第三章信用風險管理
3.2信用風險衡量
客戶評級
2.客戶信用評級的發展
從銀行業的發展來看，商業銀行的客戶信用評級經歷了專家判斷、信用評分模型和違約概率模型三個主要階段。
(2)信用評分模型。
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。對於個人客戶，可觀察的特征變量主要包括收入、資產、年齡、職業和居住地。對於企業客戶，包括現金流和各種財務比率。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。目前應用最廣泛的信用評分模型有線性概率模型、Logit模型、Probit模型和線性判別模型。信用評分模型是商業銀行分析借款人信用風險的主要方法之壹，但在使用中存在壹些問題:
①信用評分模型基於歷史數據(非當前市場數據)的模擬，回歸方程中特征變量的權重在壹定時期內保持不變。
(2)信用評分模型對借款人的歷史數據要求較高，商業銀行需要建立包含大部分企業歷史數據的數據庫。
(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。與傳統的專家判斷法和信用評分模型相比，違約概率模型可以直接估計客戶的違約概率。同時，商業銀行需要建立壹致、清晰的違約定義，並在此基礎上積累至少五年的數據。毫無疑問，信用風險量化模型的發展正在對傳統的信用風險管理模式產生革命性的影響。針對我國銀行業的發展現狀，商業銀行將違約概率模型與傳統信用評分方法和專家系統相結合，取長補短，有助於提高信用風險評估/計量水平。
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