信用風險度量是現代信用風險管理的基礎和關鍵環節。信用風險的度量經歷了專家判斷、信用評分模型和違約概率模型分析三個主要階段。特別是新巴塞爾資本協議鼓勵符合條件的商業銀行使用基於內部評級體系的方法計量違約概率和違約損失，計算信用風險對應的資本要求，有力地推動了商業銀行內部評級體系和信用風險計量技術的深入發展。
商業銀行對信用風險的計量取決於對借款人和交易風險的評估。巴塞爾新資本協議明確要求商業銀行內部評級應建立在二維評級體系基礎上:壹個是客戶評級，壹個是債務評級。
3.2.1客戶信用評級
1.客戶信用評級的基本概念
客戶信用評級是商業銀行對客戶償債能力和償債意願的衡量和評價，反映客戶違約風險的大小。客戶評級的評價主體是商業銀行，評級目標是客戶違約風險，評價結果是信用評級和違約概率(PD)。
關於客戶信用評級，下列說法中，錯誤的是()。
A.評估主體為壹家商業銀行。
B.評估目標是客戶的違約風險。
C.評估結果是信用等級和違約概率。
D.評估內容為客戶違約後特定債務的損失。
答案:d
(1)違約的定義
根據新巴塞爾資本協議的定義，當下列壹項或多項事件發生時，債務人被視為違約:
(1)商業銀行認定，除非采取追索措施，如變現抵押物(如有)，否則借款人可能無法向商業銀行全額償還債務。
②債務人對商業銀行的實質性信用債務逾期90天(含)以上。如果債務人超過規定的透支限額或新批準的限額小於當前余額，所有透支都將被視為逾期。
(3)下列情形將被視為可能無法足額償還債務:
銀行停止支付貸款利息；
發生信貸關系後，由於信貸質量急劇下降，銀行核銷貸款或提取專項準備金；
銀行賣出貸款，相應承擔較大經濟損失；
銀行同意負債務重組，可能導致大規模減少或延遲償還本金、利息或費用，導致債務規模減少；
就借款人對銀行的債務而言，銀行將債務人列為破產企業或類似情況；
債務人申請破產，或已經破產，或處於類似狀態，因而不會履行或延期償還銀行債務。
(2)違約概率
違約概率是指借款人在未來某壹時期違約的可能性。在新巴塞爾資本協議中，違約概率具體定義為借款人內部評級1年違約概率和0.03%中的較高者。巴塞爾委員會設定0.03%的下限是為了重新設定風險權下限，同時也考慮了商業銀行在測試小概率事件時面臨的困難。
在新巴塞爾資本協議中，違約概率被具體定義為借款人內部評級1年違約概率與()中的較高者。
A.0.1%
B.0.01%
大約0.3%
D.0.03%
答案:d
違約概率的估計包括兩個層面:壹是單個借款人的違約概率；二是某壹信用等級下所有借款人的違約概率。新巴塞爾資本協議要求實施內部評級法的商業銀行對各種信用等級的借款人的違約概率進行估計。常用的方法包括歷史違約經驗、統計模型和外部評級映射。
壹個容易與違約概率混淆的概念是違約頻率，通常稱為違約率。違約頻率是回測的結果，而違約概率是分析模型做出的事前預測，兩者有本質區別。
另壹個容易與違約概率混淆的概念是不良率，這使得不良債務余額占全部債務余額的比例不具有可比性。
2.客戶信用評級的發展
(1)專家判斷法
專家系統是商業銀行在長期信貸業務和承擔信貸風險的過程中發展和完善起來的壹種傳統的信用分析方法。
①與借款人相關的因素:
聲譽(名聲)
杠桿(杠桿)
收益波動性(收益波動性)
②市場相關因素
經濟周期(經濟周期)
宏觀經濟政策
利率水平(利率杠桿)
目前，在使用的專家系統中，用於企業信用分析的5Cs系統是應用最廣泛的。5Cs系統是指:
字符(字符)
資本(資本)
償還能力
抵押品(抵押)
操作環境(條件)
除了5Cs系統，廣泛使用的專家系統包括用於企業信用分析的5Ps系統和用於商業銀行和其他金融機構的CAMEL分析系統。
5Ps包括:人物因素、目的因素、還款來源因素、保護因素、企業前景因素。
在客戶的信用評級中，單選由個人因素、資金用途因素、還款來源因素、擔保因素、企業前景因素構成。企業信用分析專家系統是()。
A.5Cs系統
B.5Ps系統
C.CAMEL分析系統
D.4Cs系統
答案:b
CAMEL分析體系包括資本充足率、資產質量、管理水平、盈利能力和流動性。
專家系統的突出特點是以信用專家的經驗和判斷作為信用分析和決策的主要依據。這種主觀的方法/體系帶來的壹個突出問題是對信用風險的評估缺乏壹致性。此外，雖然專家系統在銀行業的長期發展和實踐中形成了成熟的分析框架，但缺乏系統的理論支撐，尤其是在關鍵要素的選取、權重的確定和綜合評價方面。因此，專家系統更適合借款人的二維決策，難以準確度量信用風險。
(2)信用評分法
信用評分模型是壹種傳統的信用風險量化模型，它利用可觀測的借款人特征變量計算出壹個數值(分數)來表示債務人的信用風險，並將借款人劃分為不同的風險等級。
背景知識:信用評分模型
20世紀60年代，信用卡的引入促進了信用評分技術的大發展，並迅速擴展到其他業務領域。Altman (1968)提出了基於多元判別分析的Z-score模型。馬丁(1977)、奧爾森(1980)、威金頓(1980)首次使用Logit模型分析企業破產。
信用評分模型的關鍵在於特征變量的選擇及其各自權重的確定。基本流程是:
首先，根據經驗或相關性分析，確定哪些經濟或金融因素主要與某類借款人的信用風險相關，並模擬特定形式的函數關系；
其次，根據歷史數據進行回歸分析，得出各相關因素的權重；
(3)最後，將屬於該類別的潛在借款人的相關因素的數值代入函數關系，計算出壹個數值，根據該數值衡量潛在借款人的信用風險水平，並據此對借款人進行評級，決定是否放貸。
有壹些突出的問題:
①信用評分模型是基於歷史數據(而非當前市場數據)的模擬，因此是壹個後視模型。
(2)信用評分模型對借款人的歷史數據要求相當高。
③信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險等級的分值，但無法提供客戶違約概率的準確值，而這往往是信用風險管理最為關註的。
(3)違約概率模型
違約概率模型分析屬於現代信用風險度量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit Monitor，畢馬威的風險中性定價模型和死亡率模型，在銀行業引起了較大反響。
新巴塞爾資本協議也明確規定，實施內部評級法的商業銀行可以使用模型估計違約概率。
與傳統的專家判斷和信用評分方法相比，違約概率模型可以直接估計客戶的違約概率，因此對歷史數據的要求更高，要求商業銀行建立壹致、清晰的違約定義，並積累至少五年的數據。
3.企業客戶評級模型
(1)奧特曼的Z評分模型和ZETA模型
奧特曼(1968)認為影響借款人違約概率的因素主要有五個:流動性、盈利能力、杠桿、償付能力和活躍度。奧特曼選擇了下面列出的五個財務指標來綜合反映上述五個因素，最終Z得分函數為:
X1=(流動資產-流動負債)/總資產
X2=留存收益/總資產
X3=息稅前利潤/總資產
X4=股票市值/債務賬面價值
X5=銷售額/總資產
作為違約風險的指標，z值越高，違約概率越低。此外，奧特曼還提出了判斷企業破產的臨界值:如果z低於1.81，則企業存在很大的破產風險，應歸為高違約風險水平。
在1977中，Altman、Hardeman和Narayanan提出了第二代Z-scoring模型——Zeta信用風險分析模型，主要用於公共或私人非金融公司，適用範圍更廣，違約概率計算更精確。
ZETA模型將模型指數的數量從五個增加到七個，即:
X1:資產回報率，等於息稅前收益/總資產。
X2:收益穩定指數，指企業資產收益率在5 ~ 10年內的趨勢標準差。
X3:償付能力指數，等於息稅前利潤/總利息支出。
X4:盈利能力指數，等於留存收益/總資產。
X5:流動性指標，即流動比率，等於流動資產/流動負債。
X6:資本化指數，等於普通股/總資本。比率越大，企業資本實力越強，違約概率越小。
X7:規模指標，用企業總資產的對數表示。
(2)風險計算模型
RiskCalc模型是在傳統信用評分技術基礎上發展起來的壹種違約概率模型，適用於非上市公司。其核心是通過嚴格的步驟，從客戶信息中篩選出壹組最能預測違約的變量，然後利用Logit/Probit回歸技術，經過適當的變換，預測客戶的違約概率。
①收集大量公司數據；
(2)對數據進行樣本選擇和離群點處理；
③對各風險因素的單調性、違約預測能力、相關性進行逐壹分析轉化，初步篩選出20 ~ 30個違約預測能力強、相關性低的風險因素；
④利用Logit/Probit回歸技術，從初步因素中篩選出9 ~ 11個風險因素，並保證回歸系數具有明確的經濟意義，變量之間不存在多重* * *線性關系；
⑤驗證基於未建模樣本和未建模樣本中的建模樣本區分模型違約的能力，保證模型的橫向適用性和縱向預見性；
⑥修正模型的輸出，得到每個客戶的違約概率。
(3)信用監控模型
信用監控模型是在Merton模型的基礎上發展起來的壹種適用於上市公司的違約概率模型。其核心在於將企業與銀行之間的借貸關系視為壹種期權交易關系，因此借貸關系中的信用風險信息隱含在這種期權交易中，從而可以應用期權定價理論求解信用風險溢價和相應的違約率，即預期違約頻率(EDF)。
在公司客戶評級模型中，(1)應用期權定價理論求解信用風險溢價和相應的違約率。
A.奧特曼Z評分模型
B.風險計算模型
C.信用監控模型
D.死亡率模型
答案:c
(4)畢馬威風險中性定價模型。
風險中性定價理論的核心思想是假設金融市場的每壹個參與者都是風險中性的，無論是高風險資產、低風險資產還是無風險資產，只要資產的預期收益相等，市場參與者的態度都是壹樣的。這種市場環境被稱為風險中性範式。畢馬威將風險中性定價理論應用於貸款或債券違約概率的計算。由於債券市場可以提供不同信用等級對應的風險溢價，因此可以根據等預期收益的風險中性定價原則，相應計算每筆貸款或債券的違約概率。
某年零息票債券年收益率為16.7%。假設債務人違約，回收率為零。如果壹年內無風險年收益率為5%，根據畢馬威風險中性定價模型，上述債券壹年內違約概率為()。
答:0.05
B.0.10
C.0.15
D.0.20
答案:b
(5)死亡率模型
死亡率模型是計算不同信用等級的貸款或債券在未來某壹持有期的違約概率，即死亡率，通常分為邊際死亡率(MMR)和累計死亡率(CMR)。
根據死亡率模型，假設壹筆三年期銀團貸款從1到第三年的邊際死亡率分別為0.17%、0.60%、0.60%，則三年的累計死亡率為()。
A.0.17%
B.0.77%
C.1.36%
2.32%
答案:c
4.個人客戶評分法
按照國際慣例，企業的信用評價采用評級法，個人客戶的信用評價采用評分法。由於個人客戶數量多，歷史信息規律性強，主要采用基於歷史數據統計的評分模型來衡量個人客戶的信用風險。
參考國際慣例，個人客戶評級按采用的統計方法可分為回歸分析法、K-最近值法、神經網絡模型法等。按評分對象可分為客戶層、產品層和賬戶層，按評分目的可分為風險評分、利潤評分和忠誠度評分。按照等分的階段，可分為客戶拓展期(征信局評分)、客戶審批期(申請評分)、客戶管理期(行為評分)。
(1)信用局評分
這壹階段常用的模型有:
①預測消費者違約/壞賬風險的風險評分；
(2)收益得分，預測消費者開戶後給商業銀行帶來的潛在收益；
③破產評分，預測消費者的破產風險；
(4)其他信用特征得分。
(2)應用評分
申請評分模型通過綜合考慮申請人在申請表上填寫的各種信息，比較商業銀行同類申請人的信用表現，預測申請人在開戶後壹定時間內的違約概率，通過比較客戶的違約概率與商業銀行可接受的違約底線，做出拒絕或接受的決定。
征信局風險評分模型和收入評分模型是有價值的決策工具，是申請評分模型的補充，可以形成二維或三維矩陣進行授信審批決策。不同的是，申請評分模型是商業銀行為特定金融產品的申請人量身定制的，可以更準確、更全面地反映商業銀行客戶的特殊性，可以利用更多的信息預測客戶未來的信用表現；征信機構的評分模型通常預測申請人未來在各種信用關系中的違約概率。
(3)行為評分
行為評分用於觀察現有客戶的行為，以掌握客戶及時還款的可信度。
5.客戶評級/評分的驗證。
(1)客戶違約風險區分能力驗證
期的基本原理是運用多種數學分析方法檢驗評級體系在判斷客戶是否違約方面的準確性。
(2)違約概率預測精度的驗證(修正)
其基本原理是利用統計學中的假設檢驗。當實際違約情況超過給定閾值時，原始假設被拒絕，PD預測不準確。常用的方法有:二項分布檢驗，檢驗給定年份PD預測的準確性；卡方分布檢驗，檢驗給定年份不同等級PD預測的準確性；正態分布檢驗，檢驗不同年份同壹等級PD預測的準確性；擴展紅綠燈測試，測試不同年份、不同年級PD預測的準確性。