2.客戶信用評級的發展

　　從國際銀行業的發展歷程來看，商業銀行客戶信用評級大致經歷了專家判斷法、信用評分法、違約概率模型分析三個主要發展階段。

　　(1)專家判斷法：是商業銀行在長期經營信貸業務、承擔信用風險過程中逐步發展并完善起來的傳統信用分析方法。專家系統是依賴高級信貸人員和信貸專家自身的專業知識、技能和豐富經驗，運用各種專業性分析工具，在分析評價各種關鍵要素基礎上依據主觀判斷來綜合評定信用風險的分析系統。一般而言，專家系統在分析信用風險時主要考慮兩方面因素：與借款人有關的因素、與市場有關的因素。

　　①與借款人有關的因素：

　　聲譽：借款人的聲譽是在其與商業銀行的歷史借貸關系中反映出來的，如果該借款人過去總能及時、全額地償還本金與利息，那么他就具有良好的聲譽，也就能較容易或以較低的價格從商業銀行獲得貸款。

　　杠桿：借款人的杠桿或資本結構，即資產負債比率對借款人違約概率影響較大。杠桿比率較高的借款人相比杠桿比率較低的借款人，其未來面臨還本付息的壓力要大得多，其違約概率也就會高很多。如果貸款給杠桿比率較高的借款人.商業銀行就會相應提高風險溢價。

　　收益波動性：如果未來面臨同樣的本息還款要求,在期望收益相等的條件下，收益波動性高的企業更容易違約，信用風險較大。因此，對于處于成長期的企業或高科技企業而言，由于其收益波動性較大，商業銀行貸款往往非常謹慎，即使貸款，其利率也會較高。

　　②與市場有關的因素：

　　經濟周期：經濟周期對于評價借款人的違約風險有著重要的意義。

　　宏觀經濟政策：對行業信用風險分析具有重要作用。

　　利率水平：高利率水平表示中央銀行正在實施緊縮的貨幣政策。

　　常用的專家系統：

　　5Cs：品德、資本、還款能力、抵押、經營環境。

　　5Ps：個人因素、資金用途因素、還款來源因素、保障因素、企業前景因素。

　　(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。

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