银行信用风险内部评级模型监控体系
商业银行信用风险内部评级体系监管指引
商业银行信用风险内部评级体系监管指引第一章总则第一条为规范商业银行内部评级体系开发和运作，促进商业银行提高信用风险管理水平，保障商业银行安全稳健运行，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》、《中华人民共和国商业银行法》等法律法规，制定本指引。
第二条本指引适用于《中国银行业实施新资本协议指导意见》确定的新资本协议银行和自愿实施新资本协议的其他商业银行。
第三条商业银行采用内部评级法计量信用风险资本要求，应按照本指引要求建立内部评级体系。
第四条本指引所称内部评级体系包括对主权、金融机构和公司风险暴露(以下简称非零售风险暴露)的内部评级体系和零售风险暴露的风险分池体系。
第五条内部评级体系应能够有效识别信用风险，具备稳健的风险区分和排序能力，并准确量化风险。
内部评级体系包括以下基本要素：(一)内部评级体系的治理结构，保证内部评级结果客观性和可靠性。
(二)非零售风险暴露内部评级和零售风险暴露风险分池的技术标准，确保非零售风险暴露每个债务人和债项划入相应的风险级别，确保每笔零售风险暴露划入相应的资产池。
(三)内部评级的流程，保证内部评级的独立性和公正性。
(四)风险参数的量化，将债务人和债项的风险特征转化为违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数。
(五)IT和数据管理系统，收集和处理内部评级相关信息，为风险评估和风险参数量化提供支持。
第六条商业银行应建立独立的验证体系，确保内部评级及风险参数量化的准确性和稳健性。
第七条商业银行应确保内部评级在信用风险管理中得到充分应用。
第八条中国银行业监督管理委员会依据本指引对商业银行内部评级体系进行监督检查。
第二章内部评级体系的治理结构第九条商业银行应建立完善的内部评级体系治理结构，明确董事会及其授权的专门委员会、监事会、高级管理层和相关部门的职责和内部评级体系的报告要求。
第十条商业银行董事会承担内部评级体系管理的最终责任，并履行以下职责：(一)审批本银行内部评级体系重大政策，确保内部评级体系设计、流程、风险参数量化、IT系统和数据管理、验证和内部评级应用满足监管要求。
关于银行内部信用评级系统分析
关于银行内部信用评级系统分析摘要利用内部评级进行信用风险治理是当前银行风险操纵的进展趋势。
本文综述了建立内部评级系统的原那么和方法，同时结合我国实际，分析在我国银行界建立内部评级系统面临的问题，并提出相应的政策建议。
关键词内部信用评级评级原那么评级方法1 引言九十年代以来，随着全球经济的一体化和国际金融市场的膨胀，金融行业发生了一些革命性的变化。
在金融自由化的旗帜下，各国金融监管当局纷纷放松管制承诺混业经营，形成了万马奔腾的竞争局面。
金融交易的急剧膨胀、新的金融工具的不断显现、以及衍生工具的大量使用、金融产品的市场价格〔专门是利率、汇率〕波动的加剧，使得金融市场越来越复杂，金融机构面临的风险越来越大，其中最引人注目的是信用风险在金融风险中比重增大。
世界银行的一份报告指出，信用风险成为银行破产的要紧缘故。
因此，商业银行越来越重视信用风险的操纵和治理，许多国际化大银行自行研究和开发了新的信用风险治理技术。
银行内部评级系统是信用风险治理中进展最快，应用最广泛的技术。
2001年1月16日，巴塞尔委员公布了最新的资本协议草案，其中最重要的内容确实是承诺银行使用内部评级作为确定资本金权重的基础，并给出了统一的运算资本金的公式。
这一举措无疑将极大地鼓舞银行提高自身的风险治理水平。
新协议将于2004年正式生效，建立银行内部评级系统是大势所趋。
然而，我国目前还没有真正建立科学的银行内部信用评判体系，没有形成一个以内部信用评级为基础的治理模式，这无疑在国际化竞争中处于不利地位。
因此，建立有效的银行内部评级系统是我国银行风险治理应着重进行的基础性工作。
信用风险是因客户违约或客户信用等级下降而引起可能缺失的风险，由违约风险、头寸风险和清偿风险三部分组成。
银行开展业务是基于信用的存在。
银行发放贷款时，和客户约定到期还本利息，但假如客户没有履行约定那么会对银行造成缺失，这即违约风险。
违约风险一样用违约概率PD 〔probability of default〕度量。
银行工作中的风险管理工具和评估模型
银行工作中的风险管理工具和评估模型在金融行业中，银行作为重要的金融机构，承担着各种风险的管理责任。
为了有效应对风险，银行不断发展和应用各种风险管理工具和评估模型。
本文将探讨银行工作中的风险管理工具和评估模型，以及它们的应用和挑战。
一、风险管理工具1. 风险度量模型风险度量模型是银行风险管理的基础工具之一。
常见的风险度量模型包括VaR （Value at Risk）和Expected Shortfall等。
VaR是一种衡量投资组合可能损失的最大值的方法，它可以帮助银行评估投资组合的风险水平。
Expected Shortfall则是VaR的补充，它可以衡量超过VaR水平的损失的期望值，提供更全面的风险评估。
2. 应激测试应激测试是一种通过模拟不同的市场情景来评估银行资产负债表的脆弱性的方法。
通过应激测试，银行可以识别在不同市场环境下可能面临的风险，并制定相应的风险管理策略。
例如，通过模拟经济衰退、股市崩盘等情景，银行可以评估其资本充足率、信用风险等方面的脆弱性。
3. 内部控制内部控制是银行风险管理的重要手段之一。
银行通过建立内部控制体系，包括风险管理部门、内部审计和合规等，来监控和控制风险。
内部控制可以帮助银行发现和纠正潜在的风险问题，确保银行业务的合规性和稳定性。
二、评估模型1. 信用评级模型信用评级模型是银行评估借款人信用风险的重要工具。
通过评估借款人的信用状况和还款能力，银行可以确定贷款的风险水平，并据此制定相应的利率和担保要求。
常见的信用评级模型包括基于统计方法的评级模型和基于专家判断的评级模型。
2. 市场风险模型市场风险模型是银行评估投资组合市场风险的工具。
通过模拟不同的市场情景和变动，银行可以评估投资组合在不同市场环境下的价值变动和损失水平。
常见的市场风险模型包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法等。
3. 流动性风险模型流动性风险模型是银行评估流动性风险的工具。
流动性风险是指银行在面临资金流出时无法及时获得足够的资金来偿还债务的风险。
银行内部评级法
银行内部评级法1. 简介银行内部评级法（Internal Ratings-Based Approach，简称IRB）是一种衡量银行信用风险的方法，它基于银行自身的内部数据和模型，对借款人进行评级和定价。
该方法被国际金融监管机构广泛采用，并成为了银行风险管理的核心工具之一。
2. IRB的目的和意义IRB的主要目的是帮助银行更准确地衡量和管理信用风险。
通过使用IRB，银行能够根据借款人的特征和历史数据，对其进行评级，并据此确定贷款利率、担保要求以及资本充足性水平等。
IRB的意义在于： - 提高信用风险管理水平：通过综合考虑多个因素对借款人进行评级，银行能够更准确地估计其违约概率和损失给付。
- 促进风险定价精确性：根据不同借款人的风险特征进行差异化定价，可提高资产定价效率。
- 支持合规监管：使用IRB可以满足国际金融监管机构对资本充足性的要求，并提供可验证的数据和模型。
3. IRB的基本原理IRB主要包括两个关键部分：违约概率（Probability of Default，简称PD）和损失给付（Loss Given Default，简称LGD）。
违约概率是指借款人在一定时间内发生违约的可能性，而损失给付则是指一旦发生违约时银行可能遭受的损失。
IRB的基本原理如下： - 数据收集和整理：银行需要收集和整理各类与信用风险相关的数据，包括借款人的基本信息、历史还款记录、财务状况等。
- 模型建立：基于收集到的数据，银行需要建立合适的模型来计算借款人的违约概率和损失给付。
常用的模型包括Logistic回归模型、随机森林模型等。
- 评级划分：根据模型输出结果，将借款人划分为不同级别。
通常使用字母等级（如AAA、AA、A等）或数字级别（如1、2、3等）来表示不同风险水平。
- 定价和决策：根据评级结果，银行可以对不同风险水平的借款人进行差异化定价，并制定相应的风险管理策略。
4. IRB的优缺点IRB相比传统的标准化方法具有一些显著优势，但也存在一些局限性。
银行信用风险管理的方法与工具
银行信用风险管理的方法与工具在今天的金融市场中，银行信用风险管理显得尤为重要。
信用风险是指由于债务人违约或无法按时偿还借款而导致的风险。
为了有效管理信用风险，银行需要采取一系列的方法和工具。
本文将介绍银行信用风险管理的一些常用方法和工具，并探讨它们在风险管理中的作用。
一、内部评级模型内部评级模型是银行用来评估借款人信用风险的工具。
通过建立一套评级体系，银行可以对借款人的信用状况进行定量和定性的评估。
内部评级模型通常包括数据收集、模型构建、评估结果和监测等环节。
数据收集是内部评级模型的第一步，银行需要收集借款人的财务和信用信息。
这些信息包括借款人的资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表，以及借款人的信用历史、行业背景等信用信息。
模型构建是内部评级模型的核心环节，银行需要根据收集到的信息构建预测模型。
常用的模型包括Logistic回归模型、贝叶斯分类模型等。
通过这些模型，银行可以对借款人的违约概率进行预测。
评估结果是内部评级模型的输出，银行根据评估结果将借款人划分为不同的信用等级。
通常，信用等级分为AAA、AA、A、BBB等不同等级，每个等级对应不同的利率和风险。
监测是内部评级模型的后续环节，银行需要定期监测借款人的信用状况。
如果借款人的信用风险发生变化，银行需要及时调整其信用等级，并采取相应的措施。
二、信用衍生品信用衍生品是银行用来管理信用风险的重要工具之一。
信用衍生品是一种金融工具，它的价值来自于债务人违约的概率和损失的大小。
常见的信用衍生品包括信用违约掉期（CDS）、信用违约互换（CDS）、信贷违约互换（LCDS）等。
通过购买信用衍生品，银行可以对借款人的信用风险进行对冲。
举例来说，如果银行认为某个借款人的信用风险较高，它可以购买该借款人的信用违约掉期。
如果借款人违约，银行将获得衍生品的赔付，以弥补损失。
虽然信用衍生品可以帮助银行管理信用风险，但也存在一定的风险。
银行需要谨慎选择信用衍生品的对手方，并设置合理的风险限制，以防止衍生品风险的传导。
内部评级法 内部评级体系
内部评级法内部评级体系内部评级法内部评级法是一种金融风险管理方法，它是银行和其他金融机构用来评估借款人的信用风险的一种方法。
内部评级法是指银行和其他金融机构使用自己的模型和标准来评估借款人的信用风险，而不是使用外部评级机构（如穆迪、标普等）提供的评级。
内部评级体系内部评级体系是指银行和其他金融机构使用的一套标准、程序和模型，用于确定借款人的信用风险。
这些标准、程序和模型通常基于银行或其他金融机构自己的经验和数据，并根据监管要求进行完善。
内部评级体系通常由以下组成部分：1. 信用风险管理政策：包括信贷政策、风险管理政策等。
2. 信用风险管理流程：包括客户接触、客户信息收集、客户背景调查、信贷审批等。
3. 信用风险测量模型：包括概率预测模型、损失预测模型等。
4. 信用风险控制工具：包括限额控制、担保品管理、追偿管理等。
内部评级体系的优点1. 更准确的评估：内部评级体系可以更好地反映银行或其他金融机构对借款人的理解，从而更准确地评估信用风险。
2. 更灵活的调整：内部评级体系可以根据不同的市场和经济环境进行灵活调整，以适应不断变化的市场需求。
3. 更低的成本：与外部评级机构相比，内部评级体系可以更有效地控制成本，并提高银行或其他金融机构的利润率。
内部评级体系的缺点1. 信息不对称：由于借款人和银行或其他金融机构之间存在信息不对称，因此内部评级体系可能会受到借款人提供虚假信息的影响。
2. 模型风险：由于内部评级体系依赖于模型和数据，因此存在模型风险。
如果模型或数据出现问题，则可能导致信用风险被低估或高估。
3. 监管要求：监管要求可能会增加银行或其他金融机构实施内部评级体系的成本和复杂性。
银行信用评级模型分析
银行信用评级模型分析作为现代金融体系中最重要的机构之一，银行承担着向社会提供资金融通、风险管理、财产保护等多种服务的重要职责。
在这样的社会背景下，银行的信用评级成为金融监管部门以及金融市场参与者最关注的话题之一。
本文将对银行信用评级模型进行分析，以期为大家提供更为深入的思路和认识。
1、银行信用评级的意义银行信用评级是指对银行信用状况的等级评估，是金融机构风险控制的重要手段。
银行信用评级涉及到金融机构的资信状况、流动性、财务结构和综合实力等方面，是金融监管部门、投资者及市场参与者评估银行信用产品可信度的关键指标。
因此，银行信用评级的等级不仅是银行在市场参与中的评价指标，还是金融监管部门进行监管和控制的依据。
2、银行信用评级模型的构建（1）指标的选择银行信用评级模型的构建首先需要选择评估指标。
一般来说，指标选择的有效性直接关系到评级模型的可靠度。
常见的指标包括：收益、流动性、负债比例、违约概率等。
在这些指标中，违约概率常常是最为重要的，因为它是评估银行信用风险最为直接和准确的指标。
（2）模型的建立银行信用评级模型目前有多种类型，如基于财务指标的模型、基于市场价格的模型、基于统计信息的模型等。
其中，基于财务指标的模型最为常见和成熟。
基于财务指标建立的银行信用评级模型，通常采用一些统计学方法，如回归分析、主成分分析等。
（3）模型的优化建立银行信用评级模型后，模型的成熟度还需要不断提升。
优化银行信用评级模型可以从以下几个方面考虑：1）选择更为准确的指标，不断提高评级模型的可靠度；2）在预测模型中引入宏观因素，如GDP、通货膨胀等，以提高模型的预测准确性；3）针对不同的金融市场和业务模式建立针对性的评级模型。
3、银行信用评级模型应用案例目前，银行信用评级模型已经在金融业中得到广泛应用。
以国内银行的信用评级为例，国内银行信用评级主要由中国人民银行、中国银监会等机构进行。
这些机构主要根据财务数据和内部管理情况对银行信用情况进行评估，并综合各种因素对银行进行信用等级评定。
商业银行的信用评级与风险监控
商业银行的信用评级与风险监控随着全球经济的发展，商业银行在金融体系中发挥着至关重要的角色。
然而，由于其业务规模较大、风险较高，商业银行面临的风险管理问题也日益复杂。
为了确保金融体系的稳定，信用评级和风险监控成为商业银行不可或缺的环节。
一、商业银行信用评级的意义商业银行信用评级指的是对银行的信用状况进行评估和等级划分，以确定其信用风险水平。
信用评级的意义在于提供对商业银行的独立评估，帮助投资者、借款人和监管机构了解银行的信用风险。
这种评级使得市场参与者能够更准确地评估商业银行的借贷能力和偿债能力，从而作出更明智的投资和融资决策。
二、商业银行信用评级的影响因素商业银行的信用评级受多个因素影响。
首先是资本充足性，即银行所持有的资本相对于风险所需的比率。
其次是盈利能力，银行的营利能力决定了其偿还债务的能力。
此外，信用评级还考虑了银行的流动性、风险管理能力、治理结构等因素。
商业银行需要通过有效的业务运营和风险控制来维持或提升信用评级。
三、商业银行风险监控的必要性商业银行运作涉及各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
风险监控的目的是及时辨别风险并采取相应措施以降低损失发生的可能性。
商业银行需要建立完善的风险监控体系，包括风险识别、风险测量、风险控制和风险报告等环节，以便在风险发生前进行预警和干预。
四、商业银行风险监控的手段商业银行采用多种手段来监控风险。
其中，监测市场动态是重要的手段之一，通过关注经济、金融和行业等方面的信息，可以及时了解可能对银行业务产生影响的因素。
此外，商业银行还采用内部控制、科技支持和模型建模等手段，通过风险定量分析和风险多元评估来管理和控制风险。
五、商业银行信用评级与风险监控的关系信用评级和风险监控是商业银行风险管理的重要组成部分，二者相辅相成。
信用评级为风险监控提供了重要的参考依据，使监控工作更加科学和准确。
同时，风险监控也能为信用评级提供实时风险信息和数据支持，帮助评级机构更好地评估银行的信用状况。
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信用风险内部评级模型监控体系本文系统性梳理了信用风险内部评级监控体系的整体框架，具体阐述了监测体系的建设目标、监测内容和方法、监测结果的应用等内容，提出了银行内部评级模型监控体系下一步重点关注领域和解决思路。
20世纪50年代以来，随着银行业务复杂程度的提高，国际银行业采用了越来越多的风险计量模型来评估客户、产品、交易的风险。
近10年来，银行风险管理的技术方法取得了跨越式发展。
当前，国内商业银行已普遍建立内部评级体系，对客户交易等风险进行定量评估和计算。
本文系统性梳理了信用风险内部评级监控体系的整体框架，具体阐述了监测体系的建设目标、监测内容和方法、监测结果的应用等内容，提出了银行内部评级模型监控体系下一步重点关注领域和解决思路。
一、开展内部评级体系监测的目的商业银行内部评级体系是独立于外部评级的，基于本行内部信息对客户、交易等做出风险判断的过程。
内部评级体系的建设和实施，是商业银行风险管理现代化过程的一个重要标志，它把对客户、债项风险的判断从完全依赖专家判断的传统模式，转变成为基于大数据和专家经验的现代化工具方式，极大地提高了风险识别和计量的效率。
经过近些年的推广和深入应用，银行内部评级体系结果不仅应用于监管资本的计量，更广泛应用于银行内部的贷款审批、授信额度调整、经济资本计算与考核、行业限额制定、信贷政策制定等领域，成为银行风险管理的基础性工具之一。
但是，先进工具的使用也带来了潜在的模型风险，模型一旦设计、使用不当，将可能导致对客户风险判断的实质性偏离，并带来信贷风险。
因此，建立一套针对内部评级模型的全面、及时、准确的监测体系，及时发现模型使用过程中的问题，并建立问题诊断体系，已经成为银行业风险计量和风险管理领域的核心工作之一。
二、内部评级监测体系的设计目标商业银行建设内部评级监测体系的目标是，实现自动、及时、全面、自诊断地监测内部评级体系运行情况，包括监测内部评级体系中模型、模型支持体系运行情况，及时发现并诊断内部评级体系运行中存在的问题，为后续实施改进措施如深入验证、模型优化、应用流程修正等提供依据和支持。
监测体系应当实现监测活动的自动化。
内部评级模型监测体系要以n系统和数据集市为核心载体，以人工监测和判断为辅助手段，大幅度减少监测过程中的大量的人工投入和重复性工作，实现内部评级体系的批量化、自动化监测，同时实现监测的及时性。
内部评级监测体系应当是一个覆盖多维度、全流程、分段负责的完整体系。
该体系不仅要监测模型本身的表现，还要监测影响到内部评级模型运行的多种因素，如前端基础源数据的质量、模型变量波动情况、变量，后端模型支持体系中的模型使用情况等，使监控体系能准确发现、定位模型运行过程中存在的问题环节，并采取相应的管理行动。
此外，一个设计良好的内部评级监测体系，还应具有自动化实现和替代大部分投产后定量化验证功能及问题初步自诊断功能。
具体来说，内部评级模型监测体系不仅要能实现各类指标的自动化监测，还要能按照一系列内置的专家规则，最大限度判断模型存在问题以及可能的原因，为全面、深入验证和诊断问题提供支持。
三、监测体系的运行职责内部评级模型生产、投产前验证、应用、投产后验证的完整生命周期涉及的几类最基本的角色包括：模型设计主体、验证主体、内部评级流程与政策制定主体、模型应用主体。
内部评级体系已经深入应用到银行业务流程中，涉及信贷业务多个环节，因此，内部评级体系的监测职能也须由多个部门，机构组成、分段承担不同的监测职能。
具体来说，模型设计主体、模型应用主体、应用政策制定部门以及具体使用内部评级模型的银行分支机构，分别承担各自环节的监控。
首先，作为内部评级模型设计主体(一般是商业银行的风险管理部门），要承担内部评级体系监测的牵头责任和部分具体责任。
牵头责任体现在该部门要设计好全行内部评级体系监测的框架，让内评体系各主体明确各自角色、各司其职，保障内部评级体系的顺畅运作，组织每个部门对各自负责流程环节运行情况开展监控。
部分具体责任指模型设计主体要具体负责内部评级模型的部分监测工作。
内部评级模型设计主体是内部评级监测体系的核心组成部分之一。
其次，模型应用政策制定部门、模型应用部门和银行分支机构也要承担各自业务组合、各自流程环节的内部评级体系使用情况的监测责任。
银行内部评级应用的实践显示，模型的表现不仅与模型设计是否合理有关，很大程度上更取决于模型应用政策设计是否合理，模型应用是否恰当等因素，因此，各流程负责主体理当承担起该环节监测的责任。
如评级推翻管理部门要负责评级推翻情况的监测，一旦出现评级推翻率大幅上升，必须通知模型监测和验证团队、模型开发团队以及模型应用部门。
n部门要牵头监控n系统的稳定性、安全性，并确保数据传输的质量；零售业务条线要对零售申请评分卡的自动通过率进行监测。
银行分支机构的对应条线，要对该分支机构的资产组合内部评级体系运行情况进行监测，并对业务数据真实性、完整性负责。
再次，在模型开发团队和模型验证团队中，开发团队应承担内部评级模型的主要责任，验证团队拥有独立的监测和验证职能，以确保验证的独立性，并及时根据监测情况，决定是否开展投产后验证。
两个团队的基础设施如风险数据集市、验证算法等可以在经过独立审核后共享。
最后，银行应当明确监测信息的汇总和报告职责。
在模型新上线或调整、优化时，开发团队需要将模型信息反馈到模型验证主体，并将部分数据更新到数据集市。
模型投入到使用后，各监测主体要把日常监测结果反馈给模型监控牵头部门(包括模型设计主体、验证团队）。
模型使用部门要把模型使用情况定期发送给模型开发团队、模型验证团队，以开展汇总分析。
四、内部评级监测体系的内容框架监测体系主要监测内部评级模型以及内部评级模型支持体系的运行情况。
模型部分主要监测模型和风险参数情况；模型支持体系部分主要监测保障模型的各类支持条件运作情况，如模型输入的数据质量、模型输出的结果、模型应用的情况等。
需要注意的是，很多在模型监测环节发现的问题，实际上根源在模型应用、管理中。
因此，内部评级监测体系必须要以模型监测结果为出发点，以内部评级支持体系监测为辅助，建立逐层剥笋式的监测结果诊断、分析模式，才能找到内部评级体系存在的问题根源。
具体来说，监测体系应包括如下内容。
1. 要设计好反映内部评级体系整体运行情况的仪表盘监测体系需要设计内部评级体系整体分布的概览展示功能，给出具体模型的模型风险等级状态，供管理人员对各模型运行状态进行整体把握和判断。
监测维度包括内部评级模型应用敞口的类别、模型类别、模型名称、模型统一编号、模型适用领域，模型风险等级等信息(红黄绿灯），并对模型的总数、问题模型数量进行统计。
2. 要把内部评级模型的监测作为核心内部评级模型监测的核心是监控模型的区分能力、准确性(审慎性)和稳定性。
其主要目的是通过定量的手段，及时发现模型运行状态，并对所估计的风险参数是否符合监管和内部要求进行监控。
模型区分能力是信用风险评级模型最重要的能力之一，也是模型应用部门和分支机构最关注的内容。
通俗讲，内部评级体系的区分能力指的是能有效区分客户/债项的风险的能力。
良好的区分能力，意味着内部评级结果为高评分、高评级的客户对应的是低风险的客户。
在统计上，一般采用KS值、AR 值、Auc系数、R0C曲线等统计指标来衡量模型的区分能力。
一般来说，这两个指标越高，模型区分能力越好。
模型的准确性有多种理解。
一般来说，模型准确性主要包括模型输出的风险参数量化准确性、模型本身的准确性。
对实施内部评级初级法的银行，主要监测风险参数违约概率ro的准确性，比较每个等级下内评法估计的ro与实际违约率ro之间差异程度。
在零售内部评级中，要同时监测债项ro/L⑶，ead 和实际结果的差异。
由于监管机构更关注风险参数估计的审慎性，还需要单独对审慎性开展监测。
从统计结果上看，一般采用二项检验、正态检验等方法进行准确性（审慎性)的定量监测。
另外，内部评级模型本身的准确性，一般纳入到区分能力部分进行监测。
稳定性指的是，当内部评级模型的客户群发生漂移时，内部评级模型区分能力和风险参数值保持相对稳定。
区分能力的稳定性要通过监测连续几个时间点的区分能力指标来评估。
风险参数的稳定性要在客户群没有发生剧烈变化时保持相对稳定。
除了监测模型本身能力和风险参数稳定性外，还需要综合考察内评应用客户群体的稳定性，才能更具前瞻性地预测可能的冲击对模型稳定性造成的影响。
从定量监测技术上看，模型本身能力的稳定性和风险参数的稳定性可以通过考察时间轴上的区分能力指标、风险参数指标的波动程度来实现，而客户群体的稳定性监测可以通过评级迁徙、群体稳定性指数psi等指标来实现。
除了在上述三大主要维度对模型开展监测以外，针对某些内部评级模型，还有一些专项监测需求。
如在建模时形成的零售分池结构，随着客户群的变化，原来分池结构下的客户群体可能发生了较大变化，因此要对零售分池是否仍然满足池内同质性和池间异质性开展监测；将具有特定的监管要求的资本计量风险参数纳入到监测范畴；零售风险领域需要对是否存在成熟性效应、成熟性效应调节因子进行监测。
在零售评分卡与分池、非零售评级等领域对模型输出的结果如集中度等进行监测等。
3.要建立内部评级支持体系监测这部分内容是银行内部体系监测中相对薄弱的环节。
内部评级支持体系包括内部评级体系的治理架构、模型的使用政策和流程、数据、n系统、模型应用、模型开发和应用文档等。
其中，模型的使用政策和流程、数据、模型应用情况均可纳入内部评级监测体系中，而这些监测内容中，最主要的是模型应用情况。
通过对应用情况的监控，可以评估应用政策和流程设计的合理性、政策和流程执行的有效性，以便有针对性地对评级政策和流程进行及时重检。
具体来说，模型应用情况包括分支机构/客户经理对模型输入信息的录入、发起评级评分、调整、推翻、认定等环节。
以非零售评级应用为例，在评级之前的信息录入环节，需要监控录入信息的准确性。
如可以对客户评级信息的定性指标分布进行监测，通过分布合理性判断客户经理提供的信息是否正确。
否则，一旦录入错误信息，将导致输出错误的模型结果，给客户真实风险判断、授信审批决策带来极大的风险。
在后端评级中，要对评级发起、评级调整、评级推翻、评级审定环节进行监测，以实现对区域、分行、模型、各流程不同环节控制的有效性以及评级流程设计的合理性。
在评级发起环节，需要监测评级覆盖率，以统计因没有及时发起评级而导致客户评级出现真空期的情况，或者因客户评级发起及时性不足导致客户评级结果和客户真实情况发生偏离的情况。
通过定量信息监控模型可以监控使用人员是否使用错误的模型发起评级，导致对客户风险判断失误，以及模型使用人员是否为了规避信贷政策准入要求，采用错误的行业、模型发起评级；在评级调整环节，需要监控特例调整政策的使用频率分布、是否执行评级调整、评级调整有效性等要素，以诊断特例调整政策的使用频度、特例调整政策的有效性等；在评级推翻环节，需要监控评级推翻率总体水平、不同区域/分行模型的评级推翻率、向上推翻比率、向下推翻比率等要素；在评级审定环节，需要监控评级审定和系统评级、调整后评级的偏离情况。