第三章-信用評(píng)級(jí)方法-《信用評(píng)級(jí)理論與實(shí)務(wù)》課件

第一部分信用評(píng)級(jí)理論第三章信用評(píng)級(jí)方法第一部分信用評(píng)級(jí)理論第三章信用評(píng)級(jí)方法主要內(nèi)容一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、因素分析法三、模型分析法主要內(nèi)容一、信用評(píng)級(jí)方法概述2一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則在信用評(píng)級(jí)中，不同評(píng)級(jí)對(duì)象的償債能力和履約能力受到許多因素的綜合影響，因此評(píng)級(jí)的角度和方法存在一定的差異。國(guó)際評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)一般以“現(xiàn)金流量對(duì)債務(wù)的保障程度”作為分析和預(yù)測(cè)的核心。評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)由于其歷史經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域和技術(shù)專長(zhǎng)的不同，評(píng)級(jí)方法也不完全相同。但是，不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)針對(duì)不同對(duì)象的評(píng)級(jí)仍然具有一下的共同特點(diǎn)。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則3一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則（一）定性與定量分析相結(jié)合穆迪和標(biāo)準(zhǔn)普爾等國(guó)際權(quán)威評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)認(rèn)為，信用評(píng)級(jí)是藝術(shù)而不是科學(xué)，有方法但沒有公式。在實(shí)際的操作中，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)往往采取定性與定量相結(jié)合的方法展開評(píng)級(jí)。定性分析主要是針對(duì)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和管理素質(zhì)等方面做出判斷。定量分析主要是采用財(cái)務(wù)報(bào)表分析，運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)評(píng)級(jí)對(duì)象展開經(jīng)營(yíng)狀況分析和未來風(fēng)向預(yù)測(cè)?？傊?，評(píng)級(jí)結(jié)果的確定是建立在綜合因素判定和專家意見的綜合考評(píng)基礎(chǔ)上得到的。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則4一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則（二）注重分析未來可能發(fā)生的違約風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)級(jí)和其他形式的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)存在根本區(qū)別，信用評(píng)級(jí)的關(guān)注點(diǎn)不在于公司的利潤(rùn)潛能上，相反，重點(diǎn)在于分析將來可能惡化公司財(cái)務(wù)狀況和增大違約損失可能性的風(fēng)險(xiǎn)上。例如，對(duì)于長(zhǎng)期債務(wù)工具的評(píng)級(jí)，國(guó)際著名評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)特別重視影響償債能力的長(zhǎng)期性因素的分析和判斷。在評(píng)價(jià)宏觀經(jīng)濟(jì)周期和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的影響方面，機(jī)構(gòu)一般通過綜合考慮評(píng)級(jí)對(duì)象在景氣時(shí)期和不景氣時(shí)期的償付能力來確定其信用級(jí)別，而不是隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)而隨時(shí)調(diào)整期評(píng)級(jí)結(jié)果。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則5一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則（三）注重分析和預(yù)測(cè)現(xiàn)金流量信用評(píng)級(jí)可以被描述為對(duì)發(fā)行人的基本信用實(shí)力和在未來大約3至5年內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)的謹(jǐn)慎評(píng)價(jià)。與信用質(zhì)量關(guān)系密切的現(xiàn)金流分析一般包含企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的現(xiàn)金流量、流動(dòng)資產(chǎn)和固定資產(chǎn)變現(xiàn)可能產(chǎn)生的現(xiàn)金流量、現(xiàn)金的其他外部來源。一般而言，企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量越充足，資產(chǎn)流動(dòng)性越強(qiáng)，企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)就越小。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則6一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則（四）短期分析與長(zhǎng)期因素分析相結(jié)合信用評(píng)級(jí)要分析短期的情況，但又不能拘泥于當(dāng)前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而是要著眼長(zhǎng)期，特別是要對(duì)一些長(zhǎng)期基本因素及其變化進(jìn)行深入的研究并在評(píng)級(jí)中加以應(yīng)用，使得評(píng)級(jí)的結(jié)果能更為全面的反映出動(dòng)態(tài)的信用狀況。評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)一般要求被評(píng)級(jí)企業(yè)必須提供至少三年的數(shù)據(jù)，這樣可以從長(zhǎng)期的角度進(jìn)行審察，而財(cái)務(wù)中的一些趨勢(shì)分析的做法在信用評(píng)級(jí)中有著廣泛的應(yīng)用，通過對(duì)近幾年數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化的觀察，可以為未來的走勢(shì)判斷提供一些參考。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則7一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則（五）一致性與特殊性相結(jié)合一致性是評(píng)級(jí)業(yè)務(wù)工程中的基本原則，要求評(píng)級(jí)人員所采用的評(píng)級(jí)程序、評(píng)級(jí)方法應(yīng)保持一致，評(píng)級(jí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、指標(biāo)口徑與評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)等方面都要前后一致。但是由于評(píng)級(jí)活動(dòng)的復(fù)雜性，評(píng)級(jí)人員也要考慮國(guó)家或者行業(yè)的特殊性。因?yàn)樵谝欢ǖ恼苇h(huán)境下的不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特殊性不同，在評(píng)級(jí)時(shí)要考察風(fēng)險(xiǎn)的特殊性對(duì)行業(yè)內(nèi)企業(yè)信用品質(zhì)的影響，包括行業(yè)在不同國(guó)家間的風(fēng)險(xiǎn)比較和不同行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)的差異。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則8一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類信用評(píng)級(jí)的方法是指對(duì)受評(píng)客體信用狀況進(jìn)行分析并判斷優(yōu)劣的技巧，貫穿于分析、綜合和評(píng)價(jià)的全過程。按照不同的標(biāo)志，信用評(píng)級(jí)方法有不同的分類，如定性分析法與定量分析法、主觀評(píng)級(jí)方法與客觀評(píng)級(jí)法、模糊數(shù)學(xué)評(píng)級(jí)法與財(cái)務(wù)比率分析法、要素分析法與綜合分析法、靜態(tài)評(píng)級(jí)法與動(dòng)態(tài)評(píng)級(jí)法、預(yù)測(cè)分析法與違約率模型法等等，上述的分類只是簡(jiǎn)單的列舉，同時(shí)還有各行業(yè)的評(píng)級(jí)方法。這些方法相互交叉，各有特點(diǎn)，并不斷演變。如主觀評(píng)級(jí)方法與客觀評(píng)級(jí)方法中，主觀評(píng)級(jí)更多地依賴于評(píng)級(jí)人員對(duì)受評(píng)機(jī)構(gòu)的定性分析和綜合判斷，客觀評(píng)級(jí)則更多地以客觀因素為依據(jù)。在評(píng)級(jí)業(yè)的發(fā)展中，各評(píng)級(jí)公司不斷總結(jié)自身經(jīng)驗(yàn)，評(píng)級(jí)指標(biāo)也不斷細(xì)化。一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類9一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類信用評(píng)級(jí)方法的分類標(biāo)準(zhǔn)和分類方式不同，本書介紹兩種分類方式，其中一種是根據(jù)評(píng)級(jí)過程中對(duì)定性分析和定量分析的側(cè)重點(diǎn)不同大體將評(píng)級(jí)方法分為三類：以經(jīng)驗(yàn)判斷為基礎(chǔ)的評(píng)級(jí)方法、以數(shù)量統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的評(píng)級(jí)方法、有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的評(píng)級(jí)方法。一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類10一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類（一）以經(jīng)驗(yàn)判斷為基礎(chǔ)的方法按照經(jīng)驗(yàn)法則，由專家吱聲的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和分析判斷能力，在對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行深入調(diào)查了解的基礎(chǔ)上，對(duì)照評(píng)價(jià)參考標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)客戶各項(xiàng)非量化指標(biāo)得出評(píng)價(jià)理論。這種方法的評(píng)估結(jié)果度評(píng)估人員的經(jīng)驗(yàn)和能力依賴性強(qiáng)，且主觀性很大，不同的專家可能會(huì)對(duì)同一評(píng)級(jí)對(duì)象得出不同的結(jié)論。一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類11一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類（二）以數(shù)量統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的方法信用評(píng)級(jí)的系統(tǒng)是基于數(shù)理模型為理論基礎(chǔ)，采用歷史數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)用模型分析進(jìn)行定量的測(cè)評(píng)，這樣信用評(píng)級(jí)方法可以歸類為統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的方法。例如，評(píng)估機(jī)構(gòu)會(huì)找出與違約概率有關(guān)的財(cái)務(wù)變量；然后，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)算出各個(gè)變量對(duì)違約的影響。接下來，機(jī)構(gòu)會(huì)將估計(jì)值用在當(dāng)期的債務(wù)數(shù)據(jù)上，算出違約概率的評(píng)分，再根據(jù)評(píng)分體系得出信用等級(jí)。此類方法適用于小型企業(yè)的信用分析。優(yōu)點(diǎn)在于可以便捷、迅速的完成評(píng)級(jí)，節(jié)約費(fèi)用。另外，還能夠針對(duì)企業(yè)情況變化及時(shí)調(diào)整信用評(píng)級(jí)。公司或銀行可以自行完成開發(fā)。一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類12一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類（三）有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的方法這種方法是是建立在將信用評(píng)分模型與專家判斷相結(jié)合的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。與精確和機(jī)械化的模型分析法不同，專家判斷會(huì)基于模型得出的結(jié)論在后期進(jìn)行調(diào)整，針對(duì)特定情況做出在上下不超過兩級(jí)的范圍予以調(diào)解。實(shí)際的調(diào)查表明：認(rèn)為判斷向上調(diào)整的限制遠(yuǎn)大于向下調(diào)整的限制，但是這種方法中人為判斷的標(biāo)準(zhǔn)難以確定，還難以系統(tǒng)化的應(yīng)用。此外，對(duì)評(píng)級(jí)方法的本質(zhì)進(jìn)行歸納，可以具體的評(píng)級(jí)方法分為因素分析法和模型分析法，并且我們將在第二節(jié)著重展開此種分類下兩種方法的詳細(xì)內(nèi)容：一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類13一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類（三）有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的方法此外，對(duì)評(píng)級(jí)方法的本質(zhì)進(jìn)行歸納，可以具體的評(píng)級(jí)方法分為因素分析法和模型分析法，并且我們將在第二節(jié)著重展開此種分類下兩種方法的詳細(xì)內(nèi)容：（1）因素分析法因素分析法是早期出現(xiàn)的一種對(duì)于企業(yè)信用狀況進(jìn)行分析的方法，它又分為要素分析法和綜合分析法。其中，要素分析法中包含財(cái)務(wù)因素分析法和信用要素分析法。財(cái)務(wù)因素分析法是以被評(píng)級(jí)對(duì)象的財(cái)務(wù)報(bào)告等財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)資料作為基礎(chǔ)，對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)成果、信用狀況進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)的一種方法；而信用要素分析法是評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)所采用的專家分析法之一，它是根據(jù)影響信用的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素及其變化來確定分析對(duì)象的信用狀況，并不斷調(diào)整自己的分析重點(diǎn)。一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類14一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類（三）有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的方法（2）模型分析法信用評(píng)級(jí)的研究需要評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)用科學(xué)的理論與事實(shí)的數(shù)據(jù)相結(jié)合來解釋評(píng)級(jí)的行為和證實(shí)評(píng)級(jí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。在評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)方法當(dāng)中，若單獨(dú)利用包含大量的定性分析的因素分析法，會(huì)導(dǎo)致主觀判斷較多。而模型分析法是運(yùn)用數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行定性量化分析，運(yùn)用被評(píng)級(jí)對(duì)象的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)影響違約風(fēng)險(xiǎn)的因素進(jìn)行分析，可以得出對(duì)宏觀、行業(yè)、市場(chǎng)及企業(yè)財(cái)務(wù)與經(jīng)營(yíng)等方面信息的綜合分析判斷，從而發(fā)現(xiàn)一般規(guī)律并揭示風(fēng)險(xiǎn)。一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、信用評(píng)級(jí)方法的分類15二、因素分析法雖然專業(yè)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)各自使用自己的評(píng)級(jí)方法，但是從評(píng)級(jí)方法的本質(zhì)進(jìn)行歸納，信用評(píng)級(jí)的方法可以分為因素分析法和模型分析法。針對(duì)傳統(tǒng)的信用評(píng)級(jí)方法，本書介紹因素分析法下的要素分析法和綜合評(píng)估法。二、因素分析法雖然專業(yè)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)各自使用自己的評(píng)級(jí)方法，但16二、因素分析法一、要素分析法（一）5C要素分析法5C要素分析法：借款人品德（Character）、經(jīng)營(yíng)能力（Capacity）、資本（Capital）、資產(chǎn)抵押（Collateral）、經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Condition）。這種方法主要分析以下五個(gè)方面信用要素：借款人品德（Character）、經(jīng)營(yíng)能力（Capacity）、資本（Capital）、資產(chǎn)抵押（Collateral）、經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Condition）。借款人品德（Character）。要求借款人必須誠(chéng)實(shí)可信，善于經(jīng)營(yíng)。通常要根據(jù)過去記錄結(jié)合現(xiàn)狀調(diào)查來進(jìn)行分析，包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的年齡、文化、技術(shù)結(jié)構(gòu)、遵紀(jì)守法情況，開拓進(jìn)取及領(lǐng)導(dǎo)能力，有無(wú)獲得榮譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì)或紀(jì)律處分，團(tuán)結(jié)協(xié)作精神及組織管理能力。

二、因素分析法一、要素分析法17二、因素分析法一、要素分析法（一）5C要素分析法經(jīng)營(yíng)能力（Capacity）。要分析借款企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力及獲利情況，管理制度是否健全，管理手段是否先進(jìn)，產(chǎn)品生產(chǎn)銷售是否正常，在市場(chǎng)上有無(wú)競(jìng)爭(zhēng)力，經(jīng)營(yíng)規(guī)模和經(jīng)營(yíng)實(shí)力是否逐年增長(zhǎng)，財(cái)務(wù)狀況是否穩(wěn)健。

資本（Capital）。企業(yè)資本往往是衡量企業(yè)財(cái)力和貸款金額大小的決定因素，企業(yè)資本雄厚，說明企業(yè)具有強(qiáng)大的物質(zhì)基礎(chǔ)和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。因此，信用分析必須調(diào)查了解企業(yè)資本規(guī)模和負(fù)債比率，反映企業(yè)資產(chǎn)或資本對(duì)于負(fù)債的保障程度。

二、因素分析法一、要素分析法18二、因素分析法一、要素分析法（一）5C要素分析法資產(chǎn)抵押（Collateral）。資產(chǎn)可以用作貸款擔(dān)保和抵押品，有時(shí)申請(qǐng)貸款也可由其他企業(yè)擔(dān)保。有了擔(dān)保抵押，信貸資產(chǎn)就有了安全保障。信用分析必須分析擔(dān)保抵押手續(xù)是否齊備。抵押品的估值和出售有無(wú)問題，擔(dān)保人的信譽(yù)是否可靠。

經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Condition）。經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)企業(yè)發(fā)展前途具有一定影響，也是影響企業(yè)信用的一項(xiàng)重要的外部因素。信用分析必須對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，包括企業(yè)發(fā)展前景、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、市場(chǎng)需求變化等進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)其對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的影響。

二、因素分析法一、要素分析法19二、因素分析法一、要素分析法（二）5P要素分析法5P要素分析法包含：個(gè)人因素（PersonalFactor）、資金用途因素（PurposeFactor）、還款財(cái)源因素（PaymentFactor）、債權(quán)保障因素（ProtectionFactor）、企業(yè)前景因素（PerspectiveFactor）。個(gè)人因素（Personal

Factor）。主要分析：企業(yè)經(jīng)營(yíng)者品德，是否誠(chéng)實(shí)守信，有無(wú)喪失信用事跡；還款意愿；借款人的資格必須是依法登記、持有營(yíng)業(yè)執(zhí)照的企事業(yè)法人，產(chǎn)品有市場(chǎng)，經(jīng)營(yíng)有效益，在銀行開立基本賬戶，并具有可供抵押的資產(chǎn)或能提供擔(dān)保人。還款能力包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的專業(yè)技能、領(lǐng)導(dǎo)才能及經(jīng)營(yíng)管理能力。

二、因素分析法一、要素分析法20二、因素分析法一、要素分析法（二）5P要素分析法資金用途因素（Purpose

Factor）。資金用途通常包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、還債交稅和替代股權(quán)等三個(gè)方面。如果用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，要分析是流動(dòng)資金貸款還是項(xiàng)目貸款，對(duì)那些受到國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策支持，效益好的支柱產(chǎn)業(yè)要給予支持；對(duì)新產(chǎn)品、新技術(shù)的研制開發(fā)，要分析項(xiàng)目在經(jīng)濟(jì)和技術(shù)上的可行性，確保貸款能夠收回。如果用于還債交稅，要嚴(yán)格審查，是否符合規(guī)定。如果用于替代股權(quán)或彌補(bǔ)虧損，更應(yīng)慎重。還款財(cái)源因素（Payment

Factor）。主要有兩個(gè)來源，一是現(xiàn)金流量；二是資產(chǎn)變現(xiàn)?，F(xiàn)金流量方面要分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金的流入、流出和凈流量，現(xiàn)金凈流量同流動(dòng)負(fù)債的比率以及企業(yè)在投資、融資方面現(xiàn)金的流入流出情況。資產(chǎn)變現(xiàn)方面要分析流動(dòng)比率、速動(dòng)比率以及應(yīng)收賬款與存貨的周轉(zhuǎn)情況。

二、因素分析法一、要素分析法21二、因素分析法一、要素分析法（二）5P要素分析法債權(quán)保障因素（Protection、Factor）。包括內(nèi)部保障和外部保障兩個(gè)方面。內(nèi)部保障方面要分析企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是否穩(wěn)健和盈利水平是否正常；外部保障方面要分析擔(dān)保人的財(cái)務(wù)實(shí)力及信用狀況。

企業(yè)前景因素（Perspective

Factor）。主要分析借款企業(yè)的發(fā)展前景，包括產(chǎn)業(yè)政策、競(jìng)爭(zhēng)能力、產(chǎn)品壽命周期、新產(chǎn)品開發(fā)情況等；同時(shí)，還要分析企業(yè)有無(wú)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是否有可能導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況惡化的因素。

二、因素分析法一、要素分析法22二、因素分析法一、要素分析法（三）5W要素分析法5W要素分析法即借款人（Who）、借款用途（Why）、還款期限（When）、擔(dān)保物（What）及如何還款（How）。

（四）4F法要素分析法4F法要素分析法主要著重分析以下四個(gè)方面要素：組織要素（Organization

Factor）、經(jīng)濟(jì)要素（Economic

Factor）、財(cái)務(wù)要素（Financial

Factor）、管理要素（Management

Factor）。

二、因素分析法一、要素分析法23二、因素分析法一、要素分析法（五）CAMPARI法CAMPARI法即對(duì)借款人以下七個(gè)方面分析：品德，即償債記錄（Character）、借款人償債能力（Ability）、企業(yè)從借款投資中獲得的利潤(rùn)（Margin）、借款的目的（Purpose）、借款金額（Amount）、償還方式（Repayment）、貸款抵押（Insurance）。

（六）LAPP法LAPP法分析以下要素：流動(dòng)性（Liquidity）、活動(dòng)性（Activity）、盈利性（Profitability）。潛力（Potentialities）。

二、因素分析法一、要素分析法24二、因素分析法一、要素分析法（七）駱駝評(píng)估體系駱駝評(píng)估體系包括的五個(gè)部：資本充足率（Capital

adequacy）、資產(chǎn)質(zhì)量（Asset

Quality）、管理水平（Management）、收益狀況（Earnings）、流動(dòng)性（Liquidity），其英文第一個(gè)字母組合在一起為“CAMEL”，正好與“駱駝”的英文名字相同而得名。

上述評(píng)級(jí)方法在內(nèi)容上都大同小異，是根據(jù)信用的形成要素進(jìn)行定性分析，必要時(shí)配合定量計(jì)算。他們的共同之處都是將道德品質(zhì)、還款能力、資本實(shí)力、擔(dān)保和經(jīng)營(yíng)環(huán)境條件或者借款人、借款用途、還款期限、擔(dān)保物及如何還款等要素逐一進(jìn)行評(píng)分，但必須把企業(yè)信用影響因素的各個(gè)方面都包括進(jìn)去，不能遺漏，否則信用分析就不能達(dá)到全面反映的要求。傳統(tǒng)的信用評(píng)級(jí)要素分析法均是金融機(jī)構(gòu)對(duì)客戶作信用風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)所采用的專家分析法，在該指標(biāo)體系中，重點(diǎn)放在定性指標(biāo)上，通過他們與客戶的經(jīng)常性接觸而積累的經(jīng)驗(yàn)來判斷客戶的信用水平。另外，美國(guó)幾家信用評(píng)級(jí)公司都認(rèn)為信用分析基本上屬于定性分析，雖然也重視一些定量的財(cái)務(wù)指標(biāo)，但最終結(jié)論還要依靠信用分析人員的主觀判斷，最后由評(píng)級(jí)委員會(huì)投票決定。

二、因素分析法一、要素分析法25二、因素分析法二、綜合評(píng)估法綜合評(píng)估方法的產(chǎn)生，是由于單純以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)的方法已越來越不能適應(yīng)市場(chǎng)變化的無(wú)常性，迫切要求加強(qiáng)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的定性經(jīng)驗(yàn)判斷。綜合評(píng)估方法以定性分析為主，定量分析為輔，要求對(duì)評(píng)估對(duì)象作出全局性、整體性的評(píng)價(jià)，其評(píng)估內(nèi)容主要包括以下十大方面：宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)鏡、行業(yè)狀況、管理層素質(zhì)、經(jīng)營(yíng)效率、競(jìng)爭(zhēng)地位、財(cái)務(wù)報(bào)告質(zhì)量、獲利能力和現(xiàn)金流、資本結(jié)構(gòu)和償債能力、財(cái)務(wù)彈性和發(fā)展前景。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法26二、因素分析法二、綜合評(píng)估法綜合評(píng)估法的評(píng)估步驟是：首先確定評(píng)估對(duì)象系統(tǒng)，明確評(píng)估內(nèi)容和方式；其次是建立合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)估模式；最后對(duì)評(píng)估內(nèi)容作系統(tǒng)的分析，并在信用評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上對(duì)企業(yè)未來的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)變化做出趨勢(shì)的推測(cè)和量的判斷。這種預(yù)期能夠更好地反映企業(yè)未來的信用風(fēng)險(xiǎn)大小。因此，該方法現(xiàn)為世界各大評(píng)級(jí)公司所采用，它代表了當(dāng)今信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法發(fā)展的主流方向。綜合分析評(píng)級(jí)方法依據(jù)受評(píng)客體的實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算綜合評(píng)級(jí)得分（或稱指數(shù)）的數(shù)學(xué)模型。信用綜合評(píng)級(jí)方法很多，但實(shí)際計(jì)算中普遍采用的方法主要有四種。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法27二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（一）加權(quán)評(píng)分法這是目前信用評(píng)級(jí)中應(yīng)用最多的一種方法。一般做法是根據(jù)各具體指標(biāo)在評(píng)級(jí)總目標(biāo)中的不同地位，給出或設(shè)定其標(biāo)準(zhǔn)權(quán)數(shù)，同時(shí)確定各具體指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值，然后比較指標(biāo)的實(shí)際數(shù)值與標(biāo)準(zhǔn)值得到級(jí)別指標(biāo)分值，最后匯總指標(biāo)分值求得加權(quán)評(píng)估總分。加權(quán)評(píng)分法的最大優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)便易算，但也存在三個(gè)明顯的缺點(diǎn)。第一，未能區(qū)分指標(biāo)的不同性質(zhì)，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算出的綜合指數(shù)不盡科學(xué)。信用評(píng)級(jí)中往往會(huì)有一些指標(biāo)屬于狀態(tài)指標(biāo)，如資產(chǎn)負(fù)債率并不是越大越好，也不是越小越好，而是越接近標(biāo)準(zhǔn)水平越好。對(duì)于狀態(tài)指標(biāo)，加權(quán)評(píng)分法很容易得出錯(cuò)誤的結(jié)果。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法28二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（一）加權(quán)評(píng)分法第二，不能動(dòng)態(tài)地反映企業(yè)發(fā)展的變動(dòng)狀況。企業(yè)信用是連續(xù)不斷的，加權(quán)評(píng)分法只考察一年，反映企業(yè)的時(shí)點(diǎn)狀態(tài)，很難判斷信用風(fēng)險(xiǎn)狀況和趨勢(shì)。第三，忽視了權(quán)數(shù)作用的區(qū)間規(guī)定性。嚴(yán)格意義上講，權(quán)數(shù)作用的完整區(qū)間，應(yīng)該是指標(biāo)最高值與最低值之間，不是平均值，也不是最高值。加權(quán)評(píng)分法計(jì)算綜合指數(shù)時(shí)，是用指標(biāo)數(shù)值實(shí)際值與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比后，再乘上權(quán)數(shù)。這就忽視了權(quán)數(shù)的作用區(qū)間，會(huì)造成評(píng)估結(jié)果的誤差。如此，加權(quán)評(píng)分法難以滿足信用評(píng)級(jí)的基本要求。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法29二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（二）隸屬函數(shù)評(píng)估法這種方法是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的原理，利用隸屬函數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)估。一般步驟為：首先利用隸屬函數(shù)給定各項(xiàng)指標(biāo)在閉區(qū)間［0，1］內(nèi)相應(yīng)的數(shù)值，稱為“單因素隸屬度”，對(duì)各指標(biāo)做出單項(xiàng)評(píng)估。然后對(duì)各單因素隸屬度進(jìn)行加權(quán)算術(shù)平均，計(jì)算綜合隸屬度，得出綜合評(píng)估的指標(biāo)值。其結(jié)果越接近0越差，越接近1越好。隸屬函數(shù)評(píng)級(jí)方法較之加權(quán)評(píng)分法具有更大的合理性，但該方法對(duì)狀態(tài)指標(biāo)缺乏有效的處理辦法，會(huì)直接影響評(píng)級(jí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí)，該方法未能充分考慮企業(yè)近幾年各項(xiàng)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化，評(píng)級(jí)結(jié)果很難全面反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的真實(shí)情況。因此，隸屬函數(shù)評(píng)估方法仍不適用于科學(xué)的信用評(píng)級(jí)。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法30二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（三）功效系數(shù)法功效系數(shù)法是根據(jù)多目標(biāo)規(guī)劃原理，對(duì)每一個(gè)評(píng)估指標(biāo)分別確定滿意值和不允許值。然后以不允許值為下限，計(jì)算其指標(biāo)實(shí)現(xiàn)滿意值的程度，并轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的評(píng)估分?jǐn)?shù)，最后加權(quán)計(jì)算綜合指數(shù)。由于各項(xiàng)指標(biāo)的滿意值與不允許值一般均取自行業(yè)的最優(yōu)值與最差值，因此，功效系數(shù)法的優(yōu)點(diǎn)是能反映企業(yè)在同行業(yè)中的地位。但是，功效系數(shù)法同樣既沒能區(qū)別對(duì)待不同性質(zhì)的指標(biāo)，也沒有充分反映企業(yè)自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)態(tài)，使得評(píng)級(jí)結(jié)論不盡合理，不能完全實(shí)現(xiàn)信用評(píng)級(jí)所要實(shí)現(xiàn)的評(píng)級(jí)目的。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法31二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（四）多變量信用風(fēng)險(xiǎn)二維判斷分析評(píng)級(jí)法對(duì)信用狀況的分析、關(guān)注、集成和判斷是一個(gè)不可分割的有機(jī)整體，這也是多變量信用風(fēng)險(xiǎn)二維判斷分析法的評(píng)級(jí)過程?！岸嘧兞啃庞蔑L(fēng)險(xiǎn)二維判斷分析法”是浙江安博爾信用評(píng)估有限公司與杭州中誠(chéng)信信用管理有限公司設(shè)計(jì)的符合中國(guó)企業(yè)信用評(píng)級(jí)特點(diǎn)的信用信息分析系統(tǒng)。多變量特征是以財(cái)務(wù)比率為解釋變量，運(yùn)用數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法推導(dǎo)而建立起的標(biāo)準(zhǔn)模型。應(yīng)用中可以運(yùn)用此模型預(yù)測(cè)某種性質(zhì)事件發(fā)生的可能性，使評(píng)級(jí)人員能及早發(fā)現(xiàn)信用危機(jī)信號(hào)，有利于使經(jīng)營(yíng)者在危機(jī)出現(xiàn)的萌芽階段采取有效措施改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)從而防范風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。此外，投資者和債權(quán)人可依據(jù)這種信號(hào)及時(shí)轉(zhuǎn)移投資、管理應(yīng)收賬款及作出信貸決策。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法32二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（四）多變量信用風(fēng)險(xiǎn)二維判斷分析評(píng)級(jí)法多變量分析就是要從若干表明觀測(cè)對(duì)象特征的變量值（財(cái)務(wù)比率）中篩選出能提供較多信息的變量并建立判別函數(shù)，使推導(dǎo)出的判別函數(shù)對(duì)觀測(cè)樣本分類時(shí)的錯(cuò)判率最小。根據(jù)判別分值，以確定的臨界值對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)的定位。

二維判斷就是從兩方面同時(shí)考察信用風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)狀況：一是空間，即正確反映受評(píng)客體在本行業(yè)（或全產(chǎn)業(yè)）時(shí)點(diǎn)狀態(tài)所處的地位，二是時(shí)間，即盡可能考察一段時(shí)期內(nèi)受評(píng)客體發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)的可能性。在確定各指標(biāo)狀態(tài)值及標(biāo)準(zhǔn)分值的基礎(chǔ)上，首先測(cè)算評(píng)估期前3年企業(yè)各指標(biāo)的平均數(shù)值，并確定平均分值，考察受評(píng)客體以往信用狀況；然后根據(jù)受評(píng)客體評(píng)估期某一指標(biāo)的實(shí)際值，測(cè)算受評(píng)客體該指標(biāo)的行業(yè)比較得分，考察受評(píng)客體該項(xiàng)指標(biāo)在同行業(yè)（或全產(chǎn)業(yè)）所處的地位，據(jù)此再計(jì)算該指標(biāo)行業(yè)（全產(chǎn)業(yè)）比較得分與前3年平均分值的比值；最后將各指標(biāo)的比值加總得出綜合信用風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，從整體上反映受評(píng)客體在未來一段時(shí)間發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)的可能性。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法33二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（四）多變量信用風(fēng)險(xiǎn)二維判斷分析評(píng)級(jí)法根據(jù)安博爾·中誠(chéng)信評(píng)級(jí)指標(biāo)和多變量信用風(fēng)險(xiǎn)二維判斷計(jì)量模型，可以測(cè)定各受評(píng)客體的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況與未來發(fā)生信用危機(jī)的可能性大小。但是，有三項(xiàng)因素是需要特別重視的：1、國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策。國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策會(huì)在較大程度上決定某一產(chǎn)業(yè)或行業(yè)的未來發(fā)展前景，進(jìn)而會(huì)在一定程度上影響受評(píng)客體的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，與反映受評(píng)客體內(nèi)部管理或基本素質(zhì)狀況的定性指標(biāo)不同，有必要重視這一因素在信用評(píng)級(jí)中的作用。為此，我們將國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策對(duì)受評(píng)客體的影響定義為“產(chǎn)業(yè)系數(shù)”，根據(jù)國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策取向，賦予各主要行業(yè)不同的產(chǎn)業(yè)系數(shù)，并納入評(píng)級(jí)運(yùn)算。

2、不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異。我國(guó)不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異非常巨大，忽視地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異而使用同一標(biāo)準(zhǔn)判定不同的受評(píng)客體，不僅可能使評(píng)級(jí)結(jié)果產(chǎn)生—定的偏差，而且可能會(huì)錯(cuò)誤地判定受評(píng)客體的信用風(fēng)險(xiǎn)程度。為此我們?cè)O(shè)定了區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)系數(shù)，并納入評(píng)估運(yùn)算。

二、因素分析法二、綜合評(píng)估法34二、因素分析法二、綜合評(píng)估法（四）多變量信用風(fēng)險(xiǎn)二維判斷分析評(píng)級(jí)法3、模糊數(shù)學(xué)的評(píng)級(jí)方法。關(guān)于信用評(píng)級(jí)的定性指標(biāo)，安博爾·中誠(chéng)信選擇模糊評(píng)級(jí)方法,特點(diǎn)主要表現(xiàn)在：第一，它不直接依賴于某一項(xiàng)相對(duì)指標(biāo)，也不過分地依賴于絕對(duì)指標(biāo)，而是采取比較的方法，這樣可以避免一般數(shù)學(xué)評(píng)級(jí)方法中，由于標(biāo)準(zhǔn)選用不盡合理而導(dǎo)致的評(píng)級(jí)結(jié)果的偏差。第二，評(píng)級(jí)指標(biāo)的重要程度通過權(quán)數(shù)加以體現(xiàn)，但允許在權(quán)數(shù)選擇上有一定的出入，而不至于改變最終的評(píng)級(jí)結(jié)果。第三，在技術(shù)處理上，有效地避免了累計(jì)誤差的影響。第四，模糊評(píng)級(jí)中算子的選擇和隸屬函數(shù)關(guān)系的確立，使各項(xiàng)參與評(píng)級(jí)的非量化指標(biāo)間建立了有機(jī)聯(lián)系，使評(píng)級(jí)結(jié)果能夠更好地反映出受評(píng)客體的整體特征和一般趨勢(shì)。二、因素分析法二、綜合評(píng)估法35三、模型分析法從20世紀(jì)30年代開始，隨著數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)量學(xué)科的發(fā)展及其在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的不斷應(yīng)用，信用評(píng)級(jí)方面也出現(xiàn)了大量的模型分析的做法。信用評(píng)級(jí)模型的演進(jìn)先后經(jīng)歷了從早期以Z評(píng)分模型為代表的多變量信用評(píng)級(jí)模型，逐步發(fā)展為KMV公司的KMV模型（1933）、銀行家信托公司（BankerTrust）的RAROC模型（1970）、JP摩根VaR模型（1994）、JP摩根CreditMetrics（1997）和瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型（1997）等諸多新型信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)工具。三、模型分析法從20世紀(jì)30年代開始，隨著數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)量學(xué)36圖3-1信用模型分析法的發(fā)展

圖3-1信用模型分析法的發(fā)展

37三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型是以特征財(cái)務(wù)比率為解釋變量，運(yùn)用數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法推導(dǎo)而建立起的標(biāo)準(zhǔn)模型。概括起來有線性概率模型、Logit模型、Probit模型和多元判別分析模型。多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型是以特征財(cái)務(wù)比率為解釋變量，運(yùn)用數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法推導(dǎo)而建立起的標(biāo)準(zhǔn)模型。運(yùn)用此模型預(yù)測(cè)某種性質(zhì)事件發(fā)生的可能性，及早發(fā)現(xiàn)信用危機(jī)信號(hào)，使經(jīng)營(yíng)者能夠在危機(jī)出現(xiàn)的萌芽階段采取有效措施改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)，防范危機(jī)；使投資者和債權(quán)人可依據(jù)這種信號(hào)及時(shí)轉(zhuǎn)移投資、管理應(yīng)收帳款及作出信貸決策。目前國(guó)際上這類模型的應(yīng)用是最有效的，也是國(guó)際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界視為主流方法。

三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型38三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型概括起來有線性概率模型、Logit模型、Probit模型和多元判別分析法。其中多元判別分析法最受青睞，Logit模型次之。前三種統(tǒng)計(jì)方法是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和借款人的特點(diǎn)算出違約概率，并用以預(yù)測(cè)新評(píng)估對(duì)象的違約可能性；多元判別分析法是研究對(duì)象所屬類別進(jìn)行判別的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，是從若干表明觀測(cè)對(duì)象特征的變量值（財(cái)務(wù)比率）中篩選出能提供較多信息的變量并建立判別函數(shù)，使推導(dǎo)出的判別函數(shù)對(duì)觀測(cè)樣本分類時(shí)的錯(cuò)判率最小。判別分析法不是計(jì)算借款人的違約概率，而是對(duì)借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)高低進(jìn)行評(píng)價(jià)。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型39三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（一）多元線性判別分析模型率先將判別分析這一方法應(yīng)用于財(cái)務(wù)危機(jī)、公司破產(chǎn)及違約風(fēng)險(xiǎn)分析的開拓者是美國(guó)的愛德華·阿爾特曼博士（EdwardI.Altman）。他早在1968年對(duì)美國(guó)破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行觀察，采用22個(gè)財(cái)務(wù)比率經(jīng)過數(shù)理統(tǒng)計(jì)篩選建立了著名的5變量Z-score模型和在此基礎(chǔ)上改進(jìn)的“Zeta”判別分析模型。根據(jù)判別分值，以確定的臨界值對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)的定位。由于模型簡(jiǎn)便、成本低、效果佳，Zeta模型己商業(yè)化，廣泛應(yīng)用于美國(guó)商業(yè)銀行，取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。美國(guó)還專門成立了一家Zeta服務(wù)有限公司，著名美林證券也提供Z值統(tǒng)計(jì)服務(wù)。受美國(guó)影響，日本開發(fā)銀行、德國(guó)、法國(guó)、英國(guó)、澳大利亞、加拿大等許多發(fā)達(dá)國(guó)家的金融機(jī)構(gòu)，以及巴西都紛紛研制了各自的判別模型。雖在變量上的選擇各有千秋，但總體思路則與阿爾特曼如出一轍。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型40三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（一）多元線性判別分析模型1、Z評(píng)分模型Z評(píng)分模型該最早是由Altman（1968）開始研究。通過五個(gè)變量（五種財(cái)務(wù)比率）反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)、獲利能力的指標(biāo)和營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)有機(jī)聯(lián)系起來，綜合分析預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗或破產(chǎn)的可能性。該模型是財(cái)務(wù)失敗預(yù)警模型，最早是由Altman（1968）開始研究。該模型通過五個(gè)變量（五種財(cái)務(wù)比率）將反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)、獲利能力的指標(biāo)和營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)有機(jī)聯(lián)系起來，綜合分析預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗或破產(chǎn)的可能性。一般地，Ｚ值越低，企業(yè)越有可能發(fā)生破產(chǎn)。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型41三、模型分析法1、Z評(píng)分模型具體模型：其中，X1、X2…Xｎ是各種財(cái)務(wù)比率。X1=流動(dòng)資本/總資產(chǎn)，這一指標(biāo)反映流動(dòng)性和規(guī)模的特點(diǎn)。流動(dòng)資本=流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債，流動(dòng)資本越多，說明違約風(fēng)險(xiǎn)越小，并可反映短期償債能力。X2=留存收益/總資產(chǎn)，衡量企業(yè)積累的利潤(rùn)，反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)年限。X3=資產(chǎn)報(bào)酬率=息稅前收益/總資產(chǎn)，這一指標(biāo)衡量企業(yè)在不考慮稅收和融資影響時(shí)，資產(chǎn)的生產(chǎn)能力，是衡量企業(yè)利用債權(quán)人和所有者權(quán)益總額取得盈利的指標(biāo)。比率越高，表明企業(yè)的資產(chǎn)利用效果越好。X4=優(yōu)先股和普通股股權(quán)市值/總資產(chǎn)賬面價(jià)值，用來衡量企業(yè)的價(jià)值在資不抵債前可下降的程度，反映股東所提供的資本與債權(quán)人提供的資本的相對(duì)關(guān)系，反映企業(yè)基本財(cái)務(wù)機(jī)構(gòu)是否穩(wěn)定。比率高，是低風(fēng)險(xiǎn)低報(bào)酬的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，同時(shí)這一指標(biāo)也反映債權(quán)人投入的資本受股東資本的保障程度。X5=銷售收入/總資產(chǎn)，用來衡量企業(yè)產(chǎn)生銷售額的能力，表明企業(yè)資產(chǎn)利用的效果。指標(biāo)越高，說明企業(yè)在增加收入方面有良好的效果。三、模型分析法1、Z評(píng)分模型42三、模型分析法1、Z評(píng)分模型根據(jù)Z值的大小，可將企業(yè)分為“破產(chǎn)”或“非破產(chǎn)”兩類。破產(chǎn)的下限值為1.81，非破產(chǎn)上限值為2.99.任意落在1.81到2.99范圍內(nèi)的分?jǐn)?shù)都被認(rèn)為是在灰色區(qū)域內(nèi)，這個(gè)區(qū)域是因?yàn)樵紭颖敬嬖阱e(cuò)誤分類或兩類的重疊面產(chǎn)生的。在實(shí)際運(yùn)用時(shí)，需要將企業(yè)樣本分為預(yù)測(cè)樣本和測(cè)試樣本，先根據(jù)預(yù)測(cè)樣本構(gòu)建多元線性判定模型，確定判別Z值（Z值的大小可以作為判定企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的綜合標(biāo)準(zhǔn)），然后將測(cè)試樣本的數(shù)據(jù)代入判別方程，得出企業(yè)的Ｚ值，并根據(jù)判別標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判定。此方法還可以用于債券評(píng)級(jí)、投資決策、銀行對(duì)貸款申請(qǐng)的評(píng)估及子公司業(yè)績(jī)考核等。針對(duì)非上市公司的

其中，X1=（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/資產(chǎn)總額，X2=未分配利潤(rùn)/資產(chǎn)總額，X3=（利潤(rùn)總額+利息支出）/資產(chǎn)總額，X4=權(quán)益/負(fù)債總額，X5=銷售收入/總資產(chǎn)。針對(duì)非制造企業(yè)，其中，X1=（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/資產(chǎn)總額，X2=未分配利潤(rùn)/資產(chǎn)總額，X3=（利潤(rùn)總額+折舊+攤銷+利息支出）/資產(chǎn)總額，X4=所有者權(quán)益/負(fù)債總額。三、模型分析法1、Z評(píng)分模型43三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（一）多元線性判別分析模型2、ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型1977年，Haldeman和Narayanan對(duì)原始的Z積分模型進(jìn)行了修正和提升，得到了ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型。變量增加到7個(gè)，適應(yīng)范圍增加，對(duì)不良借款人的辨認(rèn)精度也大大提高。新模型在破產(chǎn)前5年即可有效的劃分出將要破產(chǎn)的公司，其中破產(chǎn)前一年的準(zhǔn)確度大于90%，破產(chǎn)前5年的精確度大于70%。并且，新模型不僅適用于制造業(yè)，而且同樣有效的適用于零售業(yè)。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型44三、模型分析法2、ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型ZETA模型具體表現(xiàn)如下：是ZETA模型中七變量各自的系數(shù)。X1=利稅前收益/總資產(chǎn)，為資產(chǎn)收益率。X2=收益穩(wěn)定性指標(biāo)，采用公司資產(chǎn)收益率在5到10年估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行度量。X3=息稅前收益/總利息費(fèi)用，為利息保障倍數(shù)。X4=資產(chǎn)總負(fù)債/總資產(chǎn)，為累積盈利。X5=流動(dòng)資產(chǎn)/總資產(chǎn)，為流動(dòng)比率。X6=普通股5年的平均市場(chǎng)價(jià)值/總資本，為資本化率。X7=規(guī)模指標(biāo)，用公司總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)形式來度量。三、模型分析法2、ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型45三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（一）多元線性判別分析模型3、Z-score和ZETA模型的缺陷Z-score模型具有較高的判別精度，但存在著幾處不足：一是該模型要求的工作量比較大。二是在前一年的預(yù)測(cè)中，Z-score模型的預(yù)測(cè)精度比較高，但在前兩年、前三年的預(yù)測(cè)中，其預(yù)測(cè)精度都大幅下降，甚至低于一元判別模型。三是Z-score模型有一個(gè)很嚴(yán)格的假設(shè)，即假定自變量是呈正態(tài)分布的，兩組樣本要求等協(xié)方差，而現(xiàn)實(shí)中的樣本數(shù)據(jù)往往并不能滿足這一要求。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型46三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（一）多元線性判別分析模型3、Z-score和ZETA模型的缺陷兩者的共性問題在于，一是模型都依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，信息更新較慢，對(duì)市場(chǎng)變化不能及時(shí)反映。二是模型的理論基礎(chǔ)薄弱，缺乏對(duì)違約和違約風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，難以令人信服。三是兩個(gè)模型均假設(shè)解釋變量對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響是線性關(guān)系，而現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可能是非線性的，因此預(yù)測(cè)結(jié)果不能精準(zhǔn)的反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。四是無(wú)法計(jì)量企業(yè)的表外信用風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)特定企業(yè)如公用企業(yè)、財(cái)務(wù)公司、新公司及資源企業(yè)都不適用。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型47三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（二）線性概率模型其中，Y表示信用等級(jí)變量，Xj表示第j項(xiàng)足以衡量信用品質(zhì)的自變量，表示該變量對(duì)信用品質(zhì)的影響，即的系數(shù)。信用等級(jí)一般難以具體量化衡量，都是以分類變量來處理。通常假定因變量只有兩種可能的值（例如0和1，代表正常與危機(jī)），式中Y是X的象形函數(shù)，稱為線性概率模型。一般在進(jìn)行回歸時(shí)，均假設(shè)正態(tài)分布與同方差。雖然實(shí)際數(shù)據(jù)有違反這些假設(shè)的情況，但是對(duì)于線性概率模型的應(yīng)用尚不會(huì)形成太嚴(yán)重的困擾。假設(shè)搜集了200個(gè)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)普爾評(píng)級(jí)為AA級(jí)與BBB級(jí)的債券，將5項(xiàng)重要的自變量輸入下列模型中：其中Yi在樣本屬于AA級(jí)時(shí)等于1，在樣本屬于BBB級(jí)時(shí)等于0，得到估計(jì)式如下：上式的解釋十分簡(jiǎn)明，以X3i為例子，在其他情況下，當(dāng)X3i增加一單位時(shí)，受評(píng)債券列入AA級(jí)的概率平均增加0.057個(gè)百分點(diǎn)。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型48三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（二）線性概率模型線性概率模型具有簡(jiǎn)單易懂的優(yōu)點(diǎn)，但是模型有兩主要缺陷：1.線性概率模型所計(jì)算出來的條件概率Yi時(shí)而大于1，時(shí)而小于0，完全違反了概率必須介于0與1之間的定義。而由線性概率模型可以看出，只要Xij足夠大，就足以使Yi>1;只要Xij足夠小，就足以使Yi<0.2.在線性概率模型中，假設(shè)與X與Y之間的關(guān)系是線性的，不論X值如何，其對(duì)條件概率的邊際影響都是恒定的，這顯然不符合我們的一般認(rèn)識(shí)。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型49三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（二）線性概率模型為解決這兩個(gè)問題，學(xué)者們提出Logit模型與Probit模型。Logit和Probit模型與線性概率模型的因變量取值都是0和1，但它們的最大優(yōu)點(diǎn)是，計(jì)算得到因變量估計(jì)值也只會(huì)落在[0,1]區(qū)間內(nèi)，而不會(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)或大于1的數(shù)值，使得因變量真正具有概率的含義。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型50三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（三）多元邏輯模型（Logit模型）Logit模型采用一系列財(cái)務(wù)比率變量來預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)或違約的概率，然后根據(jù)銀行、投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)警界線，以此對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定位和決策。Logit模型建立在累計(jì)概率函數(shù)的基礎(chǔ)上，不需要自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。具體形式為：三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型51三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（三）多元邏輯模型（Logit模型）計(jì)算得出P反映了符合X屬性的概率，Logit模型判別方法先根據(jù)多元線性判定模型確定企業(yè)破產(chǎn)的Z值，然后推導(dǎo)出企業(yè)破產(chǎn)的條件概率。其判別規(guī)則是：如果概率大于0.5，表明企業(yè)破產(chǎn)的概率比較大；如果概率低于0.5，可以判定企業(yè)為財(cái)務(wù)正常。Logit模型的最大優(yōu)點(diǎn)是，不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，克服了線性方程受統(tǒng)計(jì)假設(shè)約束的局限性，具有了更廣泛的適用范圍。目前這種模型的使用較為普遍，但其計(jì)算過程比較復(fù)雜，而且在計(jì)算過程中有很多的近似處理，這不可避免地會(huì)影響到預(yù)測(cè)精度。盡管MDA和Logit模型的理論不同，Lo（1985）研究表明兩者在資產(chǎn)分類的結(jié)構(gòu)上非常相似，但考慮到模型自身的問題和研究的目的，建議選用邏輯回歸方法作為更好的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，但處于比較的目的是也可以使用MDA的分析結(jié)果。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型52三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（四）多元概率比回歸模型（Probit回歸模型）假定企業(yè)破產(chǎn)的概率為P，并假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其概率函數(shù)的P分位數(shù)可以用財(cái)務(wù)指標(biāo)線性解釋。利用極大似然函數(shù)求解其估計(jì)參數(shù)的計(jì)算方法是，先確定企業(yè)樣本的極大似然函數(shù)，通過求似然函數(shù)的極大值得到參數(shù)ａ、ｂ，然后利用公式，求出企業(yè)破產(chǎn)的概率；其判別規(guī)則與Logit模型判別規(guī)則相同。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型53三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型（四）多元概率比回歸模型（Probit回歸模型）Probit模型和Logit模型的思路很相似，都是基于累積概率函數(shù)的ｐ分位數(shù)可以用財(cái)務(wù)指標(biāo)線性解釋的思想，但在具體的計(jì)算方法和假設(shè)前提上又有一定的差異。首先體現(xiàn)為假設(shè)前提不同，Logit不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，而Probit則假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；其次，這種區(qū)別主要是由于二者選擇了不同的累積概率函數(shù)，Logit選擇的是對(duì)數(shù)形式的累積概率函數(shù)，Probit則采用的是正態(tài)形式的累積概率函數(shù)。三、模型分析法一、多變量信用評(píng)級(jí)模型54三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展在多變量信用評(píng)級(jí)模型的基礎(chǔ)上，多家專業(yè)機(jī)構(gòu)積極研發(fā)更新，引入不同的經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)中的分析理念，不斷拓展基于不同思想和原理的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。幾個(gè)典型的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型如：KMV公司的KMV模型、J.P.摩根的CreditMetrics模型、瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型和麥肯錫公司的CreditPortfolioView模型。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展55三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型KMV模型主要是基于以下兩點(diǎn)建立起來的：一是KMV通過模擬，證明了歷史平均違約率及轉(zhuǎn)移概率與實(shí)際情況相去甚遠(yuǎn)。二是處于同一信用等級(jí)的公司，其違約率也存在較大的差異，即違約概率在等級(jí)之間存在較大的重疊區(qū)域，如某些BBB級(jí)的債券很可能與AA級(jí)的債券具有相同的違約概率。KMV模型是美國(guó)舊金山市KMV公司于1997年建立的用來估計(jì)借款企業(yè)違約概率的方法，該模型以Merton（1974）開發(fā)的期權(quán)定價(jià)模型為基礎(chǔ)，以公司資產(chǎn)到貸款和債券的估值，通過對(duì)上市公司股價(jià)波動(dòng)進(jìn)行分析來監(jiān)控公司發(fā)生違約的可能。

KMV沒有使用Moody或S&P的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來賦予違約概率，而是根據(jù)Merton在1974年提出的模型來推導(dǎo)每個(gè)債務(wù)人的實(shí)際違約概率——期望違約率EDF（ExpectedDefaultFrequency，即違約概率是公司資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)收益波動(dòng)率、資產(chǎn)現(xiàn)值等變量的函數(shù)，因而KMV模型主要是利用期權(quán)定價(jià)理論建立監(jiān)控模型，用來對(duì)上市公司和上市銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展56三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型1、貸款和期權(quán)之間的關(guān)系將一筆貸款借給債務(wù)人，在這項(xiàng)債務(wù)到期時(shí)會(huì)出現(xiàn)兩種結(jié)果：一是債務(wù)人資金充足，能夠按時(shí)歸還本金與利息；二是債務(wù)人資不抵債，債務(wù)人在這種情況下只能通過資產(chǎn)清算來償還部分債務(wù)。結(jié)合期權(quán)的概念，可以將這種債權(quán)債務(wù)關(guān)系分解為兩個(gè)合約：（1）債務(wù)到期時(shí)，債務(wù)人必須無(wú)條件的支付給債權(quán)人全額的借款（包括本金與利息，設(shè)為L(zhǎng)）；（2）債權(quán)人售給債務(wù)人一份“看跌期權(quán)”合約：當(dāng)債務(wù)人的資產(chǎn)總額（設(shè)為A）小于其負(fù)債時(shí)執(zhí)行該期權(quán)，標(biāo)的資產(chǎn)為債務(wù)人的資產(chǎn)，執(zhí)行價(jià)格為L(zhǎng)；當(dāng)債務(wù)人的資產(chǎn)總額大于其負(fù)債時(shí)，該合約不執(zhí)行。這樣，對(duì)于該項(xiàng)期權(quán)的空頭持有者—債權(quán)人來說，該項(xiàng)期權(quán)得到期價(jià)值為：當(dāng)A<L時(shí)，P0=A-L；A≥L時(shí)，P0=0三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展57三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型與第一項(xiàng)合約合并，對(duì)于債權(quán)人來說，整個(gè)合約的價(jià)值為當(dāng)A<L時(shí)，P0=A-L；A≥L時(shí)，P0=L，對(duì)于該項(xiàng)期權(quán)的多頭持有者即債務(wù)人來說，該項(xiàng)期權(quán)到期價(jià)值為當(dāng)A<L時(shí)，P0=L-A；A≥L時(shí)，P0=0。與第一項(xiàng)合約合并，整個(gè)合約的價(jià)值為：當(dāng)A<L時(shí)，P0=-A；A≥L時(shí)，P0=-L。由于期權(quán)定價(jià)技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)比較成熟，而且該“期權(quán)”的標(biāo)的資產(chǎn)家宅及其波動(dòng)性可以直接觀察到，因而在債權(quán)管理中引入期權(quán)概念可以大大簡(jiǎn)化債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)量度，并可以將成熟的期權(quán)定價(jià)技術(shù)應(yīng)用到債權(quán)管理中去，從而提高債權(quán)管理的準(zhǔn)確性和有效性；同時(shí)可以根據(jù)直接觀察到的債務(wù)人公司的資產(chǎn)市值確定多個(gè)債務(wù)人的違約相關(guān)系數(shù)，從而可以根據(jù)投資組合理論來優(yōu)化有多個(gè)債權(quán)組成的債權(quán)組合。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展58三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型2、預(yù)期違約概率（ExpectedDefaultFrequency）推導(dǎo)（1）DD（DistancetoDefault）的計(jì)算在期權(quán)定價(jià)框架中，違約行為發(fā)生于資產(chǎn)價(jià)值小于公司負(fù)債之時(shí)，但在實(shí)際生活中違約并不等于破產(chǎn)。KMV公司通過觀測(cè)幾百個(gè)公司樣本，認(rèn)為當(dāng)資產(chǎn)價(jià)值低于短期債務(wù)和長(zhǎng)期債務(wù)的某一加權(quán)和時(shí)，公司才有一定的概率發(fā)生違約。因而資產(chǎn)價(jià)值低于債務(wù)總值的分位數(shù)所對(duì)應(yīng)的累積分布可能并不是EDF的準(zhǔn)確量度，主要有以下幾個(gè)原因造成：資產(chǎn)收益率的非正態(tài)分布；資本結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化假設(shè)；一些未知的尚未支付的承諾協(xié)議等。因而，KMV在計(jì)算EDF之前添加了一個(gè)計(jì)算“DD”（DistancetoDefault）階段。所謂DD，指的是資產(chǎn)價(jià)值的均值與違約點(diǎn)之間的標(biāo)準(zhǔn)差的個(gè)數(shù)。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展59三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型2、預(yù)期違約概率（ExpectedDefaultFrequency）推導(dǎo)（1）DD（DistancetoDefault）的計(jì)算設(shè)：STD：短期債務(wù)；LTD：長(zhǎng)期債務(wù)；DPT：T時(shí)的違約點(diǎn)，DPT=STD+2LTD，則:其中V0：資產(chǎn)的初始市值；：資產(chǎn)的期望凈收益率；：資產(chǎn)收益波動(dòng)率三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展60三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型2、預(yù)期違約概率（ExpectedDefaultFrequency）推導(dǎo)（2）根據(jù)DD推導(dǎo)EDF根據(jù)大量的公司歷史樣本數(shù)據(jù)，尋找給定違約距離為DD，并且實(shí)際上也發(fā)生了違約行為的公司，這類公司占所有違約距離為DD的公司的比例為EDF，也就是該違約距離所對(duì)應(yīng)的的預(yù)期違約概率。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展61三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型2、預(yù)期違約概率（ExpectedDefaultFrequency）推導(dǎo)（3）根據(jù)EDF預(yù)測(cè)違約行為KMV從1993年開始，通過估計(jì)EDF來提供信用調(diào)控服務(wù)，并且證明了公司在違約之前的1至2年的時(shí)間里，其EDF會(huì)迅速增加。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，違約率會(huì)變大，DD會(huì)減小；在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，DD則會(huì)增大。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展62三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型3、KMV模型的評(píng)價(jià)KMV是運(yùn)用現(xiàn)代期權(quán)定價(jià)理論建立起來的違約預(yù)測(cè)模型，是對(duì)傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法的一次重要革命。首先，KMV可以充分利用資本市場(chǎng)上的信息，對(duì)所有公開上市企業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)的量化和分析；其次，由于該模型所獲取的數(shù)據(jù)來自股票市場(chǎng)的資料，而非企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，因而更能反映企業(yè)當(dāng)前的信用狀況，具有前瞻性，其預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)、更及時(shí)，也更準(zhǔn)確；另外，KMV模型建立在當(dāng)代公司理財(cái)理論和期權(quán)理論的基礎(chǔ)之上，具有很強(qiáng)的理論基礎(chǔ)做依托。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展63三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（一）KMV模型3、KMV模型的評(píng)價(jià)但是，KMV模型與其他已有的模型一樣，仍然存在許多缺陷。首先，模型的使用范圍由一定的局限性。通常，該模型特別適用于上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，而對(duì)非上市公司進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，往往要借助一些會(huì)計(jì)信息或其他能夠反映借款企業(yè)特征值的指標(biāo)來替代模型中一些重要變量，同時(shí)還要通過對(duì)比分析最終得出該企業(yè)的期望違約概率，在一定程度上就有可能降低計(jì)算的準(zhǔn)確性。其次，該模型架設(shè)公司的資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，而實(shí)際中企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值一般會(huì)呈現(xiàn)非正態(tài)的統(tǒng)計(jì)特征。再次，模型不能夠?qū)鶆?wù)的不同類型進(jìn)行區(qū)分，如償還優(yōu)先順序、擔(dān)保、契約等類型，使得模型的輸出變量的計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展64三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（二）VAR模型VaR（ValueatRisk）中文譯為“風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值”，是指在正常的市場(chǎng)條件和一定的置信水平上，計(jì)算出給定時(shí)間段內(nèi)預(yù)期發(fā)生的最壞情況損失的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。VAR方法是在1994年由J·P摩根提出的。該方法一經(jīng)推出，就受到國(guó)際金融界的普遍歡迎，并迅速發(fā)展成為風(fēng)險(xiǎn)管理的一種標(biāo)準(zhǔn)，并被許多金融機(jī)構(gòu)采用。VaR（ValueatRisk）中文譯為“風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值”，是指在正常的市場(chǎng)條件和一定的置信水平上，計(jì)算出給定時(shí)間段內(nèi)預(yù)期發(fā)生的最壞情況損失的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。VaR有絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值和相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值之分，絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值是指相對(duì)于初始投資額的最大可能損失。考慮到投資組合，假定W0為投資組合的初始價(jià)值，R是持有期的投資回報(bào)率，則在持有末期，投資組合的價(jià)值可以表示為W=W0(1+R)。假定回報(bào)率的期望回報(bào)和波動(dòng)性分別為μ和σ，如果在某一置信水平α下，投資組合的最低價(jià)值為W*=W0(1+R*)，則根據(jù)VaR的定義，投資組合在未來特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失可以定義相對(duì)于組合均值（期望回報(bào)）的VaR，公式如下：相對(duì)VaR=E(W)-W*=-W0(R*-μ)；絕對(duì)VaR是相對(duì)于初始值的資產(chǎn)損失，與平均期望值無(wú)關(guān)。公式如下：VaR絕對(duì)=W0-W*=-W0R*。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展65三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（二）VAR模型根據(jù)以上的定義，計(jì)算VaR就相當(dāng)于計(jì)算最小值W*和最小回報(bào)率R*。假設(shè)投資組合的未來回報(bào)服從隨機(jī)過程，并且假定其未來回報(bào)的概率密度函數(shù)為f(w)，則對(duì)于某一置信水平α下的投資組合的最低值W*有：三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展66三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（二）VAR模型無(wú)論其分布是肥尾還是瘦尾，離散還是連續(xù)的，這種表達(dá)方式對(duì)于任何分布都是有效的。如果進(jìn)一步假設(shè)其分布是正態(tài)分布形式，則可以簡(jiǎn)化VaR的計(jì)算，在正態(tài)分布的條件下，可以根據(jù)置信水平選擇一個(gè)對(duì)應(yīng)的乘子，用組合的標(biāo)準(zhǔn)差與該乘子相乘，就可以求得VaR，這方法是基于對(duì)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)，而不從經(jīng)驗(yàn)分布上確定，也就是參數(shù)計(jì)算方法。具體來看，上述過程是，首先把一般的分布f(w)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布Φ(ε)，其中ε的均值為0，方差為1，用最低回報(bào)R*表示的投資組合的最小值W*=W0(1+R*)，一般而言，R*是負(fù)的，也可以表示為-|R*|。再把R*和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的偏離程度α聯(lián)系起來：三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展67三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（二）VAR模型因此VaR的問題就等價(jià)于尋找一個(gè)偏離α使得上式成立的。引入累積標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)：

由此我們就可以計(jì)算出響應(yīng)的最小回報(bào)R*和VaR值，最小回報(bào)可以表示為：若投資組合的持有期的時(shí)間間隔為t，則相對(duì)VaR為：

類似的，可以得到絕對(duì)VaR為：三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展68三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（三）J.P摩根的CreditMetrics模型1997年，JP摩根與KMV公司合作開發(fā)了CreditMetrics模型，通過模擬信用資產(chǎn)組合信用質(zhì)量的變化來估計(jì)資產(chǎn)組合價(jià)值的變化，進(jìn)而以該資產(chǎn)組合價(jià)值大小來確定信用風(fēng)險(xiǎn)的大小。CreditMetrics模型優(yōu)勢(shì)在于：該模型具有普遍適用性，計(jì)算方法簡(jiǎn)單易操作，也是最早應(yīng)用于投資組合的信用風(fēng)險(xiǎn)管理的模型。CreditMetrics模型綜合了國(guó)家各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和行業(yè)指標(biāo)，根據(jù)企業(yè)在行業(yè)中市場(chǎng)份額賦權(quán)，能夠高效地計(jì)算各個(gè)貸款企業(yè)之間的相關(guān)性。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展69三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（三）J.P摩根的CreditMetrics模型但是，CreditMetrics模型也存在一些問題需要探討：第一，模型中違約率的計(jì)算值是企業(yè)過去年份違約率的算術(shù)平均值，考慮到了宏觀環(huán)境對(duì)于違約率的影響，但在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，違約率應(yīng)賦予不同的權(quán)重，這一點(diǎn)需要進(jìn)一步研究。第二，CreditMetrics模型忽略了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。模型假設(shè)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是固定值，因此市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于投資組合的市場(chǎng)價(jià)值沒有影響。而市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)水平影響信用質(zhì)量，從而改變企業(yè)的經(jīng)營(yíng)收益，改變企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。第三，建立模型的基礎(chǔ)是企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)要求和現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布有一定的區(qū)別，影響了CreditMetrics模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展70三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（四）瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型1997年，瑞士信貸銀行的產(chǎn)品部研發(fā)出CreditRisk+模型，運(yùn)用了保險(xiǎn)業(yè)中的精算方法，不分析違約的原因，同時(shí)只針對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)，而不考慮轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，這種簡(jiǎn)化使得將損失分布規(guī)范為一種方便的限定形式成為可能。CreditRisk+模型優(yōu)勢(shì)在于：CreditRisk+模型最大的特點(diǎn)是容易實(shí)現(xiàn)。由于該模型不考慮企業(yè)降級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)，只關(guān)注企業(yè)是否違約，因此涉及到的指標(biāo)數(shù)量少于其他模型。CreditRisk+模型在分析問題時(shí)，只需處理集中風(fēng)險(xiǎn)問題，且只考慮違約發(fā)生一次的概率，簡(jiǎn)化了分析過程，節(jié)約人力、物力。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展71三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（四）瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型該模型的不足之處有：第一，正因?yàn)镃reditRisk+模型只考慮企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，忽略了信用風(fēng)險(xiǎn)降級(jí)的情況，因此每個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口是固定不變的，不考慮企業(yè)歷史信用等級(jí)，也不用預(yù)測(cè)企業(yè)未來收益變化。第二，CreditRisk+模型只適用于線性模型，對(duì)于復(fù)雜的期權(quán)定價(jià)和外匯互換等非線性模型并不適用。第三，在運(yùn)用該模型計(jì)算企業(yè)的違約概率時(shí)，違約率的波動(dòng)性不能夠直接計(jì)算，而要通過其他模型計(jì)算，數(shù)據(jù)的有效性需要進(jìn)一步研究。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展72三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（五）麥肯錫公司的CreditPortfolioView模型1997年，麥肯錫公司開發(fā)了CreditPortfolioView模型，以宏觀經(jīng)濟(jì)情況為基礎(chǔ)，主要考慮的宏觀經(jīng)濟(jì)因素有GDP增長(zhǎng)率、失業(yè)率、匯率、長(zhǎng)期利率、政府支出和儲(chǔ)蓄等，用于分析貸款組合風(fēng)險(xiǎn)和收益，該模型認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)因素的改變是導(dǎo)致信用質(zhì)量變化的原因，對(duì)公司特殊數(shù)據(jù)不進(jìn)行分析。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展73三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展（五）麥肯錫公司的CreditPortfolioView模型CreditPortfolioView模型優(yōu)勢(shì)在于：充分考慮了全球經(jīng)濟(jì)、國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)發(fā)展在企業(yè)中的作用，打破了用企業(yè)歷史違約率的平均值測(cè)算企業(yè)違約率的模式。其次，把宏觀影響因素加入到信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估中，并提出了宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)信用級(jí)別轉(zhuǎn)移的變化。然而，如何獲取宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可靠歷史數(shù)據(jù)，并準(zhǔn)確地反映到單個(gè)企業(yè)的信用評(píng)價(jià)中，是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。除上述主流的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（neuralnetworkmodels）是一種非線性預(yù)測(cè)模型（Altman，MarcoandVaretto，1994），但是這些模型被批評(píng)為沒有理論基礎(chǔ)（AltmanandSaunders，1998），且沒有線性模型分析效果好（Altmanetal.，1994）。此外，用于違約分析的模型還包括決策樹分析（decisiontree）、貝葉斯判別分析（bayesiandiscriminantanalysis）、K最近鄰法（k-nearest-neighbors）。三、模型分析法二、風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展74三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用我國(guó)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)模型的發(fā)展起步較晚，且處于對(duì)西方發(fā)達(dá)國(guó)家信用風(fēng)險(xiǎn)模型的模擬階段。王春峰、吳世農(nóng)等（1998）建立了以傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)為主的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和財(cái)務(wù)預(yù)警模型，包括運(yùn)營(yíng)資金/資產(chǎn)總額、保留盈余/資產(chǎn)總額、EBIT/資產(chǎn)總額、普通股和優(yōu)先股市場(chǎng)價(jià)值總額/負(fù)債的賬面價(jià)值總額、銷售收入/資產(chǎn)總額；張維等（2000）發(fā)現(xiàn)有顯著影響的財(cái)務(wù)指標(biāo)包括銷售收入利潤(rùn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資本收益率、速動(dòng)比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率；張林（2000）從11個(gè)變量中選出了4個(gè)變量建立了判別模型，該模型的可對(duì)違約前四年的信用狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)。曾宜、申義（2007）以Logistic回歸模型為基礎(chǔ)建立的評(píng)估模型，分別評(píng)估中小非財(cái)務(wù)指標(biāo)信息和財(cái)務(wù)指標(biāo)信息后，加權(quán)相加兩方面結(jié)果得到綜合評(píng)估結(jié)果。實(shí)證檢驗(yàn)證明，該模型的評(píng)估正確率達(dá)到96%，顯著高于只包含某一方面信息的評(píng)估模型。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用75三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用值得注意的是，中國(guó)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)判別不能盲目的模仿西方發(fā)達(dá)國(guó)家的定量分析技術(shù)，原因是我國(guó)企業(yè)信貸數(shù)據(jù)的質(zhì)量、會(huì)計(jì)和審計(jì)準(zhǔn)則、股權(quán)結(jié)構(gòu)等因素決定了我國(guó)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的特殊性，限制了過多定量分析在我國(guó)中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的重要性。而且，與穆迪、標(biāo)準(zhǔn)普爾積累了30多年的上萬(wàn)的客戶信息相比，我國(guó)企業(yè)的數(shù)據(jù)較少，尤其是違約客戶的數(shù)據(jù)更少。鑒于我國(guó)企業(yè)信貸數(shù)據(jù)缺失和質(zhì)量較差、會(huì)計(jì)和審計(jì)準(zhǔn)則的規(guī)范性不強(qiáng)的現(xiàn)狀，比較分析與代表企業(yè)和企業(yè)主特征的定性數(shù)據(jù)相比，基于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息的多元變量判別方法在我國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的重要性具有重要的意義。而從現(xiàn)實(shí)情況來看，在國(guó)外以在險(xiǎn)價(jià)值為基礎(chǔ)的CreditMetrics模型應(yīng)用廣泛，而我國(guó)仍采用結(jié)合企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中各項(xiàng)財(cái)務(wù)比率的定性分析方法居多。我國(guó)之所以沒有廣泛采納CreditMetrics模型，與我國(guó)特殊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境因素密切相關(guān)。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用76三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用專欄3-1國(guó)外現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型及其在我國(guó)應(yīng)用的局限性由國(guó)際活躍銀行和金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)建和廣泛應(yīng)用并被巴賽爾委員會(huì)建議使用的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型主要有JP.Morgan（1997）的CreditMetrics、KMV（1993）的EDF（CreditMonitor）、CSFP（1997）的CreditRisk+等模型。CreditMetrics模型運(yùn)用VAR框架，通過正態(tài)分布假定下的解析法和蒙特卡羅模擬法，度量信用資產(chǎn)組合價(jià)值，確定信用風(fēng)險(xiǎn)大小。其計(jì)算貸款風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的基本思路是：首先，根據(jù)某個(gè)信用評(píng)級(jí)體系，確定貸款的信用等級(jí)；其次，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)分析，建立信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣和損失比率矩陣；再次，估算貸款處于不同等級(jí)的概率、損失比率及其現(xiàn)值，進(jìn)而得到不同信用等級(jí)情況下貸款現(xiàn)值與期望值之間的差值以及該差值分布的概率；最后，計(jì)算出單筆貸款的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用77三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用該模型的創(chuàng)新之處在于第一次將信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移、違約率、回收率、違約相關(guān)性納入了一個(gè)統(tǒng)一的框架，全面地考慮對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量，適用于幾乎所有的信貸產(chǎn)品。而局限性在于做了一些簡(jiǎn)化處理，如對(duì)同一等級(jí)的債務(wù)人應(yīng)用了相同的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率和違約率，假設(shè)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是事先決定的等，這導(dǎo)致該模型對(duì)經(jīng)濟(jì)周期和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不敏感。CreditMetrics模型高度依賴于銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)或著名外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)結(jié)果，則進(jìn)一步限制了其在我國(guó)的直接應(yīng)用。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用78三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用KMV模型假設(shè)企業(yè)的任何信息都可以在股票價(jià)格及其波動(dòng)中得到體現(xiàn)，因此根據(jù)授信企業(yè)在股票市場(chǎng)的價(jià)格變化，就可分析該企業(yè)信用狀況。當(dāng)公司的市場(chǎng)價(jià)值低于一定水平（違約點(diǎn)價(jià)值）以下時(shí)，公司就會(huì)對(duì)它的債務(wù)違約。表征違約概率大小的指標(biāo)是預(yù)期違約頻率（EDF），KMV模型的核心就是對(duì)EDF的求解。EDF主要取決于三個(gè)關(guān)鍵變量，即以企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值表示的企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值、代表違約觸發(fā)點(diǎn)的企業(yè)負(fù)債水平和以標(biāo)準(zhǔn)差表示的企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用79三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用具體方法是：依據(jù)公司股票的市場(chǎng)價(jià)值及波動(dòng)性等計(jì)算出一定期限后公司的預(yù)期價(jià)值，依據(jù)公司負(fù)債狀況計(jì)算出違約點(diǎn)價(jià)值，根據(jù)兩者之差及公司價(jià)值的歷史波動(dòng)性得出違約距離（DistancetoDefault），EDF等于企業(yè)的違約距離除以企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差（亦即股票價(jià)值波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差）。KMV模型的優(yōu)點(diǎn)在于將違約與公司特征而不是公司的初始信用等級(jí)聯(lián)系在一起，包含了股票價(jià)格市場(chǎng)信息，因而對(duì)債務(wù)人質(zhì)量變化更加敏感并具有一定的前瞻性和預(yù)測(cè)能力。而其局限性在于三個(gè)簡(jiǎn)單假設(shè)：公司資本結(jié)構(gòu)不變化、資產(chǎn)組合高度分散化和利率既定，這些在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中不一定能完全得到滿足。妨礙KMV模型在當(dāng)前我國(guó)應(yīng)用的因素還有兩點(diǎn)：一是其違約距離與預(yù)期違約率之間的關(guān)系映射是基于美國(guó)數(shù)據(jù)得到的，因此在美國(guó)之外的國(guó)家運(yùn)用該模型尚有待驗(yàn)證；二是我國(guó)股票市場(chǎng)歷史短，上市公司少，市場(chǎng)有效性偏低，股價(jià)常常背離公司的實(shí)際價(jià)值，上市企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值難以被準(zhǔn)確衡量。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用80三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用CreditRisk+模型只考慮債券或貸款是否違約，并假定這種違約遵從泊松過程，然后應(yīng)用保險(xiǎn)業(yè)中的精算方法，得出債券或貸款組合的損失分布。它用一個(gè)連續(xù)的隨機(jī)變量來描述違約風(fēng)險(xiǎn)，通過違約率的標(biāo)準(zhǔn)差來估計(jì)客戶信用等級(jí)隨時(shí)間的變化。其具體做法是：首先，考慮違約概率和損失大小的不確定性，將損失的嚴(yán)重性和貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露數(shù)量劃分頻段；然后，計(jì)量違約概率和損失大小，得出不同頻段損失的分布；最后，對(duì)所有頻段的損失加總，即為貸款組合的損失分布。該模型的優(yōu)點(diǎn)在于給出的損失分布是一個(gè)解析表達(dá)式，而且只關(guān)心違約與否，因此只需要貸款組合中各組貸款的違約率、違約率波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)暴露等有限數(shù)據(jù)，從而使組合損失和邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)計(jì)算的速度大大加快，使處理成千上萬(wàn)個(gè)不同地區(qū)、不同部門、不同時(shí)限的風(fēng)險(xiǎn)暴露成為可能，特別適用于對(duì)零售客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)度量。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用81三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用其局限在于：(1)對(duì)于單項(xiàng)債務(wù)人的違約率沒有詳細(xì)闡述，而它們卻是模型的基本輸入因子；(2)假定貸款違約與公司的資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)，沒有考慮債務(wù)人的特征及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；(3)忽略了債務(wù)人信用等級(jí)的變化，并假定每筆貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露在計(jì)算期間內(nèi)固定不變，而這與實(shí)際情況不符。至于對(duì)我國(guó)的適應(yīng)性，因?yàn)橘J款獨(dú)立性是CreditRisk+模型的重要假設(shè)前提，而我國(guó)商業(yè)銀行貸款之間的相關(guān)性較大，這嚴(yán)重影響了該模型的直接應(yīng)用CreditRisk+模型只考慮債券或貸款是否違約，并假定這種違約遵從泊松過程，然后應(yīng)用保險(xiǎn)業(yè)中的精算方法，得出債券或貸款組合的損失分布。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用82三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用它用一個(gè)連續(xù)的隨機(jī)變量來描述違約風(fēng)險(xiǎn)，通過違約率的標(biāo)準(zhǔn)差來估計(jì)客戶信用等級(jí)隨時(shí)間的變化。其具體做法是：首先，考慮違約概率和損失大小的不確定性，將損失的嚴(yán)重性和貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露數(shù)量劃分頻段；然后，計(jì)量違約概率和損失大小，得出不同頻段損失的分布；最后，對(duì)所有頻段的損失加總，即為貸款組合的損失分布。該模型的優(yōu)點(diǎn)在于給出的損失分布是一個(gè)解析表達(dá)式，而且只關(guān)心違約與否，因此只需要貸款組合中各組貸款的違約率、違約率波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)暴露等有限數(shù)據(jù)，從而使組合損失和邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)計(jì)算的速度大大加快，使處理成千上萬(wàn)個(gè)不同地區(qū)、不同部門、不同時(shí)限的風(fēng)險(xiǎn)暴露成為可能，特別適用于對(duì)零售客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)度量。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用83三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用其局限在于：(1)對(duì)于單項(xiàng)債務(wù)人的違約率沒有詳細(xì)闡述，而它們卻是模型的基本輸入因子；(2)假定貸款違約與公司的資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)，沒有考慮債務(wù)人的特征及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；(3)忽略了債務(wù)人信用等級(jí)的變化，并假定每筆貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露在計(jì)算期間內(nèi)固定不變，而這與實(shí)際情況不符。至于對(duì)我國(guó)的適應(yīng)性，因?yàn)橘J款獨(dú)立性是CreditRisk+模型的重要假設(shè)前提，而我國(guó)商業(yè)銀行貸款之間的相關(guān)性較大，這嚴(yán)重影響了該模型的直接應(yīng)用。三、模型分析法三、模型在中國(guó)的應(yīng)用84本章小節(jié)信用評(píng)級(jí)方法具體準(zhǔn)則應(yīng)當(dāng)注意定性與定量分析相結(jié)合、注重分析未來可能發(fā)生的違約風(fēng)險(xiǎn)、注重分析和預(yù)測(cè)現(xiàn)金流量、短期分析與長(zhǎng)期因素分析相結(jié)合、一致性與特殊性相結(jié)合。信用評(píng)級(jí)方法按定性分析與定量分析的側(cè)重點(diǎn)不同大體將評(píng)級(jí)方法分為三類：以經(jīng)驗(yàn)判斷為基礎(chǔ)的評(píng)級(jí)方法、以數(shù)量統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的評(píng)級(jí)方法、有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的評(píng)級(jí)方法。要素分析法包括因素分析法與綜合評(píng)估法。其中綜合評(píng)估法綜合評(píng)估方法的產(chǎn)生，是由于單純以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)的方法已越來越不能適應(yīng)市場(chǎng)變化的無(wú)常性，迫切要求加強(qiáng)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的定性經(jīng)驗(yàn)判斷。信用評(píng)級(jí)模型的演進(jìn)先后經(jīng)歷了從早期以Z評(píng)分模型為代表的多變量信用評(píng)級(jí)模型，逐步發(fā)展為KMV公司的KMV模型（1933）、銀行家信托公司（BankerTrust）的RAROC模型（1970）、JP摩根VaR模型（1994）、JP摩根CreditMetrics（1997）和瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型（1997）等諸多新型信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)工具。本章小節(jié)信用評(píng)級(jí)方法具體準(zhǔn)則應(yīng)當(dāng)注意定性與定量分析相結(jié)合、注85第一部分信用評(píng)級(jí)理論第三章信用評(píng)級(jí)方法第一部分信用評(píng)級(jí)理論第三章信用評(píng)級(jí)方法主要內(nèi)容一、信用評(píng)級(jí)方法概述二、因素分析法三、模型分析法主要內(nèi)容一、信用評(píng)級(jí)方法概述87一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)方法的具體準(zhǔn)則在信用評(píng)級(jí)中，不同評(píng)級(jí)對(duì)象的償債能力和履約能力受到許多因素的綜合影響，因此評(píng)級(jí)的角度和方法存在一定的差異。國(guó)際評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)一般以“現(xiàn)金流量對(duì)債務(wù)的保障程度”作為分析和預(yù)測(cè)的核心。評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)由于其歷史經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域和技術(shù)專長(zhǎng)的不同，評(píng)級(jí)方法也不完全相同。但是，不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)針對(duì)不同對(duì)象的評(píng)級(jí)仍然具有一下的共同特點(diǎn)。一、信用評(píng)級(jí)方法概述一、信用評(píng)級(jí)