2015年下半年銀行業(yè)專業(yè)初級資格考試日期為10月31日、11月1日，為幫助各位學(xué)員鞏固知識，考試吧網(wǎng)校整理了備考資料供大家參考，祝大家學(xué)習(xí)愉快!

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　　客戶信用評級

　　3.2信用風(fēng)險計量

　　信用風(fēng)險計量是現(xiàn)代信用風(fēng)險管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用風(fēng)險計量經(jīng)歷了從專家判斷法、信用評分模型到違約概率模型分析三個主要發(fā)展階段，特別是《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評級體系的方法(Internal

　　Rating-BasedApproach)來計量違約概率、違約損失并據(jù)此計算信用風(fēng)險對應(yīng)的資本要求，有力地推動了商業(yè)銀行信用風(fēng)險內(nèi)部評級體系和計量技術(shù)的深入發(fā)展。

　　商業(yè)銀行對信用風(fēng)險的計量依賴于對借款人和交易風(fēng)險的評估�！栋腿麪栃沦Y本協(xié)議》明確要求，商業(yè)銀行的內(nèi)部評級應(yīng)基于二維評級體系：一維是客戶評級，另一維是債項評級。

　　3.2.1客戶信用評級

　　1.客戶信用評級的基本概念

　　客戶信用評級是商業(yè)銀行對客戶償債能力和償債意愿的計量和評價，反映客戶違約風(fēng)險的大小�？蛻粼u級的評價主體是商業(yè)銀行，評級目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險，評價結(jié)果是信用等級和違約概率(PD)。

　　【單選】下列關(guān)于客戶信用評級的說法，錯誤的是()。

　　A.評價主題是商業(yè)銀行

　　B.評價目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險

　　C.評價結(jié)果是信用等級和違約概率

　　D.評價內(nèi)容是客戶違約后特定債項損失大小

　　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)下列一項或多項事件發(fā)生時，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商業(yè)銀行的債務(wù)。

　　②債務(wù)人對于商業(yè)銀行的實質(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，各項透支將被視作逾期。

　　③以下情況將被視為可能無法全額償還債務(wù)：

　　l銀行停止對貸款計息;

　　l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提了專項準(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、利息或費用，造成債務(wù)規(guī)模減少;

　　l就借款人對銀行的債務(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)部評級1年期違約概率與0.03%中的較高者。巴塞爾委員會設(shè)定0.03%的下限是為了給風(fēng)險權(quán)重新定下限，也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗小概率事件時所面臨的困難。

　　【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)部評級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

　　違約概率的估計包括兩個層面：一是單一借款人的違約概率;二是某一信用等級所有借款人的違約概率�！栋腿麪栃沦Y本協(xié)議》要求實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行估計其各信用等級借款人所對應(yīng)的違約概率，常用方法有歷史違約經(jīng)驗、統(tǒng)計模型和外部評級映射三種方法。

　　與違約概率容易混淆的一個概念是違約頻率，即通常所說的違約率。違約頻率是事后檢驗的結(jié)果，而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測，兩者存在本質(zhì)的區(qū)別。

　　與違約概率容易混淆的另一個概念是不良率，使不良債項余額在所有債項余額的占比，二者不具有可比性。

　　客戶信用評級的發(fā)展

　　2.客戶信用評級的發(fā)展

　　(1)專家判斷法

　　即專家系統(tǒng)(ExpertSystem)，是商業(yè)銀行在長期經(jīng)營信貸業(yè)務(wù)、承擔(dān)信用風(fēng)險過程中逐步發(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(Reputation)

　　杠桿(Leverage)

　　收益波動性(VolatilityofEarnings)

　　②與市場有關(guān)的因素

　　經(jīng)濟周期(EconomicCycle)

　　宏觀經(jīng)濟政策(Macro-EconomyPolicy)

　　利率水平(LevelofInterestRates)

　　目前所使用的專家系統(tǒng)，其中，對企業(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)還有針對企業(yè)信用分析的5Ps系統(tǒng)和針對商業(yè)銀行等金融機構(gòu)的駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng)。

　　5Ps包括：個人因素(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】在客戶信用評級中，由個人因素、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)流動性(Liquidity)。

　　專家系統(tǒng)的突出特點在于將信貸專家的經(jīng)驗和判斷作為信用分析和決策的主要基礎(chǔ)，這種主觀性很強的方法/體系帶來的一個突出問題是對信用風(fēng)險的評估缺乏一致性。此外，盡管專家系統(tǒng)在銀行業(yè)的長期發(fā)展和實踐中已經(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，尤其是對關(guān)鍵要素的選擇、權(quán)重的確定以及綜合評定等方面更顯薄弱。因此，專家系統(tǒng)更適合于對借款人進(jìn)行是和否的二維決策，難以實現(xiàn)對信用風(fēng)險的準(zhǔn)確計量。

　　(2)信用評分法

　　信用評分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數(shù)值(得分)來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險，并將借款人歸類于不同的風(fēng)險等級。

　　背景知識：信用評分模型

　　20世紀(jì)60年代，信用卡的推出促使信用評分技術(shù)取得了極大發(fā)展，并迅速擴展到其他業(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評分模型;馬丁(Martin，1977)、奧爾森(Ohlson，1980)和威金頓(Wiginton，1980)則首次運用Logit模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題。

　　信用評分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定�；�本過程是：

　�、偈紫龋�根據(jù)經(jīng)驗或相關(guān)性分析，確定某一類別借款人的信用風(fēng)險主要與哪些經(jīng)濟或財務(wù)因素有關(guān)，模擬出特定形式的函數(shù)關(guān)系式;

　　②其次，根據(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;

　�、圩詈螅瑢�屬于此類別的潛在借款人的相關(guān)因素數(shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計算出一個數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險水平，給予借款人相應(yīng)評級并決定貸款與否。

　　存在一些突出問題：

　�、傩庞迷u分模型是建立在對歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場數(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分模型對借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高。

　�、坌庞迷u分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險水平的分?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)險管理最為關(guān)注的。

　　(3)違約概率模型

　　違約概率模型分析屬于現(xiàn)代信用風(fēng)險計量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit

　　Monitor、KPMG的風(fēng)險中性定價模型和死亡率模型，在銀行業(yè)引起了很大反響。

　　《巴塞爾新資本協(xié)議》也明確規(guī)定，實施內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行可采用模型估計違約概率。

　　與傳統(tǒng)的專家判斷和信用評分法相比，違約概率模型能夠直接估計客戶的違約概率，因此對歷史數(shù)據(jù)的要求更高，需要商業(yè)銀行建立一致的、明確的違約定義，并且在此基礎(chǔ)上積累至少五年的數(shù)據(jù)。

　　法人客戶評級模型

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