5.客户信用评级的基本概念和评级方法的内容

　　信用风险计量经历了从专家判断法、信用评分模型到违约概率模型分析三个主要发展阶段，商业银行的内部评级应基于二维评级体系：一维是客户评级，另一维是债项评级。

　　基本概念

　　客户信用评级是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，评级目标是客户违约风险，评价结果是信用等级和违约概率(PD)

　　违约的定义

　　违约概率

　　违约概率是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。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新定下限，也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。

　　评级方法：

　　(1)专家判断法

　　5Cs系统指：

　　品德(Character)l

　　资本(Capital)l

　　还款能力(Capacity)l

　　抵押(Collateral)l

　　经营环境(Condition)l

　　5Ps包括：个人因素(Personal Factor)、资金用途因素(Purpose Factor)、还款来源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企业前景因素(Perspective Factor)。

　　骆驼(CAMEL)分析系统包括：资本充足性(Capital Adequacy)、资产质量(Asset Quality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)流动性(Liquidity)。

　　专家系统的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，这种主观性很强的方法/体系带来的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性。

　　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。

　　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。

　　3)违约概率模型

　　违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit Monitor、KPMG的风险中性定价模型和死亡率模型

　　6.个人客户评分方法

　　个人客户评分方法

　　按照国际惯例，对于企业的信用评定采用评级方法，而对个人客户的信用评定采用评分方法。由于个人客户数量众多，历史信息的规律性强，因此主要采用基于历史数据统计的评分模型计量个人客户的信用风险。

　　参照国际最佳实践，个人客户评分按照所采用的统计方法可以分为回归分析、K临近值、神经网络模型等;按照评分的对象可以分为客户水平、产品水平和账户水 平，按照评分的目的可以分为风险评分、利润评分、忠诚度评分等;按照平分的阶段则可以分为拓展客户期(信用局评分)、审批客户期(申请评分)和管理客户期 (行为评分)。

　　(1)信用局评分

　　这一阶段常用的模型有：

　　①风险评分，预测消费者违约/坏账风险的大小;

　　②收益评分，预测消费者开户后给商业银行带来潜在收益;

　　③破产评分，预测消费者破产风险的大小;

　　④其他信用特征评分。

　　(2)申请评分

　　申请评分模型通过综合考虑申请者在申请表上所填写的各种信息，对照商业银行类似申请者开户后的信用表现，以评分来预测申请者开户后一定时期内违约概率，通过比较该客户的违约概率和商业银行可以接受的违约底线来作出拒绝或接受的决定。

　　信用局风险评分模型和收益评分模型是很有价值的决策工具，与申请评分模型具有互补性，可以组成二维或三维矩阵来进行信贷审批决策。不同的是，申请评分模 型是商业银行为特定金融产品的申请者量身定做的，能够更准确、全面地反映商业银行客户的特殊性，而且可以利用更多的信息对客户将来的信用表现进行预测;而 信用局评分模型通常是对申请者在未来各种信贷关系中的违约概率作出预测。

　　(3)行为评分

　　行为评分被用来观察现有客户的行为，以掌握客户及时还款的可信度。