新资本协议中违约概率模型的研究与应用
新资本协议中违约概率模型的研究与应用
《新资本协议中违约概率模型的研究与应用》甲方（研究机构）：____________________地址：_______________________________联系方式：___________________________乙方（应用机构）：____________________地址：_______________________________联系方式：___________________________鉴于甲方为一家专注于金融风险管理和研究的机构，乙方为一家希望应用违约概率模型以符合新资本协议要求的金融机构。
双方本着平等自愿、诚实信用的原则，就违约概率模型的研究与应用事宜达成如下协议：第一条研究与开发1.1 甲方负责根据新资本协议的要求，为乙方开发或提供违约概率模型（以下简称“模型”）。
1.2 甲方应确保模型的研究与开发符合相关法律法规及行业标准，并提供相应的技术支持和咨询服务。
1.3 乙方应提供必要的数据和信息，以协助甲方完成模型的开发工作。
第二条模型的交付与验收2.1 甲方应在合同签订后____个月内完成模型的开发，并向乙方交付模型及相关文档。
2.2 乙方应在收到模型后____个工作日内进行验收。
如乙方在规定时间内未提出异议，则视为验收合格。
2.3 如乙方在验收过程中发现模型存在缺陷或不符合约定要求，应立即通知甲方，并提供缺陷详情。
甲方应在接到通知后____个工作日内进行修复或调整。
第三条责任与义务3.1 甲方应保证模型的准确性和可靠性，如因甲方原因导致模型存在重大缺陷，甲方应承担相应的赔偿责任。
3.2 乙方应确保提供给甲方的数据真实、准确、完整，如因乙方提供的数据问题导致模型应用失败或损失，乙方应承担相应责任。
3.3 乙方在应用模型过程中，应遵守新资本协议及国家相关法律法规的规定，确保模型应用的合法性。
第四条知识产权与保密4.1 甲方对模型享有知识产权，乙方仅限于内部使用，不得擅自复制、转让或泄露给第三方。
IRB方法以及其在中国银行界的运用
IRB方法以及其在中国银行界的运用张旻 2002-04-15 11:33:32在巴塞尔委员会颁布的《新资本协议》草案第二稿中，非常明确地确立了内部评级法即IRB方法在风险管理中的作用。
IRB方法根据违约概率（PD），给定违约概率下的损失率（LGD），违约的总敞口头寸，以及期限（M）等因素来决定一笔授信的风险权重，IRB按照复杂程度可以分为初级法和高级法。
按照内部评级法的规定，银行将银行账户中的风险划分为以下六大风险：公司业务风险、国家风险、同业风险、零售业务风险、项目融资风险和股权风险。
然后，银行根据标准参数或内部估计确定其风险要素，并计算得出银行所面临的风险。
这些风险要素主要包括：违约概率（PD），指债务人违反贷款规定，没有按时偿还本金和利息的概率；违约损失率（LGD），指债务人没有按时偿还本金和利息给银行带来的损失的状况，它表现为单位债务的损失均值；违约风险值（EAD），指交易对象违约时，对银行所面临的风险的估计；期限（M），指银行可以向监管当局提供的交易的有效合同期限。
IRB方法的主要目标就是使得资本的配置更加精确，与银行内部的信用风险更加匹配。
这与拥有完善的风险管理体系的银行对信用风险和资本充足率的内部评估框架也是一致的。
为了更好地进行风险管理，中国银行界需要采用诸如IRB方法等一些先进的风险管理方法，但是实施IRB方法需要银行满足如下的最低要求，实现这些最低要求的本身就是对中国银行界的重大挑战。
（1）信用风险的有效细分。
新资本协议要求，采用内部评级法的银行需要具备风险评级系统，该系统可以有效地区分信用风险的不同水平，经营良好的借款人至少要划分为6—9个等级，不良借款人至少要划分2个等级。
（2）评级的完备性和完整性。
巴塞尔委员会要求，银行在给予贷款承诺之前，需要对每个借款人和融资项目进行评级，这种评级必须是独立的，而且需要完善的风险评级流程和组织结构来保证评级的独立性。
（3）评级系统和方法的改善。
银行从业《风险管理》考点：违约概率
违约概率是指借款⼈在未来⼀定时期内发⽣违约的可能性。
在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款⼈内部评级1年期违约概率与0.03%中的较⾼者。
巴塞尔委员会设定0.03%的下限是为了给风险权重新定下限，也是考虑到商业银⾏在检验⼩概率事件时所⾯临的困难。
【单选】在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款⼈内部评级1年期违约概率与（）中的较⾼者。
A．0.1％ B．0.01％ C．0.3％ D．0.03％
答案：D
违约概率的估计包括两个层⾯：⼀是单⼀借款⼈的违约概率；⼆是某⼀信⽤等级所有借款⼈的违约概率。
《巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法的商业银⾏估计其各信⽤等级借款⼈所对应的违约概率，常⽤⽅法有历史违约经验、统计模型和外部评级映射三种⽅法。
与违约概率容易混淆的⼀个概念是违约频率，即通常所说的违约率。
违约频率是事后检验的结果，⽽违约概率是分析模型作出的事前预测，两者存在本质的区别。
与违约概率容易混淆的另⼀个概念是不良率，使不良债项余额在所有债项余额的占⽐，⼆者不具有可⽐性。
国内外违约挽回率影响因素的比较研究及启示
巴塞尔新资本协议 的核心之一为内部风险评级体 系 ，新协议强调 内部评级法 （ｎ ｒ ｌ ａｎ ａ ｄＡ － Ｉｅ ａＲｔｇ ｓ ｐ ｔｎ ｉ Ｂ ｅ ｐ ａｈｓ ＩＢ ｒ ｃｅ， Ｒ ）在风险管理 和资本监管中的重要作用。 ｏ 内部评级法的衡量依靠 四方面的数据 ，包括违约概率 （ ｒ ａｉｙ ｆ ｅ ｕ ， Ｄ）， 约 损 失 率 （ ｏ ｉ ｎ Ｐｏ ｂｉ ｏＤ ｆ ｌ Ｐ ｂ ｌ ｔ ａｔ 违 ＬｓＧｖ ｓ ｅ
参 考文 献 ：
作者简介 ：黄菲菲 （９２ ，福 建福 州人 ，硕士 。 １８ 一）
研 究方 向 ：金 融 管理 与 金 融创 新 。
基金项 目：国家 自然基金项 目 目编
ＨＵＡ ｅ—ｅ， Ｃ Ｎ Ｊ — ｎ ＮＧ Ｆ ｉｆｉ ＨＥ ｉ ｌ ｇ ｎ ｏ
（ ｏ ｅｅｏ ｕｉ ｓ Ｍａ ａ ｅ ｅｔ ｕｑ ｏＵ ｉ ｒｔ ， ， ｕ Ｆｊ ｎ３ ２ ２ ， ｈｎ Ｃ ｌｇ ｌ ｆＢ ｓ ｅ ｎｇｍ ｎ ，Ｈ ａ ｉ ｎ ｅ ｉ ， ｕａ ６ ０ １ Ｃ ｉ ｎｓ ａ ｖ ｓｙ ｉ ａ）
维普资讯
２ ０ ／９ 总 第 ３ １期 ０６１ ５
文章 编号 ：１０ —１８ （０ ６ ９ １７ ０ ０１ ４Ｘ ２０ ）１ —０３ — ４
商 业 研 究
国内外 违 约挽 回率 影 响 因素 的 比较研 究 及 启示
黄菲菲 ，陈金 龙
（ 华侨 大学 工商管理学院，福建 泉州 ３２２ ） ６０ １
良资 产 问题 。 关 键词 ：违 约损 失 率 ；违 约挽 回 率 ；影 响 因素 中 图分类 号 ：订 ５ ． ２４ 文 献 标识 码 ：Ａ
Ｃ ｍ ｐ ｒ ｔ ｅ Ｓ ｕ ｙ ｏ ｈ ａ ｔ ｒ ｎ ｕ ｎ ｉｇ Ｒｅ ｏ ｅ ｙ Ｒａ ｅ ａ ｍｅ ａ ｄ Ａｂ ｏ ｄ ｏ ａ ａ ｉ ｔ ｄ ｎ ｔ ｅＦ ｃｏ ｓ Ｉ ｆ ｅ ｃｎ ｃ ｖ ｒ ｔ ｔＨｏ ｎ ｒ ａ ｖ ｌ
浅议商业银行违约概率的测算方法
浅议商业银行违约概率的测算方法经济学院国际经济与贸易系谢虹0311995 提要：违约概率是计算贷款预期损失、贷款定价以及信贷组合管理的基础，因此如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。
本文根据我国商业银行的现状，分析了建立违约概率估计模型的理论和方法，提出了我国商业银行建立违约概率模型的一些建议，希望对指导建立内部评级体系和信用风险管理有些许借鉴意义。
关键词：商业银行，虚因变量模型，Logistic模型，违约概率国际银行业监管的统一标准——《巴塞尔新资本协议》在2004年6月正式定稿。
与1998年的协议相比，新协议的最大创新之处是提出IRB法，即允许银行采用内部数据估计风险计量参数，包括违约概率PD，违约损失率LGD违约风险暴露EAD和有效期限M等。
其中，无论是初级法还是高级法都要求银行自行估计客户的违约概率PD。
因此，违约概率是银行信用风险计量的基础，准确测算违约概率对银行防范和控制信用风险十分重要。
但是由于我国商业银行的风险管理水平普遍落后于国外先进银行，尤其表现在风险量化方面，因此把《新资本协议》实施作为银行监管和提升风险管理水平的手段对我国商业银行来说既是挑战也是机遇。
下面本文将在可供商业银行选择的概率计算方法中结合我国商业银行的实际，对违约概率测算中相关问题进行研究。
一、数据采集对一个客户信用状况的分析包括两方面：一是定量分析，主要是财务数据的分析；二是定性分析，包括管理水平、市场竞争力和领导者素质等。
因此我们测算客户违约概率时采集的数据也必须包括定性数据和定量数据两部分。
建模数据的质量很关键，其好坏直接关系到模型结果正确与否。
建模所需要的数据有两类，一类是违约客户（坏客户），另一类是非违约客户（好客户）。
根据经验，建立相关的企业客户违约概率模型至少需要1000个以上客户样本，所建立的违约概率模型才可能具有较好的稳定性。
样本越多，其结果的精确性也越高。
由于国内大部分银行一般从2000年以后才开始注意收集并保存完整的客户数据，所以违约客户的数量相对较少。
新资本协议中违约概率模型的研究及应用(doc 15页)
新资本协议中违约概率模型的研究及应用(doc 15页)新资本协议中违约概率模型的研究与应用Research and Application of PD Model in New Basel Capital Accord武剑王健内容摘要：巴塞尔新资本协议实施在即，新资本协议与以前版本的重大突破在于它倡导使用内部评级法（IRB）以加强风险监管的敏感性。
而客户违约概率（PD）的准确计算正是内部评级法的核心内容。
本文就详尽介绍了违约概率的概念、定义，计算违约概率的发展过程；并重点研究分析了一些较为成熟的违约概率计算模型和数学统计方法，并结合建行违约概率计算的应用提出一些经验之谈，同时对国内商业银行客户违约概率研究的发展提出了建设性的意见。
关键词：内部评级法违约概率违约数据上述标准只是一个参考定义，由于我国没有发布具体企业违约或破产的统计信息，没有明确的划分企业违约的标准可供参考，为了选取样本和建立判别模型，还必须制定一个切实可行的违约与非违约企业的界定标准。
企业违约集中和突出表现为企业财务违约，以违约、无偿付能力或破产为显著特征和具体表现形式，是违约程度逐步加深的三种具体表现形式，也是企业违约逐步加剧的三部曲。
从企业财务违约表现入手，抓住三个财务违约的显著特征，就可以对企业是否违约进行准确划分。
违约、无偿付能力或破产在实务中都表现为企业无法按贷款合同约定偿还银行本金和利息。
因此，我们把年底企业能否按时偿还银行贷款本息作为企业违约与否的界定标准。
二、计算违约概率的数学工具从统计学角度看，可以进行违约概率分析的数学工具主要包括判别分析、逻辑回归、主成分分析和神经网络等四种类型。
（1）判别分析判别分析是一种度量特定范畴内因子重要程度的分类方法。
如检验引起客户违约的主要因素，只要能确定所有可能的影响因素，模型就可以使用这些因素在违约主要因素和次要因素之间做出判别分析。
在错判概率最小或错判损失最小的前提下，建立一个计算准则，对给定样本，依据该准则判断是否违约。
上市公司违约概率的实证研究
上市公司违约概率的实证研究内部评价法分为初级法和高级法，初级法是当前国内研究的重点。
而初级内部评级法的核心部分就是违约概率的计算，其中模型化的计算方法是当今研究的主流。
本文利用EDF模型对我国上市公司的最新数据作了实证分析，结果显示，虽然理论预期违约率值较穆迪公司公布的参考区间偏小，但还是具有一定的风险预警作用。
关键词：内部评级法违约概率EDF模型巴塞尔新资本协议于2004年6月公布，作为其核心内容的内部评级法(Internal Ratings-Based Approach)，该方法允许管理水平较高的商业银行采用银行内部对客户和贷款的评级结果来确定风险权重、计提资本，从而将资本充足率与信用风险的大小有机结合起来。
但是在很长一段时间内，我国商业银行不具备条件实施巴塞尔新资本协议中的高级内部评级法，所以目前的研究重点应该是内部评级的初级法。
在内部评级初级法中，违约概率（PD）由银行自己提供估计值，而违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）和期限（M）等是由委员会规定的监管指标。
因此，违约概率的测度就是当前内部评级系统建立过程中研究的重点和热点问题。
早期的研究违约的模型有判别分析和Logistic回归等，但它们也只是二分类问题，对应的是判别概率而不是真正的违约概率。
现代的违约概率测度模型主要有KMV的EDF模型、JP Morgan的Credit Metrics模型、McKinsey的CreditPortfolio View模型、CSFP的CreditRisk+模型以及应用保险精算方法的死亡率模型等，这些模型是当今研究的主流。
本文主要利用KMV的EDF模型应用我国上市公司的数据作一些实证分析，以验证模型化的方法在中国市场中的适用性。
EDF模型的原理公司股权价值与资产市值之间的关系可用Black-Scholes公式表示为：公司股权价值波动率和资产价值波动率之间的关系式为：。
式中，E 为公司的股权价值，σE 为股权价值波动率，V 为资产市值，σV 为资产市值的波动率，r 为无风险利率，T 为距离债务到期日的时间长度，N (·)为累积正态分布函数。
穆迪违约损失率模型Moody LGD
Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议下的违约损失率模型开发与债项评级的解决方案2009年2月介绍大纲巴塞尔新资本协议：关于违约损失率的相关要求违约损失率的影响因素和模型违约损失率模型开发与债项评级的解决方案–中国的挑战–主要问题–解决方案的框架结构–业务流程改进解决方案–模型开发的初步工作：专家模型和模型因素的分析–问题的讨论2Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议：违约损失率的相关要求标准法和内部评级法：抵押品管理标准法和内评初级法规定有资格的抵押品应该具备以下特点：法律地位明确能够客观估值（可以采取盯市价格）良好的流动性价值波动性较低和交易对象的信用相关性较低有资格的抵押品种类：金融抵押品（标准法和内评初级法）应收账款（内评初级法）商用房地产/居住用房地产（内评初级法）其它抵押品（内评初级法）4标准法：认可抵押品类型标准法认可的抵押品：–现金类，包括存款证明或者银行发行的类似现金的工具。
–黄金–债券类，包括公认的外部信用评级机构评定的债券（国家公共部门发行BB-，其它机构BBB+以上）和未经外部信用评级机构的债券（银行发行、交易所交易、优先债务等）。
–股票类，包括纳入主要市场指数中的股票和可转换债券等。
–证券和基金类，包括集体投资可转让证券和共同基金。
标准法中综合法认可的抵押品（在简化法基础上）：–不属于主要市场成份股，但在认可交易所交易的股份–集体投资可转让证券和共同基金（每日公开报价）–满足一定标准的银行发行的未经外部评级机构评估的债券5标准法：信用风险缓释的调整一、简化法（风险权重）根据替代原则将抵押或者担保部分与风险暴露部分分开计算权重。
二、综合法（风险暴露和风险权重）考虑抵押品无法按面值变现的风险和银行无法对抵押品行使物权的风险–未来贷款期限内抵押价值的波动性–抵押部分和风险暴露部分的价值变化–抵押品标价货币和贷款货币不一致产生的汇率风险风险缓释调整后风险暴露=Max {0, [E x (1 + H e) –C x (1 –H c–H fx)]}H e: 风险暴露本身价值波动的调整折扣H c: 抵押品价值波动的调整折扣H fx: 货币错配的调整折扣（1）标准监管折扣（2）银行自行估计的折扣67内部评级法初级法：违约损失率的标准内评初级法不直接调整风险权重，而是调整PD ，LGD ，和EAD 。
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新资本协议中违约概率模型的研究与应用Research and Application of PD Model in New Ba sel Capital Accord武剑王健内容摘要：巴塞尔新资本协议实施在即，新资本协议与以前版本的重大突破在于它倡导商业银行使用内部评级法（IRB）以加强风险监管的敏感性。
而客户违约概率（PD）的准确计算正是内部评级法的核心内容。
本文就详尽介绍了违约概率的概念、定义，计算违约概率的发展过程；并重点研究分析了一些较为成熟的违约概率计算模型和数学统计方法，并结合建行违约概率计算的应用提出一些经验之谈，同时对国内商业银行客户违约概率研究的发展提出了建设性的意见。
关键词：内部评级法违约概率违约数据背景巴塞尔新资本协议即将于2003年底正式公布，并拟于2006年在各成员国实施。
新资本协议首次提出了涵盖“三大支柱”（资本充足率、市场监管和市场纪律）的监管框架，进一步充实了金融风险监管的内容和方式，这将对中国银行业未来发展产生重大和深远的影响。
新资本协议的核心内容是内部评级法（IRB法），允许管理水平高的银行采用IRB法计算资本充足率，从而将资本充足率与银行信用风险的大小紧密结合起来。
可以说，满足资本监管的IRB法代表了巴塞尔委员会认可的并希望商业银行，特别是大银行今后广泛采用的内部评级体系。
IRB法代表了信用风险管理技术发展的大方向。
在新协议的推动下，许多国家的银行都在积极开发IRB法，力争在2006年达标。
银监会也已经明确指出，各家商业银行应该尽早着手收集内部评级体系所需的各项必要信息，为今后采用定量分析方法监测、管理信用风险做好基础性工作。
在一段时间之后，如银行条件具备，银监会将考虑使用内部评级法进行资本监管，并为银行改进风险管理提供激励机制。
当前困扰国内商业银行应用内部评级法的主要障碍各家商业银行所面临的风险度量的技术差别和数据的缺失。
新资本协议要求银行不断提高风险计量的精确性和敏感性，鼓励有条件的银行建立并使用内部评级体系，由此准确计算出交易对手的违约概率（PD）、违约损失率(LGD)、风险敞口(EAD)及敞口期限(M)等要素，由此确定风险资产权重和资本充足率。
因此准确计量这些风险指标对商业银行应用内部评级法就显得至关重要。
而在这些风险指标计算中，违约概率的计算又成为了其中最基础、最关键的问题。
事实上，在整个内部评级法以及全面风险管理的应用中，客户违约概率的准确计量都是最核心的问题，它是预期损失、经济资本、贷款风险收益率计算的基础。
本文在新资本协议框架下，着重探讨了违约概率模型的建立、运算和检验等关键步骤，提出了中国银行业的应对策略。
一、违约概率的标准定义违约概率是指借款人未来一定时期内不能按合同要求偿还贷款本息或履行相关义务的可能性。
在新资本协议中，违约概率被具体定义为借款人一年内的累计违约概率与3个基本点中的高者。
巴塞尔委员会设定0.03%的下限既是为了给风险权重设定下限，同时也是考虑到银行在检验小概率时所面临的困难。
2002年，巴塞尔委员会对内部评级法实施过程中的许多关键指标进行了重新定义，其中客户违约定义是在广泛征求各国银行意见的基础上制定的，具体内容表述为。
当下列一项或多项事件发生时，相关的债务人即被视作违约。
（1）能判定债务人不可能偿还全部债务（本金、利息或其它费用）；（2）与债务人的任何债务有关的信贷损失事件，如销帐、提取特别准备金或债务重组，包括豁免或推迟偿还本金、利息或其它费用；（3）债务人的任何债务逾期90天以上；或（4）债务人申请破产或要求债权人提供类似的保护。
上述标准只是一个参考定义，由于我国没有发布具体企业违约或破产的统计信息，没有明确的划分企业违约的标准可供参考，为了选取样本和建立判别模型，还必须制定一个切实可行的违约与非违约企业的界定标准。
企业违约集中和突出表现为企业财务违约，以违约、无偿付能力或破产为显著特征和具体表现形式，是违约程度逐步加深的三种具体表现形式，也是企业违约逐步加剧的三部曲。
从企业财务违约表现入手，抓住三个财务违约的显著特征，就可以对企业是否违约进行准确划分。
违约、无偿付能力或破产在实务中都表现为企业无法按贷款合同约定偿还银行本金和利息。
因此，我们把年底企业能否按时偿还银行贷款本息作为企业违约与否的界定标准。
二、计算违约概率的数学工具从统计学角度看，可以进行违约概率分析的数学工具主要包括判别分析、逻辑回归、主成分分析和神经网络等四种类型。
（1）判别分析判别分析是一种度量特定范畴内因子重要程度的分类方法。
如检验引起客户违约的主要因素，只要能确定所有可能的影响因素，模型就可以使用这些因素在违约主要因素和次要因素之间做出判别分析。
在错判概率最小或错判损失最小的前提下，建立一个计算准则，对给定样本，依据该准则判断是否违约。
对客户违约概率的计算属于多元判别分析。
具体而言，将已有的客户违约数据对应相应客户信用分类的样本进行分类，对各组样本选择相应的自变量进行统计分析，求出合并协方差矩阵。
再利用新样本数据中相应的变量代入公式求得马氏距离，距离最小的表示新样本数据与该类样本最为相似，由此归入此类（违约或不违约），并根据距离远近求出新客户一年期违约概率。
目前，国际通行的统计工具软件，如SAS、SPSS、Statistcs等都能够提供判别分析功能，可以根据用户需要定制前端更加友好的界面，从而更直接地进行违约概率的计算和判别。
（2） Logistic逻辑回归此类模型是计算违约概率的传统工具，其基本原理是对已有客户违约和不违约样本0-1分类，根据业务规则，选取一定指标作为解释变量。
取得这些已有先验数据的样本后，将P设为客户违约概率，（1 -P）为客户不违约的概率，将比率P/（1-P）取自然对数得Ln(P/(1-P)),即对P作LOGIT转换，由此建立线形回归方程进行分析。
实践表明，这种模型对判断二分类变量的关系有着良好效果。
而违约事件正好属于二分变量范畴，因此这种模型在计算PD过程中有着很好的适用性。
（3）主成分分析主成分分析是“空间旋转”构造原变量的线形组合，产生一系列互不相关的新变量，从中选出少数主要变量，使之包含尽可能多的原变量信息，从而使得用这几个新变量代替原变量分析问题和解决问题成为可能。
当研究对象确定后，变量中所含信息的大小通常用该变量的样本方差来度量。
在现实经济生活中，影响违约的因素很多，如企业经营状况、财务状况、还款意愿、担保品价值、政府干预等，这些因素对违约的发生有着不同的贡献，对违约概率的分析没有必要考虑所有影响因素，运用主成分分析可以从变量的相互影响关系中萃取出主要因素，并根据各要素所含信息的多少确定变量关系和计算方法。
统计实验表明，该方法在计算PD时，如单独使用，往往造成模型不健壮，即参数缺乏稳定性，但它可以十分有效地确定解释变量集合，因此在模型建立的前期发挥着重要作用，若与其他模型结合，会收到良好效果。
（4）神经网络分析神经网络模型是近年发展起来的一种信用分析模型。
它与非线形判别分析十分相似，扬弃了危机预测函数的变量是线形并且相互独立的假设。
神经网络模型能深入挖掘预测变量之间“隐藏”关系，正在成为非线性违约预测函数的重要根据。
在人脑中，穿梭于神经元间的电子信号是受到抑制还是得到激活，取决于神经元网络过去学习的内容。
同样，采用硬件或是软件构建的人工神经元与生物神经元的行为方式基本相似。
神经网络的行为来源于相互联系的单元的集合性行为。
神经元之间的关联并不是固定不变的，而是可以通过神经网络与外界间的相互作用所产生的学习过程进行相应的修改。
三、违约概率模型的比较研究（1）古典违约分析银行最初的信用违约概率分析更像一个专家系统，这种分析过程多是依赖于训练有素的专家的主观判断的定性分析系统，一个信贷人员在其职业生涯中，积累了这种信用分析经验，进而成为专家。
在信用分析模型不甚发达的时代，这些信贷专家的经验判断对银行来说是弥足珍贵的，他们对贷款的审核过程很有借鉴意义。
其评估过程大致如下：基于以前客户贷款违约情况资料的分析，将客户的违约情况大致分为几种情况，如很低、低、中、高、很高五个数量级，然后对新贷款客户进行全方位的判断。
尽管这种判断方式无法给出具体的违约概率值，但这种客户违约判断方式在银行发展早期还是相当有效的，也在一定程度上控制了信用风险，特别像财务比率的分析思想，直到现在都是违约概率模型不可或缺的组成成分。
然而，古典违约分析过多依赖信贷专家的主观判断，在实际应用中精确度和一致性很难保证。
（2）奥特曼模型Altman教授创立的Z模型是建立在单指标比率水平及绝对水平基础之上的多变量模型。
这些数值经过综合计算产生的衡量标准能有效地区分违约与非违约客户。
这种标准之所以有效是因为通过对已有的违约客户和非违约客户的相关数据样本进行统计分析，两组的组内方差较小，组间方差很大，样本显著性非常高，即违约客户所呈现的各种比率和财务趋势与那些财务基础良好的公司截然不同。
银行利用这种模型进行判断，当贷款申请者的评分濒于临界点时，要么拒绝其申请，要么对其进行详细审查。
通过这种判断方式，就可以很自然的通过对客户相关指标得出恰当的分类，从而对客户违约概率进行大致估判。
奥特曼多变量模型是以财务比率为基础的，在该模型基础上后来又产生了很多变形，但基本的Z模型沿用至今，并且已经拓展应用于私人企业、非制造企业以及上市公司等广泛领域。
迄今，奥特曼模型在国外商业银行得到广泛应用。
ALTMAN选择的单指标是经过大量样本分析后确定的，具有相当的精准性和稳定性。
这些指标包括衡量公司的获利能力、流动能力、偿债能力的各种比率。
对于缺乏内部评级系统的金融机构或客户系统性风险无法界定时，可以采用比较简练的奥特曼模型。
（3）决策树模型决策树模型在判断客户违约概率上也有广泛应用。
在决策树模型中，按照申请者特征，由重要到次要，对不同指标连续地分割。
这样一个客户的样本空间可被分成若干细小的模块，例如借款人可分成拥有住宅及租赁住宅两大类。
拥有住宅者又可以再分成不同的收入水平，每个收入水平上的申请又可继续分成在现有地点居住两年以上者及以下者。
这样整个样本空间就被分割成互不交叉的“小组”。
该模型总的原则就是将整体按照不同的违约状况不断分割，接着即可根据每个“小组”的违约概率进行信用决策。
决策树模型原理和操作比较简单，系统开发难度较小，主要应用于没有成熟的统计、计量分析能力且有相当丰富的客户样本。
此外，决策树模型能比信用计分模型更有效地处理变量之间的相互作用。
即使在一些变量缺失的情况下，决策树模型也能产生信用分数。
其不足之处在于，对一些最底层的“细胞”，可能只有极少的数据，因而不能满足统计所需的样本规模要求。
（4）宏观迁移模型该模型由麦肯锡公司提出，属于多因素分析模型。