【重磅】信用评级模型实例分析(以消费金融为例)上
【重磅】信用评级模型实例分析（以消费金融为例）上
“亚联大数据”第一章信用评等模型介绍 1.评
等概念评等乃是以统计分析的方式预测客户的未来表现，并依预测结果将潜在客户做排序，方便决策者依其不同需求(风险、获利、回收…) 进行策略化管理。信用评
等乃是以风险趋避为出发点，利用历史资料及统计方法来预测借款人(包含新户或旧户)「违约」或「延滞缴款」的机率。信用评等的三个原则 A.首要原则，是依客户风险高低排序； B.二个原则是以过去预测未来； C.第三个原则是评估申请者之信用价值，需具备一致性(alignment)；
2.信用评等历史、种类、用途1956年Bill Fair及Earl Isaac在旧金山成立信用评等的顾问公司Fair Isaac Corporation，开始以商业化的方式来推广信用评等。
1960年代信用卡开始流行，由于信用卡申请户数多且要求
时效，用专家人工判断法来授信已不符低成本及高效率需求，故信用评等开始运用在信用卡业务上。信用评等与专家判断之差异：在房贷方面也于1995年在两个半官方机
构的推波助澜下，进入了信用评等的时代。美国一般广泛使用的信用评等为FICO Score，用以预测贷款申请人按时偿
还债务的可能性。其主要针对借款人的信用纪录加以评分，分数愈低则信用评等愈差并且无法向一般银行以正常利率
贷款，只能转向专门承作不良信用客户贷款之机构融资，美国另外还有三家主要的信用评估公司，还包括Equifax、Experian和Trans Union。这三家公司亦各自开发所属的信用评等模型，提供贷款意愿者评估自身信用状况。 3.评分需求在整个信用风险周期中，会区分为新客户、既有客户或掉入延滞状态等客户类型，当银行与这些处于不同状况的客户往来时，便会依其特性开发不同之信用评等模型。一般不予评分之类型与其可能原因如下：1）受评对象非本国人者；2）信用资料不足：如信用历史未超过3个月、最近1年内无任何信用交易者；3）不适合取得信用：如年龄小于20岁、被宣告禁治产者；4）信用资料有争议者：如个人曾申请于联征中心数据库中注记其信用数据或纪录，目前为争议中或诉讼中者；5）有重大显著信用瑕疵者；6）信用卡有强制停卡、催收、呆账纪录者；7）授信帐户有逾期、催收、呆账纪录者；8）票据拒绝往来纪录者；9）已完成债务协商或更生注记者；案例1 申请评分卡主要组成为: 变量、属性与权重(即分数) 案例2 为较复杂之评分模型，多个变量组成，通称组合变量，如性别、婚姻状况加上年龄组成一个变数。第二章信用评等模型开发项目组织、成员、开发流程 1.项目组织成立及成员筛选开发自行客制化信用评等有两项主要管道：1）为委托顾问公司协助
建置；2）为银行内部风控部门自行延揽相关统计分析人才，成立专职评分模型开发单位；一般而言，一个评分模型开发项目组织的架构如下图：1）项目经理：
主要任务：保持项目成员间的紧密沟通，并定期回报高层管理人员项目进度。资格：项目经理需至少拥有3年以上完整的评分模型项目制作与分析经验。2）专案分析人员：主要任务：负责专案分析和提供解决方案及相关项目文件。资格：2年以上项目制作和3年以上风险相关技术及业务分析经验。3）系统信息人员：主要任务：负责专案分析所需数据源撷取，以及项目后半段之评分模型系统导入。资格：以了解数据仓储架构与实际系统操作流程之信息人员担任为佳。4）业务咨询人员：主要任务：泛指目标产品之政策与规范的订定人员，以及实际风险控管流程中的业务操作人员。资格：协助确立项目目标，避免最终评分模型不符所需。开发流程订定第一阶段专案设计时间。目的：确认业务目标与讨论未来开发过程所面临的相关议题。 2.开发流程制定1）第一阶段—专案设计时间：目的：确认业务目标与讨论未来开发过程所面临的相关议题。项目设计会议讨论的议题列举如下：评分卡开发项目目的；专案各项工作内容与时程；产品概况、客户特质与分群；资料来源保留状况；分析数据源与期间长度；好坏样
本与特殊样本条件定义；2）第二阶段—资料搜集阶段：目的：系统信息人员根据项目设计会议所订定的字段格式与撷取时点，提供项目开发分析所需数据，以便分析人员产生评分模型发展数据库，并衍生出变量以供分析。3）第三阶段—模型分析发展阶段：目的：一旦备妥发展数据库，分析人员即可开始进行变量分析。在发展多张评分卡的项目中，做各类母体分析，以便决定最适当的母体分类。其后依照统计原理，发展对绩效表现有预测力的模型。4）第四阶段—模型验收阶段：目的：利用「测试组」(In-Sample)与「样本外」(Out-of-Time Sample)等两组验证样本进行鉴别力分析。利用一般常用的评鉴指标KS 值与吉尼系数(Gini coefficient)等，观察评分模型对于开发样本与验证样本的鉴别能力是否有显著差异。 3.案例案例1 下表系针对评分模型项目开发过程主要的几个阶段，从项目的起始、签约、数据准备、模型开发、模型验证与导入，提供主要阶段内的子工作任务。案例2 ：下表为银行业者在评估整个模型开发过程中，是否有自行开发模型能力所做之竞争优势分析，并列举参与人员及建议事项。
第三章信用评等模型规格设计 1.数据搜集、质量检验
在数据搜集阶段首要检视的项目如下：1）是否有足够
的坏客户？模型开发的最终目的即在分辨好坏客户，倘若开发母体本身的坏客户数不多，此会直接影响坏客户的行
为模式致使缺乏足够的样本以产生有意义的统计分析。
2）数据的可得期间是否满足项目目标？统计模型的重要基础乃是利用过去历史数据预测未来母体的表现结果，此亦暗示历史数据必须某种程度上具有与现行或未来母体客
群的相似性。3）变量数据是否准确？为能正确建立自变量与应变量间的预测关系，在捕捉变量数据时需确认资料字段的定义与其记录时的方式。 2.应排除之数据样本1）并非所有历史数据皆可纳入模型开发样本，在筛选合格样本时，首先需透过数据检核摒除有瑕疵的样本。2）辨认出因政策更改或其他因素，致使其信用行为与一般客户不同的样本并排除如:VIP 客户。3）排除政策婉拒客群，政策婉拒条件则是指客户申请信用贷款时，因客观条件明显被认定具有高信用风险，而遭自动拒绝的申请条件。
3.样本期间、好坏客户定义决定信用评等模型开发所需数据期间长度，一般会从最新资料的留存时点开始推算，并利用帐龄分析(vintage analysis) 观察目标客户的违约成熟期长度，藉此设定绩效期间之长度。开发申请评分模型所需观察期间为搜集各月份申请申请案件，而行为评分模型所需观察期间，则是先决定一资料快照(snapshot) 做为观察时点，其观察期间则是指该时间点过去N个月内的行为表现。1）观察时点(Observation Point) 观察时点系指评分卡项目中，所需样本选取的时间点。2）观察期间
(Observation Period) 观察期间系指开发样本过去的信
用状款与缴款纪录。3）绩效时点(Outcome Point)
绩效时点系开发单位最终判断选取样本属于好坏客户，或是无法决定客户的时间点。4）绩效期间(Outcome Period) 绩效期间系指开发样本与本行往来的信用状况，提供模型开发单位于绩效时点判断样本的好坏属性。好坏件定义指标(G/B Indicator) 示意表好坏件定义指标(G/B Indicator) ：所有合格之开发样本均需决定其绩效表现。可能的绩效表现共有三类：好、坏、不确定，任一开发样本皆须依序检视其绩效期间是否符合好坏件定义指标
(G/B Indicator)，继而判定其绩效表现。滚动率分析：观察样本属性在经过一段时间后，是否会产生偏移变化，并以此决定Good、Bad或Indeterminate之定义。案例：帐龄分析(vintage analysis) 依表3-3显示，各期间申请客户于核卡9个月后，坏件率增加减缓，并维持一稳定态势。惟需注意后期申请案件(2009.11~2009.12) 其坏件比率有增加的趋势。案例：帐龄分析(vintage analysis) 趋势图乃利用总和坏件率观察客户核卡后之表现，发现9个月后之坏件率趋于平缓，由此可判定此一样本之绩效期间可订于9至12个月之间。然而，就一般实务建模经验与新巴塞尔资本协议针对内部风险因子之规范，建议以12个月为单位较为合适。第四章分群分析选择 1.分群目的
一般采取分群(segmentation) 的主要原因是：有些单一变量虽对整体客群有鉴别力，但不一定对特定客群亦具有鉴别力。案例：年龄这个变量在判定绩效指针上具有一定程度之鉴别力，但若将申请申请样本依收入区分成「高收入分群」与「低收入分群」可看出坏件率(Bad%) 在高收入分群中，各年龄区间的差异并不显著。 2.分群分析
分群分析的主要目的在于寻找一适当的母体分群方式，将合格样本区分至各个分群后，分别开发个别的评分模型。分群分析主要可采取以下两种方式：1）业务需求(Business Sense) 乃依实际业务作业流程或历史经验法则先行找出可能之分群方式，之后再藉由统计分析结果验证是否为有意义的分群。2）统计预测力(Predictive Power) 乃纯粹利用统计分析模块进行如判定树(Decision Tree)及群集分析(Cluster) 等，藉此找出对绩效指标有预测意义的分群变量。无延滞(UTD) 与延滞(DELQ) 两个分群于额度使用率(U-Rate) 各区间显示好坏比值有明显差别，可给予不同分数。案例确认两分群开发样本皆足够后，接续观察「无延滞客群」与「延滞客群」之好坏比例比较点三(Point 3)：风险轮廓(Risk Profile)利用额度使用率来比较两分群的风险轮廓是否有显著不同。比较点四(Point 4)：客户分布观察同一变量于两个分群中是否有着不同的户数分布。作者: 亚联大数据单良
企业信用评级方法比较分析
目录 一、引言 (3) 二、企业信用评级的必要性 (3) 三、传统的企业信用评级方法比较分析 (4) ㈠综合评判法——专家系统 (4) ㈡线性模型分析法——信用评分方法 (4) ㈢专家系统和线性模型分析法的比较分析 (5) 四、现代企业信用评级方法比较分析 (5) ㈠现代企业信用评级模型总体分析 (5) ㈡信用监控模型（credit monitor model）：KMV模型 (6) ㈢在险价值方法：risk metrics 模型和Credit metrics模型 (6) ㈣KMV模型与Credit metrics模型的比较分析 (6) ㈤KMV模型与线性模型的比较分析 (8) ㈠现代企业信用评级模型总体分析 (8) ㈡人工神经网络分析法 (9) ㈢模糊分析法 (9) 六、结论 (10)
企业信用评级方法（模型）比较分析 陈婕 摘要： 本文从企业信用评级的传统方法（专家系统评级法、信用评分法）、现代方法（KMV 模型、Credit metrics模型、Credit Portfolio V iew模型和Credit Risk+模型等）和新科技方法（模糊综合评价法、人工神经网络分析法、Logit模型统计法等）这三个方面进行分析。重点分析了若干个信用评级模型，如专家系统、信用评分系统、KMV模型、Credit metrics模型、人工神经网络分析法、模糊综合评价法。并对个别模型进行了比较分析，如KMV模型和Credit metrics模型的比较分析，KMV模型和线性模型的比较分析，提出了我们应灵活运用企业信用评级方法，并结合多种方法，相互取长补短，对企业信用进行有效而合理评级的观点。 关键词：企业信用评级方法评级模型比较分析 一、引言： 信用风险是商业银行承担的最重要的风险。对企业信用风险的进行评级和度量不仅有利于金融机构有效降低风险，提升自身的发展能力，对国家金融稳定和经济发展有着重要的作用。在我国，由于受到银行业旧体制的影响，国内开始研究信用风险评级和度量方法的时间晚于其他国家。自2000年以来，为数不少的国内科研工作者积极投入信用风险度量研究，并在理论研究和实际应用上取得了，一定的成绩。由此可见，对风险进行度量，对企业进行有效的信用评级已经成为现代银行和其他金融机构风险管理职能中最为重要的内容之一。 二、企业信用评级的必要性 信用风险由来已久，它随着借贷的产生而发展。对于一个贷款企业而言，其能否按时归还贷款总是存在着不确定性，这种不确定性具体表现为，贷款企业不愿意履行或不能完全履行还款责任，信用风险一旦形成，银行将会因客户违约而遭受巨大金融损失。因此，银行需要对贷款企业进行严格的信用评级。 对企业进行信用评级的意义在于，它可以消除银行与企业之间的信息不对称性，提高银行借贷的管理效率，从而使资本市场的整体效率得以提高。 对于企业而言：有效的信用评级，可以使资信良好和还款能力强的企业取得所需贷款资金从事经营活动。 对于银行而言：其不仅可以拥有适合其风险偏好的标的，取得收益。同时还可以有效的过滤资信较差和还款能力较弱的企业，从而缓释银行违约风险。 所以，对企业进行合理而准确的信用评级是相当必要的。然而，信用评级是否合理，评级结果是否准确，在很大程度上取决于评级方法的科学性。那么，到底有哪些信用评级的方法呢？哪些才是合理而有效的信用评级方法？下面我就对企业信用评级方法进行简要的阐述与分析。
论我国消费金融的发展
论我国消费金融的发展 [摘要]：自互联网金融问世以来，我国的消费金融获得了快速的发展。与传统的消费方式相比，消费金融更加强调用户的体验感受、便捷性以及服务可获得性。随着我国互联网+战略的不断推进与发展，消费金融呈现出较为强劲的发展势头。然而，由于我国经济发展速度的放缓，这给新形势下的消费结构带来了巨大的挑战。因此，完善我国的消费金融体系，创新发展新产品和新服务就显得极为有必要。此外，在充分发展互联网消费金融的过程中，更要注意加强和防控网络风险与信用风险。 [关键词]：我国消费金融发展 在过去十几年的时间里，消费金融作为刺激消费、促进经济增长的一种重要措施，并且受到国家政策和各地方政府的大力鼓励和支持，在一定程度上获得了巨大的发展。[1]在现阶段我国经济增长放缓的新形势下，互联网消费金融作为一种新型的消费金融工具对于释放国民消费潜力、完善金融市场结构、提升经济发展质量都有着极为重要的意义。[2]由于互联网金融的快速崛起，传统消费金融机构的经营理念、经营方式以及服务模式受到了极大的冲击，同时这些传统的消费金融机构为了适应时代发展的需要，也逐步趋向于互联网化。随着大数据经济时代的到来，互联网消费金融的发展必定会对我国消费市场的长远发展产生深远的影响。通过有效了解我国互联网消费金融发展的时代背景，分析其独特的产业链环节与发展环境，深入研究我国当前互联网消费金融的主要运作模式。一、消费金融的含义与发展状况 （一）消费金融的含义 消费金融，是指为了满足人们对于最终商品和服务的消费需求而提供的金融服务。[3]消费金融公司向社会各阶层的消费者提供各种各样的消费贷款，例如耐用消费品贷款、汽车贷款、住房贷款、助学贷款、生活消费贷款等等。消费金融是以“当前消费、未来支付”的消费方式来满足各类消费者对于当前各种各样的消费需求，从而达到预期收入和财富的跨期转移与支付的目的，最终充分有效地实现消费者效用的最大化。 （二）我国消费金融的发展状况
第三章 信用风险管理-客户信用评级.
2015年银行业专业人员职业资格考试内部资料 风险管理 第三章 信用风险管理 知识点：客户信用评级 ● 定义： 商业银行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。客户评级的评价主体是商业银行，评价目标是客户违约风险，评价结果是信用等级和违约概率。 ● 详细描述： 一、违约： （1）定义：根据巴塞尔新资本协议的定义，当下列一项或多项事件发生时，债务人即被视为违约： （2）债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上。若债务超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视为逾期。 （3）未来面临同样的本息还款的要求，在期望收益相等的条件下，收益波动性高的企业更容易违约，信用风险较大。 二、违约概率： （1）定义：借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。 （2）在巴塞尔新资本协议中，违约概率被具体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，巴塞尔委员会设定0.03%的下限是为了给风险权重设定下限，也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。 （3）违约概率的估计包括两个层面：巴塞尔新资本协议要求实施内部评级法的商业银行估计其各信用等级借款人所对应的违约概率。 （4）据监管机构的要求，商业银行采用信用风险内部评级法高级法应当自行估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露、有效期限 三、客户信用评级的发展 从国际银行业的发展历程来看，商业银行客户信用评级大致经历了专家
判断法、信用评分法、违约概率模型分析三个主要发展阶段。 （1）专家判断法：是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。专家系统在分析信用风险时主要考虑两方面因素：与借款人有关的因素、与市场有关的因素。 1、与借款人有关的因素： 1）声誉：如果该借款人过去总能及时、全额地偿还本金与利息，那么他就具有良好的声誉，也就能较容易或以较低的价格从商业银行获得贷款。 2）杠杆：借款人的杠杆或资本结构，如果贷款给杠杆比率较高的借款人。商业银行就会相应提高风险溢价。 3）收益波动性：收益波动性高的企业更容易违约，信用风险较大。 2、与市场有关的因素： 1）经济周期：经济周期对于评价借款人的违约风险有着重要的意义。 2）宏观经济政策：对行业信用风险分析具有重要作用。 3）利率水平：高利率水平表示中央银行正在实施紧缩的货币政策。 3、常用的专家系统： 1）5Cs：品德、资本、还款能力、抵押、经营环境。 2）5Ps：个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素、企业前景因素。 （2）信用评分法 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。（定量与定性因素，定量主要是财务数据，定性如对行业的判断、客户在行业中的定位、企业经营管理层） 2、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、
浅析互联网消费金融：1个定义、3个趋势及4大机遇
浅析互联网消费金融：1个定义、3个趋势 及4大机遇 消费金融的异军突起想必让不少人云里雾里，本文从何为互联网消费金融、互联网消费金融发展的机遇和互联网消费金融发展的趋势入手，分析了消费金融。 何为互联网消费金融？ 消费金融广义可理解为与消费相关的所有金融活动，狭义可理解为为满足居民对最终商品和服务消费需求而提供的金融服务。 互联网的发展为消费金融的发展注入了新的活力，互联网消费金融是指通过互联网来向个人或家庭提供与消费相关的支付、储蓄、理财、信贷以及风险管理等金融活动。 互联网消费金融的参与主体日渐丰富，目前已有15家消费金融机构获得消费金融牌照，除此之外，电子商务企业、
传统商业银行、P2P网络借贷平台也都积极开展互联网消费金融相关业务。 随着消费支出的逐渐增长，消费金融行业将释放出巨大的市场空间。 2015年，我国居民消费性贷款余额为18.96万亿元，截至2015年末，我国金融机构个人消费贷款在总贷款规模中占比18.8%，除去住房按揭贷款后占比为4.8%，这与国外成熟市场超过30％的比重水平相比差距较大。 由于我国房价情况特殊，且在国家GDP核算中作为投资项，为了更加客观地研究分析消费金融业态，笔者更赞成以剔除住房按揭贷款后的消费贷款规模作为衡量我国消费金融业发展情况的依据。 互联网消费金融发展的机遇 NO.1政策方面 我国在亚洲金融危机之中正式提出发展消费金融，中国人民银行在1998年和1999年相继放开了个人住房贷款和汽车消费贷款的政策，以促进以商业银行为主导的金融机构开展消费金融业务。发展消费金融对于扩大内需、促进消费、促进经济发展结构合理化发展具有重要意义。 在今年两会期间，政府工作报告提出“要在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品”，消费金融成为热点词汇。2016年3月人民银行、银监会联合印发《关
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
信 用 评 级 汇 总
信用评级汇总 2、“信用度量制”方法(Credit Metrics) “信用度量制”(CreditMetrics)是由J.P.摩根与其它合作者(美洲银行、KMV 公司、瑞士联合银行等)在已有的“风险度量制”方法基础上，创立的一种专门用于对非交易性金融资产如贷款和私募债券的价值和风险进行度量的模型。① 风险度量制方法(RiskMetrics)所要解决的问题是：“如果明天是一个坏天气的话，我所拥有的可交易性金融资产如股票、债券和其它证券的价值将会有多大的损失?”。而信用度量制方法(CreditMetrics)则是要解决这样的问题：如果下一个年度是一个坏年头的话，我的贷款及贷款组合的价值将会遭受多大的损失呢?② 我们在前面曾谈及，由于贷款是不能够公开进行交易的，所以我们既无法观察到贷款的市值(P)，也不能够获得贷款市值的变动率(σ)。但是人们仍然可以通过掌握借款企业的以下资料来解决这个问题。这些资料包括： ①参见：《信用度量制》，技术文件，J.P.摩根公司，纽约，1997。在1998年，开发出“信用度量制”和“风险度量制”产品的J.P.摩根集团又建立了一家独立的名为“风险度量制”集团的公司。 ②参见：Anthony Saunders，Credit Risk Measurement，John Wiley & Sons，1999, p.40。 ③关于贷款组合的受险价值量计算我们将在第三节进行详细讨论。 为了说明“信用度量制”方法，我们来看一看怎样计算一笔贷款的受险价值量，并且讨论一下围绕着计算受险价值所涉及到的相关技术问题。 一旦人们获得了这些资料，他们便可以计算出任何一项非交易性的贷款和债券的P值和σ值，从而最终可利用受险价值方法对单笔贷款或贷款组合的受险价值量进行度量。③ 借款人的信用等级资料 在下一年度里该信用级别水平转换为其它信用级别的概率 违约贷款的收复率 用“信用度量制”方法计算单笔贷款的受险价值量的例子
金融行业分析报告
金融行业分析报告 引导语：金融业是指经营金融商品的特殊行业，它包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业。下面是XX为你带来的金融行业分析报告，希望对你有所帮助。 市场的竞争就是人才的竞争，金融行业分析报告。人力资源管理的战略地位体现在与企业战略发展目标的紧密结合，而企业的战略发展随其外部环境的变化而变化。在唯一不变的就是变化的时代，人力资源管理者必须对外部行业环境人才动态有着灵敏的嗅觉和认知，才能在战略高度上把握全局，只有知己知彼，才能在行业人才博弈中脱颖而出。 截止到20xx年7月，智联招聘各行业客户数达199万家，每天有220万个热门职位更新，每日平均浏览量达485万人次，简历库有效简历2680万份，为行业报告提供了庞大的数据分析基础。 本报告结合外部行业调研、企业招聘需求和简历库数据集合分析而成，主要分析了行业从业人员现状、企业招聘需求、求职群体分布以及薪酬数据。广泛的数据积累和成熟的统计方法最终形成了科学的行业人才报告，为行业内企业人力资源战略规划、招聘实施、人才激励等方面提供了科学、全面、专业的数据依据。 中国的金融行业正在步入混业经营阶段，随着中国保险企业进军银行业，中国金融行业的境外收购量已大幅上升至
280亿美元。这些海外收购不仅为中国企业进军原本受限制的欧洲和北美市场铺平了道路，同时也使得外国企业得以进入不断增长的中国市场。目前，全球金融机构市值排行榜前10名中有5家来自中国。 20xx-20xx年上半年金融行业企业数量 自20xx年开始，金融行业的企业数量基本趋于稳定，增长率基本在%左右。截至20xx年6月，金融行业全国企业总数量达到83005个，金融行业主体受国家控制，行业内法人单位不足1万家，其余皆为分支机构，每年企业数量变化不明显。 截止20xx年6月，金融行业的企业数量区域分布中明显高于其它城市的是上海、北京上海和广州；其次，成都、天津、重庆排名靠前。 20xx年上半年金融行业企业数量城市分布万家，其余皆为分支机构，每年企业数量变化不明显。 20xx年上半年金融行业企业性质分布 截止20xx年6月，金融行业的企业中，国有企业占%，集体企业占0%，股份制企业占0%，私营独资企业占0%，外资及港澳台占%。金融行业受政府管理，以国有企业为主。 目前国内大约有金融人才399万人左右，但复合型人才，对银行、证券、保险等金融业务都精通的人才不到10万人，因此我国金融业急需高素质的混合型人才。
消费金融模式及未来发展方向
消费金融模式及未来发展方向 2015年花费金融异军突起。除2009年以来试点的10家消费金融公司，电商平台阿里巴巴、京东、苏宁纷纷高调进入消费金融领域，很多P2P平台也火力十足，争相推出各自的消费金融产品，互联网金融的战场已从支付、理财等领域，引向线上线下多元化的消费场景。2014-2019年中国消费信贷规模仍然将保持19.5%的复合增长率，估计2019年将到达37.4万亿，是2010年的5倍。庞大的市场潜力，毫无悬念地令消费金融成为将来金融机构的必争之地。从现有消费金融生态看，当前市面上消费金融主要有两类： 一、依托电商起家的新金融机构 依托电商起家的新金融机构，目前他们正在成为消费金融的新力量，主要分为三大派系：一大派系是京东金融旗下的白条派系；一大派系是蚂蚁金服的蚂蚁花呗派系；还有一大派系则是依托垂直电商和O2O起家的分期消费平台。 1、京东金融旗下白条派系 “白条”在这两年发展速度较为迅猛，已经不仅仅局限于京东商城的赊账消费，从去年上半年开始还拓展到到了租房、旅游、装修、教育等众多消费领域，并逐渐渗透到更多的线下场景。 2015年9月，“白条”又联合银行推出了联名信用卡产品“小白卡”，今年又将“小白卡”的消费场景从境内拓展到境外，与光大银行合作增加了Visa版“小白卡”。 2015年底，京东金融又推出了积分资产管理产品“钢镚”，并对接了多家银行和消费商户的消费积分，1钢镚=1元钱，在京东商城或合作商户消费直接抵现。 今年3月，依托“白条”的大数据模型和信用评估体系，京东金融又给有现金需求的”白条“用户提供现金借贷产品“金条”等，吹响了消费金融全市场布局的冲锋号。 从用户的角度来看，“白条”通过借助京东商城、京东到家等自有的电商体系，本身就拥有了庞大的用户基础，这是其他很多消费金融平台所无法比拟的。有了这些用户基础和行为数据，他们想要渗透到消费金融领域就比较轻松简单。 从风控的角度来看，相比很多消费金融平台而言，“白条”在信用连接、风险预警、反欺诈等领域具有更强的风控实力，通过风险监控系统对每次账户行为进行后台安全扫描，实时计算，识别恶意行为及高风险订单，并和商城配送体系打通，对高风险订单实现配送最后一公里拦截，截至去年末，“白条”的风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。从某种程度上这既保证了京东金融使用消费金融产品的用户资金安全，也保证了
银行信用评级系统
3. 3系统功能分析 3.3.1定义系统边界 系统的边界是系统区别于环境或另一系统的界限，它把系统从所处的环境中分离出来，由定义和描述一个系统的某些特征来形成。当构造系统时，首先需要确定系统的边界在哪里，在对信用评级系统进行分析时，具体需要考虑的内容主要有:什么是系统的组成部分、什么是系统的外部、谁(参与者)使用系统系统 为哪些角色提供哪些特定功能(即用例）等内容。 按以上内容分析信用评级系统的定义主要包括: 1)系统功能主要有:数据导入功能、客户经理申请进行信用评级CPD评级 和打分卡评级)功能、评级信息查询功能、评级审批人员进行评级审批、统计分析、参数管理和系统管理等功能。 2)公司客户管理系统是外部系统，数据导入功能与公司管户管理系统有数据接口。 3、客户经理和评级审批人员参与的功能属于系统的边界范围之内。 3.3.2识别参与者 参与者是用户作用于系统的一个角色，存在于系统的外部，表示一个用例的使用者在与这个用例进行交互时所扮演的角色，每个系统之外的任何实体都可以用一个或者多个参与者来代表。通常代表与系统交互的人、硬件设各或另一系统。同时，参与者有自己的目标，通常通过与系统的交互而实现。 通过对信用评级系统的需求分析，可以确定系统的参与者主要有两类:公司客户管理系统(外部系统)和系统使用的用户。系统使用的用户包括客户经理、审批人和系统管理员三类，其中客户经理是客户信用评级流程的发起人;审批人是评级流程的各级审批参与者，分为:初评复核人、评级审批人和有权认定人: 系统管理员是用户和评级参数的系统管理人。 参与者的用例关系如图3-6所示: 3.3.3识别用例 在UMI,中，用例被定义成参与者与系统在交互中执行的一系列动作，而用例模型描述外部参与者（Acior )所理解的系统功能，用来获取需求，并对系统的开发进行规划和控制。大部分用例将在项目的需求分析阶段产生，用来准确获取用户需求。此外，用例还将驱动系统分析、系统设计、系统实现等其它软件。 通过对软件企业信用评级管理系统的需求分析，初步确定系统中有如下用例存在: 1) 信用数据报送：软件企业用户将评级信息上报信用报送，进入评审; 2)自动评级:根据软件企业用户填报的一些信息计算客户的信用级别。 3)信息查询：查询正在审批的软件企业用户相关信息; 4)历史修改查询:查询客户在审批过程中的历史修改信息: 5)各级流程审批:初评信息经过复评的审核，修改，最终形成软件企业用户的评级信息; 6)统计分析:根据选择的查询条件，生成客户的报表信息，报表信息可以 下载成Excel格式的文件。其中报表类型分为:信用等级客户数统计表、地区分 类客户数统计表、行业分类客户数统计表、客户性质分类客户数统计表: 7)手工调级:审批流程结束后，由相关权限人员对评级结果直接进行等级
互联网金融行业分析报告.doc
2017互联网金融行业分析报告数据能力：互联网巨头发展金融最大优势 数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。 中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。 据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。 蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。 相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。 目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
银行业当前面临的机遇与挑战范文
银行业当前面临的机遇与挑战 随着我国加入WTO,我国金融市场全面开放，其中包括开放银行业、允许外资银行在我国各地设立分支机构、外资银行与国内银行享有同等待遇等。同时，根据对等原则，我国在引进外国金融机构的同时也可以走出去，向海外发展。因此，“入世”给我国银行业带来了冲击和竞争的压力，同时，也给我国银行业提供了加快发展和参与国际竞争的良好机遇。 一、我国银行业的现状 从现状看，我国的银行体系由四部分构成：①国有商业银行；②其他商业银行；③城市商业银行；④中央银行。其中，其他商业银行是指股份制商业银行；城市商业银行是指按国务院批准的计划由原城市信用社组建而成的为城市企业和个人提供金融服务的银行。在上述四类银行中，其他商业银行没有历史包袱或历史包袱较小；城市商业银行资产在全部银行资产中所占比重很小很小可暂不讨论；中央银行则无论在现存状态下还是在完全开放情形下，所面临的只是监管内容和形式的转变，因此，我们要分析我国银行业，关键是分析国有独资商业银行，因为工、农、中、建四大国有独资商业银行在全社会储蓄、存款和信贷资产总量中占有绝大比例。 与世界发达国家的银行业相比，我国银行业的差距主要表现在以下几个方面: 1、盈利能力差。我国银行业的人均利润只有0.13万美元，远远低于世界先进水平。美国是我国的41倍，德国是我国的45倍，英国是我国的40倍，而日本因为受到亚洲金融危机的影响，银行的盈利水平大幅下降，处于严重亏损状态，这点就不与其相提并论。 2、资本金不足，抗风险能力低。尽管四大商业银行资本总额与总资产都相当可观，但人均资本只有2.28万美元，不足美国的12%，英国的15%，仅相当于德国的0.9%，日本的2.2%。所有者权益与贷款的比值，1997年末只有4.2%，在发行了特别国债补充了资本金后也不足6.9%。 3、资产质量差。四大商业银行的不良资产率达25%，而这仅是保守的估计。而国外银行这一指标一般不足8%。因此，尽管四大商业银行的资产总量在持续增长，但由于大量的不良资产，利润水平在逐步降低。 4、体制性弊病严重，人浮于事，结构设置重复，非生利资产比重过高。服务质量低下是人所共知的事实。在这种情况下，如果外资银行大量进入中国，现有四大商业银行的机构规模会被迫压缩，银行就业人员的下岗现象也会普遍化。四大商业银行的平均员工人数是美国的3倍，日本的27倍，德国的9.5倍，英国的4.8倍。如此庞大的员工队伍导致效率低下、人浮于事，人工成本居高不下。 5、从近些年的情况看，我国银行业的金融透明度日益降低，而造假数字、虚报情况的现象在四大商业银行中尤为严重，在一个相对封闭的体系中，各种矛盾较容易掩盖，但在外资银行的业务份额达到一定比例其会计、报告、统计等制度就会向国际透明化，四大商业银行若再不提高透明度强化内部制约监管机制，就可能积聚系统性金融风险，导致我国银行业的全线崩溃。 二、我国银行业面临的机遇
(仅供参考)信用评级模型
评级技术基础规范之六编码：P-J-B-0006 信用评级模型 （2012年11月版）
信用评级模型 （2012年11月版1） 信用评级模型是以企业经营和财务信息、行业信息、宏观经济信息和市场信息为基础，运用统计分析、专家打分等手段，以量化方式测算受评对象信用风险的评级分析工具，是评级方法在数理统计操作层面的具体表现形式，也是信用评级机构评级技术的重要组成部分。中债资信通过学习、吸收国内外评级模型设计理念，并在征求专家顾问团信用风险建模领域专家意见的基础上，确定了目前采用的评级模型类型。中债资信评级模型力求体现中国企业信用风险特点，减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的客观性、一致性和准确性。中债资信目前可使用的建模数据主要是发债企业数据和来自商业银行的信贷数据（以下简称“信贷数据”），发债企业数据包括经营数据和财务数据，但没有违约率数据；信贷数据包括借款企业的违约数据和大部分财务数据，但没有企业经营数据。基于可获得数据源及其质量，中债资信目前的评级模型为分行业的打分卡模型和二元选择模型。 一、经营与财务指标相结合的打分卡模型 以发行债券企业作为统计样本，以发债企业数据和信贷数据为主要数据源，选择合适的经营指标和财务指标，分行业建立打分卡模型。按照中债资信工商企业主体评级方法总论，对工商企业进行评级时，首先以经营风险和财务风险的综合平衡确定受评企业自身的个体信用等级，然后考虑外部支持等因素对企业自身个体级别进行调整，最终确定受评企业的信用等级。由于在同一行业内，不同经营风险程度的企业所能容忍的财务政策激进程度不同，因而经营风险对信用等级的影响程度存在显著差异。因此，在本评级模型中依据受评企业经营风险程度的高低对经营风险和财务风险赋以可变权重。此外，依据短板原理的评级思想，对弱势因素给予更高的权重以放大其对最终评级结果的影响。由于体现这一影响的调整过程具有明显的主观性，因此将此类调整以及其他难以量化的因素归类于模型外考虑因素。 在具体的模型设计中，相对应的采取分层建模思路：首先以线性加和形式得到经营风险模块得分和财务风险模块得分；然后根据经营风险得分情况确定两模块权重的分配，加权平均得到总分；最后根据其它难以量化的因素进行调整，得到最终对应级别。 具体模型形式如下： 1 2011年10月形成初稿并对外披露，2012年11月修订并正式发布。 - 1 -
债券评级模型与方法
影响企业债券（包括公司债券）信用评级的各方因素： 第一，发行债券的主体信用。目前，每个信用评级公司主要是参考发行债券主体单位的资产负债情况，以还债能力以及其资金流动性，来对主体进行信用评级。 第二，债券的担保机构。在我国企业债券市场不发达的情况下，企业债券发行过程中申报复杂、审批漫长、额度控制、债券必须担保等措施严重制约了企业债券的发行。因而发行债券的企业几乎全为大型优质企业，并且大部分债券均由四大国有商业银行担保。拥有强有力保障的企业债券在信用评级上具有很大的优势。同时，我们也应该看到，如果我国所发行的企业债券都在“准政府”机构的担保之下发行的，这在一定程度上提高了企业债券的信用评级，但这扭曲了其实际的价值，给债券市场带来了潜在的风险。 第三，债券的融资项目。融资项目的未来现金流状况以及该项目的发展前景决定了该债券的价值，是信用评级的参考因素之一。 第四，宏观因素。在我国，国家政策对资本市场的影响不容忽视。在利好的国家政策扶持之下，企业债券所融资项目的价值会相对提高，债券主体的未来现金流流动性会更强，偿债能力会相对提高，从而提高了该债券的信用评级等级。 二、运用Altman 的Z 模型对我国发债企业的信用评级分析 从上述分析来看，我国企业债券评级的主要参考因素仍然是发行债券的主体信用等级。因此，运用Altman 的Z 计分模型对我国企业主体信用进行评级，这对我国外部评级有一定指导作用。 其判断函数为： Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5 其中： X1 为营运资金/ 总资产；X2 为留存收益/ 总资产，X3 为息税前利润/ 总资产，X4 为股权市价总值/ 总负债，X5 为销售收入/ 总资产 为了对非上市公司进行资信评级，Altman 对模型进行了改进，将用账面价值代替了市场价值，并改变各个比率的参数，得到对非上市公司资信评级Z 模型： Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5（2） 其中，各个变量的含义同式（1）。 在非上市公司资信评级 Z 模型中，将反映公司的偿债能力比率、获利能力比率以及营运能力比率有机地联系起来，采用综合的方式预测公司财务失败或危机的可能性，从而在这一分析模型中提出了判断公司破产的临界值。当Z<1.2 时，公司有很大的破产危险；当1.2
消费金融的常见模式与趋势
消费金融的常见模式与趋势 一、常见的消费金融形式 1、驻店贷款模式：即建立在现场消费场景基础上的传统赊账消费； 2、网络购物消费贷款：是原有线下赊账消费的线上化； 3、现金贷款：主要解决客户日常生活短缺的小额资金需求。 二、消费金融发展趋势 1、互联网化程度将进一步加深 消费金融产业的互联网化将成为必然趋势。消费金融的互联网化包括产品的互联网化、风险管理模式的互联网化以及服务模式的互联网化。首先，互联网经济对于传统经济的渗透逐步增强，互联网生态本身存在大量的尚未开发的金融需求，覆盖保险、基金、证券、银行等诸多从传统金融领域，这对传统金融的互联网化要求在迅速提升；其次，互联网正在逐步改变人们的生活习惯，包括支付的方式、消费的场景都在发生巨大变化，因此，传统金融必须在服务模式和渠道方面有所创新，这才能满足用户对于服务体验的需求，而与此同时，互联网也将拓宽企业的服务能力、服务广度和宽度，提升服务效率；最后，伴随互联网经济的发展以及对于线下经济的渗透，未来所有的数据都将是可数据化、可被记录的，数据是未来风险管理的宝藏，而这也将对传统金融风险管理模式提出挑战。互联网企业全面进入消费金融领域也是互联网化程度加深的重要表现。互联网企业将对现有的消费金融体系产生正向的刺激作用。包括对于用户的教育和使用行为习惯的培养、在产品和服务模式上的创新等等。
2、消费企业将占据重要市场地位 综合国内互联网消费金融企业京东、天猫的研究案例，以及海外的消费金融企业美国运通、日本乐天和GE Money，消费流通企业在消费金融领域的市场地位将逐步提升，并成为未来该领域的核心增长力量。而这种产业链地位的提升来自于两方面，一方面是企业自主开发消费金融服务；另一方面这来自于消费金融公司与消费流通企业之间的合作也将愈加紧密。消费流通企业在产业链上的优势地位主要体现在两个方面——了解用户和掌控交易：了解-用户的日常行为更多的发生在消费流通企业中，因此消费流通企业更容易把控用户的消费行为，包括品类的偏好、价格的偏好以及其他的一切数字化信息。通过这些信息，消费流通企业可以快速发现用户的消费金融需求、了解用户的消费能力并在一定程度上判断其还款能力。掌控交易——无论资金来自于哪里，交易环节一定是发生在消费流通企业的势能范围内的。一方面是对于产品、物流等信息的掌握，另外一方面掌控交易则进一步明确了贷款资金的实际用途。因此，消费流通企业在产业链上依然有明确的发展优势，并将逐步占据重要的市场地位。 3、数据资产将成为重要风险控制资源 互联网在消费金融领域中的快速渗透也带来了新的技术形式和风险管理模式。基于数据而形成的大数据风险控制模式是核心的发展方向，而数据资产则成为在金融商业模式下可变现的重要资产，数据+模型将是互联网金融企业未来发展的核心工具。客户洞察、市场洞察及运营洞察是消费金融行业大数据应用重点。（1）在客户洞察方面，金融企业可以通过对行业客户相关的海量服务信息流数据进行捕捉及分析，以提高服务质量。同时可利用各种服务交付渠道的海量客户数据，开发新的预测分析模型，实现对客户消费行为模式进行分析，提高客户转
建立有效的银行内部信用评级系统
建立有效的银行内部信用评级系统 摘要利用内部评级进行信用风险管理是当前银行风险控制的发展趋势。本文 综述了建立内部评级系统的原则和方法，同时结合我国实际，分析在我国银 行界建立内部评级系统面临的问题，并提出相应的政策建议。 关键词内部信用评级评级原则评级方法 1 引言 九十年代以来，随着全球经济的一体化和国际金融市场的膨胀，金融行业发生了一些革命性的变化。在金融自由化的旗帜下，各国金融监管当局纷纷放松管制允许混业经营，形成了万马奔腾的竞争局面。金融交易的急剧膨胀、新的金融工具的不断出现、以及衍生工具的大量使用、金融产品的市场价格（尤其是利率、汇率）波动的加剧，使得金融市场越来越复杂，金融机构面临的风险越来越大，其中最引人注目的是信用风险在金融风险中比重增大。世界银行的一份报告指出，信用风险成为银行破产的主要原因。因此，商业银行越来越重视信用风险的控制和管理，许多国际化大银行自行研究和开发了新的信用风险管理技术。 银行内部评级系统是信用风险管理中发展最快，应用最广泛的技术。2001年1月16日，巴塞尔委员公布了最新的资本协议草案，其中最重要的内容就是允许银行使用内部评级作为确定资本金权重的基础，并给出了统一的计算资本金的公式。这一举措无疑将极大地激励银行提高自身的风险管理水平。新协议将于2004年正式生效，建立银行内部评级系统是大势所趋。然而，我国目前还没有真正建立科学的银行内部信用评价体系，没有形成一个以内部信用评级为基础的管理模式，这无疑在国际化竞争中处于不利地位。因此，建立有效的银行内部评级系统是我国银行风险管理应着重进行的基础性工作。 信用风险是因客户违约或客户信用等级下降而引起可能损失的风险，由违约风险、头寸风险和清偿风险三部分组成。 银行开展业务是基于信用的存在。银行发放贷款时，和客户约定到期还本利息，但如果客户没有履行约定则会对银行造成损失，这即违约风险。违约风险一般用违约概率PD （probability of default）度量。头寸风险是指暴露在信用风险下头寸大小的不确定性。未来的收入、支出比较确定时，头寸风险小，如分期抵押贷款。信用证、衍生产品等未来头寸很不确定的，头寸风险大。头寸风险通常用违约风险暴露EAD（exposure at default）衡量。当客户违约时，银行有可能从客户或第三方追回赔偿，这主要取决于抵押、担保等状况，如果清偿率（recovery rate）不足以弥补银行的风险暴露，就会造成特定违约损失LGD（loss given default）。信用风险是上述三种风险的综合，信用风险损失量也可由上述三方面衡量。 银行内部信用评级的目的是量化地评价客户的信用风险水平，它是运用一定的方法对借款人如期还本付息能力和意愿进行综合评价，并用简单的评级符号表示信用风险的相对大小。信用风险处理的难点在于难以精确地量化。信用评级事实上对信用风险作了一定的量化，并且为更进一步的量化奠定基础，为银行对客户授信和信贷资产定价提供依据，使资产状况变得明晰。如果信用评级是准确的，则能在此基础上进行有效的信用分析和资产管理，使得银行在科学分析的基础上为可能的风险损失提供足够的但又不浪费的资本金，提高银行运作效率、增加利润，并且在遭受损失时仍保持较高的财务灵活性。这对银行来说有重大意义。 本文对银行内部信用风险评级的原则、方法等方面进行综述，同时结合我国实际，
中国信用债券评级模型构建及评级效果检验
中国信用债券评级模型构建及评级效果检验 摘要：本文在借鉴国际机构评级模型的基础上，结合国内评级环境的自身特点，构建了适用于国内的信用债评级模型，进行了评级体系设计及指标体系权重设置，最后对模型评级效果进行了检验。 关键词：信用债券评级模型主成分分析权重设置 监管环境和债券市场的发展使得金融机构未来将承担更多的个体投资信用风险，机构的长期盈利目标也迫切要求自身强化风险识别与资产配置能力。其中关键环节在于借助内部评级体系实现有效的风险评估和资产选择。正确的信用评级以科学的评级模型为基础，以公正合理的专家评审规则为保障。因此，评级模型的构建至关重要。 国际机构评级模型的启示与国内评级模型的自身要求 (一)国际机构评级模型的特点及启示 本文以穆迪的钢铁行业和煤炭行业两个评级模型为例进行分析，发现其具有如下特点：(1)定量指标权重占比很高，数据可靠性和客观性较高，指标数量虽不多，但覆盖了经营与财务的核心要素，简洁明了，具有较强的可操作性；(2)在运营规模和财务稳健性指标上，穆迪对钢铁行业配置更高的权重；(3)重视经营性现金流对债务的保障程度；(4)对煤炭行业注重资源储备和经营多元化的考察，虽然钢铁行业对上游铁矿石依赖程度较高，但穆迪模型并未设置资源控制方面的指标；(5)两个行业模型的权重配比和指标设置存在较明显的行业差异；(6)重视现实的公司财务稳健性考察。 根据上述分析，笔者认为穆迪模型不乏借鉴之处：(1)指标简单、数量较少，但能覆盖核心要素，代表性强；(2)注重财务稳健性考察而不是盈利，强调评级模型的行业风险特征差异。 (二)中国信用债券评级模型的自身要求 尽管穆迪模型不乏借鉴之处，但构建中国信用债券评级模型要有自身特点而不能照搬其固有框架。 1.国内信用评级范围(rating scope)不同于国际机构 本文界定的评级范围为中国国内，被评的行业信用和个体信用均在国内范围内进行排序，评级结果表明其在国内的风险序列，不受主权评级上限的约束。这与国际机构全球化的评级范围有显著的不同。 从经济发展阶段和市场结构来看，中国作为新兴市场与发达市场也存在不同之处：中国市场行业集中度相对不高，公司竞争力主要依靠规模或来自外部的特许支持；在对待发行人
项目投资数据分析报告
项目投资数据分析报告： 项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。项目数据分析报告是项目市场化操作的科学依据，又是项目可行性判断的重要依据。构建数据分析报告的具体目标包括三个方面：1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。这三个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。 ? 报告内容的基本框架： 目录 第一章项目概述（包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。） 第二章项目市场研究分析（包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。） 第三章项目数据的采集分析（包括数据采集的内容、程序等。） 第四章项目数据分析采用的方法（包括定性分析方法和定量分析方法。） 第五章资产结构分析（包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。）