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文档简介

1、1商业信用等级评估的挑战和对策商业信用等级评估的挑战缺乏历史数据 数据越多越好，可惜没有很多数据有很多破产数据的银行自己可能早就破产或者被收购数据质量不可靠模型需要定量数据和定性数据，历史数据不可靠，甚至可能带有很多主观的成分，譬如定性数据数据和预期结果不符大家的期待是，盈利高的公司应该破产的风险小，但是事实可能并非如此缺少分散投资的公司盈利可能非常好，但是破产的概率却相对高定量分析数据商业信用等级包括定量数据，譬如利润率，债务杠杆率等定性分析数据公司的文化，管理层的经验，产品的竞争对手，对政策的依赖性，经营风险（化工企业），关键人风险，关键客户定量和定性结果的权重定量分析和定性分析各占比例模

2、型数量的确定太多，数据更稀薄；太少，眉毛胡子一把抓模型结果的验证缺少历史数据来验证商业信用等级评估的对策 -1数据挑战对有数据的贷款行业，建数据模型对缺少数据的贷款行业，建自回归模型 （用专家评定的等级，反推系数）完全没有数据的贷款行业，建专家模型数据质量过去破产企业的数据，一般没有记录企业的定性评估，带有很多主观性。破产的企业，自然缺少管理经验。有些企业破产，有其特殊原因数据不支持结论数据质量问题企业的特殊性，另外归类商业信用等级评估的对策 -2定量因子（Factor）分析利润率利息覆盖率（DSCR）企业杠杆率（收入杠杆，资产杠杆）季度报表/年报表（平均值？TTC vs PIT)定性因子分析

3、企业文化管理经验关键客户（买家和卖家）市场的稳定性特发事件许多数据在贷款时没有收集。事后收集有更多主观性商业信用等级评估的对策 -3定性分析和定量分析的权重单独分析，然后把结果加权重定量数据和定性数据一起回归分析建多少模型太多模型，数据变得更少，特别是破产数据太少模型，不同经营形式的企业数据被绑到一起譬如商业地产，包括 建筑贷款（CRE Construction）和运行贷款（CRE Income Producing). 是否按建筑类型（Apartment， Office， Warehouse， Hotel)再分类？混合型建筑怎么处理（楼上住宿，楼下餐馆）？建筑物的地理位置（北上广深 和 沈阳长春等东三省城市）？企业自用楼？城市贷款（很少城市破产，美国底特律，唯一大城市）模型验证模型通过标准？对比模型（Benchmark）？市场的周期性？模型评估概率的周期性 (TTC vs PIT)短期数据和TTC 的不可比性未来市场远景和历史数据估计的破

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