企业信用评级方法比较分析
公司国际信用评级方法简析及评级管理建议
公司国际信用评级方法简析及评级管理建议作者：***来源：《今日财富》2022年第14期信用评级是对一个经济主体所发行债务的安全性做出的等级分类，并使用标准化的字母符号实现排序、分类和对比，使得抽象的还本付息能力具象化。
国际信用评级是公司在国际资本市场融资的“通行证”，也是公司在国际资本市场融资的定价基础，其等级的高低往往对于公司的融资成本起到决定性的直接影响。
评级机构一般是从公司基本面、行业状况和国家主权支持程度等维度来综合确定一家公司的信用评级水平，且各家评级机构都有自成体系的成熟的评级方法论。
鉴于信用评级工作的重要性，公司须将其作为一项重要基础性日常工作，加强信用评级的管理和维护。
关于信用评级，穆迪在官网上给出的定义是通过评级符号对信用度进行的分级，每个符号代表信用特点大体相同的一个群体。
通俗地讲，信用评级是对一个经济主体所发行债务的安全性做出的等级分类，并使用标准化的字母符号实现排序、分类和对比，使得抽象的还本付息能力具象化。
公司的国际信用评级结果根本取决于公司的基本面，但同时考虑行业整体环境情况，并最终受到国家主权信用评级的影响，影响的程度与该公司对国计民生的重要性及受到国家支持的程度正相关。
组织和提供评级服务的机构较多，如经合组织（OECD）、国际货币基金组织（IMF）、世界银行（WB）等政府间国际组织，中国出口信用保险公司等官方出口信用保险机构，再者就是商业机构，如三大国际信用评级机构穆迪、标准普尔（简称标普）、惠誉等，大型商業银行也会有自己独立的评级系统。
本文以讨论穆迪和标普的评级体系为主。
一、公司国际信用评级的功能信用评级所具备的公允性，能够在一定程度上解决债务人与债权人、投资者之间信息不对称的问题，成为一项特殊的、必要的市场媒介，特别是随着全球化的快速发展，国际信用评级在一个公司开展国际化经营和境外融资方面起到愈发关键的作用。
信用评级机构也因此具有了多重角色，包括现代国际资本市场的“通行证”、“看门人”、“安全阀”、“准监管机构”、“定价人”等。
中小企业信用评级方法
中小企业信用评级方法一、引言随着经济的发展和市场的竞争加剧，中小企业的信用评级变得越来越重要。
信用评级是衡量中小企业信用风险和可靠性的一种方法，它为金融机构、供应商和其他合作方提供了重要的参考依据。
本文将介绍几种常见的中小企业信用评级方法，以帮助中小企业更好地管理和提高自身的信用水平。
二、财务分析法财务分析法是一种基于公司财务数据来评估其信用风险的方法。
它通过对企业的财务报表进行综合分析，包括资产负债表、利润表和现金流量表等来评估中小企业的经营状况和偿债能力。
常用的财务指标包括资产负债比率、流动比率、盈利能力等。
通过对这些指标的分析，可以评估企业的财务健康状况和信用风险水平。
三、行业比较法行业比较法是一种将中小企业的财务数据与同行业其他企业进行对比来评估其信用风险的方法。
这种方法基于行业的统计数据和平均水平，通过比较中小企业的财务指标与行业平均水平的偏差程度，来评估企业的信用水平。
例如，如果一家中小企业的盈利能力远高于同行业平均水平，那么可以认为其信用水平相对较高。
四、市场评估法市场评估法是一种基于市场价格和交易行为来评估中小企业信用风险的方法。
这种方法主要通过观察市场对企业股票、债券和其他金融工具的定价和交易情况，来评估企业的信用水平。
一般来说，如果市场对某个中小企业的投资信心高，那么其信用水平相对较高。
五、综合评估法综合评估法是一种将多种评估方法综合运用来评估中小企业信用风险的方法。
这种方法通过综合考虑财务分析法、行业比较法和市场评估法等多种因素，来得出对企业信用水平的综合评估。
综合评估法相对于单一评估方法更全面、更准确，但同时也更加复杂和耗时。
六、建议与总结对于中小企业来说，提高自身的信用水平是非常重要的。
首先，中小企业应加强财务管理，提高财务报表的真实性和完整性。
其次，中小企业可以借鉴同行业其他企业的成功经验，学习他们的管理和运营方式。
最后，中小企业可以与金融机构建立紧密的合作关系，积极参与信用评级活动，提高自身的信用水平。
企业信用评级方法和模型
企业信用评级方法和模型企业信用评级是评估企业偿付能力和信用风险的过程。
评级机构通常使用一系列方法和模型来为企业分配信用评级。
以下是一些常见的企业信用评级方法和模型：1. 财务分析：这是评估企业财务状况的基本方法。
包括对企业财务报表的分析，如资产负债表、利润表和现金流量表。
指标可能包括负债比率、偿债能力、盈利能力等。
2. 行业分析：考虑到企业所处的行业和市场条件，行业分析对评级也非常重要。
不同行业的企业面临不同的风险和挑战，这些因素需要被纳入评估。
3. 市场风险分析：评级机构通常会考虑市场风险，包括宏观经济条件、市场竞争、政治环境等。
这可以通过对宏观经济指标、行业趋势和企业定位的分析来实现。
4. 信用分析：考虑到企业的信用历史和信用记录。
这包括对过去的债务偿还记录、信用报告和信用评分的评估。
5. 评级模型：评级机构通常使用数学和统计模型来辅助评估。
这些模型可以包括：•统计模型：使用回归分析等统计工具，通过历史数据来预测未来的信用风险。
•机器学习模型：利用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，来进行信用评级。
•评级分数卡：基于多个因素的分数卡，每个因素有相应的分数，综合计算得到最终的信用评级。
6. 专业判断：评级机构的专业分析师也会提供主观的判断，考虑到一些非数值化的因素，如管理团队的经验、公司治理结构等。
7. 外部评估：有些评级机构可能会考虑外部评估，如客户反馈、供应商评价等。
综合以上因素，评级机构会给企业一个信用等级，通常使用字母或数字等级，例如AAA、AA、A、BBB等。
这些评级对投资者、供应商和其他利益相关者提供了一个衡量企业信用质量的参考。
请注意，不同的评级机构可能会使用不同的方法和模型，因此评级之间可能存在差异。
30多种信用评级方法
30多种信用评级方法不同的信用评级方法在金融领域中起着重要的作用，可以帮助金融机构和投资者评估借款人或发行人的信用风险。
本文将介绍30多种常见的信用评级方法，以帮助读者更好地了解这些方法的特点和应用。
一、经典信用评级方法1. 标准普尔评级：由标准普尔全球评级服务公司（S&P）提供，使用字母等级（如AAA、BBB等）对借款人或发行人进行评级。
2. 穆迪评级：由穆迪投资者服务公司提供，使用字母等级（如Aaa、Baa等）对借款人或发行人进行评级。
3. 惠誉评级：由惠誉全球投资者服务公司提供，使用字母等级（如AAA、BBB等）对借款人或发行人进行评级。
4. 中国评级：由中国评级公司提供，使用字母等级（如AAA、AA 等）对借款人或发行人进行评级。
二、基于概率的评级方法5. KMV模型：基于概率论和统计学原理，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
6. Merton模型：基于期权定价理论，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
7. Vasicek模型：基于随机过程理论，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
8. CreditMetrics模型：基于统计学和金融工程学原理，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
三、基于市场数据的评级方法9. 债券到期收益率：通过债券市场上的到期收益率反映借款人的信用风险水平。
10. 债券违约概率衍生指标：通过分析债券违约概率衍生指标（如CDS溢价）来评估借款人的信用风险。
11. 股票波动率：通过分析股票市场上的波动率反映借款人的信用风险水平。
四、定量评级方法12. Altman Z-score模型：通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。
13. Ohlson模型：通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。
14. Springate模型：通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。
五、基于评级模型的评级方法15. Logit模型：通过建立评级模型来评估借款人的信用风险。
企业信用评级的评估方法
企业信用评级的评估方法企业信用评级是指对企业的信用状况进行评估和分类，以确定其可信赖度和还款能力的一种评估方法。
它可以帮助投资者、供应商、金融机构等各方了解一个企业的信用状况，从而作出相应的决策。
企业信用评级的评估方法多种多样，下面将介绍几种常见的评估方法。
首先是定性评估方法。
定性评估方法是通过对企业的经营管理、财务状况、市场竞争力等方面进行综合分析和判断，以确定企业的信用评级。
这种方法主要依靠专家的经验和主观判断来进行评估，相对来说比较主观，但也具有较高的灵活性和针对性。
常用的定性评估方法包括SWOT分析、PESTEL分析等。
这种方法注重对企业内外环境的分析和把握，有助于对企业的潜在风险和机会进行判断。
其次是定量评估方法。
定量评估方法通过对企业的财务数据、指标、历史数据等进行统计分析和比较，以确定企业的信用评级。
这种方法相对较为客观，数据来源可靠，能够提供较为准确的评估结果。
常用的定量评估方法包括财务比率分析、现金流量分析、偿债能力分析等。
这种方法注重对企业的财务状况和业绩进行评估和衡量，有助于了解企业的财务风险和盈利能力。
此外，还有综合评估方法。
综合评估方法是将定性评估方法和定量评估方法相结合，全面考虑企业的各个方面因素进行评估。
这种方法综合了不同的评估角度和方法，能够提供更加全面和准确的评估结果。
常用的综合评估方法包括AHP层次分析法、TOPSIS法等。
这种方法注重对各个评估指标的权重确定和评分综合，有助于对企业的整体信用状况进行全面评估。
此外，还有基于AI的智能评估方法。
随着人工智能技术的不断发展，AI在企业信用评估中的应用也越来越广泛。
通过利用大数据和机器学习等技术，可以对大量的企业数据进行自动分析和建模，从而实现智能化的信用评估。
这种方法能够提供更加客观、准确和高效的评估结果，有助于降低评估成本和提高评估效果。
在进行企业信用评级时，还应注意评估方法的选择和有效性的验证。
评估方法的选择应根据具体的评估目的和实际情况进行，不能一概而论。
信用评估中的外部评级与内部评估比较
信用评估中的外部评级与内部评估比较信用评估是金融领域中常用的手段，用于评估机构、公司或个人的信用状况。
信用评估可以帮助金融机构和投资者做出明智的决策，并降低债务违约和金融风险的潜在威胁。
在信用评估中，外部评级和内部评估是两种常见的方法。
本文将探讨外部评级和内部评估的区别和比较。
一、外部评级外部评级是由专业的信用评级机构进行的评估。
这些评级机构独立于被评估的实体，专门负责对债券发行人、公司或国家的信用状况进行评级。
评级机构会根据一系列经济、财务和市场指标，对被评估实体进行评级，并将其分为不同的信用等级，如AAA、AA、A、BBB等。
外部评级机构的评级结果通常具有较高的可信度和公信力。
外部评级的优点在于其专业性和独立性。
评级机构有专门的研究团队，能够从多个角度全面评估被评估实体的信用状况。
此外，外部评级公开透明，能够提供给市场参与者和投资者参考，有助于决策的科学性和合理性。
然而，外部评级也存在一些不足之处。
首先，评级过程存在一定的滞后性，评级机构需要收集、分析和验证大量的数据和信息，评级结果可能不能及时反映市场变化和被评估实体的真实状况。
其次，外部评级可能受到评级机构自身利益或行业地位的影响，评级结果可能存在一定的偏差性。
最后，外部评级通常需要付费，评级机构的服务费用较高，对于一些中小企业或个人而言可能较为昂贵。
二、内部评估内部评估是由被评估实体的内部部门或团队进行的评估。
通常情况下，公司内部的风险管理团队会根据自身的风险模型和评估方法，对公司或个人的信用状况进行评估。
内部评估可以根据实体的具体情况和需求，进行个性化的评估和风险管理。
内部评估的优点在于其针对性和灵活性。
内部评估可以根据实体的具体情况和需求，制定适合自身的评估方法和评估指标。
此外，内部评估可以及时反映实体的真实状况，更好地满足实体对风险管理和信用状况的需求。
然而，内部评估也存在一些不足之处。
首先，内部评估可能受到公司内部信息的限制，评估结果可能不够客观和全面。
企业信用评级打分标准
企业信用评级打分标准
首先，企业信用评级打分标准主要包括财务状况、经营状况和行业地位三个方面。
在财务状况方面，评级机构通常会关注企业的资产负债比、流动比率、偿债能力等指标，以评估企业的偿债能力和财务稳定性。
在经营状况方面，评级机构会考察企业的盈利能力、经营效率、市场地位等指标，以评估企业的盈利能力和经营风险。
在行业地位方面，评级机构会比较企业在同行业的地位，以评估企业在行业内的竞争力和地位稳定性。
其次，企业信用评级打分标准的具体评分方法通常是通过对各项指标进行加权
平均得到最终评级结果。
评级机构会根据各项指标的重要性和企业的具体情况确定权重，然后对各项指标进行评分，并根据加权平均的结果给予企业相应的信用评级。
一般来说，评级结果分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等不同等级，其中AAA表示最高的信用评级，CCC表示最低的信用评级。
最后，企业信用评级打分标准的应用范围非常广泛，不仅可以帮助金融机构和
投资者进行风险管理和投资决策，还可以帮助企业了解自身的信用状况，及时发现和解决经营风险。
因此，企业应当重视信用评级工作，加强财务管理，提高经营效率，提升行业地位，以获得更好的信用评级结果。
综上所述，企业信用评级打分标准是评级机构根据企业的财务状况、经营状况、行业地位等多方面因素制定的评级标准，它对企业的经营和发展具有重要影响。
企业应当重视信用评级工作，加强内部管理，提高企业整体实力，以获得更好的信用评级结果。
同时，监管部门也应加强对信用评级机构的监管，提高信用评级的公正性和准确性，以维护金融市场的稳定和健康发展。
信用评级的方法哪三种
信用评级的方法哪三种信用评级是指对借款人、企业或国家的信用状况进行评估和评级的过程。
它是金融、投资和贷款活动中非常重要的一环。
信用评级的方法主要有三种：基本面评级法、市场价格评级法和隐含评级法。
基本面评级法是最常用的评级方法之一。
它基于对借款人或企业的财务状况、经营状况、行业竞争力和管理能力等基本面数据的分析和评估。
基本面评级法主要依靠财务报表分析、经营数据分析、风险管理能力分析等手段来评估借款人或企业的偿债能力和信用状况。
在这种方法中，评级机构会参考借款人或企业的财务报表、利润表、现金流量表等财务信息，对其财务状况进行综合评估和分析。
除了财务数据，评级机构还会关注借款人或企业的业务发展、市场竞争力、行业前景、市场份额等基本面因素，以综合评估其信用风险。
基本面评级法相对比较精准，评级结果可靠，但需要大量的数据和分析工作，以及专业的分析能力。
市场价格评级法是另一种常用的评级方法。
它主要通过市场价格的反映来评估借款人或企业的信用状况。
在这种方法中，评级机构会关注市场上交易的债券、股票等金融产品的价格和收益率等信息，通过分析市场价格的波动、债券收益率的变化等，来评估借款人或企业的信用风险。
市场价格评级法主要依据市场的集体智慧和市场参与者对借款人或企业信用状况的判断，因此能够较准确地反映借款人或企业的信用风险。
然而，这种方法有时会受到市场流动性、投机行为等因素的影响，评级结果可能存在较大的波动性。
隐含评级法是一种相对较新的评级方法，也称为模型评级法。
它是通过建立统计模型或计量经济模型来评估借款人或企业的信用状况。
在这种方法中，评级机构会收集大量的数据，如历史财务数据、市场价格数据、宏观经济指标等，根据这些数据建立相应的模型，并通过模型预测来评估借款人或企业的信用状况。
隐含评级法的优点是能够利用大量的数据和先进的模型来进行评级，可以提高评级的准确性和及时性，但需要专业的统计学和计量经济学知识。
综上所述，信用评级的方法主要包括基本面评级法、市场价格评级法和隐含评级法。
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目录一、引言 (3)二、企业信用评级的必要性 (3)三、传统的企业信用评级方法比较分析 (4)㈠综合评判法——专家系统 (4)㈡线性模型分析法——信用评分方法 (4)㈢专家系统和线性模型分析法的比较分析 (5)四、现代企业信用评级方法比较分析 (5)㈠现代企业信用评级模型总体分析 (5)㈡信用监控模型（credit monitor model）：KMV模型 (6)㈢在险价值方法：risk metrics 模型和Credit metrics模型 (6)㈣KMV模型与Credit metrics模型的比较分析 (6)㈤KMV模型与线性模型的比较分析 (8)㈠现代企业信用评级模型总体分析 (8)㈡人工神经网络分析法 (9)㈢模糊分析法 (9)六、结论 (10)企业信用评级方法（模型）比较分析陈婕摘要：本文从企业信用评级的传统方法（专家系统评级法、信用评分法）、现代方法（KMV 模型、Credit metrics模型、Credit Portfolio V iew模型和Credit Risk+模型等）和新科技方法（模糊综合评价法、人工神经网络分析法、Logit模型统计法等）这三个方面进行分析。
重点分析了若干个信用评级模型，如专家系统、信用评分系统、KMV模型、Credit metrics模型、人工神经网络分析法、模糊综合评价法。
并对个别模型进行了比较分析，如KMV模型和Credit metrics模型的比较分析，KMV模型和线性模型的比较分析，提出了我们应灵活运用企业信用评级方法，并结合多种方法，相互取长补短，对企业信用进行有效而合理评级的观点。
关键词：企业信用评级方法评级模型比较分析一、引言：信用风险是商业银行承担的最重要的风险。
对企业信用风险的进行评级和度量不仅有利于金融机构有效降低风险，提升自身的发展能力，对国家金融稳定和经济发展有着重要的作用。
在我国，由于受到银行业旧体制的影响，国内开始研究信用风险评级和度量方法的时间晚于其他国家。
自2000年以来，为数不少的国内科研工作者积极投入信用风险度量研究，并在理论研究和实际应用上取得了，一定的成绩。
由此可见，对风险进行度量，对企业进行有效的信用评级已经成为现代银行和其他金融机构风险管理职能中最为重要的内容之一。
二、企业信用评级的必要性信用风险由来已久，它随着借贷的产生而发展。
对于一个贷款企业而言，其能否按时归还贷款总是存在着不确定性，这种不确定性具体表现为，贷款企业不愿意履行或不能完全履行还款责任，信用风险一旦形成，银行将会因客户违约而遭受巨大金融损失。
因此，银行需要对贷款企业进行严格的信用评级。
对企业进行信用评级的意义在于，它可以消除银行与企业之间的信息不对称性，提高银行借贷的管理效率，从而使资本市场的整体效率得以提高。
对于企业而言：有效的信用评级，可以使资信良好和还款能力强的企业取得所需贷款资金从事经营活动。
对于银行而言：其不仅可以拥有适合其风险偏好的标的，取得收益。
同时还可以有效的过滤资信较差和还款能力较弱的企业，从而缓释银行违约风险。
所以，对企业进行合理而准确的信用评级是相当必要的。
然而，信用评级是否合理，评级结果是否准确，在很大程度上取决于评级方法的科学性。
那么，到底有哪些信用评级的方法呢？哪些才是合理而有效的信用评级方法？下面我就对企业信用评级方法进行简要的阐述与分析。
三、传统的企业信用评级方法比较分析传统度量方法是以定性分析为起点，结合财务报表有关数据进行分析。
下面我以专家系统、信用评分方法为例，对传统的企业信用评级方法进行分析和比较。
㈠综合评判法——专家系统专家系统是一种传统的评级方法。
传统的信用评级方法包括以5C法为代表的专家判断法和以5C法为基础发展起来的综合评价法，包括品德和声望(Character)、资格与能力(Capacity)、资金实力(Capital or Cash)、担保(Collateral)、及经营环境(Condition)。
也有些银行将信用分析的内容归纳为“5W”或“5P”。
专家系统评级方法的特点是：银行贷款的决策权是由该机构那些经过长期训练和具有丰富经验的信贷人员所掌控，并由他们做出是否贷款的决定。
因此，在信贷决策过程中，信贷人员的专业知识、主观判断以及某些关键要素的权衡均为最重要的决定因素。
专家系统判断法是一种综合评判法，综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，属于定性分析。
从信用评级本身的属性来看，企业信用评级属于一种不确定性的模糊问题，因此，综合评价法的发展趋势是与模糊理论相结合来对企业进行信用评级，从而使评级结果更科学、更准确。
但是专家系统判断法也存在着一些固有缺陷：如不能对因素进行量化分析；判断具有主观臆断性，带有很大不确定性；且判断具有一致性，不能区分哪些是不同类型借款人的重要的共同因素。
所以在实践中，专家系统方法应配合其他评级方法一起使用，扬长避短。
㈡线性模型分析法——信用评分方法信用评分模型是传统方法中研究者最多的模型，1968年爱德华﹒爱特曼教授提出了Z计分模型（Z-score model），1977年对模型进行修正和扩展后，提出θ模型，由于信用评分模型使用方便、易于计算，在度量企业信用风险中使用较为广泛。
Z计分模型如下：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5式中，X1为营运资本/总资产比率；X2为留存盈余/总资产比率；X3为利息和税收之前的收益/总资产比率；X4为股权的市场价值/总负债的账面价值比率；X5为销售额/总资产比率。
Z值越大，资信就越好，Z值越小，风险就越大。
θ模型包含七个指标变量：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、资本化程度指标、规模指标。
从模型的改进发展来看，θ模型的分类比Z计分模型分类的准确度高，特别是破产前较长时间的预测准确度相对较高。
㈢专家系统和线性模型分析法的比较分析专家系统和线性模型分析法（Z计分模型和 模型）都属于传统的企业信用评级方法，都比较侧重于对信用风险的定性分析，方法比较简单。
随着信息经济学兴起，信用风险度量逐步建立起以违约风险为核心的度量体系，而传统的企业信用评级方法缺乏对违约和违约风险的认识，理论基础薄弱，难以令人信服。
线性模型分析法都依赖财务报表的账面数据，具有一定程度上的定量分析，不似专家系统只对信用风险进行定性分析，但是我觉得其定量分析的比较浅显，只是进行简单的线性分析，所以它其实仍偏向于对企业风险的定性评估。
其次，线性模型分析法克服了专家系统评级的随意性和主观性。
四、现代企业信用评级模型比较分析近几年来，商业银行业务出现多元化趋势，投资银行和信托业务的开展使得商业银行表外业务增强且风险的内涵不断扩大，促使银行采用更有效的方法度量和控制信用风险。
新一代金融工程专家在风险管理理论的基础上创建起了许多以数理模型为基础的信用风险计量方法并应用到这一领域。
㈠现代企业信用评级模型总体分析现代企业信用评级模型以KMV(credit monitor model)模型、J.P.摩根的Credit metrics模型、麦肯锡(McKinsey)公司的Credit Portfolio View模型和瑞士信贷银行(CSFP)的Credit Risk+模型为代表。
毫无疑问，这些信用风险管理模型的发展正在对传统信用风险管理模式产生革命性的影响，一个现代信用风险管理的新模式正在形成。
这些现代风险度量模型各有特点，展现出以下几个方面的创新：1.建立了以违约风险为核心的信用风险度量体系；2.大量引入数学方法、统计方法度量信用风险；3.尽可能多地考虑外部影响因素。
但是，上述模型依然存在着许多不足之处：1.多数模型正态分布的假设难以真实反映信用风险的实际分布，实际上，长期债务可以依据其优先偿还顺序、有否担保、有否契约、能否转换等来区别不同的长期债券，因而造成违约的确定的不准确，使模型产生变量不准，需要寻找符合信用风险分布特征的数学模型代替；2.信用等级转移矩阵的数据来源和全面性仍然受到挑战；3.道德风险和逆向选择的影响因素未能在计量模型中充分反映；4.现代度量模型需要一个庞大的数据库作为支持。
如，KMV模型需要一个较为充分的违约数据库作为支持。
对现代企业信用评级模型进行总体分析之后，我们有必要对单个的模型进行比较分析，众所周知，KMV模型与Credit metrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。
下面，我们就以这两个模型为例，对其进行比较分析。
㈡信用监控模型（credit monitor model）：KMV模型KMV模型的主要思想是：利用期权定价原理对风险债券和贷款进行评估由股权价值及其波动率推出资产价值及其波动率。
它是以EDF（预期违约频率）为研究的核心手段的模型。
KMV模型是对传统信用风险度量的一次革命。
首先，KMV模型可充分利用资本市场上的信息，对所有公开上市的的企业进行信用风险的量化分析；其次，这种方法的数据来源于企业在股票市场上的信息，而非企业的历史账面资料，应此，它更能反映企业当前的信用状况，使预测更及时、准确；再次，KMV模型具有很强的理论基础。
但是，该模型也有其固有的不足，主要表现在以下两个方面：1.模型的使用范围仅限于上市公司，对非上市公司的EDF进行计量的时候往往需要借助会计资料信息或其它指标；2.该模型假设企业的资产价值成正态分布，而在实际上，会有所偏差。
㈢在险价值方法：risk metrics 模型和Credit metrics模型1994年，J.P.摩根推出了以V aR为基础的风险矩阵（risk metrics）,1997年，又推出了信用风险量化度量和管理模型——信用矩阵（Credit metrics）。
由于V aR方法能够简单清楚地表示市场风险的大小，又有严谨、系统的概率统计理论作为依托，因而得到了国际金融界的广泛支持和认可。
但是这一方法也存在了以下几方面的问题：第一，现在的市场价值不是可以直接观察到的，因为大多数贷款并不进行交易。
第二，我们没有时间序列数据来计算σ，即现在的市场价值的波动率。
对于一些可交易资产的收益采纳一种正态分布的假设之多只是一种粗劣的近似，如果这一近似的方法运用于分析贷款价值的可能的分布就更加粗劣了。
由此，J.P.摩根公司推出了信用矩阵（Credit metrics），旨在对贷款和私募债券这样的非交易性资产的价值和风险进行计算。
我们既不能观察到贷款的市场价值，也不能贷款价值在所关注的时期内的波动率，但是我们可以利用1.可得到的借款人的信用评级；2.下一年度评级发生概率的变化（评级转移矩阵）；3.违约贷款的回收率；4.债券或市场上的信用风险差价和收益率就有可能为任何非交易性贷款或债券计算出一组假象的P和σ，并随之计算出个别贷款和贷款组合的V aR值。