信貸風(fēng)險(xiǎn)管理ppt課件(2)-文庫吧資料
2025-01-15 07:19本頁面
【正文】 否單身、離異、受其贍養(yǎng)者人數(shù)以及過去的還款記錄等。如果某借款人的評分大于臨界值，說明該筆貸款風(fēng)險(xiǎn)較小，應(yīng)劃入非違約組；反之，若小于臨界值，則說明該筆貸款風(fēng)險(xiǎn)較大，應(yīng)劃入違約組。Durand通過上述 9大因素對借款人進(jìn)行評分，并求出總和，即為該筆消費(fèi)者貸款的資信評分。 David Durand（ 1941）提出了消費(fèi)者信貸的資信評分模型。該模型既可以用來評分，為商業(yè)銀行的貸前決策提供參考依據(jù)，也可以用來復(fù)審（故又稱為復(fù)審模型， LoanReview Model），為商業(yè)銀行的貸后風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管打下基礎(chǔ)。運(yùn)用 Chesser模型來預(yù)測信貸風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度將隨著預(yù)測期的延長而下降，一年后的準(zhǔn)確度為 75%，二年后的準(zhǔn)確度為 57%。主要的解釋變量包括： X1=（現(xiàn)金 +適銷性證券） /資產(chǎn)總值 X2=凈銷售額 /（現(xiàn)金 +適銷性證券） X3=EBIT/資產(chǎn)總值 X4=債務(wù)總值 /資產(chǎn)總值 X5=固定資產(chǎn)總值 /凈值 X6=運(yùn)營資金 /凈銷售額 商業(yè)銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)估測 Chesser通過抽取樣本進(jìn)行多元線性回歸，得出下列模型： Y=++ 上式中，內(nèi)生變量是指借款人的違約傾向指數(shù)，是外生變量Xi的線性組合，由 Y可計(jì)算出違約概率 P的大小： P=11+eY 其中， e= 表明：借款人的違約傾向指數(shù) Y值越大，該借款人的違約概率就越高。該模型用來預(yù)測借款人違約可能性的大小。商業(yè)銀行可通過該模型來預(yù)測借款人違約的可能性，從而估測相應(yīng)的信貸風(fēng)險(xiǎn)。 盡管如此， Zeta分析法仍然是商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)估測的主要輔助手段之一。 但是，運(yùn)用 Zeta分析法的根本前提之一就是假設(shè)借款人的經(jīng)營環(huán)境以及經(jīng)營狀況是按照目前的趨勢基本穩(wěn)定地向前發(fā)展，否則，商業(yè)銀行運(yùn)用 Zeta分析法就會出現(xiàn)較大的誤差。 商業(yè)銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)估測 但是 Altman本人也發(fā)現(xiàn)，當(dāng) Z處于（ ,）時，判斷失誤較為嚴(yán)重。簽訂協(xié)議 貸款后管理 信貸風(fēng)險(xiǎn)的度量 信用分析的主要內(nèi)容： ?因素分析 ?財(cái)務(wù)報(bào)表 ?比率分析 問題：除此之外，還有哪些因素有影響？ 信貸風(fēng)險(xiǎn)的度量 （二）商業(yè)銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)估測 借款違約的早期信號 商業(yè)銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)估
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