信用風險的評估方法精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的信用風險的評估方法主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：信用風險的評估方法范文
摘 要 商業銀行的主要風險歸結為信用風險、操作風險以及市場風險。其中, 信用風險可定義為銀行的借款人或交易對象不能按事先達成的協議履行義務的潛在可能性。本文結合我國商業銀行現有信用風險評估方法的不足之處，提出了改進建議。
關鍵詞 信用風險 商業銀行 評估方法 影響
一、信用風險評估方法的演進
（一）傳統信用風險評估階段
1．專家評價法
專家評價法主要是信貸人員通過對可能影響借款人還本付息的主要因素的分析，來判斷衡量貸款風險。目前在信貸風險管理實踐中已經逐漸形成了一些常用的方法，其中最常用的是6C法。6C是影響信貸風險的6項主要因素，即品格、資本、償付能力、抵押品、經營環境、和事業的連續性。
2．財務比率分析法
財務比率分析法是指利用企業的財務報表，計算并分析其發展潛力、償債能力、運營能力等方面的財務比率，根據各行業各地區確定的財務比率標準值對企業的財務比率打分，并給予每個財務比率一定的權重，最后匯總得分，并將分值與一定的違約率對應起來。財務比率分析法此方法的優點是計算簡便、對比清晰、計算結果直觀。
3．信用評級分級法
信用評級分級法是金融機構在美國貨幣管理辦公室（OCC）最早開發的評級系統基礎上拓展而來的。該方法將貸款分為五級：正常貸款、關注貸款、次級貸款、可疑貸款和損失貸款。
（二）單一貸款信用風險評估階段
1．多變量信用風險評估模型
多變量信用風險評估模型是以特征財務指標為解釋變量,運用數量統計方法推導而建立起的計量經濟模型。銀行利用該模型可以預測財務危機及違約事件發生的可能性,及早發現信用危機信號,并據此做出信貸決策。
2．神經網絡模型
神經網絡預測模型是一種動態非統計模型，是對生理上真實的人腦神經網絡的結構和功能及基本特征進行理論抽象、簡化和模擬而構成的一種信息系統，具有高度的計算能力、自學能力和容錯能力。
3．死亡率模型
1989 年，Altman 和 Asquith、Mullins 和 Wolf 分別使用保險精算方法計算出不同信用等級債券的邊際和累計死亡率表（即違約率），后來將這一方法擴展到貸款違約率的計算。
（三）現代信用風險評估階段
1． 信用計量模型（Credit Metrics）
1997 年，J.P Morgan 聯合當時世界一流銀行和 KMV公司共同開發出Credit Metrics模型，采用二階段法度量信用風險。目前Credit Metrics模型已經成為當今世界最為著名的信用風險度量模型之一。該模型的突出優勢是適用范圍非常廣泛，包括傳統的商業貸款、固定收益證券、應收賬款等。
2．基于期權理論的KMV信用監控模型
KMV模型又稱為預期違約率模型（EDF），其理論基礎是默頓的期權定價理論。該模型把違約債務看作企業的或有權益,把所有者權益視為看漲期權,將負債視為看跌期權，而把公司資產（股票加債務）作為標的資產。
二、信用風險評估方法對我國商業銀行的影響
目前我國商業銀行采用的信用風險評估方法還處于比較初級的階段，主要依靠一些傳統的信用風險評估方法，如專家評價法、財務比率評級法及信用評級法。這些傳統的信用風險評估方法存在諸多缺陷，概而言之，主要表現在以下三個方面：
1．主觀性較強，風險揭示不足。目前，我國商業銀行信用風險評估主要采取信用評級法和專家評價法相結合的方式。信用評級法雖然能夠為風險評估提供了統一的標準，但存在指標的選擇缺乏理論基礎，風險測量主觀因素過多等問題。
2．靜態分析多，缺乏對信用風險的動態評估。我國商業銀行在對企業進行信用評級時，大多數都側重于一些財務指標的分析，而往往忽視財務信息的及時性和企業的發展前景在信用評級中的作用，這使得銀行的信用風險評估缺乏動態性和實時性，風險評估的效果將會大大折扣。
3．局部分析多，信用風險評估缺乏全局性。我國商業銀行在提供貸款測算信貸風險時，往往關注的是某一筆貸款的信用風險，而沒有從資產組合綜合管理的角度對信用風險進行測定，沒有考慮各筆貸款之間的信用風險的相關性，這使得我國商業銀行在貸款組合方面的信用風險管理工作很難開展。
三、改進我國商業銀行信用風險評估方法的建議
我國商業銀行必須順應這一發展趨勢，盡快建立適用于自身的現代信用風險評估模型。為此，必須在以下幾方面多下功夫：
1．盡快建立起信用風險基礎數據庫，強化數據管理。我國銀行一方面要抓緊建立和完善關于資產負債狀況、現金流量、管理水平及經濟周期的影響等方面信息的客戶基礎數據庫，另一方面要建立和完善違約損失的時間序列數據庫，為采用先進模型進行信用風險評估提供完善的數據統計基礎。
2．建立和完善內部信用評級體系，為現代信用風險評估方法的應用創造條件。目前，我國商業銀行內部信用評級體系尚不成熟，使得一些先進信用評級方法的使用受到諸多限制，因此，我國商業銀行必須建立和完善銀行內部的信用評級體系。
3．加快信用風險管理人才隊伍建設，為現代信用風險評估方法的應用提供有力的人力資源支持。目前，人才短缺是我國商業銀行在應用先進信用風險評估方法上面臨的一大瓶頸，因此，為了通過提高信用風險管理質量，必須盡快培養一批高素質的專業風險管理人才。
參考文獻：
[1]周慶武.我國商業銀行信貸風險衡量研究.上海:上海財經大學.2005.
第2篇：信用風險的評估方法范文
論文關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理
全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。
一、信用風險評估理論
銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：
(一)統計模型
利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。
1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論
違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。
2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論
違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架。“駱駝”評級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。
(三)專家判斷模型
銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。
二、信用風險評估的通常做法
(一)信用風險評估的基本思路
評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。
(二)信用風險評估模型的構造
數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性
(三)變量選擇方法
1．層次分析法
層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。
2．主成分分析法
主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。
3．專家判斷
關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。
(四)模型校驗修改
模型構造完成后．需要相應財務數據的不斷校驗修改。財務數據可直接向對應機構索取，也可通過第三方數據提供商獲得。直接獲取數據的方式準確性較高，但需對應機構積極配合．且需大量的人力物力用于數據錄入、核對和計算。通過第三方數據提供商獲取數據效率高，但需支付一定費用，且面臨數據不全、數據轉換計算等問題。在違約概率模型的開發過程中，通常遇到模型賴以建造的數據樣本中的違約率不能完全反映出總的違約經歷，需進行模型的壓力測試，確保模型在各種情況下都能獲得合理的結果．并對模型進行動態調整。
(五)引進或自主開發授信評估系統
根據完善授信評估模型，撰寫授信評估系統業務需求書．引進或自主開發授信評估系統，提高授信評估效率。授信評估系統還應與會員歷史數據庫、限額管理系統、會員歷史違約或逾期等信息庫無縫連接，避免各個環節的操作風險。
三、對銀行間市場完善授信評估的啟示
(一)完善授信評估可積極推動銀行間市場業務發展
銀行間市場會員信用評估水平的提高。可有效防范銀行間市場系統性風險。為防范交易對手信用風險，市場成員需及時、合理、有效地對相應會員銀行或做市商進行信用評估，并根據會員或做市商資信狀況的變化進行動態調整，為其設置信用限額。
(二)引進成熟的授信評估方法、模型和流程
根據巴塞爾協議的有關監管要求，國內大中型銀行都已經或正在國際先進授信評估機構的幫助下，開發PD或LGD評估模型。銀行間市場參與者應學習借鑒國內外先進的授信評估方法和模型。在消化吸收先進經驗的基礎上，選擇國際先進咨詢機構作為顧問，構建授信評估方法和模型。
(三)引進或自主開發授信評估系統
為防止操作風險，提高授信評估工作效率，實現授信評估與機構內部相關系統的連接，銀行間市場參與者需根據授信評估方法、模型、授信資料清單、分析報告模板、建議授信計算公式等內容。撰寫系統開發業務需求書，或引進先進的授信評估系統并進行客戶化改造．或選擇系統開發商進行自主開發授信管理系統。
第3篇：信用風險的評估方法范文
[關鍵詞] 中小企業 信用 信用評估
一、中小企業信用評估的基本要素
我國的中小企業有其獨特的特點,相比國有大型企業而言,缺乏人才,技術,資金,信息渠道,產品缺乏市場影響力,但是市場針對性強,所有者也是經營者,自主性極強。從這些因素來看,中小企業的信用評估應該表現中小企業的競爭力,不僅考慮管理者素質,市場占有率等內部要素也考慮外部環境的影響。
二、傳統的信用評估方法
目前我國專門針對中小企業的信用評估非常少,以浙江蕭山農村合作銀行小企業貸款信用評估方法為例,該方法把小企業內部評價按照償債能力、經營效益、信用狀況、風險程度和綜合回報等分A、B、C、D四個等級進行評價,其中A級企業為優秀客戶。小企業內部評價實行百分考核,按年測評,具體評級如下:1.實有資產負債率考核(40分)。2.信用等級考核(10分)。3.企業效益考核(15分)。4.行業結構考核(10分)。5.信用度評價考核(10分)。6.銀企綜合回報貢獻(15分)。7.附加分(10分)
小企業考核得分在90分(含)以上的為A級企業,每減10分下降一個等級,最低為D級企業。
信息易于收集,評估易于進行使得此類方法頗受青睞。但它存在的問題也是顯著的,以主觀判斷為主,定性分析多,定量少,靜態分析多,動態少,尤其忽視了企業發展前景在評級中的作用,比如企業行業發展狀況等;其次市場預期在評級中體現較少,信用評級所反映的更多的是過去的現在的結果,不能很好的反映未來的預期,使得很多發展潛力大的中小企業無法得到貸款。
三、信用評估方法的探討
合理的信用評估方法包含兩個方面:完善的指標體系設計,可操作的評估方法。
1.信用評估指標體系的設計
中小企業信用評估的指標體系設計應符合中小企業特點,突出信用這類無形資產的價值,并兼顧信用主體的管理要求,并縮減融資或投資成本。在這分兩個層次構建該信用評估指標體系。
(1)市場能力
①政策支持,具體從大力支持,鼓勵發展,限制發展,清理整頓四個方面考察;
②市場開發能力,表現為新興市場,成熟市場和衰退市場三個方面;
③市場占有率。
(2)管理能力
①管理者素質,具體從管理者的風險偏好,決策能力以及創新欲望等方面評估;
②團隊建設,從領導團隊的凝聚力,專業團隊的凝聚力,是否團結,作業效率如何進行評估;
③企業制度,主要從產權是否明確,財務制度是否健全評估。
(3)作業能力
①生產能力,以行業中等水平評價企業的業務額,設備新舊率評估;
②營銷能力,以本期營銷增長率,營銷網絡密度評估。
(4)資產能力
①償債能力,流動比率、速動比率、負債比率、產權比率、財務杠桿系數、現金流動負債比率等進行評估;
②營運能力, 存貨周轉天數、應收賬款周轉天數、流動資產周轉率、總資產周轉率等考察和評估;
③盈利能力,從銷售毛利率、銷售凈利率、凈利潤、資產凈利率、凈資產收益率、人均銷售額等進行評估;
④資產管理能力 ,從股東權益報酬率、資產報酬率、每股盈余、主營業務鮮明率、主營業務增長率、經營現金流、全部資產現金回收率、凈利潤增長率等進行評估。
(5)創新能力
①研發素質,用規劃項目實現率,研發投入強度等評估;
②研發水平,以新產品新技術增長率,專利擁有率,投產率等進行評估。
(6)獲譽能力
①償債能力,以資產負債率,現金到期債務比率,速動比率等進行評估;
②違約紀錄,以違約面積(違約金額/銷售收入),或有負債等進行評估。
2.信用評估方法
在理論界,關于信用評估的方法很多,如多元回歸分析法、多元統計分析法、模糊綜合分析法、Logit分析法、Probit分析模型、神經網絡模型等。鑒于目前的評估水平和技術方法較低,在此選擇較簡單的主成分分析法進行信用評估介紹。
主成分分析方法主要是以少量的主成分因子代替多項指標,以少量的主成分包含大部分信息達到簡化問題抓住主要矛盾的目的。并通過因子負載矩陣體現各主成分與指標之間的相關程度,用特征值和主成分因子構建線性函數模型,定量的計量風險,得分越高的企業信用越好,風險越低,那么銀行應更愿意貸款,融資成本更低。
從市場能力,管理能力,作業能力,資產能力,獲譽能力五個方面中選取能體現中小企業競爭力的9項指標。指標設計如下:
X1:市場占有率
X2:管理者素質
X3:生產能力
X4:營銷能力(本期業務額增產額)
X5:流動資產周轉率
X6:凈資產收益率
X7:總資產的增長率
X8:流動比率
X9:資產負債率
管理者素質及生產能力兩個定性指標難以量化,在這單獨給出判斷依據。基于目標企業為創業板的中小企業,管理者素質評分為10分制,管理層綜合學歷越高,分數越高。生產能力以行業中等水平為基準打分,大于行業中等水平取值1,小于取值-1,約等于取值0. 另外七項指標均能從企業財務信息中獲得。
運用這9項指標,利用主成分分析法對中小板的20家中小企業2008年狀況進行分析。數據如下;
注:為便于計算,所有數據均采用期末數
用SPSS做主成分分析,計算結果如下
從上表可以看出,特征值大于1的主成分有4個,其對總方差的累積貢獻率為85.987%,也就是說4個主成分包含了原指標85.987%的信息。再根據主成分及其特征值構造企業信用風險評估模型
F=2.848Z1+2.114Z2+1.69Z3+1.086Z4計算各企業的綜合得分
從表4的得分可以看出,世榮兆業的信用最好,風險最低。銀行從信用風險的角度考慮,在20家企業的授信中應最先選擇該企業。
這種方法的應用主要突出了中小企業的市場能力,管理者能力等顯著的特點在信用風險評估中的體現,而且少量的主成分包含了大約86%的信息內容,判別性較高。
隨著計算機在信息管理中的應用,信用風險評估模型也越來越多。信用評估方法也會日益完善。同時,政府也要加強對中小企業技術及管理類的幫助,提高其財務信息質量。商業貸款真正做到“國退民進”,為我們的中小企業發展帶來新的春天。
參考文獻:
[1]周 宏:轉軌時期我國銀行信用風險實證研究[D].吉林大學博士論文,2007
[2]曲艷梅:上市公司財務信用評價指標體系的研究[J].商業研究,2006.(6)
[3]趙紹光:中小企業信用評估體系指標的研究[J].長春師范學院學報,2005.(3)
第4篇：信用風險的評估方法范文
【關鍵詞】商業銀行；信用風險；管理對策
截止到2012年1月，我國商業銀行體系內約有5000億美元的不良資產。不良資產決定了銀行公司的生存與發展。微觀而言，信用風險作為金融市場最關鍵、最重要的風險形式之一，是每家銀行在經營過程中都需考慮的重要因素。宏觀而言，信用風險直接影響著現代金融經濟的各個層面，同時，也影響著國家的宏觀經濟決策和經濟發展，甚至影響到全球經濟的穩定與協調發展。
一、信用風險的定義
信用是借貸行為的總稱，是以償還為條件的特殊的價值運動形式，是從屬于商品貨幣關系的一個經濟范疇。信用風險又稱信譽風險或保證風險，是商業銀行所面臨的最重要的風險，指借款人、債券發行人或金融交易一方由于各種原因不能履約致使金融機構、投資人或交易對方遭受損失的可能性。從狹義上講，指借款人到期不能或不愿履行還本付息協議，致使銀行遭受損失的可能性，它實際上是一種違約風險。從廣義上講，信用風險是由于各種不確定性因素對銀行信用的影響，使銀行等金融機構經營的實際收益結果與預期目標發生背離，從而導致金融機構在經營活動中遭受損失或獲取額外收益的可能程度。
二、商業銀行信用風險管理的現狀和特點
1.商業銀行實施信用風險管理的必要性
隨著中國金融市場改革的飛速發展，商業銀行面臨著金融全球化的挑戰。在金融全球化的新形勢下，商業銀行需要學習并借鑒國際上成熟的信用風險管理經驗，加強信用風險管理，從而開發合適的信用風險管理模型，以達到《新巴賽爾協議》所規定的要求。深入探討并研究商業銀行的信用風險管理問題，不僅是商業銀行作為微觀金融主體內部管理的行為，從宏觀上看也是防范商業銀行的信用風險導致銀行信用體系和支付體系崩潰以及金融危機的迫切需要。
2.商業銀行實施信用風險管理的特點和現狀
目前國內商業銀行實施信用風險管理還缺乏足夠的前提條件。第一，信用風險計量模型存在一定局限性。信用風險的評定需要各類企業的大量數據資料，但由于中國金融市場信息披露制度的不健全，未上市公司的財務信息無從搜集，而已公開上市的大企業的財務數據也不時存在著虛假現象。第二，在運用信用風險計量的過程中缺乏專家的專業指導。因此，目前只通過股票價格來反應企業的信用能力并不可取，而實施內部評級法是可行的方式。內部評級法需要商業銀行自主評定風險的測量和管理方式，這種評級方法既能夠強化銀行實施風險管理及進行有效內控責任，同時又增加了商業銀行實施風險管理手段的靈活性。目前，內部評級法已經成為商業銀行開展有效風險管理的有效手段。
對于我國的商業銀行實施信用風險管理的現狀，一方面按照巴塞爾新資本協議實施信用風險管理有助于提高商業銀行的識別風險以及風險管理能力。另一方面，商業銀行面臨著各種現實問題，其中大部分問題由于歷史遺留造成的缺陷，主要體現在一下幾個方面：（1）公司治理。委托機制不健全，商業銀行缺乏以明晰產權為基礎的現代公司治理結構和激勵制度，必然會產生信貸約束軟化、激勵機制弱化等問題。（2）經營方式。經營方式單一，缺乏多樣性。（3）資產質量。由于企業客戶的經營狀況不佳，造成資產質量低下，潛在預期的不良貸款包袱有可能加重。（4）信息技術。信息技術缺乏有效性，對客戶的信息不能進行及時的動態跟蹤與管理。
三、銀行業信用風險評估存在的問題
就目前銀行信用風險信用管理的實際操作來看，中國商業銀行存在以下主要問題：
1.落后的風險管理量化手段
風險評估管理模型是國外銀行對客戶公司進行信用風險評估和信用風險管理時通用的模型，國外風險評估模型已經在技術上凸顯了先進的發展趨勢，而我國目前所實行的風險評估及管理仍集中于資產負債管理和頭寸匹配管理的水平上，在實際評估及管理過程中基本上還需依靠客戶經理的個人工作能力和經驗，而我國商業銀行的客戶經理的管理機制本身就不夠健全，因此這必然導致風險評估的量化存在著一定的問題。
2.缺乏專業的中介信用評級機構
國外有專業的信用評級機構為商業銀行進行服務，專業的評級機構能為商業銀行就客戶企業的信用情況進行客觀評價。以美國為例，美國信用風險評估實務設計和理論探索一直都走在世界的最前列，這和美國擁有世界級評級公司是分不開的。而我國信用風險的評級起步較晚，缺乏統一的標準，尚無專業的中介信用評級機構進行專業的評級，因而無法從整體上推動我國的信用風險管理。
3.信息披露制度不健全
國內企業財務及各方面的信息披露制度不健全，一方面由于我國銀行電子化管理的起步較晚，另一方面，我國的證券金融業發展扔不成熟，還缺乏準確的行業和企業的數據資料，因此，在進行信用風險評級和信用風險管理的過程中一般都會缺乏足夠的、準確的、及時的數據，因此無法對客戶企業的信用風險能力做出準確的評估與預測。
四、加強商業銀行信用風險管理的對策
1.強化信用風險管理意識
研究表明，強化信用風險管理理念比識別和評估風險更為重要。商業銀行為實現其自身價值最大化，需要強化其信用風險管理理念，尤其需要在經營業務和適應環境變化的過程中，形成適用于其自身對于信用風險的價值判斷體系。信用風險價值判斷體系包括信用風險的理念、信用風險的經營管理思想、優良的傳統習慣、合理的行為規范等。其具體的表現形式包括風險管理的規章制度、員工的行為準則、文化教育交流活動等。核心是信用風險理念和意識，其在很大程度上決定著其他因素作用的發揮。
2.建立科學的信用風險管理體系
（1）完善公司治理結構
商業銀行內部需要根據其自身所理解的戰略目標和一整套系統、完整的公司價值取向來劃分出每個崗位清晰的責任，并貫徹實施；對于高級管理人員，其針對特殊業務領域的管理人員應發揮其監督的職責，承擔起監督的角色，對每一筆信用貸款進行資格審批監督；同時，需要結合企業自身的內審報告及會計師事務所的審計報告，對客戶企業的財務狀況進行有效的評估；另外，商業銀行還需要保證其自身的補償機制與其目標、戰略相一致，只有把激勵補償與業務戰略相聯系才不會導致管理層只專注于短期利潤而不顧長期發展；以公開、透明的方式執行公司治理機制。
（2）合理化風險管理組織結構
商業銀行應建立監事會監督下董事會管理下的信用風險管理縱向的架構，從而應對商業銀行的股權結構變化和新環境下的沖擊和挑戰。同時，需要進一步完善信用風險管理制度，尤其對于信貸業務，需要成立專門的信用審查機構對客戶企業的信用狀況進行審查，進而對貸款額度進行審批。完善信用內控制度，強化貸款風險的事前、事中和事后控制。在貸款發放前，商業銀行需要通過對借款企業進行信用等級的評估，對相關資料進行收集、整理、分析和判斷之后形成結論，作為是否發放貸款決策的依據。同時，在戰略規劃、營銷、決策、信息等方面，商業銀行需要積極探索和嘗試集中化、扁平化和專業化管理模式，從而明確風險管理戰略，加快實施資本約束風險資產管理，提升信用風險量化管理水平。
（3）優化信用風險管理制度
優化風險管理制度是提高信用風險評估技術水平的內部基礎。信用風險管理的有效實行有賴于合適的風險評估技術水平，技術與管理相輔相成，管理水平的提高有賴于先進的技術；同時，技術的有效實施需要完善的管理制度的建立，沒有完善的管理制度的配套，技術無法發揮其應有的功效。因此，優化風險管理制度的建立應與提高風險評估技術水平同時進行，同時制度的優化也將促進風險評估技術的創新和進一步發展。
五、結束語
伴隨著金融全球化、金融自由化趨勢的加強，中國商業銀行由于歷史遺留及自身內部的各種缺陷，信用風險管理在一定程度上存在著問題，但通過完善公司治理結構，合理化風險管理組織機構以及優化信用風險管理制度可以進行有效的信用風險管理。
參考文獻：
[1]王靜雅.論我國商業銀行信用風險管理中存在的問題[J].現代商業，2007.
[2]李維，劉曉鳴.我國商業銀行信用風險管理探究[J].理論研究，2011.
[3]劉海龍，王慧.金融風險管理[M].上海財經大學出版社.
[4]馬剛.商業信用風險研究[J].財稅金融，2011（5）.
第5篇：信用風險的評估方法范文
關鍵詞：信用卡風險；評估；層次分析法；灰色GM（1，1）模型
中圖分類號：F830.5文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2011）19-0067-02
一、引言
近年來，中國消費信貸快速發展，對擴大內需、推動經濟持續發展起到了重要作用。與國外銀行信用卡業務相比，中國各商業銀行信用卡業務的風險管理水平羅低，管理手段和方法相對落后，缺乏有效的申請評估方法來規避信用風險。如何有效分析信用風險狀況，關系到銀行自身的經營風險。
在信用評級研究中，多元判別分析技術（MDA）得到廣泛應用，但其要求數據服從多元正態分布和協方差矩陣相等的前提條件，與現實中的大量情形相違背，由此在應用中產生很多問題[1]。因此，許多學者對MDA進行了改進，主要有對數、二次判別分析（QDA）模型、Logit分析模型、神經網絡技術（NN）[2]、決策樹方法[3]等，這些方法在解決部分問題的同時也帶來新的問題。就中國的現狀而言，存在的問題是用于評估的數據特性不穩定、歷史數據樣本容量小等，這就導致MDA方法所需的有效樣本數量偏小而影響其使用效果[4~5]。
以往國內商業銀行對信用風險評估相關數據重視不足，造成有效信息的缺失，灰色預測模型具有少樣本預測的特點已被廣泛應用在許多領域[6~9]。本文利用層次分析法（AHP）和灰色預測模型相結合的組合評價方法對信用卡申辦人進行信用等級評估，以尋求降低信用卡信用風險的有效措施。
二、組合評估模型
（一）AHP計算信用卡申請指標權重
參照國際標準、國內外銀行經驗和個人信用等級評估方法，綜合考慮商業銀行特點與所在地區情況，通過對以往申請人群的考察，以專家判斷為基礎，選擇四大類17個指標來評價個人信用等級（見表1）。
根據影響個個信用等級的主要因素建立系統的遞階層次結構，運用AHP確定各評估指標的權重。具體步驟如下：
Step 1： 構建判斷矩陣A=[aij]，i，j=1，2，…，n，式中aij就是上層某元素而言Bi與Bj兩元素的相對重要性標度。
Step 2： 判斷矩陣A的一致性檢驗，評估矩陣的可靠性。檢驗方法為：
1.計算一致性指標Ic=（λmax-n）/（n-1），當λmax=n，Ic＝0，為完全一致，Ic越大，判斷矩陣A的完全一致性越差。
2.計算平均隨機一致性指標IR：隨機構造500個樣本矩陣，隨機地從1~9及其倒數中抽取數字構造正負反矩陣，求最大特征根的平均值λ′ max，和IR=（λ′ max-n）/（n-1）。查找相應的平均隨機一致性指標IR（見表2）。
3.計算一致性比RC=IC/IR，當Rc
Step 3： 計算層次單排序及總排序。層次單排序是根據判斷計算對于上一層某元素而言本層次與之有聯系的元素重要性次序的權值；層次總排序是依次沿遞階層次結構由上而逐層計算，即可計算出最低層因素相對于最高層總目標的相對重要性的排序值。
（二） GM（1，1）模型
設有已知序列：X （0 ）={x （0）（k）}nk=1，其1-AGO 生成序列：X （1 ）={x （1）（k）}nk=1，其中：x （1）（k）=x （0）（i），GM（1，1） 所建立的白化方程實際上是一個帶初值的微分方程，見（1）式。
+ax （1）（t）=ux （1）（1）=x （0）（1），其中a，u為待定參數。 （1）
對（1）式求解得： （1）（k+1）=（x （0）（1）-）e-ak+ （2）
其中：=[a u]T=（BTB）-1BTYN （3）
背景值：z （1）（k+1）=0.5x （1）（k+1）+0.5x （1）（k）（4）
B=-z （1）（1）-z （1）（2）…-z （1）（n-1）11… 1T
YN=（ x （0）（2），……，x （0 ）（n））T
對式（2）通過累減還原，得預測值：
（0 ）（1）=x （0）（1） （0）（k）=（1-ea）（x （0）（1）-）e-a（k-1 ），k=2，3…，n （5）
（三）AHP-GM11模型及其實現
1．模型輸入點的選取。通過AHP建立的指標體系，由于各判斷矩陣的RC值均小于0.1，可認為它們均有滿意的一致性。對權值累計貢獻率>＝95%的指標保留，否則刪除該指標，從而得到簡化后的風險指標體系，并作為輸入值。
2．GM模型預測。有了評估體系后，銀行就可根據信用卡申請者或者信用卡授卡對象的歸一化數據通過GM（1，1）模型得到預測結果。如果預測值>=0.8，說明申請者由于各種原因，申請者壞賬風險比率高，銀行應拒絕申請；如果0.4
3.模型的實際應用。本文結合實際情況，選取10個樣本進行預測[13]，預測結果（見表3）。
三、結論
運用基于AHP和GM模型的風險評估模型可以同時考慮客戶的一些靜態和動態指標，如職業、學歷、還款記錄等，可以通過反映申請者的綜合情況來考核其信用狀況，為商業銀行開展信用卡業務風險防范提供了依據。
但與此同時，在評價每個因素時，有時會出現某些指標的權重過高導致其綜合評價指數偏高，而影響其信用狀況評定。所以，如何更好地確定指標權重，進一步提高評估模型的穩定性、合理性將是作者今后的研究方向。
參考文獻：
[1]Eisenbeis R A.Pitfalls in the application discriminant analysis in business and economics[J].The Journal of F inance，1977，(2).
[2]Tam K Y，KiangM.Managerial applications of neural network s：the case of bank failure predictions[J].Management Sciences，1992， (1).
[3]F rydman H，A ltman E I，Kao D L.Introducing recursive partitioning for financial classification： the case of financial distress[J].Journal of F inance，1985，(1)：269-291.
[4]王春峰，等.小樣本數據信用風險評估研究[J].管理科學學報，2001，(1)：28-32.
[5]李建平，徐偉宣，劉京禮，石勇.消費者信用評估中支持向量機方法研究[J].2004，(10)：35-39.
[6]鄧聚龍.灰色控制系統[M].武漢：華中理工大學出版社，1988.
[7]劉思峰，郭天榜.灰色系統理論及其應用[M].鄭州：河南大學出版社，1991.
[8]DENG Julong.Control problems of grey systems[J].Syst &Contr Lett，1982，(5)：288 -294.
[9]張岐山.灰朦朧集的差異信息理論[M].北京：石油工業出版社，2002.
[10]顏文.中國信用卡業務風險的宏微觀分析[J].財會研究，2007，(4)：13-15.
[11]張穎，于海龍.中國信用卡業務現狀和前景的綜合分析[J].經濟師，2007，(5)：23-24.
[12]信用評分及其應用[M].王曉蕾，石慶焱，吳曉惠，等，譯.北京：中國金融出版社，2006：2-10.
[13]許速群，張岐山，楊美英.個人信用卡申請風險評估模型[J].中國信用卡，2007，(6)：30-33.
[14]詹志斌.對提升中國商業銀行客戶管理水平的思考[J].浙江金融，2010，(1)：33-34.
第6篇：信用風險的評估方法范文
現代商業銀行信用風險管理已由傳統的信用風險識別和違約評估發展到現代信用風險模型化階段，由國際活躍的銀行和金融機構創建和廣泛應用并被巴賽爾銀行業監管委員會(下稱委員會)建議使用的現代信用風險模型主要有JP.Morgan(1997)的CreditMetrics、KMV(1993)的EDF(creditmoni-tor)、CSFP(1997)的CreditRisk、Mckinsey(1998)的CreditPortfolioView等模型。2004年6月公布的巴塞爾新資本協議(下稱新協議)所推出的信用風險內部評級法(IRB)也是基于上述模型的適用性考慮后的折中產物。
國外對現代信用風險模型的有效性驗證研究結果顯示，上述模型均是有效的信用風險量化技術，并且在對不同的信用資產風險度量中具有自己獨特的優勢。委員會于2004年6月推出新協議提倡使用IRB管理信用風險，并推薦使用上述模型進行內部評級，可見現代信用風險模型已經在國外得到了廣泛的認可和使用。
目前，我國商業銀行信用風險管理水平離新協議的要求還有相當大的差距，仍停留在傳統的貸款風險度衡量階段，但銀監會表示，我國商業銀行應積極過渡到以IRB為代表的現代信用風險模型管理階段。國內理論界和銀行業已對IRB和現代信用風險模型進行了理論研究，并探討了在我國的適用性和模型選擇，但存在的主要缺陷是沒能遵循路徑依賴的原則，忽視了在我國商業銀行現有信用風險管理模型的基礎上的改進路徑選擇，從而提高了改進成本。本文將彌補既有研究的這一缺陷，在細致考察我國商業銀行現有的信用風險管理模型的貸款風險度方法存在的不足和缺陷的基礎上，將其與現代信用風險管理模型進行比較分析，從而尋找改進和構建我國商業銀行信用風險管理模型的路徑選擇。
二、我國商業銀行信用
風險管理模型：貸款風險度方法
多年來，我國商業銀行的信用風險管理方法主要以定性分析與經驗分析為主，定量分析和各種財務工具的運用處于次要位置。目前這種局面己經有了改進，我國商業銀行初步建立起由客戶信用評級法和貸款風險分類法所構成的兩維評級體系為基礎的貸款風險度方法。
(一)貸款風險度方法框架
目前，我國商業銀行的信用風險評估管理主要采用貸款風險度方法。所謂貸款風險是指發生貸款本息損失的不確定性，其主要影響因素有：貸款對象、貸款方式、貸款期限和貸款形態。在實踐中，即將交易對手企業客戶劃分為不同的信用等級，確定相應的風險權數，即企業客戶信用等級風險系數T；再給出貸款方式的風險權數，得到貸款方式風險系數S。于是，單筆貸款風險度X可表示為：
貸款風險度X＝TS由上式，貸款風險度的本質是取值在0-1之間用概率表示的貸款風險程度。上式表明，X是貸款風險的量化指標，X越大，表明此項貸款面臨的風險越大。實際工作中往往通過統計結果來確定貸款最佳風險度X(一般為0.4)和臨界風險度X(一般為0.6)。X以下的貸款質量處于良好狀態，超過X就視為高風險區。
貸款發放后就參與了企業生產資金的周轉過程，也就具備了增值或虧損的可能性。人民銀行的《貸款通則》規定：銀行已發放的貸款資產可劃分為：正常、關注、次級、可疑和損失五類，據此可確定不同貸款形態的風險系數P；再考慮不同期限貸款面臨不同的風險損失，可確定貸款期限風險轉換系數p，于是，在最終貸款審查和評估時，有：
貸款資產風險度L＝單筆貸款風險度貸款形態風險系數貸款期限風險轉換系數＝XPQ＝TSPQ單項貸款風險權重資產=單項貸款金額該筆貸款資產風險度，即：RWA＝AL＝ATSPQ全部貸款資產風險度＝貸款風險權重資產/貸款余額，即：
(二)我國銀行業貸款風險度方法的總體判斷分析
通過與國際銀行業采用的現代信用風險管理模型和新協議的1RB法比較，可得出以下判斷：
1、貸款風險度方法實際上低估了信用風險
貸款風險度的計算公式是根據概率論中全概率法則建立的，該法則的假設前提是各因素都應是獨立無關的；然而，貸款風險度L的影響因素T,S、P均是與企業相關的內部因素，三者的含義和評估標準有重復的地方。所以貸款風險度方法并不符合嚴格的條件概率定義，在實際應用中低估了信用風險。因此，可以將S和P納入，評價中去，將信用等級風險系數定義成嚴格意義下的條件違約概率。
2、評估方法簡單化，主觀性較強
貸款風險度方法以信用評級為基礎。目前，我國商業銀行的內部信用評級普遍采用打分法，這種方法的最大弊端是評級的基礎是過去的財務數據，與風險預測的關聯度不大。客戶信用等級風險系數和貸款方式風險系數指標和權重的確定缺乏客觀依據，難以反映評級對象未來的真實償債能力。因此貸款風險度方法實際上是建立在主觀因素過強的信用評級基礎上的經驗公式，無嚴格的理論基礎和證明，很難有說服力。
3、無嚴格的理論基礎，其科學性和準確性沒有很強的說服力
可見，貸款風險度方法只是一個近似的加權平均，并不嚴格符合概率論的意義，從而，貸款風險度的計算公式所依據原理的科學性值得懷疑，其評估的準確性不能高。而國際高級信用風險模型則大都使用了聯合概率分布和概率母函數的辦法解決單個債務人的違約與銀行整體客戶違約的概率關系問題，以嚴格的理論為基礎，其準確程度明顯高于貸款風險度方法，并且可以推導包括多項貸款或其他銀行業務的資產組合聯合違約概率分布及損失分布，便于商業銀行進行組合多樣化管理。因而，我國在信用風險的評估方法中應引入嚴格的理論推導，以嚴格的理論為指導才能夠保證信用風險度量及管理的準確性和有效性。
4、缺乏貸款組合風險管理功能
貸款風險度方法中僅考慮單項貸款的風險，沒有考慮貸款組合和貸款集中度，缺乏貸款組合風險管理功能。事實上，集中于某一行業的貸款違約很有可能造成銀行破產，貸款組合可以降低單項貸款帶來的風險；好的風險評估模型應該關注銀行現有客戶的分布和組合貸款風險，便于商業銀行進行組合多樣化管理；并且由于貸款風險度方法不能推導出PD以及LGD分布，缺乏進行組合風險VaR分析的基礎，從而無法進行VaR分析。
5、評估結果不全面，且呈現靜態性和波動性
貸款風險度方法僅給出貸款風險的PD測量，而沒有給出LGD估計值。而在實際工作中需要對LGD進行估計。因此使得貸款風險度評估結果不全面。而且由于貸款風險度方法中所使用的指標考察期均較長，評估結果時效性差，難于應對瞬間變化的金融市場。
貸款風險度作為信用風險的評估標準本身具有波動性，即貸款風險度對信用風險的反應不固定而時大時小，具體表現為：貸款風險度對信用得分差距原本較大的貸款企業，其評估結果卻一視同仁；而有時信用得分差距微小的貸款企業，其評估結果卻差異很大。貸款風險度指標對信用風險的度量只是一種粗略的度量，對于相差很大的貸款企業可能做出正確判斷，而對相差不大的方案，該指標很有可能會掩蓋企業間的風險差異，使銀行做出錯誤的決策。形成波動性的根源在于貸款風險度自身的離散性與風險的不確定性和隨機性之間的矛盾(于立勇，2002)。
三、現代信用風險內部模型的分類
銀行內部信用風險計量是通過對客戶和債項類型風險特征的評估確定銀行可能遭受的損失，進而估計經濟資本(EC)。IRB法需要估計和確定的主要變量有違約概率(PD)、違約損失率(LGD)、風險暴露(EAD)、期限(M)、預期損失(EL)、意外損失(UL)和風險價值(VaR)。其中，PD、LGD、EAD、M是IRB的主要輸入數據，而EL、UL和VaR是主要輸出結果。新協議對信用風險資本金的確定借鑒了市場風險中計算資本金的VaR方法，而且定義VaR就是EL與UL之和。用VaR方法計算資本金時需要確定信貸資產未來價值或損失的概率密度函數(PDF)，從不同的角度考察信用風險度量模型和用不同的方法計算相關參數，就會對模型產生不同的分類，通常有如下分類方式：
1、依據模型的演繹或歸納方法
演繹模型(TopdownModels)用單個統計數據對信用風險進行分組，也就是說將許多不同來源的風險視做同質風險加總到組合的整體風險中，不考慮個別交易特征。這種方法對于所含信用筆數很多的零售信用組合比較合適，但對于公司貸款或國家貸款組合而言，就不太合適了。即使零售資產組合，演繹模型也可能隱藏著來自行業的或地理位置的特別風險。
歸納模型(Bottom-upModels)解釋了每一種資產/貸款的特征。此種方法非常類似于對具有市場VaR系統特征的頭寸進行結構分解。它適用于公司信用資產組合和資本市場組合。歸納模型對于采取糾正措施也是最有用的，因為可以按照其風險結構進行反向操作來修正風險曲線。
當今的信用風險模型中歸納方法占主導地位。只有CSFP的CreditRisk是對假設為同質的資產在整個等級的層次進行分析，可以被認為是topdown方法。
2、依據建模原理與分析方法
對于PD、等級轉移矩陣和信用質量相關性的計算，主要有三種方法。
其一是經濟計量模型方法，該方法對PD計算的根據是，PD與當前的宏觀經濟狀況、行業和公司所處的地理位置等有關，環境的差異或宏觀經濟因素的變化影響了公司的資產價值，因而影響了公司的信用質量，進而使公司之間的信用質量表現出相關性。經濟計量方法適用于簡化式模型；其二是基于精算的方法，其基本方法是只考慮KMV的預期違約概率(EDF)有關計算，假定違約遵從隨機泊松過程，應用客戶的歷史違約率數據預測具有類似特征的客戶的EDF，在此基礎上再估計相關參數，比如等級轉移矩陣和相關系數。基于精算方法的參數估計具有后顧性(backwardlooking)；其三是基于Merton期權模型的方法，把公司違約或信用質量的變化與公司資產的價值、股權、債務聯系起來進行考慮。該方法利用可獲得的關于公司的債務、權益的歷史價值和當前市場價值以及權益價值的歷史波動性估計公司資產價值的大小、變化率和波動性。進而通過期權模型確定公司的EDF和違約相關性。基于權益的方法具有前瞻性(forward-looking)。
CreditMetrics依據評級的歷史數據統計和股權分析；KMV依據期權定價原理；CPV依據宏觀經濟因素調整的模擬分析；CreditRisk則依據保險精算的壽險和財險思想。
3、依據模型對風險的定義方式分類
違約模式(DefaultmodeModels，DM)與盯市模式(Market-toMarketModels，MM)是銀行業內普遍使用的兩大類信用風險模型，其分類原則是基于對資產價值和信用損失估計方式的不同考慮。所謂信用損失是指信貸資產組合當前價值與某給定時期末的未來價值的差，當前價值往往是已知的，而未來價值是不確定的但是有一概率分布。DM模型只考慮違約與不違約兩種信用狀態，即只把完全的違約視為信用事件。因此，資產組合的市場價值的任何變化或信用評級的任何變動都是無關的；而MM考慮資產組合市場價值的變化和包括違約在內的信用等級的變化，公平市場價值為模型提供了對風險更好的估計。在此意義下，MM模型是DM模型的一種推廣。
CreditMetrics屬于MM模型；CreditRisk和KMV本質上屬于DM模型，但KMV公司目前正準備提供MM版本；CPV既可被當作MM使用，也可被用做DM。
4、依據違約事件的條件概率分類
條件概率模型(ConditionalModels)中包含了宏觀經濟因素變動對PD的影響。即此類模型考慮了經濟衰退期PD會上升。
無條件概率模型(UnconditionalModels)具有固定的PD，并且因此往往關注的是貸款者或特定因素信息。但某些環境因素的改變也允許用改變模型參數的方法來實現。
CreditMetrics是基于違約歷史資料統計的結果，沒有反映宏觀經濟因素，因此屬于無條件測度；CPV、KMV以及CreditRisk分別融入了宏觀經濟因素以及市場價格等信息，因此屬于條件測度。
5、依據違約事件的結構化和簡化設定分類
這種劃分的根據主要是出于對違約相關或信用等級轉移相關性確定方法的考慮。在同一行業和地區的客戶之間，由于信用事件(違約、信用等級轉移、違約時的損失率、信用價差、風險暴露等)的變化是非獨立的，即存在著相關性，在估計信用損失確定資本金時應考慮相關性。但是，實際應用中由于數據及模擬技術的限制，通常只考慮不同客戶之間違約或等級轉移的相關性，而其它信用事件之間的相關性不予考慮。對相關性的估計，委員會選擇了兩類模型，即結構化模型(structuralmodel)與簡化式模型(reduced-formmodd)。結構模型試圖通過假定金融產品或經濟單位的微觀經濟特征來解釋單個客戶的違約或信用質量的變化，比如資產價值和負債之間的比例關系可能決定了客戶的信用質量。那些用于決定客戶風險等級變化(包含違約)的隨機變量稱為等級轉移風險因素(Migrationriskfac-tor)，在結構模型中，就是要估計或確定客戶問等級轉移風險因素的相關性。而簡化模型則不同，它不是試圖解釋違約或信用等級的轉移，而是選擇一種統計方法并建立適當的因素模型來刻畫違約或信用等級的轉移現象。在簡化模型中，特別假定了客戶的EDF或轉移矩陣與可以觀察到的宏觀經濟活動指標或不可以觀察到的隨機風險因素之間存在一種函數關系，簡化模型認為正是單個客戶的財務狀況對公共因素或相關背景因素的依賴才引起了客戶之間違約率的相關性和信用等級轉移之間的相關性。
CreditMetrics、KMV屬于結構模型；CreditRisk與CPV屬于簡化模型。
6、依據違約的驅動因素分類
CreditMetrics和KMV的違約驅動因素為企業資產價值及波動性；CPV的驅動因素為宏觀經濟因素；CreditRisk的違約驅動因素則為違約風險平均水平及其波動性。
7、依據違約概率測度的離散性與連續性
由于金融產品的價值要受到其信用質量的影響，而對信用質量的描述變量有連續與離散之分，因此依據對金融工具信用質量變化方式的不同刻畫，對金融工具在給定期限末的價值或損失的估計就有了兩種可以選擇的方法：一是，信用質量按離散的信用等級變化(信用評級)進行刻畫，基于此的估值模型稱為離散估值模型；二是，信用質量通過違約概率或違約概率密度函數按連續的方式進行刻畫，基于此的估值模型稱為連續型估值模型。
在以上幾種模型中，CreditMetrics、CPV屬于離散測度，而KMV、CreditRisk則屬于連續變量測度。
四、貸款風險度方法與
現代信用風險模型的比較
從提高我國銀行業信用風險管理的前瞻性角度思考問題，可行的方法是以現代信用風險管理模型為參考，改進我國現行的貸款風險度方法。將其方法與CreditMetrics、KMV、CPV、CreditRisk進行比較分析，主要特征比較如表1所示
。從比較中可以發現，與我國貸款奉獻度方法在諸多特征最為接近的是CreditMetrics模型，因此，我國銀行業在對此深入研究的基礎上對我國現行信用風險管理模型做一改進，使其逐步向現代信用風險管理模型靠近，并滿足IRB要求。
五、我國銀行業現代信用風險
管理模型的改進方向及其選擇
現代信用風險管理模型均具有不同的比較優勢，從而也各具有不同的適用性，即：CreditMetrics和KMV適用于對公司和大的私人客戶的信用風險度量；CreditRisk適用于對零售客戶的信用風險度量，CPV適用于對宏觀經濟因素變化敏感的投資級債務人或債項如房地產貸款的信用風險度量。而我國銀行業具有不同的類型和業務范圍，可以選擇較為適合的模型來改進自身的信用風險管理。
KMV主要用于分析發債公司的信用狀況和資本市場的信用風險，其中一個基本條件是需要大量的股票市場的有效數據，適用范圍受到了限制，特別適用于上市公司的信用風險評估，對非上市公司的EDF進行計算時，需要借助很多會計資料，同時還要通過對比分析手段最終得出企業的EDF，因而，計算過程復雜且結果未必準確。但由于我國股票市場歷史較短，上市公司信息質量不高，股權分割等因素導致上市公司的股票價格時常背離公司的實際，進而影響對上市公司價值的準確估計，即使通過上市公司股票價格來估價公司價值，其差異也非常大：模型假定借款企業資產價值呈正態分布是不合乎實際的；模型不能夠對長期債務的不同類型進行分辨。但隨著我國資本市場的不斷完善，資本市場作為重要的資源配置場所作用的日益增大，KMV在我國的應用條件會逐漸具備，而且隨著上市公司數量的不斷增加，其應用范圍也會逐漸增加，并在未來的信用風險管理中發揮重要作用。
CPV和CreditRisk都涉及到宏觀和行業因素。CPV是從宏觀經濟的角度來分析借款人的信用等級的遷移，而信用登記遷移概率在不同時期受到GDP增長率、經濟周期、失業率、匯率、產業等多因素的影響。該模型的應用是以上述數據均正確為前提。由于此類數據的完整獲取和精確計量在我國尚有一定的難度，再加上從方法論上看，從宏觀因素的個數及其經濟含意與信用等級遷移的具體函數關系尚缺乏穩定性和風險性，我國的信用風險量化處于起步階段，還沒有建立完善的數據庫，因此在使用上述模型時缺乏基礎條件，但隨著我國宏觀經濟數據的不斷完善，可以成為我國銀行業信用風險管理的重要參考模型。
CreditMetrics適合于對各類貸款資產信用風險的分析和預測，其適用的基本條件是金融機構的內部評級體系或外部評級機構的評級結果。但由于我國信用評級制度不健全，銀行內部評級制度尚處于發展階段，外部評級機構的信用評級也是剛開始，還沒有形成長期的企業評級數據庫，在此情況下，該模型的應用空間受到很大限制。但我國的信用體系建設已經得到政府的高度重視，企業信用信息征集、評價機制正在不斷完善，銀行內部評級和外部評級機構也在不斷發展，隨著各項條件的具備，該模型在我國的應用前景廣闊，可以作為一種基礎性的信用風險管理模型
相比之下，CreditMetrics具有兩個優點：一是所計算出的Vail可以較為準確地反映不同信用等級和不同時期的貸款在未來可能發生的價值損失；二是以VaR來確定最低的風險資本量可以有效地保證銀行在遭受信用風險損失的情況下能夠繼續生存下來。因此，CreditMetrics可較好地用于我國商業銀行對信用風險進行量化和管理。
第7篇：信用風險的評估方法范文
摘 要：創業板自上市以來，由于自身技術水平不成熟、自有資產小等原因，信用風險的問題一直存在。本文選取了創業板上市的100家企業為樣本，通過運用其股票市場的數據和財務報表中的債務數據，利用KMV模型信用評估方法，考慮創業板企業的實際市場情況，對參數進行了修改，并且結合相應編程計算其違約距離DD。實證研究結果表明，KMV模型對我國創業板企業的信用風險評估具有較高的準確性和科學性，對創業板企業進行風險預測和防范有著重要的意義。
關鍵詞：KMV模型；違約點；創業板企業；信用風險
1.文獻綜述
信用風險作為金融市場上最古老的風險之一，一直也是學術研究中的重點。現代信用風險評估模型以新的財務技術以及現代財務理論為基礎建立起來，主要包括Credit Metrics， Credit Portfolio View， Credit risk+ 和 KMV 模型。KMV模型是由美國KMV公司基于Merton期權定價理論，用預期違約頻率來計量公司違約概率，主要是利用預期違約率EDF（Expected Default Frequency）的值來衡量企業市場價值降到違約出發點水平之下的概率，其中EDF可以通過分析企業股票市場價格的波動而得到。Kealhofer和Kurbat[1]認為KMV模型能夠有效的運用財務指標變量和信用評級方法進行風險預測。Peter Crosbie和Jeffrey R Bohn[2]用KMV模型研究金融類公司，研究結果表明KMV模型具有一定的有效性。
隨著KMV模型在我國市場的運用逐漸普遍，我國學者也進行了相應的研究。劉博[3]通過實證分析表明，在KMV模型中引入資產連續回報率這個模型最適合中國國情，靈敏度和預測能力較好，在一定程度上可以揭示上市公司的信用風險。馬若微[4]以 2004 年底的上市公司作為研究對象，根據其財務和交易數據對115 家 ST 公司進行信用風險度量，研究結果表明 KMV 模型可以有效預警上市公司的財務困境和潛在信用風險，并且該模型的有效性要強于其他同類型模型。張玲、楊貞柿、陳收[5]通過數據分析認為 KMV 模型對于上市公司個體和上市公司整體的信用風險變化情況都有較好的預警作用。謝邦昌[6]選取公共事業和房地產開放兩個行業的各 10 家深交所上市公司作為研究對象，研究結果表明對于不同行業的企業，KMV 模型仍可以有效進行跨行業的信用風險度量。
2.KMV模型理論概述
KMV模型屬于期權定價模型，運用其作為信用風險評估，需要測算借款人或者企業的資產市場價值及其波動率，進而計算其違約距離與違約概率。
E=VN（d1）-De-rTN（d2）
其中，D——負債的賬面價值（執行價格、額定價格）；
V——借款公司資產的市場價值；
T——到期時間，時間范圍；
N——正態分布累積函數，它根據d1和d2計算得出。
d1=lnVD+r+12σ2ATσAT
而
d2=d1-σAT
對上述公式兩邊同時求導，求出其期望值，得出以下公式：
σE=N（d1）VσAE
其中，一般應采用迭代技術計算σE，本文均借助Matlab軟件，對創業板企業的信用風險進行評估。
而違約距離的公司為DD=E（V）-DPTE（V）·σA（V0為借款企業當前的市場價值；DPTT為指定期限（一般為一年）內的違約點；μ為資產的預期凈回報率）。
3.基于KMV模型的我國創業板企業信用風險實證研究
目前，我國創業板大多均為中小型企業，具有較高的成長性和較大的資金需求，銀行貸款則是其進行融資的主要途徑。并且，由于創業板企業普遍成立時間較短，存在著企業財務數據不完整以及管理層素質不一致等問題，因此，對創業板企業進行信用風險評估，對提高銀行貸款效率，解決企業的融資需求，支持科技型中小企業的全面發展有著重要的意義。本文選取了創業板中的100家企業為樣本，通過其貸款信用記錄、是否存在大額擔保等信息，將100家企業分為不存在信用風險和存在信用風險兩組樣本，每個樣本組各100家企業。
而對于違約點的選擇，KMV公司根據對大量違約事件的實證分析，發現違約發生最為頻繁的臨界點處于公司的流動負債加百分之五十的長期負債。
即違約點值=流動負債 + m*長期負債，m=0.5。
但是隨著KMV模型在我國市場中運用的不斷深入，發現該比例并不適合我國市場。因此本文分別討論m=1，m=0.75，m=0.5，m=0.25這4種情況下樣本的違約距離，從而判斷模型評估的準確性。研究表明，當m=0.25時，KMV模型的準確率最高。并且，由于方差可以用來判斷數據的波動情況，對于違約距離來說，方差越大意味著敏感性越高，對準確的預測信用風險則更加有利。從這個角度來說，m=0.25時，違約距離的方差最大，因此本文選取m=0.25 來設置文章的違約點。
通過進行相應的參數調整，KMV模型對樣本的信用風險評估的準確率達到了81%，具有較高的準確性。因此，實證研究表明KMV模型對于我國創業板企業的信用風險評估具有較高的準確性，具有預測性和科學性。
指導老師：劉澄
參考文獻
[1] Kealhofer， Stephen， Matthew Kurbat. The Default Prediction Power of the Merton Approach[M]. KMV Corporation， 2001.
[2] Peter Crosbie ，JefTrey R Bohn， Modeling Default Risk， White Paper， Moody's， KMV，December 18，2003
[3] 劉博. 基于KMV模型對中國上市公司的信用風險進行度量的實證分析.科學技術與工程，2010，3（10）：844～847
[4] 馬若微.KMV 模型運用于中國上市公司財務困境預警的實證檢驗[J].數理統計與管理，2006（9）：594-601.
第8篇：信用風險的評估方法范文
在小額貸款公司發展過程中，高發的信用風險是其主要限制。現有的小額貸款公司信用風險研究領域內。申韜（2012）基于風險評估特征以及評估方法的適用范圍和風險指標篩選的全新視角提出通過完善信用風險評估機制來提升小額貸款公司信用風險防范能力。在與商業銀行傳統貸款業務進行對比的基礎上，孔蕾（2013）利用與商業銀行傳統貸款的對比分析出小額貸款公司信用風險具有區域集中和協同性的特殊性。褚?t梅（2014）從小額貸款公司面向的客戶群體角度提出小額貸款公司承擔較高信用風險的主要原因是貸款對象信用意識差和違約成本低。因此，在認識小額貸款的信用風險的基礎之上，我們有必要對信用風險管理防范等問題進行研究，推動其可持續地發展。
1小額貸款公司的發展現狀
小額貸款公司是民營金融機構的重要形式之一，發展歷史較短，作為農村金融機構的補充尚處于起步階段，在推動金融體制多元化和打破國有銀行壟斷方面扮演著重要角色。2008年，小額貸款公司開始從無到有經歷了穩步增長的階段，但從2014年開始，包括公司數量、從業人數、貸款余額以及實收資本等數據在內的各項衡量小額貸款公司發展的重要指標增速均大幅下降。2015年小額貸款公司總體發展水平顯著放緩，人民銀行數據顯示，2015年第三季度至今，全國小額貸款公司總數已連續4個季度下滑，2016年第三季度末小額貸款公司機構從業人數與2015年同期相比減少約143%。由此可見，小額貸款公司雖然有著一定時期的高增長率，但是其可持續性發展能力仍有待提高。小額貸款公司在支持地方經濟發展的同時也面臨著諸多風險，尤其是日益突出的信用風險問題，嚴重制約了小額貸款公司的發展。推動小額貸款公司信用風險防范的市場環境建設和政策扶持引導，促進小額貸款公司信用風險防范的能力提升和機制健全，已經成為社會普遍關注的問題。
2小額貸款公司信用風險的成因
21小額貸款公司信用風險形成的外部因素
（1）法律法規體系不完善，政策發展路徑不清晰。小額貸款公司目前以各地區自主管理為主，沒有從國家宏觀層面上形成統一明確的發展規劃和發展方向，各地監管政策也各有不同，使得小額貸款公司區域性特征明顯，發展潛力不能被完全釋放。
（2）信貸主體還款能力不強，信用環境有待改善。由于小額貸款公司主要面向農戶個人和中小企業，受生產經營的高風險性和不確定性影響，它們具有較高發生信用違約事件的概率；而部分企業或個人逃避金融債務形成不良風氣，使得小額貸款公司面對的信用環境不容樂觀。
（3）行業管理經驗不足，風險度量機制不成熟。小額貸款公司成立時間不長，數據采集還不成熟，數據體系完善，沒有專業針對于小額貸款公司的信用風險度量方法，使得對其信用風險難以進行有效的計量。
22小額貸款公司信用風險形成的內部因素
（1）資金來源缺乏，業務種類單一。國家嚴格限制小額貸款公司的資本金來源以及“只貸不借”的經營模式使得小額貸款公司面臨資金困境。主要依賴于小額信貸利息收入的盈利模式使得小額貸款公司抵抗信用風險的能力較差。
（2）管理制度不科學，風險控制不到位。小額貸款公司在經營管理過程中部分工作較為粗略，沒有形成完備科學的制度體系，造成風險控制不到位。小額貸款公司在組織機構、運營方式、貸款流程和財務體系方面沒有形成科學規范的管理制度，導致其內部管理混亂，難以有效控制信用風險。
（3）專業人才匱乏，員工素質不高。小額貸款公司的工作人員多為銀行等金融機構退休人員，吸引高素質的專業人才又具有一定難度，現有員工跳槽現象普遍，人員流動在很大程度上限制了自身的發展，這種現狀造成小額貸款公司工作人員的素質普遍不高，不能有效甄別、防范和應對信用風險。
（4）地區內部聚集效應明顯，區域性金融風險較高。小額貸款公司的客戶具有明顯的地域性，客戶網絡通過“熟人社會”構建，農民靠天吃飯，內部聚集效應明顯，容易遭受氣候異常、地質災害、經濟形勢和地方政策變化而導致的區域性風險。與此同時，政府干預形成的區域金融運行封閉化和區域間產業同構化弊端，增加了小額貸款公司的風險。
3小額貸款公司信用風險的防范
31小額貸款公司自身控制風險能力的增強
（1）建設小額貸款信用體系，加強地區信息共享。在一個地區或行業內建立小額貸款專業征信系統，有針對性地進行信用建設，可以有效提高授信的質量和效率。由于小額貸款公司區域性較強、受區域經濟環境影響較大，加強區域內合作、建立互相溝通共享信息機制也可以降低小額貸款公司信用風險。
（2）嚴格落實抵押擔保，依托保險轉移風險。小額貸款公司可以通過提高抵押擔保數量、擴大擔保抵押物種類、與當地金融擔保機構合作開展擔保業務等多項措施完善和擴大抵押擔保貸款的比重來降低信用風險。小額貸款公司也可與保險機構合作，對風險較高的貸款購買貸款信用保險，當貸款客戶無法履約還款時，可由保險公司代償，以此降低風險損失。
（3）提高從業人員專業素質，完善公司內部治理結構。定期對在職員工進行培訓和考核，建立行業內部學習交流機制，提高從業人員的專業素質和受教育水平。建立健全內部風險管控制度和獎懲制度，實行信用風險與工資績效掛鉤考核制度，減少由于自身環節造成風險的可能性。
（4）設計新型貸款產品，擴大公司融資渠道。充分運用小額貸款公司貸款利率靈活的優勢，與外部企業合作，開發設計出小額消費信貸等新型貸款產品。面對不同客戶，推出具有差異化、個性化、低風險的貸款產品。利用現有政策允許的各類融資手段擴大融資渠道，也可以與民營企業合作吸引注資，增強自身實力。
32小額貸款公司外部信貸環境的改善
第9篇：信用風險的評估方法范文
【關鍵詞】商業銀行；信用風險；現狀
風險管理與商業銀行的日常經營管理緊密相關，風險管理能力更是現代商業銀行最重要的核心競爭力。隨著我國金融機構改革的日益加深，以及2006年12月起的金融業對外開放全面化，商業銀行作為金融體系的中流砥柱，越來越清晰地認識到健全的風險管理體系在其長遠發展中具有及其重要的作用。巴塞爾委員會將商業銀行面臨的風險劃分為信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險、國家風險、聲譽風險、法律風險以及戰略風險類。其中，信用風險是商業銀行與生俱來的一種風險，是金融市場上最為古老的一類風險，也是最重要最復雜的一種風險。商業銀行信用風險的控制與管理對于整個金融市場乃至國民經濟都具有舉足輕重的作用。
一、我國現行的商業銀行信用風險管理
現階段我國商業銀行的信用風險管理還處于傳統階段，主要方法有內部信用評級和貸款分類兩種。
1.內部信用評級
所謂銀行內部信用評級是由銀行專門的信用評估部門和人員，運用一定的評級方法，對借款人和交易對手按時、足額履行相關合同的能力和意愿進行綜合評價，并用簡單的評級符號表示信用風險的相對大小。巴塞爾委員會于2001年1月了新巴塞爾資本協議第二次征求意見稿，要求商業銀行在計算資本充足率時，根據外部評級結果確定資產的風險權重，并可以內部評級作為替代。可見，我國商業銀行發展和完善內部評級意義深遠。目前，我國各大商業銀行基本都建立了自己的內部評級系統，各銀行的內部評級系統在評級對象、評級方法和評級程序等基本相同，對象為已有的或潛在的債務人或交易對手，方法主要是專家分析判斷。
與國外商業銀行相比，我國商業銀行的內部信用評級存在以下兩方面不足。其一，評級方法與巴塞爾銀行新框架的要求還有較大差距：偏重于對受評對象過去而不是未來償債能力的評估；權重的確定缺乏客觀依據；缺乏對現金流量指標的預測和應用；缺乏對具體行業的分析。其二，在評估的組織和程序方面，存在分工不明確，人員素質不高的問題：評級人員和信貸人員在職責上缺乏必要的分工和制衡，影響評級的客觀性和公正性；評級人員素質不高直接影響評級的準確性；我國評級制度還缺乏行業專家，這將會進一步影響評級的準確性。
2.貸款分類
貸款分類就是貸款評級。目前我國商業銀行中全面推行的是貸款風險分類管理。貸款風險分類也稱貸款五級分類，指銀行主要根據借款人的還款能力，即最終償還貸款本息的實際能力，確定貸款遭受損失的風險程度，將貸款質量分為“正常”、“關注”、“次級”、“可疑”和“損失”五類的一種管理方法。它以動態監測為基礎，通過對借款人的財務實力、現金流量、抵押品價值等因素的連續監測和分析，判斷貸款的實際損失程度，對銀行的信貸管理水平和信貸人員的素質要求較高。這方法有利于銀行及時發現放貸后出現的問題，能更準確地識別貸款內在風險、有效追蹤貸款質量，便于銀行及時采取措施。但也存在不足：
第一，信息不對稱和滯后問題。該方法需要企業提供大量財務信息和非財務信息，而銀行往往難以及時準確地獲得這些信息。
第二，分類標準粗化，缺乏統一性。該方法只對五個類別進行了核心定義，內涵和外延不清晰，損失比例判斷存在較大的主觀性，不便于準確掌握和執行。
第三，會計基礎信息薄弱、科技支撐能力不強，影響分類工作的時效性和真實性。
二、我國商業銀行信用風險管理存在的主要問題
與西方國家相比，我國商業銀行在信用風險的度量和管理水平上還比較落后，而且不同銀行對信用風險的管理水平也存在較大差異。不可否認的是，經過30多年的改革開放，我國商業銀行在信用風險管理方面已經有了長足的進步，如銀行內部已經建立起了企業信用評級制度，部分銀行開發出信貸風險的評估方法等。但是，與以美國為代表的西方國家先進的信用風險評估和管理水平相比，我們仍然存在著較大差距。
1.信用風險度量技術落后
（1）數據質量差。阻礙我國商業銀行風險識別能力提高的瓶頸首先在于數據基礎。數據基礎建設是商業銀行信息系統建設的有機組成部分，盡管我國商業銀行在信息技術開發上的投入較大，效果卻不理想。由于數據的一致性較差，所以不僅無法提高工作效率，還增加了工作量，工作量的增加又使統計數據的質量下降，如此以致惡性循環。基礎數據質量不高不僅導致高層次的風險分析（信貸資產組合分析）難以展開，還對簡單分析工具的分析結果的可信度產生負面影響。
（2）信用評級體系不完善。信用評級體系由內外兩部分組成。目前，國內針對企業的外部評級機構剛剛建立，運作程序還不規范，沒有形成規模，還不能對我國大多數企業進行信用評級。國外評級機構也難以對大部分的銀行客戶進行逐一評級。在外部評級不完善的情況下，我國主要商業銀行近年來逐步建立起內部信用評級系統，但與發達國家銀行的評級體系相比還存在較大差距，在一定程度上限制了其在識別和控制信用風險方面的應用。
（3）信用風險量化技術落后。現階段，我國銀行信用風險量化工作主要使用專家分析和計算信貸風險度的傳統方法，盡管傳統的風險計量方法由一定的積極作用，卻也存在不可忽視的缺陷，難以適應現代銀行進行全面和動態風險管理的需要。
2.風險補償機制不完善
風險補償機制是銀行承擔風險獲取收益并能維持正常運營的保障。提取壞賬準備金和計提資本金是最常見的風險補償方式。壞賬準備金提取不足、不能及時核銷壞賬以及資本充足率不達標是我國銀行存在的比較普遍的問題。這使得銀行信用過度膨脹，導致信用風險隱患。
3.外部交易制度不健全
我國商業銀行的信貸利率由中國人民銀行控制，沒有市場化。銀行不能通過信貸定價來彌補風險損失。由于產權的不明及其他外部因素的影響，信貸抵押也很難成為有效地傳遞信號。銀行對企業一視同仁，企業不分好壞同樣得到貸款，大量信用風險成為事實。此外，當前我國企業破產制度不完善。企業破產，銀行受損，清算破產成本對銀行來說相當高，更加重了銀行的信用風險。
三、加強我國信用風險管理的建議
1.建立健全內部評級系統，完善外部評級系統
大力引進和發展外部信用評級機構，并加快由內到外的更替步伐，由于目前評級行業的社會影響在逐步擴大，評級市場在逐步打開，社會信用評級機構將會得到越來越快的發展，外部評級取代內部評級必將是一個漸進、自然的過程。商業銀行內部也要不斷完善信用評級辦法，并在時機成熟后，以外部評級逐步代替內部評級。
2.完善信用風險補償機制
信用風險的補償指銀行用資本、利潤、抵押品拍賣收入等形式的資金補償其在信用風險上遭受的資產損失。商業銀行除了提取普通準備金意外，還要提取呆賬準備金，用于彌補貸款后的損失。
3.利用金融創新分散信用風險
一方面利用資產證券化轉移信用風險。資產證券化是指，通過在資本市場和貨幣市場發行證券籌資的一種直接融資方式。通過向市場發行資產，將信貸資產進行交易和處理，最終實現融資，有利于商業銀行現金回流，并提高其競爭力。另一方面，利用信用衍生工具化解風險。商業銀行可以利用衍生工具自由控制所承擔的風險，可將不愿意承擔的金融風險轉嫁出去。
參考文獻
[1]吳彬.商業銀行信用風險管理研究[D].復旦大學:中國優秀碩士學位論文全文數據庫,2008.
[2]王志強.銀行系統內部信用評級調查與分析[J].河北金融,2011(03).
