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（二）专家制度的缺陷
1. 需要相当数量的专门信用分析人员 2. 实施的效果很不稳定 3. 与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相
联，大大降低了银行应对市场变化的能力 4. 加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题，
使银行面临着更大的风险 5. 对借款人进行信用分析时，难以确定共同遵
循的标准，造成信用评估的主观性、随意性 和不一致性。
第三节 现代信用风险度量模型
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一、期权推理分析法: KMV模型
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期权推理分析法(Option-theoretic approach)指利用期权定价理论对风险债 券和贷款的信用风险进行度量 。
KMV公司：违约预测模型--信用监测模 型(Credit Monitor Model)
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一、宏观模拟模型
宏观模拟模型在计算信用资产的在险价 值量时，将各种影响违约概率以及相关 联的信用等级转换概率的宏观因素纳入 体系。
克服了信用度量制方法由于假定不同时 期的信用等级转换概率是静态的和固定 的而引起的很多偏差，被视为信用度量 制方法的重要补充。
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解决和处理经济周期性因素常用方法是 直接将信用等级转换概率与宏观因素之 间的关系模型化，如果模型是拟合的， 就可以通过制造宏观上的对于模型的"冲 击"来模拟信用等级转换概率的跨时演变 状况。
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一、 风险度量的专家制度
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（一）专家制度的主要内容
借款人的5C 1. 品德与声望（Character） 2. 资格与能力（Capacity） 3. 资金实力(Capital or Cash) 4. 担保（Collateral） 5. 经营条件或商业周期（Condition）
2. 在现实中，并非所有借款企业都符合模 型中资产价值呈正态分布的假定
3. 该模型不能够对长期债务的不同类型进 行分辨
4. 该模型基本上属于一种静态模型，但实 际情况并非如此。
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二、Credit Metrics模型
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信用度量制方法的原理：
通过掌握借款企业的资料如： （1）借款人的信用等级资料 （2）下一年度该信用级别水平转换为其它
信用级别的概率 （3）违约贷款的收复率计算出非交易性的
贷款和债券的市值P和市值变动率σ， （4）从而利用受险价值方法对单笔贷款或
贷款组合的受险价值量。
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在险价值(VaR)法：
在险价值模型就是为了度量一项给定的 资产或负债在一定时间里和在一定的置 信度下价值最大的损失额。
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VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的 受险价值时则会遇到如下问题 ：
1. 因为绝大多数贷款不能直接交易，所以 市值P不能够直接观察到。
2. 由于贷款的市值不能够观察，也就无法 计算贷款市值的变动率σ 。
3. 贷款的价值分布离正态分布状偏差较大
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第四节 宏观模拟模型和保险模型
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1. 依赖财务报表数据，忽视了日益重要的资 本市场指标，削弱了预测结果的可靠性和 及时性；
2. 理论基础比较薄弱，难以令人信服；
3. 假设解释变量存在线性关系，现实的经济 现象是非线性的，削弱了预测的准确程度；
4. 两个模型都无法计量表外信用风险；不适 用特定行业，使用范围受到较大限制。
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计算出的只是借款企业理论预期违约频率，它 与实际的预期违约频率之间存在着很大差异
KMV公司利用其自身优势建立起了一个全球范 围企业和企业违约信息数据库，计算出各类信 用等级企业经验预期违约频率，从而产生以这 种经验预期违约频率为基础的信用值来。
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KMV信用监测模型的缺陷
1. 模型的使用范围受到了限制 ，不适用 于非上市公司
其中， X1：流动资本/总资产（WC/TA） X2：留存收益/总资产（RE/TA） X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA） X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL） X5：销售收入/总资产（S/TA）
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临界值：
借款人违约的临界值Z0=2.675 如果Z<2.675，借款人被划入违约组； 如果Z≥2.675，借款人被划为非违约组。 当1.81<Z<2.99时，判断失误较大，
未知区（Zone of Ignorance） 或灰色区域(gray area)
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(二) ZETA评分模型
第二代信用评分模型 7个变量：资产收益率、收益稳定性指
标 、债务偿付能力指标、累计盈利能力 指标、流动性指标、资本化程度的指标、 规模指标
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(三) Z评分模型和ZETA评分模 型存在的问题
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二、现代信用风险的成因
1.信用风险成因：信用活动中的不确定性。 2. 不确定性：
“外在不确定性”：系统性风险 “内在不确定性”：非系统性风险
3. 信用风险也是金融市场的一种内在的推动和 制约力量。
促进金融参与者提高管理效率 约束作用，调节作用
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第二节 早期信用风险度量
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两个关系：
一：企业股权市值与资产市值之间的结构性关 系
二：企业资产市值波动程度和企业股权市值变 动程度之间关系
通过上述两个关系模型，可以求出企业资产市 值及其波动程度
计算出所有涉及变量值，便可以用信用监测模 型测算出借款企业的预期违约频率(EDF)
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如果借款企业的资产市值呈现正态分布，我们 可知道违约的概率
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二、Z评分模型 和ZETA评分模型
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(一)Z评分模型的主要内容
阿尔特曼，分辨函数为：
Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006 （X4）+0.999（X5）或：
Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4） +0.999（X5）
第十章 信及成因
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一、信用风险的定义
传统观点——信用风险指债务人未能如 期偿还债务造成违约，而给经济主体经 营带来的风险。
现代意义上，信用风险指由于借款人或 市场交易对手违约而导致损失的可能性。
更一般地，信用风险还包括由于借款人 的信用评级的变动和履约能力的变化， 导致其债务的市场价值变动而引起的损 失可能性。