我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型：選擇邏輯與實(shí)證洞察一、引言1.1研究背景與動(dòng)因在我國的金融體系中，商業(yè)銀行占據(jù)著核心地位，是連接儲(chǔ)蓄者和投資者的關(guān)鍵橋梁。通過吸收公眾存款，商業(yè)銀行將社會(huì)閑散資金集中起來，并以貸款的方式投入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，在資金流動(dòng)和資源配置中發(fā)揮著不可或缺的作用。同時(shí)，商業(yè)銀行還提供支付結(jié)算、理財(cái)顧問、外匯兌換等多種金融服務(wù)，滿足社會(huì)各界多樣化的金融需求，對(duì)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、支持居民消費(fèi)、促進(jìn)金融創(chuàng)新等方面意義重大。然而，商業(yè)銀行在經(jīng)營過程中面臨著多種風(fēng)險(xiǎn)，其中信用風(fēng)險(xiǎn)是最主要且最古老的風(fēng)險(xiǎn)之一，也是導(dǎo)致商業(yè)銀行破產(chǎn)的常見原因。信用風(fēng)險(xiǎn)指的是債務(wù)人或者交易對(duì)手未能履行合同規(guī)定的義務(wù)或信用質(zhì)量發(fā)生變化，影響金融產(chǎn)品價(jià)值，從而給債權(quán)人或者金融產(chǎn)品持有人造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn)。在商業(yè)銀行的日常業(yè)務(wù)中，信用風(fēng)險(xiǎn)廣泛存在于貸款、債券投資、同業(yè)業(yè)務(wù)等諸多領(lǐng)域。例如，企業(yè)或個(gè)人在向商業(yè)銀行申請(qǐng)貸款后，可能由于經(jīng)營不善、市場(chǎng)環(huán)境變化等原因，無法按時(shí)足額償還貸款本息，導(dǎo)致銀行面臨違約損失；在債券投資中，債券發(fā)行人可能出現(xiàn)信用違約，使銀行持有的債券價(jià)值下降。隨著我國金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展和對(duì)外開放程度的加深，商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)形勢(shì)愈發(fā)復(fù)雜嚴(yán)峻。一方面，經(jīng)濟(jì)增速換擋、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整加速，部分行業(yè)和企業(yè)經(jīng)營困難，信用風(fēng)險(xiǎn)暴露壓力增大。一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中，由于技術(shù)創(chuàng)新不足、市場(chǎng)競(jìng)爭力下降，出現(xiàn)了資金鏈斷裂、債務(wù)違約等問題，給商業(yè)銀行的信貸資產(chǎn)質(zhì)量帶來了負(fù)面影響。另一方面，金融創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn)，如金融衍生品、互聯(lián)網(wǎng)金融等新興業(yè)務(wù)的發(fā)展，在為商業(yè)銀行帶來新的業(yè)務(wù)機(jī)遇的同時(shí)，也增加了信用風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和隱蔽性。一些互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的信用審核機(jī)制相對(duì)薄弱，容易引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)，一旦出現(xiàn)問題，可能會(huì)波及與之有業(yè)務(wù)往來的商業(yè)銀行。在這樣的背景下，準(zhǔn)確度量信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于商業(yè)銀行的穩(wěn)健經(jīng)營和金融體系的穩(wěn)定至關(guān)重要。有效的信用風(fēng)險(xiǎn)度量能夠幫助商業(yè)銀行識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)敞口，合理評(píng)估資產(chǎn)質(zhì)量，為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供科學(xué)依據(jù)，如貸款審批、授信額度確定、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等。通過精確的信用風(fēng)險(xiǎn)度量，銀行可以更準(zhǔn)確地判斷借款人的信用狀況，避免向高風(fēng)險(xiǎn)客戶發(fā)放貸款，從而降低違約損失的可能性。同時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)度量也是滿足監(jiān)管要求的必要條件，有助于提高金融體系的透明度和穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如專家評(píng)分法、評(píng)級(jí)方法等，雖然在一定程度上能夠?qū)π庞蔑L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，但存在主觀性強(qiáng)、依賴經(jīng)驗(yàn)判斷、缺乏對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等局限性，難以適應(yīng)日益復(fù)雜多變的金融市場(chǎng)環(huán)境。因此，研究和選擇適合我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型具有迫切的現(xiàn)實(shí)需求，對(duì)于提升商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平、增強(qiáng)金融體系穩(wěn)定性具有重要意義。1.2研究價(jià)值與意義信用風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)于商業(yè)銀行來說是一個(gè)至關(guān)重要的領(lǐng)域，本研究對(duì)該領(lǐng)域的理論發(fā)展和商業(yè)銀行的實(shí)際運(yùn)營都具有重要價(jià)值和意義。從理論層面來看，本研究能夠豐富和完善信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論體系。當(dāng)前，國內(nèi)外關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究眾多，但由于金融市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素也在不斷變化，現(xiàn)有的理論體系仍存在一定的局限性。通過對(duì)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的深入研究，分析不同模型在我國市場(chǎng)環(huán)境下的適用性和局限性，可以為信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論的進(jìn)一步發(fā)展提供實(shí)證依據(jù)和新的研究視角。例如，研究不同模型對(duì)我國商業(yè)銀行特定業(yè)務(wù)類型、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的度量效果，有助于發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有理論在處理我國實(shí)際問題時(shí)的不足，從而推動(dòng)理論的創(chuàng)新和完善。同時(shí)，本研究還可以促進(jìn)不同信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論之間的交流與融合。在研究過程中，對(duì)比分析多種信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，探討如何將不同模型的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，以提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和可靠性，這有助于打破不同理論之間的界限，促進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論的多元化發(fā)展。從實(shí)踐意義角度而言，本研究對(duì)我國商業(yè)銀行提升信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平具有重要的指導(dǎo)作用。準(zhǔn)確度量信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行有效管理信用風(fēng)險(xiǎn)的前提和基礎(chǔ)。通過對(duì)各種信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的研究和比較，商業(yè)銀行可以選擇最適合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)狀況的模型，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估客戶的信用狀況，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)客戶，合理確定貸款額度和利率，降低違約風(fēng)險(xiǎn)。例如，對(duì)于一些中小商業(yè)銀行，由于其業(yè)務(wù)范圍相對(duì)集中，客戶群體具有一定的特殊性，通過研究選擇合適的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，可以更精準(zhǔn)地評(píng)估當(dāng)?shù)仄髽I(yè)和個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量。同時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的應(yīng)用還可以幫助商業(yè)銀行優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理流程，提高風(fēng)險(xiǎn)管理效率。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方式往往依賴人工經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，效率較低且準(zhǔn)確性難以保證。而信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型可以通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理和分析，快速準(zhǔn)確地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供及時(shí)的支持，使商業(yè)銀行能夠更高效地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。此外，本研究對(duì)于維護(hù)我國金融體系的穩(wěn)定也具有重要意義。商業(yè)銀行是我國金融體系的重要組成部分，其信用風(fēng)險(xiǎn)狀況直接關(guān)系到金融體系的穩(wěn)定。如果商業(yè)銀行不能準(zhǔn)確度量和有效管理信用風(fēng)險(xiǎn)，一旦出現(xiàn)大規(guī)模的信用違約事件，可能會(huì)引發(fā)金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。通過本研究，推動(dòng)商業(yè)銀行提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量水平，加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，可以降低信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度，增強(qiáng)金融體系的穩(wěn)定性，為我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展提供有力的金融支持。在宏觀經(jīng)濟(jì)層面，準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)度量有助于優(yōu)化資源配置。商業(yè)銀行可以根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，將資金更合理地配置到信用狀況良好、發(fā)展前景廣闊的企業(yè)和項(xiàng)目中，提高資金使用效率，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。1.3研究設(shè)計(jì)與方法為了深入研究我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，從理論梳理、模型比較、案例分析和實(shí)證檢驗(yàn)等多個(gè)維度展開，以確保研究的全面性、科學(xué)性和實(shí)用性。本研究采用文獻(xiàn)研究法，全面梳理國內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的相關(guān)理論和研究成果。通過廣泛查閱學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告以及相關(guān)政策文件等資料，了解信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論的發(fā)展歷程、研究現(xiàn)狀和前沿動(dòng)態(tài)，分析不同信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)。這不僅為后續(xù)的研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐，還幫助識(shí)別當(dāng)前研究中的空白和不足，從而明確本研究的重點(diǎn)和方向。在梳理信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展歷程時(shí)，對(duì)從傳統(tǒng)的專家評(píng)分法、評(píng)級(jí)方法到現(xiàn)代的KMV模型、CreditMetrics模型等相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)分析，總結(jié)各模型的核心思想和演進(jìn)邏輯。在研究過程中，本研究運(yùn)用比較分析法，對(duì)不同的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行深入對(duì)比。從模型的理論假設(shè)、數(shù)據(jù)要求、計(jì)算方法、風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)、適用范圍等多個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)比較，分析各模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的優(yōu)勢(shì)和局限性。通過這種比較，能夠更清晰地認(rèn)識(shí)不同模型的特點(diǎn)，為我國商業(yè)銀行選擇合適的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型提供參考依據(jù)。將KMV模型與CreditMetrics模型進(jìn)行對(duì)比，分析KMV模型基于股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，更適用于上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量，而CreditMetrics模型需要大量的歷史數(shù)據(jù)和信用評(píng)級(jí)信息，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高等特點(diǎn)。為了更直觀地展示信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在我國商業(yè)銀行的實(shí)際應(yīng)用情況，本研究選取了具有代表性的商業(yè)銀行案例進(jìn)行分析。通過收集這些銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)，深入了解其在信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和面臨的問題，探討不同信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果和存在的問題。同時(shí)，結(jié)合案例分析，為我國商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的選擇和應(yīng)用方面提供針對(duì)性的建議。以某大型商業(yè)銀行為例，分析其在應(yīng)用KMV模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量時(shí)，如何根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以及在實(shí)際應(yīng)用中遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型參數(shù)設(shè)定等問題。此外，本研究通過實(shí)證研究法，運(yùn)用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)所提出的假設(shè)和觀點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。選取我國商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、貸款數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的有效性和適用性進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。通過構(gòu)建合理的實(shí)證模型，分析不同變量之間的關(guān)系，評(píng)估模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。利用面板數(shù)據(jù)模型，分析宏觀經(jīng)濟(jì)變量、企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)等因素對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，驗(yàn)證所選擇的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型是否能夠有效捕捉這些因素與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。1.4研究創(chuàng)新與不足本研究在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的研究中，力求在多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，同時(shí)也清醒地認(rèn)識(shí)到研究過程中存在的不足之處。在創(chuàng)新點(diǎn)方面，本研究嘗試將多種信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行有機(jī)組合應(yīng)用。傳統(tǒng)的研究往往側(cè)重于單一模型的分析和應(yīng)用，而本研究通過深入探討不同模型的優(yōu)勢(shì)和局限性，探索如何將它們結(jié)合起來，形成一種更全面、更準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法。例如，將基于市場(chǎng)價(jià)值的KMV模型與考慮信用評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移的CreditMetrics模型相結(jié)合，充分利用兩者在度量信用風(fēng)險(xiǎn)不同維度上的優(yōu)勢(shì)，以更全面地反映信用風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性。這種模型組合的方式能夠彌補(bǔ)單一模型的不足，提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和可靠性，為商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供更有效的工具。本研究還注重結(jié)合金融科技的發(fā)展，探索信用風(fēng)險(xiǎn)度量的新方法和新途徑。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等金融科技技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為信用風(fēng)險(xiǎn)度量帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本研究積極引入這些先進(jìn)技術(shù)，分析如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集和整合多源數(shù)據(jù)，包括社交媒體數(shù)據(jù)、電商交易數(shù)據(jù)等，以更全面地了解客戶的信用狀況；利用人工智能算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，構(gòu)建更精準(zhǔn)的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，提高模型的自適應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度；探討區(qū)塊鏈技術(shù)在信用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享中的應(yīng)用，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性和可信度。通過這些探索，為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展提供了新的思路和方向。然而，本研究也存在一些不足之處。數(shù)據(jù)的局限性是一個(gè)突出問題。信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的準(zhǔn)確性很大程度上依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。在實(shí)際研究中，由于數(shù)據(jù)獲取渠道有限、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不高以及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等因素的限制，可能無法獲取到足夠全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。例如，一些中小企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不完整、不規(guī)范，導(dǎo)致在應(yīng)用信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)存在一定的偏差；部分非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如企業(yè)的商業(yè)信譽(yù)、市場(chǎng)口碑等，雖然對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有重要影響，但難以獲取和量化，這也限制了模型的準(zhǔn)確性。模型假設(shè)與現(xiàn)實(shí)情況存在一定差距。信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型通常基于一些假設(shè)條件構(gòu)建，如風(fēng)險(xiǎn)因素的獨(dú)立性、正態(tài)分布假設(shè)等，這些假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中可能并不完全成立。例如，在經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)或市場(chǎng)出現(xiàn)極端情況時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性可能會(huì)發(fā)生顯著變化，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)能力下降。同時(shí)，模型中的參數(shù)估計(jì)也存在一定的不確定性，不同的參數(shù)估計(jì)方法可能會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果，這也影響了模型的可靠性。在未來的研究中，需要進(jìn)一步改進(jìn)模型假設(shè)，使其更符合實(shí)際情況，同時(shí)探索更有效的參數(shù)估計(jì)方法，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。二、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的理論基石2.1信用風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)與特征信用風(fēng)險(xiǎn)，本質(zhì)上是指借款人、證券發(fā)行人或交易對(duì)方因種種原因，不愿或無力履行合同條件而構(gòu)成違約，致使銀行、投資者或交易對(duì)方遭受損失的可能性。在商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)活動(dòng)中，信用風(fēng)險(xiǎn)是最為核心的風(fēng)險(xiǎn)類型之一，廣泛存在于貸款、債券投資、同業(yè)業(yè)務(wù)等諸多領(lǐng)域。從貸款業(yè)務(wù)來看，企業(yè)或個(gè)人向商業(yè)銀行申請(qǐng)貸款后，可能由于經(jīng)營不善、市場(chǎng)環(huán)境變化、財(cái)務(wù)狀況惡化等原因，無法按時(shí)足額償還貸款本息，導(dǎo)致銀行面臨違約損失。在債券投資方面，債券發(fā)行人若出現(xiàn)信用違約，如無法按時(shí)支付債券利息或到期償還本金，將使銀行持有的債券價(jià)值下降，進(jìn)而造成經(jīng)濟(jì)損失。信用風(fēng)險(xiǎn)具有一系列獨(dú)特的特征，這些特征使其與其他類型的金融風(fēng)險(xiǎn)有所區(qū)別，也增加了風(fēng)險(xiǎn)管理的難度和復(fù)雜性。信用風(fēng)險(xiǎn)具有概率分布厚尾特征。與正態(tài)分布不同，信用風(fēng)險(xiǎn)的概率分布呈現(xiàn)出厚尾現(xiàn)象，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所預(yù)測(cè)的要高。這意味著在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，雖然發(fā)生極端違約事件的可能性相對(duì)較小，但一旦發(fā)生，其造成的損失往往是巨大的，可能對(duì)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)狀況和穩(wěn)健經(jīng)營產(chǎn)生嚴(yán)重影響。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期，大量企業(yè)可能同時(shí)面臨經(jīng)營困境，違約率大幅上升，超出正常情況下的預(yù)期，導(dǎo)致商業(yè)銀行的不良貸款急劇增加，資產(chǎn)質(zhì)量惡化，甚至可能引發(fā)銀行的流動(dòng)性危機(jī)和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特征明顯。非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是指由個(gè)別因素引起的、只對(duì)個(gè)別經(jīng)濟(jì)主體產(chǎn)生影響的風(fēng)險(xiǎn)，與整個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)無關(guān)。在信用風(fēng)險(xiǎn)中，單個(gè)借款人或交易對(duì)手的信用狀況主要受到其自身經(jīng)營管理水平、財(cái)務(wù)狀況、市場(chǎng)競(jìng)爭力等個(gè)體因素的影響。不同借款人之間的信用風(fēng)險(xiǎn)往往具有相對(duì)獨(dú)立性，一個(gè)借款人的違約并不一定會(huì)導(dǎo)致其他借款人也發(fā)生違約。某一家企業(yè)可能因?yàn)樽陨淼漠a(chǎn)品質(zhì)量問題、市場(chǎng)份額下降等原因而出現(xiàn)信用違約，而同行業(yè)的其他企業(yè)可能由于經(jīng)營策略得當(dāng)、產(chǎn)品競(jìng)爭力強(qiáng)等因素，仍然保持良好的信用狀況，按時(shí)履行債務(wù)。這種非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的特性使得商業(yè)銀行在管理信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，需要對(duì)每個(gè)借款人進(jìn)行單獨(dú)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和監(jiān)控，以準(zhǔn)確識(shí)別和控制風(fēng)險(xiǎn)。信息不對(duì)稱在信用風(fēng)險(xiǎn)中表現(xiàn)突出。在信用交易中，借款人或交易對(duì)方通常比商業(yè)銀行掌握更多關(guān)于自身財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營前景、還款意愿等方面的信息，而商業(yè)銀行則處于信息劣勢(shì)地位。這種信息不對(duì)稱可能導(dǎo)致商業(yè)銀行在信用評(píng)估和決策過程中出現(xiàn)偏差，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。借款人可能會(huì)隱瞞自身的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況，夸大經(jīng)營業(yè)績，或者提供虛假的財(cái)務(wù)報(bào)表，使商業(yè)銀行難以準(zhǔn)確評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)，從而做出錯(cuò)誤的貸款決策。信息不對(duì)稱還可能引發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)，即借款人在獲得貸款后，可能會(huì)改變?cè)镜慕?jīng)營策略，從事高風(fēng)險(xiǎn)的投資活動(dòng)，增加違約的可能性，而商業(yè)銀行卻難以有效監(jiān)督和控制。在中小企業(yè)貸款中，由于中小企業(yè)的財(cái)務(wù)信息透明度較低，商業(yè)銀行難以全面了解其真實(shí)的經(jīng)營狀況和財(cái)務(wù)狀況，導(dǎo)致在貸款審批和風(fēng)險(xiǎn)管理過程中面臨較大的信息不對(duì)稱問題，增加了信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。信用風(fēng)險(xiǎn)的量化困難也是其重要特征之一。與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等其他金融風(fēng)險(xiǎn)相比，信用風(fēng)險(xiǎn)的量化更加復(fù)雜和困難。一方面，信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素眾多，包括宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、信用評(píng)級(jí)、還款意愿等，這些因素之間相互關(guān)聯(lián)、相互影響，使得準(zhǔn)確衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的大小變得十分困難。另一方面，信用風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)收集和整理也存在一定的難度，尤其是對(duì)于一些非上市公司和中小企業(yè)，其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性往往難以保證，缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，這進(jìn)一步增加了信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型的建立和應(yīng)用難度。由于信用風(fēng)險(xiǎn)的量化困難，商業(yè)銀行在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，往往需要結(jié)合定性分析和定量分析的方法，綜合運(yùn)用專家判斷、信用評(píng)級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)模型等多種手段，以提高風(fēng)險(xiǎn)管理的有效性。2.2信用風(fēng)險(xiǎn)度量的重要性剖析信用風(fēng)險(xiǎn)度量在商業(yè)銀行的運(yùn)營中具有舉足輕重的地位，其重要性體現(xiàn)在多個(gè)關(guān)鍵方面，對(duì)銀行自身的穩(wěn)健經(jīng)營、整個(gè)金融體系的穩(wěn)定以及監(jiān)管的有效實(shí)施都有著深遠(yuǎn)的影響。準(zhǔn)確度量信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行穩(wěn)健經(jīng)營的基石。商業(yè)銀行作為金融中介機(jī)構(gòu)，其主要業(yè)務(wù)是吸收存款并發(fā)放貸款，信用風(fēng)險(xiǎn)貫穿于這一過程的始終。通過精確的信用風(fēng)險(xiǎn)度量，商業(yè)銀行能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估借款人的信用狀況，識(shí)別潛在的違約風(fēng)險(xiǎn)，從而在貸款審批環(huán)節(jié)做出更為明智的決策。在決定是否向某企業(yè)發(fā)放貸款時(shí)，銀行可以借助信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，綜合分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營穩(wěn)定性、行業(yè)前景等多方面因素，計(jì)算出該企業(yè)的違約概率和違約損失率。如果度量結(jié)果顯示企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)較高，銀行可以選擇拒絕貸款申請(qǐng)，或者提高貸款利率、要求提供更多的擔(dān)保措施等，以補(bǔ)償可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)。這樣可以有效降低不良貸款的發(fā)生率，保障銀行信貸資產(chǎn)的質(zhì)量和安全，確保銀行的盈利能力和資金流動(dòng)性。良好的信用風(fēng)險(xiǎn)度量還能夠幫助銀行合理配置資產(chǎn)，優(yōu)化信貸組合。銀行可以根據(jù)不同客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，將資金分散投資于多個(gè)行業(yè)、地區(qū)和客戶群體，避免過度集中于高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，從而降低信用風(fēng)險(xiǎn)的集中度，提高銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。信用風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)于維護(hù)金融體系的穩(wěn)定具有關(guān)鍵作用。商業(yè)銀行是金融體系的核心組成部分，其信用風(fēng)險(xiǎn)狀況直接關(guān)系到整個(gè)金融體系的穩(wěn)定。如果商業(yè)銀行不能準(zhǔn)確度量和有效管理信用風(fēng)險(xiǎn)，一旦出現(xiàn)大規(guī)模的信用違約事件，可能會(huì)引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩。一家商業(yè)銀行因大量不良貸款而陷入困境，可能會(huì)引發(fā)儲(chǔ)戶的恐慌，導(dǎo)致擠兌現(xiàn)象的發(fā)生，進(jìn)而影響其他銀行的資金流動(dòng)性。同時(shí)，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)問題還可能通過金融市場(chǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制，擴(kuò)散到其他金融機(jī)構(gòu)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)度量能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，為監(jiān)管部門提供有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，以便監(jiān)管部門采取相應(yīng)的監(jiān)管措施，防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融體系的穩(wěn)定。監(jiān)管部門可以根據(jù)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，加強(qiáng)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)銀行的監(jiān)管力度，要求其補(bǔ)充資本、調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)等，以降低風(fēng)險(xiǎn)水平。信用風(fēng)險(xiǎn)度量是監(jiān)管有效實(shí)施的重要依據(jù)。隨著金融監(jiān)管的不斷加強(qiáng)，監(jiān)管部門對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理要求日益嚴(yán)格。信用風(fēng)險(xiǎn)度量為監(jiān)管部門提供了評(píng)估商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的客觀標(biāo)準(zhǔn)，有助于監(jiān)管部門制定科學(xué)合理的監(jiān)管政策和規(guī)則。監(jiān)管部門可以根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)果，要求商業(yè)銀行計(jì)提相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金，以應(yīng)對(duì)可能發(fā)生的信用損失。監(jiān)管部門還可以通過對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的審查和監(jiān)管，確保銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理方法和技術(shù)符合監(jiān)管要求，提高監(jiān)管的有效性和針對(duì)性。在《巴塞爾協(xié)議》框架下，監(jiān)管部門要求商業(yè)銀行采用內(nèi)部評(píng)級(jí)法等先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果確定資本充足率要求，以確保銀行具備足夠的資本來抵御信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)度量還能夠提高金融市場(chǎng)的透明度，增強(qiáng)投資者和市場(chǎng)參與者對(duì)商業(yè)銀行的信心，促進(jìn)金融市場(chǎng)的健康發(fā)展。2.3度量模型的理論基礎(chǔ)溯源商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的構(gòu)建和發(fā)展，離不開概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、金融工程以及信息經(jīng)濟(jì)學(xué)等多學(xué)科理論的有力支撐，這些理論為信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供了堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)和分析工具。概率論是信用風(fēng)險(xiǎn)度量的基礎(chǔ)理論之一。在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，違約概率是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，用于衡量借款人違約的可能性。概率論中的各種概率分布和隨機(jī)變量概念，為計(jì)算違約概率提供了數(shù)學(xué)框架。假設(shè)借款人的違約行為可以看作是一個(gè)隨機(jī)事件，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計(jì)，運(yùn)用概率論中的貝葉斯定理、大數(shù)定律等原理，可以估計(jì)出借款人在未來一定時(shí)期內(nèi)的違約概率。利用貝葉斯定理，可以根據(jù)新獲得的信息，如借款人的財(cái)務(wù)狀況變化、市場(chǎng)環(huán)境變動(dòng)等，對(duì)之前估計(jì)的違約概率進(jìn)行更新和修正，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)定律則保證了在大量樣本的情況下，統(tǒng)計(jì)結(jié)果能夠趨近于真實(shí)的概率，為信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供了可靠性保障。在對(duì)大量借款人的信用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，隨著樣本數(shù)量的增加，計(jì)算得出的違約概率將更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確，有助于商業(yè)銀行做出合理的風(fēng)險(xiǎn)管理決策。數(shù)理統(tǒng)計(jì)在信用風(fēng)險(xiǎn)度量中也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法可以構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和關(guān)系，從而對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析。在構(gòu)建信用評(píng)分模型時(shí)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的多元線性回歸、主成分分析、判別分析等方法被廣泛應(yīng)用。多元線性回歸可以分析多個(gè)自變量（如借款人的財(cái)務(wù)指標(biāo)、信用記錄等）與因變量（如違約概率）之間的線性關(guān)系，確定各因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。主成分分析則可以將多個(gè)相關(guān)的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)，即主成分，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，降低模型的復(fù)雜性，同時(shí)保留原始數(shù)據(jù)的大部分信息。判別分析可以根據(jù)已知的樣本數(shù)據(jù)，建立判別函數(shù)，對(duì)新的樣本進(jìn)行分類，判斷其是否屬于違約類別。這些數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用，使得商業(yè)銀行能夠更加科學(xué)、準(zhǔn)確地度量信用風(fēng)險(xiǎn)。金融工程為信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供了創(chuàng)新的方法和工具。金融工程是將工程思維引入金融領(lǐng)域，綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，設(shè)計(jì)、開發(fā)和應(yīng)用新型金融產(chǎn)品和風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)。在信用風(fēng)險(xiǎn)度量方面，金融工程的期權(quán)定價(jià)理論、風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理等為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。KMV模型就是基于默頓的期權(quán)定價(jià)理論開發(fā)的一種違約預(yù)測(cè)模型，該模型將銀行貸款看作是向債務(wù)人賣出一個(gè)看跌期權(quán)，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值超過企業(yè)的負(fù)債時(shí)，企業(yè)有動(dòng)力償還貸款；當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值低于債務(wù)時(shí)，企業(yè)會(huì)行使期權(quán)，選擇違約。通過運(yùn)用期權(quán)定價(jià)公式，可以計(jì)算出企業(yè)的違約概率和違約損失，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的量化度量。風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理則在信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)中得到廣泛應(yīng)用，它假設(shè)投資者在風(fēng)險(xiǎn)中性的世界中進(jìn)行投資決策，使得風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率等于無風(fēng)險(xiǎn)利率，從而簡化了信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的過程。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論對(duì)于理解信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生和度量具有重要意義。在信用交易中，信息不對(duì)稱是導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的重要原因之一。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)研究信息在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的作用、信息不對(duì)稱問題及其解決機(jī)制。在信用風(fēng)險(xiǎn)度量中，信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論和方法可以幫助商業(yè)銀行更好地理解信息不對(duì)稱對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，采取有效的措施來降低信息不對(duì)稱程度，提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性。商業(yè)銀行可以通過加強(qiáng)信息收集和分析能力，拓展信息來源渠道，如利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取借款人的多維度信息，包括社交媒體數(shù)據(jù)、電商交易數(shù)據(jù)等，以減少與借款人之間的信息差距。同時(shí)，信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中的信號(hào)傳遞理論和激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)原理，也可以為商業(yè)銀行制定合理的信貸政策和風(fēng)險(xiǎn)管理策略提供指導(dǎo)。例如，商業(yè)銀行可以要求借款人提供抵押品、擔(dān)保等信號(hào)，以傳遞其還款能力和還款意愿的信息；通過設(shè)計(jì)合理的激勵(lì)機(jī)制，如差別化的貸款利率、信用額度等，引導(dǎo)借款人選擇低風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目，降低道德風(fēng)險(xiǎn)。三、我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量現(xiàn)狀3.1我國商業(yè)銀行發(fā)展脈絡(luò)與現(xiàn)狀我國商業(yè)銀行的發(fā)展歷程是一部伴隨著國家經(jīng)濟(jì)體制變革和金融改革不斷演進(jìn)的歷史，其發(fā)展脈絡(luò)清晰地反映了我國經(jīng)濟(jì)從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的過程，以及金融體系逐步完善和開放的進(jìn)程。新中國成立初期，我國實(shí)行高度集中的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制，金融體系也呈現(xiàn)出“大一統(tǒng)”的格局，中國人民銀行既是中央銀行，又是商業(yè)銀行，壟斷了全國的金融業(yè)務(wù)。這種體制在特定的歷史時(shí)期，對(duì)于集中資金支持國家重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的快速恢復(fù)和發(fā)展發(fā)揮了重要作用。在“一五”計(jì)劃期間，中國人民銀行通過統(tǒng)一調(diào)配資金，有力地支持了156項(xiàng)重點(diǎn)工程的建設(shè)，為我國工業(yè)化的初步奠定提供了關(guān)鍵的資金保障。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和改革開放政策的實(shí)施，這種高度集中的金融體制逐漸暴露出缺乏市場(chǎng)活力、效率低下等問題，難以滿足經(jīng)濟(jì)多元化發(fā)展的需求。1979年至1992年是我國商業(yè)銀行探尋市場(chǎng)化發(fā)展的重要階段。這一時(shí)期，我國先后恢復(fù)和設(shè)立了中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行和中國工商銀行四大國有專業(yè)銀行，打破了中國人民銀行一統(tǒng)天下的局面，開啟了商業(yè)銀行市場(chǎng)化發(fā)展的進(jìn)程。這些專業(yè)銀行在各自的領(lǐng)域內(nèi)開展業(yè)務(wù)，中國農(nóng)業(yè)銀行主要服務(wù)于農(nóng)村金融領(lǐng)域，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供信貸支持；中國銀行專注于外匯業(yè)務(wù)，推動(dòng)了我國對(duì)外貿(mào)易和國際金融合作的發(fā)展；中國建設(shè)銀行負(fù)責(zé)基本建設(shè)投資貸款，支持了國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目；中國工商銀行則主要承擔(dān)城市工商信貸和儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)。股份制銀行也開始嶄露頭角，1987年，交通銀行重新組建，成為我國第一家全國性股份制商業(yè)銀行，隨后，招商銀行、中信銀行等多家股份制銀行相繼成立，為我國商業(yè)銀行體系注入了新的活力。這些股份制銀行在經(jīng)營機(jī)制上更加靈活，注重市場(chǎng)競(jìng)爭和創(chuàng)新，推動(dòng)了我國商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)模式、管理理念等方面的變革。1992年至2001年，我國商業(yè)銀行進(jìn)入市場(chǎng)化改革階段。1993年，國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于金融體制改革的決定》，明確提出要把國家專業(yè)銀行辦成真正的商業(yè)銀行，推動(dòng)了國有專業(yè)銀行向商業(yè)銀行的轉(zhuǎn)型。在這一過程中，國有商業(yè)銀行逐漸剝離政策性業(yè)務(wù)，專注于商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展，同時(shí)加強(qiáng)了內(nèi)部管理體制改革，完善了風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理等制度體系。金融法制化建設(shè)也取得了重要進(jìn)展，《中華人民共和國中國人民銀行法》《中華人民共和國商業(yè)銀行法》等一系列金融法律法規(guī)的頒布實(shí)施，為商業(yè)銀行的規(guī)范經(jīng)營和健康發(fā)展提供了法律保障。1999年，我國成立了四大資產(chǎn)管理公司，專門負(fù)責(zé)處理國有商業(yè)銀行的不良資產(chǎn)，通過債轉(zhuǎn)股、資產(chǎn)證券化等方式，有效降低了國有商業(yè)銀行的不良貸款率，改善了其資產(chǎn)質(zhì)量。2002年至2017年，我國商業(yè)銀行迎來國際化改革階段。2001年我國加入世界貿(mào)易組織（WTO）后，金融市場(chǎng)逐步對(duì)外開放，國有商業(yè)銀行面臨著來自國際先進(jìn)銀行的激烈競(jìng)爭。為了提升國際競(jìng)爭力，國有商業(yè)銀行積極推進(jìn)股份制改革和上市進(jìn)程。2003年，中國銀行和中國建設(shè)銀行率先進(jìn)行股份制改革試點(diǎn)，隨后，工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行也完成了股份制改造并成功上市。通過股份制改革和上市，國有商業(yè)銀行引入了戰(zhàn)略投資者，優(yōu)化了股權(quán)結(jié)構(gòu)，完善了公司治理機(jī)制，提升了管理水平和透明度。這一時(shí)期，我國商業(yè)銀行還積極拓展海外業(yè)務(wù)，設(shè)立境外分支機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)國際合作與交流，國際化發(fā)展步伐不斷加快。2017年至今，我國商業(yè)銀行持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不斷增強(qiáng)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。隨著金融科技的快速發(fā)展，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)在商業(yè)銀行領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。商業(yè)銀行紛紛加大科技投入，建設(shè)數(shù)字化平臺(tái)，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)模式。通過大數(shù)據(jù)分析，商業(yè)銀行能夠更精準(zhǔn)地了解客戶需求，提供個(gè)性化的金融服務(wù)；利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了智能客服、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等功能，提高了服務(wù)效率和風(fēng)險(xiǎn)管理水平。商業(yè)銀行還積極響應(yīng)國家政策，加大對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持力度，特別是對(duì)小微企業(yè)、民營企業(yè)和“三農(nóng)”領(lǐng)域的金融服務(wù)，為經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展提供了有力的金融支持。經(jīng)過多年的發(fā)展，我國商業(yè)銀行在資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)種類、市場(chǎng)格局等方面取得了顯著成就，呈現(xiàn)出多元化、多層次的發(fā)展格局。在資產(chǎn)規(guī)模方面，我國商業(yè)銀行總體資產(chǎn)規(guī)模持續(xù)上升。根據(jù)銀保監(jiān)數(shù)據(jù)，2017年至2022年，我國商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模持續(xù)增長，2022年，我國商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模達(dá)379.4萬億元，同比增長10.05%，連續(xù)兩年同比增速均在10%以上。從資產(chǎn)份額來看，大型商業(yè)銀行資產(chǎn)份額占比最大，截至2022年12月，我國大型商業(yè)銀行資產(chǎn)占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)的40.4%；股份制銀行占比為17.6%；城商行占比為13.4%；農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)占比為13.4%；其他金融機(jī)構(gòu)占比為15.2%。在業(yè)務(wù)種類上，我國商業(yè)銀行不斷豐富和拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域。除了傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)外，中間業(yè)務(wù)如支付結(jié)算、代收代付、理財(cái)業(yè)務(wù)、信用卡業(yè)務(wù)等得到了快速發(fā)展。商業(yè)銀行還積極開展金融創(chuàng)新，推出了資產(chǎn)證券化、金融衍生品交易等新型業(yè)務(wù)。理財(cái)業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，為居民和企業(yè)提供了多元化的投資渠道；信用卡業(yè)務(wù)的普及，方便了居民的消費(fèi)支付，促進(jìn)了消費(fèi)市場(chǎng)的發(fā)展。從市場(chǎng)格局來看，我國商業(yè)銀行市場(chǎng)競(jìng)爭日益激烈，形成了以大型商業(yè)銀行為主體，股份制銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等共同發(fā)展的多元化競(jìng)爭格局。大型商業(yè)銀行憑借其雄厚的資金實(shí)力、廣泛的網(wǎng)點(diǎn)布局和豐富的客戶資源，在市場(chǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位。股份制銀行則以其靈活的經(jīng)營機(jī)制和創(chuàng)新能力，在市場(chǎng)中迅速崛起，成為重要的競(jìng)爭力量。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行立足本地市場(chǎng)，服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)和中小企業(yè)，具有較強(qiáng)的地域特色和市場(chǎng)適應(yīng)性。3.2信用風(fēng)險(xiǎn)度量的現(xiàn)有實(shí)踐與問題在信用風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)踐中，我國商業(yè)銀行主要運(yùn)用傳統(tǒng)度量方法和現(xiàn)代度量模型。傳統(tǒng)方法中，“6C”信用評(píng)分法較為常用，從品德、能力、資本、抵押品、經(jīng)營環(huán)境和事業(yè)連續(xù)性六個(gè)方面對(duì)借款人信用進(jìn)行評(píng)估，這種方法依賴專家經(jīng)驗(yàn)判斷，主觀性較強(qiáng)。Z評(píng)分模型通過財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建判別函數(shù)，如流動(dòng)比率、留存收益與總資產(chǎn)比、息稅前利潤與總資產(chǎn)比等，以此評(píng)估企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了信用風(fēng)險(xiǎn)量化，但對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)性和準(zhǔn)確性要求高，且難以反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化。現(xiàn)代度量模型方面，部分大型商業(yè)銀行引入了CreditMetrics模型，該模型運(yùn)用VAR框架，基于借款人信用評(píng)級(jí)、評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣、違約回收率和信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差，計(jì)算貸款市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性，得出貸款組合VAR值。某大型銀行在信貸業(yè)務(wù)中應(yīng)用該模型，通過分析企業(yè)信用等級(jí)變化對(duì)貸款價(jià)值的影響，更全面地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，為信貸決策提供量化依據(jù)。KMV模型也有應(yīng)用，其利用期權(quán)定價(jià)公式，根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值、波動(dòng)性、負(fù)債賬面價(jià)值等計(jì)算違約距離和預(yù)期違約率。對(duì)于上市公司，銀行可通過其股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)用KMV模型評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在違約風(fēng)險(xiǎn)較高的企業(yè)。盡管我國商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)度量方面取得一定進(jìn)展，但仍存在諸多問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題突出，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性不足，部分企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在粉飾現(xiàn)象，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估偏差；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，不同銀行數(shù)據(jù)格式和統(tǒng)計(jì)口徑不一致，難以整合分析；數(shù)據(jù)更新不及時(shí)，無法及時(shí)反映企業(yè)經(jīng)營和市場(chǎng)變化，降低模型時(shí)效性。模型應(yīng)用存在局限性，我國金融市場(chǎng)環(huán)境與國外不同，部分國外成熟模型假設(shè)條件與我國實(shí)際不符，直接應(yīng)用效果不佳。信用評(píng)級(jí)體系不完善，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)公信力不足，評(píng)級(jí)結(jié)果區(qū)分度低，無法為模型提供可靠輸入。模型參數(shù)估計(jì)主觀性強(qiáng)，不同銀行估計(jì)方法和依據(jù)不同，導(dǎo)致結(jié)果差異大，影響模型可靠性。信用風(fēng)險(xiǎn)度量專業(yè)人才匱乏，復(fù)合型人才不足，既懂金融知識(shí)又掌握數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息技術(shù)的專業(yè)人才稀缺，限制了先進(jìn)度量模型和技術(shù)的應(yīng)用。人才培養(yǎng)體系不完善，銀行內(nèi)部培訓(xùn)內(nèi)容和方式落后，與實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合不緊密，無法滿足人才成長需求。人才流失問題嚴(yán)重，金融行業(yè)競(jìng)爭激烈，優(yōu)秀人才易被其他金融機(jī)構(gòu)吸引，影響銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性和專業(yè)性。3.3影響度量模型選擇的因素探究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的選擇并非一蹴而就，而是受到內(nèi)外部多種復(fù)雜因素的綜合影響，這些因素相互交織，共同決定了模型選擇的合理性和有效性。從外部環(huán)境來看，金融市場(chǎng)環(huán)境是影響模型選擇的重要因素之一。我國金融市場(chǎng)正處于快速發(fā)展和變革時(shí)期，市場(chǎng)的波動(dòng)性、流動(dòng)性以及投資者行為等因素都在不斷變化。在市場(chǎng)波動(dòng)性較大的時(shí)期，如經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)、金融市場(chǎng)危機(jī)等，信用風(fēng)險(xiǎn)的變化更為劇烈，傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型可能無法及時(shí)準(zhǔn)確地反映風(fēng)險(xiǎn)狀況。此時(shí)，需要選擇能夠捕捉市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)敏感性較高的模型，如基于市場(chǎng)價(jià)值的KMV模型，它能夠根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值的波動(dòng)及時(shí)調(diào)整對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。金融市場(chǎng)的流動(dòng)性也會(huì)影響模型的選擇。當(dāng)市場(chǎng)流動(dòng)性不足時(shí)，資產(chǎn)的變現(xiàn)能力下降，信用風(fēng)險(xiǎn)的損失程度可能會(huì)加劇。在這種情況下，模型需要充分考慮流動(dòng)性因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，如CreditMetrics模型在計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)，可以通過調(diào)整資產(chǎn)的流動(dòng)性參數(shù)，更準(zhǔn)確地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管政策對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的選擇具有強(qiáng)制約束作用。隨著金融監(jiān)管的日益嚴(yán)格，監(jiān)管部門對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理要求不斷提高，制定了一系列的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。《巴塞爾協(xié)議》對(duì)商業(yè)銀行的資本充足率、信用風(fēng)險(xiǎn)暴露等指標(biāo)提出了明確的要求，商業(yè)銀行需要選擇符合監(jiān)管要求的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，以確保自身的合規(guī)運(yùn)營。監(jiān)管部門還鼓勵(lì)商業(yè)銀行采用先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，如內(nèi)部評(píng)級(jí)法（IRB），以提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。這促使商業(yè)銀行積極探索和應(yīng)用更科學(xué)、更精確的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，以滿足監(jiān)管要求。在內(nèi)部因素中，銀行規(guī)模是一個(gè)重要的考量因素。大型商業(yè)銀行通常具有雄厚的資金實(shí)力、廣泛的業(yè)務(wù)范圍和復(fù)雜的客戶群體，其信用風(fēng)險(xiǎn)來源更加多樣化，風(fēng)險(xiǎn)水平也相對(duì)較高。因此，大型商業(yè)銀行需要選擇功能強(qiáng)大、能夠處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和多樣化風(fēng)險(xiǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。一些大型國有商業(yè)銀行采用了復(fù)雜的CreditPortfolioView模型，該模型不僅考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，還能夠處理大規(guī)模的信貸組合數(shù)據(jù)，為銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了全面、準(zhǔn)確的支持。相比之下，中小商業(yè)銀行由于規(guī)模較小，業(yè)務(wù)相對(duì)集中，數(shù)據(jù)資源和技術(shù)能力有限，更適合選擇相對(duì)簡單、易于操作且成本較低的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。一些城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行采用了基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的Z評(píng)分模型或Logit模型，這些模型計(jì)算相對(duì)簡單，對(duì)數(shù)據(jù)要求不高，能夠滿足中小商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)初步評(píng)估的需求。業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的差異也會(huì)影響商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的選擇。不同類型的業(yè)務(wù)具有不同的風(fēng)險(xiǎn)特征，貸款業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險(xiǎn)主要取決于借款人的還款能力和還款意愿，而債券投資業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險(xiǎn)則與債券發(fā)行人的信用狀況、市場(chǎng)利率波動(dòng)等因素密切相關(guān)。對(duì)于以貸款業(yè)務(wù)為主的商業(yè)銀行，在選擇信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，更注重對(duì)借款人個(gè)體信用狀況的評(píng)估，如采用“6C”信用評(píng)分法或基于企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。而對(duì)于債券投資業(yè)務(wù)占比較大的商業(yè)銀行，則需要選擇能夠綜合考慮市場(chǎng)因素和債券特性的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，如CreditMetrics模型在評(píng)估債券投資組合的信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，能夠考慮債券的信用評(píng)級(jí)、違約回收率以及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差等因素，更準(zhǔn)確地度量債券投資的信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是影響信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型選擇的關(guān)鍵內(nèi)部因素之一。準(zhǔn)確、完整、及時(shí)的數(shù)據(jù)是信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型有效運(yùn)行的基礎(chǔ)。如果商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，存在數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤、不一致等問題，將導(dǎo)致模型的輸入數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，從而影響模型的預(yù)測(cè)能力和可靠性。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度也會(huì)影響模型的選擇。標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)能夠提高數(shù)據(jù)的可比性和可用性，便于模型的構(gòu)建和應(yīng)用。一些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的商業(yè)銀行，擁有完善的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和豐富的歷史數(shù)據(jù)資源，能夠?yàn)閺?fù)雜的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型提供充足的數(shù)據(jù)支持，因此可以選擇如KMV模型、CreditMetrics模型等對(duì)數(shù)據(jù)要求較高的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。而數(shù)據(jù)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱的商業(yè)銀行，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的限制，可能更適合選擇對(duì)數(shù)據(jù)要求較低的傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法或簡單的統(tǒng)計(jì)模型。技術(shù)水平是商業(yè)銀行選擇信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的重要支撐。先進(jìn)的技術(shù)能力能夠幫助商業(yè)銀行更好地實(shí)施和應(yīng)用復(fù)雜的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。在模型計(jì)算過程中，需要運(yùn)用大量的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。如果商業(yè)銀行的技術(shù)水平有限，無法準(zhǔn)確理解和應(yīng)用這些方法，將導(dǎo)致模型的計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)偏差。隨著金融科技的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等新技術(shù)在信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。具有較強(qiáng)技術(shù)實(shí)力的商業(yè)銀行可以利用這些新技術(shù)，開發(fā)和應(yīng)用更先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和效率。而技術(shù)水平相對(duì)較低的商業(yè)銀行，可能在應(yīng)用這些新技術(shù)和復(fù)雜模型時(shí)面臨困難，更傾向于選擇傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法。四、常見信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型解析4.1傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型4.1.1專家判斷模型專家判斷模型是商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)度量中最早采用的方法之一，具有悠久的歷史和豐富的實(shí)踐應(yīng)用。在該模型中，銀行會(huì)組織一批經(jīng)驗(yàn)豐富、專業(yè)知識(shí)扎實(shí)的信貸專家，他們憑借自身的專業(yè)素養(yǎng)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)市場(chǎng)的敏銳洞察力，對(duì)借款人的信用狀況進(jìn)行全面、深入的評(píng)估。這些專家在評(píng)估過程中，會(huì)綜合考慮多個(gè)關(guān)鍵因素，以確保評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。借款人的品德是專家重點(diǎn)關(guān)注的因素之一，它主要體現(xiàn)在借款人的還款意愿和信用記錄上。一個(gè)具有良好品德的借款人，通常會(huì)珍視自己的信用聲譽(yù)，有著強(qiáng)烈的還款意愿，即使在面臨暫時(shí)的經(jīng)濟(jì)困難時(shí)，也會(huì)盡力履行還款義務(wù)。專家會(huì)通過查閱借款人的過往還款記錄，了解其是否存在逾期還款、拖欠賬款等不良行為，以此來判斷借款人的品德狀況。如果借款人過去一直按時(shí)足額還款，沒有任何違約記錄，那么專家會(huì)認(rèn)為其品德良好，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；反之，如果借款人存在多次逾期還款的情況，專家則會(huì)對(duì)其還款意愿產(chǎn)生質(zhì)疑，從而提高對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。借款人的還款能力也是專家評(píng)估的核心內(nèi)容。這涉及到對(duì)借款人的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營能力和現(xiàn)金流狀況等多個(gè)方面的分析。專家會(huì)仔細(xì)審查借款人的財(cái)務(wù)報(bào)表，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等，以了解其資產(chǎn)規(guī)模、負(fù)債水平、盈利能力和償債能力。通過計(jì)算流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，評(píng)估借款人的短期和長期償債能力。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，反映了借款人在短期內(nèi)償還流動(dòng)負(fù)債的能力；速動(dòng)比率則是扣除存貨后的流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，更能準(zhǔn)確地反映借款人的即時(shí)償債能力。專家還會(huì)關(guān)注借款人的經(jīng)營能力，包括其市場(chǎng)競(jìng)爭力、產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量、市場(chǎng)份額、管理團(tuán)隊(duì)的素質(zhì)等。一個(gè)具有較強(qiáng)經(jīng)營能力的企業(yè)，往往能夠在市場(chǎng)中占據(jù)有利地位，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的經(jīng)營和盈利，從而具備更強(qiáng)的還款能力。在專家判斷模型中，抵押品也扮演著重要的角色。抵押品是借款人在申請(qǐng)貸款時(shí)提供的一種擔(dān)保物，如房產(chǎn)、土地、機(jī)器設(shè)備等，其價(jià)值和變現(xiàn)能力對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有著重要影響。如果借款人無法按時(shí)償還貸款，銀行可以通過處置抵押品來收回部分或全部貸款本金和利息，從而降低信用風(fēng)險(xiǎn)。專家會(huì)對(duì)抵押品的市場(chǎng)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，確保其價(jià)值足以覆蓋貸款金額；同時(shí)，還會(huì)考慮抵押品的變現(xiàn)難易程度，如房產(chǎn)的變現(xiàn)相對(duì)較為復(fù)雜，需要一定的時(shí)間和成本，而一些流動(dòng)性較強(qiáng)的資產(chǎn)，如股票、債券等，變現(xiàn)則相對(duì)容易。抵押品的變現(xiàn)能力越強(qiáng)，銀行在處置抵押品時(shí)面臨的損失風(fēng)險(xiǎn)就越小，對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估也就相對(duì)較低。經(jīng)營環(huán)境和行業(yè)前景同樣是專家判斷模型中不可或缺的考慮因素。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策法規(guī)變化、行業(yè)競(jìng)爭態(tài)勢(shì)等都會(huì)對(duì)借款人的經(jīng)營和還款能力產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，企業(yè)的經(jīng)營狀況往往較好，市場(chǎng)需求旺盛，銷售額和利潤增長較快，還款能力相對(duì)較強(qiáng)，信用風(fēng)險(xiǎn)較低；而在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，企業(yè)可能面臨市場(chǎng)需求萎縮、銷售額下降、成本上升等問題，經(jīng)營困難加劇，還款能力受到影響，信用風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)相應(yīng)增加。政策法規(guī)的變化也可能對(duì)某些行業(yè)產(chǎn)生重大影響，如環(huán)保政策的加強(qiáng)可能會(huì)對(duì)高污染行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營造成限制，增加其經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)競(jìng)爭態(tài)勢(shì)也是專家關(guān)注的重點(diǎn)，一個(gè)競(jìng)爭激烈的行業(yè)，企業(yè)面臨的市場(chǎng)壓力較大，需要不斷投入資源來提升競(jìng)爭力，這可能會(huì)對(duì)其盈利能力和還款能力產(chǎn)生一定的影響。如果某個(gè)行業(yè)正處于快速發(fā)展階段，市場(chǎng)前景廣闊，企業(yè)的發(fā)展?jié)摿^大，專家會(huì)認(rèn)為其信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；反之，如果行業(yè)處于衰退期，市場(chǎng)競(jìng)爭激烈，企業(yè)的生存和發(fā)展面臨較大挑戰(zhàn)，專家則會(huì)提高對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。專家判斷模型具有顯著的優(yōu)勢(shì)，它能夠全面考慮各種定性因素，這些因素往往難以通過量化指標(biāo)來準(zhǔn)確衡量，但對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響卻至關(guān)重要。專家憑借其豐富的經(jīng)驗(yàn)和敏銳的洞察力，能夠捕捉到借款人一些細(xì)微的信用特征和潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，從而做出較為準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在面對(duì)一些特殊情況或復(fù)雜的信用問題時(shí)，專家判斷模型具有較高的靈活性，能夠根據(jù)具體情況進(jìn)行綜合分析和判斷，提出針對(duì)性的解決方案。然而，該模型也存在一些明顯的局限性。由于評(píng)估過程主要依賴專家的主觀判斷，不同專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)水平和風(fēng)險(xiǎn)偏好存在差異，可能導(dǎo)致對(duì)同一借款人的信用評(píng)估結(jié)果存在較大偏差，缺乏一致性和客觀性。專家判斷模型的評(píng)估過程難以標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，操作成本較高，效率較低，難以滿足現(xiàn)代商業(yè)銀行大規(guī)模、高效率的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需求。在當(dāng)今金融市場(chǎng)快速發(fā)展、信用風(fēng)險(xiǎn)日益復(fù)雜的背景下，單純依靠專家判斷模型已經(jīng)無法滿足商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確度量和有效管理的要求，需要結(jié)合其他更科學(xué)、更客觀的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型來進(jìn)行綜合評(píng)估。4.1.2信用評(píng)分模型信用評(píng)分模型是一種廣泛應(yīng)用于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的量化分析工具，它通過對(duì)借款人的一系列信用相關(guān)變量進(jìn)行系統(tǒng)分析，運(yùn)用特定的統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出一個(gè)能夠反映借款人信用風(fēng)險(xiǎn)程度的信用分?jǐn)?shù)。這一分?jǐn)?shù)成為商業(yè)銀行判斷借款人信用狀況、決定是否給予貸款以及確定貸款額度和利率的重要依據(jù)。信用評(píng)分模型的構(gòu)建基于大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了借款人的多個(gè)方面信息。借款人的基本信息是模型的重要輸入，包括年齡、性別、職業(yè)、收入水平、居住狀況等。年齡和職業(yè)可以反映借款人的穩(wěn)定性和收入潛力，一般來說，年齡較大且職業(yè)穩(wěn)定的借款人，其收入相對(duì)穩(wěn)定，還款能力和還款意愿可能更強(qiáng)；收入水平則直接關(guān)系到借款人的償債能力，較高的收入意味著更強(qiáng)的還款能力。信用記錄是信用評(píng)分模型的核心數(shù)據(jù)之一，包括過往的貸款還款記錄、信用卡使用記錄、是否存在逾期或違約等情況。良好的信用記錄表明借款人具有較強(qiáng)的還款意愿和信用意識(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；而存在逾期或違約記錄則會(huì)顯著增加借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致信用評(píng)分降低。財(cái)務(wù)狀況也是模型考慮的關(guān)鍵因素，如資產(chǎn)負(fù)債狀況、債務(wù)收入比、儲(chǔ)蓄情況等。資產(chǎn)負(fù)債狀況反映了借款人的財(cái)務(wù)實(shí)力和償債能力，資產(chǎn)豐富、負(fù)債較低的借款人，其信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小；債務(wù)收入比則衡量了借款人的債務(wù)負(fù)擔(dān)與收入的關(guān)系，比值越高，說明借款人的債務(wù)壓力越大，信用風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。在信用評(píng)分模型中，各種信用相關(guān)變量被賦予不同的權(quán)重，以反映它們對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)重要性。權(quán)重的確定通?；诮y(tǒng)計(jì)分析和經(jīng)驗(yàn)判斷，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，找出與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性最強(qiáng)的變量，并為其分配較高的權(quán)重。信用記錄在大多數(shù)信用評(píng)分模型中往往被賦予較高的權(quán)重，因?yàn)檫^往的信用行為是預(yù)測(cè)未來信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。如果借款人在過去的信用活動(dòng)中一直保持良好的還款記錄，那么他在未來按時(shí)還款的可能性也相對(duì)較大；反之，如果存在多次逾期或違約記錄，其未來違約的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)顯著增加。收入水平也通常被賦予較高權(quán)重，因?yàn)榉€(wěn)定且較高的收入是借款人按時(shí)償還債務(wù)的重要保障。相比之下，一些相對(duì)次要的變量，如借款人的居住狀況，雖然也會(huì)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定影響，但權(quán)重可能相對(duì)較低。居住在自有房產(chǎn)中的借款人，可能在穩(wěn)定性方面表現(xiàn)更好，但這一因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度相對(duì)較小。信用評(píng)分模型的計(jì)算過程相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，一旦模型建立并確定了變量和權(quán)重，就可以對(duì)新的借款人進(jìn)行快速評(píng)估。當(dāng)有新的貸款申請(qǐng)時(shí)，銀行只需收集借款人的相關(guān)信息，將其代入模型中進(jìn)行計(jì)算，即可得到相應(yīng)的信用分?jǐn)?shù)。這種標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算過程使得信用評(píng)分模型具有較高的客觀性和一致性，不同的評(píng)估人員使用相同的模型對(duì)同一借款人進(jìn)行評(píng)估，得到的結(jié)果基本相同，避免了人為因素的干擾。信用評(píng)分模型還能夠快速處理大量的貸款申請(qǐng)，提高了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率，滿足了商業(yè)銀行大規(guī)模業(yè)務(wù)處理的需求。在互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展的今天，許多在線貸款平臺(tái)利用信用評(píng)分模型，實(shí)現(xiàn)了貸款申請(qǐng)的自動(dòng)化審批，借款人提交申請(qǐng)后，系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)給出審批結(jié)果，大大提高了貸款業(yè)務(wù)的辦理速度。信用評(píng)分模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量中具有諸多優(yōu)勢(shì)。它基于客觀的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算方法，減少了人為因素的干擾，使得評(píng)估結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確。通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析和建模，信用評(píng)分模型能夠捕捉到數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和關(guān)系，從而更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。該模型還能夠快速處理大量的貸款申請(qǐng)，提高了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率，降低了操作成本。在實(shí)際應(yīng)用中，信用評(píng)分模型也存在一些局限性。它對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求較高，如果數(shù)據(jù)存在缺失、錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的情況，將會(huì)嚴(yán)重影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在收集借款人的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或存在虛假信息，那么基于這些數(shù)據(jù)計(jì)算出的信用分?jǐn)?shù)就會(huì)出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致銀行做出錯(cuò)誤的信用決策。信用評(píng)分模型主要依賴歷史數(shù)據(jù)，對(duì)于新出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)因素或市場(chǎng)變化可能反應(yīng)滯后，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來的信用風(fēng)險(xiǎn)。隨著金融市場(chǎng)的創(chuàng)新和發(fā)展，新的金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式不斷涌現(xiàn)，一些新興的風(fēng)險(xiǎn)因素可能無法在傳統(tǒng)的信用評(píng)分模型中得到充分體現(xiàn)。當(dāng)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)危機(jī)、政策重大調(diào)整等極端情況時(shí)，歷史數(shù)據(jù)所反映的規(guī)律可能不再適用，信用評(píng)分模型的預(yù)測(cè)能力也會(huì)受到挑戰(zhàn)。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)期間，企業(yè)的經(jīng)營狀況和信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)發(fā)生急劇變化，而信用評(píng)分模型可能無法及時(shí)捕捉到這些變化，導(dǎo)致對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估出現(xiàn)偏差。4.1.3Z-score違約預(yù)測(cè)模型Z-score違約預(yù)測(cè)模型由美國紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院教授愛德華?奧特曼（EdwardI.Altman）于1968年提出，是一種經(jīng)典的多變量信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域具有重要的地位和廣泛的應(yīng)用。該模型的核心思想是通過構(gòu)建一個(gè)包含多個(gè)財(cái)務(wù)比率的線性判別函數(shù)，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合分析，從而預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生破產(chǎn)或違約的可能性。Z-score模型的判別函數(shù)由五個(gè)關(guān)鍵財(cái)務(wù)比率構(gòu)成，每個(gè)比率都從不同角度反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)特征和經(jīng)營狀況。X1代表營運(yùn)資金與資產(chǎn)總額的比率，營運(yùn)資金是指企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)減去流動(dòng)負(fù)債后的余額，它反映了企業(yè)在短期內(nèi)可用于經(jīng)營周轉(zhuǎn)的資金規(guī)模。X1比率越高，表明企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)相對(duì)流動(dòng)負(fù)債更為充裕，短期償債能力越強(qiáng)，資產(chǎn)的流動(dòng)性和運(yùn)營效率越高。一家企業(yè)的營運(yùn)資金與資產(chǎn)總額的比率較高，說明它在應(yīng)對(duì)短期債務(wù)和日常經(jīng)營資金需求時(shí)具有較強(qiáng)的能力，面臨的短期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。X2表示留存收益與資產(chǎn)總額的比率，留存收益是企業(yè)歷年經(jīng)營積累下來的未分配利潤和盈余公積之和，反映了企業(yè)的盈利能力和積累能力。該比率越高，意味著企業(yè)通過自身經(jīng)營積累的財(cái)富越多，在面臨經(jīng)濟(jì)困難或風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，有更多的內(nèi)部資金可以用于應(yīng)對(duì)，企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力和長期發(fā)展?jié)摿σ簿驮綇?qiáng)。對(duì)于一家長期盈利并不斷積累留存收益的企業(yè)來說，它在市場(chǎng)波動(dòng)或行業(yè)競(jìng)爭加劇時(shí)，更有能力維持正常的生產(chǎn)經(jīng)營，減少違約的可能性。息稅前利潤與資產(chǎn)總額的比率是X3，息稅前利潤是指企業(yè)在扣除利息和所得稅之前的利潤，它衡量了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，反映了企業(yè)的經(jīng)營效率和盈利能力。X3比率越高，說明企業(yè)每單位資產(chǎn)能夠創(chuàng)造的利潤越多，經(jīng)營效益越好，在償還債務(wù)方面也就更有保障。如果一家企業(yè)的息稅前利潤與資產(chǎn)總額的比率較高，表明它在市場(chǎng)競(jìng)爭中具有較強(qiáng)的盈利能力，能夠穩(wěn)定地獲取利潤，為按時(shí)償還債務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。X4是普通股和優(yōu)先股市場(chǎng)價(jià)值總額與負(fù)債賬面價(jià)值總額的比率，該比率反映了企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)和償債能力。當(dāng)企業(yè)的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值相對(duì)負(fù)債賬面價(jià)值較高時(shí)，說明企業(yè)的所有者權(quán)益相對(duì)較多，償債能力較強(qiáng)，債權(quán)人的利益更有保障，企業(yè)發(fā)生違約的風(fēng)險(xiǎn)也就較低。一家上市公司的股票市值較高，而負(fù)債相對(duì)較少，這意味著它在市場(chǎng)上具有較高的價(jià)值認(rèn)可度，并且有足夠的資產(chǎn)來覆蓋債務(wù)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。X5代表銷售收入與資產(chǎn)總額的比率，即總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，它衡量了企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營的效率，反映了企業(yè)利用全部資產(chǎn)獲取銷售收入的能力。X5比率越高，表明企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度越快，資產(chǎn)利用效率越高，企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭力和經(jīng)營活力越強(qiáng)。一家總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率較高的企業(yè)，能夠快速地將資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為銷售收入，實(shí)現(xiàn)資金的快速回籠和增值，在一定程度上降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。如果一家制造企業(yè)能夠高效地利用生產(chǎn)設(shè)備和庫存，快速生產(chǎn)并銷售產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)較高的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，那么它在市場(chǎng)中就更具競(jìng)爭力，違約的可能性也相對(duì)較小。奧特曼教授通過大量的實(shí)證研究，確定了Z值的臨界值，并提出了相應(yīng)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)Z值低于1.81時(shí)，企業(yè)被認(rèn)為處于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，面臨較高的破產(chǎn)或違約可能性；當(dāng)Z值在1.81至2.99之間時(shí)，企業(yè)處于灰色區(qū)域，信用狀況不穩(wěn)定，存在一定的違約風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)Z值高于2.99時(shí)，企業(yè)被視為處于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，財(cái)務(wù)狀況較為穩(wěn)健，違約風(fēng)險(xiǎn)較低。這些臨界值和判斷標(biāo)準(zhǔn)是基于對(duì)大量企業(yè)樣本的統(tǒng)計(jì)分析得出的，具有一定的普遍性和參考價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，由于不同行業(yè)、不同企業(yè)的財(cái)務(wù)特征和經(jīng)營環(huán)境存在差異，這些臨界值可能需要根據(jù)具體情況進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。一些新興行業(yè)的企業(yè)，由于其發(fā)展階段和商業(yè)模式的特殊性，可能具有較高的成長性和風(fēng)險(xiǎn)特征，其Z值的臨界值可能與傳統(tǒng)行業(yè)有所不同。Z-score違約預(yù)測(cè)模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。它能夠通過對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的定量分析，較為準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，為商業(yè)銀行的貸款決策提供有力的支持。在貸款審批過程中，銀行可以運(yùn)用Z-score模型對(duì)借款企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析，計(jì)算出Z值，根據(jù)Z值的大小判斷企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，從而決定是否發(fā)放貸款、確定貸款額度和利率等。該模型具有較強(qiáng)的可解釋性，各個(gè)財(cái)務(wù)比率的含義明確，能夠直觀地反映企業(yè)在不同方面的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)特征，便于銀行管理人員理解和運(yùn)用。Z-score模型也存在一些局限性。它主要依賴企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，而財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)可能存在粉飾、造假等問題，影響模型的準(zhǔn)確性。如果企業(yè)為了獲得貸款而對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行虛假披露，夸大利潤、隱瞞負(fù)債，那么基于這些虛假數(shù)據(jù)計(jì)算出的Z值就會(huì)誤導(dǎo)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該模型對(duì)行業(yè)差異的考慮相對(duì)不足，不同行業(yè)的企業(yè)在財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營模式和風(fēng)險(xiǎn)特征等方面存在較大差異，統(tǒng)一的Z值臨界值可能無法準(zhǔn)確反映不同行業(yè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。制造業(yè)企業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、盈利模式和資金周轉(zhuǎn)特點(diǎn)有很大不同，使用相同的Z值標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估它們的信用風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)導(dǎo)致偏差。Z-score模型難以反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化和宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)波動(dòng)較大或行業(yè)競(jìng)爭格局發(fā)生重大變化時(shí)，模型的預(yù)測(cè)能力可能會(huì)受到限制。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，市場(chǎng)需求下降、企業(yè)經(jīng)營困難，即使企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)在短期內(nèi)沒有明顯變化，其信用風(fēng)險(xiǎn)也可能已經(jīng)大幅增加，但Z-score模型可能無法及時(shí)捕捉到這些變化。四、常見信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型解析4.1傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型4.1.1專家判斷模型專家判斷模型是商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)度量中最早采用的方法之一，具有悠久的歷史和豐富的實(shí)踐應(yīng)用。在該模型中，銀行會(huì)組織一批經(jīng)驗(yàn)豐富、專業(yè)知識(shí)扎實(shí)的信貸專家，他們憑借自身的專業(yè)素養(yǎng)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)市場(chǎng)的敏銳洞察力，對(duì)借款人的信用狀況進(jìn)行全面、深入的評(píng)估。這些專家在評(píng)估過程中，會(huì)綜合考慮多個(gè)關(guān)鍵因素，以確保評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。借款人的品德是專家重點(diǎn)關(guān)注的因素之一，它主要體現(xiàn)在借款人的還款意愿和信用記錄上。一個(gè)具有良好品德的借款人，通常會(huì)珍視自己的信用聲譽(yù)，有著強(qiáng)烈的還款意愿，即使在面臨暫時(shí)的經(jīng)濟(jì)困難時(shí)，也會(huì)盡力履行還款義務(wù)。專家會(huì)通過查閱借款人的過往還款記錄，了解其是否存在逾期還款、拖欠賬款等不良行為，以此來判斷借款人的品德狀況。如果借款人過去一直按時(shí)足額還款，沒有任何違約記錄，那么專家會(huì)認(rèn)為其品德良好，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；反之，如果借款人存在多次逾期還款的情況，專家則會(huì)對(duì)其還款意愿產(chǎn)生質(zhì)疑，從而提高對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。借款人的還款能力也是專家評(píng)估的核心內(nèi)容。這涉及到對(duì)借款人的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營能力和現(xiàn)金流狀況等多個(gè)方面的分析。專家會(huì)仔細(xì)審查借款人的財(cái)務(wù)報(bào)表，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等，以了解其資產(chǎn)規(guī)模、負(fù)債水平、盈利能力和償債能力。通過計(jì)算流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，評(píng)估借款人的短期和長期償債能力。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，反映了借款人在短期內(nèi)償還流動(dòng)負(fù)債的能力；速動(dòng)比率則是扣除存貨后的流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，更能準(zhǔn)確地反映借款人的即時(shí)償債能力。專家還會(huì)關(guān)注借款人的經(jīng)營能力，包括其市場(chǎng)競(jìng)爭力、產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量、市場(chǎng)份額、管理團(tuán)隊(duì)的素質(zhì)等。一個(gè)具有較強(qiáng)經(jīng)營能力的企業(yè)，往往能夠在市場(chǎng)中占據(jù)有利地位，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的經(jīng)營和盈利，從而具備更強(qiáng)的還款能力。在專家判斷模型中，抵押品也扮演著重要的角色。抵押品是借款人在申請(qǐng)貸款時(shí)提供的一種擔(dān)保物，如房產(chǎn)、土地、機(jī)器設(shè)備等，其價(jià)值和變現(xiàn)能力對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有著重要影響。如果借款人無法按時(shí)償還貸款，銀行可以通過處置抵押品來收回部分或全部貸款本金和利息，從而降低信用風(fēng)險(xiǎn)。專家會(huì)對(duì)抵押品的市場(chǎng)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，確保其價(jià)值足以覆蓋貸款金額；同時(shí)，還會(huì)考慮抵押品的變現(xiàn)難易程度，如房產(chǎn)的變現(xiàn)相對(duì)較為復(fù)雜，需要一定的時(shí)間和成本，而一些流動(dòng)性較強(qiáng)的資產(chǎn)，如股票、債券等，變現(xiàn)則相對(duì)容易。抵押品的變現(xiàn)能力越強(qiáng)，銀行在處置抵押品時(shí)面臨的損失風(fēng)險(xiǎn)就越小，對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估也就相對(duì)較低。經(jīng)營環(huán)境和行業(yè)前景同樣是專家判斷模型中不可或缺的考慮因素。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策法規(guī)變化、行業(yè)競(jìng)爭態(tài)勢(shì)等都會(huì)對(duì)借款人的經(jīng)營和還款能力產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，企業(yè)的經(jīng)營狀況往往較好，市場(chǎng)需求旺盛，銷售額和利潤增長較快，還款能力相對(duì)較強(qiáng)，信用風(fēng)險(xiǎn)較低；而在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，企業(yè)可能面臨市場(chǎng)需求萎縮、銷售額下降、成本上升等問題，經(jīng)營困難加劇，還款能力受到影響，信用風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)相應(yīng)增加。政策法規(guī)的變化也可能對(duì)某些行業(yè)產(chǎn)生重大影響，如環(huán)保政策的加強(qiáng)可能會(huì)對(duì)高污染行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營造成限制，增加其經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)競(jìng)爭態(tài)勢(shì)也是專家關(guān)注的重點(diǎn)，一個(gè)競(jìng)爭激烈的行業(yè)，企業(yè)面臨的市場(chǎng)壓力較大，需要不斷投入資源來提升競(jìng)爭力，這可能會(huì)對(duì)其盈利能力和還款能力產(chǎn)生一定的影響。如果某個(gè)行業(yè)正處于快速發(fā)展階段，市場(chǎng)前景廣闊，企業(yè)的發(fā)展?jié)摿^大，專家會(huì)認(rèn)為其信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；反之，如果行業(yè)處于衰退期，市場(chǎng)競(jìng)爭激烈，企業(yè)的生存和發(fā)展面臨較大挑戰(zhàn)，專家則會(huì)提高對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。專家判斷模型具有顯著的優(yōu)勢(shì)，它能夠全面考慮各種定性因素，這些因素往往難以通過量化指標(biāo)來準(zhǔn)確衡量，但對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響卻至關(guān)重要。專家憑借其豐富的經(jīng)驗(yàn)和敏銳的洞察力，能夠捕捉到借款人一些細(xì)微的信用特征和潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，從而做出較為準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在面對(duì)一些特殊情況或復(fù)雜的信用問題時(shí)，專家判斷模型具有較高的靈活性，能夠根據(jù)具體情況進(jìn)行綜合分析和判斷，提出針對(duì)性的解決方案。然而，該模型也存在一些明顯的局限性。由于評(píng)估過程主要依賴專家的主觀判斷，不同專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)水平和風(fēng)險(xiǎn)偏好存在差異，可能導(dǎo)致對(duì)同一借款人的信用評(píng)估結(jié)果存在較大偏差，缺乏一致性和客觀性。專家判斷模型的評(píng)估過程難以標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，操作成本較高，效率較低，難以滿足現(xiàn)代商業(yè)銀行大規(guī)模、高效率的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需求。在當(dāng)今金融市場(chǎng)快速發(fā)展、信用風(fēng)險(xiǎn)日益復(fù)雜的背景下，單純依靠專家判斷模型已經(jīng)無法滿足商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確度量和有效管理的要求，需要結(jié)合其他更科學(xué)、更客觀的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型來進(jìn)行綜合評(píng)估。4.1.2信用評(píng)分模型信用評(píng)分模型是一種廣泛應(yīng)用于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的量化分析工具，它通過對(duì)借款人的一系列信用相關(guān)變量進(jìn)行系統(tǒng)分析，運(yùn)用特定的統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出一個(gè)能夠反映借款人信用風(fēng)險(xiǎn)程度的信用分?jǐn)?shù)。這一分?jǐn)?shù)成為商業(yè)銀行判斷借款人信用狀況、決定是否給予貸款以及確定貸款額度和利率的重要依據(jù)。信用評(píng)分模型的構(gòu)建基于大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了借款人的多個(gè)方面信息。借款人的基本信息是模型的重要輸入，包括年齡、性別、職業(yè)、收入水平、居住狀況等。年齡和職業(yè)可以反映借款人的穩(wěn)定性和收入潛力，一般來說，年齡較大且職業(yè)穩(wěn)定的借款人，其收入相對(duì)穩(wěn)定，還款能力和還款意愿可能更強(qiáng)；收入水平則直接關(guān)系到借款人的償債能力，較高的收入意味著更強(qiáng)的還款能力。信用記錄是信用評(píng)分模型的核心數(shù)據(jù)之一，包括過往的貸款還款記錄、信用卡使用記錄、是否存在逾期或違約等情況。良好的信用記錄表明借款人具有較強(qiáng)的還款意愿和信用意識(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；而存在逾期或違約記錄則會(huì)顯著增加借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致信用評(píng)分降低。財(cái)務(wù)狀況也是模型考慮的關(guān)鍵因素，如資產(chǎn)負(fù)債狀況、債務(wù)收入比、儲(chǔ)蓄情況等。資產(chǎn)負(fù)債狀況反映了借款人的財(cái)務(wù)實(shí)力和償債能力，資產(chǎn)豐富、負(fù)債較低的借款人，其信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較??；債務(wù)收入比則衡量了借款人的債務(wù)負(fù)擔(dān)與收入的關(guān)系，比值越高，說明借款人的債務(wù)壓力越大，信用風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。在信用評(píng)分模型中，各種信用相關(guān)變量被賦予不同的權(quán)重，以反映它們對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)重要性。權(quán)重的確定通?；诮y(tǒng)計(jì)分析和經(jīng)驗(yàn)判斷，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，找出與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性最強(qiáng)的變量，并為其分配較高的權(quán)重。信用記錄在大多數(shù)信用評(píng)分模型中往往被賦予較高的權(quán)重，因?yàn)檫^往的信用行為是預(yù)測(cè)未來信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。如果借款人在過去的信用活動(dòng)中一直保持良好的還款記錄，那么他在未來按時(shí)還款的可能性也相對(duì)較大；反之，如果存在多次逾期或違約記錄，其未來違約的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)顯著增加。收入水平也通常被賦予較高權(quán)重，因?yàn)榉€(wěn)定且較高的收入是借款人按時(shí)償還債務(wù)的重要保障。相比之下，一些相對(duì)次要的變量，如借款人的居住狀況，雖然也會(huì)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定影響，但權(quán)重可能相對(duì)較低。居住在自有房產(chǎn)中的借款人，可能在穩(wěn)定性方面表現(xiàn)更好，但這一因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度相對(duì)較小。信用評(píng)分模型的計(jì)算過程相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，一旦模型建立并確定了變量和權(quán)重，就可以對(duì)新的借款人進(jìn)行快速評(píng)估。當(dāng)有新的貸款申請(qǐng)時(shí)，銀行只需收集借款人的相關(guān)信息，將其代入模型中進(jìn)行計(jì)算，即可得到相應(yīng)的信用分?jǐn)?shù)。這種標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算過程使得信用評(píng)分模型具有較高的客觀性和一致性，不同的評(píng)估人員使用相同的模型對(duì)同一借款人進(jìn)行評(píng)估，得到的結(jié)果基本相同，避免了人為因素的干擾。信用評(píng)分模型還能夠快速處理大量的貸款申請(qǐng)，提高了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率，滿足了商業(yè)銀行大規(guī)模業(yè)務(wù)處理的需求。在互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展的今天，許多在線貸款平臺(tái)利用信用評(píng)分模型，實(shí)現(xiàn)了貸款申請(qǐng)的自動(dòng)化審批，借款人提交申請(qǐng)后，系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)給出審批結(jié)果，大大提高了貸款業(yè)務(wù)的辦理速度。信用評(píng)分模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量中具有諸多優(yōu)勢(shì)。它基于客觀的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算方法，減少了人為因素的干擾，使得評(píng)估結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確。通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析和建模，信用評(píng)分模型能夠捕捉到數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和關(guān)系，從而更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。該模型還能夠快速處理大量的貸款申請(qǐng)，提高了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率，降低了操作成本。在實(shí)際應(yīng)用中，信用評(píng)分模型也存在一些局限性。它對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求較高，如果數(shù)據(jù)存在缺失、錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的情況，將會(huì)嚴(yán)重影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在收集借款人的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或存在虛假信息，那么基于這些數(shù)據(jù)計(jì)算出的信用分?jǐn)?shù)就會(huì)出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致銀行做出錯(cuò)誤的信用決策。信用評(píng)分模型主要依賴歷史數(shù)據(jù)，對(duì)于新出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)因素或市場(chǎng)變化可能反應(yīng)滯后，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來的信用風(fēng)險(xiǎn)。隨著金融市場(chǎng)的創(chuàng)新和發(fā)展，新的金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式不斷涌現(xiàn)，一些新興的風(fēng)險(xiǎn)因素可能無法在傳統(tǒng)的信用評(píng)分模型中得到充分體現(xiàn)。當(dāng)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)危機(jī)、政策重大調(diào)整等極端情況時(shí)，歷史數(shù)據(jù)所反映的規(guī)律可能不再適用，信用評(píng)分模型的預(yù)測(cè)能力也會(huì)受到挑戰(zhàn)。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)期間，企業(yè)的經(jīng)營狀況和信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)發(fā)生急劇變化，而信用評(píng)分模型可能無法及時(shí)捕捉到這些變化，導(dǎo)致對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估出現(xiàn)偏差。4.1.3Z-score違約預(yù)測(cè)模型Z-score違約預(yù)測(cè)模型由美國紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院教授愛德華?奧特曼（EdwardI.Altman）于1968年提出，是一種經(jīng)典的多變量信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域具有重要的地位和廣泛的應(yīng)用。該模型的核心思想是通過構(gòu)建一個(gè)包含多個(gè)財(cái)務(wù)比率的線性判別函數(shù)，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合分析，從而預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生破產(chǎn)或違約的可能性。Z-score模型的判別函數(shù)由五個(gè)關(guān)鍵財(cái)務(wù)比率構(gòu)成，每個(gè)比率都從不同角度反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)特征和經(jīng)營狀況。X1代表營運(yùn)資金與資產(chǎn)總額的比率，營運(yùn)資金是指企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)減去流動(dòng)負(fù)債后的余額，它反映了企業(yè)在短期內(nèi)可用于經(jīng)營周轉(zhuǎn)的資金規(guī)模。X1比率越高，表明企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)相對(duì)流動(dòng)負(fù)債更為充裕，短期償債能力越強(qiáng)，資產(chǎn)的流動(dòng)性和運(yùn)營效率越高。一家企業(yè)的營運(yùn)資金與資產(chǎn)總額的比率較高，說明它在應(yīng)對(duì)短期債務(wù)和日常經(jīng)營資金需求時(shí)具有較強(qiáng)的能力，面臨的短期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。X2表示留存收益與資產(chǎn)總額的比率，留存收益是企業(yè)歷年經(jīng)營積累下來的未分配利潤和盈余公積之和，反映了企業(yè)的盈利能力和積累能力。該比率越高，意味著企業(yè)通過自身經(jīng)營積累的財(cái)富越多，在面臨經(jīng)濟(jì)困難或風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，有更多的內(nèi)部資金可以用于應(yīng)對(duì)，企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力和長期發(fā)展?jié)摿σ簿驮綇?qiáng)。對(duì)于一家長期盈利并不斷積累留存收益的企業(yè)來說，它在市場(chǎng)波動(dòng)或行業(yè)競(jìng)爭加劇時(shí)，更有能力維持正常的生產(chǎn)經(jīng)營，減少違約的可能性。息稅前利潤與資產(chǎn)總額的比率是X3，息稅前利潤是指企業(yè)在扣除利息和所得稅之前的利潤，它衡量了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，反映了企業(yè)的經(jīng)營效率和盈利能力。X3比率越高，說明企業(yè)每單位資產(chǎn)能夠創(chuàng)造的利潤越多，經(jīng)營效益越好，在償還債務(wù)方面也就更有保障。如果一家企業(yè)的息稅前利潤與資產(chǎn)總額的比率較高，表明它在市場(chǎng)競(jìng)爭中具有較強(qiáng)的盈利能力，能夠穩(wěn)定地獲取利潤，為按時(shí)償還債務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。X4是普通股和優(yōu)先股市場(chǎng)價(jià)值總額與負(fù)債賬面價(jià)值總額的比率，該比率反映了企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)和償債能力。當(dāng)企業(yè)的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值相對(duì)負(fù)債賬面價(jià)值較高時(shí)，說明企業(yè)的所有者權(quán)益相對(duì)較多，償債能力較強(qiáng)，債權(quán)人的利益更有保障，企業(yè)發(fā)生違約的風(fēng)險(xiǎn)也就較低。一家上市公司的股票市值較高，而負(fù)債相對(duì)較少，這意味著它在市場(chǎng)上具有較高的價(jià)值認(rèn)可度，并且有足夠的資產(chǎn)來覆蓋債務(wù)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。X5代表銷售收入與資產(chǎn)總額的比率，即總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，它衡量了企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營的效率，反映了企業(yè)利用全部資產(chǎn)獲取銷售收入的能力。X5比率越高，表明企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度越快，資產(chǎn)利用效率越高，企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭力和經(jīng)營活力越強(qiáng)。一家總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率較高的企業(yè)，能夠快速地將資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為銷售收入，實(shí)現(xiàn)資金的快速回籠和增值，在一定程度上降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。如果一家制造企業(yè)能夠高效地利用生產(chǎn)設(shè)備和庫存，快速生產(chǎn)并銷售產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)較高的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，那么它在市場(chǎng)中就更具競(jìng)爭力，違約的可能性也相對(duì)較小。奧特曼教授通過大量的實(shí)證研究，確定了Z值的臨界值，并提出了相應(yīng)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)Z值低于1.81時(shí)，企業(yè)被認(rèn)為處于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，面臨較高的破產(chǎn)或違約可能性；當(dāng)Z值在1.81至2.99之間時(shí)，企業(yè)處于灰色區(qū)域，信用狀況不穩(wěn)定，存在一定的違約風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)Z值高于2.99時(shí)，企業(yè)被視為處于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，財(cái)務(wù)狀況較為穩(wěn)健，違約風(fēng)險(xiǎn)較低。這些臨界值和判斷標(biāo)準(zhǔn)是基于對(duì)大量企業(yè)樣本的統(tǒng)計(jì)分析得出的，具有一定的普遍性和參考價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，由于不同行業(yè)、不同企業(yè)的財(cái)務(wù)特征和經(jīng)營環(huán)境存在差異，這些臨界值可能需要根據(jù)具體情況進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。一些新興行業(yè)的企業(yè)，由于其發(fā)展階段和商業(yè)模式的特殊性，可能具有較高的成長性和風(fēng)險(xiǎn)特征，其Z值的臨界值可能與傳統(tǒng)行業(yè)有所不同。Z-score違約預(yù)測(cè)模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。它能夠通過對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的定量分析，較為準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，為商業(yè)銀行的貸款決策提供有力的支持。在貸款審批過程中，銀行可以運(yùn)用Z-score模型對(duì)借款企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析，計(jì)算出Z值，根據(jù)Z值的大小判斷企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，從而決定是否發(fā)放貸款、確定貸款額度和利率等。該模型具有較強(qiáng)的可解釋性，各個(gè)財(cái)務(wù)比率的含義明確，能夠直觀地反映企業(yè)在不同方面的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)特征，便于銀行管理人員理解和運(yùn)用。Z-score模型也存在一些局限性。它主要依賴企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，而財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)可能存在粉飾、造假等問題，影響模型的準(zhǔn)確性。如果企業(yè)為了獲得貸款而對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行虛假披露，夸大利潤、隱瞞負(fù)債，那么基于這些虛假數(shù)據(jù)計(jì)算出的Z值就會(huì)誤導(dǎo)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該模型對(duì)行業(yè)差異的考慮相對(duì)不足，不同行業(yè)的企業(yè)在財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營模式和風(fēng)險(xiǎn)特征等方面存在較大差異，統(tǒng)一的Z值臨界值可能無法準(zhǔn)確反映不同行業(yè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。制造業(yè)企業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、盈利模式和資金周轉(zhuǎn)特點(diǎn)有很大不同，使用相同的Z值標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估它們的信用風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)導(dǎo)致偏差。Z-score模型難以反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化和宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)波動(dòng)較大或行業(yè)競(jìng)爭格局發(fā)生重大變化時(shí)，模型的預(yù)測(cè)能力可能會(huì)受到限制。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，市場(chǎng)需求下降、企業(yè)經(jīng)營困難，即使企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)在短期內(nèi)沒有明顯變化，其信用風(fēng)險(xiǎn)也可能已經(jīng)大幅增加，但Z-score模型可能無法及時(shí)捕捉到這些變化。4.2現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型4.2.1CreditMetrics模型CreditMetrics模型由J.P.摩根公司等機(jī)構(gòu)于1997年開發(fā)，是一種運(yùn)用VAR（ValueatRisk，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）框架對(duì)貸款和非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。該模型的核心在于全面考慮借款人的信用評(píng)級(jí)、評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣、違約貸款的回收率以及債券市場(chǎng)上的信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差等關(guān)鍵因素，以此來精確計(jì)算貸款的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性，進(jìn)而得出個(gè)別貸款和貸款組合的VAR值。在計(jì)算貸款市場(chǎng)價(jià)值時(shí)，CreditMetrics模型充分利用信用評(píng)級(jí)體系。信用評(píng)級(jí)是對(duì)借款人信用質(zhì)量的一種量化評(píng)估，它反映了借款人按時(shí)足額償還債務(wù)的可能性。不同的信用評(píng)級(jí)對(duì)應(yīng)著不同的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，信用評(píng)級(jí)越高，表明借款人的信用狀況越好，違約風(fēng)險(xiǎn)越低；反之，信用評(píng)級(jí)越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越高。模型基于借款人當(dāng)前的信用評(píng)級(jí)，結(jié)合評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣，預(yù)測(cè)借款人在未來一段時(shí)間內(nèi)信用評(píng)級(jí)發(fā)生變化的概率。評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣記錄了不同信用評(píng)級(jí)之間相互轉(zhuǎn)移的概率，通過該矩陣，可以了解到借款人從當(dāng)前評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移到其他評(píng)級(jí)的可能性大小。一家當(dāng)前信用評(píng)級(jí)為A級(jí)的企業(yè)，在未來一年內(nèi)可能維持A級(jí)評(píng)級(jí)，也可能上升到AA級(jí)，或者下降到BBB級(jí)甚至更低評(píng)級(jí)，評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣中會(huì)明確給出這些轉(zhuǎn)移概率。違約貸款的回收率也是CreditMetrics模型中的重要參數(shù)。當(dāng)借款人發(fā)生違約時(shí)，銀行并非一定會(huì)損失全部的貸款本金和利息，而是可以通過處置抵押品