(2)信用評(píng)分法

　　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)。

　　背景知識(shí)：信用評(píng)分模型

　　20世紀(jì)60年代，信用卡的推出促使信用評(píng)分技術(shù)取得了極大發(fā)展，并迅速擴(kuò)展到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。奧而特曼(Altman，1968)提出了基于多元判別分析技術(shù)的Z評(píng)分模型;馬丁(Martin，1977)、奧爾森(Ohlson，1980)和威金頓(Wiginton，1980)則首次運(yùn)用Logit模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題。

　　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�；�本過程是：

　�、偈紫�，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)性分析，確定某一類別借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)主要與哪些經(jīng)濟(jì)或財(cái)務(wù)因素有關(guān)，模擬出特定形式的函數(shù)關(guān)系式;

　　②其次，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得出各相關(guān)因素的權(quán)重;

　　③最后，將屬于此類別的潛在借款人的相關(guān)因素?cái)?shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計(jì)算出一個(gè)數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，給予借款人相應(yīng)評(píng)級(jí)并決定貸款與否。

　　存在一些突出問題：

　�、傩庞迷u(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ)上，因此是一種向后看(Backward Looking)的模型。

　�、谛庞迷u(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高。

　　③信用評(píng)分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù)，卻無法提供客戶違約概率的準(zhǔn)確數(shù)值，而后者往往是信用風(fēng)險(xiǎn)管理最為關(guān)注的。

　　(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。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit Monitor、KPMG的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型和死亡率模型，在銀行業(yè)引起了很大反響。

　　《巴塞爾新資本協(xié)議》也明確規(guī)定，實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行可采用模型估計(jì)違約概率。

　　與傳統(tǒng)的專家判斷和信用評(píng)分法相比，違約概率模型能夠直接估計(jì)客戶的違約概率，因此對(duì)歷史數(shù)據(jù)的要求更高，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)。