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第三章 信用風(fēng)險管理
3.2 信用風(fēng)險計量
3.2.2 客戶評級
2.客戶信用評級的發(fā)展
從銀行業(yè)的發(fā)展歷程來看,商業(yè)銀行客戶信用評級大致經(jīng)歷了專家判斷法、信用評分模型、違約概率模型三個主要發(fā)展階段。
(2)信用評分模型。
信用評分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)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(shù)值(得分)來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險,并將借款人歸類于不同的風(fēng)險等級。對個人客戶而言,可觀察到的特征變量主要包括收入、資產(chǎn)、年齡、職業(yè)以及居住地等;對法人客戶而言,包括現(xiàn)金流量、各種財務(wù)比率等。信用評分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。目前,應(yīng)用最廣泛的信用評分模型有線性概率模型(Linear Probability Model)、Logit模型、Probit模型和線性辨別模型(Linear Discriminant Model)。信用評分模型是商業(yè)銀行分析借款人信用風(fēng)險的主要方法之一,但在使用過程中存在一些問題:
①信用評分模型是建立在對歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ)上,回歸方程中各特征變量的權(quán)重在一定時間內(nèi)保持不變。
②信用評分模型對借款人歷史數(shù)據(jù)的要求較高,商業(yè)銀行需要建立起一個包括大多數(shù)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。
(3)違約概率模型
違約概率模型分析屬于現(xiàn)代信用風(fēng)險計量方法。與傳統(tǒng)的專家判斷法和信用評分模型相比,違約概率模型能夠直接估計客戶的違約概率。同時,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)。毫無疑問,信用風(fēng)險量化模型的發(fā)展正在對傳統(tǒng)的信用風(fēng)險管理模式產(chǎn)生革命性的影響。針對我國銀行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,商業(yè)銀行將違約概率模型和傳統(tǒng)的信用評分法、專家系統(tǒng)相結(jié)合、取長補短,有助于提高信用風(fēng)險評估/計量水平。
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