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(2)信用评分法$lesson$
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。
存在一些突出问题：
①信用评分模型是建立在对历史数据(而非当前市场数据)模拟的基础上，因此是一种向后看(Backward Looking)的模型。
②信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高。
③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
违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法。与前两者相比，它能够直接估计客户的违约概率。因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少五年的数据。
3.违约概率模型
目前，比较常用模型有穆迪的RiskCalc模型和KMV的Credit Monitor模型、KPMG的风险中性定价模型和死亡率模型。
(1) RiskCalc模型：使用于非上市公司的违约概率模型
(2) KMV的Credit Monitor模型：适用于上市公司;借鉴看涨期权
(3)KPMG的风险中性定价模型：风险中立者，求违约概率：
Pn=(1+in-0-0Kn)/[(1+Kn)X(1-0)
例题：计算。假定目前市场上存在两种债券，分别为1年期零息国债和1年期信用等级为B的零息债券，前者的收益率为10%;如果假定后者在发生违约的情况下，债券持有者本金与利息的回收率为50%，根据风险中性定价原理可知后者的违约概率约为9.7%，则后者的票面利率应约为( )。
A.10% B.15% C.20% D.25%
答案：B
解析：根据公式及题意有：i1=10%，0=50%，P1=1-9.7%=90.3%，代入公式可求得K1=15%。
(4)死亡率模型(注意：并非客户自身死亡，而是贷款死亡，即客户违约，银行无法收回贷款而产生损失)
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其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(MMR)和累计死亡率(CMR)，其中贷款存活率(SR)=1-累计死亡率(CMR)。即：
SR=(1-MMR1)(1-MMR2)……(1-MMRn)=1-CMRn
例题：计算。根据死亡率模型，假设某信用等级的债务人在获得3年期贷款后，从第1年至第3年每年的边际死亡率依次为0.17%、0.60%、0.60%，则3年的累计死亡率为( )。
A.0.17%
B.0.77%
C.1.36%
D.2.36%
答案：C
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