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　　(4)KPMG风险中性定价模型

　　风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不管是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。KPMG公司将风险中性定价理论运用到贷款或债券的违约概率计算中，由于债券市场可以提供与不同信用等级相对应的风险溢价，根据期望收益相等的风险中性定价原则，每一笔贷款或债券的违约概率就可以相应计算出来。

　　(5)死亡率模型

　　死亡率模型是根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率，即死亡率，通常分为边际死亡率(Marginal Mortality Rate，MMR)和累计死亡率(Cumulated Mortality Rate，CMR)。

　　4. 个人客户评分方法

　　按照国际惯例，对于企业的信用评定采用评级方法，而对个人客户的信用评定采用评分方法。由于个人客户数量众多，历史信息的规律性强，因此主要采用基于历史数据统计的评分模型计量个人客户的信用风险。

　　参照国际最佳实践，个人客户评分按照所采用的统计方法可以分为回归分析、K临近值、神经网络模型等;按照评分的对象可以分为客户水平、产品水平和账户水平，按照评分的目的可以分为风险评分、利润评分、忠诚度评分等;按照平分的阶段则可以分为拓展客户期(信用局评分)、审批客户期(申请评分)和管理客户期(行为评分)。

　　(1)信用局评分

　　这一阶段常用的模型有：

　　①风险评分，预测消费者违约/坏账风险的大小;

　　②收益评分，预测消费者开户后给商业银行带来潜在收益;

　　③破产评分，预测消费者破产风险的大小;

　　④其他信用特征评分。

　　(2)申请评分

　　申请评分模型通过综合考虑申请者在申请表上所填写的各种信息，对照商业银行类似申请者开户后的信用表现，以评分来预测申请者开户后一定时期内违约概率，通过比较该客户的违约概率和商业银行可以接受的违约底线来作出拒绝或接受的决定。

　　信用局风险评分模型和收益评分模型是很有价值的决策工具，与申请评分模型具有互补性，可以组成二维或三维矩阵来进行信贷审批决策。不同的是，申请评分模型是商业银行为特定金融产品的申请者量身定做的，能够更准确、全面地反映商业银行客户的特殊性，而且可以利用更多的信息对客户将来的信用表现进行预测;而信用局评分模型通常是对申请者在未来各种信贷关系中的违约概率作出预测。

　　(3)行为评分

　　行为评分被用来观察现有客户的行为，以掌握客户及时还款的可信度。

　　5.客户评级/评分的验证(Validation)

　　(1)客户违约风险区分能力的验证

　　其基本原理是运用多种数理分析方法检验评级系统对客户是否违约的判断准确性。

　　(2)违约概率预测准确性的验证(校正)

　　其基本原理是运用统计学中的假设检验，当实际违约发生情况超过给定阈值，则拒绝原假设，认为PD预测不准确。常用方法有：二项分布检验，检验给定年份某一等级PD预测准确性;卡方分布检验，检验给定年份不同等级PD预测准确性;正态分布检验，检验不同年份同一等级PD预测准确性;扩展的交通灯检验，检验不同年份不同等级PD预测准确性。

　　3.2.2 债项评级

　　1. 债项评级的基本概念

　　(1)债项评级

　　债项评级是对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后的债项损失大小。特定风险因素包括抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。债项评级既可以只反映债项本身的交易风险，也可以同时反映客户信用风险和债项交易风险。

　　(2)债项评级与客户评级的关系

　　客户评级与债项评级是反映信用风险水平的两个纬度。一个债务人只能有一个客户评级，而同一债务人的不同交易可能会有不同的债项评级。

　　(4)违约风险暴露

　　违约风险暴露是指债务人违约时的预期表内表外项目暴露总和。如果客户已经违约，则违约风险暴露为其违约时的债务账面价值;如果客户尚未违约，则违约风险暴露对于表内项目为债务账面价值，对于表外项目为已提取金额+信用转换系数×已承诺未提取金额。

　　(5)违约损失率

　　违约损失率(Loss Given Default，LGD)是指给定借款人违约后贷款损失金额占违约风险暴露的比例，其估计公式为损失/违约风险暴露。

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