评级违约率检验制度
违约损失率的概述
违约损失率概述长期以来，人们对信用风险的关注和研究主要在于交易对手违约的可能性，即违约概率(Probability of Default,PD)，而对交易对手一旦违约可能造成的损失程度，即违约损失率LGD(Loss Given Default)的研究远远不及违约概率PD，然而，作为反映信用风险程度的基本参数之一，LGD相比于PD对信用风险管理有着同样的重要性。
尤其是自新巴塞尔资本协定将LGD 和PD一同纳入监管资本衡量的基本框架以来，违约损失率(LGD)引起了监管界、业界、和理论界的高度重视。
违约损失率LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额，即损失的严重程度。
从贷款回收的角度看，LGD决定了贷款回收的程度，因为，LGD＝1－回收率。
[编辑]违约损失率的性质与特点构成一个完整风险概念的两个基本要素是损失的可能性和一旦损失发生后的损失规模，即损失的严重程度。
因此，LGD是除违约概率PD以外反映信用风险水平的另外一个重要参数，两者结合在一起才能全面反映信用风险水平。
显然，PD既定的情况下，LGD越高，信用风险越大。
预期损失率(Expected Loss, EL)是反映信用风险的一个指标，它是LGD和PD的乘积：这是相对数形态的预期损失。
绝对数形式的预期损失可以表示为:其中EAD(Exposure at Default)是指违约发生时债权人对于违约债务的暴露头寸。
PD和LGD都是反映债权人面临债务人违约的信用风险的重要参数，因此，两者都受到债务人信用水平的影响，然而，从性质上看，两者又有重要的区别。
总的来说，PD是一个交易主体相关变量，其大小主要由作为交易主体的债务人的信用水平决定；而LGD具有与特定交易相关联的特性，其大小不仅受到债务人信用能力的影响，更受到交易的特定设计和合同的具体条款，如抵押、担保等的影响。
因此，对于同一债务人，不同的交易可能具有不同的LGD，如对于同一债务人的两笔贷款，如果一笔提供了抵押品，而另一笔没有，那么前者的LGD将可能小于后者的LGD。
pd模型评级对应的违约概率
pd模型评级对应的违约概率【最新版】目录1.PD 模型评级与违约概率的关系2.PD 模型评级的含义3.违约概率的定义与计算方法4.PD 模型评级对投资者与债市的影响正文PD 模型评级对应的违约概率在金融市场中，风险评估是至关重要的。
对债券发行人的评级，可以帮助投资者更好地了解其违约风险。
PD 模型评级就是其中一种常用的评级方式，它与违约概率有着紧密的关系。
本文将从 PD 模型评级的含义、违约概率的定义与计算方法以及 PD 模型评级对投资者与债市的影响等方面进行探讨。
首先，我们来了解一下 PD 模型评级的含义。
PD 模型，即违约概率模型，是根据大量的历史数据和先进的统计方法构建出来的一种风险评估工具。
它能够对债券发行人在未来一段时间内发生违约的概率进行量化，从而为投资者提供参考。
评级则是根据发行人的违约概率将其划分为不同的等级，例如 AAA、AA、A 等。
其次，我们需要了解违约概率的定义与计算方法。
违约概率，指的是债券发行人在一定时期内无法按照约定履行还款义务的概率。
PD 模型评级正是根据这个概率来划分评级的。
计算违约概率通常采用统计方法，如泊松分布、正态分布等，需要大量的历史数据作为支撑。
接下来，我们来看一下 PD 模型评级对投资者与债市的影响。
对于投资者而言，评级可以帮助他们更加准确地判断投资风险，从而作出更为明智的投资决策。
高评级的债券通常意味着较低的违约风险，因此更受投资者青睐。
而对于债市而言，评级可以提高市场的透明度，降低信息不对称带来的风险，从而促进市场的稳定发展。
总之，PD 模型评级与违约概率紧密相连，它是一种重要的风险评估工具。
通过评级，投资者可以更好地判断债券的违约风险，从而作出更为明智的投资决策。
信用评估中的违约概率计算方法
信用评估中的违约概率计算方法信用评估是金融业中一项关键的风险管理技术，旨在对借款人的还款能力进行评估和预测。
其中一个重要的指标就是违约概率，用于衡量借款人在未来一段时间内违约的可能性。
本文将介绍信用评估中常用的违约概率计算方法。
一、传统方法传统的违约概率计算方法主要基于统计学和经验分析。
以下列举两种常用的方法：1.1 逻辑回归模型逻辑回归是一种常用的统计学模型，通过对借款人的历史数据进行分析，建立一个逻辑回归方程来预测违约概率。
这种方法主要依赖于大量的数据样本，在建模过程中需要考虑到借款人的个人信息、财务状况等因素。
1.2 评级系统评级系统采用一种基于历史数据和经验分析的方法，将借款人划分为不同的风险等级。
每个等级对应一种违约概率，从而实现违约概率的计算。
评级系统的优势在于简单易用，但对历史数据的要求较高，同时也无法考虑到个体差异。
二、机器学习方法随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习已经成为信用评估中违约概率计算的新趋势。
以下列举两种常用的机器学习方法：2.1 支持向量机支持向量机是一种常用的机器学习算法，通过将数据映射到高维空间，寻找一个最优的超平面来进行分类。
在信用评估中，可以将违约概率的计算问题转化为一个二分类问题，从而利用支持向量机来进行预测。
2.2 随机森林随机森林是一种集成学习算法，结合了多个决策树模型来进行分类。
通过对大量的历史数据进行训练，随机森林可以生成一个强大的分类器，从而预测借款人的违约概率。
三、混合方法为了提高违约概率的准确性和可靠性，研究人员也尝试结合传统方法和机器学习方法，提出了一些混合的计算方法。
这些方法主要通过将传统方法和机器学习方法的结果进行加权平均或者进行逻辑连接，得到一个更有效的违约概率计算结果。
结论在信用评估中，违约概率的计算是至关重要的。
传统方法主要基于统计学和经验分析，而机器学习方法则通过利用大数据和人工智能技术来提高准确性和可靠性。
混合方法则试图结合不同方法的优势，从而得到更精确的违约概率预测结果。
内部评级核心计量指标
内部评级核心计量指标
内部评级核心计量指标是用于评估企业或个人信用风险的重要工具。
以下是一些常见的内部评级核心计量指标：
1. 违约概率（PD）：指在一定时间内借款人违约的可能性。
这是衡量信用风险的基本指标之一。
2. 违约损失率（LGD）：指一旦借款人违约，贷款可能损失的比例。
LGD 考虑了贷款的担保品价值、追偿成本等因素。
3. 风险暴露（EAD）：指贷款或债券的未偿还本金余额，用于衡量潜在损失的规模。
4. 信用评分：通过分析借款人的信用历史、财务状况等因素，对其信用质量进行评分。
信用评分通常用于贷款审批和风险管理。
5. 预期损失（EL）：综合考虑违约概率和违约损失率，用于预测贷款或债券在未来一段时间内的平均损失。
这些指标可以帮助金融机构评估借款人的信用风险，优化贷款组合，设定合理的风险溢价，并监控风险暴露水平。
内部评级核心计量指标的准确性和可靠性对于有效的风险管理至关重要。
客户信用评级
第一章客户信用评级1.1 概述1.1.1 定义及内容客户信用评级是采用科学的方法和规范化的程序，对评级对象履行相应经济承诺的能力及其可信任程度进行调查、分析、评价、测定和审核，将评级对象的各项指标与有关的参数值，通过科学的计量方法进行横向比较和综合评估分析，对客户的偿债能力和违约风险做出全面的评价，并以简单、直观的符号表示其评价结果。
1.1.1.1 违约概率违约概率(Probability of Default,简称PD)是指借款人未来一定时期内（通常为一年）不能按合同要求偿还贷款本息或履行相关义务的可能性。
客户的违约概率是划分信用级别的核心变量。
根据违约概率的定义，违约主要包含以下几个方面：（1）银行有充分证据认定债务人不准备全额履行到期偿债义务；（2）贷款本金逾期90天以上；（3）贷款欠息90天以上；（4）银行停止对贷款计息；（5）与债务人任何义务有关的信用损失，如形成债务冲销，计提特别准备，或被迫进行本金、利息、手续费减免，非正常借新还旧、展期等消极债务重组；（6）债务人申请破产、或者由其他债权人申请其破产、已经破产，或者处于类似的非正常经营状态，因此将不履行或延期履行银行债务；（7）其他违约事项，如提供虚假财务报表；擅自改变贷款用途；在合同或保证书中所作的声明和保证不真实或被证明不真实；未经银行同意以任何方式抽走或减少其资本等。
1.1.1.2 信用级别核心定义信用级别是通过字母序列符号，对客户的偿债履约能力和违约风险进行综合评价后直观的结果展示。
客户信用级别分为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级、CCC 级、CC级、C级和D级共10个风险递增的级别。
各信用级别的违约概率区间、特征描述、核心定义如下：级符号按此对应。
企业法人客户规模根据其总资产和主营业务收入确定；事业法人客户规模根据其总资产和总收入确定，见下表：单位：亿元1.1.1.3 客户信用风险限额客户信用风险限额是指建设银行根据客户最终评级和实际可用于偿还债务的资源确定的，在未来一段时期内（一般为一年）建设银行对其授信的最高额度，包括所有本外币、表内外信贷业务。
中国人民银行信用评级管理指导意见
中国人民银行信用评级管理指导意见文章属性•【制定机关】中国人民银行•【公布日期】2006.03.29•【文号】银发[2006]95号•【施行日期】2006.03.29•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】已被修改•【主题分类】银行业监督管理正文中国人民银行信用评级管理指导意见（银发〔2006〕95号）人民银行上海总部，各分行、营业管理部、省会（首府）城市中心支行，大连、青岛、宁波、厦门、深圳市中心支行：为指导中国人民银行分支行管理信用评级工作，规范信用评级机构在银行间债券市场和信贷市场信用评级执业行为，促进信用评级业的健康发展，现就信用评级管理提出以下指导意见：一、本指导意见适用于中国人民银行对信用评级机构在银行间债券市场和信贷市场从事金融产品信用评级、借款企业信用评级、担保机构信用评级业务的管理和指导。
二、信用评级机构应拥有相当的有一定经验的金融、会计、证券、投资、评估等专业知识的专业评估人员。
三、信用评级机构应向中国人民银行提供下列材料：（一）工商行政管理部门核发的《企业法人营业执照》和税务管理部门核发的《税务登记证》副本复印件并出示副本原件；（二）公司章程；（三）注册资本验资报告复印件并出示原件；（四）信用评级工作制度和内部管理制度；（五）最近三年的财务报表；（六）经物价部门核定或备案的收费标准；（七）办公场所及组织机构的设置情况；（八）法定代表人及其高级管理人员（指副总经理以上人员）的身份证明复印件、简历及有关资料。
四、信用评级机构应具备以下信用评级工作制度和内部管理制度：（一）信用评级程序细则；（二）信用评级方法规则；（三）专业评估人员执业规范；（四）信用评级报告准则；（五）信用评级工作实地调查制度；（六）信用评级评审委员会管理制度；（七）跟踪评级及复评制度；（八）防火墙制度、回避制度等避免利益冲突的相关制度；（九）业务信息保密制度；（十）违约率检验制度；（十一）信用评级结果公示制度。
信用分析师如何评估借款人的违约利差和违约风险
信用分析师如何评估借款人的违约利差和违约风险借款人的违约利差和违约风险是信用分析师在评估借款项目时需要重点关注的两个指标。
在进行信用评估时，信用分析师需要综合考虑借款人的信用状况、财务状况、行业环境等多个因素，并运用适当的模型和方法进行量化分析。
下面将从借款人信用评级、违约利差和违约风险的定义以及评估方法等方面进行阐述。
一、借款人信用评级借款人信用评级是信用分析师评估借款人违约利差和违约风险的基础。
根据国际惯例，常用的信用评级体系包括S&P、穆迪和惠誉等评级机构所采用的评级系统。
评级通常从AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等等级划分，其中AAA为最高等级，表明借款人极少出现违约的可能性，而CCC为最低等级，表明借款人很有可能出现违约。
二、违约利差的定义违约利差是指借款人与无风险利率之间的溢价，用于衡量借款人的违约风险。
当借款人信用状况较好时，违约利差较低，反之则较高。
违约利差的确定受到多个因素的影响，如借款人的信用评级、借款期限、借款类型和市场流动性等。
三、违约风险的定义违约风险是指借款人未能按时履约或未能按照约定支付利息和本金的可能性。
违约风险的大小取决于借款人的信用状况、财务稳定性以及宏观经济环境等因素。
违约风险较高的借款人通常面临更高的违约利差要求，以补偿投资者承担的风险。
四、评估违约利差和违约风险的方法1. 定性评估在评估违约利差和违约风险时，信用分析师可以借助定性评估方法。
通过对借款人的信用历史、行业背景、经营状况等进行综合分析，判断借款人是否具备偿还债务的能力和意愿。
此外，还需考虑宏观经济因素、政策环境等外部因素对借款人的影响。
2. 定量评估除了定性评估外，定量评估也是评估违约利差和违约风险的重要方法之一。
信用分析师可以运用数学模型，如违约概率模型、违约损失模型等，通过对借款人历史数据的回归分析和综合披露信息的挖掘，量化借款人的违约概率和违约损失。
3. 市场参照法信用分析师还可以参考市场上相似借款人的定价情况，通过借鉴市场利率曲线和同质化债券市场的价格等信息，来评估违约利差和违约风险。
信用风险评估的预警指标和模型
信用风险评估的预警指标和模型信用风险评估是一个重要的金融管理工具，用于衡量个人或机构在未来违约的可能性。
为了能够及时发现潜在的风险并采取相应的措施，预警指标和模型的使用变得至关重要。
本文将介绍信用风险评估的预警指标和模型，以及其在风险管理中的应用。
一、信用风险预警指标1. 违约概率违约概率是衡量个人或机构未来违约可能性的指标之一。
它通常基于历史数据、财务指标、市场前景等因素进行计算。
违约概率高的个人或机构意味着其信用风险较大，需要采取相应的风险管理措施。
2. 信用评级信用评级是金融机构对个人或机构信用状况的评估结果。
通常分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等级。
评级较低的个人或机构被视为信用风险较高，需要进行严格的监控和管理。
3. 财务指标财务指标是评估个人或机构财务状况的重要参考标准。
例如，个人的债务比率、流动比率、盈利能力等指标，以及企业的资产负债表、利润表、现金流量表等报表都是衡量信用风险的重要指标。
4. 市场指标市场指标是评估个人或机构信用风险的重要参考数据。
市场指标包括股票价格、债券收益率、信用违约互换等金融市场数据。
这些指标可以反映市场对个人或机构信用状况的预期，对风险管理有重要意义。
二、信用风险预警模型1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种常用的信用风险预警模型。
它基于个人或机构的历史数据，通过建立多个变量之间的关系，预测个人或机构未来违约的可能性。
该模型可以将各种风险因素纳入考虑，对信用风险进行较为准确的预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型，也常用于信用风险预警。
该模型通过构建多层神经元之间的连接，将输入的个人或机构信息转化为输出的违约概率，提供了一种复杂问题建模的方法。
3. 决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，也常用于信用风险评估。
该模型通过对历史数据进行分析，构建树形结构，根据个人或机构信息的不同特征进行不同路径选择，最终预测违约概率。
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评级违约率检验制度
第一条为了对评级结果的准确性进行验证，不断完善公司评级标准和评级技术体系，保障公司评级质量，规范公司评级结果检验工作，特制定本制度。
第二条评级结果的违约率检验是监督和改进信用评级服务的重要一环，其目的在于公示评级结果与违约可能性之间的关系，以检验公司评级体系的可比性和一致性。
第三条受评对象出现以下任何一种情况时都将被视为违约：
1.有充分证据证明受评主体无意愿或无法履行其偿债义务（包括本金、利息和手续费）；
2.发生对债权人不利的债务重组，包括本金、利息和手续费的减免或延期；
3．债券发行人未能按期偿还债券或其它公开发行债务的本金和利息；
4.受评对象申请破产或已经进入破产程序；
5.其他对主体偿债能力和意愿产生严重负面影响的情况。
第四条违约率的度量采用动态群组技术，群组是由各等级的发行人组成的，群组分析就是自群组建立之时开始，跟踪群组中发行人信用等级的变化和违约情况，以此来统计每个群组中各等级发行人及债券的违约率。
计算违约率的方法分两种，第一种方法是用发行者数目为计算基础，第二种方法是用债券的发行金额作为计算基础。
1.以发行者数目为基础的违约率计算方法
（1）年违约率
年违约率是基于每个动态群组计算的，它等于年初建立的由一类
信用等级发行人组成的群组中发行人在该年违约的数目除以该群组中所有发行人的数目。
年违约率的计算公式如下：
2
/)()()
()(y y y y R nl R nn R nm R ND -=其中：
y R ——第y 年初建立的由等级为R 的发行人组成的群组；
)(y R ND ——第y 年等级为R 的发行人的年违约率；
)(y R nm ——群组y R 中的发行人在第y 年中违约的数目；
)(y R nn ——群组y R 中的发行人数目；
)
(y R nl ——调整因素，为第y 年中因非信用相关原因（如债券到期、赎回、兼并和收购、项目评级结束、债务转换成股票等）从群组y R 中撤出的发行人数目。
（2）平均累积违约率
平均累积违约率是通过平均边际违约率计算出来的，t 年平均边际违约率)(R nd t 表示发行人在之前t 年都没有违约的情况下，第t 年的平均违约率，公式表示如下：
其中：
y R ——第y 年初建立的由等级为R 的发行人组成的群组；
)(0
Y y t R nd ——第0y 年至第Y 年期间，等级为R 的发行人第t 年的平均边际违约率；
)(y t R nm ——群组y R 中的发行人在第1-+t y 年中违约的数目；
)(y t R nn ——群组y R 在第1-+t y 年初仍存续（未被撤销且未发生
违约）的发行人数目；
)(y t R nl ——调整因素，为第1-+t y 年中因非信用相关原因（如
∑∑-=-=-=
t Y y y y t y t t Y y y y t Y y t R nl R nn R nm R nd 000]
2/)()([)()(
债券到期、赎回、兼并和收购、项目评级结束、债务转换成股票等）从群组y R 中撤出的发行人数目。
2.以发行金额为基础的违约率计算方法
以发行金额为基础的违约率计算也是采用以群组为基础的计算方法，具体计算方法与以发行者数目为基础的违约率计算方法类似，其中平均累积违约率的计算方法如下：
[]
∏=--=T t Y y t Y y T R md R MD 1)(11)(00其中：
y R ——第y 年初建立的由等级为R 的发行人组成的群组；
)(0Y y t R md ——第0y 年至第Y 年期间，等级为R 的发行人第t 年的平均边际违约率；
)(y t R mm ——群组y R 中的发行人在第1-+t y 年中的债券违约总金
额；)(y t R mn ——群组
y R 在第1-+t y 年初仍存续（未被撤销且未发生违约）的发行人债券总金额；)(y t R ml ——调整因素，为第1-+t y 年中因非信用相关原因（如债券到期、赎回、兼并和收购、项目评级结束、债务转换成股票、缺乏合作等）从群组y R 中撤出的发行人债券总金额。
)(0
Y y T R MD ——第0y 年至第Y 年期间，等级为R 的发行人T 年的平均累积违约率；
在以上计算违约率公式中，分子和分母都表示债券的面值，这种违约率的计算包含了一般性债券、可转换债券以及零息票债券。
第五条违约率检验
1.评级作业部门设专人及时将发行人首次评级及跟踪评级结果等相关资料输入评级数据库。
2.评级作业部门指定专人对历史违约数据进行定期和不定期研
究，逐步积累和完善评级违约数据库。
3.评级作业部门指定专人对发行人的违约情况及违约发生或破产清算日期至最后利息支付日期的债务偿还情况进行跟踪统计。
4.评级作业部门指定专人建立和完善信用等级转移矩阵，考察所有信用等级在不同时间跨度的等级转移。
第六条违约率结果发布
1.公司将根据相关监管要求，于每年第一季度，通过评级业务主管部门指定公开网站、中国证券业协会网站和本公司网站向社会公告违约率统计结果。
2.发布内容包括违约统计记录、不同维度的违约率分布、违约率计算方法，以及其他有关评级质量的研究成果等。
第七条本制度由公司评级技术委员会审定、解释和修订。
第八条本制度自发布之日起执行。