B、现代信用风险度量模型
信用监控模型
信用风险的矩阵 模型
麦肯锡模型
保险方法
基于神经网络的 模型

信用风险管理
B、现代信用风险度量模型
（一）信用监控模型（KMV）
KMV模型——期权推理分析法 理论基础：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信用监控模型基本思想是，当公司的价值下降至一定水平时，企业 就会对其债务违约。根据有关分析，KMV发现违约发生最频繁的分界 点在公司价值等于流动负债＋（－）长期负债的50%时。有了公司在 未来时刻的预期价值及此时的违约点，就可以确定公司价值下降百分 之多少时即达到违约点。要达到违约点资产价值须下降的百分比对于 资产价值标准差的倍数称为违约距离。违约距离＝（资产的预期价值违约点）/资产的预期价值×资产值的波动性。该方法具有比较充分的 理论基础，特别适用于上市公司信用风险。

二、现代信用风险度量模型
（三）宏观模拟方法（麦肯锡模型）
麦肯锡模型则在Credit Metrics的基础上，对周期性因素进 行了处理，基于经济周期的各种宏观因素会对债务人的信用等 级转移产生重要的影响，将宏观因素与转移概率间的关系模型 化，建立了宏观模拟模型，以有条件转移矩阵取代以历史数据 为基础的无条件转移矩阵，并求出对经济周期敏感的VaR值。 麦肯锡模型可以看成是对Credit Metrics的补充，它克服了 Credit Metrics中不同时期的评级转移矩阵不变的缺点。

信用风险管理
2、信用风险度量
信用风 险的度
量
A.传统的 信用风险 度量方法
B.现代信 用风险度
量模型

信用风险管理
A、传统的信用风险度量模型
专家系统

信用评分法 信用评级
信用风险管理

（三）信用评分方法 1、Z评分模型 2、ZETA评分模型

（三）信用评分方法
1、Z评分模型 Z评分模型的主要内容：
阿尔特曼确立的分辨函数为： Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 或

• （三）信用评分方法 Z评分模型的主要内容：
• 阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的 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，则借款人被划为非违约组。 –当Z<1.23时，判断为风险很大； Z>2.9,判断为 风险极小。
5C 5P
5W
一：专家 系统
专家系统是一种最古老的信用风险分析方法 ，其最大的特征是银行信贷的决策权是由该 机构经过长期训练、具有丰富经验的信贷人 员所掌握并由他们作出是否贷款的决定。

信用风险管理
Character
Capital or Cash
Capacity
A
B
C
D
E

信用风险管理
A、概念
信用风险（Credit Risk）又称违约风险，是指因债务 人或交易对手的直接违约风险或履约能力的下降而造成损 失的风险。
B、信用风险的特征
（1）信息不对称是形成信用风险的根本原因。 （2）传染性，一个或少数信用主体经营困难或破产就会导
Capital of cash
指企业的财务实力和财务状况，表明企业可能偿还 债务的背景，如负债比率、流动比率、有形资产净 值等财务指标。
Collateral Condition
•如果发生违约，银行对于借款人抵押的物品拥有要求 权。这一要求权的优先性越好，则相关抵押品的市场 价值就越高，贷款的风险损失就越低。
Z=1.2%X1+1.4%X2+3.3%X3+0.6%X4+0.999X5
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）。
这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者用的是 小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系 数不变。
L/O/G/O
信用风险管理
小组成员：王文静 王二娇 张瑞 王欣冉 王昕彤
Contents
1 2 3 4

信用风险概述 信用风险度量 信用风险管理方法
案例分析
信用风险管理
1、 信用风险概述
信用风险的概念
信用风险的特 征
信用风险管理 的特点
现代信用风险 的成因
信用风险 的影响
•企业所处的商业周期，是决定信用风险损失 的一项重要因素，特别是对于那些受周期决 定和影响的产业而言。

信用风险管理
5P
Personal
perspective

purpose
protection
5w
who
what
when why

Z评分模型和 ZETR模型的局
限性
两个模型都假设在解释变量 中存在着线性关系，而现实 的经济现象是非线性的，因 而也削弱了预测结果的准确 程度，使得违约模型不能精 确地描述经济现实；
两个模型都无法计量企业 的表外信用风险，另外对 某些特定行业的企业如公 用企业、财务公司、新公 司以及资源企业也不适用， 因而它们的使用范围受到 较大限制。
1、分析企业需要这笔贷款的用途，要运用其所了解的企业基本情况， 根据银行的现代政策和“喜恶特征”分析该企业的贷款申请。
2、对企业的资产负债及损益表进行详细分析，用以发现该企业在各 阶段的发展趋势以及业务上的波动情况。
3、对试算表进行分析
4、对账目进行调整以符合用于趋势分析与推测的标准格式
Condition
Collateral

一 专家系统（5C)
5C
Character
Capacity
对企业声誉的一种度量，考察其偿债意愿和偿债历 史。基于经验可知，一家企业的年龄是其偿债声誉 的良好替代指标。
指还款能力，即其流动资产的数量和质量及与流动负 债的比例，其判断依据通常是企业的偿债记录、经营 手段以及公司经营方式的实际调查。
（二） 信用评级法
信用评级法又叫OCC法，是因为这一方法 是由美国货币监理署（OCC）最早开发出来的。
它是根据企业相关指标的好坏将企业贷款信 用分为若干等级。目前信用评级法一般将企业贷 款信用分为1～9或1～10个级别。
主要缺陷：基本局限于定性分析，虽然也运 用了许多财务分析指标，但指标的风险权重等没 有明确，没有建立多变量指标的不同权重评价体 系。
how
专 家 系 统
的 局 限 性

需要相当数量的专门信用分析人员
实施的效果很不稳定
与银行在经营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。
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
• 模型中的7个变量是：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、资本化程度指标、规模指标 。

两个模型都依赖于财务 报表的帐面数据，而忽 视日益重要的各项资本 市场指标，这就必然削 弱预测结果的可靠性和 及时性；
由于模型缺乏对违 约和违约风险的系 统认识，理论基础 比较薄弱，从而难 以令人信服
信用风险管理
C、信用风险管理的特点
（1）信用风险量化的困难性 主要原因是观察数据少且不易获得，通常情况下，贷
款等信用产品的持有期长、违约事件频率低、流动性差， 缺乏二级市场→因而产生的数据较少。 （2）信用悖论（credit paradox）的存在
理论上说，银行在管理信用风险时应遵循分散化、多 元化的原则，防止授信集中。然而，在实践中由于客户信 用关系，区域行业信息优势以及银行贷款业务的规模效应， 使得银行信用风险很难分散化
（2）对债券投资者的影响
对于某种证券来说，投资者是风险承受者，随着债券信用等级的 降低，则应增加相应的风险贴水，即意味着债券价值的降低。
（3）对商业银行的影响
当借款人对银行贷款违约时，商业银行是信用风险的承受者。一 方面，银行的放款通常在地域上和行业上较为集中，这就限制了通过 分散贷款而降低信用风险的方法的使用。

三、信用风险管理方法
信用风险管理方法
一、传统的信用风险管理方法 二、现代信用风险的管理手段

一 传统信用风险管理手段
•
传统信用分析主要分析企业的资产负债状况和现金流
状况。对企业的信用分析是一个程序化的、劳动密集型的
工作，主要包括以下几个步骤：
②对于公司经营有影响的特殊事件的发生；这种特殊 事件发生与经济运行周期无关，并且与公司经营有重要的 影响。

信用风险管理
E、信用风险的影响
（1）对债券发行者的影响
因为债券发行者的借款成本与信用风险直接相联系，债券发行者 受信用风险影响极大 。例如，平均违约率的升高的消息会使银行增 加对违约的担心，从而提高了对贷款的要求，使公司融资成本增加。 即使没有什么对公司有影响的特殊事件，经济萎缩也可能增加债券的 发行成本。

信用风险管理
• （三）信用评分方法 2、ZETA评分模型的主要内容：
• ZETA信用风险模型（ZETA Credit Risk Model）是 继Z模型后的第二代信用评分模型 ，变量由原始模 型的五个增加到了7个，适应范围更宽，对不良借款 人的辨认精度也大大提高。
致信用链条的 中断和整个信用秩序的紊乱； （3） 可控性，其风险可以通过控制降到最低；

信用风险管理
（4）信用风险的可偏性和后尾现象 通常假定市场风险的概率分布为正态分布，因为市场价