我国商业银行信用风险识别模型及其
商业银行的风险评估模型金融风险的工具
商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着资金中介和金融服务的角色。
在这个过程中，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
为了有效管理这些风险，商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。
一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。
它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定，从而降低金融风险带来的不确定性和损失。
通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测，银行可以更好地把握风险，减少损失。
二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。
它通过收集客户的个人和企业信息，对其信用状况进行评估和判定，以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。
常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。
2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。
它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式，来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。
常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。
3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。
它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题，以量化和评估操作风险对银行的影响。
常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。
三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用，但也存在一些局限性和挑战。
首先，风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为，导致评估结果不准确。
其次，风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择，而数据的获取和处理可能存在困难。
此外，风险评估模型需要不断更新和调整，以适应金融市场的变化和创新。
四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战，商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。
我国商业银行风险评价指标体系研究
我国商业银行风险评价指标体系研究一、本文概述随着我国金融市场的不断发展和开放，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其风险管理和评价体系的建设显得尤为重要。
商业银行风险评价指标体系不仅是衡量银行经营状况的重要依据，也是监管部门实施有效监管、保障金融稳定的重要工具。
本文旨在研究我国商业银行风险评价指标体系的构建与优化，分析当前风险评价体系的现状和问题，借鉴国际先进的风险管理经验，提出适合我国国情的商业银行风险评价指标体系改进建议。
文章首先对我国商业银行风险评价指标体系的现状进行了梳理，分析了现有评价指标体系的构成、特点以及存在的问题。
在此基础上，文章深入探讨了商业银行面临的主要风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等，并对各类风险的识别、评估和管理方法进行了详细阐述。
接着，文章通过对比国际先进商业银行风险评价指标体系的经验和做法，结合我国商业银行的实际情况，提出了一套科学、全面、可操作的风险评价指标体系构建思路。
该体系既考虑了银行的传统风险，也涵盖了新兴风险，并注重风险管理的全面性和前瞻性。
文章提出了优化我国商业银行风险评价指标体系的对策建议，包括完善风险评价指标体系、加强风险管理的制度建设、提升风险管理水平、加强风险监管等。
这些对策旨在提高我国商业银行的风险管理能力，保障金融体系的稳定运行，促进经济的高质量发展。
本文旨在通过深入研究和分析，为我国商业银行风险评价指标体系的完善和优化提供理论支持和实践指导，以期推动我国商业银行风险管理水平的不断提升，为金融市场的健康发展和经济的稳定增长提供坚实保障。
二、商业银行风险概述商业银行作为金融体系的核心组成部分，其运营过程中面临着多种多样的风险。
这些风险不仅可能影响到银行自身的稳健运营，更可能对整个金融系统的稳定产生深远影响。
因此，对商业银行风险进行深入理解和科学评估，是保障银行安全、维护金融稳定的关键。
商业银行风险主要包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险等。
试论我国商业银行信用风险的管理
求
析， 而且分类 科学 、 量化准 确 ， 大量运 （ ）缺乏 高质量 的风险管理信 用金融工程技 术和数理统计模型 。信 二 年底 我 国 息系统 用 风险 管理 模型 中具 有 代表 性 的是
２０ ０６ 链
， 到 险制度难 以落实。
银 行业要
全面开放 ，银行业将面临更加激烈 的 国内 、 国际竞争的挑 战。因此 ， 在经济 全球化背景下 ，我 国的商 业银行应 当 不断提高 自身的经营能力 、竞 争能力
和抗风 险能力。 在信用风险管理上 ， 我 国商业银行应 当借鉴 国际上先进 的信 用风险管理经验 。强化信用 风险的管 理 ，建立适合 自身发展的信用风险管 理模型，以能够尽快达到新巴赛尔协 议中所作 的要求 。我国正处 于大力发 展社会 主义市场经济时期 ， 银行融资 在现在 和将来都会是企业筹措 资金 的
皋 根 据
来
ＷＴ ０
考核一般以利润 、资产负债规模等指 进行度量和管理的先进技术 标为依据 ， 未对预期损失加 以考 虑 。 收 传统 的商业银 行信用 出现忽视信贷 要采用定 性分析和主观判 断 ， 而现代 议 的 要 风险 、 片面追求高效益的短期行 为 ， 风 的信用风险管理越来越重视定量分
１９ ９ ４年 Ｊ ． 摩 根提 出 的 Ｖ ．Ｐ ＡＲ模
型， 该模 型受到金融界 的广泛认可 ， 为 许多 金融 机构所 采用 。 目前 ，ｒｄｔ Ｃｅ ｉ —
ｍ ｔｃ、 ｒｄ ｍｅ ｉ ＋ Ｋ Ｖ 以 及 ｅ ｉｓＣ ｅｉ ｒ ｔ ｔｃ 、 Ｍ ｒｓ
ＲＰ Ａ Ｍ度量 指标量 化方法 Ｒ Ｒ Ｃ等 ＯＡ
损 失的可 定流于形式 ， 对责任人处理过轻 。 不能 待 ，要么是由信贷 人员 的好恶来决定 能 性。我 起到警示作用。最后 ， 商业银行的绩效 其先后顺序 ， 这显然是不科学的。
我国商业银行信用风险管理
浅析我国商业银行信用风险管理摘要：近几年间，信用风险管理已经逐步在我国商业银行中形成一个体系，但是在风险管理中仍然还有很多的问题存在，本文为完善我国商业银行信用风险管理提出几点建议，与大家共同探讨。
关键词：商业银行；信用风险；风险管理20 世纪70 年代以来，金融监管的放松和金融自由化，导致金融行业在市场中的竞争愈来愈严重，在后期所爆发的经济危机，给世界经济带来不可估量的损失。
正因为此，由此，金融风险管理在全球金融行业当中受到了前所未有的重视。
一、现代商业银行信用风险的主要特点我国现代银行长期以来承担的信用主要是信贷风险，现代社会的不断快速发展，信用衍生产品在市场经济中的交易也日益频繁，那么信用风险也自然变得越来越复杂，由此，现代商业银行的信用风险也出现了新的特点。
(一)信用风险的透明度降低信用风险透明度低，针对这就点就导致比传统的信贷风险更加难以识别和测定，只需要根据贷款账面上所显示出来的价值，银行就可以明确知道所承担的最大损失，然后银行可以利用其对名义金额的违约概率和清偿率的估计来计算出可能发生的损失额。
但是在衍生工具交易中，经常涉及的是名义本金，合约的价值与信用暴露之间往往没有直接的关系。
(二)风险暴露价值的波动性较大金融衍生产品既“衍生”于基础商品，它所存在的价值自然就会受到基础商品价值变动的影响。
因为它的价格是基础商品价格变动的函数，这样就能够将风险进行转移。
但是，也正是因为这样情况的存在，在市场当中却有着巨大的潜在危险，那就是商品在市场中的价格波动，金融衍生产品和传统金融工具相比，其对于价格的变动就显得更加敏感，所以风险系数也由此而增大。
(三)信用风险更为复杂在银行的贷款中，银行承担的总暴露和贷款总额度有着紧密的联系。
但是在衍生产品当中，交易者承担的总信用和衍生交易组合的总规模却不一定有着相关联系。
通常情况，由于两个暴漏之间相互影响的关系，所以，就不能够简单的将他们相互累加在一起而得出确切的总信用暴漏情况。
2017南开大学经济学院金融学导师李志辉研究方向和论文发表状况介绍
2017南开大学经济学院金融学导师李志辉研究方向和论文发表状况介绍姓名：李志辉所在单位：南开大学经济学院金融系毕业院校：南开大学经济学院职称：教授、博士生导师研究方向：商业银行管理、金融风险管理、国际金融、财政与税收招生专业：金融学现任校内外职务：南开大学经济学院金融学系主任个人简历：1996－2001南开大学经济学院金融学系（经济学博士）1985－1988南开大学经济学院（经济学硕士）1978－1982天津财经大学（经济学学士）主讲课程与研究生指导：商业银行经营与管理、高级商业银行管理、金融风险管理、财政学、国际税收学、国际金融专题讲座科研课题：2009，“中国金融监管制度优化设计研究”，（国家社会科学基金重大项目09&ZD037）2008，“实现经济金融平稳发展的应对国际金融风险对策研究”，（国家社会科学基金重点项目08AJY021）2008，“中国供应链金融问题研究—以天津滨海新区为例”，（与天津市银监局合作的横向课题）2008,“银行资源优化配置研究”，（与国家开发银行合作的横向课题）2007，“从司库到银行家:中国银行业的发展与变迁”（改革三十年研究项目）2006，“基于开发性金融理论与实践的我国政策性银行改革和职能调整问题研究”（国家社会科学重点项目）。
2004，“中国开发性金融理论与实践问题研究”（天津市横向课题）；2003，“中国银行业风险控制及资本充足性管制研究”（教育部人文社会科学博士点基金项目）。
2003，“我国上市公司资本结构优化与公司治理结构再构建研究——我国高速公路上市公司的实证研究”（天津市横向课题)2002，“我国信托租赁业发展战略研究”（天津市横向课题）2002，“我国企业投融资运作与管理研究”子课题（国家自然科学基金重点项目）1998－1999，“交通银行国际规范化理论与实证研究”（教育部人文社科专项任务项目）主要著作：专著：《中国银行业的发展与变迁》，格致出版社，2008年11月版。
商业银行的信贷风险评估模型
商业银行的信贷风险评估模型商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其信贷业务在经济发展中起着至关重要的作用。
然而，信贷风险是银行业务中的一个重要挑战，因此商业银行需要建立有效的信贷风险评估模型来帮助其准确评估借款人的信用风险，并做出相应的决策。
本文将介绍商业银行的信贷风险评估模型。
一、综合评估模型商业银行的信贷风险评估模型通常是综合考虑多个因素的综合评估模型。
这些因素包括借款人的信用历史、收入状况、负债情况以及所申请贷款的用途等。
商业银行通常会根据这些因素综合评估借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请，以及贷款的金额和利率。
二、量化模型商业银行通常使用量化模型来评估借款人的信用风险。
量化模型是通过分析大量的历史数据和统计方法来预测未来的信用违约概率。
常见的量化模型包括评分卡模型和概率模型。
评分卡模型基于借款人的个人信息和信用历史等因素，为每个借款人分配一个信用评分。
这个评分可以用于判断借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请。
评分卡模型通常是通过回归分析等统计方法来构建的。
概率模型是通过建立一个数学模型来评估借款人的信用风险。
这个模型通常基于借款人的个人和经济信息，并将这些信息与历史违约数据进行拟合。
概率模型可以用来计算借款人违约的概率，并据此决定是否批准贷款申请。
三、专家系统除了量化模型外，商业银行还可能采用专家系统来评估信用风险。
专家系统是通过模拟人类专家的决策过程来评估信用风险的。
它通常基于一些规则和经验知识，并通过推理和逻辑推断来做出决策。
专家系统可以帮助银行评估借款人的信用风险，并提供相应的建议。
四、模型评估和改进商业银行在使用信贷风险评估模型时，需要进行模型评估和改进。
评估模型的准确性和效果是非常重要的，商业银行可以通过比较模型的预测结果与实际违约情况来评估模型的准确性。
如果模型存在一些问题，商业银行可以根据评估结果对模型进行改进，以提高其准确性和预测能力。
综上所述，商业银行的信贷风险评估模型是帮助银行准确评估借款人信用风险并做出相应决策的重要工具。
我国商业银行信贷风险控制研究
我国商业银行信贷风险控制研究一、本文概述随着全球金融市场的日益发展和我国经济体制的持续改革，商业银行在我国经济生活中扮演着越来越重要的角色。
信贷业务作为商业银行的主要盈利来源之一，其风险控制的重要性不言而喻。
然而，近年来我国商业银行在信贷业务中面临的风险逐渐增大，如信用风险、市场风险、操作风险等，这些风险不仅可能给银行带来巨大的经济损失，还可能影响整个金融体系的稳定。
因此，对我国商业银行信贷风险控制的研究具有重要的理论价值和实践意义。
本文旨在深入研究我国商业银行信贷风险控制的相关问题，通过梳理和分析国内外相关文献，结合我国商业银行的实际情况，探讨信贷风险控制的理论框架和实践策略。
具体而言，本文将从信贷风险的识别、评估、监控和处置等方面展开研究，分析当前我国商业银行在信贷风险控制方面存在的问题和不足，提出相应的改进建议和措施。
本文的研究将有助于提升我国商业银行信贷风险控制的水平，保障银行资产质量和经营稳定，进而促进我国金融市场的健康发展。
二、我国商业银行信贷风险现状分析近年来，随着我国金融市场的快速发展和银行信贷业务的不断扩张，商业银行信贷风险也呈现出一些新的特点和趋势。
当前，我国商业银行信贷风险主要表现在以下几个方面：信贷规模快速扩张带来的风险。
随着我国经济的持续发展和金融市场的逐步开放，商业银行信贷规模不断扩大，信贷投放速度加快。
然而，在信贷规模快速扩张的同时，部分银行在风险管理上存在一定的问题，如风险评估不足、信贷审批不严格等，导致信贷风险不断累积。
不良贷款率上升。
受国内外经济形势影响，部分企业和个人还款能力下降，导致商业银行不良贷款率上升。
尽管政府采取了一系列措施加强金融监管，但不良贷款问题仍然存在，对银行信贷资产质量和盈利能力造成一定压力。
信贷结构不合理。
部分商业银行在信贷投放上存在一定的盲目性和跟风现象，导致信贷结构不合理。
例如，过度依赖房地产、地方政府融资平台等高风险行业，忽视了对实体经济、中小企业等领域的支持。
Credit Metrics模型及其对我国商业银行适用性思考
ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型及其对我国商业银行适用性思考1997年4月初，美国JP摩根财团与其他几个国际银行共同推出了世界上第一个评估信用风险的量化度量模型Credit Metrics。
该模型以资产组合理论、VaR(Value at Risk)理论等为依据，以信用评级为基础，不仅可以识别贷款、债券等传统投资工具的信用风险，而且可用于互换等现代金融衍生工具的风险识别，已运用于发达国家大银行的信贷风险管理中，迅速成为行业标准模型之一。
一、Credit Metrics模型的基本思想Credit Metrics方法是基于信用转移分析，它对任一债券或贷款组合的价值建立了完全分布模型，并且其价值的变化只与信用转移有关，它通过在险价值来衡量风险，而这一在险价值即是在指定置信水平下这一分布的百分位数。
在Credit Metrics中，价值变化与债务人信用质量的最终转移相联系，这种转移既包括升级也包括降级和违约。
因此，信用风险不仅由债务人的违约风险引起，也会因债务人的信用等级降级而引起潜在的市场价值损失。
Credit Metrics的准确性依赖于两个关键的假设：①处于同一等级的所有公司具有相同的违约率；②实际违约率等于历史平均违约率。
这两个假设也运用于其他的转移概率，换言之，信用等级变化和信用质量变化是同一的，且信用等级和违约率也是同义的，即当违约率调整时，等级也变化，反之亦然。
Credit Metrics评估信用风险的基本步骤如下：①确定风险期的长度，按习惯通常设定为1年。
因为评级机构的违约概率数据每年公布一次，银行对客户的授信通常也是每年审核一次。
②确定信用评级系统，每一债务人被赋予一个信用评级，可采用权威中介机构的评级结果，也可以是内部评级结果。
③确定债务人信用评级转移矩阵，即债务人在风险期信用评级转移至其他所有状态的概率，转移概率通常由历史数据统计得出。
④确定信贷利差溢价，以计算贷款或债券在不同评级上的现值；Credit Metrics采用合同现金折现流量法（DCCF）来计算贷款将来价值，如贷款评级调整，贷款的现值就不是合同约定的将来现金流量的价值，而是其回收价值。
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（一）古典信用风险度量和管理方法
1.古典信用风险度量方法I：专家制度
（1）专家制度的主要内容：
专家制度是一种最古老的信用风险分析方法，它是 商业银行在长期的信贷活动中所形成的一种行之有 效的信用风险分析和管理制度。
在该制度下，各商业银行对贷款申请人进行信用分 析涉及的内容大多集中在借款人的“5C”上，即品 德与声望（Character）、资格与能力（Capacity）、 资金实力(Capital or Cash)、担保（Collateral）、 经营条件或商业周期（Condition）。
贷款不良率(%) 不良贷款规模(千亿)
35 30
25
2001年末 2002年末 2003年末 2004年末
20
15
10
5
0
不 良 贷 款 规 模 (千 亿 )
不考虑核销额的不良贷款规模
考虑核销额的不良贷款规模
资料来源：中国银行业监督委员会网站
一、商业银行信用风险度量和管理的重要性
（一）古典信用风险度量和管理方法
2.古典信用风险度量方法II：Z评分模型 和ZETA评分模型
Z评分模型（Z-score model）是美国纽约大学斯特商学院教 授爱德华· 阿尔特曼（Edward I. Altman）在1968年提出的。 1977年他又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型 ZETA模型（ZETA credit risk model）。
二、商业银行信用风险度量和管理的 方法和模型
（二）现代信用风险度量和管理模型
期权推理分析法(Option-theoretic approach)： KMV模型 受险价值法(VaR based Approach)：J.P.摩根的 信用度量制模型（CreditMetrics）
（一）古典信用风险度量和管理方法
2. 古 典 信 用 风 险 度 量 方 法 II ： Z 评 分 模 型 和ZETA评分模型
（2）第二代Z评分模型——ZETA信用风险模型
ZETA信用风险模型（ZETA Credit Risk Model）是继Z 模型后的第二代信用评分模型 ，变量由原始模型的五个 增加到了7个，适应范围更宽，对不良借款人的辨认精度 也 大 大 提 高 。 我们可以将 ZETA模型写 成下列式子： ZETA= ax1+bx2+cx3+dx4+ex5+fx6+gx7 模型中的a、b、c、d、e、f、g 分别是ZETA模型中七变 量各自的系数。模型中的七变量分别是：资产收益率、 收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指 标、流动性指标、资本化程度的指标和规模指标。
一、商业银行信用风险度量和管理的重要性
（二）信用风险是商业银行面临的最重要的风险
McKinsey 公司的研究表明，以银行实际的风险资本 配臵为参考，信用风险占银行总体风险暴露的60％， 而市场风险和操作风险则仅各占20％。
对信用风险管理不善会给商业银行带来灾难性的影响 （如上世纪90年代以来西方几大商业银行倒闭案 ）
信用风险的概念和成因 信用风险是商业银行面临的最重要的风险 信用风险的过度集中问题威胁着我国商业 银行的生存和发展
《新巴塞尔协议》的出台对商业银行的信 用风险管理提出了更高的要求
一、商业银行信用风险度量和管理的重要性
（一）信用风险的概念和成因
信用风险是指由于借款人或市场交易对手违 约而导致损失的可能性； 更为一般地说，信用风险还包括由于借款人 的信用评级的变动和履约能力的变化导致其 债务的市场价值变动而引起的损失可能性。 信用风险根源于信用活动和交易对手遭受损 失的不确定性。
商业银行信用风险的度量和管理还会影响到社会经济 实际部门的正常运行和货币政策、财政政策的有效实 施。
一、商业银行信用风险度量和管理的重要性
（三）信用风险的过度集中问题威胁着我国商 业银行的生存和发展
根据正式的公开数据，按照“一逾两呆”口径， 2001年，四大国有商业银行的不良贷款为18000亿 元，不良率为25.37％，按照“五级分类”口径的 不良率为31.1％，远高于东南亚国家银行1997年金 融危机时的不良率。
2002年以来，监管机构和各商业银行逐渐加大风险 控制和不良贷款处臵力度，强化不良贷款监管，贷 款不良率有下降。
一、商业银行信用风险度量和管理的重要性
（三）信用风险的过度集中问题威胁着我国商 业银行的生存和发余额17176亿元， 比年初减少3946亿元；不良贷款率为13．2％，比 年初下降4．6个百分点。这是不良贷款继2002年、 2003年后的连续第三年“双降”。
（一）古典信用风险度量和管理方法
2. 古 典 信 用 风 险 度 量 方 法 II ： Z 评 分 模 型 和ZETA评分模型
（1）Z评分模型的主要内容 阿尔特曼确立的分辨函数为：
Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）
或： Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）
（一）古典信用风险度量和管理方法
2. 古 典 信 用 风 险 度 量 方 法 II ： Z 评 分 模 型 和ZETA评分模型
（3）Z评分模型和ZETA模型的缺陷
依赖于财务报表账面数据，忽视日益重要的各项资本市 场指标，这就必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性；
缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比较薄弱； 模型假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的经济 现象是非线性的； 两个模型都无法计量企业的表外信用风险，另外对某些 特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资 源企业也不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。
类 型
比 息税前利润/X 销售收入 净收入/销售收入
率
表
经营业绩
实际有效税率 净收入/净值 净收入/总资产量 销售收入/固定资产 喜税前利润/利息支付
银 行 财在 务信 比用 率分 指析 标中 经 常 使 用 的
2.1
偿债保障程度
活动现金流量-资本支出/利息支付 活动现金流量-资本支出-股息/利息支付 长期债务量/资本总额 长期债务量/有形净值
一、商业银行信用风险度量和管理的重要性
（四）《新巴塞尔协议》的出台对商业银行的 信用风险管理提出了更高的要求
相对于资本监管来说，《新巴塞尔协议》在很大程 度上更注重信用风险的管理，对商业银行信用风险 的评估与控制提出了更高、更严格的要求。 我国已于1996年加入了巴塞尔成员国的行列，尽管 银监会宣布2006年我国暂不执行新协议，中国银行 业必须尽快将信用风险度量和管理的相关研究提上 议事日程，积极借鉴新协议的有关内容，提高我国 商业银行的信用风险管理水平。
（一）古典信用风险度量和管理方法
2. 古 典 信 用 风 险 度 量 方 法 II ： Z 评 分 模 型 和ZETA评分模型
表2.2 ZETA模型与Z评分模型分辩准确性之比较
ZETA 模型 Z 评分模型 将 ZETA 模型样本 用在 Z 评分模型所 得出的结果 破 产 （%） 86.8 83.0 70.6 61.7 55.8 非破产 （%） 82.4 89.3 91.4 86.0 86.2 将 Z 评分模型样本 用在 ZETA 模型所 得出的结果 破 产 （%） 92.5 83.0 72.7 67.5 59.2 非破产 （%） 84.5 86.2 89.7 87.0 82.1
（一）古典信用风险度量和管理方法
1.古典信用风险度量方法I：专家制度
（2）专家制度的缺陷和不足
需要相当数量的专门信用分析人员；
实施的效果很不稳定； 与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联，大大 降低了银行应对市场变化的能力； 加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题，使银行 面临着更大的风险； 在对借款人进行信用分析时，难以确定共同要遵循的 标准，造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。
（1）Z评分模型的主要内容
这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同， 前者用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是 用倍数来表示的，其相关系数不变。 阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约 的临界值Z0=2.675，如果Z<2.675，借款被划入违约 组；反之，如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。 当1.81<Z<2.99，阿尔特曼发现此时的判断失误较大， 称该重叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或 称“灰色区域”(gray area)。
X1：流动资金/总资产（WC/TA） X2：留存收益/总资产（RE/TA） X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA）
X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）
X5：销售收入/总资产（S/TA）
（一）古典信用风险度量和管理方法
2. 古 典 信 用 风 险 度 量 方 法 II ： Z 评 分 模 型 和ZETA评分模型
产前预测的年 数 破 产 （%） 1 2 3 4 5 96.2 84.9 74.5 68.1 69.8
非破 破 产 产 （%） （%） 89.7 93.1 91.4 89.5 82.1 93.9 71.9 48.3 28.6 36.0
非破产 （%） 97.0 93.9 NA NA NA
资料来源：Caouette, Altman, Narayanan, Managing Credit Risk, John Wiley & Sons, Inc.1998. pp，135。
现代商业银行信用风险 度量和管理研究
南开大学经济学院金融学系 李志辉 教授