如何評估企業(yè)信用風險(全黑-預覽頁
【正文】 據來源于國家及行業(yè)長期歷史數(shù)據 數(shù)據靜態(tài)，預測能力不及時 ?信用風險附加模型 ?貸款組合分檔 在 possion分布下的數(shù)據 貸款違約概率和違約時的損失 ?適用 含大量中小規(guī)模貸款的貸款組合 不適用單個信貸風險衡量 ? 優(yōu)點 數(shù)據少，易操作 ?缺點 不適用于單個信貸風險衡量 違約概率分布的假設與我過情況不符 忽略轉移風險 方法 優(yōu)點 缺點 適用對象 傳統(tǒng)方法 要素分析法 操作簡便 ， 可大量運用 評估人員培訓成本高 ， 定性分析權重不一 ， 風險因素不全面 各類企業(yè) 財務比率綜合分析法 直觀反映財務狀況和償債能力 靜態(tài)分析預估不準確 ， 收集數(shù)據有一定困難 上市公司 信用評分法 操作簡便 ， 成本低 ，應用效果好 歷史數(shù)據難收集 ， 更新慢 ， 無法提供違約準確數(shù)值 有一定歷史數(shù)據的企業(yè) 現(xiàn)代模型 KMV模型 預測更強更及時 ， 具有前瞻性 未區(qū)分不同類型的債務 ， 需要大量市場數(shù)據 上市公司 CreditMetrics 模型 還考慮了企業(yè)信用降級風險 ， 注重企業(yè)間信用變化關系 依賴評級機構提供的歷史數(shù)據 ，所需數(shù)據多 ， 預測不夠及時 上市公司 credit Risk[+]模型 需要較少數(shù)據 ， 容易操作 忽略了轉移風險 含大量中小規(guī)模貸款的貸款組合 ?銀行：信息更充分，評估人員專業(yè)技能強，對評估準確性要求高 方法選擇：均可，更傾向于現(xiàn)代模型。
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