信用评分模型

1、信用评分模型信用评分模型（Credit Scoring Models :目录隐藏11什么是信用评分模型12信用评分模型的种类3信用评分模型的运用过 程4信用评分模型隐含的假 设5信用评分模型存在的问 题6参考文献编辑什么是信用评分模型1信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分) 来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等；对法人客户 而言，包括现金流量、财务比率等。编辑信用评分模型的种类信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。目前，应用最广泛

2、的信用评分模型有：,线性概率模型(Linear Probability Model)Logit模型Probit模型线性辨别模型(Linear Discriminant Model)信用评分模型的运用过程运用信用评分模型进行信用风险分析的基本过程是：首先，根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险主要与哪些经济或财务因素有关， 模拟出特定形式的函数关系式;其次，根据历史数据进行回归涵，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程 度；最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的 大小征量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定

3、货款与否。信用评分模型隐含的假设信用评分模型隐含的一个假设是：存在着一种测度能将良好信用及较差信用的评价对象区分成不同的两种分布。当然在这两个分布之间 可能有一些重叠，即所谓的灰色地带。有些信用评分专注于对这个灰色地带的信用消费者群体进行细分。这是由于在激烈的市场竞争下，信 用评分极低的信用申请者早已被排除，而信用评分极高的也早已被各个授信机构竞相争夺，信用需求已得 到满足，各种信用供给者需要从获得中等评分的潜在客户群体中挑选合适的授信目标，因而对中间地带的 信用消费者进行细分的评分模型是十分必要的。进行近乎连续的细致地信用评分不能仅仅依靠消费者偿债、公共记录、专业和雇用记录来简单的排除 有明

4、显不良记录者，而更需要在此基础上，进一步详细地分析消费者的消费行为，包括所属的消费者群体 年龄段、醐规律、偏好、习惯等，一个科学的信用评分模型需要建立在对消费者群体的长期或阶段性跟 踪、区域调查和大量的数理统计分析的基础上。AveIy（2000）等就曾指出，区域经济状况及所处的经济周期 是影响偿债的重要因素，但现有的信用评分模型大多忽略了这一因素。编辑信用评分模型存在的问题尽管信用评分模型是商业银行分析借款人信用风险的主要方法之一，但在使用过程中同样存在一些突 出问题：信用评分模型是建立在对历史数据（而非当前市场数据）模拟的基础上，因此是一种向后看的模型。 由于历史数据更新速度比较慢，因此回归

5、方程中各特征变量的权重在一定时间内保持不变，从而无法及时 反映公司信用状况的变化。信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高，商业银行需要相当长的时间才能建立起一个包括大 多数公司历史数据的数据库。此外，对新兴公司而言。由于其成立时间不长，历史数据则更为有限，这使 得信用评分模型的适用性和有效性受到影D向。信用评分模型虽然可以给出客户信用风险水平的分数，却无法提供客户违约概率的准确数值，而后 者往注是信用风险管理最为关注的。现代金融工程模型的概述20世纪80年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的管理和防范，新一代金融 工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的

6、基础上提出了一系列成功的信用风险 量化模型。（1）神经网络分析法。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来 的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络方法克服了传统 分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种 非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力， 另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含 的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。（2）衍生工具信用风险的度量方法

7、。20世纪80年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因 其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。然而，这些旨在规避市场风险应 运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代 表性的有下列三种：一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具 的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列REE计算模型。二是模拟法，这种 计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交 易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。

8、三是敏感度分析法，就是 利用这些比较值通过方案分析或应用风险系数来估测衍生工具价值。（3）集中风险的评估系统。前述方法绝大多数是度量单项贷款或投资项目的信用风险，而很少注重 信用集中风险的评估。信用集中风险是所有单一项目信用风险的总和。金融机构和投资者采用贷款组合 投资组合来达到分散和化解风险的目的。1997年，J.P.摩根推出的“信用计量法和瑞士信贷金融产品的“信 用风险法”，均可以用来评估信用风险敞口亏损分布以及计算用以弥补风险所需的资本。“信用计量法”是以 风险值为核心的动态量化风险管理系统，它集计算机技术、计量经济学、统计学和管理工程系统知识于一 体，从证券组合、贷款组合的角度，全方位

9、衡量信用风险。该方法应用的范围比较广，诸如证券、贷款 信用证、贷款承诺、衍生工具、应收账款等领域的信用风险都可用此方法进行估测。“信用风险法”是在信 用评级框架下，计算每一级别或分数下的平均违约率及违约波动，并将这些因素与风险敞口综合考虑，从 而算出亏损分布与所需资本预测数。编辑现代金融工程模型的分析与评价现代金融工程模型的几种信用风险度量模型的优缺点主要是：（1）神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问 题的能力。它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题，其结果介于0与1之间，在信用风险的衡 量下，即为违约概率。神经网络法的最大缺点是其工作的随机

10、性较强。因为要得到一个较好的神经网络结 构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此，使该模型的应用受到了限制。爱德华阿尔特曼博士 （Edward I.Altman）（1995）在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论认为，神经网络分析方法 在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型。（2）衍生工具信用风险模型的优点是具有较强的严谨性，该模型力图以数量化的、严谨的逻辑识别 信用风险。从缺点和不足来看，衍生工具信用风险模型的严密的前提假设（当一个变量发生改变，则原有 的结论需要全部推翻重新进行论证）限制了它的使用范围。而且从大量的实证研究结果来看，衍生工具信 用风险模型没有得到足够的支持。例如达菲辛格顿（Duffie Singleton）（1999）发现简约模型无法解释观测 到的不同信用等级横