我行公司客户信用评级模型包括pd模型
银行全面风险管理建设三年规划(1)
银行全面风险管理建设三年规划第一部分概述2023-2023年（以下简称“发展规划期”）是全党、全国上下深入贯彻落实党的十九大重大战略部署的关键时期，是中国经济和银行业由高速增长阶段向高质量发展阶段转变的重要时期。
当前，商业银行面临的内外部风险形势发生一系列深刻变化。
一是监管要求更加严格。
“强监管、严问责”的背景下，乱象整治持续深入，金融执法日趋严格。
二是外部环境更加复杂。
“三去一降一补”向纵深推进，银行业资产质量管控压力加大；各类风险滋生、传染、叠加、共生的特征更加突出，对银行业冲击增强；中美贸易摩擦仍存在不确定性。
三是经营转型更加迫切，业务拓展与风险防控统筹能力亟待提高。
全行必须从战略和全局的高度出发，准确把握加强风险管理在深化改革、转型发展大局中的基础作用，进一步坚定信心和决心，坚决打好防范化解金融风险攻坚战。
发展规划期是上*银行的爬坡过坎期、改革转型期，既面临许多挑战，也面临许多机遇。
上*银行始终坚持把风险管理提升到战略高度，认真落实市委、市政府“控风险、促发展”要求，把主动防范化解金融风险作为当前的首要任务，重点加快化解信用风险、从严管控流动性风险、努力实现零案件风险，严守不发生区域性金融风险的底线。
完成从单一风险到全面风险管理的重要转变，建立起对各类风险全流程嵌入式管理和全方位网状化覆盖的全面风险管理体系，以先进的风险管理技术、科学的风险管理手段、专业化的风险管理队伍，实现风险控制向风险管理的根本转变，全面提高风险管理水平。
有鉴于此，总行风险管理部与*咨询（上海）有限公司、总行各类别风险相关部门一起对我行全面风险管理体系进行了评估诊断，结合上*银报监分局现场评估意见形成了本规划。
第二部分规划目标与组织实施（一）整体规划目标咨询公司在2019年度上*银行全面风险管理指引咨询项目中诊断出98项问题（含监管提出的13项问题，具体详见附录1咨询问题点发现与整改规划建议），现将其分为6类:制度类、工作实施类、系统建设类、人力调配类、管理工具类与管理体系类。
银行信用评估模型介绍
银行信用评估模型介绍银行信用评估模型是银行业务中重要的工具，用于评估借款人的信用状况及其还款能力。
它通过对借款人的个人信息、财务状况和历史信用记录等数据进行分析和预测，为银行在贷款审批和风险管理中提供参考依据。
本文将介绍几种常见的银行信用评估模型。
一、传统评分卡模型传统评分卡模型是一种经典的银行信用评估模型，以FICO（Fair Isaac Corporation）信用评分模型为代表。
该模型通过对借款人不同特征指标进行加权评分，从而得出整体的信用评分。
这些指标可以包括借款人的年龄、性别、婚姻状况、工作经验、收入状况等。
通过建立样本数据库并对其进行回归分析，确定各指标对信用风险的影响程度，进而得出一个综合的信用评分。
这个评分可以代表借款人的信用等级，方便银行进行信用审批和贷款定价。
二、行为评分模型行为评分模型是基于借款人在银行进行交易活动的数据，如账户余额、存取款频率、贷款还款情况等，来评估其信用状况的模型。
这种模型更加关注借款人的行为表现，通过对交易数据进行统计分析，识别出与高风险行为相关的特征，从而为银行提供对借款人的信用评估。
与传统评分卡模型相比，行为评分模型更加注重借款人的实际行为，可以更精准地评估其信用风险。
三、机器学习模型随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习模型在银行信用评估中得到了广泛应用。
机器学习模型可以通过分析大规模的数据集，发现其中隐藏的模式和规律，从而预测借款人的信用风险。
这些模型可以利用多种算法进行训练和优化，如决策树、支持向量机、神经网络等。
相比传统评分卡模型和行为评分模型，机器学习模型更加灵活和准确，可以处理更加复杂的信用评估场景。
四、区块链信用评估模型区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，正在逐渐应用于信用评估领域。
区块链信用评估模型的特点是更加透明和可追溯，可以消除信息不对称的问题，提高信用评估的准确性和可信度。
借助区块链技术，银行可以实时获取和验证借款人的交易数据和信用记录，更好地判断其信用状况和还款能力。
银行客户信用等级评定办法
银行客户信用等级评定办法概述银行客户信用等级评定是指对银行客户的信用能力进行评估、等级划分的过程。
通过信用等级评定，银行可以更好地了解客户情况，制定更科学的信贷政策，减少风险，提高经济效益。
一、客户信用等级的划分客户信用等级分为五级，从高到低依次为：AAA、AA、A、BBB和BB。
其中，AAA级为最高级别，BB级为最低级别。
二、客户信用等级评定指标客户信用等级评定指标共分为六大类、22个具体指标，如下：（一）客户经营状况类指标1、客户公司注册资金2、客户公司业务规模3、客户公司历史经营业绩4、客户公司利润情况5、客户公司现金流状况6、客户公司负债情况（二）客户管理状况类指标7、客户公司组织管理状况8、客户公司人员素质及专业水平9、客户公司与供应商、客户的关系10、客户公司担保情况（三）客户市场状况类指标11、客户所处行业发展趋势12、客户市场占有率13、客户市场价格水平14、客户产品或服务的质量水平（四）客户金融状况类指标15、客户公司资产负债率16、客户公司流动比率17、客户公司偿债能力18、客户公司运营杠杆率19、客户公司融资成本20、客户公司股票市值（五）客户环境状况类指标21、客户所处政治、经济环境22、客户社会形象及企业社会责任以上指标的权重不同，在评定时需要根据客户实际情况进行调整。
三、客户信用等级评定结果的解释评定结果显示为客户信用等级，评定结果与评定指标的综合得分相对应，评定结果的解释如下：1、AAA级：客户信用极好，具有稳定盈利能力，财务状况极佳，具有出色的市场地位和发展潜力。
2、AA级：客户信用较好，经济状况稳定，市场地位较好，有一定发展潜力。
3、A级：客户信用一般，经济状况较为稳定，市场地位一般，发展潜力有限。
4、BBB级：客户信用较差，经济状况较为不稳定，市场地位差，发展潜力有限。
5、BB级：客户信用极差，经济状况不稳定，市场地位差，无发展潜力。
客户信用等级评定结果的解释可以为银行提供客户信用能力的基础信息，进而制定更好的信贷政策，减少信贷风险。
中国银行股份有限公司客户信用评级基本信息表
附件3中国银行股份有限公司客户信用评级基本信息表客户经理：________填表说明：此表应由初评部门客户经理填写，作为信用评级评分指标及评级结果的重要依据。
主要填写项目说明如下：1、“新/老客户”，应根据是否与我行发生过业务往来，分别填写新客户或老客户。
2、“授信政策”应根据客户所在行业和客户实际情况分别填写积极增长类、选择性增长类、维持份额类和压缩类。
3、“准入退出政策”应根据初评结果等实际情况，新客户分别填写准入/不准入，老客户分别填写退出/不退出。
4、“授信十三级分类”，应根据客户截止评级时点，在我行授信资产风险分类最低等级填写。
5、客户“营业范围”应填写客户营业执照上的信息，若营业执照信息无法判断客户的行业属性，应填写客户实际的主营业务。
6、“客户主管部门或主要股东结构/关联企业信息”：若客户为事业单位或非法人企业，应填写客户的上级主管部门；若客户为企业法人客户，应详细填列客户的股权结构及关联企业情况，包括股东、母公司、子公司、法人兼职企业、法人重要关系人任职企业等。
必要时，应辅以图示。
7、“客户经营管理及发展能力、发展潜力”中各项信息是支持评级指标体系，尤其是打分卡评级指标体系中各项主观指标的重要依据，应详细说明。
8、客户与中行及其他金融机构的授信往来情况，包括目前授信往来及本年度的授信营销目标情况，应详细填列授信品种、金额和履约情况。
9、“客户发生重大事项”：“增资转制”应说明客户在评级报表年度及本年度发生的增资转制的情况；“重大或有事项”应填写客户报表中披露的重大或有事项，以及可在企业征信系统查询但未在报表中披露的对外担保情况；“会计政策变动情况”，应填写会计政策是否有所变动、上年末与本年初报表是否一致；纳入合并范围企业范围及核算方法等；“重大损失情况”应填写三年以上未计提坏帐准备的应收款项、存货损失情况、长期股权投资损失情况、无形资产贬值情况、潜亏挂帐情况等；“其它重大事项”包括客户发生的诉讼、经济纠纷、涉案、行业和市场冲击等可能影响客户资信的其它情况。
银行公司客户信用评级指标体系与评分标准说明
附件1-1中国银行股份有限公司客户信用评级指标体系与评分标准说明一、一般统计模型评级指标体系与评分标准一般统计模型评级指标与评分标准，在模型开发阶段确定。
模型使用的定量指标主要是客户的财务指标，例如：现金比率、债务覆盖率、存货周转率、税前利润率、资产负债率、资本周转率等。
定性指标全部是客观定性指标。
模型指标与具体的评分标准有可能根据模型返回检验结果进行调整。
二、打分卡模型评级指标体系与评分标准（一）打分卡模型的信用评分与信用等级对应关系：90－100分，AAA级；85－89分，AA级；80－84分，A级；70－79分，BBB级；65－69分，BB级；60－64分，B级；50－59分，CCC级；45－49分，CC级；40－44分，C级；40分以下，D级。
（二）医疗机构、教育机构、其他类事业法人以及新组建企业，四类打分卡评级指标体系与评分标准详见附件1-2。
（三）特殊指标说明1. 医疗机构评级指标体系（1）年就诊人数计算标准：每年门诊、急诊治疗人数。
指标参考来源：决算报告文字说明。
（2）医疗人员水平计算方法：医疗人员水平=中高级以上职称人数/全部医疗人员数×100%指标参考来源：行政事业单位人员及机构情况表。
（3）实际开放病床床位计算标准：医疗机构期末实际开放的病床床位数量。
指标参考来源：决算报告的文字说明。
（4）病床使用率计算方法：病床使用率=实际占用病床日数/实际开放病床日数×100%指标参考来源：决算报告文字说明。
（5）医疗研究水平和专用医疗设备水平判断依据：医疗专科水平、承担国家医疗科研项目情况、先进医疗设备水平。
（6）收入增长比率计算方法：收入增长比率=当年收入总额/前一年收入总额×100%-1指标参考来源：收支表。
（7）药品收入比例计算方法：药品收入比例=药品收入/总收入×100%指标参考来源：收入明细表。
2. 教育机构评级指标体系（1）在校生人数计算标准：指全日制在校生人数指标参考来源：决算报告的文字说明或《学生学员统计表》。
风险管理基础知识题库
全面风险管理知识测试题库第一部份风险管理基础1．以下关于风险和风险管理的说法不正确的是：A．风险是指因可能的损失而导致预期收益的不确定性。
B．风险具有两面性，一方面风险可以创造价值，即所谓高风险高收益；另一方面，风险可能带来损失，即所谓要控制风险。
C．风险管理是指商业银行通过设立一定的组织形式、实施一系列的政策和措施，对风险进行识别、衡量、监督、控制和调整，实现银行所承担的风险规模与结构的优化以及风险与收益的平衡。
D. 风险管理要求银行抛却追求收益最大化。
参考答案： D2. 下列关于风险的说法，正确的是：A．对大多数银行来说，存款是最大、最明显的信用风险来源。
B．信用风险只存在与传统的表内业务中，不存在于表外业务中。
C．对于衍生产品而言，对手违约造成的损失普通小于衍生产品的名义价值，因此其潜在风险损失可以忽稍不计。
D．交易对手信用评级的下降可能会给投资组合带来损失。
参考答案： D3. 通常情况下商业银行利用资本金来应对_。
A．预期损失B．非预期损失C．灾难性损失D．以上全部参考答案： B4. 什么是经济资本(EC)？A. 将银行不同资产按其风险性质对应的权重进行加权计算得到的风险资产总额。
B．按照监管定性要求和定量要求计量风险并持有相应可予以抵补的资本量。
C．在一定的置信度水平上、一定时间内，为了弥补银行的非估计损失 (Unexpected Losses) 所需要的资本。
D．在一定的置信度水平上、一定时间内，为了弥补银行的估计损失(Expected Losses)所需要的资本。
参考答案： C5．经济资本可以应用于以下哪些领域？A．限额设定B．贷款定价C．组合管理D．绩效衡量参考答案： ABCD6. 什么是监管资本(RC)？A．在一定的置信度水平上、一定时间内，为了弥补银行的非估计损失 (Unexpected Losses) 所需要的资本。
B．指按照监管定性要求计量风险并持有相应可予以抵补的资本量。
银行客户信用评估模型的构建与分析
银行客户信用评估模型的构建与分析随着金融市场的不断发展，银行作为金融机构之一，在为客户提供贷款和信用卡等金融服务时，需要对客户的信用进行评估，以判断其信用风险。
银行客户信用评估模型的构建与分析，对于银行来说是非常重要的工作，能够帮助银行准确判断客户的信用状况，从而降低信用风险。
一、银行客户信用评估模型的构建1. 数据收集与清理为构建有效可靠的信用评估模型，首先需要收集相关数据，并进行数据清理。
银行可以通过内部数据、第三方机构数据和公共数据等多渠道获取客户的个人信息、财务状况、历史交易记录等数据，并对数据进行清洗与整理，处理缺失值、异常值和重复值等问题，以保证模型的可靠性。
2. 特征选择与转换在构建信用评估模型时，需要选择与信用相关的特征变量。
可以利用特征选择算法，如相关系数、方差分析、卡方检验等，筛选出与信用状况相关性较高的特征变量。
同时，还可以对特征变量进行转换，如对连续变量进行归一化或标准化，对离散变量进行独热编码等操作，以便模型的建立和分析。
3. 模型选择与建立银行客户信用评估模型可以选择多种建模算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
根据实际情况选择合适的建模算法，并利用选定的算法进行模型的建立。
在建立过程中，需要将数据分为训练集和测试集，通过训练集进行模型训练和参数调优，再通过测试集进行模型验证和评估。
4. 模型评估与优化构建完信用评估模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估指标可以包括准确率、召回率、精确度、F1值等，通过这些指标可以衡量模型的性能和泛化能力。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加样本数量、改进特征选择等方式进行优化，以提高模型的预测准确性。
二、银行客户信用评估模型的分析1. 模型预测能力分析利用构建好的银行客户信用评估模型，可以对未知客户的信用进行预测。
通过将未知客户的特征输入模型，可以得到对其信用状况的预测结果。
通过分析预测结果，可以评估模型的预测能力，判断模型的准确性和稳定性。
我行公司客户信用评级模型包括pd模型
我行公司客户信用评级模型包括pd模型在商业银行管理中，评级主要包括信用评级和债项评级。
一般而言，信用评级（也可称为客户评级）是对客户违约风险的评估。
划分信用评级的核心指标是客户的违约概率（简称PD）。
客户的违约概率是指客户未来一年内发生违约的可能性。
信用评级采取系统性风险与非系统性风险相结合的分析方法，从系统性风险、财务风险、基本面风险等方面进行分析评价。
信用评级与债项评级最大的区别在于：信用评级反映的是客户本身的风险特征，并不反映具体的债项风险特征如抵质押担保、贸易背景、项目封闭、现金流与物流控制等。
抵质押担保等债项因素可以降低具体债项的信用损失，可被视为债项层面的风险缓释手段，但并不改变客户本身的信用状态。
因此在进行信用评级时，必须首先区别作用于客户本身的风险因素和作用于债项的风险因素。
一般信用评级共设10个等级，AAA代表债务人的最高等级，D代表债务人违约。
各评级风险由低到高依次为：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D。
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我行公司客户信用评级模型包括pd模型信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值（得分）来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。
对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等；
对法人客户而言，包括现金流量、各种财务比率等
信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。
目前，应用最广泛的信用评分模型有线性概率模型（Linear Probability Model）、Logit模型、Probit模型和线性辨别模型（Linear Discriminant Model）
线性概率模型：
线性概率模型的命名是由于它的预测性；在自变量的值可用概率来解释时，应变量能以此概率假定值的单位。
这种模型，在其中应变量是一个虚设变量或双值变量，并用一个或一个以上的自变量的线性函数来表示。
该种模型有助于质的现象的分析。
线性概率模型是使用诸如会计比率之类的历史数据作为模型的
输入数据，来解释以前的贷款偿还情况。
我们可以使用在过去贷款偿还中起重要作用的一些因素来预测新贷款的偿还概率。
过去的贷款通常划分为两类，即违约的(Zi=1)和不违约的(Zi=0)。
然后，我们通过对随机变量(Xij)的线性回归来进行估计，Xij表示
第j个借款者的数量信息，如收入、财务杠杆或收益率等，通过如下形式的线性回归来估算模型：
式中，Bj表示在过去的偿还情况中第j个变量的重要性。
如果我们得到变量j的估计Bj值，并且将其与对未来借款者所观测到的Xij值相乘，并进行加总，得到借款者违约的概率E(Zi)=(1一Pi)=预期的违约率，其中Pi是对贷款偿还的概率。
只要可以获得借款者Xij的当前信息，这种方法是非常直截了当的。
Logit模型:
（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。
逻辑分布（Logistic distribution）公式
P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β))
其中参数β常用极大似然估计。
l在实际应用中，Logit模型采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线，以此对分析对象进行风险定位和决策。
Logit模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组值的协方差相等的条件。
Logit模型判别方法先根据多元线性判定模型确定企业破产的Z值，然后推导出企业破产的条件概率。
其判别规则是：
如果概率大于0.5，表明企业破产的概率比较大；如果概率低于0.5，可以判定企业为财务正常。
Probit模型：
probit模型是一种广义的线性模型。
服从正态分布。
最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生地概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。
在实际应用中，probit模型是假定企业破产的概率为p，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的p分位元数可以用财务指标线性解释。
先是确定企业样本的极大似然函数，通过求似然函数的极大值得到参数a、b，然后利用公式如下，求出企业破产概率。
和前面的判別规则一样，如果概率p小于0.5，就判別为财务正常型；如果p大于0.5，则为即将破产型。
违约概率模型
目前，信用风险管理领域通常在市场上和理论上比较常用的违约概率模型包括RiskCalc模型、
KMV的Credit Monitor模型、KMPG风险中性定价模型、死亡率模型等。
RiskCalc模型
RiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后，运用
Logit/Probit模型回归技术预测客户的违约概率。
KMV的or模型Credit Monit
KMV的Credit Monitor模型是一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率（Expected Default Frequency，EDF）
企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权。
期权的基础资产就是借款企业的资产，执行价格就是企业债务的价值（B）,股东初始股权投资（S）可以看做是期权费。
企业资产的市场价值（A）受到各种风险因素影响不断变化，如果A降低到小于B（设为A1）,企业会选择违约，债权银行只能得到A1，负有限责任的借款企业股东最多只会损失S；如果A大于B（设为A2）,在全额偿还债务后，借款企业股东得到A2-B，而随着企业资产价值的增大，股东收益会不断增加。
KMPG风险中性定价模型
风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者
都是风险中立者，不论是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只
要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度是一致的，这样的市场环境被成为风险中性范式。
根据风险中性定价原理，无风险资产的期望收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的，即：
其中为期限1年的风险资产的非违约概率，1-即其违约概率；为风险资产的承诺利息；为风险资产的回收率，等于“1-违约损失率”；为期限1年的无风险资产的收益率。
案例分析：不同信用等级债务人的违约概率计算
假设商业银行对某企业客户的信用评级为BBB级，对其项目贷款的年利率为10%，根据历史经验，同类评级的企业违约后，贷款回收率为35%。
若同期企业信用评级为AAA级的同类型企业项目贷款的年利率为5%（可认为是无风险资产收益率），则根据KPMG风险中性定价模型，该信用评级为BBB级的企业客户在1年内的违约概率为根据P x（1+10%）+（1-P）(1+10%)x 35%=1+5%,可得P=93%，
即该企业客户在1年内的违约概率为7%。
死亡率模型
死亡率模型是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户/债项的违约概率（即死亡率）。
通常分为边际死亡率（Marginal Mortality Rate，MMR）和累计死亡率（Cumulated Mortality Rate，CMR）
案例分析：债务人在不同期限的违约概率计算
根据历史数据分析得知，商业银行某信用等级的债务人在获得贷款后的第1年、第2年、第3年出现违约的概率（即边际死亡率）分别为1%、2%、3%。
则根据死亡率模型，该信用等级的债务人能够在3年到期后将本息全部归还的概率[贷款存活率（Survival Rate，SR）]为
（1-1%）x（1-2%）x（1-3%）=94.1%
上述结果也意味着该信用等级的债务人在3年期间可能出现违约的概率（即累计死亡率）为
1-94.1%=5.9%。