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信用风险计量经历了三个阶段：专家判断法、信用评分法、违约概率模型。内部评级应基于二维评级体系：客户评级，债项评级。

一、风险暴露分类：主权、金融机构、公司、零售、股权、其他

专业贷款分为项目融资、物品融资、商品融资、产生收入的房地产贷款

零售风险特征：1.债务人是一个或几个自然人2.避暑多。单笔金额小3.按照组合方式管理

二、客户信用评级

1.概念

违约：债务人对银行的实质性的信贷债务逾期90天以上;除非采取变现抵质押品等追索措施，债务人可能无法全额偿还债务

违约概率两个层面：一是单一借款人的违约概率。二是某一信用等级所有借款人的违约概率

2.客户信用评级的发展

(1)专家判断法：即专家系统，依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素基础上依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。考虑的因素：①与借款人有关的因素：声誉、杠杆、收益波动性②与市场有关的因素：经济周期：在经济萧条期，耐用消费品更容易出现违约。宏观经济政策。利率水平：与逆向选择有关，逆向选择反而使风险低的优质客户退出了市场。

5Cs系统：品德，资本，还款能力，抵押，经营环境。

5Ps体系：个人因素，资金用途因素，还款来源因素，保障因素，企业前景因素

(2)信用评分模型：关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。模型包括：线性概率模型，logit模型，probit模型和线性辨别模型。

存在着问题：1.建立在对历史数据模拟的基础上，回归方程中各特征变量的权重在一定时间内保持不变2.信用评分模型对借款人历史数据的要求较高

(3)违约概率模型：1.RiskCale模型2.KMV的Credit Monitor模型3.KPMG的风险中性定价模型4.死亡率模型

三、信用风险组合的计量

1.违约相关性：原因，债务人自身因素;债务人所在行业或区域因素;宏观经济因素

2.信用风险组合计量模型

1.Credit Metrics模型(本质上是一个VaR模型)Credit Metrics模型的创新点就在于解决了一个非交易性资产组合VaR的难题。

2.Credit Portfolio View模型：直接将转移概率与宏观因素的关系模型化，然后不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出模型中的一系列参数值。在违约率计算上不使用历史数据，而是根据现实宏观经济因素通过蒙特卡洛模拟来实现。适合投机类型的借款人，因为该借款人对宏观经济因素的变化更敏感。

3.Credit risk+模型：根据针对火险的财险精算原理，只有违约和不违约两种状态。服从泊松分布，贷款组合的损失分布会出现更加严重的肥尾现象。

3.信用风险组合的压力测试，有助于：1.评估商业银行在压力条件下的风险暴露，并帮助商业银行指定或选择适当的战略转移此类风险2.提高商业银行对其自身风险特征的理解，推动其对风险因素的监控3.帮助董事会和高级管理层确定该商业银行的风险暴露是否与其风险偏好一致4.帮助量化肥尾风险和重估模型假设5.评估商业银行在盈利性和资本充足性两方面承受压力的能力

四、 债项评级

1.违约风险暴露如已违约，违约时的债务账面价值;如未违约，表内项目为债务账面价值，表外为已提取金额+信用转换系数*已承诺未提取的金额

2.违约损失率

(1)影响因素：项目、公司、行业、地区、宏观经济周期

计量方法：市场价值法，通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率。回收现金流法，根据违约的历史清收情况，通过回收率计算违约损失率。违约损失率=1-回收率=1-(回收金额-回收成本)/违约风险暴露

3.有效期M：采用初级内部评级法，除回购类交易有效期限是0.5年外，其他为2.5年。采用高级内部评级法，将有效期限视为独立的风险因素。其他条件相同的情况下，债项的有效期限越短，信用风险就越小。有效期限取1年和一下定义的内部评估的有效期限中的较大值，最大5年。中小企业2.5年

4.专业贷款风险参数的估计：内部评级法;采用监管映射法

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