信用风险论文
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇信用风险论文范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
信用风险论文范文第1篇
20世纪50年代，冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架，即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow，Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论，成为经济学分析的基础，从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”，建立了现代资产组合理论，标志着现代金融学的诞生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，开创了公司金融学，成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp－Limner)，建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black－Scholes－Merton)建立了期权定价模型(OPM)，至此，现代金融学，已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。
随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代，通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith)，都是这个领域的代表人物，为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance，国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。
行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。
2行为金融对信用风险管理的影响
2．1风险偏好
根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生改变。风险偏好的改变就会直接影响到他们面临的风险，最终会影响贷款方面临的信用风险。
2．2过度自信
过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，人们在作决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。投资者可能对自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量盲目投资的产生，盲目的多元化和贪大求全。
2．3羊群行为
企业决策由于存在较大的不确定性并涉及较多的技术环节，其决策往往由决策团体共同协商作出，主要属于群体决策，而群体决策有可能导致羊群行为(HerdBehaviors)的发生。羊群行为主要是指投资者在掌握信息不充分情况下，行为受到其他投资者的影响而模仿他人决策的行为。在企业决策中，羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从，也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从，而且是一种盲目的遵从。决策中的羊群行为可能造成决策失误。
2．4资本结构与公司价值
1958年，美国经济学家费朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默顿·米勒(MertonMiller)在《美国经济评论》发表了题为《资本成本、公司财务和投资理论》的论文，提出了著名的MM定理，主要内容是：在市场完全的前提下，企业的资本结构与企业的市场价值无关。即企业价值与企业是否负债无关，不存在最佳资本结构问题。如果证券价格准确地反映了公司未来现金收入流量的值，那么不管发行的是什么类型的证券，只要把公司发行的所有证券的市场价值加在一起，一定等于这个公司未来利润的现值。无风险套利活动也使得资本结构无关紧要，如果两个本质完全相同的公司因资本结构不同在市场上卖出的价格不一样的话，套利者就可以将更便宜的公司的证券全部买下，然后在价格相对较高的市场上卖出。因此，公司的资本结构就不再是不相干的问题。不同的现金收入流量对不同的投资者的吸引力也会各不相同，这些投资者对于他们感兴趣的现金收入流量愿意付出高价。特别是由于噪声交易者的存在，套利仍充满风险。所以，不同的资本结构，其公司价值显然是不同的，其信用风险必然不同。
3行为金融对金融租赁公司信用风险管理的启示
金融租赁业务由于涉及交易环节较多，交易结构较为复杂，不但面临客户(承租企业)不能按时履约的信用风险，也存在供货商不能按时履约的信用风险，因此，相对于商业银行传统信贷，其信用风险更大。
遗憾的是，很多金融租赁机构依然照搬商业银行机构那套传统的信用风险管理模式。在按传统金融理论进行信用风险管理时，基于理性人的基本假设，对投资者的风险偏好、过度自信、羊群行为以及公司的资本结构均没有涉及。但是，基于行为金融学理论，表明这些因素的影响是存在的，这就启示我们在进行信用风险管理时就不能回避这些因素了，这既对信用风险管理提出了新的要求，也为金融租赁机构信用风险管理研究指明了方向。
信用风险论文范文第2篇
（一）理论模型分析假设信用资产关联系统由2家企业组成，第1家企业是下游企业，第2家企业是上游企业。第1家企业向第2家企业采购原材料，第2家企业向第1家提供商业信用；模型时间分为2期，第t期2家企业正常经营，第t+1期第1家企业受到外部流动性冲击，发生违约，第2家企业受损。设企业信用资产为RA；非信用资产为URA；短期负债为STD；长期负债为LTD；净资产为NA。企业i（i=1，2）在t时刻的资产负债表平衡关系。假设资本市场是理性的，市场均衡的估值市净率在第t、t+1期是不变的，不妨设定为常数c。在t+1第1家企业信用违约而股价下降，并引发第2家企业股价随之下降，形成了股价联动[7]68-78。
（二）实证方法构建多变量金融时序Copula函数的关键在于，建立单变量金融时序分布模型与选择合适的多元Copula函数[32]。多元正态Copula函数不能反映变量之间的联合厚尾特征[33-34]。多元t-Copula函数可以用于研究变量之间的联合厚尾特征，其自由度越小，表明联合厚尾特征越明显[35]。1.边缘分布的确定金融资产收益率序列具有异方差、尖峰厚尾、时变、右偏与杠杆效应，适合用AR（1）-GJR（1,1）模型拟合边缘分布。2．Copula函数的选用多元t-Copula函数尾部较厚，能很好地拟合尾部相关关系[37-39]。因此，从理论上可以推断，多元t-Copula函数能够更好地度量股价的联动关系。本文使用Q-Q图、K-S检验判断单个多元Copula函数的拟合情况。同时，引入经验分布函数，构建反映拟合误差大小的平方欧式距离指标。该平方欧式距离反映了多元Copula函数拟合原始数据的误差情况。该指标值越小，说明偏差越小。3．Copula函数的时变过程与估计对于C-藤分解结构下的时变条件相关系数，Engle（2002）提出了比较常用的描述其时变过程的DCC（1，1）模型其中，ρt是t时刻的条件相关系数；向量εt是由选定的时变Copula函数边际分布逆函数转换得到的标准化残差；Q軒t是一个p×p矩阵，该矩阵对角线上的元素是Qt的平方根，其他元素为0；Qt和R分别是残差项的样本协方差与相关系数；rt是在项数为m（m>p）的移动窗中残差的相关系数。该时变Copula函数的参数估计可以由两步极大似然估计法完成[43]。第一步先利用最大似然估计法，估计边际分布AR（1）-GJR（1，1）模型中的参数；第二步对残差做概率积分转换，再利用最大似然估计法，估计时变Copula函数的参数。4.基于Copula函数的相关性分析选择合适的Copula函数后，拟合估计出其参数值，就可以利用表1中的计算式，计算出各相关系数值。在静态Copula函数中，其参数是不变的，计算出来的是静态总体相关性；如果采用时变Copula函数，参数ρt（t=1，2，…，T）是时变参数，就可以利用表1中公式，一一对应地计算出总体线性相关系数、非线性相关系数及尾部相关系数的动态时变过程。
二、计算结果与分析
（一）研究样本根据企业之间存在的信用关联，选择宝钢股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）和中国船舶（ZGCB）在内的几家企业作为研究样本，研究这些企业从2001年1月2日至2011年4月28日之间的股价联动。列出了6个样本企业股价收益率序列数据的描述统计指标。由表2可知，6个变量的峰度都在10以上，呈现尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，说明与正态分布、t分布相比较，适合选用左偏的t分布拟合样本收益率数据。
（二）边际分布拟合检验根据white检验结果可知，3个统计量的P值都拒绝“不存在异方差”的原假设，说明异方差比较突出。表明收益率序列适合选用ARCH模型。本文中的边际分布选用带有杠杆效应的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估计的参数值如表3所示。从AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8个序列的自由度估计值都比较小，说明它们的分布都具有厚尾特征，其中上港集团的尾部最厚。另外，使用时变Copula函数估计时变条件相关系数时，需要把序列数据通过概率积分转换为U（0，1）分布序列。本文对边际分布拟合情况还进行了独立性检验与同分布检验。拉格朗日乘数检验结果表明，在5%显著水平下，这8个序列都不存在自相关，可以认为转换后的序列相互独立；非参数K-S检验结果表明，转换后的8个序列在5%显著水平上服从U（0，1）分布。这些结论表明，边际分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。
（三）利用多元t-Copula函数静态度量股价的联动效应常用的固定参数多元Copula函数包括多元正态Copula函数和多元t-Copula函数。在这两个函数的Q-Q图中，本文无法区分其拟合优劣；而由多元正态Copula函数的K-S检验可知，在0.01显著水平上拒绝原假设，说明多元正态Copula函数不能很好地拟合多元时序数据；而多元t-Copula函数拟合该的多元数据序列。从Copula函数与经验分布函数之间的平方欧式距离来看，多元正态分布Copula函数的平方欧式距离为0.3873，多元t分布Copula函数的平方欧式距离为0.0568，多元t-Copula函数可以较好拟合该股价原始数据的经验分布情况，与理论分析一致。根据各样本收益率序列的条件边际分布，利用多元Skewt分布函数与多元t-Copula函数之间的关系，信用资产关联各企业股票收益率之间的多元t-Copula函数非线性相关系数如表4所示。从表4可以看出，受中外股市之间的一体化约束，宝钢股份（BGGF）与必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之间，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）与上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）、中国船舶（ZGCB）之间的相关系数都很低，但其他信用资产关联企业之间的相关系数都在0.5左右，存在中等程度的正相关联动现象。
（四）利用时变多元t-Copula函数度量股价的联动效应不同边际分布下时变t-Copula函数的相关系数时变方程参数估计值如表5所示。从AIC、BIC、LL值看，对于条件相关系数的时变过程G-DCC、t-DCC，边际分布选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但时变G-DCC过程拟合效果最差，t-DCC过程则最好。本文选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作为边际分布，选用时变过程为t-DCC的多元t-Copula函数为多元连接函数，动态拟合计算动态条件相关系数，得到8个按照C-藤结构分解的pair-copula函数的时变无条件相关拟合的AIC、BIC、LL值分别是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用这28个时变Copula相关系数的时间序列数据，计算出相对应的时变等级相关系数、秩相关系数与尾部相关系数的时间序列，如表6所示。从表6可以看出，4个相关系数都显示出，股价呈现低度正相关性，具有弱板块效应；时变Copula相关系数的集中趋势值最大，尾部相关系数最小。但是，时变Copula相关系数的绝对离散波动程度、波动幅度最大；从离散系数、极差/平均值的结果可以看出，尾部相关系数的相对离散波动程度最大。从时变Copula相关系数可以看出，在C-藤结构下条件相关系数的均值在0.0583~0.7376之间，呈现出弱相关关系，因为条件相关系数有正值、负值，相关方向存在转换，正负抵消导致简均值的结果较小。其他16个条件相关系数均为正值，平均值在0.5左右，呈现出中等强度的相关性。从条件相关系数值的离散指标可以看出，标准差从0.0573~0.1042，绝对变化范围从0.2628~0.5706，最大相对幅度变化范围从0.4899~6.2644，说明条件相关系数的时变性较强。为了观察条件相关系数的时变特征，本文也分别在标准差最小与最大、离散系数最小与最大、波幅最小与最大等6种情况下，计算了时变Copula函数度量的4个时变相关系数，均表现出相同的变化趋势，而且在常态相关性走强时，股价板块效应的作用愈加强大，同时暴跌暴涨的相关性走强；在常态相关性走弱时，股价板块效应的作用减弱，由一家企业股价大幅涨跌引发的信用资产关联企业同时暴跌暴涨的相关性走强。
三、结论
信用风险论文范文第3篇
关键词:外贸企业客户信用风险应收账款“外包”
加入WTO和世界经济一体化,给我国外经贸事业的发展带来了前所未有的机遇。与之相伴随的却是,中国出口企业日益陷入海外应收账款“黑洞”。相关统计资料显示,中国出口企业的海外应收账款累计至少超过1000亿美元,相当于中国2004年总出口额的五分之一,而且这种海外呆坏账正在以每年150亿美元的速度增加。外贸企业的很多利润被坏账所吞噬,许多外贸企业不堪重负,甚至破产倒闭,有的即使能够维持经营,在经营中也常常进退维谷,阻碍了企业的正常发展。另一种极端情况就是部分外贸企业由于惧怕坏账风险采取非常谨慎的信用政策,甚至宣称对非信用证业务一律不做,结果限制了业务的发展。
在与各国经贸往来中我国外贸企业并未充分重视客户信用风险的管理,在对外贸易客户信用风险管理上的欠缺造成的债务拖欠和应收账款问题已成为外贸企业发展的瓶颈。
外贸企业客户信用风险特征
下面笔者结合美国邓白氏公司中国代表对我国外贸企业大量逾期应收账款问题的调查报告数据,对我国外贸企业客户信用风险的特征进行结构分析,从更深层次上理解我国外贸企业客户信用风险的现状。
从来源结构看,我国对外贸易客户信用风险的来源以海外华人公司为主。从我国国际贸易拖欠案件所涉及的海外公司性质看,我国的外贸信用风险主要是由海外华人客户带来的。笔者认为这些为数不多的海外华人,包括港、澳、台地区的华人以及少数原籍中国大陆后来移居海外的华人具有与中国同族同种和语言相通的优势,他们对中国的国内经济环境比较熟悉,了解到我国处于由计划经济体制向市场经济体制转变过程中,各方面的管理仍不完善,存在着各种法律、管理漏洞,外贸企业内部的信用风险防范意识和信用风险管理能力薄弱。同时他们又抓住我国部分外贸企业领导存在着的一定急功近利和或多或少的崇洋的心态,使得部分海外华人进口商可以肆意拖欠我国外贸企业货款,或诈骗屡屡得手,诈骗成功率要高于一般外国进口商。
从起因结构看,我国对外贸易客户信用风险的直接起因以恶意欺诈为主。具体结构为:有意欺诈的拖欠款占60%;产品质量、数量或交货期有争议的占25%;属于我方外贸企业交易严重失当及管理失误的占15%;交易人员私下默契台底交易占2.5%;其他性质占2.5%。我国对外贸易的过半货款拖欠是由客户的恶意欺诈引起,而非人们通常理解的主要是由诸如产品质量或货期等贸易纠纷引起。
从外贸企业性质结构看,我国对外贸易客户信用风险导致的国际拖欠所涉及的企业以国内的全资中资企业为主体。具体结构为:80%来自国内的企业,其中的50%为国有外贸企业,30%为私营外贸企业;另外20%来自三资企业。从企业结构中,我们可以明显了解到我国外资外贸企业的信用风险管理意识和水平相对要优于中资的外贸企业。
从客户新旧特征看,过半数的国际货款拖欠由老客户造成。根据邓白氏国际(上海)信息咨询公司1997年度受理的我国398件国际应收账款追讨案件的统计显示,其中的200个案件是由老客户产生的,而非人们通常理解的国际货款拖欠主要由资信不良的新客户造成。
外贸企业客户信用风险的成因分析
透过以上表面数据,我们可以看出造成我国外贸企业风险损失的原因除了企业主体信用管理观念的严重缺乏外,来自企业产权制度的影响也是至关重要的。具体来说,我国外贸企业客户信用风险成因主要体现在以下几个方面:
相关部门缺乏信用风险管理意识
由于从政府到企业信用风险管理意识都比较淡漠,对信用管理工作重视不够,导致政府对企业缺乏政策引导和有效支持;有的企业虽然感到信用风险管理需要,但苦于所知不多无从下手,且成本较高,在本来利润率不高的情况下不愿为此支付费用,进而产生畏难情绪,甚至干脆漠视不管。目前中国出口企业的坏账率超过5%,而发达国家企业却只有0.25%至0.5%的水平,国际平均水平也只在1%左右。中国企业出口中遇到的很多困难,一开始并不是对方存心拖欠,而是中国企业自己出现制度和管理失误。
外贸企业产权不明晰
产权不明晰使得很多国有外贸企业管理者为了应付上级主管部门业绩考核,不顾企业长远利益,盲目赊销;有的企业迫于市场竞争压力,单纯追求销售额增长,盲目打价格战。这些行为导致了企业应收账款上升,销售费用上升、负债增加,呆账坏账增加,效益下降,偏离了最终利润这一企业最主要的目标。强化企业信用管理,就是要在销售收入增长和风险控制这两个目标之间寻求协调一致,保证最终利润这一根本目标的实现。
企业内部职责不明确
在我国外贸企业现有的管理职能中,应收账款的管理职能基本上是由销售部和财务部这两个部门承担的。然而在实践中这两个部门却常常职责分工不清,不能形成协调与制约机制,容易造成外贸企业在客户开发、信用评估、合约签订、资金安排、组织货源、品质监督、租船订舱、制单结汇等诸多贸易环节出现决策失误并导致信用损失。外贸企业内部职责不明确已成为企业账款拖欠趋势得不到有效抑制的根本原因。
信用管理方法落后
目前我国外贸企业业务人员信用风险防范意识薄弱,信用风险防范手段单一,没能掌握或运用现代先进的信用管理技术和方法。对客户的信用风险缺少评估和预测,交易中往往是凭主观判断作决策,缺少科学的决策依据。在销售业务管理上,由于缺少信用额度控制,在一定程度上给企业销售人员违规经营、违章操作,甚至与客户勾结留下可乘之机。在账款回收工作上更是缺少专业化的方法。
加强外贸客户信用风险管理的对策建议
通过以上分析,我们清晰地看出现今我国外贸企业已不是单纯的信用管理技术、手段的缺失,还包括有企业组织结构不协调,和相应企业文化落后等诸多因素制约外贸企业客户信用风险管理的建立和实施。
我国外贸企业可依据自身条件选择实施以下的对策:大型外贸企业可成立客户信用风险管理专职机构来建立健全并贯彻实施科学的客户信用风险管理制度;中小型外贸企业可考虑实施信用管理委托制。中小型外贸企业,尤其是我国外贸经营权下放以后初次涉足外贸领域的为数众多的私营企业,可考虑直接将客户信用风险管理工作“外包”给信用管理咨询公司。与企业自己设立专门的管理部门相比,实行信用管理委托制可以节省大量的人力、物力和财力,降低企业的管理成本,具有快速性、专门性和灵活性等优点;借鉴国际通行的信用风险管理手段降低外贸信用风险。我国外贸企业在建立起信用风险管理制度的基础上,在对外贸易的实践中应该学会借鉴国际通行的信用风险管理的先进做法和手段,诸如国际保理、福费廷和出口信用保险等。这些在西方国家中相当成熟并行之有效的信用风险管理做法虽然在我国正逐渐得到应用,但还远远没有普及,因此我国商务部应大力推广。
信用风险论文范文第4篇
该模型是由KMV公司于1995年开发的违约预测模型,以估算借款企业的预期违约概率（EDF）而见长.其经济思想是:越企业的资产价值超出负债价值则企业有动力偿还债务；否则，企业将会违约。该模型认为违约过程是内生的过程，即违约概率是公司资本结构、资产回报波动性和当前资产价值的函数。它利用股票的市场数据和默顿的期权定价理论，估计企业资产的当前市值和波动率，然后由公司负债计算出公司的违约点。并计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率EDF之间的对应关系计算出该企业的预期违约率。
该模型是个动态模型，利用实时变化的上市公司的股票价格计算公司的预期违约率，在国外已经得到了广泛地比较有效的应用。但该模型不适用于非上市公司，所以这限制了骑在发展中国家新兴股票市场的应用。并且该模型假定利率不变，这限制了其在长期贷款或利率敏感性信用工具上的运用。另外该模型假定资本结构静态不变以及资产收益正态分布都可能与实际情况不符。
KMV模型在我国银行信用风险的管理中应用条件还相当地不成熟。因为该模型需要大量的上市公司数据。虽然其在理论上比较完善，但在我国现行的市场体制下，市场的有效性问题和如何确定市场上大量非流通股的价值问题成为应用该模型的主要障碍；并且我国上市公司披露的信息质量不高，股价指数和经济增长相背离，这都促成了该模型在我国应用的局限性。
2.Creditmetrics模型
该模型是由J.P.Morgan在1997年开发的，也得到国外众多金融机构的广泛应用。该模型通过运用在险价值（VAR）对贷款和私募债券等非交易资产进行股价和风险计算，衡量投资组合的风险暴露程度，认为信用风险是由债务人的信用状况决定，将借款人的信用评级、评级转移矩阵、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差纳入一个同意的框架并计算出贷款的市场价值和波动性，得出个别贷款或贷款组合的VAR值。
该模型即可应用于信用风险的计量，还可应用于市场风险和操作风险的计量，并用统一的计量口径表达。该模型率先提出资产组合信用风险的度量框架，是多状态模型，能更精确地计量信用风险的变化和损失值并且能看出各信用工具在整个组合的信用风险中的作用，为投资者的科学决策提供量化依据。但该模型假定无风险利率是不变的，未反映出市场风险和潜在的经济环境变化。
不管怎样，该模型将VAR方法应用于信用风险度量有利于商业银行准确合理地衡量准备金和银行经济资本水平。但该模型严格依赖于由评级公司提供的信用评级及国家和行业长期的历史数据，然而我国商业银行在现阶段不论是信用评级还是数据库建设都处于起步阶段。因此，在目前状况下，该模型应用于我国的信用风险管理的实际操作性不强。
3.CreditPortfolioView模型
该模型是Wilson(1987,1997)发展的一个风险模型，是从宏观经济环境的角度来分析借款人的信用等级变迁，并建立麦肯锡模型。与其他模型相比，该模型中决定违约概率的不是资产价格、经验参数和随机模拟结果，而是GDP增长率、失业率、长期利率水平、汇率、政府支出及总储蓄率等宏观经济变量。该模型认为迁移概率在不同类型的借款人和不同商业周期之间是不稳定的，并且一些宏观变量服从二阶自相关，迁移概率在商业周期期间变动较大，在衰退期间变动比在扩张期间更大。该模型还根据以上多种宏观因素，对不同等级的违约和转移概率的联系条件分布进行模拟。其与宏观经济联系紧密。当经济状况恶化时，降级和违约增加；而当经济好转时，降级和违约减少。
该模型将宏观因素纳入其中并且对风险暴露采取盯市法，适用于不同国家和行业。但是该模型的局限性在于取得每个行业的违约数据较困难并且未考虑微观经济因素，特别是企业个体特征等。
就在我国的应用而言，该模型考虑了宏观经济因素对信用等级转移的影响然而宏观经济因素的个数及各因素的经济含义及她们与信用级别转移的具体函数关系都难以确定和检验，所以该模型在我国应用前景不大。
4.CreditRisk＋模型
该模型是由瑞士银行金融产品开发部在1996年开发的信用风险管理系统。它是采用保险业中广泛应用的统计学模型来推导债券及其组合的价值分布。该模型认为违约率的不确定性和违约损失的不确定性都很显著，应按风险暴露大小将贷款组合划分成若干频段，以降低不精确的程度，并将各频段的损失分布加总，可得到贷款组合的损失分布。
该模型假定单比债券或贷款的违约前景服从于泊松分布，不同期间违约事件彼此独立。其计算出的结果是封闭性的，不采用模拟技术并且该模型集中于违约风险需要估计的变量很少，对于每个组合只需要知道违约概率和风险投资。但该模型忽略信用等级的变化只取决于远期利率并且没有考虑市场风险和信贷期限的变动，也不能处理非线性金融产品，如期权和外汇掉期，影响了模型的应用范围。
就我国而言，该模型中仅当借款人在一个固定的期限之前违约时才被认定为损失发生，而由市场价值变动而引起的损失不计入其中，这种对损失的定义与我国传统的妆面价值核算更一致。更重要的是它与我国现行的银行贷款五级分类标准和银行会计制度有很多相似之处，对我国商业银行的信用风险度量有重要的指导意义。但其设定每一笔贷款都是独立的在我国基本是不可能的，而它们又是该模型的基本输入因子。
通过以上的分析，可以看出现代信用风险计量模型在我国的应用存在不可忽视的局限性。我国商业银行在信用风险管理方面与国际上还存在不小的差距。不管怎样，我们必须努力创造条件，在借鉴国外先进经验的同时建立符合自身实际情况的信用风险管理模型，这将关乎到我国商业银行未来的生存和发展。
参考文献：
[1]曹晶.现代信用风险计量模型研究和比较[J].消费导刊，2008（09）.
[2]魏永成，陈勇.现代信用风险度量模型研究[J].当代经理人，2006（08）.
[3]石晓军.商业银行信用风险管理研究-模型与实证[M].北京：人民邮电出版社，2007.
信用风险论文范文第5篇
第一，小微企业经营风险较高。在我国，大多小微企业是所有者和管理者合一的，运作灵活、效率较高等优势推动了企业的管理发展，促进企业的成长壮大。但是这种经营方式也很容易形成风险，企业管理不易规范，企业内部没有形成科学完备的经营管理体系，大多依赖企业主的个人能力。第二，小微企业信贷的市场风险较高。小微企业大多从事劳动密集型加工行业，产业层次低，科技含量小，不存在规模优势。其中，相当数量的小微企业处于生产环节上游，依附于大型企业进行配套加工，或是处于流通领域，容易被市场淘汰，企业存活率低。这些因素都加大了小微企业的信用风险。第三，小微企业贷款的道德风险和逆向选择严重。小微企业的资金需求十分迫切，一些小微企业在获得银行贷款后随意改变贷款的用途，如投资高风险高盈利项目等现象加大了银行的风险程度。除此之外，一些商业银行基于谨慎提高了对小微企业的贷款上浮利率和费用甚至不予贷款，这样会因阻止了低风险、稳回报的企业寻求贷款而使自己承受的风险增加。第四，小微企业缺乏良好的担保抵押措施。小微企业常见的贷款抵押担保方式有自身财产抵押、互助担保、专业担保机构担保等。小微企业自身固定资产少，贷款抵押额度往往不能满足企业经营发展的需要。
二、完善小微企业贷款信用风险的建议
（一）建立小微企业征信数据库
信用模型研发所使用的数据必须具备程度很高的的正确性、充足性和真实性，从而保证最后模型可以明确体现商业银行面临的信用风险状况。商业银行应逐步建立风险损失数据库，记录风险损失数据，形成对于风险暴露和资本分配进行度量的数据基础。第一，确定数据的来源，尤其是注重“软信息”的收集。建立数据质量管理的标准是确定哪些数据对银行来说最重要以及哪些是商业银行的关键数据，商业银行要充分利用各种渠道获得小微企业信息，系统汇总财务信息，现场核查“软信息”，逐步把数据库的质量提高到内部评分模型可以依赖的地步。第二，客户征信数据库可以从目前已有的信息入手。先整合信息基础好的公司客户的非财务数据、账户数据和交易数据，进行客户信用分析、利润贡献度分析，为产品组合服务和产品营销提供支持。第三，对征信数据库进行分析。利用数据库，收集客户基本资料和账户等信息，分析小微企业征信数据库中客户的信息，并对优质借款企业进行实时跟踪和动态监测，挖掘借款企业信贷信息的潜在价值，最终确定目标客户群体。
（二）开发小微企业信用风险计量技术
第一，构建“硬信息”和“软信息”结合的指标体系。商业银行应对现行的评价指标体系做出一定的调整，适当减少评价小微企业经营规模等方面的指标，增加评价企业现金流量方面的指标，运用暗中包含在小微企业银行结算流水账、产品订单、税单等数值资料中的信息识别其财务信息准确性，并将之与资产负债表、现金流量表、利润表等财务报表一起作为对其进行信用评级的根据。第二，建立独特的小微企业信用风险计量技术。在数据质量得到根本改善的基础上，通过自主研发的小微企业信用评分模型，对客户进行评级打分，作为筛选客户准入的第一关。第三，持续提高信息处理能力。因为大中型商业银行与小型商业银行具有各自的比较优势，在提高信息处理能力所采取的措施也不尽相同。
（三）完善小微企业融资担保
第一，为了规避担保机构的不作为和潜在的道德风险，商业银行要对合作的担保机构做好职责范围内的考察，尽量调查并把握协作担保公司的基本经营情况，尽力与担保机构保持长久、稳固安定的合作关系。第二，完善商业银行、担保机构与小微企业的风险分担机制。与合作担保机构确定稳妥的担保比例。第三，增加与担保机构的信息沟通和共享。建立商业银行与担保机构之间的借款企业贷款信贷消息共享平台。
（四）创新小微信贷产品
