銀行從業(yè)資格考試《風(fēng)險(xiǎn)管理》第三章第二節(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量六

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來源: 正保會(huì)計(jì)網(wǎng)校編輯： 2014/09/04 11:39:36　字體：大小

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第三章　信用風(fēng)險(xiǎn)管理

3.2 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

3.2.2 客戶評(píng)級(jí)

2.客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

從銀行業(yè)的發(fā)展歷程來看，商業(yè)銀行客戶信用評(píng)級(jí)大致經(jīng)歷了專家判斷法、信用評(píng)分模型、違約概率模型三個(gè)主要發(fā)展階段。

（2）信用評(píng)分模型。

信用評(píng)分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計(jì)算出一個(gè)數(shù)值（得分）來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，并將借款人歸類于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。對(duì)個(gè)人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產(chǎn)、年齡、職業(yè)以及居住地等；對(duì)法人客戶而言，包括現(xiàn)金流量、各種財(cái)務(wù)比率等。信用評(píng)分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。目前，應(yīng)用最廣泛的信用評(píng)分模型有線性概率模型（Linear Probability Model）、Logit模型、Probit模型和線性辨別模型（Linear Discriminant Model）。信用評(píng)分模型是商業(yè)銀行分析借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的主要方法之一，但在使用過程中存在一些問題：

①信用評(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)（而非當(dāng)前市場數(shù)據(jù)）模擬的基礎(chǔ)上，回歸方程中各特征變量的權(quán)重在一定時(shí)間內(nèi)保持不變。

②信用評(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求較高，商業(yè)銀行需要建立起一個(gè)包括大多數(shù)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。

（3）違約概率模型

違約概率模型分析屬于現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法。與傳統(tǒng)的專家判斷法和信用評(píng)分模型相比，違約概率模型能夠直接估計(jì)客戶的違約概率。同時(shí)，需要商業(yè)銀行建立一致的、明確的違約定義，并且在此基礎(chǔ)上積累至少五年的數(shù)據(jù)。毫無疑問，信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型的發(fā)展正在對(duì)傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模式產(chǎn)生革命性的影響。針對(duì)我國銀行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，商業(yè)銀行將違約概率模型和傳統(tǒng)的信用評(píng)分法、專家系統(tǒng)相結(jié)合、取長補(bǔ)短，有助于提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估/計(jì)量水平。