【文章內(nèi)容簡介】 公告 5% 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值的主要因素及其權(quán)重風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值的主要因素及其權(quán)重? 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有明確的解釋含義，是評(píng)級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有明確的解釋含義，是評(píng)級(jí)的一種，給出了劃分客戶群的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。一種，給出了劃分客戶群的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。下表列出了鄧白氏機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的含義下表列出了鄧白氏機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的含義。風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 指數(shù)指數(shù) 含含 義義 企企 業(yè)業(yè) 停停 業(yè)業(yè) 比例比例RI1 最低最低 風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 　　 　　 　　 %RI2 顯顯 著低于平均著低于平均 風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn) 　　 　　 %RI3 低于平均低于平均 風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 　　 　　 %RI4 略低于平均略低于平均 風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 　　 　　 %RI5 兩倍高于平均兩倍高于平均 風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn) 　　 　　 %RI6 五倍高于平均五倍高于平均 風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)險(xiǎn) 　　 　　 %NA 由于信息不足，無由于信息不足，無法作出法作出 評(píng)評(píng) 估估 　　 —— 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的含義 ? 在國內(nèi)征信市場(chǎng)上，中資征信機(jī)構(gòu)采用在國內(nèi)征信市場(chǎng)上，中資征信機(jī)構(gòu)采用了類似的技術(shù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指了類似的技術(shù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的解釋和表述形式也大同小異。下表數(shù)的解釋和表述形式也大同小異。下表給出了國內(nèi)著名企業(yè)征信機(jī)構(gòu)給出了國內(nèi)著名企業(yè)征信機(jī)構(gòu) —— 北京新北京新華信商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理有限機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)華信商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理有限機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)及其對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)劃分。及其對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)劃分。風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 等等 級(jí)級(jí) 風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 系數(shù)系數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 程度程度CR1 1． 0～ 1． 5 可以忽略不 計(jì)CR2 1． 5～ 2． 0 很小CR3 2． 0～ 2． 5 低于平均水平CR4 2． 5～ 3． 5 平均水平CR5 3． 5～ 4． 0 高于平均水平CR6 4． 0～ 4． 5 較 高CR7 ＜ 4． 5 很高特殊情況：1． 資 不抵 債 的企 業(yè) 被劃入 CR7等 級(jí) ；2． 被法院 查 封和被政府勒令停 業(yè) 的企 業(yè) 被劃入 CR7等 級(jí) ；3． 由于種種原因歇 業(yè) 和 廢業(yè) 的企 業(yè) 被劃入 CR7等 級(jí) 。 信用風(fēng)險(xiǎn)類別劃分 付款指數(shù)法、付款指數(shù)法? 付款指數(shù)是鄧白氏信用評(píng)級(jí)模型中重要的信用評(píng)分指標(biāo)。 它利用模型計(jì)算出分值，預(yù)測(cè)客戶在短期交易中拖欠的可能性及拖欠的天數(shù)。 基于付款指數(shù)，也配套開發(fā)了付款指數(shù)報(bào)告，內(nèi)容包括指數(shù)、行業(yè) SIC編碼、該行業(yè)分類下機(jī)構(gòu)數(shù)量、分值的四分位圖以及 DUN Trade付款記錄等。其中，評(píng)分所對(duì)應(yīng)的結(jié)果見下表 付款指數(shù) 付款 習(xí)慣100 提前90 享受折扣80 及 時(shí)70 遲 15天50 遲 30天40 遲 60天30 遲 90天20 遲 120天 信用評(píng)分對(duì)應(yīng)結(jié)果信用評(píng)分對(duì)應(yīng)結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)和財(cái)務(wù)壓力、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)和財(cái)務(wù)壓力對(duì)應(yīng)評(píng)分法對(duì)應(yīng)評(píng)分法 ? 它是鄧白氏基于財(cái)務(wù)壓力評(píng)分生成，用于預(yù)測(cè)企業(yè)在未來 12個(gè)月內(nèi)遇到財(cái)務(wù)壓力的可能性。? 該評(píng)分系統(tǒng)包括兩類統(tǒng)計(jì)模型，一類是針對(duì) 9人以下的小機(jī)構(gòu)，另一類是針對(duì) 10人以上的大機(jī)構(gòu)。? 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)的分值從 ～ ，對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)壓力評(píng)分分值從 1001～ 1890。其中，財(cái)務(wù)壓力評(píng)分為 1001分時(shí)，對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)為 ，代表企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)壓力的可能性最高。 第二節(jié)第二節(jié) 消費(fèi)者信用評(píng)分方法消費(fèi)者信用評(píng)分方法? 消費(fèi)者信用評(píng)分的定義消費(fèi)者信用評(píng)分的定義? 信用評(píng)分的基本類型信用評(píng)分的基本類型 ? 典型的信用評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型（見第二章典型的信用評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型（見第二章）） 一、消費(fèi)者信用評(píng)分的定義一、消費(fèi)者信用評(píng)分的定義? 個(gè)人信用評(píng)分 是個(gè)人征信機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)等授信機(jī)構(gòu)利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，根據(jù)獲得的消費(fèi)者個(gè)人信用信息，對(duì)消費(fèi)者的信用價(jià)值或者信用消費(fèi)潛力進(jìn)行定量化的評(píng)估，確定消費(fèi)者信用等級(jí)和信貸限額的一種方法。? 個(gè)人信用評(píng)分 是個(gè)人征信機(jī)構(gòu)的一種重要產(chǎn)品。 ? 針對(duì)不同的應(yīng)用，信用評(píng)分分為：針對(duì)不同的應(yīng)用，信用評(píng)分分為： 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、收入評(píng)分、客戶流失（忠誠度）評(píng)分、催收評(píng)收入評(píng)分、客戶流失（忠誠度）評(píng)分、催收評(píng)分、信用卡發(fā)卡審核評(píng)分、房屋按揭貸款發(fā)放分、信用卡發(fā)卡審核評(píng)分、房屋按揭貸款發(fā)放審核評(píng)分、信用額度核定評(píng)分等。審核評(píng)分、信用額度核定評(píng)分等。 信用評(píng)分不信用評(píng)分不僅為授信部門篩選合格的客戶設(shè)置了門檻，減僅為授信部門篩選合格的客戶設(shè)置了門檻，減少壞賬，大大地降低了壞賬率；而且也實(shí)現(xiàn)了少壞賬，大大地降低了壞賬率；而且也實(shí)現(xiàn)了授信部門對(duì)消費(fèi)者授信決策的自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化授信部門對(duì)消費(fèi)者授信決策的自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化，提高了授信工作的效率。，提高了授信工作的效率。二、信用評(píng)分的基本類型二、信用評(píng)分的基本類型? 基礎(chǔ)信用評(píng)分 ? 細(xì)分類型的信用評(píng)分 ? 信用評(píng)分是在一個(gè)或數(shù)個(gè)數(shù)學(xué)模型的支信用評(píng)分是在一個(gè)或數(shù)個(gè)數(shù)學(xué)模型的支持下進(jìn)行的。常用的信用評(píng)分是用于預(yù)持下進(jìn)行的。常用的信用評(píng)分是用于預(yù)測(cè)消費(fèi)者違約率的，用來預(yù)測(cè)消費(fèi)者測(cè)消費(fèi)者違約率的，用來預(yù)測(cè)消費(fèi)者 “準(zhǔn)準(zhǔn)時(shí)且足額時(shí)且足額 ”償還信貸的可能性。償還信貸的可能性。 基礎(chǔ)信用評(píng)分 ? 用于設(shè)置核準(zhǔn)信用申請(qǐng)的門檻。用于設(shè)置核準(zhǔn)信用申請(qǐng)的門檻。 基礎(chǔ)信用評(píng)分的原理是基礎(chǔ)信用評(píng)分的原理是采用排除法采用排除法 ， 對(duì)消費(fèi)者個(gè)人以往的信用記錄進(jìn)行分析對(duì)消費(fèi)者個(gè)人以往的信用記錄進(jìn)行分析，以分析不良信用記錄為主，排除信用不良申請(qǐng)人，保留，以分析不良信用記錄為主，排除信用不良申請(qǐng)人，保留信用優(yōu)良申請(qǐng)人，預(yù)測(cè)的是消費(fèi)者的違約率。信用優(yōu)良申請(qǐng)人，預(yù)測(cè)的是消費(fèi)者的違約率。 排除法排除法將非?？赡苓`約和非常不可能違約的客戶將非常可能違約和非常不可能違約的客戶分類，設(shè)置上分類，設(shè)置上 15%和下和下 15%的的 ““ 門檻門檻 ”” 分值分值 ，屬于屬于 “是或否是或否 ”形式的信用評(píng)分。形式的信用評(píng)分。 細(xì)分類型的信用評(píng)分 ? 追求樣本內(nèi)的差別最大化。追求樣本內(nèi)的差別最大化。 細(xì)分類型信用評(píng)分的細(xì)分類型信用評(píng)分的任務(wù)是，任務(wù)是， 對(duì)介于信用最好和最不好之間的消費(fèi)群對(duì)介于信用最好和最不好之間的消費(fèi)群體進(jìn)行細(xì)分，對(duì)其將來的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，體進(jìn)行細(xì)分，對(duì)其將來的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)， 使使用一種數(shù)字或字母系統(tǒng)來表述一個(gè)人信用評(píng)分的用一種數(shù)字或字母系統(tǒng)來表述一個(gè)人信用評(píng)分的差異，進(jìn)而區(qū)分違約的機(jī)率。這種數(shù)學(xué)模型要求差異，進(jìn)而區(qū)分違約的機(jī)率。這種數(shù)學(xué)模型要求的建模技術(shù)非常高，要求數(shù)學(xué)模型能夠細(xì)致地將的建模技術(shù)非常高，要求數(shù)學(xué)模型能夠細(xì)致地將個(gè)人信用評(píng)分細(xì)分成成百上千個(gè)檔次。個(gè)人信用評(píng)分細(xì)分成成百上千個(gè)檔次。第三節(jié)第三節(jié) 常用的信用評(píng)價(jià)模型常用的信用評(píng)價(jià)模型 ? 企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型分為兩類， 預(yù)測(cè)模型和管理模型。 預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)客戶前景， 衡量客戶破產(chǎn)的可能性， Z計(jì)分模型和巴薩利模型屬于此類。管理模型不具有預(yù)測(cè)性，它偏重于均衡地解釋客戶信息，從而 衡量客戶實(shí)力 ，營運(yùn)資產(chǎn)分析模型和特征分析模型屬于此類。管理模型不像預(yù)測(cè)模型那樣目標(biāo)專一，能在信用決策中得到廣泛應(yīng)用，同時(shí)管理模型具有很大的靈活性，通過適當(dāng)調(diào)整可適用于各種場(chǎng)合。（一）（一） Z計(jì)分模型計(jì)分模型? Z計(jì)分模型通過關(guān)鍵的財(cái)務(wù)比率來預(yù)測(cè)機(jī)計(jì)分模型通過關(guān)鍵的財(cái)務(wù)比率來預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)破產(chǎn)的可能性，由美國著名財(cái)務(wù)學(xué)教構(gòu)破產(chǎn)的可能性，由美國著名財(cái)務(wù)學(xué)教授愛德華授愛德華 奧特曼（奧特曼（ Edward Altman）創(chuàng)）創(chuàng)建。和傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)方法相比，量化的建。和傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)方法相比，量化的過程使得評(píng)價(jià)人員的主觀性淡化