项指标。 其中：资产负债率权重占10％ 流动比率权重占10％ 净资产收益率权重占10％ 销售收入总额权重占10％ 经营性现金流量权重占5％ 资产总额权重占5％ 六项指标权重合计50％。 第七条非财务数据指标包括国别、营业年限、所有制、公司品牌、质量认证、政策性业务六项指标。 其中：国别权重占5％ 营业年限权重占5％ 所有制权重占7％ 公司品牌权重占4％ 质量认证权重占4％ 政策性业务权重占5％ 六项指标权重合计30％。 第八条主观数据指标包涵客户经营稳定性、客户人员总体素质、客户对五矿的依存度、客户与公司合同履约率、客户市场知名度、客户经营发展趋势六项指标。

客户信用分析模型型剖析

客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等） 客户信用分析模型 客户信用分模型分为两类：预测模型和管理模型。预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性，Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标。 客户信用分析之预测模型－Z计分模型 信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。最初的Z计分模型由 Altman在1968年构造。 其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。 Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5 其中 X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额 X2 ＝留存收益/资产总额 X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额 X4 ＝权益市场值/负债总额 X5 ＝销售收入/总资产 一般地，Z值越低企业越有可能破产。如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。 Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X3 + 0.420*X4 + 0.998*X5 其中 X1 ＝（流动资产一流动负债）/资产总额 X2 ＝未分配利润/资产总额 X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额 X4 ＝权益/负债总额 X5 ＝销售收入/总资产 Z3＝6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4 其中 X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额 X2 ＝未分配利润/资产总额 X3 ＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额 X4 ＝所有者权益/负债总额 Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，风险很大；Z大于2.9风险较 小。