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。

　　2.客戶信用評級的發(fā)展

　　(1)專家判斷法

　　即專家系統(tǒng)(Expert System)，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(Volatility of Earnings)

　�、谂c市場有關(guān)的因素

　　經(jīng)濟周期(Economic Cycle)

　　宏觀經(jīng)濟政策(Macro-Economy Policy)

　　利率水平(Leveof Interest Rates)

　　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(PersonaFactor)、資金用途因素(Purpose Factor)、還款來源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企業(yè)前景因素(Perspective Factor)。

　　駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng)包括：資本充足性(CapitaAdequacy)、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行是和否的二維決策，難以實現(xiàn)對信用風(fēng)險的準確計量。

　　(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�，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;

　�、谄浯�，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出各相關(guān)因素的權(quán)重;

　　③最后，將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(Backward Looking)的模型。

　　②信用評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)險水平的分數(shù)，卻無法提供客戶違約概率的準確數(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)。

　　3. 法人客戶評級模型

　　(1)Altman的Z計分模型和ZETA模型

　　Altman(1968)認為，影響借款人違約概率的因素主要有五個：流動性(Liquidity)、盈利性(Profitability)、杠桿比率(Leverage)、償債能力(Solvency)和活躍性(Activity)。Altman選擇了下面列舉的五個財務(wù)指標來綜合反映上述五大因素，最終得出的Z計分函數(shù)是：

　　X1=(流動資產(chǎn)-流動負債)/總資產(chǎn)

　　X2=留存收益/總資產(chǎn)

　　X3=息稅前利潤/總資產(chǎn)

　　X4=股票市場價值/債務(wù)賬面價值

　　X5=銷售額/總資產(chǎn)

　　作為違約風(fēng)險的指標，Z值越高，違約概率越低。此外，Altman還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值：若Z低于1.81，在企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風(fēng)險，應(yīng)被歸入高違約風(fēng)險等級。

　　1977年，Altman與Hardeman、Narayanan又提出了第二代Z計分模型——ZETA信用風(fēng)險分析模型，主要用于公共或私有的非金融類公司，其適應(yīng)范圍更廣，對違約概率的計算更精確。

　　ZETA模型將模型考察指標由五個增加到七個，分別為：

　　X1：資產(chǎn)收益率指標，等于息稅前利潤/總資產(chǎn)。

　　X2：收益穩(wěn)定性指標，指企業(yè)資產(chǎn)收益率在5～10年變動趨勢的標準差。

　　X3：償債能力指標，等于息稅前利潤/總利息支出。

　　X4：盈利積累能力指標，等于留存收益/總資產(chǎn)。

　　X5：流動性指標，即流動比率，等于流動資產(chǎn)/流動負債。

　　X6：資本化程度指標，等于普通股/總資本。該比率越大，說明企業(yè)資本實力越強，違約概率越小。

　　X7：規(guī)模指標，用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)表示。

　　(2)RiskCalc模型

　　RiskCalc模型是在傳統(tǒng)信用評分技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測違約的一組變量，經(jīng)過適當(dāng)變換后運用Logit/Probit回歸技術(shù)預(yù)測客戶的違約概率。

　�、偈占�大量的公司數(shù)據(jù);

　　②對數(shù)據(jù)進行樣本選擇和異常值處理;

　�、壑鹨环治鲎儞Q各風(fēng)險因素的單調(diào)性、違約預(yù)測能力及彼此間的相關(guān)性，初步選擇出違約預(yù)測能力強、彼此相關(guān)性不高的20～30個風(fēng)險因素;

　　④運用Logit/Probit回歸技術(shù)從初步因素中選擇出9～11個最優(yōu)的風(fēng)險因素，并確�；貧w系數(shù)具有明確的經(jīng)濟含義，各變量間不存在多重共線性;

　�、菰诮�模外樣本、時段外樣本中驗證基于建模樣本所構(gòu)建模型的違約區(qū)分能力，確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性;

　�、迣δＰ洼敵鼋Y(jié)果進行校正，得到最終各客戶的違約概率。

　　(3)Credit Monitor模型

　　Credit Monitor模型是在Merton模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種適用于上市公司的違約概率模型，其核心在于把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系視為期權(quán)買賣關(guān)系，借貸關(guān)系中的信用風(fēng)險信息因此隱含在這種期權(quán)交易之中，從而通過應(yīng)用期權(quán)定價理論求解出信用風(fēng)險溢價和相應(yīng)的違約率，即預(yù)期違約頻率(Expected Default Frequency，EDF)。

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