2．客戶信用評級的發展（三個階段）
專家判斷法，信用評分模型、違約概率模型三個主要發展階段。
第一階段：專家判斷法
即專家系統（expertsystem），是商業銀行在長期經營信貸業務、承擔信用風險過程中逐步發展并完善起來的傳統信用分析方法。
①與借款人有關的因素：
聲譽（reputation）
杠桿（leverage）
收益波動性（volatilityofearnings）
②與市場有關的因素
經濟周期（economiccycle）
宏觀經濟政策（macro-economypolicy）
利率水平（levelofinterestrates）
目前所使用的專家系統，其中，對企業信用分析的5cs系統使用最為廣泛。5cs系統指：品德（character），資本（capital），還款能力（capacity），抵（collateral），經營環境（condition）。
除5cs系統外，使用較為廣泛的專家系統還有針對企業信用分析的5ps系統和針對商業銀行等金融機構的駱駝（camel）分析系統。
5ps包括：個人因素（personal factor）、資金用途因素（purpose factor）、還款來源因素（payment factor）、保障因素（protection factor）、企業前景因（perspective factor）。
【單選】在客戶信用評級中，由個人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素和企業前景因素等構成，針對企業信用分析的專家系統是（）。
a．5cs系統
b．5ps系統
c．camel分析系統
d．4cs系統
答案：b
駱駝（camel）分析系統包括：資本充足性（capitaladequacy）、資產質量（asset quality）、管理水平（management）、盈利水平（earnings）、流動性（liquidity）。
專家系統的突出特點在于將信貸專家的經驗和判斷作為信用分析和決策的主要基礎，這種主觀性很強的方法/體系帶來的一個突出問題是對信用風險的評估缺乏一致性。例如，一筆貸款業務受到哪些風險因素影響以及這些因素的重要程度，不同信貸人員由于其經驗、習慣和偏好差異，可能出現不同的風險評估結果和授信決策或建議。
第二階段：信用評分模型
信用評分模型是一種傳統的信用風險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數值（得分）來代表債務人的信用風險，并將借款人歸類于不同的風險等級。
信用評分模型的關鍵在于特征變量的選擇和各自權重的計算。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產、年齡、職業以及居住地等；對法人客戶而言，包括現金流量、財務比率等。應用最為廣泛的信用評分模型有線性概率模型、logit模型、probit模型和線性辨別模型。（4個回歸模型）
存在一些突出問題：
①信用評分模型是建立在對歷史數據（而非當前市場數據）模擬的基礎上，因此是一種向后看（backwardlooking）的模型。
②信用評分模型對借款人歷史數據的要求相當高，銀行需要相當長時間才能建立一個豐富的數據庫。
③信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險水平的分數，卻無法提供客戶違約概率的準確數值，而后者往往是信用風險管理最為關注的。
第三階段：違約概率模型
違約概率模型分析屬于現代信用風險計量方法。
《巴塞爾新資本協議》也明確規定，實施內部評級法的商業銀行可采用模型估計違約概率。與傳統的專家判斷和信用評分法相比，違約概率模型能夠直接估計客戶的違約概率，因此對歷史數據的要求更高，需要商業銀行建立一致的、明確的違約定義，并且在此基礎上積累至少五年的數據。
3.違約概率模型
常用的違約概率模型包括riskcalc模型、kmv的credit monitor模型、kpmg風險中性定價模型、死亡概率模型等。
（1）riskcalc模型
riskcalc模型是在傳統信用評分技術基礎上發展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經過適當變換后運用logit/probit回歸技術預測客戶的違約概率。
（2）credit monitor模型
credit monitor模型是在merton模型基礎上發展起來的一種適用于上市公司的違約概率模型，其核心在于把企業與銀行的借貸關系視為期權買賣關系，借貸關系中的信用風險信息因此隱含在這種期權交易之中，從而通過應用期權定價理論求解出信用風險溢價和相應的違約率，即預期違約頻率（expected default frequency，edf）。
企業向銀行借款相當于持有一個基于企業資產價值的看漲期權。
【單選】在法人客戶評級模型中，（）通過應用期權定價理論求解出信用風險溢價和相應的違約率。
a．altmanz計分模型
b．riskcalc模型
c．credit monitor模型
d．死亡率模型
答案：c
（3）kpmg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中的每個參與者都是風險中立者，不管是高風險資產、低風險資產或無風險資產，只要資產的期望收益是相等的，市場參與者對其的態度就是一致的，這樣的市場環境被稱為風險中性范式。kpmg公司將風險中性定價理論運用到貸款或債券的違約概率計算中，由于債券市場可以提供與不同信用等級相對應的風險溢價，根據期望收益相等的風險中性定價原則，每一筆貸款或債券的違約概率就可以相應計算出來。
根據風險中性定價原理，無風險資產的預期收益與不同等級風險資產的預期收益是相等的，即：
p1(1+k1)+(1-p1)×(1+k1)× =1+i1
其中，p1為期限1年的風險資產的非違約概率，(1-p1)為違約概率，k1為風險資產的承諾利息， 為風險資產回收率，等于“1-違約損失率”，i1為期限1年的無風險資產收益率。
案例分析：不同信用登記債務人的違約概率計算
假設商業銀行對某企業客戶的信用評價級為bbb級，對其項目貸款的年利率為10%。根據歷史經驗，同類評級的企業違約后，貸款回收率為35%。若同期企業信用評級為aaa級的同類型企業項目貸款的年利率為5%（可認為是無風險資產收益率），則根據kpmg風險中性定價模型，該信用等級為bbb級的客戶在1年內的違約概率為：
根據p×(1+10%)+(1-p)×(1+10%)×35%=1+5%，可得p =93%，即該企業客戶在1年內的違約率為7%。
【單選】某一年期零息債券的年收益率為16.7％，假設債務人違約后，回收率為零，若一年期的無風險年收益率為5％，則根據kpmg風險中性定價模型得到上述債券在一年內的違約概率為（）
a．0.05
b．0.10
c．0.15
d．0.20
答案：b
（4）死亡率模型
死亡率模型是根據貸款或債券的歷史違約數據，計算在未來一定持有期內不同信用等級的貸款或債券的違約概率，即死亡率，通常分為邊際死亡率（marginal mortality rate，mmr）和累計死亡率（cumulated mortality rate，cmr）。
案例分析：債務人在不同期限的違約概率計算
根據歷史數據分析得知,商業銀行某信用等級的債務人在獲得貸款后的第1年、第2年、第3年出現違約的概率（即邊際死亡率）分別為1%、2%、3%。則根據死亡概率模型，該信用等級的債務人能夠在3年到期后將本息全部歸還的概率【貸款存活率（survial rate,sr）】為：
（1-1%）×（1-2%）×（1-3%）=94.1%
上述結果也意味著信用等級的債務人在3年期間可能違約的概率（即累計死亡率）為：
1-94.1%=5.9%
【單選】根據死亡率模型，假設某3年期辛迪加貸款，從第1年至第3年每年的邊際死亡率依次為0.17％、0.60％、0.60％，則3年的累計死亡率為（）。
a．0.17％
b．0.77％
c．1.36％
d．2.32％
答案：c