2．客户信用评级的发展（三个阶段）
专家判断法，信用评分模型、违约概率模型三个主要发展阶段。
第一阶段：专家判断法
即专家系统（expertsystem），是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。
①与借款人有关的因素：
声誉（reputation）
杠杆（leverage）
收益波动性（volatilityofearnings）
②与市场有关的因素
经济周期（economiccycle）
宏观经济政策（macro-economypolicy）
利率水平（levelofinterestrates）
目前所使用的专家系统，其中，对企业信用分析的5cs系统使用最为广泛。5cs系统指：品德（character），资本（capital），还款能力（capacity），抵（collateral），经营环境（condition）。
除5cs系统外，使用较为广泛的专家系统还有针对企业信用分析的5ps系统和针对商业银行等金融机构的骆驼（camel）分析系统。
5ps包括：个人因素（personal factor）、资金用途因素（purpose factor）、还款来源因素（payment factor）、保障因素（protection factor）、企业前景因（perspective factor）。
【单选】在客户信用评级中，由个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素和企业前景因素等构成，针对企业信用分析的专家系统是（）。
a．5cs系统
b．5ps系统
c．camel分析系统
d．4cs系统
答案：b
骆驼（camel）分析系统包括：资本充足性（capitaladequacy）、资产质量（asset quality）、管理水平（management）、盈利水平（earnings）、流动性（liquidity）。
专家系统的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，这种主观性很强的方法/体系带来的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性。例如，一笔贷款业务受到哪些风险因素影响以及这些因素的重要程度，不同信贷人员由于其经验、习惯和偏好差异，可能出现不同的风险评估结果和授信决策或建议。
第二阶段：信用评分模型
信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值（得分）来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。
信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的计算。对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等；对法人客户而言，包括现金流量、财务比率等。应用最为广泛的信用评分模型有线性概率模型、logit模型、probit模型和线性辨别模型。（4个回归模型）
存在一些突出问题：
①信用评分模型是建立在对历史数据（而非当前市场数据）模拟的基础上，因此是一种向后看（backwardlooking）的模型。
②信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高，银行需要相当长时间才能建立一个丰富的数据库。
③信用评分模型虽然可以给出客户信用风险水平的分数，却无法提供客户违约概率的准确数值，而后者往往是信用风险管理最为关注的。
第三阶段：违约概率模型
违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法。
《巴塞尔新资本协议》也明确规定，实施内部评级法的商业银行可采用模型估计违约概率。与传统的专家判断和信用评分法相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少五年的数据。
3.违约概率模型
常用的违约概率模型包括riskcalc模型、kmv的credit monitor模型、kpmg风险中性定价模型、死亡概率模型等。
（1）riskcalc模型
riskcalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用logit/probit回归技术预测客户的违约概率。
（2）credit monitor模型
credit monitor模型是在merton模型基础上发展起来的一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率（expected default frequency，edf）。
企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权。
【单选】在法人客户评级模型中，（）通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率。
a．altmanz计分模型
b．riskcalc模型
c．credit monitor模型
d．死亡率模型
答案：c
（3）kpmg风险中性定价模型
风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不管是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。kpmg公司将风险中性定价理论运用到贷款或债券的违约概率计算中，由于债券市场可以提供与不同信用等级相对应的风险溢价，根据期望收益相等的风险中性定价原则，每一笔贷款或债券的违约概率就可以相应计算出来。
根据风险中性定价原理，无风险资产的预期收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的，即：
p1(1+k1)+(1-p1)×(1+k1)× =1+i1
其中，p1为期限1年的风险资产的非违约概率，(1-p1)为违约概率，k1为风险资产的承诺利息， 为风险资产回收率，等于“1-违约损失率”，i1为期限1年的无风险资产收益率。
案例分析：不同信用登记债务人的违约概率计算
假设商业银行对某企业客户的信用评价级为bbb级，对其项目贷款的年利率为10%。根据历史经验，同类评级的企业违约后，贷款回收率为35%。若同期企业信用评级为aaa级的同类型企业项目贷款的年利率为5%（可认为是无风险资产收益率），则根据kpmg风险中性定价模型，该信用等级为bbb级的客户在1年内的违约概率为：
根据p×(1+10%)+(1-p)×(1+10%)×35%=1+5%，可得p =93%，即该企业客户在1年内的违约率为7%。
【单选】某一年期零息债券的年收益率为16.7％，假设债务人违约后，回收率为零，若一年期的无风险年收益率为5％，则根据kpmg风险中性定价模型得到上述债券在一年内的违约概率为（）
a．0.05
b．0.10
c．0.15
d．0.20
答案：b
（4）死亡率模型
死亡率模型是根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率，即死亡率，通常分为边际死亡率（marginal mortality rate，mmr）和累计死亡率（cumulated mortality rate，cmr）。
案例分析：债务人在不同期限的违约概率计算
根据历史数据分析得知,商业银行某信用等级的债务人在获得贷款后的第1年、第2年、第3年出现违约的概率（即边际死亡率）分别为1%、2%、3%。则根据死亡概率模型，该信用等级的债务人能够在3年到期后将本息全部归还的概率【贷款存活率（survial rate,sr）】为：
（1-1%）×（1-2%）×（1-3%）=94.1%
上述结果也意味着信用等级的债务人在3年期间可能违约的概率（即累计死亡率）为：
1-94.1%=5.9%
【单选】根据死亡率模型，假设某3年期辛迪加贷款，从第1年至第3年每年的边际死亡率依次为0.17％、0.60％、0.60％，则3年的累计死亡率为（）。
a．0.17％
b．0.77％
c．1.36％
d．2.32％
答案：c