信用風險計量是現代信用風險管理的基礎和關鍵環節。信用風險計量經歷了從專家判斷法、信用評分模型到違約概率模型分析三個主要發展階段，特別是《巴塞爾新資本協議》鼓勵有條件的商業銀行使用基於內部評級體系的方法(InternaRating-Based Approach)來計量違約概率、違約損失並據此計算信用風險對應的資本要求，有力地推動了商業銀行信用風險內部評級體系和計量技術的深入發展。
商業銀行對信用風險的計量依賴於對借款人和交易風險的評估。《巴塞爾新資本協議》明確要求，商業銀行的內部評級應基於二維評級體系：壹維是客戶評級，另壹維是債項評級。
3.2.1 客戶信用評級
1. 客戶信用評級的基本概念
客戶信用評級是商業銀行對客戶償債能力和償債意願的計量和評價，反映客戶違約風險的大小。客戶評級的評價主體是商業銀行，評級目標是客戶違約風險，評價結果是信用等級和違約概率(PD)。
單選下列關於客戶信用評級的說法，錯誤的是()。
A.評價主體是商業銀行
B.評價目標是客戶違約風險
C.評價結果是信用等級和違約概率
D.評價內容是客戶違約後特定債項損失大小
答案：D
(1)違約的定義
根據《巴塞爾新資本協議》的定義，當下列壹項或多項事件發生時，債務人即被視為違約：
①商業銀行認定，除非采取追索措施，如變現抵押品(如果存在的話)，借款人可能無法全額償還對商業銀行的債務。
②債務人對於商業銀行的實質性信貸債務逾期90天以上(含)。若債務人超過了規定的透支限額或新核定的限額小於目前余額，各項透支將被視作逾期。
③以下情況將被視為可能無法全額償還債務：
銀行停止對貸款計息;
在發生信貸關系後，由於信貸質量出現大幅度下降，銀行沖銷了貸款或計提了專項準備金;
銀行將貸款出售並相應承擔了較大的經濟損失;
銀行同意消極債務重組，由此可能發生較大規模的減免或推遲償還本金、利息或費用，造成債務規模減少;
就借款人對銀行的債務而言，銀行將債務人列為破產企業或類似的狀況;
債務人申請破產，或已經破產，或處於類似狀態，由此將不履行或延期償還銀行債務。
(2)違約概率
違約概率是指借款人在未來壹定時期內發生違約的可能性。在《巴塞爾新資本協議》中，違約概率被具體定義為借款人內部評級1年期違約概率與0.03%中的較高者。巴塞爾委員會設定0.03%的下限是為了給風險權重新定下限，也是考慮到商業銀行在檢驗小概率事件時所面臨的困難。
單選在《巴塞爾新資本協議》中，違約概率被具體定義為借款人內部評級1年期違約概率與( )中的較高者。
A.0.1%
B.0.01%
C.0.3%
D.0.03%
答案：D
違約概率的估計包括兩個層面：壹是單壹借款人的違約概率;二是某壹信用等級所有借款人的違約概率。《巴塞爾新資本協議》要求實施內部評級法的商業銀行估計其各信用等級借款人所對應的違約概率，常用方法有歷史違約經驗、統計模型和外部評級映射三種方法。
與違約概率容易混淆的壹個概念是違約頻率，即通常所說的違約率。違約頻率是事後檢驗的結果，而違約概率是分析模型作出的事前預測，兩者存在本質的區別。
與違約概率容易混淆的另壹個概念是不良率，使不良債項余額在所有債項余額的占比，二者不具有可比性。
2.客戶信用評級的發展
(1)專家判斷法
即專家系統(Expert System)，是商業銀行在長期經營信貸業務、承擔信用風險過程中逐步發展並完善起來的傳統信用分析方法。
①與借款人有關的因素：
聲譽(Reputation)
杠桿(Leverage)
收益波動性(Volatility of Earnings)
②與市場有關的因素
經濟周期(Economic Cycle)
宏觀經濟政策(Macro-Economy Policy)
利率水平(Leveof Interest Rates)
目前所使用的專家系統，其中，對企業信用分析的5Cs系統使用最為廣泛。5Cs系統指：
品德(Character)
資本(Capital)
還款能力(Capacity)
抵押(Collateral)
經營環境(Condition)
除5Cs系統外，使用較為廣泛的專家系統還有針對企業信用分析的5Ps系統和針對商業銀行等金融機構的駱駝(CAMEL)分析系統。
5Ps包括：個人因素(PersonaFactor)、資金用途因素(Purpose Factor)、還款來源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企業前景因素(Perspective Factor)。
單選在客戶信用評級中，由個人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素和企業前景因素等構成，針對企業信用分析的專家系統是( )。
A.5Cs系統
B.5Ps系統
C.CAMEL分析系統
D.4Cs系統
答案：B
駱駝(CAMEL)分析系統包括：資本充足性(CapitaAdequacy)、資產質量(Asset Quality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)流動性(Liquidity)。
專家系統的突出特點在於將信貸專家的經驗和判斷作為信用分析和決策的主要基礎，這種主觀性很強的方法/體系帶來的壹個突出問題是對信用風險的評估缺乏壹致性。此外，盡管專家系統在銀行業的長期發展和實踐中已經形成了較為成熟的分析框架，但專家系統缺乏系統的理論支持，尤其是對關鍵要素的選擇、權重的確定以及綜合評定等方面更顯薄弱。因此，專家系統更適合於對借款人進行是和否的二維決策，難以實現對信用風險的準確計量。
(2)信用評分法
信用評分模型是壹種傳統的信用風險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出壹個數值(得分)來代表債務人的信用風險，並將借款人歸類於不同的風險等級。
背景知識：信用評分模型
20世紀60年代，信用卡的推出促使信用評分技術取得了極大發展，並迅速擴展到其他業務領域。奧而特曼(Altman，1968)提出了基於多元判別分析技術的Z評分模型;馬丁(Martin，1977)、奧爾森(Ohlson，1980)和威金頓(Wiginton，1980)則首次運用Logit模型分析企業破產問題。
信用評分模型的關鍵在於特征變量的選擇和各自權重的確定。基本過程是：
①首先，根據經驗或相關性分析，確定某壹類別借款人的信用風險主要與哪些經濟或財務因素有關，模擬出特定形式的函數關系式;
②其次，根據歷史數據進行回歸分析，得出各相關因素的權重;
③最後，將屬於此類別的潛在借款人的相關因素數值代入函數關系式計算出壹個數值，根據該數值的大小衡量潛在借款人的信用風險水平，給予借款人相應評級並決定貸款與否。
存在壹些突出問題：
①信用評分模型是建立在對歷史數據(而非當前市場數據)模擬的基礎上，因此是壹種向後看(Backward Looking)的模型。
②信用評分模型對借款人歷史數據的要求相當高。
③信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險水平的分數，卻無法提供客戶違約概率的準確數值，而後者往往是信用風險管理最為關註的。
(3)違約概率模型
違約概率模型分析屬於現代信用風險計量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit Monitor、KPMG的風險中性定價模型和死亡率模型，在銀行業引起了很大反響。
《巴塞爾新資本協議》也明確規定，實施內部評級法的商業銀行可采用模型估計違約概率。
與傳統的專家判斷和信用評分法相比，違約概率模型能夠直接估計客戶的違約概率，因此對歷史數據的要求更高，需要商業銀行建立壹致的、明確的違約定義，並且在此基礎上積累至少五年的數據。
3. 法人客戶評級模型
(1)Altman的Z計分模型和ZETA模型
Altman(1968)認為，影響借款人違約概率的因素主要有五個：流動性(Liquidity)、盈利性(Profitability)、杠桿比率(Leverage)、償債能力(Solvency)和活躍性(Activity)。Altman選擇了下面列舉的五個財務指標來綜合反映上述五大因素，最終得出的Z計分函數是：
X1=(流動資產-流動負債)/總資產
X2=留存收益/總資產
X3=息稅前利潤/總資產
X4=股票市場價值/債務賬面價值
X5=銷售額/總資產
作為違約風險的指標，Z值越高，違約概率越低。此外，Altman還提出了判斷企業破產的臨界值：若Z低於1.81，在企業存在很大的破產風險，應被歸入高違約風險等級。
1977年，Altman與Hardeman、Narayanan又提出了第二代Z計分模型——ZETA信用風險分析模型，主要用於公***或私有的非金融類公司，其適應範圍更廣，對違約概率的計算更精確。
ZETA模型將模型考察指標由五個增加到七個，分別為：
X1：資產收益率指標，等於息稅前利潤/總資產。
X2：收益穩定性指標，指企業資產收益率在5～10年變動趨勢的標準差。
X3：償債能力指標，等於息稅前利潤/總利息支出。
X4：盈利積累能力指標，等於留存收益/總資產。
X5：流動性指標，即流動比率，等於流動資產/流動負債。
X6：資本化程度指標，等於普通股/總資本。該比率越大，說明企業資本實力越強，違約概率越小。
X7：規模指標，用企業總資產的對數表示。
(2)RiskCalc模型
RiskCalc模型是在傳統信用評分技術基礎上發展起來的壹種適用於非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的壹組變量，經過適當變換後運用Logit/Probit回歸技術預測客戶的違約概率。
①收集大量的公司數據;
②對數據進行樣本選擇和異常值處理;
③逐壹分析變換各風險因素的單調性、違約預測能力及彼此間的相關性，初步選擇出違約預測能力強、彼此相關性不高的20～30個風險因素;
④運用Logit/Probit回歸技術從初步因素中選擇出9～11個的風險因素，並確保回歸系數具有明確的經濟含義，各變量間不存在多重***線性;
⑤在建模外樣本、時段外樣本中驗證基於建模樣本所構建模型的違約區分能力，確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性;
⑥對模型輸出結果進行校正，得到最終各客戶的違約概率。
(3)Credit Monitor模型
Credit Monitor模型是在Merton模型基礎上發展起來的壹種適用於上市公司的違約概率模型，其核心在於把企業與銀行的借貸關系視為期權買賣關系，借貸關系中的信用風險信息因此隱含在這種期權交易之中，從而通過應用期權定價理論求解出信用風險溢價和相應的違約率，即預期違約頻率(Expected Default Frequency，EDF)。
單選在法人客戶評級模型中，( )通過應用期權定價理論求解出信用風險溢價和相應的違約率。
A.Altman Z計分模型
B.RiskCalc模型
C.Credit Monitor模型
D.死亡率模型
答案：C
(4)KPMG風險中性定價模型
風險中性定價理論的核心思想是假設金融市場中的每個參與者都是風險中立者，不管是高風險資產、低風險資產或無風險資產，只要資產的期望收益是相等的，市場參與者對其的態度就是壹致的，這樣的市場環境被稱為風險中性範式。KPMG公司將風險中性定價理論運用到貸款或債券的違約概率計算中，由於債券市場可以提供與不同信用等級相對應的風險溢價，根據期望收益相等的風險中性定價原則，每壹筆貸款或債券的違約概率就可以相應計算出來。
單選某壹年期零息債券的年收益率為16.7%，假設債務人違約後，回收率為零，若壹年期的無風險年收益率為5%，則根據KPMG風險中性定價模型得到上述債券在壹年內的違約概率為( )
A.0.05
B.0.10
C.0.15
D.0.20
答案：B
(5)死亡率模型
死亡率模型是根據貸款或債券的歷史違約數據，計算在未來壹定持有期內不同信用等級的貸款或債券的違約概率，即死亡率，通常分為邊際死亡率(Marginal Mortality Rate，MMR)和累計死亡率(Cumulated Mortality Rate，CMR)。
單選根據死亡率模型，假設某3年期辛迪加貸款，從第1年至第3年每年的邊際死亡率依次為0.17%、0.60%、0.60%，則3年的累計死亡率為( )。
A.0.17%
B.0.77%
C.1.36%
D.2.32%
答案：C
4. 個人客戶評分方法
按照國際慣例，對於企業的信用評定采用評級方法，而對個人客戶的信用評定采用評分方法。由於個人客戶數量眾多，歷史信息的規律性強，因此主要采用基於歷史數據統計的評分模型計量個人客戶的信用風險。
參照國際實踐，個人客戶評分按照所采用的統計方法可以分為回歸分析、K臨近值、神經網絡模型等;按照評分的對象可以分為客戶水平、產品水平和賬戶水平，按照評分的目的可以分為風險評分、利潤評分、忠誠度評分等;按照平分的階段則可以分為拓展客戶期(信用局評分)、審批客戶期(申請評分)和管理客戶期(行為評分)。
(1)信用局評分
這壹階段常用的模型有：
①風險評分，預測消費者違約/壞賬風險的大小;
②收益評分，預測消費者開戶後給商業銀行帶來潛在收益;
③破產評分，預測消費者破產風險的大小;
④其他信用特征評分。
(2)申請評分
申請評分模型通過綜合考慮申請者在申請表上所填寫的各種信息，對照商業銀行類似申請者開戶後的信用表現，以評分來預測申請者開戶後壹定時期內違約概率，通過比較該客戶的違約概率和商業銀行可以接受的違約底線來作出拒絕或接受的決定。
信用局風險評分模型和收益評分模型是很有價值的決策工具，與申請評分模型具有互補性，可以組成二維或三維矩陣來進行信貸審批決策。不同的是，申請評分模型是商業銀行為特定金融產品的申請者量身定做的，能夠更準確、全面地反映商業銀行客戶的特殊性，而且可以利用更多的信息對客戶將來的信用表現進行預測;而信用局評分模型通常是對申請者在未來各種信貸關系中的違約概率作出預測。
(3)行為評分
行為評分被用來觀察現有客戶的行為，以掌握客戶及時還款的可信度。
5.客戶評級/評分的驗證(Validation)
(1)客戶違約風險區分能力的驗證
期基本原理是運用多種數理分析方法檢驗評級系統對客戶是否違約的判斷準確性。
(2)違約概率預測準確性的驗證(校正)
其基本原理是運用統計學中的假設檢驗，當實際違約發生情況超過給定閾值，則拒絕原假設，認為PD預測不準確。常用方法有：二項分布檢驗，檢驗給定年份某壹等級PD預測準確性;卡方分布檢驗，檢驗給定年份不同等級PD預測準確性;正態分布檢驗，檢驗不同年份同壹等級PD預測準確性;擴展的交通燈檢驗，檢驗不同年份不同等級PD預測準確性。