2016年銀行從業(yè)資格《風(fēng)險(xiǎn)管理》考點(diǎn)：客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

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　　客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

　　(1)老師判斷法2016年銀行從業(yè)資格《風(fēng)險(xiǎn)管理》考點(diǎn)：客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

　　即老師系統(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(guò)程中逐步發(fā)展并完善起來(lái)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)

　?、谂c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)

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　　目前所使用的老師系統(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，使用較為廣泛的老師系統(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)。2016年銀行從業(yè)資格《風(fēng)險(xiǎn)管理》考點(diǎn)：客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

　　5Ps包括：個(gè)人因素(PersonalFactor)、資金用途因素(PurposeFactor)、還款來(lái)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(lái)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)信用分析的老師系統(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

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　　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)。

　　老師系統(tǒng)的突出特點(diǎn)在于將信貸老師的經(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(lái)的一個(gè)突出問(wèn)題是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估缺乏一致性。此外，盡管老師系統(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，但老師系統(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，老師系統(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(lái)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2016年銀行從業(yè)資格《風(fēng)險(xiǎn)管理》考點(diǎn)：客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

　　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;馬丁(Martin，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(wèn)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?；具^(guò)程是：

　?、偈紫?，根據(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。

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　　存在一些突出問(wèn)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。

　　②信用評(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(wú)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。

　　(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(xiǎn)計(jì)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(xiǎn)中性定價(jià)模型和死亡率模型，在銀行業(yè)引起了很大反響。2016年銀行從業(yè)資格《風(fēng)險(xiǎn)管理》考點(diǎn)：客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

　　《巴塞爾新資本協(xié)議》也明確規(guī)定，實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行可采用模型估計(jì)違約概率。

　　與傳統(tǒng)的老師判斷和信用評(píng)分法相比，違約概率模型能夠直接估計(jì)客戶的違約概率，因此對(duì)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)。

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