(2)信用評分法

　　信用評分模型是一種傳統的信用風險量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數值(得分)來代表債務人的信用風險.并將借款人歸類于不同的風險等級。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產年齡、職業以及居住地等;對法人客戶而言，包括現金流量、財務比率等。(定量與定性因素，定量主要是財務數據，定性如對行業的判斷、客戶在行業中的定位、企業經營管理層)

　　金融因素　　　　　　　　　　　非金融因素

　　□流動性　　　　　　　　　　　□管理

　　·流動比率　　　　　　　　　　·名聲

　　·速動比率　　　　　　　　　　·和銀行關系的歷史

　　□利益率　　　　　　　　　　　　·和銀行關系的歷史

　　·資產回報率　　　　　　　　　·償還的意愿

　　·股東權益回報率　　　　　　□環境

　　·銷售回報率　　　　　　　　□行業

　　□杠桿　　　　　　　　　　　　□或有費用

　　·長期債務/股權　　　　　　　·合法

　　·資產/股權　　　　　　　　　·其它

　　·股權/總負債 　　　　　　 □股東

　　·短期負債/資本

　　□償付

　　·息稅盈余(EBIT)/總利

　　·息

　　·現金流/總債務

　　□資產周轉率

　　·營業收入/總資產

　　·營業收入/固定資產

　　·應收賬款周轉率

　　·存貨周轉率

　　信用評分模型的關鍵在于特征變量的選擇和各自權重的確定。目前，應用最廣泛的信用評分模型有：線性概率模型、Logit 模型、Probit模型和線性辨別模型。

　　信用評分模型的局限性：

　　信用評分模型是建立在對歷史數據(而非當前市場數據)模擬的基礎，因此是一種向后看的模型。

　　信用評分模型對借款人歷史數據的要求相當高，商業銀行需要相當長的時間才能建立起一個包括大多數企業歷史數據的數據庫。

　　信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險水平的分數，卻無法提供客戶違約概率的準確數值，而后者往往是信用風險管理最為關注的。

　　(3)違約概率模型

　　對歷史數據要求更高;需要建立一致、明確的違約定義;積累五年數據

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