信用风险的度量方法
信用风险的度量
信用风险的度量信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。
定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.信贷风险的风险因素(一)信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。
内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
4借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；宏观经济发展状况的不稳定性；自然社会经济生活中可变事件的不确定性；经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等信贷风险的风险因素(二)信用风险的识别单一法人客户的信用风险识别集团法人客户的信用风险识别个人客户的信用风险识别贷款组合的信用风险识别单一法人客户的信用风险识别基本信息分析财务分析非财务因素分析管理层风险分析行业风险分析生产经营风险分析担保分析保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别整体状况分析信用风险特征分析个人客户的信用风险识别基本信息分析个人信贷产品风险分析个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款（我国尚无此业务）贷款组合的信用风险识别组合类单笔贷款的相关性正相关——集中于特定行业、业务系统性风险负相关：风险分散化专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；（2）主观性问题对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；（3）标准化困难将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。
信用风险度量方法
信用风险度量方法
1、简介
信用风险度量是一种衡量信用风险大小的定量方法。
它是一套通过财
务报表分析，体现出一定企业信用状况的风险评估工具。
信用风险度量方
法是衡量企业的信用状况、有效控制企业的信用风险、正确认定企业信用
等级、为企业做出决策提供必要的证明和预测性信息等重要的评估工具。
（1）财务状况分析法
财务状况分析法是最常用的信用风险度量方法，它主要是利用企业的
财务报表，以及相关的因素，如成本构成、资产结构、负债情况等等，来
进行逐项分析，从而评估企业的信用风险程度。
主要包括：流动比率分析、负债资产比率分析、现金流量分析、速动比率分析等。
（2）信用评级法
信用评级法是指依据信用风险因素分析后，按照国家规定为企业制定
的信用等级，以此来判断企业的信用风险程度。
信用评级法一般通过财务
分析来比较企业生产、经营情况，并将企业归为不同的信用等级，其中一
般包含AA级信用、A级信用、BBB级信用等。
（3）财务指标计算法
财务指标计算法是一种可以用来测量企业信用风险的量化技术，它结
合财务数据和环境因素，利用计算机对企业的信用风险进行评估。
信用风险度量之VaR法
信用风险度量之VaR 法信用评级上升和下降的作用是会影响贷款的剩余现金流量所必需的信用风险价差或升水，因而也会影响贷款的内含的市场（或现在的）价值。
如果一项贷款被降级，那么，必需的信用价差升水就应该上升（记住在我们的例子里假定契约性贷款利率固定在6%），因而，对于金融机构而言，贷款的现值将会下降。
信用评级上升会有相反的效果。
技术上说，因为我们在评估5年期，1亿美元，第一年末利率为6%的贷款，在该年内发生了“信用事变”（credit event ）之后，（以百万美元为单位衡量的）贷款的现值为：1 P r s r s r s r s =++++++++++++6616161106111222333444()()()() (4-1) 其中，r i 是无风险利率（所谓远期零利率），具体地，是预期未来存在1年的零息票国库券的利率，远期零利率是从现在国库券的收益率曲线中计算出来的（参见附录4-1）。
进而，s i 是年度信用价差，具体地，这里指的是一年期、两年期、三年期和四年期的特定信用评级的（零息票）贷款的年度信用价差（较后年份的值得自在公司债券市场上观察到的超过国库券利率的价差）。
在上面的例子里，第一年的600万美元息票或利息支付并未折现，可以被看作是一种债券或贷款可以赚得的自然增加的利息。
假设在第一年里，借款人从BBB 级上升到A 级，对金融机构而言，在有风险的一年时限的最后，贷款的现值或市场价值（以百万元计）会是：2P =++++=661037261043261049361053266234(.)(.)(.)(.)$108. （4-2） 在第一年末，如果贷款的借款人从BBB 级上升到A 级，那么，对于金融机构而言，（账面价值）为1亿美元的贷款的市场价值为1.0866亿美元。
（这是如果在一年期限之内金融机构将贷款在贷款销售市场上按照公平的市场价格或价值“卖出”而可以在理论上得到的价值。
）表2给出了其它信用事变发生情况下贷款的价值。
信用风险的计量方法
信用风险的计量方法为了确定信用风险的资本要求，需要计算信用风险加权资产总额。
巴塞尔委员会认为旧协议中计算信用风险资本要求的方法不够精确，而且金融创新与金融交易的复杂性降低了原方法的适用性。
为此，巴塞尔委员会提出多种方法以使协议对于信用风险的度量更加精确，其中提出对信用风险进行度量的主要方法有三个：标准化方法，银行内部评级法（IRB法），资产组合信用风险模型。
1．标准法是对1988年协议中处理信用风险方法的修改。
首先是风险权重确定标准的变化。
银行资产按其是否有外部评级以及外部评级机构对资产的评级结果给予一定的风险加权比。
新协议规定，银行对国家及央行的债权风险不再按是否属0ECD成员国划分，而采用出口信贷机构对外公开的信用等级；对银行、金融机构的债权风险，既可以按实际外部评级结果而定，又可按国家信用风险权重提高一档的简便方法处理；对非金融企业债权风险权重，按外部评级结果确定。
在标准法下，长期信用评级适用于长期债权和短期债权，而短期信用评级只能用于短期债权；如果一家机构同时拥有多个外部机构评定的信用等级，则选出两个最高者，若两个基本点最高者级次相同，则使用这一级次的信用等级作参考，若不同，则取次级作参考[20]。
巴塞尔委员会对外部评级提出了操作规定，建议各国监管当局不要允许银行机械地套用外部评级机构的结果。
正确的做法是，只有当银行及其监管部门对评级机构的评估资料的质量和方法感到满意时才去使用，并且银行在评估机制的选择上应保持方法的一致性，而不能拼凑不同机构的评估方法，这是因为不同的外部评级机构所使用的信用分析方法与等级术语不尽相同。
同时要注意所用评级机构的评估体系应与确定法定资本充足率的要求保持一致。
对外部信用评级机构的选择还要注意其评估的客观性、独立性、透明性、可靠性、通用性和信息资源的充分性，而且监管当局要注意对上述标准的识别。
其次，风险权重具有了较高的弹性。
银行对其他银行的短期债权享受优惠风险权重，但条件是债权是以本币计值并以本币作为资金来源。
《2024年我国商业银行信用风险度量及管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量及管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的不断发展和深化，商业银行作为金融体系的重要组成部分，其信用风险管理已成为业界和学术界关注的焦点。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产安全、维护金融市场稳定具有重要意义。
本文旨在探讨我国商业银行信用风险的度量方法及管理策略，以期为商业银行的信用风险管理提供理论支持和实证依据。
二、我国商业银行信用风险现状我国商业银行面临的信用风险主要源于贷款业务。
由于贷款业务是银行的主要收入来源，因此信用风险管理显得尤为重要。
当前，我国商业银行的信用风险主要表现为以下几个方面：1. 贷款集中度较高，部分行业或企业的违约风险较大；2. 信用评级体系不完善，导致风险评估不准确；3. 内部信用风险管理机制不健全，缺乏有效的风险控制措施；4. 外部环境变化，如经济周期、政策调整等，对信用风险产生影响。
三、信用风险度量方法针对上述信用风险现状，本文介绍几种常用的信用风险度量方法：1. 信用评分模型：通过建立评分模型，对借款人的信用状况进行量化评估，如KMV模型、Z-score模型等；2. 信用组合模型：基于资产组合理论，对贷款组合的信用风险进行评估和度量；3. 信用等级转移模型：通过分析历史数据，预测借款人的信用等级转移概率，从而度量信用风险；4. 大数据分析和人工智能技术：利用大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高信用风险的识别和评估能力。
四、信用风险管理策略针对不同信用风险的度量结果，本文提出以下管理策略：1. 完善内部信用风险管理机制：建立完善的信用风险管理机制，包括风险评估、监控、预警和处置等环节；2. 加强行业和区域风险管理：针对不同行业和区域的信用风险特点，制定相应的风险管理策略；3. 强化信贷审批和贷后管理：加强信贷审批的严格性和贷后管理的有效性，降低违约风险；4. 利用大数据和人工智能技术提高风险管理水平：通过大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高风险识别和评估能力。
商业银行信用风险及评估方法应用述评
商业银行信用风险及评估方法应用述评商业银行信用风险是指商业银行在经营过程中面临的、潜在的信用风险,包括信用风险、流动性风险和法律风险等方面。
评估商业银行信用风险是防范金融风险、提高金融机构业绩的重要手段。
以下是商业银行信用风险的评估方法和评估实例:1. 信用风险指标评估商业银行信用风险指标评估是运用一些经济计量学方法,对商业银行的风险进行评估。
常用的风险指标包括信用风险平价指标(CDO)、信用风险度量指标(CVR)、信用损失准备指标(CG)等。
其中,信用风险平价指标是指衡量信用风险的相对大小,通常采用加权平均法计算。
2. 市场风险分析市场风险是指商业银行在市场中面临的风险,包括利率风险、汇率风险、流动性风险、信用风险等方面。
市场风险分析是通过对市场风险因素进行全面分析,以评估市场风险对银行风险的影响程度。
3. 信用风险度量信用风险度量是指商业银行对信用风险进行评估的过程,包括对信用风险的确认、评估和预测。
常用的信用风险度量方法包括:- 回溯法:对历史交易记录进行分析,评估未来信用风险;- 评分卡法:对信用风险进行量化,构建评分卡,评估信用风险; - 模型法:利用现代数学模型和统计方法,对信用风险进行预测和评估。
4. 法律风险分析法律风险是指商业银行在经营过程中面临的风险,包括法律诉讼、版权纠纷、商标侵权等方面。
法律风险分析是对银行面临法律风险进行全面分析,以评估法律风险对银行风险的影响程度。
5. 综合评估商业银行信用风险综合评估是指对上述方法和指标进行全面综合评估,以得出商业银行信用风险的评估结果。
综合评估结果可用于制定银行信用风险管理的政策和措施。
风险分析 第十三章 信用风险测量
力
Z模型和ZETA模型评述
第三步，针对于各个比率对借款还本付息的影响程 度，选用Fisher、Bayes等判别分析法，建立由上 述比率指标所决定的线性判别函数，确定每个比 率的影响权重，即可得到一个Z值评分模型
1、Z值评分模型
第四步，对一系列所选样本的Z值进行分析，得到一 个违约或破产临界值以及一个可以度量贷款风险 度的Z值区域
正常 关注 次级 可疑 损失
专家分析法评述
专家分析法直指信用风险的核心本质，目前得到了世界上绝 大多数国家的认可和采纳，但也存在着两个主要问题：
（1）一致性 对于相似的借款人，不同的信贷负责人运用不同的评价标准
可能得出不同的评价结果 （2）主观性 对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一
第三，未知总体分布或未知总体分布函数前提下， 根据Fisher准则得到最优线性判别函数
Z值评分模型的应用
两类错误 第Ⅰ类错误（Type Ⅰ error）： 模型预测借款人不会违约，但事实上违约了 第Ⅱ类错误（Type Ⅱ error）： 模型预测借款人会违约，但事实模型的改进：ZETA模型 1977年，Altman等人对Z值评分模型进行了扩展，建
5W法
也有金融机构将分析的因素归纳为5W： 借款人（Who） 借款用途（Why） 还款期限（When） 担保物（What） 如何还款（How）
5P法
也有金融机构将分析的因素归纳为5P： 个人因素（Personal） 目的因素（Purpose） 偿还因素（Payment） 保障因素（Protection） 前景因素（Perspective）
信用风险度量方法综述.
=金融论坛>信用风险度量方法综述张玲1杨贞柿2[湖南大学工商管理学院长沙410082]一、前言信用风险很早就受到重视,经过几十年的发展,逐步形成了度量信用风险的各种传统和方法。
特别是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,各大银行或咨询公司便纷纷研究推出用于度量信用风险的内部模型。
这些方法比传统的方法更加注重应用现代金融理论和数理统计方法进行定量分析。
本文将回顾国内外信用风险度量方法并分析各种方法的优势和缺陷,供金融机构信用风险管理借鉴。
二、专家分析法专家分析法以借款人基本特征所反映出的各种信息为基础,依赖专家的主观判断来估算借款人的信用风险。
专家法要考虑的因素有很多,最为常用的是信贷5C 法。
商业银行根据贷款部门主管(专家对借款企业的资信品格(Ch aracter、资本实力(Capital、还款能力(Capacity、贷款抵押品价值(Collateral以及当时所处的经济周期(Conditions等因素考察评分,并通过专家的主观判断给予各个考察因素不同的权重,综合得出一个分值,以此作为信贷决策的依据。
分值的大小反映了借款人信用品质的好坏。
尽管现在很多银行仍然使用专家分析法,但是该类方法面临着一致性和主观性两个重大挑战。
对于相似的借款者,不同的信贷负责人可能运用完全不同的标准得出不同的评价结果,而且他们评判时易受感情和外界因素干扰,做出偏差较大的分析。
因此,近年来,金融机构已经逐渐放弃纯粹定性分析的专家分析,在此类方法中加入越来越多的客观定量分析。
三、信用评分法该类方法以评价对象的财务比率为解释变量,运用数理统计方法建立回归模型,以模型输出的信用分值或违约概率与基准值比较,度量评价对象的风险大小。
目前这类模型的应用最为有效,也被国际金融业和学术界视为主流方法。
此类方法主要包括多元判别分析模型、线形概率模型、Logit模型和Probit模型等。
(一多元判别分析多元判别分析法从若干表明评价对象特征的财务比率中筛选出能提供较多信息的变量建立判别函数,推导出错判率最小的判别模型,然后对研究对象所属类别进行判别。
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一、信用风险度量方法与模型１．传统的信用风险评价方法（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。
它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。
特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。
这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。
杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。
沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。
他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。
２．多变量信用风险判别模型多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。
多变量信用风险判别模型主要包括以下几种：（１）多元线性判定模型（Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型）。
其是财务失败预警模型，最早是由Ａｌｔｍａｎ（１９６８）开始研究的。
该模型通过五个变量（五种财务比率）将反映企业偿债能力的指标、获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。
一般地，Ｚ值越低，企业越有可能发生破产。
具体模型为：Ｚ＝Ｖ１Ｘ１＋Ｖ２Ｘ２＋…＋ＶｎＸｎ其中，Ｖ１、Ｖ２…Ｖｎ是权数，Ｘ１、Ｘ２…Ｘｎ是各种财务比率。
根据Ｚ值的大小，可将企业分为“破产”或“非破产”两类。
在实际运用时，需要将企业样本分为预测样本和测试样本，先根据预测样本构建多元线性判定模型，确定判别Ｚ值（Ｚ值的大小可以作为判定企业财务状况的综合标准），然后将测试样本的数据代入判别方程，得出企业的Ｚ值，并根据判别标准进行判定。
此方法还可以用于债券评级、投资决策、银行对贷款申请的评估及子公司业绩考核等。
（２）多元逻辑模型（Ｌｏｇｉｔ模型）。
其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间协方差相等的条件。
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。
（３）多元概率比回归模型（Ｐｒｏｂｉｔ回归模型）。
其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分位数可以用财务指标线性解释。
其计算方法是先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，求出企业破产的概率；其判别规则与Ｌｏｇｉｔ模型判别规则相同。
（４）联合预测模型。
联合预测模型是运用企业模型来模拟企业的运作过程，动态地描述财务正常企业和财务困境企业的特征，然后根据不同特征和判别规则，对企业样本进行分类。
这一模型运作的关键是准确模拟企业的运作过程，因此，它要求有一个基本的理论框架，通过这一框架来有效模拟企业的运作过程，从而能够有效反映和识别不同企业的行为特征、财务特征，并据此区分企业样本。
３．现代金融工程模型２０世纪８０年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。
（１）神经网络分析法。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。
该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。
（２）衍生工具信用风险的度量方法。
２０世纪８０年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。
然而，这些旨在规避市场风险应运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。
研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代表性的有下列三种：一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列ＲＥＥ计算模型。
二是模拟法，这种计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。
三是敏感度分析法，就是利用这些比较值通过方案分析或应用风险系数来估测衍生工具价值。
（３）集中风险的评估系统。
前述方法绝大多数是度量单项贷款或投资项目的信用风险，而很少注重信用集中风险的评估。
信用集中风险是所有单一项目信用风险的总和。
金融机构和投资者采用贷款组合、投资组合来达到分散和化解风险的目的。
１９９７年，ＪＰ摩根推出的“信用计量法”和瑞士信贷金融产品的“信用风险法”，均可以用来评估信用风险敞口亏损分布以及计算用以弥补风险所需的资本。
“信用计量法”是以风险值为核心的动态量化风险管理系统，它集计算机技术、计量经济学、统计学和管理工程系统知识于一体，从证券组合、贷款组合的角度，全方位衡量信用风险。
该方法应用的范围比较广，诸如证券、贷款、信用证、贷款承诺、衍生工具、应收账款等领域的信用风险都可用此方法进行估测。
“信用风险法”是在信用评级框架下，计算每一级别或分数下的平均违约率及违约波动，并将这些因素与风险敞口综合考虑，从而算出亏损分布与所需资本预测数。
二、分析与评价１．传统信用风险评价方法的分析与评价传统的信用评价方法必须根据经济环境和风险因素的变化不断调整自己分析和调查的重点，才能做出准确的决策。
虽然其有成熟的经验可资借鉴，但在实际估测某个企业的信用风险时，必须重新设定工作程序，而且企业信用调查与评价工作必须通过自己的实践来积累经验。
一般认为，传统的信用评价方法突出的问题是：风险因素的评价是定性的，主观性的分析有时不令人信服。
比如“沃尔比重评分法”在理论上存在一定的缺陷：至今未能证明为什么要选择这７个指标，而不是更多或更少些，或者选择别的财务比率，以及未能证明每个指标所占比重的合理性。
从技术上看，当某一个指标严重异常时，“沃尔比重评分法”会对总评分值产生不合逻辑的重大影响。
尽管沃尔的方法在理论上还有待证明，在技术上也不完善，但它还是在实践中被应用。
２．多变量信用风险判别模型的分析与评价多变量信用风险判别模型几种模型的优缺点主要体现在以下几个方面：（１）Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型具有较高的判别精度，但存在着几处不足：一是该模型要求的工作量比较大。
二是在前一年的预测中，Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型的预测精度比较高，但在前两年、前三年的预测中，其预测精度都大幅下降，甚至低于一元判别模型。
三是Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型有一个很严格的假设，即假定自变量是呈正态分布的，两组样本要求等协方差，而现实中的样本数据往往并不能满足这一要求。
（２）Ｌｏｇｉｔ模型的最大优点是，不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，具有了更广泛的适用范围。
目前这种模型的使用较为普遍，但其计算过程比较复杂，而且在计算过程中有很多的近似处理，这不可避免地会影响到预测精度。
（３）Ｐｒｏｂｉｔ模型和Ｌｏｇｉｔ模型的思路很相似，都采用极大化似然函数，但在具体的计算方法和假设前提上又有一定的差异，主要体现在三个方面：一是假设前提不同，Ｌｏｇｉｔ不需要严格的假设条件，而Ｐｒｏｂｉｔ则假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的ｐ分位数可以用财务指标线性解释。
二是参数ａ、ｂ的求解方法不同，Ｌｏｇｉｔ采用线性回归方法求解，而Ｐｒｏｂｉｔ采用极大似然函数求极值的方法求解。
三是求破产概率的方法不同，Ｌｏｇｉｔ采用取对数方法，而Ｐｒｏｂｉｔ采用积分的方法。
（４）与其他多变量信用风险判别模型相比，联合预测模型克服了其他模型只运用财务指标的片面性，能够动态模拟和反映企业的综合情况，但其仍存在着操作性较差的缺陷。
３．现代金融工程模型的分析与评价现代金融工程模型的几种信用风险度量模型的优缺点主要是：（１）神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。