信贷风险管理的信用评级方法
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。
银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。
除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。
KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。
从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。
尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。
KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。
换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。
基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。
在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。
当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。
然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。
可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。
从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。
KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。
信用风险管理模型
信用风险管理模型是一种用于评估和管理信用风险的工具。
这些模型可以帮助银行和其他金融机构预测借款人的违约风险，从而做出更明智的贷款决策。
以下是几种常见的信用风险管理模型：
1. 信用评分模型：信用评分模型是一种基于统计方法的模型，通过分析借款人的信用历史数据来预测违约风险。
常见的信用评分模型包括FICO评分和信贷局评分。
2. 信贷风险评级模型：信贷风险评级模型是一种基于规则和专家判断的模型，通过分析借款人的财务状况和其他相关信息来确定其信用风险等级。
这种模型通常用于评估公司借款人的信用风险。
3. 机器学习模型：近年来，机器学习模型在信用风险管理领域的应用越来越广泛。
这些模型可以通过分析大量的数据来自动识别与违约风险相关的因素，并提供更精确的预测。
常见的机器学习算法包括随机森林、支持向量机和神经网络等。
4. 组合风险管理模型：组合风险管理模型是一种综合考虑多种因素来评估信用风险的模型。
这些因素可能包括借款人的财务状况、行业风险、国家风险和市场风险等。
组合风险管理模型可以帮助金融机构更好地管理其信贷资产组合，以最小化潜在的损失。
这些信用风险管理模型各有优缺点，选择合适的模型取决于金融机构的具体需求和情况。
同时，金融机构还需要定期对模型进行验证和更新，以确保其准确性和有效性。
融资租赁的信用评级和信贷风险
融资租赁的信用评级和信贷风险融资租赁是一种以租赁方式获得融资的商业模式，它不仅对企业的发展提供了资金支持，还能够降低企业的财务风险。
然而，作为一种金融服务形式，融资租赁也存在信用评级和信贷风险的问题。
本文将探讨融资租赁的信用评级方法和应对信贷风险的策略。
一、信用评级方法信用评级是对借款主体的信用状况进行评估和量化的过程。
对于融资租赁公司来说，信用评级是非常重要的，它直接关系到融资成本和资金来源。
常见的信用评级方法包括内部评级和外部评级。
1. 内部评级内部评级是融资租赁公司根据内部风险管理体系对客户进行信用评估。
这种评级方法通常基于企业的财务状况、经营状况和市场前景等因素，通过定量和定性分析来量化客户的信用风险。
融资租赁公司可以根据内部评级结果制定信用政策，采取相应的风险控制措施。
2. 外部评级外部评级是由专业评级机构对融资租赁公司进行信用评级。
这些评级机构会对公司的信用状况进行独立评估，并发布相应的评级结果。
外部评级可以为投资者提供一个客观的参考，帮助他们做出融资租赁投资的决策。
二、信贷风险的策略信贷风险是指借款主体因各种原因未能按时或者按约定条件偿还贷款本金和利息的风险。
对于融资租赁公司来说，信贷风险是必须面对和管理的风险之一。
以下是几种应对信贷风险的策略：1. 严格的风险管理融资租赁公司应建立严格的风险管理制度，包括审查借款主体的信用状况、收集并分析相关的财务和经营信息，以及制定科学的信贷政策。
通过严格的风险管理，融资租赁公司能够降低信贷风险并提高借款主体的还款能力。
2. 多元化的风险分散为了降低信贷风险，融资租赁公司可以实行多元化的投资策略，将风险分散到不同的借款主体和行业中。
通过投资组合的多样性，即使某个借款主体出现问题，也可以通过其他健康借款主体的还款来弥补亏损。
3. 强化信用保障为了减少信贷风险，融资租赁公司可以采取信用保障措施。
这包括要求借款主体提供抵押品或担保，以确保在借款主体无法偿还贷款时能够获得一定的赔偿。
金融市场中的信贷风险与信用评级
金融市场中的信贷风险与信用评级金融市场中的信贷风险是指金融机构在向借款人提供贷款时所面临的各种潜在风险，其中最主要的风险就是借款人违约。
为了有效地评估借款人的还款能力和违约风险，金融机构通常会借助信用评级的方法来对借款人进行评估和分类。
信用评级是一种评估借款人信用状况和还款能力的方法，通过对借款人的个人信用记录、收入状况、负债情况、资产状况以及还款记录等信息进行综合分析和评估，将借款人划分为不同的等级，从而提供给金融机构参考，决定是否向借款人提供贷款以及贷款的利率和金额等。
信用评级通常使用字母等级来表示，最常见的是使用AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C等九个等级。
其中AAA表示最高信用评级，代表借款人有极低的违约风险，而C等级代表借款人存在极高的违约风险。
信用评级的核心目的是帮助金融机构评估借款人的信用风险，减少借款人违约的概率，从而更有效地管理信贷风险。
在金融市场中，信用评级主要被用于债券市场和借贷市场，对于发行债券的企业或政府来说，信用评级会直接影响到债券的发行价格和融资成本。
而对于借贷市场来说，信用评级则能够帮助金融机构评估借款人的还款能力和违约风险，从而制定出更合理的利率和还款条件。
然而，信用评级也存在一些不足之处。
首先，信用评级主要是基于过去的数据和信息进行评估，无法完全预测未来的违约风险。
其次，信用评级机构也存在一定的局限性，评级结果可能受到评级机构自身利益和偏见的影响。
此外，信用评级也无法考虑到借款人特殊情况的变化，比如突发的经济危机或者个人疾病等，这些因素都可能对借款人的还款能力产生一定的影响。
为了解决信用评级的不足之处，在金融市场中也出现了一些新的评估方法和模型，比如信用违约互换（CDS）、Credit VAR等。
这些方法和模型通过引入更多的因素和风险指标，能够更准确地评估借款人的信用风险。
总结起来，信贷风险与信用评级在金融市场中有着密切的关系。
信用评级作为一种评估借款人信用状况和还款能力的方法，对于金融机构有效管理信贷风险至关重要。
信用风险评估金融行业中的信用风险评估方法
信用风险评估金融行业中的信用风险评估方法信用风险评估：金融行业中的信用风险评估方法信用风险是指债务人或金融机构无法按时偿还债务或履行金融合约的风险。
在金融行业中，为了防范和管理信用风险，各种信用风险评估方法得到广泛应用。
本文将介绍金融行业中常用的信用风险评估方法，并分析其特点和适用范围。
1. 基础评级方法基础评级方法是信用风险评估的基本模型之一，它通过评估债务人的基本财务状况和还款能力来确定其信用风险水平。
多数金融机构使用基础评级方法进行风险评估，其中包括收集和分析债务人的财务报告、现金流量状况、偿债能力等指标。
债务人的评级越高，代表其信用风险越低，对该债务人提供融资的风险也就越小。
2. 量化模型方法量化模型方法是一种利用统计分析和数学模型来评估信用风险的方法。
它通过建立统计模型，将历史数据和相关影响因素结合起来，预测未来的信用风险水平。
常用的量化模型包括 Logistic回归模型、决策树模型和神经网络模型等。
这些模型通过对债务人的历史数据进行分析，判断其未来是否会出现违约情况，从而评估其信用风险水平。
3. 评级机构评级方法评级机构评级方法是指金融机构委托专业评级机构对债务人进行信用评级的方法。
评级机构通过对债务人的财务状况、经营状况以及宏观经济环境等因素的综合评估，给债务人一个评级等级。
评级等级越高，代表债务人的信用风险越低，债券投资者愿意购买的意愿就越大。
评级机构评级方法在金融市场中有广泛应用，它为投资者提供了信用风险的参考依据。
4. 市场价格法市场价格法是一种通过市场价格来评估信用风险的方法。
它通过观察债券市场上的价格波动和交易量变化来判断债务人的信用风险水平。
当市场价格下跌、交易量减少时，意味着市场对债务人的信用风险存在担忧，债券的收益率上升。
相反，当市场价格上涨、交易量增加时，代表市场对债务人的信用风险较低，债券的收益率下降。
市场价格法能够及时反映市场对信用风险的判断，是一种重要的评估方法。
信贷市场的信用评级与风险管理
信贷市场的信用评级与风险管理信贷市场是现代金融体系中不可或缺的一部分，它为企业和个人提供了各种类型的贷款和信用产品。
然而，信贷市场的发展也带来了一定的风险，因此保持信用评级和风险管理的有效性非常重要。
信贷市场的信用评级是一种评估借款人或机构信用风险程度的方法。
它通过对借款人的财务状况、信用记录和还款能力等进行综合评估，以确定借款人的信用等级。
这样的信用等级被用作信贷机构和投资者决定是否给予贷款或购买债券等信用产品的依据。
信用评级在信贷市场中起着至关重要的作用。
首先，它可以帮助借款人获得更容易和更有利的贷款条件。
借款人如果具有较高的信用等级，他们则可以获得更低的贷款利率和更优惠的贷款条件，因为银行和债券市场更愿意向他们提供信用。
此外，信用评级还可以帮助投资者更好地了解他们投资的风险。
投资者可以根据信用评级来评估债券或其他信用产品的风险水平，并根据自己的风险承受能力进行投资决策。
然而，信用评级并不是完美的。
信用评级机构有时会因为错判或操纵评级结果而导致市场风险。
在2008年的金融危机中，许多被评为投资级的抵押贷款债券最终违约，这引发了全球金融市场的大幅下跌。
这个事件暴露了信用评级机构的缺陷，也引发了对信用评级体系的质疑。
为了提高信用评级的准确性和公正性，监管机构加强了对信用评级机构的监管。
它们实施了更严格的评级方法和标准，并对评级机构的独立性和透明性进行了更加严格的监督。
此外，一些投资者也开始采取自己的风险管理措施，不仅仅依赖信用评级结果。
不仅如此，风险管理在信贷市场中也扮演着至关重要的角色。
风险管理是一种通过对各种风险进行评估和监控，以减少损失和保护资本的方法。
在信贷市场中，风险管理包括风险识别、风险量化和风险控制等方面。
首先，风险识别是风险管理的第一步。
在信贷市场中，识别潜在风险非常重要，包括市场风险、信用风险和操作风险等。
通过监测市场变化、评估借款人的信用风险和建立严格的内部控制措施，可以及早识别和应对潜在的风险。
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。
银行信贷风险评估的关键指标与方法
银行信贷风险评估的关键指标与方法银行信贷风险评估是银行业务中非常重要的环节，它直接关系到银行的稳健运营和资产质量。
为了更好地评估和管理信贷风险，银行需要依靠一系列关键指标和方法。
本文将介绍一些常用的指标和方法，并分析其在信贷风险评估中的应用。
一、关键指标1. 五大类风险指标在银行信贷风险评估中，常用的关键指标包括：违约风险、流动性风险、利率风险、市场风险和操作风险。
这些指标可以帮助银行评估不同风险类型的程度和潜在影响，从而采取相应措施降低风险。
2. 违约概率违约概率是衡量借款人在未来一段时间内违约的可能性。
通过分析借款人的信用历史、财务状况和还款行为等因素，可以计算出借款人的违约概率。
银行可以根据违约概率来决定是否给予贷款以及贷款金额和利率等条件。
3. 信用评级信用评级是评估借款人信用风险的重要指标。
常用的信用评级系统包括国际信用评级机构的评级标准以及银行自身的评级模型。
通过信用评级，银行可以对借款人进行分类，将不同等级的借款人分配不同的贷款条件和利率。
4. 资本充足率资本充足率是反映银行资本实力和抵御风险能力的关键指标。
根据监管要求，银行需要保持一定比例的资本充足率来应对潜在的信贷风险。
银行可以通过资本充足率的监测和评估，及时采取措施来增加资本储备以应对风险。
二、评估方法1. 定性和定量方法结合在银行信贷风险评估中，既有定性的评估方法，如专家经验判断和行业分析，又有定量的评估方法，如基于数据分析的模型。
这两种方法相互补充，可以提高评估的准确性和全面性。
2. 预测模型预测模型是一种常用的信贷风险评估方法，通过分析历史数据和借款人特征，构建数学模型来预测借款人未来的还款概率和违约风险。
常用的模型包括Logistic回归模型、决策树模型和神经网络模型等。
3. 应用评分卡评分卡是一种将借款人的各项信息定量化的评估工具。
通过将各项信息转化为得分，并将得分综合计算，可以得到一个综合评分，用于评估借款人的信用风险。
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信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理的新方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。
银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。
除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。
KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。
从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。
尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。
KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。
换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。
基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。
在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。
当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。
然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。
可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。
从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。
KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。
以下对EDF 作简要介绍。
使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以用一个买入期权的价值来评估，模型如下：E=f(A，，r，B，ζ) (1)其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动和公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之和；贷款的到期变化区间(也就是违约范围)由r 界定(尽管到期变化区间可以根据银行确定的违约范围变化，但它经常被定为一年)；无风险的借贷利率由(r)代表。
运用这些价值，可形成一个方法，它描绘出一个对于任何特定借款人的基于假设的EDF 得分，这个方法的基本原理如图特定借款的违约期间例l：公式(1)中，借款公司的各项价值分别为：公司资产的市场价值(A)为10 000万，公司资产的市值波动区间( )为1 000万，公司债务的价值或违约点(B)为8 000万。
①假设公司将来的资产价值围绕当前价值呈正态分布，则可计算出一年(贷款到期区间或违约范围)内公司违约的可能性。
违约距离(DD)=(资产市值一违约点的资产市值)／市值的波动范围=(A—B)／ =(10 000万一8 000万)／1 000万=2个标准差这意味着：如果公司进入违约区间，资产价值就会在一年内下降2 000万(2× )。
经验定理：正态分布下，价值的68％会落在均值的1 内，价值的95％会落在均值的2 内，价值的99％会落在均值的3 内。
根据经验定理，我们知道公司资产的价值有95％的可能性会在资产均值的加减2 内变动，那么一年内资产价值就有2．5％的可能性上涨(或下跌)超过2 。
在本例中，借款银行就面临着5％的估计违约频率，即EDF。
②若假设借款人的资产价值上升10％，则：DD＝[A(1+10％)一B]／ =(11 000万一8 000万)／1 000万=3同样，根据经验定理，借款银行就面临着0．5％的估计违约频率。
KMV认为，正态分布的假设是非常重要的观点，KMV并不构造理论上的EDF。
一旦得出违约距离(DD)，就会结合一个很大的专用的违约历史数据库来使用DD。
与上面介绍的理论EDF不同，KMV的经验EDF的计算方法如下：经验EDF=年内违约公司数量/公司总数（取年初资产价格在违约点B的2 变化的公司)比如，KMV的违约数据库显示，年初有2 000家公司的资产价格在违约点B的2d内变化，其中有60家公司违约，则经验EDF=60／2 000=3％所以，KMV公司的经验EDF与理论EDF的结果完全不同。
例2：此例阐明了导致EDF变化的主要因素，即股价的变化、债务水平和资产价值的变化幅度，这些因素能表示出可觉察到的价值变化程度。
(2)KMV模型的优点·应用广泛，可用于任何公开上市交易的公司；·对市场环境的变化反应敏感，EDF数据每季度更新；·依据充分，以定期公布的前瞻性的股票市场数据为基础；·理论性强，背后联系着坚实的理论基础。
(3)KMV模型的不足·更关注系统风险和短期违约风险，而非系统风险和长期风险；·对私人和小范围交易的公司，在应用时有问题；·KMV的结果对股票市场的变动过于敏感(当股票市场对某新闻反应过度时，KMV的EDF 就成了激进的预言家，而不是准确预言家，因为EDF有可能是根据资产价格的突然跳水而不是格的连续变动来计算的)。
2、JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风险管理理念。
即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。
该模型由200多页的文件组成，在西方银行风险管理发展历史上具有划时代的意义。
信用矩阵模型根据借款人信用质量的变化而引起的贷款价值的变化来量化组合信用风险。
它不仅考虑由借款人违约行为造成的价值变化，而且考虑信用质量的上升或下降造成的贷款价值变化。
不仅计算贷款预期损失，而且计算受险价值(VAR)或非预期损失。
在计算组合信用风险时，考虑了不同借款人之间信用质量变化的相关性，即考虑风险分散效应和组合集中风险效应。
VAR模型的主要计算思路如下：第一步：信用评分转化矩阵信用矩阵模型通过使用可能性转化矩阵(见表2—2)来评介一个金融机构资产的使用状况。
信用等级转化矩阵上表纵栏表示信用评分，水平行表示风险的变动概率。
如一个3B级的借款人，预计明年评分在3B的可能性是86．93％，信用升至A的可能性5．95％，降至3C的可能性是0．12％。
该表反映了特定信用等级在未来一定时间内转化到其他级别的概率。
第二步：评级根据转化矩阵，对不同的信用等级相对应的风险进行评级。
假设一个3B的借款人有一笔100万的贷款合同，后4年的贷款利率是6％，第5年末贷款结束，借款人应还100万本金及利息。
在技术上，该贷款在后4年的每年末用标准的模型进行逐年评级，第一年末该贷款的估算为：(INT表示每年末支付的利息，M是到期日必须支付的金额或债券票面价格，r是无风险利率，s是根据不同期限计算出的零息债券的年利差)。
假设借款人在第一年从3B升至A，根据表中的评分，可计算出100万贷款(账面价格)的市场价值为108.66万。
一年远期零利率条件下的信用评分（％）不同信用条件下第一年末的贷款价值第三步：VAR的计算对贷款值的计算上表中，一年末各种可能的信用等级现值的概率加权即为平均值。
均方差为围绕平均值波动幅度。
利用该表的分布，可以看到，约有5．3％的可能性，一笔3B贷款价值将从107.09下降至102.02。
(1)信用矩阵模型的优点·采用信用矩阵模型，可以有效解决不同借款人信用风险之间的相关性模拟等信用组合的风险量化难点。
·传统的风险管理方法很难涉及风险分散效应。
而信用矩阵模型为我们带来现代风险管理技术和方法，可以有效辨识信用组合的风险分散效应和风险集中效应。
·信用矩阵模型又可以作为风险资本分配(Capital Allocation)的基础，而风险资本分配是当前最先进的风险管理体系。
(2)信用矩阵模型存在的问题·转移矩阵自动调整问题：本模型假设转移的可能性是根据 MARKOV模型进行的，但有证据表明，在前一阶段降低信用评分的债券或贷款在本期降级的可能性较高。
因此建议用 MARKOV高级或第二公式来更好地反映超时的评分转移。
·转移矩阵的不稳定性：转移矩阵使用时，不会反映借款人在不同业务特点或经济周期的特殊性。
由于重要的行业数据、经济周期等因素会影响评分，因此在评级一个公司的债券或贷款时，要围绕该国家的经济数据进行评分转移评估。
·转移矩阵要在投资组合的基础上进行：担保、转期和其他各种因素会使贷款与债券表现不同。
用于债券可能会出现价值偏移。
3、RAROC模型风险调整的资本收益率——RAROC于20世纪70年代末由信孚银行(~nkers Trust)引入。
(1)RAROC的概念RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。
交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。
RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等，我们这里重点研究RAROC在贷款(决策)管理中的运用。
(2)RAROC的基本计算公式：RAROC=调整后收入／风险调整后的资本上述公式中的分子是经调整后的未来一定时间内(一年)的收入，分母表示贷款的风险价值。
RAROC指标计算的目的，是与一种以成本为依托的底线比率(hurdle rate)进行比较。
该比率反映了银行的资金成本或股东对银行最低收益率的要求。
如果贷款被看做一种价值增值的话，银行的资本就应分配于该笔贷款。
如果某笔贷款的RAROC大于Hurdle rate，则该笔贷款可以发放，否则不能发放。
Hurdle rate水平可以通过加权平均的资金成本代替。
【RAROC>Hurdle rate的贷款发放要求似与微观经济学中的厂商均衡条件(边际成本=边际收益时厂商利润达到最大)相类似。
】RAROC在历史上的运用中，通常不考虑各笔贷款之间的相关性。
在此基础上，银行的经济资本(实际可用于弥补风险的资本)按照贷款风险的大小被分配于各项贷款。
(3)调整后收入(分子)的计算RAROC公式中的分子，反映了一年内银行贷款的收入。
它的计算公式为：调整后收入=利差+手续费收入一预期损失一经营成本利差(spread)反映了贷款利率与资金成本率之间的差额；手续费收入主要是由贷款产生的相关收入(如承诺费)；预期损失通常指银行的呆账准备。