第三章-信用評級方法-《信用評級理論與實務(wù)》課件

第一部分信用評級理論第三章信用評級方法第一部分信用評級理論第三章信用評級方法主要內(nèi)容一、信用評級方法概述二、因素分析法三、模型分析法主要內(nèi)容一、信用評級方法概述2一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則在信用評級中，不同評級對象的償債能力和履約能力受到許多因素的綜合影響，因此評級的角度和方法存在一定的差異。國際評級機構(gòu)一般以“現(xiàn)金流量對債務(wù)的保障程度”作為分析和預(yù)測的核心。評級機構(gòu)由于其歷史經(jīng)驗、業(yè)務(wù)領(lǐng)域和技術(shù)專長的不同，評級方法也不完全相同。但是，不同評級機構(gòu)針對不同對象的評級仍然具有一下的共同特點。一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則3一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則（一）定性與定量分析相結(jié)合穆迪和標(biāo)準(zhǔn)普爾等國際權(quán)威評級機構(gòu)認為，信用評級是藝術(shù)而不是科學(xué)，有方法但沒有公式。在實際的操作中，評級機構(gòu)往往采取定性與定量相結(jié)合的方法展開評級。定性分析主要是針對行業(yè)風(fēng)險和管理素質(zhì)等方面做出判斷。定量分析主要是采用財務(wù)報表分析，運用財務(wù)指標(biāo)對評級對象展開經(jīng)營狀況分析和未來風(fēng)向預(yù)測?？傊?，評級結(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基礎(chǔ)上得到的。一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則4一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則（二）注重分析未來可能發(fā)生的違約風(fēng)險信用評級和其他形式的財務(wù)預(yù)測存在根本區(qū)別，信用評級的關(guān)注點不在于公司的利潤潛能上，相反，重點在于分析將來可能惡化公司財務(wù)狀況和增大違約損失可能性的風(fēng)險上。例如，對于長期債務(wù)工具的評級，國際著名評級機構(gòu)特別重視影響償債能力的長期性因素的分析和判斷。在評價宏觀經(jīng)濟周期和行業(yè)發(fā)展趨勢的影響方面，機構(gòu)一般通過綜合考慮評級對象在景氣時期和不景氣時期的償付能力來確定其信用級別，而不是隨著宏觀經(jīng)濟的波動而隨時調(diào)整期評級結(jié)果。一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則5一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則（三）注重分析和預(yù)測現(xiàn)金流量信用評級可以被描述為對發(fā)行人的基本信用實力和在未來大約3至5年內(nèi)的風(fēng)險的謹(jǐn)慎評價。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)營活動的現(xiàn)金流量、流動資產(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)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量越充足，資產(chǎn)流動性越強，企業(yè)的信用風(fēng)險就越小。一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則6一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則（四）短期分析與長期因素分析相結(jié)合信用評級要分析短期的情況，但又不能拘泥于當(dāng)前的財務(wù)數(shù)據(jù)，而是要著眼長期，特別是要對一些長期基本因素及其變化進行深入的研究并在評級中加以應(yīng)用，使得評級的結(jié)果能更為全面的反映出動態(tài)的信用狀況。評級機構(gòu)一般要求被評級企業(yè)必須提供至少三年的數(shù)據(jù)，這樣可以從長期的角度進行審察，而財務(wù)中的一些趨勢分析的做法在信用評級中有著廣泛的應(yīng)用，通過對近幾年數(shù)據(jù)趨勢變化的觀察，可以為未來的走勢判斷提供一些參考。一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則7一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則（五）一致性與特殊性相結(jié)合一致性是評級業(yè)務(wù)工程中的基本原則，要求評級人員所采用的評級程序、評級方法應(yīng)保持一致，評級的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、指標(biāo)口徑與評級標(biāo)準(zhǔn)等方面都要前后一致。但是由于評級活動的復(fù)雜性，評級人員也要考慮國家或者行業(yè)的特殊性。因為在一定的政治環(huán)境下的不同行業(yè)的風(fēng)險特殊性不同，在評級時要考察風(fēng)險的特殊性對行業(yè)內(nèi)企業(yè)信用品質(zhì)的影響，包括行業(yè)在不同國家間的風(fēng)險比較和不同行業(yè)間風(fēng)險的差異。一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則8一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類信用評級的方法是指對受評客體信用狀況進行分析并判斷優(yōu)劣的技巧，貫穿于分析、綜合和評價的全過程。按照不同的標(biāo)志，信用評級方法有不同的分類，如定性分析法與定量分析法、主觀評級方法與客觀評級法、模糊數(shù)學(xué)評級法與財務(wù)比率分析法、要素分析法與綜合分析法、靜態(tài)評級法與動態(tài)評級法、預(yù)測分析法與違約率模型法等等，上述的分類只是簡單的列舉，同時還有各行業(yè)的評級方法。這些方法相互交叉，各有特點，并不斷演變。如主觀評級方法與客觀評級方法中，主觀評級更多地依賴于評級人員對受評機構(gòu)的定性分析和綜合判斷，客觀評級則更多地以客觀因素為依據(jù)。在評級業(yè)的發(fā)展中，各評級公司不斷總結(jié)自身經(jīng)驗，評級指標(biāo)也不斷細化。一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類9一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類信用評級方法的分類標(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)評級過程中對定性分析和定量分析的側(cè)重點不同大體將評級方法分為三類：以經(jīng)驗判斷為基礎(chǔ)的評級方法、以數(shù)量統(tǒng)計為基礎(chǔ)的評級方法、有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的評級方法。一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類10一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類（一）以經(jīng)驗判斷為基礎(chǔ)的方法按照經(jīng)驗法則，由專家吱聲的知識、經(jīng)驗和分析判斷能力，在對評價對象進行深入調(diào)查了解的基礎(chǔ)上，對照評價參考標(biāo)準(zhǔn)，對客戶各項非量化指標(biāo)得出評價理論。這種方法的評估結(jié)果度評估人員的經(jīng)驗和能力依賴性強，且主觀性很大，不同的專家可能會對同一評級對象得出不同的結(jié)論。一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類11一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類（二）以數(shù)量統(tǒng)計為基礎(chǔ)的方法信用評級的系統(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，應(yīng)用模型分析進行定量的測評，這樣信用評級方法可以歸類為統(tǒng)計為基礎(chǔ)的方法。例如，評估機構(gòu)會找出與違約概率有關(guān)的財務(wù)變量；然后，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)算出各個變量對違約的影響。接下來，機構(gòu)會將估計值用在當(dāng)期的債務(wù)數(shù)據(jù)上，算出違約概率的評分，再根據(jù)評分體系得出信用等級。此類方法適用于小型企業(yè)的信用分析。優(yōu)點在于可以便捷、迅速的完成評級，節(jié)約費用。另外，還能夠針對企業(yè)情況變化及時調(diào)整信用評級。公司或銀行可以自行完成開發(fā)。一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類12一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類（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分模型與專家判斷相結(jié)合的基礎(chǔ)上進行的。與精確和機械化的模型分析法不同，專家判斷會基于模型得出的結(jié)論在后期進行調(diào)整，針對特定情況做出在上下不超過兩級的范圍予以調(diào)解。實際的調(diào)查表明：認為判斷向上調(diào)整的限制遠大于向下調(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，對評級方法的本質(zhì)進行歸納，可以具體的評級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內(nèi)容：一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類13一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類（三）有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的方法此外，對評級方法的本質(zhì)進行歸納，可以具體的評級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內(nèi)容：（1）因素分析法因素分析法是早期出現(xiàn)的一種對于企業(yè)信用狀況進行分析的方法，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務(wù)因素分析法和信用要素分析法。財務(wù)因素分析法是以被評級對象的財務(wù)報告等財務(wù)會計資料作為基礎(chǔ)，對公司的經(jīng)營成果、信用狀況進行分析和評價的一種方法；而信用要素分析法是評級機構(gòu)對客戶的信用風(fēng)險分析時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)險因素及其變化來確定分析對象的信用狀況，并不斷調(diào)整自己的分析重點。一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類14一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類（三）有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的方法（2）模型分析法信用評級的研究需要評級機構(gòu)用科學(xué)的理論與事實的數(shù)據(jù)相結(jié)合來解釋評級的行為和證實評級結(jié)果的準(zhǔn)確性。在評級機構(gòu)的評級方法當(dāng)中，若單獨利用包含大量的定性分析的因素分析法，會導(dǎo)致主觀判斷較多。而模型分析法是運用數(shù)學(xué)的方法進行定性量化分析，運用被評級對象的實際數(shù)據(jù)對影響違約風(fēng)險的因素進行分析，可以得出對宏觀、行業(yè)、市場及企業(yè)財務(wù)與經(jīng)營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。一、信用評級方法概述二、信用評級方法的分類15二、因素分析法雖然專業(yè)信用評級機構(gòu)各自使用自己的評級方法，但是從評級方法的本質(zhì)進行歸納，信用評級的方法可以分為因素分析法和模型分析法。針對傳統(tǒng)的信用評級方法，本書介紹因素分析法下的要素分析法和綜合評估法。二、因素分析法雖然專業(yè)信用評級機構(gòu)各自使用自己的評級方法，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)營能力（Capacity）、資本（Capital）、資產(chǎn)抵押（Collateral）、經(jīng)濟環(huán)境（Condition）。這種方法主要分析以下五個方面信用要素：借款人品德（Character）、經(jīng)營能力（Capacity）、資本（Capital）、資產(chǎn)抵押（Collateral）、經(jīng)濟環(huán)境（Condition）。借款人品德（Character）。要求借款人必須誠實可信，善于經(jīng)營。通常要根據(jù)過去記錄結(jié)合現(xiàn)狀調(diào)查來進行分析，包括企業(yè)經(jīng)營者的年齡、文化、技術(shù)結(jié)構(gòu)、遵紀(jì)守法情況，開拓進取及領(lǐng)導(dǎo)能力，有無獲得榮譽獎勵或紀(jì)律處分，團結(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)營能力（Capacity）。要分析借款企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營能力及獲利情況，管理制度是否健全，管理手段是否先進，產(chǎn)品生產(chǎn)銷售是否正常，在市場上有無競爭力，經(jīng)營規(guī)模和經(jīng)營實力是否逐年增長，財務(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)具有強大的物質(zhì)基礎(chǔ)和抗風(fēng)險能力。因此，信用分析必須調(diào)查了解企業(yè)資本規(guī)模和負債比率，反映企業(yè)資產(chǎn)或資本對于負債的保障程度。

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，有時申請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問題，擔(dān)保人的信譽是否可靠。

經(jīng)濟環(huán)境（Condition）。經(jīng)濟環(huán)境對企業(yè)發(fā)展前途具有一定影響，也是影響企業(yè)信用的一項重要的外部因素。信用分析必須對企業(yè)的經(jīng)濟環(huán)境，包括企業(yè)發(fā)展前景、行業(yè)發(fā)展趨勢、市場需求變化等進行分析，預(yù)測其對企業(yè)經(jīng)營效益的影響。

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：個人因素（PersonalFactor）、資金用途因素（PurposeFactor）、還款財源因素（PaymentFactor）、債權(quán)保障因素（ProtectionFactor）、企業(yè)前景因素（PerspectiveFactor）。個人因素（Personal

Factor）。主要分析：企業(yè)經(jīng)營者品德，是否誠實守信，有無喪失信用事跡；還款意愿；借款人的資格必須是依法登記、持有營業(yè)執(zhí)照的企事業(yè)法人，產(chǎn)品有市場，經(jīng)營有效益，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)營者的專業(yè)技能、領(lǐng)導(dǎo)才能及經(jīng)營管理能力。

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、還債交稅和替代股權(quán)等三個方面。如果用于生產(chǎn)經(jīng)營，要分析是流動資金貸款還是項目貸款，對那些受到國家產(chǎn)業(yè)政策支持，效益好的支柱產(chǎn)業(yè)要給予支持；對新產(chǎn)品、新技術(shù)的研制開發(fā)，要分析項目在經(jīng)濟和技術(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)或彌補虧損，更應(yīng)慎重。還款財源因素（Payment

Factor）。主要有兩個來源，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)營活動現(xiàn)金的流入、流出和凈流量，現(xiàn)金凈流量同流動負債的比率以及企業(yè)在投資、融資方面現(xiàn)金的流入流出情況。資產(chǎn)變現(xiàn)方面要分析流動比率、速動比率以及應(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方面。內(nèi)部保障方面要分析企業(yè)的財務(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)保人的財務(wù)實力及信用狀況。

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、競爭能力、產(chǎn)品壽命周期、新產(chǎn)品開發(fā)情況等；同時，還要分析企業(yè)有無財務(wù)風(fēng)險，是否有可能導(dǎo)致財務(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方面要素：組織要素（Organization

Factor）、經(jīng)濟要素（Economic

Factor）、財務(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法即對借款人以下七個方面分析：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（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：流動性（Liquidity）、活動性（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）駱駝評估體系駱駝評估體系包括的五個部：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）、流動性（Liquidity），其英文第一個字母組合在一起為“CAMEL”，正好與“駱駝”的英文名字相同而得名。

上述評級方法在內(nèi)容上都大同小異，是根據(jù)信用的形成要素進行定性分析，必要時配合定量計算。他們的共同之處都是將道德品質(zhì)、還款能力、資本實力、擔(dān)保和經(jīng)營環(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行評分，但必須把企業(yè)信用影響因素的各個方面都包括進去，不能遺漏，否則信用分析就不能達到全面反映的要求。傳統(tǒng)的信用評級要素分析法均是金融機構(gòu)對客戶作信用風(fēng)險分析時所采用的專家分析法，在該指標(biāo)體系中，重點放在定性指標(biāo)上，通過他們與客戶的經(jīng)常性接觸而積累的經(jīng)驗來判斷客戶的信用水平。另外，美國幾家信用評級公司都認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，最后由評級委員會投票決定。

二、因素分析法一、要素分析法25二、因素分析法二、綜合評估法綜合評估方法的產(chǎn)生，是由于單純以財務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測信用風(fēng)險的方法已越來越不能適應(yīng)市場變化的無常性，迫切要求加強對企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的定性經(jīng)驗判斷。綜合評估方法以定性分析為主，定量分析為輔，要求對評估對象作出全局性、整體性的評價，其評估內(nèi)容主要包括以下十大方面：宏觀經(jīng)濟環(huán)鏡、行業(yè)狀況、管理層素質(zhì)、經(jīng)營效率、競爭地位、財務(wù)報告質(zhì)量、獲利能力和現(xiàn)金流、資本結(jié)構(gòu)和償債能力、財務(wù)彈性和發(fā)展前景。二、因素分析法二、綜合評估法26二、因素分析法二、綜合評估法綜合評估法的評估步驟是：首先確定評估對象系統(tǒng)，明確評估內(nèi)容和方式；其次是建立合適的評價指標(biāo)體系和評估模式；最后對評估內(nèi)容作系統(tǒng)的分析，并在信用評價數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上對企業(yè)未來的經(jīng)營業(yè)績變化做出趨勢的推測和量的判斷。這種預(yù)期能夠更好地反映企業(yè)未來的信用風(fēng)險大小。因此，該方法現(xiàn)為世界各大評級公司所采用，它代表了當(dāng)今信用風(fēng)險評估方法發(fā)展的主流方向。綜合分析評級方法依據(jù)受評客體的實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算綜合評級得分（或稱指數(shù)）的數(shù)學(xué)模型。信用綜合評級方法很多，但實際計算中普遍采用的方法主要有四種。二、因素分析法二、綜合評估法27二、因素分析法二、綜合評估法（一）加權(quán)評分法這是目前信用評級中應(yīng)用最多的一種方法。一般做法是根據(jù)各具體指標(biāo)在評級總目標(biāo)中的不同地位，給出或設(shè)定其標(biāo)準(zhǔn)權(quán)數(shù)，同時確定各具體指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值，然后比較指標(biāo)的實際數(shù)值與標(biāo)準(zhǔn)值得到級別指標(biāo)分值，最后匯總指標(biāo)分值求得加權(quán)評估總分。加權(quán)評分法的最大優(yōu)點是簡便易算，但也存在三個明顯的缺點。第一，未能區(qū)分指標(biāo)的不同性質(zhì)，會導(dǎo)致計算出的綜合指數(shù)不盡科學(xué)。信用評級中往往會有一些指標(biāo)屬于狀態(tài)指標(biāo)，如資產(chǎn)負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。對于狀態(tài)指標(biāo)，加權(quán)評分法很容易得出錯誤的結(jié)果。二、因素分析法二、綜合評估法28二、因素分析法二、綜合評估法（一）加權(quán)評分法第二，不能動態(tài)地反映企業(yè)發(fā)展的變動狀況。企業(yè)信用是連續(xù)不斷的，加權(quán)評分法只考察一年，反映企業(yè)的時點狀態(tài)，很難判斷信用風(fēng)險狀況和趨勢。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)評分法計算綜合指數(shù)時，是用指標(biāo)數(shù)值實際值與標(biāo)準(zhǔn)值進行對比后，再乘上權(quán)數(shù)。這就忽視了權(quán)數(shù)的作用區(qū)間，會造成評估結(jié)果的誤差。如此，加權(quán)評分法難以滿足信用評級的基本要求。二、因素分析法二、綜合評估法29二、因素分析法二、綜合評估法（二）隸屬函數(shù)評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)進行綜合評估。一般步驟為：首先利用隸屬函數(shù)給定各項指標(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”，對各指標(biāo)做出單項評估。然后對各單因素隸屬度進行加權(quán)算術(shù)平均，計算綜合隸屬度，得出綜合評估的指標(biāo)值。其結(jié)果越接近0越差，越接近1越好。隸屬函數(shù)評級方法較之加權(quán)評分法具有更大的合理性，但該方法對狀態(tài)指標(biāo)缺乏有效的處理辦法，會直接影響評級結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時，該方法未能充分考慮企業(yè)近幾年各項指標(biāo)的動態(tài)變化，評級結(jié)果很難全面反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營發(fā)展的真實情況。因此，隸屬函數(shù)評估方法仍不適用于科學(xué)的信用評級。二、因素分析法二、綜合評估法30二、因素分析法二、綜合評估法（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，對每一個評估指標(biāo)分別確定滿意值和不允許值。然后以不允許值為下限，計算其指標(biāo)實現(xiàn)滿意值的程度，并轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的評估分?jǐn)?shù)，最后加權(quán)計算綜合指數(shù)。由于各項指標(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)濟發(fā)展動態(tài)，使得評級結(jié)論不盡合理，不能完全實現(xiàn)信用評級所要實現(xiàn)的評級目的。二、因素分析法二、綜合評估法31二、因素分析法二、綜合評估法（四）多變量信用風(fēng)險二維判斷分析評級法對信用狀況的分析、關(guān)注、集成和判斷是一個不可分割的有機整體，這也是多變量信用風(fēng)險二維判斷分析法的評級過程。“多變量信用風(fēng)險二維判斷分析法”是浙江安博爾信用評估有限公司與杭州中誠信信用管理有限公司設(shè)計的符合中國企業(yè)信用評級特點的信用信息分析系統(tǒng)。多變量特征是以財務(wù)比率為解釋變量，運用數(shù)量統(tǒng)計方法推導(dǎo)而建立起的標(biāo)準(zhǔn)模型。應(yīng)用中可以運用此模型預(yù)測某種性質(zhì)事件發(fā)生的可能性，使評級人員能及早發(fā)現(xiàn)信用危機信號，有利于使經(jīng)營者在危機出現(xiàn)的萌芽階段采取有效措施改善企業(yè)經(jīng)營從而防范風(fēng)險發(fā)生。此外，投資者和債權(quán)人可依據(jù)這種信號及時轉(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、綜合評估法32二、因素分析法二、綜合評估法（四）多變量信用風(fēng)險二維判斷分析評級法多變量分析就是要從若干表明觀測對象特征的變量值（財務(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)對觀測樣本分類時的錯判率最小。根據(jù)判別分值，以確定的臨界值對研究對象進行信用風(fēng)險的定位。

二維判斷就是從兩方面同時考察信用風(fēng)險的變動狀況：一是空間，即正確反映受評客體在本行業(yè)（或全產(chǎn)業(yè)）時點狀態(tài)所處的地位，二是時間，即盡可能考察一段時期內(nèi)受評客體發(fā)生信用風(fēng)險的可能性。在確定各指標(biāo)狀態(tài)值及標(biāo)準(zhǔn)分值的基礎(chǔ)上，首先測算評估期前3年企業(yè)各指標(biāo)的平均數(shù)值，并確定平均分值，考察受評客體以往信用狀況；然后根據(jù)受評客體評估期某一指標(biāo)的實際值，測算受評客體該指標(biāo)的行業(yè)比較得分，考察受評客體該項指標(biāo)在同行業(yè)（或全產(chǎn)業(yè)）所處的地位，據(jù)此再計算該指標(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)險指數(shù)，從整體上反映受評客體在未來一段時間發(fā)生信用風(fēng)險的可能性。二、因素分析法二、綜合評估法33二、因素分析法二、綜合評估法（四）多變量信用風(fēng)險二維判斷分析評級法根據(jù)安博爾·中誠信評級指標(biāo)和多變量信用風(fēng)險二維判斷計量模型，可以測定各受評客體的信用風(fēng)險狀況與未來發(fā)生信用危機的可能性大小。但是，有三項因素是需要特別重視的：1、國家產(chǎn)業(yè)政策。國家產(chǎn)業(yè)政策會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，進而會在一定程度上影響受評客體的信用風(fēng)險。因此，與反映受評客體內(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級中的作用。為此，我們將國家產(chǎn)業(yè)政策對受評客體的影響定義為“產(chǎn)業(yè)系數(shù)”，根據(jù)國家產(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)，并納入評級運算。

2、不同地區(qū)間的經(jīng)濟差異。我國不同地區(qū)間的經(jīng)濟差異非常巨大，忽視地區(qū)間的經(jīng)濟差異而使用同一標(biāo)準(zhǔn)判定不同的受評客體，不僅可能使評級結(jié)果產(chǎn)生—定的偏差，而且可能會錯誤地判定受評客體的信用風(fēng)險程度。為此我們設(shè)定了區(qū)域經(jīng)濟調(diào)節(jié)系數(shù)，并納入評估運算。

二、因素分析法二、綜合評估法34二、因素分析法二、綜合評估法（四）多變量信用風(fēng)險二維判斷分析評級法3、模糊數(shù)學(xué)的評級方法。關(guān)于信用評級的定性指標(biāo)，安博爾·中誠信選擇模糊評級方法,特點主要表現(xiàn)在：第一，它不直接依賴于某一項相對指標(biāo)，也不過分地依賴于絕對指標(biāo)，而是采取比較的方法，這樣可以避免一般數(shù)學(xué)評級方法中，由于標(biāo)準(zhǔn)選用不盡合理而導(dǎo)致的評級結(jié)果的偏差。第二，評級指標(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級結(jié)果。第三，在技術(shù)處理上，有效地避免了累計誤差的影響。第四，模糊評級中算子的選擇和隸屬函數(shù)關(guān)系的確立，使各項參與評級的非量化指標(biāo)間建立了有機聯(lián)系，使評級結(jié)果能夠更好地反映出受評客體的整體特征和一般趨勢。二、因素分析法二、綜合評估法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)計和計量學(xué)科的發(fā)展及其在經(jīng)濟學(xué)中的不斷應(yīng)用，信用評級方面也出現(xiàn)了大量的模型分析的做法。信用評級模型的演進先后經(jīng)歷了從早期以Z評分模型為代表的多變量信用評級模型，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)險評級工具。三、模型分析法從20世紀(jì)30年代開始，隨著數(shù)學(xué)、統(tǒng)計和計量學(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、多變量信用評級模型多變量信用風(fēng)險判別模型是以特征財務(wù)比率為解釋變量，運用數(shù)量統(tǒng)計方法推導(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)險判別模型是以特征財務(wù)比率為解釋變量，運用數(shù)量統(tǒng)計方法推導(dǎo)而建立起的標(biāo)準(zhǔn)模型。運用此模型預(yù)測某種性質(zhì)事件發(fā)生的可能性，及早發(fā)現(xiàn)信用危機信號，使經(jīng)營者能夠在危機出現(xiàn)的萌芽階段采取有效措施改善企業(yè)經(jīng)營，防范危機；使投資者和債權(quán)人可依據(jù)這種信號及時轉(zhuǎn)移投資、管理應(yīng)收帳款及作出信貸決策。目前國際上這類模型的應(yīng)用是最有效的，也是國際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界視為主流方法。

三、模型分析法一、多變量信用評級模型38三、模型分析法一、多變量信用評級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)計方法是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和借款人的特點算出違約概率，并用以預(yù)測新評估對象的違約可能性；多元判別分析法是研究對象所屬類別進行判別的一種統(tǒng)計分析方法，是從若干表明觀測對象特征的變量值（財務(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)對觀測樣本分類時的錯判率最小。判別分析法不是計算借款人的違約概率，而是對借款人的違約風(fēng)險高低進行評價。三、模型分析法一、多變量信用評級模型39三、模型分析法一、多變量信用評級模型（一）多元線性判別分析模型率先將判別分析這一方法應(yīng)用于財務(wù)危機、公司破產(chǎn)及違約風(fēng)險分析的開拓者是美國的愛德華·阿爾特曼博士（EdwardI.Altman）。他早在1968年對美國破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進行觀察，采用22個財務(wù)比率經(jīng)過數(shù)理統(tǒng)計篩選建立了著名的5變量Z-score模型和在此基礎(chǔ)上改進的“Zeta”判別分析模型。根據(jù)判別分值，以確定的臨界值對研究對象進行信用風(fēng)險的定位。由于模型簡便、成本低、效果佳，Zeta模型己商業(yè)化，廣泛應(yīng)用于美國商業(yè)銀行，取得了巨大的經(jīng)濟效益。美國還專門成立了一家Zeta服務(wù)有限公司，著名美林證券也提供Z值統(tǒng)計服務(wù)。受美國影響，日本開發(fā)銀行、德國、法國、英國、澳大利亞、加拿大等許多發(fā)達國家的金融機構(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、多變量信用評級模型40三、模型分析法一、多變量信用評級模型（一）多元線性判別分析模型1、Z評分模型Z評分模型該最早是由Altman（1968）開始研究。通過五個變量（五種財務(wù)比率）反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)、獲利能力的指標(biāo)和營運能力的指標(biāo)有機聯(lián)系起來，綜合分析預(yù)測企業(yè)財務(wù)失敗或破產(chǎn)的可能性。該模型是財務(wù)失敗預(yù)警模型，最早是由Altman（1968）開始研究。該模型通過五個變量（五種財務(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)和營運能力的指標(biāo)有機聯(lián)系起來，綜合分析預(yù)測企業(yè)財務(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、多變量信用評級模型41三、模型分析法1、Z評分模型具體模型：其中，X1、X2…Xｎ是各種財務(wù)比率。X1=流動資本/總資產(chǎn)，這一指標(biāo)反映流動性和規(guī)模的特點。流動資本=流動資產(chǎn)-流動負債，流動資本越多，說明違約風(fēng)險越小，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，反映企業(yè)的經(jīng)營年限。X3=資產(chǎn)報酬率=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，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)賬面價值，用來衡量企業(yè)的價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關(guān)系，反映企業(yè)基本財務(wù)機構(gòu)是否穩(wěn)定。比率高，是低風(fēng)險低報酬的財務(wù)結(jié)構(gòu)，同時這一指標(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評分模型42三、模型分析法1、Z評分模型根據(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)都被認為是在灰色區(qū)域內(nèi)，這個區(qū)域是因為原始樣本存在錯誤分類或兩類的重疊面產(chǎn)生的。在實際運用時，需要將企業(yè)樣本分為預(yù)測樣本和測試樣本，先根據(jù)預(yù)測樣本構(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)財務(wù)狀況的綜合標(biāo)準(zhǔn)），然后將測試樣本的數(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)進行判定。此方法還可以用于債券評級、投資決策、銀行對貸款申請的評估及子公司業(yè)績考核等。針對非上市公司的

其中，X1=（流動資產(chǎn)-流動負債）/資產(chǎn)總額，X2=未分配利潤/資產(chǎn)總額，X3=（利潤總額+利息支出）/資產(chǎn)總額，X4=權(quán)益/負債總額，X5=銷售收入/總資產(chǎn)。針對非制造企業(yè)，其中，X1=（流動資產(chǎn)-流動負債）/資產(chǎn)總額，X2=未分配利潤/資產(chǎn)總額，X3=（利潤總額+折舊+攤銷+利息支出）/資產(chǎn)總額，X4=所有者權(quán)益/負債總額。三、模型分析法1、Z評分模型43三、模型分析法一、多變量信用評級模型（一）多元線性判別分析模型2、ZETA信用風(fēng)險模型1977年，Haldeman和Narayanan對原始的Z積分模型進行了修正和提升，得到了ZETA信用風(fēng)險模型。變量增加到7個，適應(yīng)范圍增加，對不良借款人的辨認精度也大大提高。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、多變量信用評級模型44三、模型分析法2、ZETA信用風(fēng)險模型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年估計值的標(biāo)準(zhǔn)差進行度量。X3=息稅前收益/總利息費用，為利息保障倍數(shù)。X4=資產(chǎn)總負債/總資產(chǎn)，為累積盈利。X5=流動資產(chǎn)/總資產(chǎn)，為流動比率。X6=普通股5年的平均市場價值/總資本，為資本化率。X7=規(guī)模指標(biāo)，用公司總資產(chǎn)的對數(shù)形式來度量。三、模型分析法2、ZETA信用風(fēng)險模型45三、模型分析法一、多變量信用評級模型（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)測中，Z-score模型的預(yù)測精度比較高，但在前兩年、前三年的預(yù)測中，其預(yù)測精度都大幅下降，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、多變量信用評級模型46三、模型分析法一、多變量信用評級模型（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務(wù)報表數(shù)據(jù)，信息更新較慢，對市場變化不能及時反映。二是模型的理論基礎(chǔ)薄弱，缺乏對違約和違約風(fēng)險的系統(tǒng)的認識，難以令人信服。三是兩個模型均假設(shè)解釋變量對信用風(fēng)險的影響是線性關(guān)系，而現(xiàn)實的經(jīng)濟現(xiàn)象可能是非線性的，因此預(yù)測結(jié)果不能精準(zhǔn)的反映經(jīng)濟現(xiàn)實。四是無法計量企業(yè)的表外信用風(fēng)險，對特定企業(yè)如公用企業(yè)、財務(wù)公司、新公司及資源企業(yè)都不適用。三、模型分析法一、多變量信用評級模型47三、模型分析法一、多變量信用評級模型（二）線性概率模型其中，Y表示信用等級變量，Xj表示第j項足以衡量信用品質(zhì)的自變量，表示該變量對信用品質(zhì)的影響，即的系數(shù)。信用等級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），式中Y是X的象形函數(shù)，稱為線性概率模型。一般在進行回歸時，均假設(shè)正態(tài)分布與同方差。雖然實際數(shù)據(jù)有違反這些假設(shè)的情況，但是對于線性概率模型的應(yīng)用尚不會形成太嚴(yán)重的困擾。假設(shè)搜集了200個經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)普爾評級為AA級與BBB級的債券，將5項重要的自變量輸入下列模型中：其中Yi在樣本屬于AA級時等于1，在樣本屬于BBB級時等于0，得到估計式如下：上式的解釋十分簡明，以X3i為例子，在其他情況下，當(dāng)X3i增加一單位時，受評債券列入AA級的概率平均增加0.057個百分點。三、模型分析法一、多變量信用評級模型48三、模型分析法一、多變量信用評級模型（二）線性概率模型線性概率模型具有簡單易懂的優(yōu)點，但是模型有兩主要缺陷：1.線性概率模型所計算出來的條件概率Yi時而大于1，時而小于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識。三、模型分析法一、多變量信用評級模型49三、模型分析法一、多變量信用評級模型（二）線性概率模型為解決這兩個問題，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)點是，計算得到因變量估計值也只會落在[0,1]區(qū)間內(nèi)，而不會出現(xiàn)負數(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、多變量信用評級模型50三、模型分析法一、多變量信用評級模型（三）多元邏輯模型（Logit模型）Logit模型采用一系列財務(wù)比率變量來預(yù)測公司破產(chǎn)或違約的概率，然后根據(jù)銀行、投資者的風(fēng)險偏好程度設(shè)定風(fēng)險警界線，以此對分析對象進行風(fēng)險定位和決策。Logit模型建立在累計概率函數(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、多變量信用評級模型51三、模型分析法一、多變量信用評級模型（三）多元邏輯模型（Logit模型）計算得出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)為財務(wù)正常。Logit模型的最大優(yōu)點是，不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設(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，但其計算過程比較復(fù)雜，而且在計算過程中有很多的近似處理，這不可避免地會影響到預(yù)測精度。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、多變量信用評級模型52三、模型分析法一、多變量信用評級模型（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)可以用財務(wù)指標(biāo)線性解釋。利用極大似然函數(shù)求解其估計參數(shù)的計算方法是，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、多變量信用評級模型53三、模型分析法一、多變量信用評級模型（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)可以用財務(wù)指標(biāo)線性解釋的思想，但在具體的計算方法和假設(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、多變量信用評級模型54三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展在多變量信用評級模型的基礎(chǔ)上，多家專業(yè)機構(gòu)積極研發(fā)更新，引入不同的經(jīng)濟學(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)險度量模型。幾個典型的信用風(fēng)險度量模型如：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)險度量模型的發(fā)展55三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（一）KMV模型KMV模型主要是基于以下兩點建立起來的：一是KMV通過模擬，證明了歷史平均違約率及轉(zhuǎn)移概率與實際情況相去甚遠。二是處于同一信用等級的公司，其違約率也存在較大的差異，即違約概率在等級之間存在較大的重疊區(qū)域，如某些BBB級的債券很可能與AA級的債券具有相同的違約概率。KMV模型是美國舊金山市KMV公司于1997年建立的用來估計借款企業(yè)違約概率的方法，該模型以Merton（1974）開發(fā)的期權(quán)定價模型為基礎(chǔ)，以公司資產(chǎn)到貸款和債券的估值，通過對上市公司股價波動進行分析來監(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)每個債務(wù)人的實際違約概率——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)定價理論建立監(jiān)控模型，用來對上市公司和上市銀行的信用風(fēng)險進行預(yù)測。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展56三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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，在這項債務(wù)到期時會出現(xiàn)兩種結(jié)果：一是債務(wù)人資金充足，能夠按時歸還本金與利息；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)系分解為兩個合約：（1）債務(wù)到期時，債務(wù)人必須無條件的支付給債權(quán)人全額的借款（包括本金與利息，設(shè)為L）；（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）小于其負債時執(zhí)行該期權(quán)，標(biāo)的資產(chǎn)為債務(wù)人的資產(chǎn)，執(zhí)行價格為L；當(dāng)債務(wù)人的資產(chǎn)總額大于其負債時，該合約不執(zhí)行。這樣，對于該項期權(quán)的空頭持有者—債權(quán)人來說，該項期權(quán)得到期價值為：當(dāng)A<L時，P0=A-L；A≥L時，P0=0三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展57三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（一）KMV模型與第一項合約合并，對于債權(quán)人來說，整個合約的價值為當(dāng)A<L時，P0=A-L；A≥L時，P0=L，對于該項期權(quán)的多頭持有者即債務(wù)人來說，該項期權(quán)到期價值為當(dāng)A<L時，P0=L-A；A≥L時，P0=0。與第一項合約合并，整個合約的價值為：當(dāng)A<L時，P0=-A；A≥L時，P0=-L。由于期權(quán)定價技術(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)概念可以大大簡化債務(wù)的風(fēng)險量度，并可以將成熟的期權(quán)定價技術(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)化有多個債權(quán)組成的債權(quán)組合。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展58三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（一）KMV模型2、預(yù)期違約概率（ExpectedDefaultFrequency）推導(dǎo)（1）DD（DistancetoDefault）的計算在期權(quán)定價框架中，違約行為發(fā)生于資產(chǎn)價值小于公司負債之時，但在實際生活中違約并不等于破產(chǎn)。KMV公司通過觀測幾百個公司樣本，認為當(dāng)資產(chǎn)價值低于短期債務(wù)和長期債務(wù)的某一加權(quán)和時，公司才有一定的概率發(fā)生違約。因而資產(chǎn)價值低于債務(wù)總值的分位數(shù)所對應(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在計算EDF之前添加了一個計算“DD”（DistancetoDefault）階段。所謂DD，指的是資產(chǎn)價值的均值與違約點之間的標(biāo)準(zhǔn)差的個數(shù)。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展59三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（一）KMV模型2、預(yù)期違約概率（ExpectedDefaultFrequency）推導(dǎo)（1）DD（DistancetoDefault）的計算設(shè)：STD：短期債務(wù)；LTD：長期債務(wù)；DPT：T時的違約點，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)收益波動率三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展60三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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應(yīng)的的預(yù)期違約概率。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展61三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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)測違約行為KMV從1993年開始，通過估計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年的時間里，其EDF會迅速增加。在經(jīng)濟衰退時，違約率會變大，DD會減??；在經(jīng)濟繁榮時，DD則會增大。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展62三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（一）KMV模型3、KMV模型的評價KMV是運用現(xiàn)代期權(quán)定價理論建立起來的違約預(yù)測模型，是對傳統(tǒng)信用風(fēng)險度量方法的一次重要革命。首先，KMV可以充分利用資本市場上的信息，對所有公開上市企業(yè)進行信用風(fēng)險的量化和分析；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)測能力更強、更及時，也更準(zhǔn)確；另外，KMV模型建立在當(dāng)代公司理財理論和期權(quán)理論的基礎(chǔ)之上，具有很強的理論基礎(chǔ)做依托。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展63三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（一）KMV模型3、KMV模型的評價但是，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)險評估，而對非上市公司進行應(yīng)用時，往往要借助一些會計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，同時還要通過對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算的準(zhǔn)確性。其次，該模型架設(shè)公司的資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布，而實際中企業(yè)的資產(chǎn)價值一般會呈現(xiàn)非正態(tài)的統(tǒng)計特征。再次，模型不能夠?qū)鶆?wù)的不同類型進行區(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算結(jié)果不準(zhǔn)確。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展64三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（二）VAR模型VaR（ValueatRisk）中文譯為“風(fēng)險價值”，是指在正常的市場條件和一定的置信水平上，計算出給定時間段內(nèi)預(yù)期發(fā)生的最壞情況損失的風(fēng)險評估方法。VAR方法是在1994年由J·P摩根提出的。該方法一經(jīng)推出，就受到國際金融界的普遍歡迎，并迅速發(fā)展成為風(fēng)險管理的一種標(biāo)準(zhǔn)，并被許多金融機構(gòu)采用。VaR（ValueatRisk）中文譯為“風(fēng)險價值”，是指在正常的市場條件和一定的置信水平上，計算出給定時間段內(nèi)預(yù)期發(fā)生的最壞情況損失的風(fēng)險評估方法。VaR有絕對風(fēng)險值和相對風(fēng)險值之分，絕對風(fēng)險值是指相對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值，R是持有期的投資回報率，則在持有末期，投資組合的價值可以表示為W=W0(1+R)。假定回報率的期望回報和波動性分別為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間內(nèi)的最大可能損失可以定義相對于組合均值（期望回報）的VaR，公式如下：相對VaR=E(W)-W*=-W0(R*-μ)；絕對VaR是相對于初始值的資產(chǎn)損失，與平均期望值無關(guān)。公式如下：VaR絕對=W0-W*=-W0R*。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展65三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（二）VAR模型根據(jù)以上的定義，計算VaR就相當(dāng)于計算最小值W*和最小回報率R*。假設(shè)投資組合的未來回報服從隨機過程，并且假定其未來回報的概率密度函數(shù)為f(w)，則對于某一置信水平α下的投資組合的最低值W*有：三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展66三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（二）VAR模型無論其分布是肥尾還是瘦尾，離散還是連續(xù)的，這種表達方式對于任何分布都是有效的。如果進一步假設(shè)其分布是正態(tài)分布形式，則可以簡化VaR的計算，在正態(tài)分布的條件下，可以根據(jù)置信水平選擇一個對應(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，這方法是基于對參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的估計，而不從經(jīng)驗分布上確定，也就是參數(shù)計算方法。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R*表示的投資組合的最小值W*=W0(1+R*)，一般而言，R*是負的，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)險度量模型的發(fā)展67三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（二）VAR模型因此VaR的問題就等價于尋找一個偏離α使得上式成立的。引入累積標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)：

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

類似的，可以得到絕對VaR為：三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展68三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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)量的變化來估計資產(chǎn)組合價值的變化，進而以該資產(chǎn)組合價值大小來確定信用風(fēng)險的大小。CreditMetrics模型優(yōu)勢在于：該模型具有普遍適用性，計算方法簡單易操作，也是最早應(yīng)用于投資組合的信用風(fēng)險管理的模型。CreditMetrics模型綜合了國家各項經(jīng)濟指標(biāo)和行業(yè)指標(biāo)，根據(jù)企業(yè)在行業(yè)中市場份額賦權(quán)，能夠高效地計算各個貸款企業(yè)之間的相關(guān)性。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展69三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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)境對于違約率的影響，但在不同的經(jīng)濟發(fā)展階段，違約率應(yīng)賦予不同的權(quán)重，這一點需要進一步研究。第二，CreditMetrics模型忽略了市場風(fēng)險。模型假設(shè)無風(fēng)險利率是固定值，因此市場風(fēng)險對于投資組合的市場價值沒有影響。而市場和宏觀經(jīng)濟水平影響信用質(zhì)量，從而改變企業(yè)的經(jīng)營收益，改變企業(yè)的違約風(fēng)險。第三，建立模型的基礎(chǔ)是企業(yè)的資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)要求和現(xiàn)實數(shù)據(jù)的實際分布有一定的區(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)險度量模型的發(fā)展70三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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，運用了保險業(yè)中的精算方法，不分析違約的原因，同時只針對違約風(fēng)險，而不考慮轉(zhuǎn)移風(fēng)險，這種簡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)勢在于：CreditRisk+模型最大的特點是容易實現(xiàn)。由于該模型不考慮企業(yè)降級的風(fēng)險，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，只需處理集中風(fēng)險問題，且只考慮違約發(fā)生一次的概率，簡化了分析過程，節(jié)約人力、物力。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展71三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（四）瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型該模型的不足之處有：第一，正因為CreditRisk+模型只考慮企業(yè)違約風(fēng)險，忽略了信用風(fēng)險降級的情況，因此每個企業(yè)的風(fēng)險敞口是固定不變的，不考慮企業(yè)歷史信用等級，也不用預(yù)測企業(yè)未來收益變化。第二，CreditRisk+模型只適用于線性模型，對于復(fù)雜的期權(quán)定價和外匯互換等非線性模型并不適用。第三，在運用該模型計算企業(yè)的違約概率時，違約率的波動性不能夠直接計算，而要通過其他模型計算，數(shù)據(jù)的有效性需要進一步研究。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展72三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(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)濟情況為基礎(chǔ)，主要考慮的宏觀經(jīng)濟因素有GDP增長率、失業(yè)率、匯率、長期利率、政府支出和儲蓄等，用于分析貸款組合風(fēng)險和收益，該模型認為宏觀經(jīng)濟因素的改變是導(dǎo)致信用質(zhì)量變化的原因，對公司特殊數(shù)據(jù)不進行分析。三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展73三、模型分析法二、風(fēng)險度量模型的發(fā)展（五）麥肯錫公司的CreditPortfolioView模型CreditPortfolioView模型優(yōu)勢在于：充分考慮了全球經(jīng)濟、國家宏觀經(jīng)濟、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)險的評估中，并提出了宏觀經(jīng)濟發(fā)展對信用級別轉(zhuǎn)移的變化。然而，如何獲取宏觀經(jīng)濟發(fā)展的可靠歷史數(shù)據(jù)，并準(zhǔn)確地反映到單個企業(yè)的信用評價中，是一個需要進一步研究的問題。除上述主流的信用風(fēng)險識別模型外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（neuralnetworkmodels）是一種非線性預(yù)測模型（Altman，MarcoandVaretto，1994），但是這些模型被批評為沒有理論基礎(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)險度量模型的發(fā)展74三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用我國企業(yè)信用風(fēng)險模型的發(fā)展起步較晚，且處于對西方發(fā)達國家信用風(fēng)險模型的模擬階段。王春峰、吳世農(nóng)等（1998）建立了以傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)為主的信用風(fēng)險評估和財務(wù)預(yù)警模型，包括運營資金/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)先股市場價值總額/負債的賬面價值總額、銷售收入/資產(chǎn)總額；張維等（2000）發(fā)現(xiàn)有顯著影響的財務(wù)指標(biāo)包括銷售收入利潤率、總資產(chǎn)報酬率、資本收益率、速動比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率；張林（2000）從11個變量中選出了4個變量建立了判別模型，該模型的可對違約前四年的信用狀況進行預(yù)測。曾宜、申義（2007）以Logistic回歸模型為基礎(chǔ)建立的評估模型，分別評估中小非財務(wù)指標(biāo)信息和財務(wù)指標(biāo)信息后，加權(quán)相加兩方面結(jié)果得到綜合評估結(jié)果。實證檢驗證明，該模型的評估正確率達到96%，顯著高于只包含某一方面信息的評估模型。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用75三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用值得注意的是，中國企業(yè)信用風(fēng)險判別不能盲目的模仿西方發(fā)達國家的定量分析技術(shù)，原因是我國企業(yè)信貸數(shù)據(jù)的質(zhì)量、會計和審計準(zhǔn)則、股權(quán)結(jié)構(gòu)等因素決定了我國企業(yè)違約風(fēng)險預(yù)測的特殊性，限制了過多定量分析在我國中小企業(yè)風(fēng)險識別中的重要性。而且，與穆迪、標(biāo)準(zhǔn)普爾積累了30多年的上萬的客戶信息相比，我國企業(yè)的數(shù)據(jù)較少，尤其是違約客戶的數(shù)據(jù)更少。鑒于我國企業(yè)信貸數(shù)據(jù)缺失和質(zhì)量較差、會計和審計準(zhǔn)則的規(guī)范性不強的現(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)財務(wù)信息的多元變量判別方法在我國信用風(fēng)險識別中的重要性具有重要的意義。而從現(xiàn)實情況來看，在國外以在險價值為基礎(chǔ)的CreditMetrics模型應(yīng)用廣泛，而我國仍采用結(jié)合企業(yè)財務(wù)報表中各項財務(wù)比率的定性分析方法居多。我國之所以沒有廣泛采納CreditMetrics模型，與我國特殊的經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境因素密切相關(guān)。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用76三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用專欄3-1國外現(xiàn)代信用風(fēng)險模型及其在我國應(yīng)用的局限性由國際活躍銀行和金融機構(gòu)創(chuàng)建和廣泛應(yīng)用并被巴賽爾委員會建議使用的現(xiàn)代信用風(fēng)險模型主要有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)組合價值，確定信用風(fēng)險大小。其計算貸款風(fēng)險價值的基本思路是：首先，根據(jù)某個信用評級體系，確定貸款的信用等級；其次，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗分析，建立信用等級轉(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的概率、損失比率及其現(xiàn)值，進而得到不同信用等級情況下貸款現(xiàn)值與期望值之間的差值以及該差值分布的概率；最后，計算出單筆貸款的風(fēng)險價值。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用77三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用該模型的創(chuàng)新之處在于第一次將信用等級的轉(zhuǎn)移、違約率、回收率、違約相關(guān)性納入了一個統(tǒng)一的框架，全面地考慮對信用風(fēng)險的度量，適用于幾乎所有的信貸產(chǎn)品。而局限性在于做了一些簡化處理，如對同一等級的債務(wù)人應(yīng)用了相同的等級轉(zhuǎn)移概率和違約率，假設(shè)無風(fēng)險利率是事先決定的等，這導(dǎo)致該模型對經(jīng)濟周期和市場風(fēng)險不敏感。CreditMetrics模型高度依賴于銀行的內(nèi)部評級系統(tǒng)或著名外部評級機構(gòu)的評級結(jié)果，則進一步限制了其在我國的直接應(yīng)用。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用78三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用KMV模型假設(shè)企業(yè)的任何信息都可以在股票價格及其波動中得到體現(xiàn)，因此根據(jù)授信企業(yè)在股票市場的價格變化，就可分析該企業(yè)信用狀況。當(dāng)公司的市場價值低于一定水平（違約點價值）以下時，公司就會對它的債務(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EDF的求解。EDF主要取決于三個關(guān)鍵變量，即以企業(yè)資產(chǎn)市場價值表示的企業(yè)市場價值、代表違約觸發(fā)點的企業(yè)負債水平和以標(biāo)準(zhǔn)差表示的企業(yè)資產(chǎn)價值的波動性。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用79三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用具體方法是：依據(jù)公司股票的市場價值及波動性等計算出一定期限后公司的預(yù)期價值，依據(jù)公司負債狀況計算出違約點價值，根據(jù)兩者之差及公司價值的歷史波動性得出違約距離（DistancetoDefault），EDF等于企業(yè)的違約距離除以企業(yè)資產(chǎn)價值波動的標(biāo)準(zhǔn)差（亦即股票價值波動的標(biāo)準(zhǔn)差）。KMV模型的優(yōu)點在于將違約與公司特征而不是公司的初始信用等級聯(lián)系在一起，包含了股票價格市場信息，因而對債務(wù)人質(zhì)量變化更加敏感并具有一定的前瞻性和預(yù)測能力。而其局限性在于三個簡單假設(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)前我國應(yīng)用的因素還有兩點：一是其違約距離與預(yù)期違約率之間的關(guān)系映射是基于美國數(shù)據(jù)得到的，因此在美國之外的國家運用該模型尚有待驗證；二是我國股票市場歷史短，上市公司少，市場有效性偏低，股價常常背離公司的實際價值，上市企業(yè)的市場價值難以被準(zhǔn)確衡量。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用80三、模型分析法三、模型在中國的應(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。它用一個連續(xù)的隨機變量來描述違約風(fēng)險，通過違約率的標(biāo)準(zhǔn)差來估計客戶信用等級隨時間的變化。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)險暴露數(shù)量劃分頻段；然后，計量違約概率和損失大小，得出不同頻段損失的分布；最后，對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)點在于給出的損失分布是一個解析表達式，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、違約率波動率和風(fēng)險暴露等有限數(shù)據(jù)，從而使組合損失和邊際風(fēng)險貢獻計算的速度大大加快，使處理成千上萬個不同地區(qū)、不同部門、不同時限的風(fēng)險暴露成為可能，特別適用于對零售客戶的信用風(fēng)險度量。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用81三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用其局限在于：(1)對于單項債務(wù)人的違約率沒有詳細闡述，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)無關(guān)，沒有考慮債務(wù)人的特征及市場風(fēng)險；(3)忽略了債務(wù)人信用等級的變化，并假定每筆貸款的信用風(fēng)險暴露在計算期間內(nèi)固定不變，而這與實際情況不符。至于對我國的適應(yīng)性，因為貸款獨立性是CreditRisk+模型的重要假設(shè)前提，而我國商業(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、模型在中國的應(yīng)用82三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用它用一個連續(xù)的隨機變量來描述違約風(fēng)險，通過違約率的標(biāo)準(zhǔn)差來估計客戶信用等級隨時間的變化。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)險暴露數(shù)量劃分頻段；然后，計量違約概率和損失大小，得出不同頻段損失的分布；最后，對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)點在于給出的損失分布是一個解析表達式，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、違約率波動率和風(fēng)險暴露等有限數(shù)據(jù)，從而使組合損失和邊際風(fēng)險貢獻計算的速度大大加快，使處理成千上萬個不同地區(qū)、不同部門、不同時限的風(fēng)險暴露成為可能，特別適用于對零售客戶的信用風(fēng)險度量。三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用83三、模型分析法三、模型在中國的應(yīng)用其局限在于：(1)對于單項債務(wù)人的違約率沒有詳細闡述，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)無關(guān)，沒有考慮債務(wù)人的特征及市場風(fēng)險；(3)忽略了債務(wù)人信用等級的變化，并假定每筆貸款的信用風(fēng)險暴露在計算期間內(nèi)固定不變，而這與實際情況不符。至于對我國的適應(yīng)性，因為貸款獨立性是CreditRisk+模型的重要假設(shè)前提，而我國商業(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、模型在中國的應(yīng)用84本章小節(jié)信用評級方法具體準(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、注重分析和預(yù)測現(xiàn)金流量、短期分析與長期因素分析相結(jié)合、一致性與特殊性相結(jié)合。信用評級方法按定性分析與定量分析的側(cè)重點不同大體將評級方法分為三類：以經(jīng)驗判斷為基礎(chǔ)的評級方法、以數(shù)量統(tǒng)計為基礎(chǔ)的評級方法、有約束的以專家判斷為基礎(chǔ)的評級方法。要素分析法包括因素分析法與綜合評估法。其中綜合評估法綜合評估方法的產(chǎn)生，是由于單純以財務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測信用風(fēng)險的方法已越來越不能適應(yīng)市場變化的無常性，迫切要求加強對企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的定性經(jīng)驗判斷。信用評級模型的演進先后經(jīng)歷了從早期以Z評分模型為代表的多變量信用評級模型，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)險評級工具。本章小節(jié)信用評級方法具體準(zhǔn)則應(yīng)當(dāng)注意定性與定量分析相結(jié)合、注85第一部分信用評級理論第三章信用評級方法第一部分信用評級理論第三章信用評級方法主要內(nèi)容一、信用評級方法概述二、因素分析法三、模型分析法主要內(nèi)容一、信用評級方法概述87一、信用評級方法概述一、信用評級方法的具體準(zhǔn)則在信用評級中，不同評級對象的償債能力和履約能力受到許多因素的綜合影響，因此評級的角度和方法存在一定的差異。國際評級機構(gòu)一般以“現(xiàn)金流量對債務(wù)的保障程度”作為分析和預(yù)測的核心。評級機構(gòu)由于其歷史經(jīng)驗、業(yè)務(wù)領(lǐng)域和技術(shù)專長的不同，評級方法也不完全相同。但是，不同評級機構(gòu)針對不同對象的評級仍然具有一下的共同特點。一、信用評級方法概述一、信用評級