【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項目評分標準與本行關(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)銀行個人消費貸款客戶信用評定辦法(試行)中規(guī)定了個人消費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、借款人的信譽記錄等?？蛻粜庞玫燃売行跒閮赡辏钥蛻粼u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)果的準確性和一致性。 2）自動化程度低，工作量大，企業(yè)信用風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)信用風險評價工作完全依靠手工完成，盡管耗費了大量的人力、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）評價指標參考值固定不變，不能根據(jù)實際情況及時進行調(diào)整?，F(xiàn)行辦法中，考慮到行業(yè)特性，在定量指標計算時，提供了分行業(yè)的評價指標參考值。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)濟含義，不能達到巴塞爾新資本協(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，無法準確的量化風險，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險內(nèi)部評級研究，所以編制信用風險內(nèi)部評級模式理論方法比較成熟和系統(tǒng)。 傳統(tǒng)的信用風險管理的方法： 1）商業(yè)銀行傳統(tǒng)的信用風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、觀念以及責任心等，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)指標進行加權(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)生的衡量標準能有效地區(qū)分違約與非違約客戶。這種標準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行判斷，當貸款申請者的評分瀕于臨界點時，要么拒絕其申請，要么對其進行詳細審查。通過這種判斷方式，就可以很自然的通過對客戶相關(guān)指標得出恰當?shù)姆诸悾瑥亩鴮蛻暨`約概率進行大致估判。ALTMAN選擇的單指標是經(jīng)過大量樣本分析后確定的，具有相當?shù)木_性和穩(wěn)定性，這些指標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)的金融機構(gòu)或無法界定的客戶系統(tǒng)風險非常適用。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)風險不斷加大，促使銀行采用更經(jīng)濟的方法度量和控制信用風險。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險定量模型。主要有KMV模型、Credit　Metrics、麥肯錫模型和CSFP信用風險附加計量模型等四類。 1）Credit ，運用VaR(Valueatrisk　systems)框架，對貸款和非交易資產(chǎn)進行估價和風險計算。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險價差計算出貸款的市場價值及其波動性，進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，對周期性因素進行了處理，將評級轉(zhuǎn)移矩陣與經(jīng)濟增長率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經(jīng)濟變量之間的關(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)濟狀況緊密結(jié)合起來，當經(jīng)濟惡化時，違約和降級就會增加；經(jīng)濟強勁時，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（信用風險）的一部分，而只看作是市場風險，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，并將損失的嚴重性和貸款的風險暴露數(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