信用分析与管理
信用风险管理分析论文(共4篇)
信用风险管理分析论文（共4篇）第1篇：网络时代众筹融资的信用风险分析与管理1引言随着全民网络化的逐步实现，传统金融业开始借助互联网这一平台实现自身经营模式的改革，而作为其中重要一环的众筹融资也从中受益。
2014年12月，中国证券协会发布了《私募股权众筹融资管理方法（试行）（征求意见稿）》，标志着中国的股权众筹融资有了真正意义上的规范化监督与管理。
在2015年7月由国家多部门共同联合发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，明确表明了目前中国的众筹融资作为一种全新的融资创新模式，其发展理应受到鼓励与保护。
中国的众筹融资起步相较欧美略晚，但伴随着互联网金融发展的浪潮，也取得了显著的进步，根据《2015年中国众筹市场发展报告》，中国目前有数十家家登记在案的众筹平台。
其中包括天使汇、京东众筹、淘宝众筹等具有一定规模的众筹平台。
报告选取了2014年全国规模最大，也最具代表性的13家众筹融资平台，通过数据统计可以得出，截止到2014年底，该13家互联网众筹融资平台总共产生融资项目达到9088起，涉及众筹融资金额达到13.81亿人民币。
众筹融资模式高速发展的背后，其背后所潜在的信用风险却不能被忽视，相对于已经构建起完整信用风险应对机制的传统金融业，依托于互联网存在的网络众筹融资一再简化融资程序，降低融资难度后，其信用风险也凸显出来，同时由于互联网的高覆盖率，高关联性，一旦发生信用风险，其后果将是难以设想的，必定会冲击金融市场的稳定，甚至会影响社会的安定。
所以必须在了解潜在信用风险的前提下，提前构建可行的预防机制，确保众筹融资的健康发展。
2我国众筹融资存在的信用风险长久以来，传统的融资业务一直是金融机构面临的重要信用风险领域之一，即便是采取了一系列的防范措施，如风险定价、风险评估、征信体系建立之后，信用风险管理依旧是一大难题。
受到融资结构不合理，信息不对称以及主观性影响，每年仍有大量的贷款无法按期收回。
信用分析师的信用风险管理案例分享
信用分析师的信用风险管理案例分享近年来，信用风险管理在金融领域变得越来越重要。
作为信用风险管理的专业从业者，信用分析师在发现、评估和管理信用风险方面扮演着至关重要的角色。
本文将分享一些信用分析师在信用风险管理方面的案例以及他们是如何应对这些风险的。
案例一：企业信用风险评估在某次信用风险管理项目中，信用分析师负责评估一家中小企业的信用风险。
该企业是一家服务行业公司，向其他大型企业提供人力资源咨询服务。
分析师首先收集了该企业的财务报表、行业背景以及其他相关信息。
通过对财务报表的分析，他们发现该企业近期负债逐渐增加，净利润率下降，现金流量紧张，存在偿债能力不足的风险。
在了解了企业的财务状况后，信用分析师进一步进行了行业研究。
他们发现该服务行业正处于竞争激烈的环境中，市场份额下降，利润空间收窄，并存在客户流失的风险。
综合考虑财务状况和行业环境，信用分析师对该企业的信用风险做出了较高的评估。
为了有效管理风险，他们建议银行在提供贷款时增加风险溢价，并要求该企业提供更详细的财务信息以便进行更全面的评估。
案例二：个人信用评估另一个案例涉及信用分析师评估个人的信用风险。
该分析师受雇于一家消费金融机构，负责贷款申请的信用评估。
他们收到了一位申请个人贷款的客户资料，并开始进行评估。
分析师首先对客户的个人信息进行审核，包括职业、收入、工作稳定性等方面。
接下来，他们查阅了该客户的信用报告以了解其信用记录。
信用报告显示，该客户有多个逾期账单并曾经违约。
此外，该客户的债务负担相对较高，同时财务稳定性也存在一定的风险。
综合这些信息，信用分析师判断该客户的信用风险较高，并建议公司拒绝该贷款申请或者要求客户提供抵押物以减少风险。
案例三：债券评级信用分析师还需要评估债券发行方的信用风险，以确定债券的评级。
在某次评级项目中，一位信用分析师需要对一家新兴市场企业进行评估，以确定其可信度和偿债能力。
分析师首先调研了该企业的财务情况，包括资产负债表、利润表以及现金流量表。
信用分析师的信用评级与风险管理案例
信用分析师的信用评级与风险管理案例自金融危机以来，信用分析师在金融市场中的角色变得愈发重要。
他们的任务是通过评估企业、债券等各种金融产品的信用状况，为投资者提供信用评级和风险管理建议。
本文将以信用分析师的角度，探讨信用评级和风险管理的案例，并提供适用的分析方法。
一、信用评级案例1. 案例背景我们以一家制造业企业作为案例，该企业最近向银行申请融资。
作为信用分析师，我们需要对该企业进行信用评级。
2. 分析方法首先，我们需要对该企业的财务状况进行全面评估。
包括分析其资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表，以了解企业的偿债能力、盈利能力和现金流状况。
其次，我们需要考察企业的经营环境和行业竞争力。
了解该行业的发展前景、市场份额和竞争对手状况，以判断企业的盈利前景和市场地位。
最后，我们需要分析企业的债务结构和资本运作情况。
这包括评估企业的债务比率、利息覆盖比率和偿债能力等指标，以判断企业的债务风险。
3. 结果与评级根据上述分析，我们可以对该企业进行信用评级。
例如，我们可以将其评为"A"级，表示具有较好的信用状况，违约风险较低。
或者评为"C"级，表示具有较高的违约风险，不建议投资。
二、风险管理案例1. 案例背景我们以一家投资公司为例，该公司拟投资一家新兴科技企业。
作为信用分析师，我们需要评估该投资的风险，并提供风险管理的建议。
2. 分析方法首先，我们需要对该新兴科技企业进行尽职调查。
了解其创始团队的背景和经验、产品的创新性和市场潜力，以判断其商业模式和发展前景。
其次，我们需要评估该投资的市场风险。
包括分析新兴科技领域的市场竞争和监管政策，以及投资公司的投资策略和业绩表现，以预测投资的盈利能力和市场波动性。
最后，我们需要考虑投资组合的分散度和资产配置。
通过分散投资于不同行业和不同资产类别，以降低整体投资组合的风险。
3. 结果与建议基于上述分析，我们可以评估该投资的风险水平。
第八章 企业信用信息管理与大数据分析《企业信用管理》PPT课件
在操作上,利用征信数据库开拓市场就是通 过对征信数据库的检索,找到所需要的目标 客户群或潜在的合作伙伴。
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
一、目标企业的检索与信用分析
对于这项操作,选择合适的目标征信数据库是 利用征信数据库开拓市场的第一步,为了实现 查询目标,信用管理人员应该按照下列步骤进 行操作：
1.明确查询目的 2.确认搜索目标 (1)确定目标类型 (2)确定目标所在地区 (3)描述客户的行业特征
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
一、目标企业的检索与信用分析 3.缩小查找范围
4.选择合适的征信数据库
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
二、海内外客户源的挖掘与拓展
1.使用基本检索服务 在征信机构提供的开拓市场服务中,“基本
企业信用管理
第八章 企业信用信息管理 与大数据分析
一、企业信用信息管理与大数据概念
(一）企业信用信息管理的基本原则与目标
对于企业的信用管理部门,信用信息是指用于 评估客户信用价值的信息。判断一项信息是 否属于信用信息的基本原则如下:
1.从应用角度来说,信用信息是可以用于评价信 用主体的信用状况和信用水平的信息。
2.从法律角度来说,信用信息的采集、使用、传 播都受相关法律法规的制约,虽然一项信息对 于判断信用主体的信用价值有贡献,但采集和 传播这项信息却违反了相关法律法规。
一、企业信用信息管理与大数据概念
(一）企业信用信息管理的基本原则与目标
建立实时信用报告查询系统,使企业信用信息 源分布广泛,使得其信用信息网站要更新快、 时效性强,低成本、高效率运营是当今中小企 业信用信息管理的共同目标,其信息共享促进 了信用资源的优化配置。通过信息共享,保证 信用状况好的企业能够获得更多的选择机会, 并形成对失信中小企业的约束和惩罚机制。
信用管理案例分析
信用管理案例分析信用管理是指企业通过制订和执行信用政策，以及对客户信贷风险的评估和控制来管理企业的信用风险。
在全球化竞争激烈的市场环境下，信用管理对于企业的经营和发展至关重要。
本文将以一家快速消费品企业为例，分析其信用管理案例。
该快消企业在市场上占有一定的份额，产品销售表现良好。
然而，由于营销策略过于激进并缺乏对客户信用状况的评估和掌控，导致了一系列信用管理问题。
首先，该企业在销售过程中过于追求销售量，并未充分考虑客户的真实购买能力和偿付意愿。
以盲目开设信用销售为例，该企业往往未对客户进行细致的信用调查及风险评估，仅通过客户的口头承诺或简单的问询来确定信用额度。
结果，不少客户的欠款逾期严重或无法回收，给企业带来巨大的信用风险。
其次，该企业未能建立有效的信用管理机制和流程，导致信用风险的监控和控制不力。
企业未能及时识别客户的信用问题和风险，只是在客户逾期欠款后才开始采取一些追收措施，导致恶性透支现象不断发展。
这种被动方式的收账往往无效或不及时，对企业的现金流和利润造成了严重冲击。
另外，该企业在销售中缺乏有效的合同制度和风险分担机制。
往往只是凭借信用，开展销售交易。
一旦出现欠款或逾期问题，企业与客户之间的争议往往无法妥善解决，导致信用管理问题进一步恶化。
针对以上问题，改善信用管理需要从以下几个方面着手。
首先，建立全面的客户信用评估制度。
通过调查客户的信用背景、征信记录、财务状况及行业背景等，准确评估客户的授信风险。
基于评估结果，合理制定信用额度，并明确客户的偿还能力和意愿。
其次，建立完善的信用销售流程。
按照一定的程序和标准进行信用销售，包括审核信用申请、签订合同、设定付款期限和方式等。
同时，加强对客户的定期信用风险评估和监控，及时调整信用额度和付款条件。
再次，建立健全的信用管理机制和流程。
明确信用管理的责任部门和人员，制定明确的信用政策和流程，包括信用申请、授信决策、风险管理、预警机制、逾期收款及法律诉讼等。
信用分析师的工作职责与要求
信用分析师的工作职责与要求信用分析师是金融行业中的关键职位之一，他们的主要职责是评估个人、公司或机构的信用风险，并提供相关的建议和决策支持。
作为信用分析师，必须具备深入的金融知识和分析技能，能够准确、全面地评估借款人的还款能力和信用记录。
本文将探讨信用分析师的工作职责、技能要求以及发展前景。
一、工作职责1. 信用评估：信用分析师需要分析借款人的财务状况、还款能力以及信用历史，评估其偿还贷款的潜力和风险。
他们会根据借款人的资产负债表、现金流量表和经营业绩等数据进行综合分析，并制定评估报告。
2. 风险管理：信用分析师要及时识别潜在的信用风险并提出相应的对策。
他们需要根据市场走势、行业动态以及借款人的财务状况，预测风险事件的发生概率，并制定风险缓解和管理计划。
3. 决策支持：信用分析师会向上级和其他相关部门提供可靠的决策支持，帮助他们评估和决定是否授予贷款、信用额度或者投资机会。
他们提供的分析报告和建议能够为决策者提供重要的参考依据。
4. 数据分析：信用分析师需要有效地收集和处理大量的金融数据，运用各种统计和分析方法进行数据建模和预测。
他们要熟悉常用的数据分析工具和软件，能够处理复杂的数据集，并为业务部门提供准确的数据支持。
二、技能要求1. 金融知识：信用分析师必须具备广泛的金融知识，包括金融市场、财务管理、会计原理和风险管理等方面的知识。
他们需要了解不同行业的经济环境和特点，掌握金融产品和合同的基本原理。
2. 分析能力：信用分析师需要具备良好的分析能力和逻辑思维能力，能够准确判断数据的可靠性和有效性，并从中提取有价值的信息。
他们要有敏锐的市场洞察力和风险识别能力，能够在复杂的金融环境中做出准确的判断和决策。
3. 沟通能力：信用分析师需要与内部和外部的各个参与者进行沟通和协作。
他们要能够清晰、准确地表达自己的意见和结论，以及向非专业人士解释复杂的金融概念和分析方法。
4. 技术技能：信用分析师需要掌握各种金融和数据分析工具，如Excel、SQL和统计软件等。
信用分析师如何进行信用风险管理的控制
信用分析师如何进行信用风险管理的控制信用分析师在金融领域中起着至关重要的作用。
他们负责评估个人、公司或其他实体的信用风险，并提供相应的建议和解决方案。
信用风险是金融市场中常见的风险之一，因此信用分析师必须采取适当的控制措施来降低信用风险的潜在影响。
本文将介绍信用分析师在进行信用风险管理时应采取的控制措施。
1. 评估借款人信用状况在进行信用风险管理之前，信用分析师应对借款人的信用状况进行准确评估。
他们可以通过获取和分析借款人的信用报告、财务报表和社会信用评级来了解借款人的还款能力和信用历史。
此外，信用分析师还可以与借款人进行面谈，以了解其还款意愿和借款目的。
通过充分了解借款人的信用状况，信用分析师可以更好地评估其信用风险水平。
2. 制定信用政策和程序信用分析师应制定明确的信用政策和程序，以确保在进行信用风险管理时的一致性和规范性。
信用政策应包括对借款人资质的要求、贷款上限和期限、还款方式和频率等方面的规定。
信用程序则涉及申请审批、风险评估和监控等流程的规定。
制定明确的信用政策和程序能够帮助信用分析师更好地控制信用风险，并提高信贷决策的准确性和一致性。
3. 多元化风险投资组合信用分析师在进行信用风险管理时，应采取多元化的投资组合策略。
多元化投资可以降低特定借款人或行业对整体组合的影响。
信用分析师可以通过在不同行业、地区和资产类别中分散投资来降低信用风险。
同时，他们还应综合考虑到期限、利率和流动性等因素，以实现整体风险的有效控制。
4. 监测和预警机制信用分析师应建立有效的监测和预警机制，及时掌握信用风险的变化趋势和发展动向。
他们可以使用信用风险模型和指标来监测借款人的偿债能力和信用风险水平。
一旦发现异常或风险增加的迹象，信用分析师应立即采取相应的措施，如调整信贷政策、限制风险敞口或加强监督等，以有效控制信用风险的扩散。
5. 联合风险管理信用分析师应积极与其他部门或机构合作，共同进行风险管理。
他们可以与内部的数据分析师、市场研究团队和法务团队合作，共同评估和管理信用风险。
国际贸易中的信用风险评估及管理
交易背景分析
针对具体合同，应分析相关业务的贸易背景，从贸易对象和自身两 个角度对贸易背景进行深入分析。一方面，分析贸易对象的销售渠道、 历史销售情况和当前销售趋势，尽可能了解其库存情况，并对贸易对象 对相关合同项下采购产品的下步安排进行分析；另一方面，分析自身企 业的生产能力，和买方的合同紧密程度及双方互信程度。从而可对相关 贸易的可执行性做出客观评价。
国际贸易中的信用风险简述
三、市场竞争更加激烈 由于市场维持低位运行，需求萎靡、订单减少，众多出口商不得不面临 更加激烈的市场竞争，面对处于更加有利地位的进口商，最终被迫接受更加 低廉的价格和更加苛刻的付款方式，从而进一步提高风险程度。
国际贸易中的信用风险简述
面对波谲云诡的国际市场，出口商需要做的不仅是“胆大”，更要“心 细”，采取各种有效措施分析、控制、转移国际贸易中的信用风险。 一、做好买方分析和筛选工作 二、做好合同签订的规范工作 三、做好出口业务的执行工作 四、做好应收货款的跟踪工作 五、做好呆账坏账的催收工作
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3.准确理解承保人意见，及时处理重审限额
• 对于退回重审的限额，请同业务部门及我司人员紧密协作进行跟踪处理。 原则上超过15日无反馈意见的，则应重新申请。 应认真阅读承保人重审意见，尽快核实或补充材料，重新提交申请时， 应在“其他说明”中对重审意见一一回复。 在承保人询问能否降低赔付比时，应明确说明能够接受的最低赔付比例， 以便于承保人决策。
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4. 实时跟踪申报收汇，杜绝风险隐患
• 信用限额批复生效后，应按时申报，并跟踪收汇情况。
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在限额生效前就有申报或在原有限额项下存在超限额出运的，应尽快申 报，并根据需要及额使用严重不足的情况时，应尽快同我司沟通 相关情况，并根据我司意见进行操作，及时减损。
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《信用分析与管理》课程论文基于KMV模型下商业银行的信用风险管理及度量探究姓名：班级：学号：基于KMV模型下商业银的信用风险管理及度量探究[摘要]：商业银行在现代金融环境中起到了至关重要的作用，同时，他们也面临着诸多风险，其中包括具有影响力和破坏力的市场风险和随着金融市场日益变化而加剧的操作风险。
但是，信用风险仍是商业银行面临的核心风险，巴塞尔协议 III 将信用风险列入商业银行管理的核心内容。
本文介绍了信用风险的主要内容和特点，以及在西方风险管理中被广泛采用的四个信用风险评价模型。
通过对这四个模型的比较分析，确定最适合我国商业银行信用风险管理模型：KMV 模型。
为了证明 KMV 模型在我国商业银行信用评价中的实用性，本文选取 2014年在 A 股上市的 10家 ST 公司和的 10家非 ST 公司作为样本，根据这两类上市公司 2016年的财务数据和沪深两地交易所 2016年的历史股价，运用 KMV 模型进行实证分析。
实证结果证明修正后的 KMV 模型是适合我国商业银行的信用风险评价模型。
最后，文章根据之前的研究成果，为我国加强信用风险管理提出了建议。
[关键词]：KMV模型信用风险商业银行一、研究背景在新巴塞尔协议的背景下，商业银行所面临的风险可明确分类为：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。
McKinney（麦肯锡）公司以国际银行业为例进行的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参照，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仅各占20％。
因此，在商业银行所面临的众多风险中，信用风险占有特殊的地位，且信用风险已经成为国际上许多商业银行破产的主要原因。
对于我国商业银行来说，企业贷款是其主要业务，银行大部分的金融资产为企业贷款，因此贷款的信用风险是商业银行信用风险的最主要组成部分。
信用风险问题俨然成为阻碍我国金融业的持续发展的重要原因。
因此，研究信用风险的特点，收集信用相关数据，建立度量信用风险的信用风险模型，定量分析信用风险数据，以及如何将信用风险管理措施运用到各项业务当中，已经是商业银行提高经营管理水平，降低信用风险的最基础、最迫切的要求。
本论文的选题就是在这样的前提和背景下进行的。
在西方发达国家，其商业银行的信用风险管理比较成熟，在实践和理论上都已形成相应的体系，表现出一种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信用风险评级到资产组合信用风险评级的趋势。
信用风险度量的方法和模型也不断推陈出新。
相较而言，我国的商业银行信用风险管理系统体系尚不健全，信用评级水平较低，对信用风险的分析任然处于传统的比例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满足商业银行对贷款安全性的度量要求。
因此如何加强我国商业银行的信用风险管理能力，提高我国银行业的风险管理水平，保证银行稳健经营，并使我国商业银行逐渐达到国际资本监管标准己是我国银行业发展的重要趋势，而研究和借鉴国外大银行先进的度量方法和管理措施，根据我国的具体情况探索、开发出适用我国商业银行的信用风险量化模型，提升我国银行的竞争力，确保我国银行在全球化的大环境下稳健经营己是当务之急。
二、文献综述KMV模型自推出以来，受到国外学术界广泛关注，并对其可行性进行诸多实证分析，来验证其是否有效。
首先对该模型进行有效性验证的是KMV公司，它对IBM公司跨越5年信用质量恶化期间得出其EDF值在00%---20%之间变化，在其机构信用评级恶化之前，IBM的EDF值已经开始上升，比标准普尔信用评级的违约预测能力强。
KMV公司还收集了包括3400家上市公司和40000家非上市公司自1973年以来的资料，建立了庞大的债券及企业信用资料数据库，结果在评价公司债券等方面具有显著成效，尤其在对上市公司的信用评价中尤为突出.Mark Carey(2001)通过重新定义参数，发现参数修正后KMV模型的预测能力有较大提高。
Roger M．Stein(2002)在对原KMV模型进行分析后，通过与现实情况因素进行对比，提出了模型自身存在的一些预测问题和模型相关的改进意。
Matthew Kurbat和Irina Korablev(2002)则使用水平确认(Level Validation)和校准(Calibration)方法对KMV进行了验证，研究结果证实KMV模型的输出结果EDF 值实际上是偏态分布，并且样本规模的大小、样本公司的资产相关性的大小和EDF的偏态分布对EDF的预测结果有很大的影响。
他们选1991年至2001年间上千家美国公司的数据作为样本，计算出的样本公司资产相关性在0.1至0.2之间，用中位数EDF替代均值EDF，并以中位数EDF小于20和大于20将样本公司分为两类，所描绘出的两类样本公司的预期违约率轨迹与十年间实际发生的违约率轨迹匹配性很好，证明KMV模型是十分有效的。
1998年后，我国学者开始关注KMV模型，早期的研究仅仅局限于对KMV模型的理论基础和模型框架的介绍与分析：张玲、张佳林(2000)，王琼、陈金贤(2002)先后对KMV模型与其它模型进行了理论上的比较研究，认为KMV模型比其它只注重财务数据的信用风险模型更适合于评价上市公司的信用风险，并初步探讨了在中国市场上的适用性。
杜本峰(2002)根据KMV公司信用风险评估模型，介绍了如何使用实值期权理论来评估信用风险。
鲁炜、赵恒衍和刘翼云（2003）首先利用GARCH族模型对KMV输入变量——股权价值波动率进行评估，并得出与输出变量资产价值波动率的函数关系式，初步实现了运用期权理论对我国上市公司的信用风险进行评估，发表了文章《KMV模型关系函数推测及其在中国股市的验证》。
彭非远(2006)，选取17家上市公司实证比较了中国股市进行股权市场化前后的违约距离，结果发现股改后的违约距离显著增大，表明股权分置问题的解决，释放了中国股票市场的信用风险，有利于其健康发展。
随着我国证券市场上市公司股权分置改革接近尾声，非流通股的定价问题难以解决不再是阻碍KMV模型在我国应用的主要问题。
从我国目前对风险管理的情况来看，从国家金融机构到银行企业都意识到其重要性并逐步建立起信用风险管理体系，但与发达国家相比，数据库数据不完善，信用文化的缺失，风险管理工具与技术与国际同业较大差距、风险管理体制差距等几个方面，都消弱了我国信用风险管理系统的风险揭示和控制作用。
所以我国在风险管理的道路上依旧任重道远三、商业银行信用风险及其度量模型现代的信用风险管理方法主要以定量分析为主，它的研究起源于20世纪80年代。
自1998年巴塞尔协议修正案正式许可金融机构可以选择内部模型度量其面临的信用风险后，各大银行或咨询公司纷纷推出了用于度量信用风险的内部模型并得到迅速发展。
在1998年巴塞尔协议对新资本充足率要求的推动下，用于信用风险度量的新方法也开始兴起，各银行可以使用内部模型评估与市场风险和信用风险相关的监管资本，而开发出的较为成熟的模型有：(1)J．P摩根公司的Credit Metrics模型；(2)CSFP(Credit Suisse Financial Products)开发的Credit Risk+模型；(3)Mckinsey公司的Credit Portfolio View模型；(4)KMV 公司开发的KMV模型。
3.1现代信用风险度量方法的分析比较为了让读者更加清晰得了解四种现代评分模型各自有优劣，特此以表格形式进行对比，需要强调的是，这并不是说明各模型孰优孰劣，而是让我们更加全面的理解各模型的特点及其运用。
表1：现代信用风险度量模型比较度量方法优点缺点适用条件及范围Credit Metrics 模型讲VAR方法引入到信用风险管理中来。
对组合价值的分布有正态分布假设下的解析方法；对违约的概念进行了拓展它是一种盯市场信用风险度量模型，能将债务价值的高端和低端考虑到模型本身并没有回答关于信用风险定价及其基础模型的问题；同一信用等级中的信用假设不太现实占用大量计算资源模型计算的基础是对企业的信用进行评级，目前我国的信用评价体制还尚未健全信用等级体系完善的金融机构和企业：可获得完备的内外部信用评级数据Credit Risk+模型它可以推导出完善的债券、贷款资产组合的损失分布;Credit Risk+计算相对简单它忽略了信用转移风险的因素；每一个债务人的信用暴露都是固定的；在处理诸如期权和外汇互换等非线性产品上也部令人满意。
大样本贷款组合：可利用区间划分的方法对贷款进行分类进而应用精算模型。
CPV 较充分的考虑了宏观经济环境对信用等级转移的影响；信用等级转移概率具有盯市性；模型的数据依赖于一国的很多宏观经济数据；模型使用经调整后的信用等级转移概率矩阵的特殊程序，而调整则基于银行信宏观经济影响较大：可利用信贷组合与宏观经济指标的敏感度分析构建它既可以适用于单个债务人，也可以适用于群体债务人。
贷部门积累的经验和信贷周期的主观判断。
回归模型。
KMV 拥有强有力的理论支持；KMV模型是以股票市场数据为基础的，具有前瞻性；动态模型；部要求有效市场假设。
参数设计存在争议；对数据库要求高。
上市公司：可获得准确及时的企业财务数据。
3.2 我国商业银行信用风险度量模型研究——KMV模型3.2.1KMV模型介绍KMV模型由世界著名的信用风险咨询管理公司KMV公司(现己被世界著名的信用评级机构——穆迪投资服务公司收购)创立并商品化。
该公司位于美国旧金山，成立于1989年，公司取其三位创办者Kealhofer、McQuow和Vasicek首字母(KMV)为名。
1993年,McQuown与Vasicek发展和改进了Fisher Black Myron Scholes(1973)和Robert Merton(1974)创立的期权定价理论，在此基础上提出了著名的Credit Monitor Model(即KMV模型)，并给出借款人的违约率测量方法。
随后，Longstaff和Schwarz(1995)、Zhou(1997)对此作了进一步的发展。
3.2.2KMV模型的理论分析KMV模型是在企业负债一定的情况下，由负债人资产的市场价值来决定的违约风险。
假如一个公司的资产市场价值为V具有负债D，负债D须在合同约定时间T时还清，否则该公司违约。
如果该公司资产市场价值V在时间T时大于D，则该公司可以偿还负债，不违约；反之，如果小于D，则公司只能将股权转让给债权人。
由于KMV模型研究基于期权的理论基础，因此可以将企业向银行贷款看做一个欧式看涨期权的交易过程。
企业相当于期权多头（买方），银行可看做期权空头（卖方），企业的资产V为期权的基础资产，企业的贷款为D看做执行价格，初始投资为期权费S。
由于受到市场及各方面因素影响企业资产价值V不断变化，当V＝V1<D时，企业违约，债权方银行只能得到V1,企业股东最多只会损失S；当V＝V2>D时，企业将会偿还贷款，企业股东获得V2-D的剩余利益，且股东的收益将随着企业资产市值的增多而增加。