信用風險相關理論模板(10篇)

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篇1

中圖分類號：F830.9；F832.5 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）02-0111-07

1 引言

一般而言，信用風險投資者①情緒是指金融市場上投資信用風險產品的投資者的投機傾向或對信用風險資產的樂觀或者悲觀態度，反映了信用風險資產的目前價格與內在價值的差別。在現實金融市場上，信用風險投資者易受到自己或他人的主觀情緒（其信念的客觀程度和認知的心理偏誤）的影響，并呈現出系統的長期的一致性，引起市場流動性不足或過剩，而市場流動性的不足或過剩又會進一步提高信用風險投資者的非理性主觀情緒程度，最終導致信用風險產品價格劇烈波動。投資者情緒和流動性是金融市場的兩個重要特性，也是影響金融市場平穩健康運行的關鍵因素。2007年次貸危機就是市場投資者悲觀情緒和流動性相互作用的結果[1]。

由于信用風險投資者的認知過程的偏誤和情緒情感偏好等心理方面的原因會使其無法理性地做出正確的判斷和理性的決策，對信用風險產品的定價、流動性、信用風險傳染等方面均造成了重要影響。同時，流動性變化又會加深信用風險投資者的非理性程度和情緒變化。楓和梁丹[1]認為投資者情緒變化在一定程度上加深了資產價格的市場波動速度和幅度，給市場流動性造成了不容忽視的影響。Baker和Stein[2]認為如果市場參與者情緒程度較高，則市場流動性程度就會較高。同時，市場流動性隨著非理性投資者情緒的增加而增加。Hong和Stein[3]認為投資者情緒與流動性具有顯著的內在相關性。梁麗珍[4]認為投資者情緒顯著影響了資產定價過程（即收益生成過程），而且與市場流動性具有正相關關系，隨著投資者情緒的提高，交易對價格的邊際沖擊變小，市場流動性增加。Zouaoui等[5]認為投資者情緒增加了市場流動性和市場危機的發生概率。Lin和Huang[6]認為投資者情緒影響了人們的心理價格參考點水平，進而影響了人們決策行為。Baker等[7]認為投資者情緒可以在市場間進行傳染，而且是通過流動性得以實現的。

行為金融學摒棄了投資者理性假說，認為投資者情緒對整個金融市場有著不可忽視的作用[8]。在信用風險產品交易過程中，投資者潛在地將銀行系統的信用風險傳播到二級市場，并實現在諸多投資者之間相互傳染和擴散。而在這類信用風險傳染過程中投資者情緒和流動性的影響是不可忽視的。這類以信用風險交易為特征的信用風險傳染問題已經遠遠超出了傳統信用風險傳染模型所能夠分析的范疇。近幾年，隨著復雜網絡理論的快速發展和應用，國內外學者開始將復雜網絡理論引入到金融風險傳染的研究領域，也為解決信用風險交易為特征的信用風險傳染問題提供了手段和工具。目前應用復雜網絡分析信用風險傳染主要集中于銀行系統，通過分析網絡結構特性及其演化對信用風險傳染的影響機制[9～15]。林福永和孫凱[16]認為在社會科學研究中，如果把各類作用體抽象為網絡節點，各種作用抽象為節點之間的連接線或邊，那么，一切事物就都可以抽象為網絡。在現實金融市場上，信用風險投資者之間具有非常復雜的網絡關系，而且網絡關系的變化會影響信用風險傳染過程的復雜性，以及信用風險傳染的速度和效率。因此，應用復雜網絡理論研究信用風險傳染具有一定的科學性和可行性。鑒于此，本文基于復雜網絡視角，考慮到信用風險投資者情緒和流動性對信用風險傳染的影響，通過構建信用風險傳染的網絡模型，研究信用風險投資者情緒和流動性的交互作用對信用風險傳染行為及其演化的影響和作用機制。

2 信用風險傳染的行為分析

2.1 信用風險傳染的投資者情緒驅動機制

信用風險傳染是金融系統中常見的復雜的社會現象，是一種典型的社會群體的心理行為。在這種社會現象中信用風險投資者的情緒和態度至關重要。從社會群體心理學角度來說，信用風險傳染是信用風險的傳染者和被傳染者之間在信息、情緒、態度、行為等方面的雙向互動交流和感染的過程。從傳染的渠道來看，信用風險傳染主要包括信用風險投資者之間的關系、個體持有信用風險資產的結構特征、信用風險的轉移、宏觀政策波動及新聞媒介傳染等多種方式。從傳染過程來看，主要包括信息甄別與篩選信息認同與強化市場信息同化市場劇烈震蕩。從心理與行為角度來看，信用風險的傳染主要包括對信息的關注與疑慮心理的認同與情緒激動情緒感染群體的趨同行為危機爆發。這種心理與行為過程主要包含四方面的原因。

（1）利益是信用風險傳染的心理基礎。在金融市場上，信用事件的發生往往會帶來金融市場上信用風險資產價格的波動，會造成信用風險投資者巨大的利益損失。因此，一旦信用事件的發生引起金融市場波動超出了信用風險投資者的預期，危及到信用風險投資者的相關利益，他們就會產生心理恐慌和非理性的情緒和行為，并通過社會關系和各種媒介將非理和激動情緒向鄰近或遠程的個體傳染，逐漸在市場上形成“心理群體”，加快信用風險的傳染速度，加劇金融市場信用風險資產價格的劇烈波動，進一步擴大信用風險的傳染范圍。

（2）群體依賴性構成了信用風險傳染的心理支撐。在金融市場信用事件發生前后，絕大多數信用風險投資者都極為關注市場信息的變化和市場的運行方向對自己是否有利。為了保護自己的利益，個體對群體的依賴情緒相對于金融市場平靜時更為強烈，對群體情緒和行為的變化更加敏感。因此，對群體的依賴性在很大程度上為信用風險的傳染提供了一種心理支撐作用，并不斷加快信用風險的傳染速度。

（3）信息的不完全性和不對稱性是加快信用風險傳染的現實條件。在金融市場上，信息的不完全性和不對稱性是各類信息被扭曲或篡改、不利消息被快速傳播或放大的癥結所在，更是信用風險傳染的沃土。因此，在市場信息不完全和不對稱情況下，一旦金融市場上出現相關信用事件的發生，就可能會改變市場信息均衡狀態，對不利于自己的信息總是以極其關注的態度和行為加以證實或否定，導致在市場信息不完全和個體間信息不對稱下諸多真實信息在傳播過程中被扭曲或篡改，經過多次反復的交互影響，信用風險投資者的信息不斷被同化，其恐慌心理和非理不斷得到強化，不斷地提高了信用風險的傳染速度和影響范圍。

（4）情緒感染是信用風險傳染的內在動力。在金融市場上，由于信用風險投資者極為關注自身的利益安全，一旦信用事件的發生威脅到了自身利益安全，他們就會產生一種恐懼情緒，并通過信用風險投資者之間的雙向互動交流進行情緒傳染，產生一系列非理性的行為，最終一步步加快信用風險傳染的速度，擴大了信用風險傳染的影響范圍和力度。

2.2 信用風險傳染的市場流動性驅動機制

在金融市場上，信用風險傳染是投資者心理行為與流動互作用的結果，流動性也正成為影響金融系統穩定和各類金融風險傳染的重要因素，它既可以通過金融機構、企業和家庭的資產負債表直接發揮作用，也可以通過資產價格間接地發揮作用。流動性對信用風險傳染的驅動作用主要包括兩個方面。

（1）流動性對銀行系統信用風險傳染的驅動。

銀行系統中的信貸關系由銀行同業風險分擔或銀行共同參與的支付清算系統所導致，即使銀行“經濟基礎變量”之間是相互獨立的銀行之間的信貸關系也會使銀行經營業績之間有很強的相關性[17]。當銀行系統受到不確定性流動性沖擊時，貸出方銀行會由于借入方銀行的破產而發生資本損失，如果這個溢出效應超出自身的資本緩沖，信用風險就會由借入方銀行向貸出方銀行傳染，嚴重時會導致銀行系統崩潰[18]。因此，當一家或部分銀行發生信用事件后，除了自身的流動性會受到沖擊，與其相關聯的銀行的流動性也會立即受到擾動或沖擊，一些資本緩沖能力弱的銀行為了保證流動性穩定，一定會以低于“公平”價值的價格來售賣其長期資產或以更高的利率進行拆借，而銀行資產價格的下降或同業拆借利率的上升又勢必會反過來影響其他銀行資產的價值，增加銀行的系統性風險，最終導致一家或部分銀行的信用風險會隨著流動性通過銀行資產市場傳染給其他與之直接相關或者間接相關，甚至不相關的銀行。而且，銀行系統信用風險傳染的速度和影響范圍會隨著流動性沖擊的增加而增加。

（2）流動性對金融市場間信用風險傳染的驅動。

在整個金融系統中，由于各個市場之間不可避免地存在著很大程度上的資產相關性和經濟主體的相關性，其中任何一個或多個市場上的流動性問題也勢必會導致其他市場的流動性問題。某一市場的信用風險會通過流動性的變化在多個市場間進行傳染，并且呈現顯著的流動性驅動效應。以2007年美國次貸危機為例。由于基準利率上升和房價下跌，導致了銀行系統的信貸違約增加，銀行系統的流動性受到沖擊，引發銀行系統內的信用風險傳染。而銀行系統內的信用風險傳染又勢必會致使基準利率持續上升和房價持續下跌，導致次級抵押貸款支持證券市場價值縮水，帶動資本市場其他相關衍生產品價格下跌，引發資本市場流動性危機和信用風險傳染。資本市場資產價格的下跌，又會引起貨幣市場流動性的緊縮，進而導致信用風險在貨幣市場上傳染。因此，在流動性驅動下，在多個市場之間形成不利的“流動性螺旋”，驅動信用風險在多個市場之間反復交叉傳染，在極端情況下會導致金融危機。

因此，流動性正成為信用風險在單個金融市場內部傳染和多市場間傳染的核心渠道和紐帶，而且，對信用風險傳染的速度和影響范圍具有顯著的驅動效應，并呈現出“DNA雙螺旋鏈”特征。

篇2

1引言

隨著電子商務的發展，互聯網金融開始出現，并且迅速發展。所謂互聯網金融，它是指傳統金融機構依托互聯網平臺，利用互聯網技術、電子信息技術，實現融資、投資和信息中介服務的一種新型業務模式。互聯網與金融結合，對傳統金融業是一種全新的變革，對銀行、證券等提供服務的方式和效率產生深刻的影響。互聯網金融作為一個新生事物，既需要市場驅動，也需要政策助力來促進發展。然而，伴隨高速增長的是行業的信用風險也在呈上升趨勢。馬克思在資本論中指出，商品資本向貨幣資本的轉化這“驚險的一跳”蘊含著巨大風險，其原因在于，如果互聯網金融的信用風險超過一定程度，導致信用破產，進而引發資金鏈斷裂，使得企業破產，那么企業就會解雇大量員工，使得工人失業，最終造成整個社會經濟危機。所以，在經濟風險的防范中，對互聯網金融信用風險的防范就越來越凸顯出其重要性。馬克思的貨幣、信用和危機理論常被當作一個系統的分析框架，雖然不能把西方國家的理論經驗直接照搬到我國，但馬克思在《資本論》中的世界觀和方法論以及信用理論，對分析我國互聯網金融信用風險有著重要的理論指導意義。全面系統地研究互聯網金融信用風險具有一定的現實意義和理論意義。一方面，互聯網金融行業在我國還處于初級發展階段，目前已有的文獻大多是研究互聯網背景下對傳統金融企業的沖擊性影響，或者從實證角度研究互聯網金融對居民消費的影響，而從信用風險防范的角度對其進行研究的文獻卻很少，從馬克思信用理論視角去分析互聯網金融信用風險的相關文獻則更少。因此，從信用風險防范的角度著手，對于豐富國內該領域的研究具有一定的理論意義。另一方面，互聯網金融行業在我國屬于新興行業，發展迅速，但行業整體的運營顯現出巨大的信用風險。如何規范行業的整體發展，降低發展帶來的風險就顯得尤為重要。

2研究現狀

關于信用這一概念的內涵和本質，馬克思從經濟學和倫理學2個角度進行了闡述。經濟范疇中的“信用”是種經濟利益關系，反映了一種特定的生產關系。國內其他學者基于這一理論進行了深入研究。柴艷萍（2013）[1]從誠信與信用的關系出發，提出了信用實現的條件。胡為雄（2010）[2]通過對馬克思相關政治經濟文獻的挖掘，認為信用和虛擬資本是馬克思上層建筑概念的隱喻。馬超（2008）[3]強調信用道德水平與信用經濟水平之間存在一定的關系。在互聯網金融信用風險管理方面，也有很多學者作了相關的研究。陳秀梅（2014）[4]指出要從制度設計和標準制定2個方面入手，多方面建立互聯網財務管理體系。謝平、鄒傳偉（2013）[5]認為，我國互聯網金融與傳統金融存在明顯差異。由于大數據技術和傳統金融的變革推動了互聯網金融的快速發展，可能會使互聯網金融存在巨大的潛在信用風險。既然大數據技術在推動互聯網金融發展的過程中起到重要作用，那么也可以將大數據技術作為一種手段，利用其去管理信用風險。劉蕓、朱瑞博（2014）[6]認為互聯網金融應與信用體系等傳統金融領域相銜接，使整個行業的信用風險管理更加全面、完善。

3我國互聯網金融存在的信用風險及原因分析

馬克思的信用理論包含了信用產生和功能，以及資本主義經濟各要素在生產、分配、消費等環節的對立加速。在資本主義社會，各要素之間對立的最終發展趨勢是相互分離，最后以危機的形式趨于統一，周而復始，具有周期性。在統一的過程中，有些是以特定的信用風險的形式表現出來的，網絡金融的信用風險就是其一。網絡金融信用風險是指網絡金融融資借款人在合同到期日不履行合同義務，構成違約的行為。這種違約風險是客觀的信用風險。此外，由于網絡金融交易在時間和空間上的分離，可能存在的道德風險以及交易雙方的信息不對稱，使得網絡金融存在人為的違約信用風險。還有，網絡金融的信用風險也有其自身的特點：隱蔽性強，因為交易的時空分離為其作“掩護”，使得信息不對稱情況下很難辨別真偽；傳播速度快，依靠互聯網信息技術，信用風險可以很快進行大范圍傳播；范圍廣、監管難，大數據技術為其提供了廣闊的應用空間，且發展速度極快，還沒有相應的法律法規對其進行約束，難以實行監管防范。網絡金融信用風險可以按照不同的標準分類。根據來源，可分為狹義信用風險和廣義信用風險。狹義信用風險是指從借款人角度出發的信用風險。廣義信用風險是指從借款人和貸款人2個角度分析的信用風險。按其性質可分為故意違約信用風險和強制違約信用風險。故意違約信用風險指借款人因道德缺失、信息不對稱、主觀故意等，在客觀上能夠履行合同的情況下，不履行合同，給交易對方造成損失的可能性，通俗來講就是有履行能力但卻不愿意去履行合同。強制違約信用風險是指互聯網金融信用風險的不確定性和隨機性，使得借款人由于非主觀故意而無法履約。網絡金融信用風險產生的原因是多方面的。目前我國信用體系發展尚且不完善，經常會有惡意逃債的現象發生。如果融資平臺不能夠有效驗證交易雙方的真實身份，很容易誘發信用風險。除了機構與客戶之間的信息不對稱外，法律法規的不完善也加劇了網絡金融的信用風險。互聯網金融在我國發展時間還比較短，配套法律法規尚未形成。互聯網金融在經歷了最初的迅速而無管制的發展之后，其法律風險也逐漸暴露出來。互聯網金融的虛擬性，很難對借款人形成有效約束，可能導致貸款達到約定日期，仍不履行還款的義務，信用風險爆發。

4互聯網金融信用風險的防范措施

基于上述分析，針對目前我國互聯網金融存在的信用風險，提出以下幾點防范措施。

4.1完善互聯網金融信用的征信體系和監管體系

戰略層面，應該加強信用文化和金融生態環境建設；政策層面，應該建設互聯網金融征信制度，并且加強互聯網金融信用征信的監管，加強互聯網金融信用信息安全管理和個人隱私保護。對于傳統金融的法律法規、網上證券交易、支付安全等條例，已經不能滿足瞬息變化的互聯網金融的發展，應該及時完善法律體系，保證相關利益者的權利與義務。

4.2提高互聯網金融信息安全技術

立足從業人員和互聯網金融平臺，注重安全設施的投入，包括設備、技術和人才的投入。加強內控設施的落實，成立互聯網金融風險管理部，建立健全內控責任制，不違規。增強自律能力，在業務許可范圍內合法合規的前提下開展業務，加強風險防控策略研究，提高自律能力和風險應對能力。逐步完善內部運行機制，提高科學管理水平，將內部管理變得科學化、規范化。

篇3

信用是市場經濟的基石，信用風險的危害倍受金融界關注。一般情況下，信用風險方面的問題始終屬于市場經濟當中基本且極其古老的一類問題，其危害性受到人們的廣泛關注。現階段，社會經濟的快速發展更是在很大程度上復雜化了信用風險問題。組合信用風險已經成為現在研究的一個重點，該問題當中核心為違約相關性，該核心具體能夠分成微觀以及宏觀兩種。現階段，對違約相關性進行研究時主要包含三類方法，分別為約化方法、結構化方法以及Copula方法。

一、對信用風險的基本概念進行分析

通常情況下，相對比較傳統的信用風險指的主要是相關的交易對象不可以根據事先已經達成的相應協議來對義務進行嚴格履行所造成的一種風險，也就是債務人根本沒有對相應的債務進行如期償還導致合同的違反，進而為債權人造成一定的風險[1]。而現代的金融信用風險主要指的是因為對手或者債務違約而造成損失的一種可能性，或因為債務人在信用評級方面發生變動以及履約能力方面發生一定的改變而造成損失的可能性。所以，現代金融信用風險基本的決定因素是對手的實際財務情況以及風險情況[1]。下面對現代金融信用風險的具體特征進行分析。首先，非對稱性。價格所發生的波動會造成市場風險，所取得的收益呈現出對稱性的分布，而信用風險不同于市場風險，主要的造成原因是借款人的違約，損失以及收益都呈現出不對稱的分布，這就會導致信用風險概率分布發生一定的偏離[1]。其次，易傳染性。通常來講，信用風險會在很大程度上造成大范圍的信用方面的違約，進而導致極其嚴重的金融事故。最后，非系統性。債務人所具有的實際還款能力的決定因素為和其相關的非系統性的一些因素，具體包括債務人的還款實際意愿、經營企業的真正能力以及財務情況等[1]。

二、信用風險模型理論研究現狀

1.結構化模型。

結構化模型起源于20世紀70年代，并且建立在幾何布朗運動的基礎上，該理論認為，我們可以將對債券定價的過程簡單化，即演化為對歐式期權的定價。理論可以得到期權定價理論的支持，并且建立了其自身的模型，稱之為到期日違約模型法，理論致力于信用價差曲線的研究，通過定量分析和定性分析的方法，在查閱大量歷史資料的基礎上，在模型中建立了利率期限結構模型。

2.簡約化模型。

簡約化模型繞過了公司的財務基礎，這是和與結構化模型最大的不同之處，簡約化模型的計算方法相對比較簡單，而且所需要的數據流量也較少。在建模過程中，當事人可以泊松理論來建立模型，其準確度收到違約概率的強度影響。采用簡約化模型的優勢在于債務方的強度能夠對另外一方的相關性方面進行制約，從而降低了風險。簡約化模型的建立還需要以狀態變量X為主要驅動力。

三、對信用違約相關性的影響因素進行分析

一般情況下，違約事件會在很大程度上會造成信用風險，此外，和一般的損失不同，通常來說，違約事件所引起的不僅僅是財務上的損失，還包括許多不能夠預期的事件，帶有很強的隨機性，而這也是處理違約事件過程中需要特別注意的一個方面。單個的違約所產生的負面影響，主要是有兩個方面所決定，其一是債務的回收率，其二是違約發生的概率。從組織層面上來講，由于分散化，組織所發生的損失根本就不是簡單的一種加和，當對多個變量所產生的組合效應進行一定的研究時，也就是信用債權人與債權人間之間存在的影響，這就應該要對資產間相干性進行有效的度量。所以，要想對組織損失的實際情況進行更有效研究，實施組織以及風險方面的管理，這就應該對組合當中的資產違約相依的結構進行充分的考慮[2]。下面對影響信用違約的相關性的因素進行分析。首先是宏觀經濟因素。對于市場經濟來講，市場利率所發生的變化、商品價格上的變化以及宏觀經濟上的波動等都會造成一定的影響，進而實現了循環性的違約相關性。其次，特定行業的因素。在所有的行業當中，基本上都會受到原材料價格上漲以及生產力過剩等各種因素所造成的沖擊，各個行業之間所存在的直接性練習同時還會造成所有企業的違約相關性。該類風險引起的主要原因根本就不是經營風險，同時還不是財務風險，主要原因是特定行業當中市場經濟環境所發生的波動以及變動。因此，行業當中的環境所造成的影響會嚴重造成企業的關聯違約，而且這些負面影響往往是不可估量的，同時也屬于銀行最需要考慮的一個影響因素[2]。最后，業務交叉的因素。一般來講，資產相關指的主要是各個企業之間有著投資、持股以及參股等各種資本上的關系。當存在一定資產相關性時，違約相關性主要是兩債務人之間違約概率所形成的函數，同時隨著違約概率的增大，會增大違約的相關性。各個企業之間有著非常多的業務之間的往來時，有時還會是供應鏈方面的合作伙伴，這時候，企業應該非常容易出現關聯現象。所以，在此狀況之下，企業當中也會存在相對比較高的違約相關性[2]。

四、對問題的基本假設進行分析

在已經給定的相對比較完備的概率空間（Ω，φ，Q）當中，Q指的主要是風險處于中性時的概率測度，這時，我們引入能夠表示宏觀經濟的流域，主要的構成是能源價格、匯率以及利率等各種宏觀方面額定經濟變量。運用（Ω，φ）上的可以測量的隨機變量Ti來表示i公司違約的實際時刻[2]。當選擇Copula函數時，具體能夠分成兩個類型。在本文中主要考慮在現實情況中非常常用的GaussianCopula。在該函數當中包含著標準正態分布的分布函數，還包含著協方差矩陣的多維正態分布的函數。根據Copula方法來對違約相關性進行一定的研究，能夠大體分成兩個步驟：第一個步驟是建立單個企業的違約模型；第二個步驟是對違約相關性進行一定的引進，也就是建立Copula模型[3]。

五、對單個公司的生存概率進行分析

對違約相關性先不進行考慮，i企業出現違約的影響因素是自身因素以及宏觀經濟，也就是在相應的域流之下，得出相應的域流空間。主要的目標是在相應的約束條件之下，來對該企業的生存概率進行有效求解[3]。適應約化的方法來對企業生存概率進行求解屬于一個非常常見的方法，Lando對其有著比較深刻的認識以及研究。也就是說，在t時刻應該對未來宏觀經濟信息進行預先知道，預知未來，但這很明顯與實際存在一定的差距。從根本上來講，Lando因為將其求解放在Cox過程的實際框架當中，因此，需要將信息進行一定的擴大。然而，在現實情況當中，在對生存率進行一定的求解時根本就不會涉及到Cox過程，該過程僅僅會在模擬違約時刻時才會運用到。因此，應該對Lando的方法進行一定的改進[4]。

六、對信用組合風險的損失的度量進行分析

第一步，應該對違約損失進行一定的估計。工具違約概率的確定在于來自于公司內部，即所有工具的違約概率的確定標準都是內部的具體評級。這一過程的測定較為復雜，需要以大量的數據為依托，為了簡化計算，應該根據行業當中的相應平均數來確定違約的損失值。除此之外，還應該對違約損失的具體標準差進行一定的估計。第二步，應該對債務人的資產相關性進行一定的估計。因為一般來說，我們不能夠直接地觀察出企業的實際資產價值，但是，我們能夠通過Black-Scholes公式來對其進行精確的推導，運用專業知識，建立相關的數學模型，進而運用Copula函數對其資產相關性進行估計[4]，從而得出接近于實際情況的數值。第三步，產生出相關的違約事件。由于違約相關性與資產相關性所具有的依賴結構存在一定的相似性，所以能夠對資產相關性進行有效反映的Copula函數屬于是違約點的結果。進而利用Copula函數以及邊緣分布來獲得違約時間的相關分布。第四步，對隨機違約損失進行一定的產生。如果出現違約的現象，我們就需要計算違約所產生的具體損失，此時，可以從以前已經得到的違約損失值中獲取相關數據，即我們可以將違約案例進行歸類，對于相似的案例，確定違約數據的平均值，并且通過標準差的相關分布，抽取其中的隨機數，進而借助計算機等工作，計算出違約的損失值。第五步，對損失進行一定的計算。出現違約，應該按照組合頭寸來得到違約暴露，并且采用計數法，對于違約數據可以記為1，對于不發生違約的情況，則損失就為零。第六步，得到損失實際分布。無論是何種形式的違約以及違約數據的大小，其計算的結果都是所有的情景都會產生出一個相應的組合損失值，此時，對上面的步驟進行相應次數的重復，進而來得到相應的組合損失。

七、結束語

綜上所述，違約相關性的Copula方法是本文研究的主要對象，在本文當中，建立并研究了約化方法與結構化方法之間存在的關系，進而可以在很大程度上輔導我們對各研究方法及其內在所存在的相互關系進行充分理解。

參考文獻：

[1]何海鷹.基于Copula理論的信用風險研究[D].廈門大學，2009.

[2]謝銓.基于Copula的信用風險經濟資本計量模型及應用[J].科學技術與工程，2011，（17）：4112-4116.

篇4

全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。

一、信用風險評估理論

銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：

(一)統計模型

利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。

1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論

違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。

2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論

違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架。“駱駝”評級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。

(三)專家判斷模型

銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。

二、信用風險評估的通常做法

(一)信用風險評估的基本思路

評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。

(二)信用風險評估模型的構造

數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性

(三)變量選擇方法

1．層次分析法

層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。

2．主成分分析法

主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。

3．專家判斷

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中圖分類號：TP301.6　文獻標識碼：A

收錄日期：2012年6月11日

一、引言

隨著金融市場的波動性和金融全球化的影響，金融的關注焦點之一的商業銀行風險管理面臨著極大的挑戰。信用風險、利率風險、流動性風險、操作風險、科技風險是商業銀行運營過程中面臨的金融風險，信用風險占有重要的地位。信用風險是指，借款人由于各種原因，不愿或無力償還銀行貸款本息，使銀行貸款無法收回，造成呆賬損失的可能性。在商業銀行經營中，影響商業銀行安全高效運營的主要原因是信用風險。房屋貸款、農業抵押貸款、企業貸款等，導致呆賬和不良貸款不斷增加，造成流動性危機，最終使其倒閉，給金融業和整個國民經濟造成嚴重損失。所以，加強信用風險尤為重要，對于中國處于市場轉型期下的我國商業銀行，加強信用風險顯得尤為重要。究其原因，商業銀行的運營中，不良資產一直是影響我國銀行業有效經營的主要因素，呆賬壞賬的負擔是我國商業銀行進一步發展的障礙，加強信用風險管理是解決這一問題的關鍵。

目前，許多定量技術和支持工具、軟件已經應用到商業。傳統的比例分析、統計方法都得到廣泛的應用，如判別分析和Logistic回歸等。神經網絡、專家系統、分類樹也被用于商業銀行的信用風險中。在我國，信用分析和評估技術仍然是比例分析階段，遠不能滿足商業銀行對各種形式貸款安全性的準確測量。核心的信用等級評定時通過對企業的財務報表指標進行分析和評價，然后加權平均確定。該方法帶有主觀性，所以有很大程度上的缺陷，應以科學的方法確定有效指標和用定量模型解決評估問題。

二、信用風險管理

商業銀行信用風險管理包括風險的測量和評估，信用風險管理與控制。信用風險管理與控制包括貸款定價、貸款發放、貸款檢查。信用風險分析指引起貸款風險的因素進行定性分析、定量計算，來測量貸款自然人的違約概率，為貸款決策提供依據。信用風險分析時，商業銀行的做法一般是遵循5C原則：貸款人的品質（character）、能力（capital）、擔保（collateral）、環境（condition），還有LAPP原則：流動性（liquidity）、活動性（activity）、盈利性（profitability）、潛力（potentialities），定性分析借款人目前的財務狀況、管理水平、行業經濟狀況反應還款人能力的指標體系，利用一定的定量技術、評估模型判別借款人的違約概率。

三、信用風險評估模型

國外商業銀行處理這一問題的方法是把信用風險分析看成是模式識別中的一類分類問題，將貸款人分為能夠按期還本息和違約兩類。作法為從歷史數據中的若干樣本中發現規律，從而總結出分類規則，建立判別模型，用于對新樣本的判別，這種方法稱“粗暴的經驗主義方法”，商業銀行信用風險的測度轉換為企業財務狀況衡量的問題，企業能否如期還本息主要取決于企業的財務狀況。指標體系的確立和評估模型的選擇，將多維指標綜合起來建立模型。目前有統計方法、專家系統、神經網絡技術等。隨著信息的爆炸式發展，客戶信息是海量的，本文先用粗糙集的方法對歷史數據進行數據約簡，然后用支持向量機進行分類，建立判別模型。

總之，SVM建立在統計學理論的基礎上，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現出很多優勢，并在許多應用中取得了很好的結果。

六、基于粗糙集與支持向量機的信用風險評估模型

我們引入粗糙集主要借鑒其處理數據的優勢：一是粗糙集理論處理數據不需要任何的先驗知識，僅利用數據本身提供的數據即可；二是粗糙集理論能表達和處理不完備的互補一致的信息，以不可辯關系為基礎，通過約簡能從經驗數據中獲取知識的規則及相互關系。SVM如果所處理的樣本的維數較大，就可能導致SVM訓練的時間過長，影響到分類的時間復雜行性，在進行分類之前先用粗糙集對數據進行處理，剔除冗余的屬性，不但能降低維數，而且能更快地 找到最優的支持向量，使分類面的距離最大化，分類的效果更明顯，提高了訓練樣本的時間和準確性。本文模型加入粗糙集后的分類算法如圖1所示。（圖1）

在分類過程中，先由用戶給出查詢，然后有一個排列函數（?專為排列函數的參數）為每個客戶信息計算出一個反映該客戶與語義特征相關程度的數值，系統按照此參數從大到小把用戶信息排列并輸出前m個，這樣就完成了一次分類過程。

在反饋過程中，用戶將部分檢出的客戶進行標記為相關、不相關，被標記的特征向量f與對應的標記相關類型y構成學習集合S={（f，y）}，然后通過相關反饋算法里面的約簡函數與SVM分類器進行分類，將學習后的特征向量f′對數據庫中的圖像進行檢索，通過一次或者多次的反饋，最終得到合適的目標結果，本文模型加入粗糙集后的分類算法步驟如下：

由于每次檢索時用戶標記的都是在特征空間中距離查詢圖像中最近的信息，同時，在前N個反饋的信息中未標記的無關的信息也離查詢信息較近，因此非常適合用SVM構造分類器，因為支持向量是位于分割平面上的樣本，而距離分割面遠的樣本對分類器的構造是沒有影響的，因此通過有限的標記和反饋卻能把特征空間中相關和不相關的信息分開，進一步地檢索也能夠找到更多的信息。

七、結語

本文借鑒相關文獻中的試驗數據和文獻分類模型分析得出如下結論：基于支持向量集與粗糙集的混合分類算法有效地解決了SVM算法中的時空性能問題，降低了維數災難，應用到商業銀行信用風險預測，由于用戶的參與更能使檢索的結果接近用戶的語義特征，因此該算法具有簡單、高效、查全率等優點。

主要參考文獻：

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[2]Saunder A.Financial Institutions Management.Boston：Irwin，Inc.，1994.

[3]世界銀行.新興市場經濟中的商業銀行.北京：中國財政經濟出版社，1994.

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當前國際上流行的信用資產風險管理模型主要包括KMV信用監控模型、基于VaR方法的信用度量術、麥肯錫公司的信用風險管理模型和瑞士信貸公司開發的信用風險附加模型。

一、KMV信用監控模型及評價

KMV信用監控模型是由美國KMV公司開發的，是現今國際上流行并得到信用監控機構認可的幾種主要信用風險管理模型之一。

1　KMV信用監控模型的基本原理

KMV模型基于莫頓結構化模型的原理，計算信用資產的違約概率。

在KMV信用監控模型中，決定信用風險的因素如下：

首先，是決定單個信用資產的信用風險。

其次，是違約相關性，以各種借款者或交易對手在資產組合中面臨的違約風險的相關程度。

再次，是風險暴露，每個貸款人或交易對手面臨的違約風險在資產組合所面臨的風險暴露中的比例。

2　KMV信用監控模型的評價

(1)利用KMV模型進行信用風險管理的優點

①它可以被利用于任何公開招股公司。

②由于它是以股票市場數據為基礎，而不是“歷史記載的”賬簿價值這樣的會計核算數據，所以具有前瞻性。

③它基于現代公司理財和期權理論的結構化模型，強有力的理論支持。

(2)KMV模型存在的缺陷

①在計算違約概率時，資產收益的天上石麟側面假設與實際情況有一定的出入，難免會造成一定的計算誤差，可能影響風險管理的效果。

②對于計算沒有公開招股的企業來說，由于沒有公司交易的數據可以用，只能基于企業的會計數據和其他可觀察的特征進行某些可比性分析，這加大了研究的難度。

③KMV模型沒有根據資歷、抵押品、合約條件或可轉換型區別不同類型的貸款和債券，并沒有進一步細化研究對象。

④它是靜態的模型，因為莫頓模型假定，一旦管理人員采納了合適的債務結構就不再變化了，即使企業資產價值減少。這樣使模型不能捕捉那些尋求跨時保持不變的或特定的杠桿比例目標的企業行為。

二、信用度量術及其評價

1　信用度量術簡介

信用度量術是1997年由J.P.摩根公司和一些合作機構(美國銀行、KMV公司、瑞士聯合銀行等)聯合推出的，旨在提供一個信用風險在險價值的框架。該模型主要針對由貸款及債券等非交易性資產組成的資產組合，在既定的期間內，對投資組合進行估值和風險計算。信用度量術并非信用評級工具，也非定價模型，此模型提供了一種考慮各種資產對于投資組臺風險貢獻程度以及投資組合在險價值的衡量方法，可以作為信用風險管理決策的有效參考。

2　信用度量術評價

信用度量術運用市場風險度量的在險價值方法進行信用風險度量，這是一個重要的創新，不僅提出了對信用風險量化的技術，同時也為金融機構將信用風險與市場風險綜合管理提供了重要的線索。但是，信用度量術由于發展時間較短，難免會存在一些不足。

(1)轉移概率計算的背后涉及到將過去的一段時間里的一年內轉移概率的數據進行平均，這是關于違約方式和發生信用級別轉移的重要假定。具體的我們假設轉移概率遵循馬爾可夫過程，這意味著一種債券或貸款在這一時期內移往任何特定狀態的概率是獨立于過去時期里的任何結果。然而，有證據表明，信用評級的轉移是跨時自相關的。舉例來說，如果一種債券或貸款在前一時期被降級，那么它在當前被降級的概率就會更高。這表明為描述信用級別的跨時轉移，采用第二個或更高的馬爾可夫過程可能更好。

(2)信用度量術中，使用單一轉移矩陣需要假定轉移概率在不同類型的貸款者之間沒有不同；或在不同時間之內并無不同。實際上，有明顯的證據表明，重要的行業因素、國家因素和商業周期因素都會影響到信用評級轉移矩陣。

(3)債券的老化對于計算轉移矩陣中的概率具有顯而易見的影響。本質性的差異是顯著的，這取決于被用于計算轉移概率的債券樣本是基于新債券還是基于特定時點的某一信用級別的所有未償還的債券。

(4)利用債券轉移矩陣評估貸款有關。如前所述，在一定程度上，抵押品、合約條件和其他特點使貸款的表現與債券不同，所以，使用債券轉移矩陣可能導致某種內存的估值偏差。

(5)信用度量術利用企業的股權價值的相關性來計算企業之間信用等級轉移的相關系數，這只是個近似，還有待進一步驗證。

三、麥肯錫公司的信用風險管理模型及評價

1997年4月，麥肯錫公司公布了用于計算資產組合信用風險的Credit Portfolil View系統。該系統使用一組宏觀經濟變量解釋違約概率，主要包括利率水平、匯率水平、經濟增長率、失業率、政府購買力水平等。

Credit Portion View是宏觀計量經濟學模型，理論依據是宏觀經濟的變化決定信用風險的大小，銀行信貸資產組合能夠反映宏觀經濟變量的敏感性。但是，由于銀行貸款的決策還要考慮單個貸款人的特定情況，而該模型顯然忽略了這一點；該模型的有效性依賴于可靠的產業和宏觀參數；該模型使用自己的特定方法調整轉移矩陣，打破了標準化信用評級矩陣，不易推廣使用。

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一、供應鏈金融內容

1、供應鏈金融的涵義

現代意義上的供應鏈的定義是：供應鏈相當于在網站中購買商品的流程，之間有資金運轉、物流傳遞、信息轉換等環節，這些都在一定情況下得到控制。在網絡中將產品送到消費者的手里，是一個整體的網上商務服務流程。在不斷的風險中，發掘到不同的問題，解決問題的方法就是讓出現的風險得到控制。這樣也會對決策的失誤起到緩解，企業自身的價值得到提高。對金融業務中各個環節都進行監督與控制。

2、供應鏈金融的特點

供應鏈金融在中小企業中發現需要融資的對象。這個企業能在供應鏈中發揮一定的作用同時又有很高的地位，那么就可以成為融資的對象。企業的財務狀況與信用等級是作為次要評判標準。供應鏈的交易狀況必須從內部和外部進行統計與記錄。對于兩者的變化要了如指掌。將所有信息在共享平臺中讓參與者都能夠及時接受最新消息，了解供應鏈的運營狀況。信息流越加的準確那么銀行就能根據實況做出相對應的融資處理。

與傳統的資產抵押相比，供應鏈金融主要突出的特點，授信活動會在融資過程中是停止的。資金也不能隨便挪用。利用供應鏈產生的流動資產，將預收賬款，應收賬款以及存貨進行融資。供應鏈金融最顯著的特征，企業必須具有一定的信用等級，通過一定的評判標準才能獲得銀行的幫助。在整個融資流程中所得銷售收入，用于授信還款。

二、供應鏈金融的理論基礎和經濟學分析

1、交易成本

科斯提出的交易成本理論認為，在市場交易中出現不同的情況，發現費用，通知交易者，談判時的費用，一切與交易相關的費用都必須做到了解。供應鏈作為基礎存在，有效的控制成本，讓交易的效率得到提高。供應鏈產生的流動資產，將預收賬款，應收賬款以及存貨進行融資。將企業的信用等級與能力作為供應鏈的評判標準。

2、信息不對稱問題

信息不對稱的影響有兩種，在事前的選擇并沒有直接選擇，在方向上是相反的，還有就是事后所要承擔的道德風險。就逆向選擇這種情況，可以采取一定的評級標準，審查中確保真實性。而第二種風險的控制是需要通過監管來控制的。在銀行的內部建立一定的信息共享機制。

3、委托

在供應鏈金融中，有委托這一項。銀行與各企業之間，在信貸業務上必須更加的謹慎，在業務交易中要妥善處理兩者之間的關系。物流相關企業負責貨物的運輸，對于倉儲等做好一定的監管。在銀行與物流企業之間，避免出現委托問題。在兩者相互進行交易時，進行監督并做好信息交流。在各大合作中，共同承擔風險，互惠互利的，建立在共同利益基礎上的。參與者的目標如果不一致，出現沖突時并沒有合理的解決問題，導致雙方利益受損，那么整體的供應鏈就沒有辦法順利進行下去，造成信用風險。

三、風險管理的類型

銀行業務中，風險時涉及到信用，市場以及內外部操作的。風險的控制主要表現在市場和信用風險上。銀行在風險管理上，在投資中向多元化發展，貸款的出售也在其中等。最常用的是要進行信用等級的測定，利用信用衍生工具對出現的損失提供一定的保險。供應鏈作為基礎存在，有效的控制成本，讓交易的效率得到提高。

1、信用互換

信用互換在信用衍生品中是非常廣泛使用的。可以將金融工具分離，在一定基礎上提高信用風險管理的效率，在市場中的流通性也會增強。信息流越加的準確那么銀行就能根據實況做出相對應的融資處理。促通過信息流的整合，信息系統的充分完善，銀行可以對相關企業進行監控管理。避免這樣的事情發生，合作者必須規范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風險，有效地促進供應鏈的發展。

在不同的供應鏈中，各大企業可以進行信貸業務。銀行可以貸款給不同的企業。在企業，銀行之間存在著第三者，那么就是中介機構。中介機構通過銀行給企業的貸款提供一定的服務獲得收益。銀行會根據一定的評估標準，給予相關需要幫助的企業。在貸款過程中可以實行等價額度的業務，從中可以進行比例互換。獲得利益的同時，在形式上有一定程度的互換。中介機構從中所獲得的相當于服務費。簽訂相關的協議，一切建立在合理的信用基礎上來實施，信用互換也是風險管理中出現很頻繁的類型。

2、信用期權和信用利差期權

信用期權在供應鏈中出現的問題，信用期權在成熟的金融市場，發揮著不同的作用。發行債券需要建立在一定的條件之上，它需要滿足一定的信用評估。供應鏈的交易狀況必須從內部和外部進行統計與記錄。對于兩者的變化要了如指掌。將所有信息在共享平臺中讓參與者都能夠及時接受最新消息，了解供應鏈的運營狀況。信息流越加的準確那么銀行就能根據實況做出相對應的融資處理。

信用期權和信用利差期權兩者相比，建立供應鏈專有的金融風險應急管理系統是非常重要的，但是因為它的復雜性，突發狀況會變的很多。那么在系統成立的同時我們就必須做到，成功的控制金融突發事件的風險。流動性債券的轉換，需要更多流通性的抵押物。金融衍生品的使用可以轉換成使用債券，這樣不僅能夠完善銀行的信用風險，還能讓整個金融系統的流通性更強也變得更加的安全。避免這樣的事情發生，合作者必須規范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風險，有效地促進供應鏈金融信用風險管理的發展。

四、信用風險管理

1、信用風險管理的概念

市場越來越開放，相關法律法規的波動和創新產品的產生都會對企業造成一定的影響。這樣也會對決策的失誤起到緩解，企業自身的價值得到提高。保障整個流程的安全實施。信息流的整合，信息系統的充分完善，銀行可以對相關企業進行監控管理。信用風險的及時關注，讓供應鏈金融風險管理更加的標準化，理論與實踐相結合，更好地為供應鏈金融做出非常專業的服務。

2、信用風險管理的目標

最終根據信息的搜集與整合來決定最終給企業的融資是多少。事后風險的處理就是，在遇到意外情況時，銀行必須與企業共同來面對問題，將風險控制到最小。這樣才能達到信用風險的管理目標。信用風險管理同時也要采取一定的措施控制風險的發生。銀行必須對企業進行前期的了解，才決定是否進行融資，以及融資的標準。事前事后的雙結合，可以讓整個信用風險管理掌控在一定的范圍內，可以在遇到問題的時候，采取相應的應急措施。

五、完善供應鏈金融信用風險管理的建議

1、加強信息流整合幫助控制風險

加強信息流的整合能夠起到控制風險的作用。必須從信息的控制入手，信息要適時的更新并充分做到共享。信息管理系統的更新也要適應當下發展的需要。供應鏈的交易狀況必須從內部和外部進行統計與記錄。對于兩者的變化要了如指掌。將所有信息在共享平臺中讓參與者都能夠及時接受最新消息，了解供應鏈的運營狀況。

信息流越加的準確那么銀行就能根據實況做出相對應的融資處理。促進了各個企業在供應鏈中合作的發展。通過信息流的整合，信息系統的充分完善，銀行可以對相關企業進行監控管理，同時各大企業也可以相互監督，可以有效的減少信用風險行為的產生。避免風險這樣的事情發生，合作者必須規范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風險，有效地促進供應鏈的發展。

2、發揮金融衍生產品在供應鏈金融信用中的地位

關于供應鏈金融信用風險的研究還處在萌芽階段，并沒有做到深入的了解。隨著社會主義市場經濟的發展和完善，金融衍生產品在供應鏈金融中發揮的作用將會越來越重要。商業銀行在信貸抵押資產實現證券化，合理的運用衍生產品能夠最大限度的降低風險。流動性債券的轉換，需要更多流通性的抵押物。金融衍生品的使用可以轉換成使用債券，這樣不僅能夠完善銀行的信用風險，還能讓整個金融系統的流通性更強也變得更加的安全。

3、建立供應鏈金融風險應急管理系統

在市場經濟發展過程中，風險的存在是不可避免的。如何讓風險降低到最低，轉被動為主動是非常重要的。供應鏈的管理運用涉及的范圍非常的廣，參與者也是非常的多，所以承擔的風險也多。建立供應鏈專有的金融風險應急管理系統是非常重要的，但是因為它的復雜性，突發狀況會變的很多。那么在系統成立的同時我們就必須做到，成功的控制金融突發事件的風險。適時對系統進行監督管理，發現問題的同時不斷的改進。對于突發事件要給予非常完善的處理方案。將供應鏈金融風險中出現的危險最小化，避免更嚴重的事情發生。

4、加強社會信用體系建設

信用評估部門的不專業，商業銀行的專業評估也不達標，這樣會很容易造成金融風險。信用質量必須從宏觀和微觀一起著手，兩者結合更能作為非常有利的保障。供應鏈中的參與者都是有相關契約的，通過模型對信用進行評估從而規避較大的信用風險。在各大合作中，它們是共同承擔風險，互惠互利的，建立在共同利益基礎上的。參與者的目標如果不一致，出現沖突時并沒有合理的解決問題，導致雙方利益受損，那么整體的供應鏈就沒有辦法順利進行下去，造成信用風險。為了避免這樣的事情發生，合作者必須規范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風險，有效地促進供應鏈的發展。

六、結論

供應鏈金融信用風險管理，本文是根據以往的研究，對于供應鏈金融使用中如何規避風險進行了討論與分析。結合供應鏈中出現的問題，提出了合理的建議。對于風險監管的處理與突發風險的產生都做了相應的分析，為以后的發展提供了非常有利的理論基礎。讓供應鏈金融風險管理更加的標準化，理論與實踐相結合，更好的為供應鏈金融做出非常專業的服務。才能更好地降低風險，有效地促進供應鏈的發展。

參考文獻

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中圖分類號：F279.23 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）04-00-01

經濟領域的飛速發展，使得時代面貌日新月異，與此同時，信用時代席卷全球。所謂的信用風險是人類社會進入信用時代后所產生的一種經濟現象，是在以信用為基礎的經濟交易過程中，交易一方不能履行原本的交易承諾，無法為對方提供損失資金。而決策對象和決策目標的多樣化、復雜化也使得風險評估面臨困境，解決這一問題的關鍵就是完善決策內容，并在決策程序不斷增多的情況下提供相應的多目標決策理論，規避信用風險，保證國家經濟的穩定發展。

一、多目標決策理論為信用風險評估賦予權重

（一）傳統的權重確定方法

所謂權重，是指各種指標在經濟發展過程中的相對重要度，尤其是在多目標決策的過程中，權重起著至關重要的作用，是規避信用風險的重要一環。多目標決策理論的傳統權重確定方法有很多，可以簡單概括為三大類：主觀法、客觀法、主客觀綜合法。其中，主觀法是指從人的主觀認識出發，主要考慮人們的主觀感受，當然，這里的個人主觀法并不是普通的個人確定方法，而是以眾多專家的主觀判斷為代表的；客觀法，就是除卻人的主觀感受，著力從實際出發，實事求是，探尋數據與事物之間的聯系，在綜合客觀因素的基礎上確定權重，分析影響信用安全的主要因素，并計算所占比例；主客觀綜合法，是將專家經驗、科學倫理同客觀事物相結合，此種方法更加具有針對性，考慮周全，對于多目標決策理論的豐富和信用風險的規避起到了極其重要的作用，占據著較大的評估權威。

（二）層次分析法

層次分析法是多目標決策理論的一個重要發展成果，在信用風險評估領域中占據著至關重要的地位。該種方法將個人的觀念、想法抽離出來，采用科學的手段進行分析探討。顧名思義，層次分析法的主要特點就是將經濟問題變得更加條理清晰，打造層次更加突出的經濟結構模型。細致分析各種因素關系，并以此進行比較，判斷矩陣，明確各種比較因素與權重值之間的差距，堅持權重分析的標準。多目標決策就是因為決策目標眾多而得名，所以，處理好各個因素之間的關系是做好多目標決策的根本保障，針對這一問題，層次分析法能夠很好地處理各個元素之間的相對重要程度，進而為信用風險的規避提供理論支撐和方法保證。

二、多目標決策理論為信用風險評估提供時間序列數據處理

（一）傳統的時間序列數據處理法

多目標決策理論的影響因素頗多，除了其自身的分析目標眾多以外，還受時間的影響。時間序列數據處理法是按照時間順序排列各個經濟元素、目標，因為時間的不同會導致各個目標因素發揮作用的程度、時間發生變化，鑒此，完善時間序列是規避信用風險的關鍵步驟。傳統的時間序列數據處理方法是以數理統計方法為基礎，該種數理統計要按照時間順序排列有關數據，并查看該數據中是否存在某種統計方式，通過計算數據之間的相關系數來確定各個因素之間的相關程度，這就好比一家公司的經營業績與其股價之間的關系一樣。雖然數理統計是多目標決策的基礎方式，對信用風險評估有著積極作用，但卻過度強調經濟發展的穩定性，沒有制定嚴密的危機處理提案，這一弊端的日益呈現，使得數理化的信息統計有了限定條件，無法做好金融信息的時間序列評估，與此同時，數據挖掘技術將會取而代之。數據挖掘技術采用平穩性分類方法解決了海量信息的整理難題，使得多目標決策變得日益參數化，保證信用風險評估的準確性，將危險系數降至最低。

（二）熵權法

多目標決策的過程存在多種矛盾因素，較為常見的一種就是：在不同的時間段內比較綜合系統和同一時間分析系統整體狀況。這就好比在不同的時間段比較國家信用的綜合系統和在同一時間段內分析國家信用的整體狀況，要解決這一矛盾體，就需要有更為有力的時間序列數據處理方法。傳統的數理方法僅是在經濟平穩運行的過程中使用的，但是經濟的發展具有上升性，經濟危機也具有突發性和破壞性，這就需要借助熵權法理論綜合評價時間權重，關注不同的時刻，根據熵權法理論的有關要求，時間權向量是綜合分析信用風險的常用方式，通過這一途徑，可以細致分析主客觀影響因素，有效清除影響多目標決策的障礙。熵權法能夠兼顧樣本自身的信息，并且能夠對其進行客觀評價，通過不斷減小信息熵，以此減輕信息的無序化，才能增大信息量，擴大信息效用，實現對時間序列數據的處理，只有處理好信息數據，才能為多目標決策做好充分準備，有效防患信用風險。

結束語：當今，經濟全球化已經成為不可阻擋的時代潮流，與之而來的是國際貿易的全球化，這就使得信用風險評估不再只局限于國內，加之金融行業發展的日益繁盛，交易方式的不斷變化，這就于無形中加大了信用評估的風險系數，而經濟危機的突發性也加劇了危險防范的難度，鑒此，我們更需不斷研發新型技術，優化多目標決策理論，積極容身到經濟全球化的大潮中，著力尋找信用風險的評估方案，追根溯源，著力找出造成信用風險的因素，打造高質量的信用風險評估。

參考文獻：

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篇9

1大數據技術與城商行信用風險管理概述

1.1大數據技術的相關內容

計算機以及物聯網的發展為大數據技術的發展提供了技術支持，使得我國大數據技術水平不斷強化提升，與其他發達國家相比，我國大數據技術發展比較晚，但是我國大數據技術的發展卻比較快，在眾多領域都有著廣泛的應用，也推動了相關產業的發展。隨著技術的進一步發展以及相關理論研究內容的不斷增加，有關大數據技術應用的深度和廣度也會得以進一步拓展。以下內容是大數據技術的主要模塊，包括:數據采集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測以及結果呈現，城商行信用風險管理中應用大數據技術則可以對影響信用風險的因素進行重點分析，提高信用風險管理的準確性，降低信用風險所造成的損失。

1.2城商行信用風險管理的相關內容

城商行發展過程中所面臨的突出風險就是信用風險，雖然也有采取措施規避，但是效果微乎其微，而大數據技術的發展則為城商行信用風險管理提供了新的思路和可能性。

2大數據技術在城商行信用風險管理中應用的重要性

其一，有利于建立科學完善的風險防范體系，城商行信用風險管理具有一定的復雜性，而且涉及的基礎信息比較多，在進行分析時難免會有考慮不周的地方，導致信用風險管理的措施不能有效規避風險。而大數據技術在其中的應用則有利于建立科學完善的風險防范體系，對信用風險的影響因素分析以及相關信息的獲取更加科學準確，可以依據不同種類的風險，提出對應的計算形式。通過對風險的計算、識別等，將金融風險的發生率及損害率等內容進行有效監管;其二，有利于提高信用風險管理水平和效率，大數據技術的應用可以利用計算機對信用風險影響因素進行整合和分析，之后做出判斷，管理水平明顯提高;其三，大數據技術在城商行信用風險管理中應用是社會發展的必然趨勢和必然結果，這些年，隨著人們對于大數據技術研究的不斷深入，其在信用風險管理層面的應用無論是廣度還是深度都有所加深;其四，有利于滿足城商行服務模式的風險管理。當前，金融行業蓬勃發展，城商行是金融行業的主體，其信用風險的管理工作能夠滿足當前金融企業增強信用風險管理的要求。

3大數據技術在城商行信用風險管理中的應用

3.1建立一個信用信息服務平臺

其一，可以創建統一的信用信息服務平臺，實現大數據連接，能夠對客戶的各方面信用信息進行全面的了解和掌握，實現多部門信息的整合。比如，政府部門了解其偷漏稅以及行政處罰情況;銀行了解客戶的交易信息，以判斷其誠信情況。總之，通過這些方面信息的獲取和整合便于城商行信用風險管理中對客戶的信用情況以及當前狀態做出準確的判斷;其二，建立客戶的完整圖像信息數據庫，對客戶信用的準確把握是城商行信用風險有效管理的重要舉措之一，大數據技術的應用則會使城商行更加全面了解客戶的信用情況。這樣就可以避免進一步減少與失信客戶的合作，從源頭上對信用風險進行有效控制，降低信用風險出現的可能性，基于客戶信用數據制定有效的風險規避策略。

3.2創新風險控制模式

創新風險控制模式可以有效的對金融企業存在的風險進行控制，主要以可觀察到的交易，作為變量利用大數據進行分析計算，評判出存在的風險程度，將風險分為幾個不同等級。從客戶進行交易的第一個行為開始進行分析，與對應的風險做出判斷并且及時采取方法控制風險，從而能夠有效控制風險進行科學決策，對其在風險高的交易可以形成預警以此開展調查。

3.3將智能決策與業務應用流程進行合理的結合

在信用信息服務平臺數據的基礎上利用新型風險控制模式，采取相應的業務策略，設計好合理的風險控制流程，在風險發生時，可以及時做出判斷并采取有效的方法控制風險。更新金融行業的相關制度，除了在事中對風險進行控制外，還要在事前對風險進行管控，通過各方數據整合，對于大數據技術做出計算，對風險進行預防。在解決相應的風險后，對相關決策、管理、控制進行記錄并且及時總結，防止出現相同情況，只有明確風險控制流程才能在風險控制中有條不紊的進行各項工作

4如何加強大數據技術在城商行信用風險管理中的應用

為了提高大數據技術在城商行信用風險管理中的應用效果，要積極采取措施廣泛應用，通過整合優化風險管理組織架構;建立完善的制度保障，以先進的信用風險管理理念進行管理;培養高素質的復合型人才，為信用風險管理提供人才支持;建立健全社會信用體系，規范客戶的信用等級評價等措施降低城商行的信用風險，實現城商行發展的可持續性。

4.1整合優化風險管理組織架構

城商行應該對現有風險管理組織架構進行整合優化，建立更加完善的組織架構。一般而言，風險組織架構的整合優化需要從總行以及分行兩個層面進行有效控制，在總行層面，需要有專門的信用風險管理人員，負責管理信用風險以及相關團隊，為了確保城商行信用風險管理的獨立性和集中性，應該采取適合的風險管理模式，由總行向分行派駐風險管理人員，但是卻采用雙線匯報，既要對總行匯報，又要對分行領導匯報，以確保信用風險管理的系統性。在分行層面，也需要統一風險政策，建立科學的信用風險管理評價和考核機制，而且要注重對業務審核的專業性和科學性，確保有關業務的審核流程更加獨立科學，在一定程度上降低信用風險。除此之外，需要總行與分行之間相互協調，有關風險管理政策要統一，而且能夠確保信用風險管理措施切實貫徹執行，避免風險管理組織架構形同虛設，最大限度地發揮風險管理組織架構的作用。

4.2建立完善的制度保障，以先進的信用風險管理理念進行管理

首先，城商行需要完善信用風險管理制度，對其中的一些內容和步驟等進行合理的規范，以確保信用風險管理的規范和有效。要從制度層面出發，對其中的一些行為進行約束，為信用風險管理提供制度保障和支持。而且要避免信用風險管理制度形同虛設，這就需要建立完善的監督體系，確保相關制度內容的貫徹落實。城商行還需要以先進的信用風險管理理念進行管理，先進的風險管理理念以及風險文化是城商行進行信用風險管理中所必不可少的，既可以提升有關人員的團結性，有效提升業務效率，也是適應時展的結果。城商行可以在內部組織一些活動或者設置一些標語等正向激勵的方式進行信用風險理念的引導和文化的宣傳，從而使信用風險管理理念和文化潛移默化地對相關人員產生影響并且深入人心。與此同時，還需要與時俱進，不斷進行信用風險管理理念的更新，確保相關內容能夠適應新的變化和發展形式，從而達到內化于心、外化于形。除此之外，還需要引導樹立良好的風險文化和合法合規文化，對員工的行為進行正確的引導。

4.3培養高素質的復合型人才，為信用風險管理提供人才支持

大數據技術在信用風險管理中應用效果的提高，需要培養高素質的復合型人才，既要掌握信用風險管理的知識和內容，還能夠對大數據分析和技術有所了解，能夠利用數據建模以及數據挖掘等能力，能夠有效利用大數據技術對信用風險的相關數據進行分析。因此，就需要培養和引進高素質的復合型人才，為信用風險管理提供人才保障。其一，在人才培養方面要調整思路，重視和加大復合型人才的培養，當前城商行風險管理中仍然是以金融業人才為主，信息類人才在其中并沒有切實有效地發揮作用，這就需要在一定程度上打破信息技術人才與金融人才之間的界限，加強對金融人才的信息技能培訓，確保其能夠靈活地將大數據技術應用到信用風險管理中，發揮復合型人才的作用;其二，需要適時引進高素質復合型人才，加強人才儲備，人才引進不僅能夠將先進的理念和技術引進吸收，還能夠通過人才引進促進員工之間的公平競爭，切實發揮鯰魚效應，促進共同發展進步。

4.4建立健全的社會信用體系，規范客戶的信用等級評價

城商行還應該建立健全的社會信用體系，規范客戶的信用等級評價，其一，設立專門的機構進行相關信用信息的收集和整理工作，為大數據分析提供數據基礎。與此同時，還需要確保收集到的信息能夠進行實時更新，便于城商行及時了解客戶的信用狀況，從而規避信用風險;其二，則需要城商行之間的信息共享，加強城商行之間的聯系和溝通，確保客戶的信用狀況能夠共享，這樣可以在很大程度上避免信息不暢而導致的多頭騙貸行為，降低城商行的信用風險;其三，通過專業的信用評定機構對客戶和信用進行有效評定，城商行根據信用等級制定分層級的相關政策，確保信用管理工作的高效，也達到規避風險的目的。

5結論

綜上所述，城商行的發展與社會經濟的發展息息相關，其經濟效益與信用風險管理的效果也有著密切的關系，對信用風險進行有效控制和管理才能實現城商行的可持續發展。我國大數據技術還處于不斷發展和完善階段，在城商行信用風險管理中的應用并不是盡善盡美的，仍然有需要改進的地方，但是大數據技術對信用風險管理的重要作用是不容忽視的。在未來，要順應大數據的發展趨勢，提升大數據技術在城商行信用風險管理中應用的深度和廣度，從而推動城商行信用風險體系的建立，實現經濟的可持續發展。

參考文獻:

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3.信用風險的非系統性

信用風險的非系統性風險特征明顯。借款人的還款能力主要取決于與借款人相關的非系統因素，如借款人財務狀況、經營能力、還款意愿等。基于資產組合理論的資本資產定價模型(capm)和基于組合套利原理的套利資產定價模型都只對系統風險因素定價，信用風險沒有在這些資產定價模型中體現出來。

4.信用風險數據的獲取困難

由于信用資產的流動性較差，貸款等信用交易存在明顯的信息不對稱性以及貸款持有期長、違約事件頻率少等原因，信用風險不像市場風險那樣具有數據的可得性，這也導致了信用風險定價模型有效性檢驗的困難。正是由于信用風險具有這些特點，因而信用風險的衡量比市場風險的衡量困難得多，也成為造成信用風險的定價研究滯后于市場風險量化研究原因。

二、信用風險模型及其發展

信用風險定價的突破性進展始于1974年，莫頓(merton)將期權定價理論運用于有風險的貸款，并將違約債務看作企業資產的或有權益，利用期權理論進行定價分析。模型基本假定某個企業在其資產價值降低到其債務價值以下時就發生違約。之后black和cox(1976)、geske(1977)、longstaff和schwarz(1995)、dsa(1995)以及zhou(1997)等一大批金融學家對其模型進行了更為深入的研究和推廣，由于這些模型都是基于bsm(black scholes merton)的股票期權定價模型，因此也稱為結構化模型。

根據基于期權理論的信用風險定價思想，企業違約與否決定于企業資產的市場價值，如果貸款到期時企業市場價值高于其債務（貸款），企業有動力還款；當企業市場價值小于其債務時，企業有違約的選擇權，因此可將銀行的貸款收益看作賣出一份借款企業資產的看跌期權。

為了易于理解，假設市場是無摩擦的，交易成本及稅收為零，無紅利分配，且企業只有一筆貸款，則企業的價值等于負債加所有者權益，貸款一旦轉化為具有固定到期日t的無息債券，那么企業必須在t時償付債券的本金f；如果公司市場價值v[,t]低于其債務價值f，一旦在到期日t發生違約，則資產即轉讓給債權人。如果企業到期能夠支付本金，則企業市場價值超過債券本金的部分屬于資產所有者。

債務支付形式為：

附圖

則到期日t企業資產的價值為：

e(t)=max(v[,t]-f,0)

貸款的收益函數上部固定支付和底部的呈長尾形的風險，也與股票的看跌期權的出售者的收益函數相似。如果股票價格超過執行價格，則期權的賣方持有賣權費用；如果股票價格低于執行價，則期權的賣方會遭受重大損失。因此銀行發放貸款的收益與賣出一份借款企業資產的看跌期權是同構的；因此違約的選擇權價值如同bsm期權定價模型一樣，均取決于5個相似的變量。

一份股票的看跌期權的價值＝f(s,x,r,σ[,s],t)

一項風險貸款的違約選擇權的價值＝f(v,f,r,σ,t)

其中s為股票的價格；x為股票的執行價格；r為短期利率；σ[,s]為股票價值波動性；t為期權到期事件或貸款的時間限度；v為企業資產市場價值；f為債券的面值，即貸款值；σ為企業資產的市場價值波動性。如果可以得到企業資產的價值和波動性，則期權定價理論可以解決信用風險的定價問題。

企業資產的價值如bs模型中的brown運動dv[,t]/v[,t]=rdt+σdb[,t]

merton估值模型債務的市場價值為

e(v,f,r,σ,τ)=e[-rt][n(d[,2]-in(-d[,1])] (1)

其中τ為距貸款到期的剩余事件長度，即t-t，t為到期日，t為當前時間；i為衡量企業杠桿比率v/fe[,-tτ]；n(d)為標準正態分布的累計概率分布函數，發生偏差超過計算出的d值的概率。

附圖

因此信用利差為credit spread，即違約風險＝風險債務利率－無風險債務利率

附圖

merton模型依賴于基礎資產；模型建立在bs模型基礎上，并基于固定利率；模型假設違約是在貸款到期時資產市場價值低于債務的價值發生違約。longstaff和schwarz(1995)對其模型假設進行擴展的結果是：只要企業市場價值v低于為償還債務價值f，債務在任一時刻當違約；

企業資產的價值服從dv[,t]/v[,t]=r[,t]dt+σ[,t]dw[,v](t),dr(t)=θ(v-r(t))dt+ηdw[,r](t),其中w[,v]和w[,r]相關度為(p)。longstaff和schwarz擴展了metron的假設，但沒有給出信用風險價值的明確的公式。然而merton模型中的企業資產價值和波動性是不能直接觀察的，這就給模型的應用帶來困難。kmv公司在莫頓模型的基礎上開發edf(expected defaultfrequency)模型，并可對信用風險定價。

三、kmv的信用風險定價模型及應用

kmv模型將有信用風險公司的權益視為以公司資產價值為標的的看漲期權，將違約視為公司不執行看漲期權；公司的資產價值下降愈多，違約風險越大，則賣權價值就愈高。

1.違約距離

kmv的信用風險定價模型主要分析預期違約概率edf，edf建立在違約距離(distance to default)的概念基礎上。違約距離dd(distance to default)是企業資產的預期價值與違約點之間的標準差倍數。違約點dp(defauh point)，即企業資產價值與公司負債價值相等時的價值，也就是當公司資產價值低于此一違約點時，公司就會被視為違約。

附圖

e(v)為企業資產的預期價值，σ[,f]為企業資產波動性。kmv方法的關鍵是確定相對違約風險的所有相關信息，這些信息包含于資產的預期價值、違約點及資產的波動性變量之中。

2.資產的波動性的計算

企業資產價值、企業資產價值波動性是不能直接觀察到的，因此參數的估計是困難的。kmv利用企業的股權市場價值及股權的波動性來估計企業資產市值及企業資產的波動性。

要從企業股票的價值、股價的波動性、負債的賬面價值估計企業市場價值及其波動性，就得依據bsm模型：

e=vn(d[,t]-fe[rt]n(d[,2]) (4)

其中e為股權的市場價值（看漲期權的價值）；f為負債的賬面價值（執行價格）；v為企業資產的市場價值；t為時間范圍，到期時間；r為無風險利率；n為正態分布累計概率函數，d1、d2分別為：

附圖

其中σf為資產價值波動性（標準差）。

對等式(3)兩邊求導，再求期望得到：

附圖

(3)、(4)已知的變量為股權的市場價值(e)，股權的價值波動性為σ[,e]（可由歷史數據估計），通過負債的面值及時間范圍，可解出資產的市場價值v和波動性σ[,f]。

3.資產的預期價值和違約點的確定

kmv利用歷史數據來確定資產的預期利益，將它和資產的現時資產價值結合起來即得到資產的未來預期價值。違約點則發生在企業市場價值低于負債的面值時。kmv根據實證分析發現，違約發生最頻繁的分界點在企業價值大約等于流動負債±50%的長期負債。根據已知企業未來預期價值、違約點及波動性，可由(3)求出違約距離。違約距離是標準化的信用風險度量方法，也可用于不同公司之間的比較。

kmv模型將股權視為企業資產的看漲期權，可以用于任何公開招股的公司。它以股票的市場數據為基礎，指標數據不僅反映了企業歷史和當前的發展狀況，而且反映了市場中投資者對企業未來發展的綜合預期。它將現有的價值和違約點及歷史波動性聯系起來，是用現有價值對未來價值的預測，因此模型具有前瞻性(forward-looking)。預測公開交易債券收益變化的結果表明，kmv模型比標準普爾的違約預測能力更強。

然而edf模型對企業違約的預測是基于資產收益正態分布的假設，數據信息依賴于股價信息和企業的匯集數據，因此在模型應用中受到限制，需要進一步修正。另外，kmv模型只分析單個受信企業在股票市場的價格變化，著重分析自身的信用狀況，對企業信用變化的相關性沒有充分考慮。

信用風險是金融風險中最為重要的風險之一。雖然信用風險管理還保持著傳統的定性分析特性，然而，現代風險管理越來越重視定量分析，因為它能夠體現出客觀性和科學性。以kmv模型為代表的信用風險量化管理模型的推出與應用，使信用風險管理正發生著革命性的變革，使難以量化的信用風險管理模型獲得了很大的發展。我國目前信用風險量化管理還很薄弱，還停留在資產負債指標管理和頭寸匹配管理的水平上。隨著我國加入wto，我國金融業對外開放將進入新的階段，現代風險管理將直接關系到我國金融體系在開放條件下的風險水平，信用風險量化管理將成為我國金融管理領域一個重要的極具挑戰性的課題。

【參考文獻】