客戶信用評(píng)級(jí)
　　3.2信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
　　信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量是現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量經(jīng)歷了從專家判斷法、信用評(píng)分模型到違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段，特別是《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的方法（Internal
　　Rating-BasedApproach）來計(jì)量違約概率、違約損失并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的資本要求，有力地推動(dòng)了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系和計(jì)量技術(shù)的深入發(fā)展。
　　商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量依賴于對(duì)借款人和交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估?！栋腿麪栃沦Y本協(xié)議》明確要求，商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)應(yīng)基于二維評(píng)級(jí)體系：一維是客戶評(píng)級(jí)，另一維是債項(xiàng)評(píng)級(jí)。
　　3.2.1客戶信用評(píng)級(jí)
　　1.客戶信用評(píng)級(jí)的基本概念
　　客戶信用評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行對(duì)客戶償債能力和償債意愿的計(jì)量和評(píng)價(jià)，反映客戶違約風(fēng)險(xiǎn)的大小?？蛻粼u(píng)級(jí)的評(píng)價(jià)主體是商業(yè)銀行，評(píng)級(jí)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率（PD）。
　　【單選】下列關(guān)于客戶信用評(píng)級(jí)的說法，錯(cuò)誤的是（）。
　　A．評(píng)價(jià)主題是商業(yè)銀行
　　B．評(píng)價(jià)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn)
　　C．評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率
　　D．評(píng)價(jià)內(nèi)容是客戶違約后特定債項(xiàng)損失大小
　　答案：D
　　（1）違約的定義
　　根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的定義，當(dāng)下列一項(xiàng)或多項(xiàng)事件發(fā)生時(shí)，債務(wù)人即被視為違約：
　?、偕虡I(yè)銀行認(rèn)定，除非采取追索措施，如變現(xiàn)抵押品（如果存在的話），借款人可能無法全額償還對(duì)商業(yè)銀行的債務(wù)。
　?、趥鶆?wù)人對(duì)于商業(yè)銀行的實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)逾期90天以上（含）。若債務(wù)人超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額，各項(xiàng)透支將被視作逾期。
　?、垡韵虑闆r將被視為可能無法全額償還債務(wù)：
　　銀行停止對(duì)貸款計(jì)息；
　　在發(fā)生信貸關(guān)系后，由于信貸質(zhì)量出現(xiàn)大幅度下降，銀行沖銷了貸款或計(jì)提了專項(xiàng)準(zhǔn)備金；
　　銀行將貸款出售并相應(yīng)承擔(dān)了較大的經(jīng)濟(jì)損失；
　　銀行同意消極債務(wù)重組，由此可能發(fā)生較大規(guī)模的減免或推遲償還本金、利息或費(fèi)用，造成債務(wù)規(guī)模減少；
　　就借款人對(duì)銀行的債務(wù)而言，銀行將債務(wù)人列為破產(chǎn)企業(yè)或類似的狀況；
　　債務(wù)人申請(qǐng)破產(chǎn)，或已經(jīng)破產(chǎn)，或處于類似狀態(tài)，由此將不履行或延期償還銀行債務(wù)。
　　（2）違約概率
　　違約概率是指借款人在未來一定時(shí)期內(nèi)發(fā)生違約的可能性。在《巴塞爾新資本協(xié)議》中，違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí)1年期違約概率與0.03%中的較高者。巴塞爾委員會(huì)設(shè)定0.03%的下限是為了給風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重新定下限，也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗(yàn)小概率事件時(shí)所面臨的困難。
　　【單選】在《巴塞爾新資本協(xié)議》中，違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí)1年期違約概率與（）中的較高者。
　　A．0.1％
　　B．0.01％
　　C．0.3％
　　D．0.03％
　　答案：D
　　違約概率的估計(jì)包括兩個(gè)層面：一是單一借款人的違約概率；二是某一信用等級(jí)所有借款人的違約概率。《巴塞爾新資本協(xié)議》要求實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行估計(jì)其各信用等級(jí)借款人所對(duì)應(yīng)的違約概率，常用方法有歷史違約經(jīng)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)模型和外部評(píng)級(jí)映射三種方法。
　　與違約概率容易混淆的一個(gè)概念是違約頻率，即通常所說的違約率。違約頻率是事后檢驗(yàn)的結(jié)果，而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測(cè)，兩者存在本質(zhì)的區(qū)別。
　　與違約概率容易混淆的另一個(gè)概念是不良率，使不良債項(xiàng)余額在所有債項(xiàng)余額的占比，二者不具有可比性。
　　客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展
　　2．客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展
　?。?）專家判斷法
　　即專家系統(tǒng)（ExpertSystem），是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)信貸業(yè)務(wù)、承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)過程中逐步發(fā)展并完善起來的傳統(tǒng)信用分析方法。
　?、倥c借款人有關(guān)的因素：
　　聲譽(yù)（Reputation）
　　杠桿（Leverage）
　　收益波動(dòng)性（VolatilityofEarnings）
　　②與市場(chǎng)有關(guān)的因素
　　經(jīng)濟(jì)周期（EconomicCycle）
　　宏觀經(jīng)濟(jì)政策（Macro-EconomyPolicy）
　　利率水平（LevelofInterestRates）
　　目前所使用的專家系統(tǒng)，其中，對(duì)企業(yè)信用分析的5Cs系統(tǒng)使用最為廣泛。5Cs系統(tǒng)指：
　　品德（Character）
　　資本（Capital）
　　還款能力（Capacity）
　　抵押（Collateral）
　　經(jīng)營(yíng)環(huán)境（Condition）
　　除5Cs系統(tǒng)外，使用較為廣泛的專家系統(tǒng)還有針對(duì)企業(yè)信用分析的5Ps系統(tǒng)和針對(duì)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的駱駝（CAMEL）分析系統(tǒng)。
　　5Ps包括：個(gè)人因素（PersonalFactor）、資金用途因素（PurposeFactor）、還款來源因素（Payment
　　Factor）、保障因素（ProtectionFactor）、企業(yè)前景因素（PerspectiveFactor）。
　　【單選】在客戶信用評(píng)級(jí)中，由個(gè)人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素和企業(yè)前景因素等構(gòu)成，針對(duì)企業(yè)信用分析的專家系統(tǒng)是（）。
　　A．5Cs系統(tǒng)
　　B．5Ps系統(tǒng)
　　C．CAMEL分析系統(tǒng)
　　D．4Cs系統(tǒng)
　　答案：B
　　駱駝（CAMEL）分析系統(tǒng)包括：資本充足性（CapitalAdequacy）、資產(chǎn)質(zhì)量（Asset Quality）、管理水平（Management）、盈利水平（Earnings）流動(dòng)性（Liquidity）。
　　專家系統(tǒng)的突出特點(diǎn)在于將信貸專家的經(jīng)驗(yàn)和判斷作為信用分析和決策的主要基礎(chǔ)，這種主觀性很強(qiáng)的方法/體系帶來的一個(gè)突出問題是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估缺乏一致性。此外，盡管專家系統(tǒng)在銀行業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和實(shí)踐中已經(jīng)形成了較為成熟的分析框架，但專家系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)的理論支持，尤其是對(duì)關(guān)鍵要素的選擇、權(quán)重的確定以及綜合評(píng)定等方面更顯薄弱。因此，專家系統(tǒng)更適合于對(duì)借款人進(jìn)行是和否的二維決策，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確計(jì)量。
　　（2）信用評(píng)分法
　　信用評(píng)分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計(jì)算出一個(gè)數(shù)值（得分）來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，并將借款人歸類于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
　　背景知識(shí)：信用評(píng)分模型
　　20世紀(jì)60年代，信用卡的推出促使信用評(píng)分技術(shù)取得了極大發(fā)展，并迅速擴(kuò)展到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。奧而特曼（Altman，1968）提出了基于多元判別分析技術(shù)的Z評(píng)分模型；馬?。∕artin，1977）、奧爾森（Ohlson，1980）和威金頓（Wiginton，1980）則首次運(yùn)用Logit模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題。
　　信用評(píng)分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。基本過程是：
　?、偈紫龋鶕?jù)經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)性分析，確定某一類別借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)主要與哪些經(jīng)濟(jì)或財(cái)務(wù)因素有關(guān)，模擬出特定形式的函數(shù)關(guān)系式；
　?、谄浯危鶕?jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得出各相關(guān)因素的權(quán)重；
　?、圩詈?，將屬于此類別的潛在借款人的相關(guān)因素?cái)?shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計(jì)算出一個(gè)數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，給予借款人相應(yīng)評(píng)級(jí)并決定貸款與否。
　　存在一些突出問題：
　　①信用評(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)（而非當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù)）模擬的基礎(chǔ)上，因此是一種向后看（BackwardLooking）的模型。
　?、谛庞迷u(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高。
　?、坌庞迷u(píng)分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù)，卻無法提供客戶違約概率的準(zhǔn)確數(shù)值，而后者往往是信用風(fēng)險(xiǎn)管理最為關(guān)注的。