2.客户信用评级的发展

　　从国际银行业的发展历程来看，商业银行客户信用评级大致经历了专家判断法、信用评分法、违约概率模型分析三个主要发展阶段。

　　(1)专家判断法：是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。专家系统是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素基础上依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。一般而言，专家系统在分析信用风险时主要考虑两方面因素：与借款人有关的因素、与市场有关的因素。

　　①与借款人有关的因素：

　　声誉：借款人的声誉是在其与商业银行的历史借贷关系中反映出来的，如果该借款人过去总能及时、全额地偿还本金与利息，那么他就具有良好的声誉，也就能较容易或以较低的价格从商业银行获得贷款。

　　杠杆：借款人的杠杆或资本结构，即资产负债比率对借款人违约概率影响较大。杠杆比率较高的借款人相比杠杆比率较低的借款人，其未来面临还本付息的压力要大得多，其违约概率也就会高很多。如果贷款给杠杆比率较高的借款人.商业银行就会相应提高风险溢价。

　　收益波动性：如果未来面临同样的本息还款要求,在期望收益相等的条件下，收益波动性高的企业更容易违约，信用风险较大。因此，对于处于成长期的企业或高科技企业而言，由于其收益波动性较大，商业银行贷款往往非常谨慎，即使贷款，其利率也会较高。

　　②与市场有关的因素：

　　经济周期：经济周期对于评价借款人的违约风险有着重要的意义。

　　宏观经济政策：对行业信用风险分析具有重要作用。

　　利率水平：高利率水平表示中央银行正在实施紧缩的货币政策。

　　常用的专家系统：

　　5Cs：品德、资本、还款能力、抵押、经营环境。

　　5Ps：个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素、企业前景因素。

　　(2)信用评分法

　　信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险.并将借款人归类于不同的风险等级。对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产年龄、职业以及居住地等;对法人客户而言，包括现金流量、财务比率等。(定量与定性因素，定量主要是财务数据，定性如对行业的判断、客户在行业中的定位、企业经营管理层)

　　金融因素　　　　　　　　　　　非金融因素

　　□流动性　　　　　　　　　　　□管理

　　·流动比率　　　　　　　　　　·名声

　　·速动比率　　　　　　　　　　·和银行关系的历史

　　□利益率　　　　　　　　　　　　·和银行关系的历史

　　·资产回报率　　　　　　　　　·偿还的意愿

　　·股东权益回报率　　　　　　□环境

　　·销售回报率　　　　　　　　□行业

　　□杠杆　　　　　　　　　　　　□或有费用

　　·长期债务/股权　　　　　　　·合法

　　·资产/股权　　　　　　　　　·其它

　　·股权/总负债 　　　　　　 □股东

　　·短期负债/资本

　　□偿付

　　·息税盈余(EBIT)/总利

　　·息

　　·现金流/总债务

　　□资产周转率

　　·营业收入/总资产

　　·营业收入/固定资产

　　·应收账款周转率

　　·存货周转率

　　信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。目前，应用最广泛的信用评分模型有：线性概率模型、Logit 模型、Probit模型和线性辨别模型。

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