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

　　3.违约概率模型

　　(1)RiSkCalc模型

　　RiSkCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种是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。

　　(2)KMV的Ccredit Monito模型

　　KMV的Ccredit Monito模型是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。企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权。

　　(3)KPMG风险中性定价模型

　　风险中性定价理论的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。

　　根据风险中性定价原理，无风险资产的预期收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的，即

　　P1(1+K1)+(1-P1)×(1+K1)×=1+i1

　　其中， P1为期限1年的风险资产的非违约概率，(1- P1)即其违约概率;K1为风险资产的承诺利息; 为风险资产的回收率，等于“1-违约损失率”;i1为期限1年的风险资产的收益率。

　　(4)死亡率模型

　　死亡率模型是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户/债项的违约概率(即死亡率)。通常分为边际死亡率和累计死亡率。

　　例如：根据历史数据分析得知，商业银行某信用等级的债务人在获得贷款后的第1年、第2年、第3年出现违约的概率(即边际死亡率)分别为1%、2%、3%。则根据死亡率模型，该信用等级的债务人能够在3年到期后将本息全部归还的概率[贷款存活率(SR)]为：

　　(1-1%)×(1-2%)×(1-3%)=94.1%

　　上述结果也意味着该信用等级的债务人在3年期间可能出现违约的概率(即累计死亡率)

　　为：1-94.1%=5.9%

　　二、债项评级

　　定义：针对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后的债项损失大小。

　　关键因素：抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。

　　客户信用评级与债项评级是反映信用风险水平的两个维度，客户信用评级主要针对交易主体，其等级主要由债务人的信用水平决定;而债项评级是在假设客户已经违约的情况下，针对每笔债项本身的特点预测债项可能的损失率。

　　一个债务人只能有一个客户信用评级，而同一债权的不同交易可能会有不同的债项评级。

　　(一)违约风险暴露(EAD)

　　定义：债务人违约时期表内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费用。已违约时，EAD为其违约时的账面价值;尚未违约，EAD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

　　☆ 公司风险暴露：注意专业贷款

　　公司风险暴露是指银行对公司、合伙企业和独资企业及其他非自然人的债权，但不包括对主权、金融机构和纳入零售风险暴露的企业客户的债权。

　　公司风险暴露分类

　　☆ 零售风险暴露：注意其他风险暴露(微型企业)

　　零售风险暴露需同时具有如下特征：债务人是一个或几个自然人;笔数多，单笔金额小;按照组合方式进行管理。

　　零售风险暴露分类

　　☆ 其他主要风险暴露：主权风险暴露、金融机构风险暴露、股权风险暴露、其他风险暴露(资本证券化风险暴露)

　　资本证券化风险暴露是指银行在参与资产证券化交易过程中形成的信用风险暴露。资本证券化风险暴露包括但不限于：银行持有资产支持证券、提供信用增级、流动性支持、开展利率互换、货币互换或信用衍生工具以及进行分档次抵补的担保形成的风险暴露。

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