2016年银行专业资格考试即将开始，提前做好考试备考工作，对成功通过考试有很大的帮助。出国留学网银行专业资格考试栏目为大家分享“初级银行专业风险管理2016考点：客户评级”，希望对大家有所帮助!
客户评级是指商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。客户评级的评价主体是商业银行，评价目标是客户违约风险，评价结果是信用等级和违约概率(PD)。
债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期 90天以上。若债务超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视为逾期。
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。
违约频率是事后检验的结果，而违约概率是分析模型做出的事前预测。假设商业银行当年将1000个客户的信用等级评为A级，该评级对应的平均违约概率为1%;第二年观察这组客户，发现有15个客户违约，则15∕1000×100%=1.5%就是违约频率。
信用风险计量是现代信用风险管理的基础和关键环节。信用风险计量经历了从专家判断法、信用评分模型到违约概率模型三个主要发展阶段。
专家判断法即专家系统(ExpertSystem)，是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。专家系统在分析信用风险时主要考虑两方面因素：与借款人有关的因素(声誉、杠杆、收益波动性)、与市场有关的因素(经济周期、宏观经济政策、利率水平)。
常用的专家系统：
5Cs：品德character、资本capital、还款能力capacity、抵押collateral、经营环境condition。
5Ps：个人因素personal、资金用途因素purpose、还款来源因素payment、保障因素protection、企业前景因素perspective。
信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险.并将借款人归类于不同的风险等级。应用最广泛的信用评分模型有：线性概率模型、Logit 模型、Probit模型和
违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法，与传统的专家判断法和信用评分模型相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率。需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累五年的数据。
RiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种是适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。
KMV的CreditMonitor模型是一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系。企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权。
KPMG风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不论是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的。根据风险中性定价原理，无风险资产的预期收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的，即P1(1+K1)+(1-P1)×(1+K1)×=1+i1
死亡率模型是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户/债项的违约概率(即死亡率)。通常分为边际死亡率和累计死亡率。例如：根据历史数据分析得知，商业银行某信用等级的债务人在获得贷款后的第1年、第2年、第3年出现违约的概率(即边际死亡率)分别为1%、2%、3%。则根据死亡率模型，该信用等级的债务人能够在3年到期后将本息全部归还的概率[贷款存活率(SR)]为：(1-1%)×(1-2%)×(1-3%)=94.1%，上述结果也意味着该信用等级的债务人在3年期间可能出现违约的概率(即累计死亡率) 为：1-94.1%=5.9%
推荐阅读：