(2)信用评分法

　　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)

　　金融因素　　　　　　　　　　　非金融因素

　　□流动性　　　　　　　　　　　□管理

　　·流动比率　　　　　　　　　　·名声

　　·速动比率　　　　　　　　　　·和银行关系的历史

　　□利益率　　　　　　　　　　　　·和银行关系的历史

　　·资产回报率　　　　　　　　　·偿还的意愿

　　·股东权益回报率　　　　　　□环境

　　·销售回报率　　　　　　　　□行业

　　□杠杆　　　　　　　　　　　　□或有费用

　　·长期债务/股权　　　　　　　·合法

　　·资产/股权　　　　　　　　　·其它

　　·股权/总负债 　　　　　　 □股东

　　·短期负债/资本

　　□偿付

　　·息税盈余(EBIT)/总利

　　·息

　　·现金流/总债务

　　□资产周转率

　　·营业收入/总资产

　　·营业收入/固定资产

　　·应收账款周转率

　　·存货周转率

　　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。

　　信用评分模型的局限性：

　　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，因此是一种向后看的模型。

　　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企业历史数据的数据库。

　　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，而后者往往是信用风险管理最为关注的。

　　(3)违约概率模型

　　对历史数据要求更高;需要建立一致、明确的违约定义;积累五年数据

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