[转帖]美国大银行使用信用风险模型的情况 - 金融学（理论版）

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美国大银行使用信用风险模型的情况
（Federal Reserve System Task Force on Internal Credit Risk Models, Credit Risk Models at Major U.S. Banking Institutions: Current State of the Art and Implications for Assessments of Capital Adequacy, May 1998）
 
美国联储于1996年4月成立了内部信用风险模型系统任务小组（The System Task Force on Internal Credit Risk Models），其任务就是评估在监管过程中银行对内部信用风险和资本配置模型使用情况。总体看来，信用风险模型和经济资本配置过程已经发展起来，广泛应用于不同的客户类别，尤其是大中客户。采用模型需要解决的关键问题：（A）度量“信用损失”的适当的概念框架；（B）关键模型参数的校验；（C）模型确认的更加系统化的方法，包括公开的对模型不确定性和不稳定性的处理。
小组认为模型可以用在两个方面：（1）评估大型和复杂银行方面，发展了专门和实际的指导考核原则；（2）对一些选择好的工具（如支持证券化的信用改善）设立监管资本要求。
一、 经济资本配置体系
1、 经济资本：概念框架和实施
 银行要求或分配的经济资本指用来支持银行承受风险活动而估计的资本数量。内部分配经济资本的体系应包含银行面临的所有风险（市场、信用和操作），这里只强调信用风险。
配置预防信用风险的经济资本体系建立在银行对信用损失概率密度函数（PDF）的基础之上。PDF的一个重要性质是：对一个假设的损失水平，以X表示，实际的信用损失超过这个水平的估计概率等于X右边PDF以下的阴影部分面积。
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<v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line> 分配的经济资本
 
 
 
<v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:rect></v:rect> 
 
 预期损失 X 
对“信用损失”的准确定义，各家银行差异很大，取决于风险度量和管理体系的概念框架。但从某种意义上说，冒险的资产组合粗略地说就是PDF有相对长的后尾。也就是说，存在较大的可能性损失会高于预期损失。经济资本的分配在理论上未预期损失耗尽经济资的概率（破产概率）低于目标水平。例如，未预期损失超过经济资本的概率可以被设定在0.03%，目标破产率通常与银行理想的信用评级一致：如果理想的信用评级是AA，目标破产率可能设定在AA级公司债券历史上一年的违约率（约3个基点），因此，经济资本是一种代表相对风险程度的方式。
在经济资本配置体系内，关键区别在于预期信用损失和信用损失的不确定性（如信用风险）。配置体系通常假设准备金涵盖预期损失，股权资本涵盖信用风险（实际是说未预期损失才是风险）。在此框架下，如果要求的经济资本超过了实实在在有形的股东权益（在银行贷款损失准备金中估计的盈余进行调整），银行就面临资本不足。需要说明的是，出于分析方便的目的，贷款损失准备金一般分为专项准备金和普通准备金。专项准备金是贷款的帐面价值的按照预期真实价值的调整，专项准备金不能吸收未预期损失，不作为权益或经济资本的一种形式。一般准备金可以用来吸收未预期损失，因此作为权益或经济资本对待。大多数银行分配经济资本不仅抵御整个资产组合损失，而且抵御专门活动损失（从个别交易到整个业务线）。概念上，分配给一项特殊活动的经济资本应该被度量为考虑这项活动和银行其他活动分散化效应后，这项活动对整个资产组合经济资本要求的贡献。操作上，边际贡献为整个资产组合分配的经济资本减去排除这项活动以后对资产组合假设的资本分配。
美国大银行内部资本配置体系另外一个值得注意的特征是相互独立的前提下对不同类别的风险分配经济资本。也就是说，对每种风险（市场、信用、操作）估计分别的PDF，银行总经济资本分配是对每种风险资本分配的加总。在目前情况下，美国银行也不考虑各种不同风险之间的相关问题。
2、 分配经济资本后银行内部使用状况
内部经济资本分配有两个目的：（A）度量风险调整收益；（B）资产组合风险管理。
度量风险调整收益；决大多数银行内部资本配置的首要目的是内控，以保证股东权益尽可能有效使用。经济资本配置给几个汇总层次，从不同交易（如专项贷款或信用债项），到个别的客户关系，到整个业务机构（但也有银行只对大的业务单位进行风险调整以后的收益度量）。风险调整利润通过调整传统的净收入中计算成本的方法，来反映支持这项活动的权益的机会成本。特别是风险调整利润是这项活动的收益减分配债务的成本，减分配的非利息收入（包括预期损失的成本），减分配的经济资本的成本。出于计算风险调整利润的目的，经济资本反映了所有形式的风险——信用、市场、操作。实际上，一项活动总经济资本通常是每种风险分配数量的简单加总。经济成本的成本被定义为这项活动分配的经济资本乘以银行股权收益率（ROE）或目标收益率（hurdle rate）。
风险调整收益术语是股东附加价值（SVA）或经济附加价值（EVA）。美国的大银行用SVA度量管理者的表现或不同产品的表现，以此来决定对管理层的补偿。实际操作中通常选择多年滚动的平均SVA来进行度量。
资产组合风险管理；对个别客户内部信用评级用来设定客户的借款限额，分析资产组合信用质量向高级管理人员和董事会汇报。还有些银行以在险经济资本表述客户和行业集中限额。
信用风险模型和经济资本分配过程在个别交易层面和整体资产组合层面都使用。当为一笔新贷款设定价格时，银行家首先决定需要涵盖贷款预期损失和对信用风险或未预期损失的适当收益的盈亏平衡利率（break-even interest rate），以便于对贷款分配的资本预期收益率（RAROC）达到银行的目标收益率。如果竞争对手采取较低利率（低于本银行RARAOC），银行家可以拒绝或通过寻求非贷款的其他利益，弥补收益上的差异。有的银行反映RAROC的定价模型对商业贷款要求的风险溢价超过市场承受能力，也就是说按照风险调整算，单个贷款无力可图，竞争对手的利率低于银行内部RAROC模型计算出来的利率。如果是这样，前线的信贷人员和关系经理在和高级人员讨论后，允许有例外。
除了对个别贷款决定以风险为基础的定价外，有的银行用信用风险模型进行积极的资产组合管理。例如，对一个给定的均值、最小可得到的方差，结合所有可能的资产组合收益率均值和方差，信用风险模型可以被用来估计有效的资产组合“边界”，通过比较这个边界同实际资产组合的均值和方差，风险管理人员可以发展一个改变当前资产组合的战略以达到一个更优惠风险——收益状态。然后通过修改新贷款发起的方式、在二级市场上买进或卖出贷款、通过获得（划出）信用敞口进行贷款衍生品交易来调整资产组合。随着信用衍生品和二级贷款交易变得更加流动，越来越多地在资产组合管理中使用信用风险模型。
二、 风险度量方法：集合模型（Aggregative Models）和结构模型（Structural Models）
在美国最大的银行当中，风险模型做法有很多种。这里将其分为集合模型和结构模型 。集合模型直接从竞争对手的资本比率中推出总的风险（信用、市场、操作风险总和）或从一种活动现金流的历史波动性中推出总的风险。结构方法是通过多步骤（信用风险、市场风险和操作风险分别模型）估计总风险。
1、 集合模型
集合模型是采用自上而下的方法使用同类分析（peer analysis）或历史现金流分析（historical cash flow analysis）推断出广泛的业务或产品类别的总风险。同类或市场可比物分析试图从从事这项活动的竞争对手的资本化率中估计出对这项既定活动达到假设“目标”评级需要的资本。而这种方法只应用于完整的产品线或宽广的产品组（如信用卡），因为公开交易的竞争对手的数据可以得到。为了较好地保证apples-to-apples对比，同类集团内的资本率需要调整以消除以下三种影响：（1）会计歪曲，如证券化；（2）银行理想的信用评级（如AA）和同类实际的信用评级之间的差异；（3）资产组合构成的广泛差异（如消费者和工商贷款相对规模的变化）。
其他主要的集合技术历史现金流分析是从历史现金流的波动中估计一项活动总的风险。隐含地说，历史现金流的波动（名义规模每一美圆）假设等于将来的波动。为了对银行的实施成本最小化，基本现金流的估计通常从银行管理信息系统的原始数据中产生，对这些原始数据进行一些调整以便一个期间的现金流可以解释成为这项活动经济收益的近似，有时成为“净税后运营利润”（Net Operating Profit After Tax），给定历史NOPAT时间序列，一项活动（名义规模的每一美圆）总风险由NOPAT和名义规模的历史比率的标准差来代表。
集合模型在操作风险占主要的非金融公司使用更普遍，但在更受市场风险和信用风险影响的银行不普遍。在银行中，集合模型主要用来评估广泛的业务和产品线的表现，用来进行大范围的战略决策（如收购和兑资），或用来验证结构风险模型，而不是用于每日的投资或风险管理。
集合模型有两个局限：第一，数据的可得性使它在个别交易或客户关系（如产品定价决策）上使用比较困难。第二，模型对分别分析的业务线内资产组合构成的变化相对不敏感。例如，如果银行资产组合信贷质量和竞争对手明显不同同类分析会产生误导。同样，如果银行资产组合当前构成与历史构成不一致，历史现金流方法就不适当。
2、 结构模型
结构模型通过分别设立信用、市场、操作风险模型估计总风险。关于信用风险模型，大多数银行使用多种建立模型的方法。经常是对某些产品线（如消费者或小型业务贷款）采用“自上而下法”，在其他产品（如大公司客户）采用“自下而上法”。
自上而下模型经常用来估计消费者或小型业务贷款资产组合的信用风险。在一个广泛的子资产组合内（如信用卡），所有贷款都被当作同质处理。银行把估计的PDF建立在子资产组合历史损失的基础之上。某些情况下，为了获得更准确的估计，银行把自己的历史损失经验和同类的损失经验组合在一起（通过公共财务报表等途径）。自上而下的信用风险模型和自上而下的集合模型一样非常敏感，如资产组合当前的质量和构成和历史上不一样。
资产组合构成的变化是一个重要问题，银行看来正在朝自下而上的信用风险模型方法上发展。对大中型市场的客户度量信用风险的方法主要是自下而上的方法。自下而上方法明确地考虑信贷质量和其他构成效应的变化。自下而上的建模过程根据客户财务状况和信用债项结构的评估，在个别信用债项层面（一笔贷款或信贷限额）上对信风险量化。对一笔简单的定期贷款，评估根据贷款的内部信用评级加总，信用评级是贷款违约概率的替代物。银行根据贷款的优先性、抵押品和其他因素，试图估计万一违约贷款损失率的概率分布。为了度量资产组合整体的信用风险，个别贷款的风险考虑分散化/相关性同时加总。
建立信用风险模型系统的基础：
A、管理信息系统；所有采用结构模型的银行首先强调的是创建管理信息系统（MIS）。在早期阶段，对银行管理信息系统的重要改善和投资要求以及时方式收集、加工和散布用来计算每个个别债项风险敞口的信息，超越银行产品、地理和业务线。改善后的MIS还有一个重要的单独收益。原来信息系统围绕银行的会计需要设计，而不是围绕有效的风险度量和管理系统需要设计的。改善管理信息系统后可以度量总的风险敞口。
B、内部信用评级体系；支持自下而上信用风险模型的MIS的关键因素是可靠的内部信用评级体系。接受调查的所有银行都对大中客户进行评级，而且对表内、表外敞口也都进行了评级。内部评级体系比五级分类更好地区分借款人的信贷质量（内部评级体系范围更广）， 接受调查的银行正常贷款至少在四级以上。
通常评级过程包括主观判断、购买外部产品和内部开发信用打分模型。无论哪种方式，所有银行都要求独立于业务单位的内审部门进行复议。
出于风险度量目的，在风险模型内，内部信用风险级别是在相关的时间内违约概率的“充分统计”。这种转换通常由两步完成。第一步，构建一张转换表，把内部评和标准普尔、穆迪等对公司债券的外部评级结合起来。1级贷款大致等同于标准普尔AA-AAA级债券，2级贷款大致等同于标准普尔A。有了转换表，客户违约概率（转移到其他级别的概率）可以从三种方法推断出来：一是同级公司债券公布的历史违约频率；二是银行贷款历史违约率的数据；三是求助于咨询顾问对其他银行违约率的经验。
内部信用评级除了是个别风险度量的工具外，是信用风险度量过程中的“第一步”。现代管理信息系统把资产组合分成多个范畴来阐释，如根据信用评级来看资产组合情况、根据行业来看资产组合情况、根据地理范围来看资产组合情况等。信用评级也是连续的贷款审议过程的基础，大公司客户通常都被审议，至少每年重评一次，以便及时发现恶化的情况。
三、 自下而上的信用风险模型：概念上建立模块
建立自下而上的模型概念上包括：（1）时间段（planning horizon）的选择和“信用损失”的定义；（2）贷款价值的决定因素；（3）与信用相关的选择项处理（credit-related optionality）。
1、 时间段和信用损失的定义
信用风险建模要考虑“信用损失”的定义和度量信用损失的“时间段”。银行出于分析目的，通常使用一年期，使用违约模式模型（DM）或盯市模型（MTM）来定义和度量信用损失。DM模型表现为在时间段内只有贷款违约，才发生信用损失。而MTM模型的视角更宽，除了违约外，经济价值的下降也产生信用损失。
A、 违约模式模型
银行用来定义信用损失最普通的方法是DM方法。有时它也成为两阶段模型：违约和不违约。如果贷款不违约就没有信用损失，如果贷款违约，产生信用损失，它等于客户合同规定的金额和贷款在解决期（workout period）内实际净现金流（回收额减解决成本）之间差额的现值。初始价值每一美圆的损失率以LGD表示，它作为随机变量，自时间段开始起价值就是不确定的。
DM模式下，二级贷款市场不是充分发展能够支持风险度量的全面盯市交易方法。需要注意：如果所有的信用敞口有一年期限，DM模型至少在概念上考虑了资产组合所有的信用损失。对于有效期限超过一年的贷款，DM模型忽略了一年的时间段以外和违约相关的信用损失。
一些银行通过根据期限调整信用工具的评级来解决上述问题。也就是同一客户较长期贷款（违约概率高）比短期贷款级别低。实际上这种调整是特殊的，除了违约概率以外的关键参数，如贷款违约之间的相关性，通常不能根据期限进行调整。结果难以评估这种调整产生的全面影响。
B、 盯市模型
即使是在时间段内交易对手没有正式违约，其经济价值也有可能下降。这就是MTM模型的基本思想。尽管当前很少银行在交易帐户外使用MTM模型，许多次类模型的开发者相信在几年内将从银行帐簿的DM风险模型向更一般的MTM模型转变。MTM模型是“多状态”的，因为“违约”只是信用评级变化的几种状态之一。实际上，信用资产组合假设是盯市的，更准确地说是盯住模型的。定期贷款的价值将使用折扣现金流法，此方法下贷款估值使用的折扣率反映的是该级别贷款市场决定的信用利差的期限结构。MTM模型下的信用损失是在时间段内由于贷款信用评级恶化或金融市场上风险利差的加宽导致的资产组合价值未预期的下降。
为了说明DM和MTM模型差别，考虑一笔内部评级为BBB级的贷款。两种方法下如果在时间段内违约贷款丧失价值。DM模型下损失率由贷款的LGD表示。MTM模型下，在时间段内如果贷款没有违约情况下遭到降级，或在金融市场上信用风险利差增加，也发生信用损失。相反如果信用评级提高或信用利差收窄，贷款价值增长。
2、 估值方法
在两种方法下，建模者需要准确确定每个信用工具在时间段的开始和结束期当前和将来价值如何确定。
A、MTM模型下贷款的当前值；贷款的当前值是合约现金流目前的折扣值。用来对合约现金流进行折扣的利率反映了（1）由国债收益曲线表示的无风险利率期限结构；（2）对每个信用评级，由市场决定的信用利差期限结构。这种规定假设 除了特殊的随机效应，信用风险利差取决于工具的信用评级（在理论上应用于一笔贷款合约支付的信用利差不仅反映贷款的违约概率，而且应反映LGD的均值和波动性，也就是说，金融市场对有同样违约概率，但在违约时有明显不同的预期损失率的贷款，不应该采用相同的信用利差）。
B、MTM模型下不违约贷款的将来值；不违约贷款（从时间段末开始）的将来价值是剩余合约现金流当前的折扣价值。由于贷款的信用评级可能发生变化或由于已评级贷款信用利差的期限结构发生变化，折扣率不同于在时间段开始时计算贷款价值的折扣率。
 C、MTM模型下已违约贷款的将来值；贷款在时间段内转移的一种评级状态是“违约”。银行不依靠合约现金流的折扣，对已违约贷款的现值建模。更确切地说，已违约贷款经济价值的下降以LGD表示。通常，LGD依赖于工具的优先性和抵押品类别加随机的“风险因子”。
 D、DM模型下贷款的估值；该模型下，贷款的当前值等于帐面值。在时间段末对贷款的估值只有两种情景：违约和不违约。不违约贷款的将来值是帐面价值，违约贷款价值的下降是贷款帐面值乘以它的LGD。（DM模型下信用风险利差的变化和降级都不影响将来的贷款值）。
3、 信贷相关的选择项
与简单的贷款相比，对多种信用工具而言，信用敞口不能确切清楚，而是依赖将来随机事件的发生。一个“信贷相关的选择项”的例子是承诺的信用限额，在固定的时间内银行同意根据客户意愿预付资金。这样限额一般特征是客户提取率（以信贷限额的每一美圆度量）随客户信用质量恶化而增加。反映出资金的可得性下降，其他融资资源较高成本。
在当前的信用风险模型产生，与信贷限额相关的信贷相关选择项把提取率作为客户期间末信用评级的已知函数。在MTM 模型下，限额的将来值被计算仿佛限额是一笔等于假设的（有条件的）提取的贷款。（在CreditMetrics模型中限额的将来值是已提取贷款的值加剩余未提取数量预期将来收益的现值）。DM模型下，两个将来的信用评级（违约或不违约）相关的，采用简单方法。实际上，未提取的信用债项被转换为“贷款等价敞口”（Loan Equivalent Exposure）敞口，使它可以和定期贷款比较。理想状态下，LEQ是万一到期间末客户破产，作为限额下预期的提取来计算（如果客户保持正常清偿，DM模型下提取的规模就无关，因为信用损失等于零）。
4、 信用事件和风险因素的总结
上面已论述了三种导致信贷价值变化的“信用事件”。DM和MTM模型下，个别贷款的信用损失反映了决定以下三种情况的随机风险因素的综合影响：（1）贷款LGD；（2）MTM模型下时间段内贷款信用评级的任何变化；（3）金融市场上信用利差的变化（无风险收益曲线的变化不当作随机信贷事件来处理，但正常设为等于当前无风险期限结构的市场预期）。
通常每个风险因素都被表示为分别的随机变量，他们和其他风险因素的联合概率分布必须由建模者规定。对由N笔定期贷款组成的资产组合，DM模型下，最少有2N个随机风险因素的联合分布需要建模，与每笔贷款两种信用事件一致，表示为每笔贷款的LGD和在时间段内信用评级转移为违约。由于MTM模型包含信用事件在信贷利差期限结构方面的任何变化，建模者需要确定每个信用级别的一个或更多的额外的随机风险因素（它们决定每个级别信用利差的期限结构）。
四、 自下而上的信用风险模型：规定和估计
建模最具挑战性的就是影响LGD风陷因素的联合概率分布、信用评级转移、MTM模型下信用利差的变化。这个过程非常困难，而且不准确。即使是参数稳定，也需要跨越多个经济周期的多年数据来估计违约概率、相关性和其他关键变量。在美国大银行，仅仅是实施资本配置体系以后才开始历史贷款业绩数据的积累，这样模型需要进行假设以及主观判断。
1、 不同风险因素之间的相关性
根据标准的资产组合理论，资产组合收益率整个的不确定性取决于系统风险，在MTM模型内，系统风险反映了风险因素之间四种相关性，（1）影响信用评级转移的风险因素之间的相关性，特别是在一个相关市场运作的借款人，如同一地域和同一行业；（2）决定LGD风险因素之间的相关性；（3）驱动信用风险利差期限结构变化的风陷因素之间的相关性；（4）影响评级转移、信用利差、LGD各风险因素之间的交叉相关性。DM模型下，只有三类相关性有关：借款人违约之间的相关性、LGD 之间的相关性、违约和LGD之间的交叉相关性。
尽管非常重要，随机变量之间的相关性用非常短的历史数据难以可靠估计。建模者对风险相关性模式实施限制性假设。特别是信用风险模型假设不同类别风险因素之间零相关。也就是说，影响信用评级变化的风险因素假设独立于影响信用利差变化的因素，反过来假设独立于影响LGD因素。在这些假设下，规定每种风险因素概率分布。
2、 参数估计
 （1）影响LGD的风险因素。在消费者和小额贷款之外，个别银行饿历史数据用来估计LGD的信息非常有限。对中型和大型公司贷款，银行历史数据库中已违约贷款的数目太少以致于不能准确估计特殊一类贷款LGD的概率分布。而且LGD依赖于贷款的优先性和抵押品以及借款人的（行业或国别）特征。也就是说，对优先性和抵押品的每种结合、对每个部门和国别分别估计LGD的概率分布是适合的。
建模者为了解决估计问题，提出许多假设。如假设LGD在时间和所有借款人之间，甚至是同一借款人的债项之间是独立、同分布的。信用风险模型也假设LGD的概率分布采取专门的参数形式，如正态和beta分布。这样的假设下，LGD的概率分布通过几种数据来源主观判断推断得出。即银行历史贷款损失的内部数据、咨询公司对客户LGD的专有数据、从公开来源收集的历史的LGD数据。
（2）影响信用风险利差变化的风险因素。这个领域仍处于早期阶段，反映了缺乏对低级别贷款和债券二级市场收益的广泛的数据库。对那些汇集了历史数据的银行，非参数方法有时用来估计信用风险利差将来变化的概率分布。这样的方法要求对每个信用评级都设立一个历史的信用风险利差期限结构的数据库。将来信用利差联合概率分布采用蒙特卡罗模拟估计得出。
（3）影响信用评级变化的风险因素。大多数信用风险模型中，时间段末每个客户的信用评级根据转移风险因素将来的实现来表示。客户特有的转移风险因素的价值决定了时间段内客户信用评级的变化。如给定客户当前的信用评级（BBB），转移风险因素大的正面实现与升级到AAA一致，较小的正面价值与升级到AA一致。同样大的负面实现可能降级到违约。出于分析方便，转移风险因素假设联合正态分布。
转移风险因素的均值和方差。转移风险因素的随机性质以“风险转移矩阵”来表示。为了补偿贷款业绩历史数据缺乏，建模者通过汇总各种数据估计评级转移矩阵。经常假设信用评级的转移概率等同于同级公司债券的转移概率。用这个假设，模型参数可以使用跨度20年以上的公司债券评级转移的公共数据库来校验。有时也根据自身情况主观调整。
给定估计的评级转移矩阵，转移风险因素的均值和方差，加上定义升级和降级的门槛，可以“反向工程”（reverse engineered）以便与矩阵个别因素一致。模型假设转移风险因素正态分布，转移风险因素的均值和方差分别设为0和1，只有评级转移的门槛需要估计。
理论上某一点上一个客户评级转移概率是“有条件的”，根据企业的、宏观经济变量，如企业收益的周期波动性和当前经济周期的指标。实际上准确估计转移概率的数据不充分。大多数银行，所有借款人都有同样的评级转移矩阵，不对经济周期效应进行调整。
（4）转移风险因素之间的相关性。对于影响不同客户的转移风险因素之间的相关性，银行之间估计程序非常不同。对个别相关性参数各种方法用来产生估计值，每种方法都有严格的简化假设。由于估计有相当的不确定性和变化，建模者需要把这些估计汇集起来进行主观判断，以便在模型中使用相关性值。
一个普通的估计法涉及把信用资产组合分成相对少量相互独立的子组合或“档”，分开后每年的历史违约率数据追溯回去可以得到。对每一档，贷款假设在统计上相同，任何两个风险因素之间的相关性仅依靠各自的那一档。对同一档或不同档之间风险因素相关性的估计从相应档历史违约率的均值、方差和协方差中推导得出。
3、 PDF的计算
一旦模型参数确定，资产组合PDF有两种方法得出，一是蒙特卡罗法，另一是均值/方差法。目前很少银行使用蒙特卡罗法估计PDF，大多数使用均值/方差法，这种方法计算负担轻。对均值/方差法，PDF的一般形状是假设的，而不是从信用风险模型中推导的（用蒙特卡罗法估计的PDF形状与模型参数一致）。例如，PDF假设beta形状，某些情况下有一个和资产组合信用损失估计的均值/方差相同的均值/方差的正态分布，尽管没有哪种分布严格意义上和模型的其他假设和参数一致。均值/方差法下，经济资本的分配过程通常简化来以某资产组合损失估计的标准差的乘数设定资本。
均值/方差估计见DM模型的均值标准差法。
4、 资本分配规则
一旦信用风险的PDF被估计出来，银行就必须用一个特殊的规则来决定有多少经济来应对这些风险。大多数银行的资本分配规则是在时间段内资本必须达到目标无力偿债率，调查结果是目标无力偿债率多选择为0.03%，等于AA级债券的历史违约率。在其他条件相等的前提下，目标无力偿债率越高，分配的资本越低。
如果用蒙特卡罗模拟直接估计资产组合的PDF，经济资本配置直接由估计的PDF计算。对于使用均值/方差法的银行，经济资本是信用损失估计的标准差的乘数，而这个乘数与目标的无力偿债率和假设的PDF形状（如正态或beta分布）一致。实际上乘数变化非常大（3-7之间），取决于目标无力偿债率及是否“真实的”PDF是 beta或正态分布。由于各自资本配置规则不同银行经济资本配置变化很大。
五、 设定正式风险为基础资本的内部模型法
小组关于潜在的信用风险模型近期管制或监管应用，可以得出几个尝试性结论。小组通过评估内部模型法为银行帐簿设置信用风险的风险资本的可行性，考虑几个潜在的定性标准。一个评估信用风险模型当前艺术性现存的框架是“市场风险修正案”规定的模型的可靠性和完整性方面的定性标准，市场风险修正案在交易帐簿为市场和专门风险提出监管资本的内部模型法。这个标准要求风险度量工具（A）分析上合理；（B）进行定期后评价和压力测试；（C）成为银行管理决策过程的构成部分。
1、 分析上合理
监管者潜在兴趣是是否银行信用风险模型（DM或MTM模型）的概念框架根本上体现了所有的银行信用风险。而且尽管一年的时间段假设是标准假设，但出于监管目的时间太短。对于模型关键参数的估计有重要的挑战，这种挑战看来大于构建市场风险模型面临的挑战。
A、时间段和损失的选择。如上所述，银行使用一年的时间段用于信用风险建模。这种选择在一定程度上是主观的，一方面赞成选择一年的观点认为，一年是合理期限，银行在考虑提高二级贷款市场流动性和大部分信用工具平均有效期限的同时，可以转移信用敞口。大部分的信用商业限额有一年以下的期限，另外由于缺乏历史数据，最重要的考虑是许多关键模型参数的估计对超过一年的时间是不可行的。
从管制的角度看，把时间段的选择视为正常的业务过程之外更适合。特别是管制者把资本充足视为压力之下。而二级贷款交易市场和信用衍生品正在扩展，变得更加流动，它们不能被承重压力之下的大银行完全检测。
更重要的是许多信用工具存在“逆向选择”，随着信用质量恶化，增加了工具的有效期限。对于正常的一年贷款承诺，随着客户信用质量下降，银行经受较大的提取率。随着客户接近破产，承诺限额下的提取接近100%。当名义上一年的信贷限额变成有效贷款时，计划的期限延伸到另外一年或更长。而且，如果银行相信延期或展期这笔贷款将会使清偿机会最大化时，会继续这样做。
至少在理论上，对不同的信用工具应有不同的时间段，取决于它们的有效期限、相关二级市场流动性、信用风险被管理的方式。一些模型开发者建议，理论上在单一的分配经济资本抵御信用风险的概念框架下混合时间段是可能的。小组意识到没有银行在信用风险度量和内部资本分配方面实施多期方法。直到信用风险建模的多个时间段可行性已经建立起来，大部分建模者可能继续使用单一的时间段假设。这种情况下，管制者怀疑假设资本只涵盖一年未预期信用损失的信用风险模型。
由于DM模型忽略了违约以外的信用恶化，模型产生的经济资本配置对于一年的时间段非常敏感。那么对于三年的定期贷款，这个假设意味着多于三分之二的贷款信用风险被忽略了。比较而言，MTM模型度量信用风险考虑了在时间段内资产组合经济价值的变化，不管违约还是不违约。这种方法下要求的经济资本分配比DM模型对一年期假设的敏感性差。
B、LGD的估计。估计LGD方法的复杂性变化很大，特别是支持证券化的复杂的金融工具。例如，万一违约的话，支持10亿证券化资产的2500万附属贷款比相同资产抵押的2500万高级公司贷款的预期损失率和损失率波动性更大。这是因为前者在资产池中吸收信用损失不成比例的份额。随着证券化重要性增加，对一些银行来说，起源于信用改善的风险敞口在决定资本充足方面显得 更加突出。
C、信用相关选择项的处理。处理信用相关选择项的方法正在发展。做法的差异导致银行之间在估计相同工具的信用风险方面差异很大。对于同样的信用限额，信用风险的估计可能相差十倍。而且差异有时反映了银行对业务性质，模型基本假设不一致。例如，关于承诺的信用限额，一些银行假设将来的提取率独立于客户信用质量将来的变化，尽管相反的证据，可能导致低估了LEQ的风险限额。不管用来决定信用风险模型关键参数的过程如何，由于X因素增加（减少）特殊工具的LEQ将会增加（减少）风险估计和由同样因素带来的那个工具的资本分配。在使用内部信用风险模型设立监管资本标准之前，银行对处理信用相关的选择项的方法需要较大的一致性和严格性。
衍生合约方面信用相关选择项的处理方面也存在问题。根据银行交易帐户VAR模型的模拟，计算合约的LEQ作为数量的变量，根据合约时间段内银行预期“赚钱”（in the money）。这个方法也出现了几个潜在的风险度量问题，通过设立个别的LEQ等于银行的预期敞口，这种方法忽略了信用敞口的不确定性，导致低估全面的信用风险。例如，交易对手信用风险敞口在合约之间正相关。同样，某些合约，银行“赚钱”的程度和交易对手信用质量的变化负相关。对这样问题另人满意的处理要求把内部市场风险和信用风险度量体系结合起来。
C、 参数校验。在DM和MTM模型下，资产组合信用风险的估计主要由假设和和相关风险因素联合概率分布的参数估计来驱动。因为不同类别贷款历史业绩的数据跨度不足以准确估计分布，参数值通过具有相当不确定性的判断过程建立起来。
 为了使估计过程可以管理，建模者设立许多关键假设，包括：
①决定信用评级转移的风险因素的概率分布的联合正态或其他参数假设，或者在均值/方差DM模型下，资产组合信用损失假设有正态或beta概率分布。
②影响信用评级变化、信用利差变化和LGD变化的风险因素之间独立；
③不同借款人之间的LGD独立；
④模型参数的稳定性。
应该注意资产组合PDF（信用风险模型的核心）的极尾估计对关键参数（如相关性、联合正态分布的假设）的变化高度敏感，而实际上没有什么分析支持模型假设，建模者意识到许多方面的合理性受到理论和经验上的置疑。进行模型关键参数或假设敏感性的敏感性检测也不是标准做法。而且当评估信用风险时，建模者假设所有的参数和假设都是已知的，忽略了由于模型的不确定性和不稳定性导致的信用风险。
2、 模型确认：后评价和压力测试
参数校验方面数据局限使参数确认十分困难。许多方面，估计PDF的尾部和预测任何一年信用损失超过正常年份损失的许多倍的频率是可比的。估计信用风险模型统计准确性的客观方法是模型对PDF之前的估计（跨越多个信用周期的时间）和之后实际的信用损失进行对比。也就是说，只有更经常的实现，极端的信用损失（相对于模型预测而言）为推断模型缺陷提供了一个纯粹的统计基础。因此，由于样本以外检测的数据不充分，后评价在实践中肯定有问题。出于这个原因，银行通常不对信用风险模型预测出的PDF做统计上的后评价。
代替正式的后评价，信用风险模型通过各种市场为基础的“现实”检查被间接确认。同类小组分析（peer group analysis），被用来度量信用风险模型的合理性和内部资本配置过程。另一个市场为基础的确认技术涉及将银行的目标收益率和预期的RAROC进行比较，预期的RAROC通过向公司债券或有特殊信用评级的辛迪加贷款（BB级）投资。RAROC低于银行目标收益率可以认为是模型向BB级贷款进行的资本分配太高，要求对模型的参数进行重新校验。
这些技术背后隐含的假设是适当资本水平的市场意识或适当的信用风险利差是“大致正确”的。如果银行使用这样的信息重新校验风险模型，重新校验日期需要被仔细选择以便于理智地相信市场意识经济上良好的确立。从监管角度看，使用市场为基础的确认方法提出了关于一段时间内风险模型可比性和一致性的严重问题。
在大多数大银行，银行帐簿的规模和相关时间段的长度比交易帐簿大许多倍，暗示度量银行帐簿的风险更可能影响对银行全面金融状况的评估。而且银行帐簿不能从相对高流动性和每日盯市的过程中获益。
原则上压力测试至少部分补偿了数据局限，估计问题和信用风险后评价方法的缺点。信用风险模型内大部分不确定性（以及后评价的不可行性）和风险因素联合概率分布的估计相关。压力测试是评级机构的常规做法，评级机构根据抵御各种压力的安全能力基础上分配信用评级。有资格评为AAA级的，安全性必须要避免在AAA情形下的违约，有资格评为AA级的，安全性必须抵御AA情形等等。对银行的交易活动，压力测试用假设的市场震荡来对VAR模型要求的资本进行检查。
3、 信用风险模型进入决策过程
风险模型体现在银行实际的决策过程中的程度取决于管理层对模型的信心。实际上对信用风险模型依赖的程度银行之间也不相同。大部分的变化反映了银行风险度量和资本配置体系运作时间的长度的不同。通常这种体系发挥作用的时间越长，模型进入银行决策过程越大。
在那些为信用风险有最复杂分配经济资本体系的银行，经济资本配置是决定信用工具平衡价格、设定客户风险限额、资产组合集中性限额、以及在某些情况下在每天的基础上管理资产组合信用风险过程的关键要素。然而，在某些银行对收益经风险调整的度量是评估客户盈利和管理层表现以及补偿的重要因素。然而，大部分的内部资本配置体系在最近的五年之内实施的，没有经过完整的经济周期的压力检测。
操作风险也十分重要，但操作风险模型与市场风险和信用风险模型相比还处于原始阶段。在采用内部模型法为信用风险设置风险资本之前，监管者需要仔细考虑是否和怎样操作风险体现在风险资本的框架中。
六、信用风险模型可能的近期应用
不管正式的风险资本管制如何发展，监管者根据最佳可得到的信息，（信息从银行自己的内部风险度量和管理体系中推导出）需要适当的工具独立评估银行的资本充足率，这个观点与美国银行机构强调风险的监管是一致的，强调风险的监管集中于银行内部的风险管理体系，致力于体系的改善。
小组认为在审慎的资本政策内，使用内部信用风险模型近期的可能性。潜在的应用分成两个领域：（1）对选择的信用工具设定风险资本；（2）发展评估大型、复杂银行的资本充足水平检查指导原则。
1、 在正式的风险资本要求下有选择的使用
一个特殊的使用是美国银行机构提出的直接信用替代（Direct Credit Substitutes）。直接信用替代讨论当前追索风险资本处理和其他支持证券化活动的信用改善。
另外一个延伸涉及直接使用为证券化相关的信用改善设立正式的风险资本要求的内部评级模型，监管当局认为合理的内部信用风险模型为这些工具提供分配经济上合理资本的手段。证券化项目的市场接受依赖于发行者量化证券化资产的风险能力。
2、 检查指导原则的改善
除了设定正式的风险资本标准方面可能的使用外，银行内部信用风险模型的投入和产出能通过检查过程改善银行资本。例如检查者可以使用银行自己的内部评级体系评估银行信贷资产组合的相对风险。如果检查者可以将每家银行评级“档”转换为普通标准，就可以和同类比较，评估一家银行资产组合的信贷质量。高级银行管理人员现在使用自己内部的评级报告来评估贷款损失准备金的充足和资产组合信贷质量的变化。
监管者有效使用内部信用风险模型来评估风险管理体系的质量和全面的资本水平。例如，和当前的风险资本框架相比，对未获抵押的定期贷款内部资本分配从AAA级贷款1%以下到“可疑类”高于30%，对预期将来的剔除不计算任何准备金。检查者可以用银行实际资本水平（或分配的资本水平）比较按级分析的资本水平（按照级别同类机构的风险度量或内部资本分配比率的标尺）。随着时间推移，检查者指导原则继续发展以体现银行内部风险模型附加的因素，包括建立在压力测试基础上的分析工具。
建立在检查基础上的内部模型法一家一家银行地评估资本充足水平，要求银行自身评估全面资本充足率内部审议过程发挥作用。除非内部审议过程到位，检查者独立评估资本充足水平，高级管理人员就这个题目进行建设性对话不切实际。正如可以证明的那样，资本充足水平内部审议应是任何银行全面风险管理程序和做法的核心内容。然而，即使是在有这样过程基本内容的大银行也并非这样。为了鼓励这个方向上的较大进步，银行机构考虑关于内部审议“合理做法”的指导意见，特别是对最大型、复杂银行。
监管者和银行产业都能从内部信用风险模型和资本配置体系的设计、实施和应用中受益。
3、 结论
当前“一个模式适用于所有”的风险资本要求体系对于度量大银行的合理性是不充分的。而且“修补”监管资本“漏洞”的过程在应对金融创新挑战和监管资本套利方面越来越无效。尽管银行资本的内部模型法有重重困难，银行或监管者评估资本充足的模型框架将是趋势，无法替代。
参考资料：
Board of Governors of the Federal Reserve System，Sound Credit Risk Management and the Use of Internal Credit Risk Ratings at Large Banking Organizations，SR98-25，September 21，1998。

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关键词：信用风险风险模型大银行 Implications Institutions 美国模型评估

1. 信用风险管理在中国商业银行中所起到的作用

从历史角度和世界范围来看风险控制是商业银行生存的基础。我国在加入WTO之后,国内商业银行面临严峻的挑战，同时外资银行自身实力和混业经营模式对国内银行的冲击，新巴塞尔协议对风险管理要求的提高以及银行作为一个特殊的行业政府监管力度的加强，都对信用风险管理提出了更高的要求。

信用管理在国内商业银行中发挥如下的作用：1、可以有效提高银行业资产质量, 进而改善目前国内银行资本充足率偏低的状况，维护国家金融系统安全。东南亚金融危机、海南发展银行的清算等都给我们敲响了要重视信用风险管理的警钟。2、提高盈利能力。银行收益的大小在很大程度上取决于其对风险的驾驭能力，如果一家银行信用风险驾驭的能力不强，则其坏帐的损失将直接影响其利润的高低，而且可能由于风险带来的损失而导致生存的危机。3、增强竞争力。做好信用风险管理有助于银行降低风险资产含量，改进银行在同业中的形象，提升商业银行在市场上的竞争地位。

2. 银行信用风险表现的形式和基本防范体系

国际清算银行巴塞尔委员会对信用风险的定义为由于债务人违约而造成的损失风险。对于银行这样的特定环境下，信用风险即指贷款人违约而对银行造成的损失风险。具体表现形式为贷款人拖欠银行的贷款或利息（一般是超过90天）、呆帐、死帐、违背贷款契约等，通俗称为“不良贷款”。

不良资产（贷款）一直是困扰我国商业银行的一大难题，2003年全国银行证券保险工作会议上将继续降低银行不良贷款比率列在金融工作五大任务的首位，也说明了国家对此项任务的重视。目前，国际上比较流行的是考察银行信贷资产组合的风险。不是从单笔贷款考察其损失风险，而是从整个银行资产去考察信用风险（下面的1.6节中会介绍一下国外银行信贷资产组合模型）。

银行对信用风险的防范体系主要包括信用风险管理制度的建设（流程、组织结构等）、信用评级的方法体系上。银行贷款管理制度包括: (1)贷前的银行授信和调查制度;(2) 贷中的信用等级、信用额度、保障措施的确定制度;(3) 贷后的管理制度等。评级的方法包括企业评级和债项评级。由于不同行业有不同的特征，评级方法又可以按行业划分为工商企业评级方法、项目融资评级方法、房地产项目评级方法、高科技信息产业评级方法等。

3. 商业银行信用风险管理组织体系

中国的商业银行特别是国有商业银行仍然是按照行政区设置分支机构，由总行、省市分行、地市分行、区县支行，再到分理处、储蓄所组成。我国商业银行从事贷款管理的部门主要包括客户经理部、信用风险管理部、贷审会和稽核部。

客户经理部主要负责对贷款客户资质的前期调查（包括识别客户提供的虚假财务报表等），它是银行信用风险的第一道防线。现在大多的商业银行都实行了客户经理制。客户经理的职责是向市场中的客户直接推销银行的各类金融产品和服务，并通过其提供的优质服务，保持、发展与客户长久、稳定的关系，从而占领市场。

客户经理通过调查发现银行的优质客户，作好客户信用分析报告及备齐相关的贷款申请资料，送信用风险管理部门审批。另外，有些银行也都设立了独立审批人，他们具有对一定数额以下贷款的审批权利。信用风险管理部的主要职责是对各支行提出的贷款申请进行审查，并提出反馈意见。将审查通过的贷款合并自己的审查意见提交贷审会。

贷审会是银行审批贷款的最高权利机构，一般由银行若干资深的专家组成。他们投票决定贷款的发放和以及贷款的发放条件。稽核部是负责银行各项工作的监督检查机构，主要是从会计角度审查文件和凭证的齐备性。虽然对贷款也是一种事后检查部门，但与美国商业银行中的“复核部”有着本质的区别。

虽然目前我国商业银行都普遍实施了审贷分离制度，客户经理部负责发放贷款，信用风险管理部负责审查贷款，通过信用风险管理部不直接接触贷款客户来回避贷款风险。这实际上和美国银行的贷审分离制度有着实质性的差别。

美国商业银行的风险控制链包括客户经理制、信用部、贷款复核部、审计部和贷审委员会。每个部门在信用风险控制中发挥着不可或缺的作用。美国商业银行在风险管理组织结构及部门职责上与国内银行有着明显的不同。

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比如美国银行一般都设有Loan Review 部门（翻译为“贷款复核部”），虽然该机构名称与国内银行的“稽核部”很类似，但其实际的作用却存在着巨大的差别。美国银行的“贷款复核部”实际上是贷后的监控部门，他们随机对原信贷部评定的信用等级重新做出评定，对贷款文件进行抽查，并对贷款信用等级的调整具有最终发言权。如果客户经理或信贷员不负责任地为贷款评定信用等级，他们将受到银行的严厉责罚。“贷款复核部”在评级标准的制定以及贷款发放的监督中发挥着重要的作用，影响整个银行的信用文化。美国银行更加强调信贷部门和“贷款复核部”的相互独立性。

通过研究，我们总结出一套适合中国国情的银行信贷管理流程。我们把银行贷款管理流程分为四个重要环节：基层行客户经理部、信用管理部、复核部和贷审会。在各个环节的设计上，尽量做到保留现有功能，并适当引入西方商业银行中的先进管理方法、机制和理念，以期增强银行抵御风险的能力（见下图）。

4. 商业银行信用评级方法体系

中国很多商业银行的评级系统使用简单的打分模型，这种简单的打分模型虽然同时包括定性和定量指标，但其在指标的选择和权重比例的分配上往往比较落后（比如模型中经常忽略对关联交易的考虑、缺乏对资产质量变化趋势的考虑）。此外信用评级人员未能充分理解评估模型的内涵，只是机械地对客户进行打分，并不能够真正认识到借款人的内在信用风险，这样评定出的信用等级不但缺乏准确性，而且银行的监察和稽核部门也难以对客户的信用等级进行复审和跟踪。

中国的商业银行一般是对企业进行评级。而国际上的先进银行一般既对企业评级，又对债项进行评级。分析是定量分析与定性分析相结合。定性分析主要围绕宏观经济形势、行业和市场状况、企业的经营管理、组织形式和或有负债等。定量分析主要是针对企业的财务状况进行分析。

在国外先进银行里，往往是通过专家的分析和判断来为企业评定信用等级。评级最初由信用分析师和客户经理执行，然后送交区域经理或贷审会批准通过。企业财务分析往往是信用评级的核心部分。一般将企业财务分析分为经营业绩分析、财务状况分析和现金流分析。这三部分相对独立，互不重叠。国外银行的信贷人员（包括客户经理和信用分析师）必须经过严格的培训才能上岗，他们一般具备深厚的会计知识，从财务报表使用者的角度去分析每个主要报表项目，并结合阅读报表的附注去和实地调查去分析企业的经营状况，判断企业的偿债能力。

信用风险评估是一项复杂但对银行极其重要的工作。国外银行一般比较重视塑造银行自身的“信用文化”，使银行的信贷人员能够准确地识别借款人的风险和实力，在整个银行范围内为客户评定出统一的、准确的信用等级。银行投入一定的费用到员工的培训中，从而提高整体员工的素质和塑造银行信用文化，把不良贷款损失的降到最低，而为银行带来的巨大经济效益将远远超出培训的投资，达到经济杠杆的效应。

5. 银行信用评级系统及其与外部评级机构的关系

西方发达国家银行的信用风险管理系统包括信用等级的定义和划分、信用评级的流程和组织结构、信用评级和稽核的独立性，评级系统的监管、人员素质、评级标准、违约率的估计，数据采集和信息系统、内部评级的使用、内部评级系统的验证和信息披露要求等。

我国还不是一个征信国家，近年来由于大家对信用的日益重视，信用管理发展得很快，但是就其基础规范以及专业化上还比较落后。商业银行在自己内部风险管理系统的基础上，可以利用专业评估机构丰富的数据以及专业的行业分析作为整体判断的参考，以调整信贷政策，更加合理的确定资产结构，增加风险预测的准确性。参考外部评级机构的评级结果对内部评定结果进行修正,增加评级标准的前瞻性，对贷款后期的风险控制非常重要。管理客户经理或者说信贷人员是风险控制的前沿，借助专业机构的专业培训综合提高资产管理人员的风险意识以及识别、防范能力，对风险控制极其重要。

西方国家银行大都有符合或接近巴塞尔协议要求的内部评级系统，国内银行现有的风险管理系统基本上还是贷款的管理，与真正意义上的内部评级系统实际上相差很远。但从国际上的观点来看，一个评级系统的价值区决于其在银行管理中的应用，只要是起到了全面控制风险、提升资产质量的作用，就是有价值的。比起国内的贷款五级分类和各家银行不同的企业分类标准，内部评级系统更加全面和具体。

6. 风险管理模型在银行信用风险管理中的运用。

虽然早在二十世纪六十年代，美国纽约大学的Altman教授就提出了著名的Z评分模型，之后美国的穆迪公司和标准普尔公司又分别提出了自己的企业风险模型RiskCalc和CreditModel, 但是这些基于统计数据上的企业评估模型在美国银行信贷业务中运用较少。主要有三方面的原因：一是不同的资产类别乃至不同的地理位置都需要不同的模型。二是支持模型所需要的数据目前比较稀少。三是模型的有效性需要经过长期的验证，使银行在其间面临巨大的风险。因此通过数学模型得出的结论最多对贷款起到一个参考作用。

但是，对信贷资产组合（就是银行所有的贷款的总体）的风险管理和衡量上，国外银行却开发了许多先进的模型。比如J.P. 摩根银行开发的信用矩阵(CreditMetrics)模型就是基于贷款违约率和等级转移矩阵的先进模型。瑞士第一信贷波士顿银行推出的(CreditRisk+)模型是基于贷款违约率和违约率波动性的模型。这两者都是从银行总体资产的角度去衡量风险，其中前者还利用了先进的VaR（风险价值）技术。国内的商业银行应该在借鉴国外先进的模型的基础上开始着手建立符合自身实际需求的风险管理模型以及一些基础准备工作，这是一项长期的系统工程。

7.《新巴塞尔资本协议》对银行信用风险管理的影响

巴塞尔委员会是1975年由十国集团中央银行行长倡议建立的，其成员包括十国集团中央银行和银行监管部门的代表。1988年7月，巴塞尔委员会通过了《关于统一国际银行资本衡量和资本标准的协议》（简称《1988资本协议》），该协议要求十国集团中的“国际活跃银行”(internationally active banks)保持不低于8%的资本充足率，以保证国际银行系统中的资本充足率和创造一个公平的竞争环境，从而避免银行在增加业务的同时而没有足够的资本金作为后盾。该协议的价值得到了广泛的认同，在20世纪90年代成为一个世界性的标准，有超过100个国家将巴塞尔协议的框架运用于其本国的银行系统。

《1988资本协议》对提高银行资本充足率、遏制不公平竞争起到了重要作用。但是，监管资本的要求与日益复杂的内部经济资本衡量存在着冲突。1988年协议对企业信贷资产8%的单一资本要求未能充分体现资产的风险度，从而容易引导银行降低信贷资产的质量。另外，该协议未能充足认识信用风险减缓措施（比如说抵押和担保）。随着现代银行信用的发展和金融创新的不断深化，银行业面临的风险日益复杂化和多元化，《1988资本协议》的不足表现得越来越突出。

针对不断演进中的金融风险及银行监管的需要，巴塞尔委员会分别于 1999年、2001年和2003年公布了《新巴塞尔资本协议》三次征求意见稿，以对现行的资本协议进行修正。新的协议将通过使监管资本要求与银行面对的主要风险更为紧密地联系起来，以增强金融系统抗风险的能力。其核心内容之一就是在计量监管资本时，鼓励银行使用自己的风险评估结果，使资本充足率的要求对信贷资产的风险程度更加敏感。从巴塞尔委员会公布的反馈意见看，新协议的目标和基于三大要素(资本充足率、监管部门的监督检查和市场纪律)的新资本框架得到了世界各国的普遍支持，因此可以预料，新协议在2006年实施后，将对各国银行监管和银行经营方式产生极为重要的影响。

新资本协议将银行的风险重新分类为信用风险、市场风险和操作风险。信用风险指的是由于债务人违约而造成的损失。市场风险是指在交易活动中由于价格的波动而造成的损失。操作风险是指由于内部系统失控、人为因素或外部事件而造成的直接或间接损失（比如：计算机系统的崩溃、劣质文件系统或欺诈）。银行的信用风险不仅在计量、管理上比操作风险、市场风险更复杂，通常还是银行经营风险组合的最主要方面。因此，加强信用风险管理无论是现在还是将来仍是关系到银行长期健康发展的关键。

新巴塞尔资本协议提出了两类办法处理信用风险：一是标准法，二是内部评级法。标准法以1988年资本协议为基础，采用外部评级机构决定风险权重，其使用对象是复杂程度不高的银行。相比之下，风险管理水平高的银行则可采用内部评级法。但商业银行的内部评级系统必须科学，包括评级系统的结构，信用等级的划分，信用评级和复核的独立性，评级系统的监管、人员素质、评级标准、违约率的估计，数据采集和信息系统、内部评级的使用，内部评级系统的验证和信息披露要求等。巴塞尔委员会认为一个资本金与风险紧密挂钩的体系所带来的利益将远远超出其成本，其结果是一个更安全、更坚固和效率更高的银行系统。数年之后，众多国际大银行将纷纷采用内部评级法，若中国不能跟上，将在国际竞争中处于不利的地位。到过渡期结束之后，不能使用内部评级法的商业银行，在国际金融市场上将处于竞争劣势。