【文章內(nèi)容簡介】 50歲以上2464性別男女12婚姻狀況已婚有子女已婚無子女未婚其他5432健康狀況良好一般差531文化狀況研究生以上大學(xué)本科大專中專/高中其他86421戶口性質(zhì)常住戶口臨時戶口21職業(yè)情況單位類別機(jī)關(guān)事業(yè)國營企業(yè)集體企業(yè)軍隊個人獨資64352個體經(jīng)營戶三資企業(yè)其他251單位經(jīng)營狀況良好一般較差421行業(yè)發(fā)展前景較好一般較差421崗位性質(zhì)單位主管部門主管一般職員642崗位年限2年以上1~2年1年以內(nèi)321職稱高級中級初級無職稱4210月收入﹥100008000~100005000~80004000~50003000~40001210986家庭情況家庭人均月收入5000以上4000~50003000~40002000~30001000~2000965431000以下1項目評分標(biāo)準(zhǔn)與本行關(guān)系是否本行員工是否20本行賬戶有信用卡賬戶有儲蓄賬戶64存款余額較高較低無640業(yè)務(wù)往來頻繁一般較少420其他借款情況從未借款有借款但已還清有拖欠記錄4552000年09月21日發(fā)布實施的中國建設(shè)銀行個人消費(fèi)貸款客戶信用評定辦法(試行)中規(guī)定了個人消費(fèi)信貸客戶信用評定的主要內(nèi)容： 　1）資格。主要包括：借款人是否符合貸款對象要求；是否有隱瞞事實套取銀行貸款及惡意透支行為；是否遵紀(jì)守法以及借款人誠實守信程度、對銀行和其他債權(quán)人的還款記錄等。 　2）能力。主要包括：借款人年齡、學(xué)歷、職業(yè)、職務(wù)、職稱等。 　3）收入。主要包括：借款人本人和家庭年收入、家庭人均收入、家庭負(fù)債總額與家庭年收入的比重、月還本付息占家庭月收入的比重等。 　4）環(huán)境。主要包括根據(jù)借款人單位的行業(yè)性質(zhì)、經(jīng)營狀況和發(fā)展前景、借款人在現(xiàn)職年限等。 　5）與銀行的關(guān)系。主要包括：是否為建設(shè)銀行客戶，在銀行的存款情況、借款人與銀行的關(guān)系、借款人的信譽(yù)記錄等?？蛻粜庞玫燃売行跒閮赡?，自客戶評價報告生效之日起計算。有效期滿后，若客戶與建設(shè)銀行信貸關(guān)系尚未解除，建設(shè)銀行應(yīng)對客戶的信用狀況重新評定，調(diào)整信用等級。 　 信用評定部門在信用等級有效期內(nèi)要動態(tài)跟蹤客戶信用狀況，及時調(diào)整客戶的信用等級。 　如客戶發(fā)生重大變故，建設(shè)銀行有權(quán)提前取消客戶信用等級。重大影響事件包括借款人死亡、失蹤、喪失民事行為能力、失去穩(wěn)定收入來源、發(fā)現(xiàn)不良貸款記錄等。 　1）以定性分析為主，評級結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性難以保證?，F(xiàn)行辦法中，以定性分析為主，定性指標(biāo)占比超過50%，必須依賴大量高素質(zhì)的信貸專家經(jīng)驗才能確保評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。然而，受地域限制、知識水平等多方面因素的影響，目前，我國銀行信貸人員的素質(zhì)參差不齊，因此定性為主的評價方法難以確保評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。 2）自動化程度低，工作量大，企業(yè)信用風(fēng)險評價的全面性和及時性難以保證。目前，大多數(shù)國內(nèi)銀行的企業(yè)信用風(fēng)險評價工作完全依靠手工完成，盡管耗費(fèi)了大量的人力、物力和時間，仍無法對有貸款需求的全部企業(yè)進(jìn)行評級，且評價結(jié)果難以及時更新，不能滿足信貸管理的需要。 3）信用等級特別是可貸款企業(yè)的信用等級劃分過粗?，F(xiàn)行辦法中，將企業(yè)劃分為7個信用等級，其中BBB級以上為可貸款等級，僅包括4個等級，不利于對正常貸款企業(yè)的管理。4）評價指標(biāo)參考值固定不變，不能根據(jù)實際情況及時進(jìn)行調(diào)整。現(xiàn)行辦法中，考慮到行業(yè)特性，在定量指標(biāo)計算時，提供了分行業(yè)的評價指標(biāo)參考值。但近幾年，部分行業(yè)如石油石化、汽車工業(yè)等經(jīng)營狀況已經(jīng)發(fā)生了較大變化，仍沿用現(xiàn)行辦法中的評價參考值往往會做出錯誤的評價。 5）評價結(jié)果沒有經(jīng)濟(jì)含義，不能達(dá)到巴塞爾新資本協(xié)議內(nèi)部評級法的有關(guān)要求。目前，銀監(jiān)會已經(jīng)對建行等4家商業(yè)銀行提出了明確要求，要求銀行按照新資本協(xié)議的框架，建立更加敏感的風(fēng)險管理體系，并力爭在2007年實施內(nèi)部評級法。按照上述要求，其核心內(nèi)容就是要實現(xiàn)具有經(jīng)濟(jì)含義的可以量化的貸款企業(yè)和貸款債項二維評級?，F(xiàn)行辦法中，無論是指標(biāo)設(shè)置還是評價結(jié)果都沒有與貸款企業(yè)的違約概率（PD）掛鉤，無法準(zhǔn)確的量化風(fēng)險，從而影響了貸款定價、績效考核等一系列后續(xù)工作的開展。 國外較早開展信用風(fēng)險內(nèi)部評級研究，所以編制信用風(fēng)險內(nèi)部評級模式理論方法比較成熟和系統(tǒng)。 傳統(tǒng)的信用風(fēng)險管理的方法： 1）商業(yè)銀行傳統(tǒng)的信用風(fēng)險度量方法信貸決策的“6C”法。 “6C”法是指由有關(guān)專家根據(jù)借款人的品德(character)（借款人的作風(fēng)、觀念以及責(zé)任心等，借款人過去的還款記錄是銀行判斷借款人品德的主要依據(jù)）；能力(capacity)（指借款者歸還貸款的能力，、投資項目的前景）、資本(capital)、抵押品(collateral)（提供一定的、合適的抵押品）、經(jīng)營環(huán)境(condition)（所在行業(yè)在整個經(jīng)濟(jì)中的經(jīng)營環(huán)境及趨勢）、事業(yè)的連續(xù)性(continuity)（借款企業(yè)持續(xù)經(jīng)營前景）等六個因素評定其信用程度和綜合還款能力，決定是否最終發(fā)放貸款。 2）信用評分方法：主要有Z值模型等。Z值模型由Altman于1968年提出，它采用五個財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)計算，對借款企業(yè)實施信用評分，并將總分與臨界值（）比較，低于該值的企業(yè)被歸入不發(fā)放貸款的企業(yè)行列。其優(yōu)點為Z模型是建立在單指標(biāo)比率水平及絕對水平基礎(chǔ)之上的多變量模型。這些數(shù)值經(jīng)過綜合計算后產(chǎn)生的衡量標(biāo)準(zhǔn)能有效地區(qū)分違約與非違約客戶。這種標(biāo)準(zhǔn)之所以有效是因為通過對已有的違約客戶和非違約客戶的相關(guān)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行統(tǒng)計分析，兩組相關(guān)數(shù)據(jù)的組內(nèi)方差較小，組間方差很大，樣本顯著性非常高，即違約客戶所呈現(xiàn)的各種比率和財務(wù)趨勢與那些財務(wù)基礎(chǔ)良好的公司截然不同。銀行利用這種模型進(jìn)行判斷，當(dāng)貸款申請者的評分瀕于臨界點時，要么拒絕其申請，要么對其進(jìn)行詳細(xì)審查。通過這種判斷方式，就可以很自然的通過對客戶相關(guān)指標(biāo)得出恰當(dāng)?shù)姆诸悾瑥亩鴮蛻暨`約概率進(jìn)行大致估判。ALTMAN選擇的單指標(biāo)是經(jīng)過大量樣本分析后確定的，具有相當(dāng)?shù)木_性和穩(wěn)定性，這些指標(biāo)包括衡量公司的獲利能力、流動能力、償債能力的各種比率，對于缺乏內(nèi)部評級系統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)或無法界定的客戶系統(tǒng)風(fēng)險非常適用。新一代信用管理的方法：近二十年來，由于商業(yè)銀行貸款利潤持續(xù)下降和表外業(yè)務(wù)風(fēng)險不斷加大，促使銀行采用更經(jīng)濟(jì)的方法度量和控制信用風(fēng)險。新一代金融工程專家利用建模技術(shù)和分析方法，在傳統(tǒng)信用評級的基礎(chǔ)上提出了一批信用風(fēng)險定量模型。主要有KMV模型、Credit　Metrics、麥肯錫模型和CSFP信用風(fēng)險附加計量模型等四類。 1）Credit ，運(yùn)用VaR(Valueatrisk　systems)框架，對貸款和非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價和風(fēng)險計算。該方法是基于借款人的信用評級、次年評級發(fā)生變化的概率（評級轉(zhuǎn)移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風(fēng)險價差計算出貸款的市場價值及其波動性，進(jìn)而得出個別貸款和貸款組合的VaR值。 2）麥肯錫模型則在Credit　Metrics的基礎(chǔ)上，對周期性因素進(jìn)行了處理，將評級轉(zhuǎn)移矩陣與經(jīng)濟(jì)增長率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系模型化，并通過蒙地卡羅模擬技術(shù)（a　structured Monte Carlo simulation 　approach）模擬周期性因素的“沖擊”來測定評級轉(zhuǎn)移概率的變化。麥肯錫模型可以看成是對Credit Metrics的補(bǔ)充，它克服了Credit　Metrics中不同時期的評級轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點。該模型將違約概率、轉(zhuǎn)移概率和宏觀經(jīng)濟(jì)狀況緊密結(jié)合起來，當(dāng)經(jīng)濟(jì)惡化時，違約和降級就會增加；經(jīng)濟(jì)強(qiáng)勁時，情況相反。麥肯錫提出信貸組合理論，直接將信用等級轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的內(nèi)在關(guān)系模型化，并通過制造宏觀“沖擊”來模擬轉(zhuǎn)移概率矩陣的跨時演變。 3）CSFP信用風(fēng)險附加計量模型：它與作為盯市模型（MTM）的Credit　Metrics不同，是一個違約模型（DM）。它不把信用評級的升降和與此相關(guān)的信用價差變化視為一筆貸款的VaR（信用風(fēng)險）的一部分，而只看作是市場風(fēng)險，它在任何時期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài)，計量預(yù)期到和未預(yù)期到的損失，而不象在Credit　Metrics中度量預(yù)期到的價值和未預(yù)期到的價值變化。在CSFP信用風(fēng)險附加計量模型中，違約概率不再是離散的，而被模型化為具有一定概率分布的連續(xù)變量。每一筆貸款被視作小概率違約事件，并且每筆貸款的違約概率都獨立于其它貸款，這樣，貸款組合違約概率的分布接近泊松分布。CSFP信用風(fēng)險附加計量模型考慮違約概率的不確定性和損失大小的不確定性，并將損失的嚴(yán)重性和貸款的風(fēng)險暴露數(shù)量劃分頻段，計量違約概率和損失大小可以得出不同頻段損失的分布，對所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。 4）KMV模型是估計借款企業(yè)違約概率的方