2016年銀行從業資格《風險管理》考點：客戶信用評級的發展
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客戶信用評級的發展
(1)老師判斷法2016年銀行從業資格《風險管理》考點：客戶信用評級的發展
即老師系統(ExpertSystem)，是商業銀行在長期經營信貸業務、承擔信用風險過程中逐步發展并完善起來的傳統信用分析方法。
①與借款人有關的因素：
聲譽(Reputation)
杠桿(Leverage)
收益波動性(VolatilityofEarnings)
②與市場有關的因素
經濟周期(EconomicCycle)
宏觀經濟政策(Macro-EconomyPolicy)
利率水平(LevelofInterestRates)
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【摘要】2016年下半年銀行業初級從業資格考試將于8月份舉行，《風險管理》是必考科目，為幫助廣大考生備考環球網校銀行從業資格考試頻道編輯整理發布2016年銀行從業資格《風險管理》考點：客戶信用評級的發展供各位考生學習，希望能夠幫助各位備考。
目前所使用的老師系統，其中，對企業信用分析的5Cs系統使用最為廣泛。5Cs系統指：
品德(Character)
資本(Capital)
還款能力(Capacity)
抵押(Collateral)
經營環境(Condition)
除5Cs系統外，使用較為廣泛的老師系統還有針對企業信用分析的5Ps系統和針對商業銀行等金融機構的駱駝(CAMEL)分析系統。2016年銀行從業資格《風險管理》考點：客戶信用評級的發展
5Ps包括：個人因素(PersonalFactor)、資金用途因素(PurposeFactor)、還款來源因素(Payment
Factor)、保障因素(ProtectionFactor)、企業前景因素(PerspectiveFactor)。
【單選】在客戶信用評級中，由個人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素和企業前景因素等構成，針對企業信用分析的老師系統是()。
A.5Cs系統
B.5Ps系統
C.CAMEL分析系統
D.4Cs系統
答案：B
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駱駝(CAMEL)分析系統包括：資本充足性(CapitalAdequacy)、資產質量(Asset
Quality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)流動性(Liquidity)。
老師系統的突出特點在于將信貸老師的經驗和判斷作為信用分析和決策的主要基礎，這種主觀性很強的方法/體系帶來的一個突出問題是對信用風險的評估缺乏一致性。此外，盡管老師系統在銀行業的長期發展和實踐中已經形成了較為成熟的分析框架，但老師系統缺乏系統的理論支持，尤其是對關鍵要素的選擇、權重的確定以及綜合評定等方面更顯薄弱。因此，老師系統更適合于對借款人進行是和否的二維決策，難以實現對信用風險的準確計量。
(2)信用評分法
信用評分模型是一種傳統的信用風險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數值(得分)來代表債務人的信用風險，并將借款人歸類于不同的風險等級。
背景知識：信用評分模型2016年銀行從業資格《風險管理》考點：客戶信用評級的發展
20世紀60年代，信用卡的推出促使信用評分技術取得了極大發展，并迅速擴展到其他業務領域。奧而特曼(Altman，1968)提出了基于多元判別分析技術的Z評分模型;馬丁(Martin，1977)、奧爾森(Ohlson，1980)和威金頓(Wiginton，1980)則首次運用Logit模型分析企業破產問題。
信用評分模型的關鍵在于特征變量的選擇和各自權重的確定。基本過程是：
①首先，根據經驗或相關性分析，確定某一類別借款人的信用風險主要與哪些經濟或財務因素有關，模擬出特定形式的函數關系式;
②其次，根據歷史數據進行回歸分析，得出各相關因素的權重;
③最后，將屬于此類別的潛在借款人的相關因素數值代入函數關系式計算出一個數值，根據該數值的大小衡量潛在借款人的信用風險水平，給予借款人相應評級并決定貸款與否。
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存在一些突出問題：
①信用評分模型是建立在對歷史數據(而非當前市場數據)模擬的基礎上，因此是一種向后看(BackwardLooking)的模型。
②信用評分模型對借款人歷史數據的要求相當高。
③信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險水平的分數，卻無法提供客戶違約概率的準確數值，而后者往往是信用風險管理最為關注的。
(3)違約概率模型
違約概率模型分析屬于現代信用風險計量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit
Monitor、KPMG的風險中性定價模型和死亡率模型，在銀行業引起了很大反響。2016年銀行從業資格《風險管理》考點：客戶信用評級的發展
《巴塞爾新資本協議》也明確規定，實施內部評級法的商業銀行可采用模型估計違約概率。
與傳統的老師判斷和信用評分法相比，違約概率模型能夠直接估計客戶的違約概率，因此對歷史數據的要求更高，需要商業銀行建立一致的、明確的違約定義，并且在此基礎上積累至少五年的數據。
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