信用风险控制和缓释

划分依据

类别

按风险能否分散

（1）系统性信用风险：指对各种金融工具都会产生影响的信用风险，不能够通过分散而相互抵消或削弱。

（2）非系统性信用风险：指和特定对象相关的信用风险，可以采取分散的策略进行控制。

按风险发生的形式

（1）结算前风险：交易对手在合约规定的结算日之前违约带来的风险。

（2）结算风险：一种特殊的信用风险，指交易双方在结算过程中一方支付了合同资金但另一方发生违约的风险。

按风险暴露特征和引起风险主体不同

主权信用风险、金融机构信用风险、零售信用风险、公司信用风险、股权信用风险暴露、其他信用风险暴露。

（主权信用风险暴露、金融机构信用风险暴露、公司信用风险暴露统称为非零售信用风险暴露。）

客户评级

内容

含义

投资机构对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。

评价主体：商业银行

评价目标：客户违约风险

评价结果：信用等级和违约概率

内容

（1）违约：估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露等信用风险参数的基础。

（2）违约概率：借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。一般被定义为借款人内部评级1年期违约概率与0.03%中的较高者。

违约概率的估计：

①单一借款人的违约概率；

②某一信用等级所有借款人的违约概率。

计量方法

（1）专家判断法：即专家系统，是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素基础上依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。

考虑因素∶

①与借款人有关的因素，包括声誉、杠杆、收益波动性。

②与市场有关的因素，包括经济周期、宏观经济政策、利率水平

（2）信用评分模型：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、各种财务比率等。

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，应用最广泛的信用评分模型有线性概率模型，Logit模型、Probit模型和线性辨别模型。

（3）违约概率模型：

常用的违约概率模型包括：

①RiskCalc模型：在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。

②KMV的CreditMonitor模型：一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在期权交易中，从而通过期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约概率。

③KPMG风险中性定价模型：核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不论是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。

④死亡率模型：根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率，即死亡率。通常分为边际死亡率和累计死亡率。

债项评级

内容

含义

对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后估计的债项损失大小。

特定风险因素：包括抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。

违约风险暴露（EAD）

指债务人违约时预期表内项目和表外项目的风险暴露总额，包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用。

若客户已经违约，则违约风险暴露为其违约时的债务账面价值；

若客户尚未违约，则违约风险暴露对于表内项目为债务账面价值，对于表外项目为：已提取金额+信用转换系数×已承诺未提取金额

违约损失率（LGD）

指估计的某一项违约后损失的金额占该违约债项风险暴露的比例，即损失占风险暴露总额的百分比（损失的严重程度，LGD=1-回收率）

①市场价值法：通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率，其假设前提是市场能及时有效反映债券发行企业的信用风险变化，主要适用于已经在市场上发行并且可交易的大企业、政府、银行债券。根据所采用的信息中是否包含违约债项，可进一步细分为市场法（采用违约债项计量非违约债项LGD）和隐含市场法（不采用违约债项，直接根据信用价差计量LGD）。

②回收现金流法：根据违约历史清收情况，预测违约贷款在清收过程中的现金流，并计算出LGD，即：

LGD＝1-回收率＝1-（回收金额-回收成本）/违约风险暴露

客户评级

内容

含义

投资机构对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。

评价主体：商业银行

评价目标：客户违约风险

评价结果：信用等级和违约概率

内容

（1）违约：估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露等信用风险参数的基础。

（2）违约概率：借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。一般被定义为借款人内部评级1年期违约概率与0.03%中的较高者。

违约概率的估计：

①单一借款人的违约概率；

②某一信用等级所有借款人的违约概率。

计量方法

（1）专家判断法：即专家系统，是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素基础上依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。

考虑因素∶

①与借款人有关的因素，包括声誉、杠杆、收益波动性。

②与市场有关的因素，包括经济周期、宏观经济政策、利率水平

（2）信用评分模型：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、各种财务比率等。

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，应用最广泛的信用评分模型有线性概率模型，Logit模型、Probit模型和线性辨别模型。

（3）违约概率模型：

常用的违约概率模型包括：

①RiskCalc模型：在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。

②KMV的CreditMonitor模型：一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在期权交易中，从而通过期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约概率。

③KPMG风险中性定价模型：核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不论是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。

④死亡率模型：根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率，即死亡率。通常分为边际死亡率和累计死亡率。

债项评级

内容

含义

对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后估计的债项损失大小。

特定风险因素：包括抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。

违约风险暴露（EAD）

指债务人违约时预期表内项目和表外项目的风险暴露总额，包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用。

若客户已经违约，则违约风险暴露为其违约时的债务账面价值；

若客户尚未违约，则违约风险暴露对于表内项目为债务账面价值，对于表外项目为：已提取金额+信用转换系数×已承诺未提取金额

违约损失率（LGD）

指估计的某一项违约后损失的金额占该违约债项风险暴露的比例，即损失占风险暴露总额的百分比（损失的严重程度，LGD=1-回收率）

①市场价值法：通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率，其假设前提是市场能及时有效反映债券发行企业的信用风险变化，主要适用于已经在市场上发行并且可交易的大企业、政府、银行债券。根据所采用的信息中是否包含违约债项，可进一步细分为市场法（采用违约债项计量非违约债项LGD）和隐含市场法（不采用违约债项，直接根据信用价差计量LGD）。

②回收现金流法：根据违约历史清收情况，预测违约贷款在清收过程中的现金流，并计算出LGD，即：

LGD＝1-回收率＝1-（回收金额-回收成本）/违约风险暴露