信用风险论文模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇信用风险论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

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二、大数据挖掘技术在债券信用风险估计中的应用

大数据下，我们面对的是多种多样纷繁复杂的数据，关于企业的信息有些是我们需要的，但是很大一部分是无关联的数据，所以采取新型的数据挖掘技术，找到哪些因素能够影响企业价值才是最关键的。数据挖掘就是大量的数据中，找到其中隐含的、我们看不见的、有价值的信息。数据挖掘技术有很多种，比较常见的有关联规则、神经网络、决策树等方法。这些方法中很多可以运用到债券估价模型上。在当下流行的关联分析算法中，比较有影响力的是Apriori算法。该算法通过多次循环提取，尽可能减小候选集的规模，最终形成强关联集合。这种关联规则可以应用到对影响企业债券信息的初期处理之中，找出哪些因素能够对债券价值有影响，通过关联规则可以实现数据的初期整合，删除无影响的信息。决策树是一种预测分类方法，其目的是对数据集训集进行分类，找出有价值的，隐含的信息。J.R.Quinlan提出的ID3算法根据信息增益最大化为主要属性设置决策树的节点，然后在各支树上采用递归算法建立分支树。决策树可以用于对企业价值信息进行分类估价，建立信用风险模型。通过决策树对信息的分类，达到评价企业信用风险等级评价的目的。神经网络算法是模拟人体细胞间的神经元，通过训练实现分级、聚合等多种数据挖掘目标。神经网络技术在债券市场的研究也日趋成熟，Coasts讲神经网络应用于公司财务状况评价，发现利用神经网络预测正确率在93%。所以，利用神经网络数据挖掘可以根据提取、筛选、分类后的数据进行债券价格的预测。通过以上3种数据挖掘技术在债券市场上的应用，可以很好的分析企业价值信息。关联分析可以对找出相关信息，决策树可以对信息进行分类，神经网络可以对债券价值做一个很好的预测。

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信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方由于种种原因，不愿或无力履行合同条款而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。基于传统金融学理论许多金融机构和研究者对信用风险管理作出积极探索并取得了卓有成效的计量模型和支持工具，但也存在明显缺陷。随着行为金融学的兴起和发展，为我们提供了新的视角来研究信用风险管理。

1行为金融学的产生

20世纪50年代，冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架，即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow，Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论，成为经济学分析的基础，从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”，建立了现代资产组合理论，标志着现代金融学的诞生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，开创了公司金融学，成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp－Limner)，建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black－Scholes－Merton)建立了期权定价模型(OPM)，至此，现代金融学，已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。

随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代，通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith)，都是这个领域的代表人物，为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance，国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。

行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。

2行为金融对信用风险管理的影响

2．1风险偏好

根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生改变。风险偏好的改变就会直接影响到他们面临的风险，最终会影响贷款方面临的信用风险。

2．2过度自信

过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，人们在作决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。投资者可能对自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量盲目投资的产生，盲目的多元化和贪大求全。

2．3羊群行为

企业决策由于存在较大的不确定性并涉及较多的技术环节，其决策往往由决策团体共同协商作出，主要属于群体决策，而群体决策有可能导致羊群行为(HerdBehaviors)的发生。羊群行为主要是指投资者在掌握信息不充分情况下，行为受到其他投资者的影响而模仿他人决策的行为。在企业决策中，羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从，也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从，而且是一种盲目的遵从。决策中的羊群行为可能造成决策失误。

2．4资本结构与公司价值

1958年，美国经济学家费朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默顿·米勒(MertonMiller)在《美国经济评论》发表了题为《资本成本、公司财务和投资理论》的论文，提出了著名的MM定理，主要内容是：在市场完全的前提下，企业的资本结构与企业的市场价值无关。即企业价值与企业是否负债无关，不存在最佳资本结构问题。如果证券价格准确地反映了公司未来现金收入流量的值，那么不管发行的是什么类型的证券，只要把公司发行的所有证券的市场价值加在一起，一定等于这个公司未来利润的现值。无风险套利活动也使得资本结构无关紧要，如果两个本质完全相同的公司因资本结构不同在市场上卖出的价格不一样的话，套利者就可以将更便宜的公司的证券全部买下，然后在价格相对较高的市场上卖出。因此，公司的资本结构就不再是不相干的问题。不同的现金收入流量对不同的投资者的吸引力也会各不相同，这些投资者对于他们感兴趣的现金收入流量愿意付出高价。特别是由于噪声交易者的存在，套利仍充满风险。所以，不同的资本结构，其公司价值显然是不同的，其信用风险必然不同。

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2.农民的生产经营方式陈旧。在我国相当大比例的农业生产企业缺乏合理的经营管理机制，没有科学的市场观念、竞争意识，其发展能力令人堪忧。其往往负债比例较高，反而经营的效益过低，甚至资不抵债。更有甚者，其本身经营情况良好，却以兼并、破产、重组等为由将信用社债权搁置或者直接废弃。一大笔信用社资产成为不良贷款，增加了农村信用社的信用风险。

二、经营环境问题分析

1.委托方和方的信息不对称。农村信用社与借款人间实际上是一种委托关系，这种信用关系存在着信息的不对称性。信用社的角色是委托人，在整个关系中处于信息不利地位。贷款人很清楚自身的财务状况、经营情况以及公司未来的前景以及行业情况。所以在贷款前其信息量远远大于信用社，所以在贷款之初其就能以最低的成本尽可能拿到最多的贷款，保证自身利益的最大化。而信用社显然不可能做到面面俱到，所以处于信息渠道的劣势一方，导致了其交易风险的加大。

2.我国的农村社保体系不够完善。我国针对农民的社会保障体系发展水平总体比较低，相较发达国家差距较大。同时存在很多问题如资金投入少、涉及面小、保障水平比较低、地方政府推行力度小等问题，显然不能够对广大农村居民的社会保障需求予以满足。农村居民不但要进行农业生产经营，也有相当一部分的支出用于医疗、教育、养老等，负担加重。一旦出现上述额外支出，就难免不能按时还款，农村信用社发放到款项在短期之内基本不易追回。这就很大程度上增加了农村信用社的信用风险。

3.政府对农业的支持力度较小。随着物价的上涨，加之我国农民数量基数很大，虽然政府投入了相当大一笔资金进行支持，但是平均到个人所得到的支持仍然很少。极端天气的愈发频繁，农民的生产和生活愈发困难。农业生产的成本在逐年升高。政府的微薄补助无法调动农民的积极性，所以农业生产的利润一年不如一年。而农民贷款的原有目的也就是用于扩大生产的目的没有达到，反而导致贷款不能及时归还，加大农村信用社的信用风险。

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全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。

一、信用风险评估理论

银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：

(一)统计模型

利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。

1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论

违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。

2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论

违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。

(三)专家判断模型

银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。

二、信用风险评估的通常做法

(一)信用风险评估的基本思路

评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。

(二)信用风险评估模型的构造

数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性

(三)变量选择方法

1．层次分析法

层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。

2．主成分分析法

主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。

3．专家判断

关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的变化。

(四)模型校验修改

模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。

(五)引进或自主开发授信评估系统

根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。

三、对银行间市场完善授信评估的启示

(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展

银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。

(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程

根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。

(三)引进或自主开发授信评估系统

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二、B2C电子商务的信用风险类型

（一）商品自身的可靠性风险

可靠性风险是由电子商务活动中的不确定因素带来的信用风险，B2C电商商务过程中所交易的商品依然是交易活动的核心，离开商品则交易便不存在，所以电子商务过程中的可靠性风险的最核心问题就是电子商务销售企业提供的商品的可靠性问题，即商品主体的质量、性能、与电子商务网页提供的产品描述的相符度等。商品自身可靠性风险形成的主要原因是源于所销售的商品的不可触摸性，通过网上购买到的实际商品与实体店体验到的商品是否一致是当前存在的主要问题。

（二）虚假宣传的信用风险

B2C电子商务的购买方主要依靠销售方的网页宣传文字和宣传图片、广告语等来决定自己的购买行为，如果宣传文字存在夸大宣传、不实宣传，宣传图片存在非实景拍摄或图片美化过度等现象，都会造成购买方的误判，从而产生信用风险。虚假宣传信用风险的产生原因，往往是因为销售网页的操控者是电子商务中的销售方，销售方可以随时更新销售网页内的文字和图片内容，往往存在骗取购买后立刻对产品的描述和产品图片进行更改的现象。

（三）支付方式带来的信用风险

支付方式带来的信用风险主要指B2C电子商务活动结算过程的安全性缺失及保障性不足带来的结算信用风险，既可能给电子商务购买方带来经济损失，也可能危及销售方的经济利益。这一信用风险出现的原因，主要是由于电子商务的支付方式往往依托于网络汇款、网上银行、手机银行、快捷支付、银联在线支付、支付宝等第三方支付平台来进行操作，像淘宝这样有支付宝平台来管理付款的电子商务服务网站对付款环节提供了一定的保障，但仍然有很多电子商务形式是将货款直接付于销售方，这样销售和购买双方时间和空间上的不对称的付款方式是具有信用风险的，即使是支付宝平台，依然不是完美无缺的，例如由于物流造成货物“迟到”时，支付宝会自动默认交易成功，并将购物款打到销售方账户，这个环节中依然存在一定的信用风险。同时支付过程中个人银行信息、密码信息等存在泄露的风险，购买方是具有这样的不安全感的。

（四）由第三方物流带来的信用风险

第三方物流带来的信用风险主要是指B2C电子商务的有形产品在物流运输过程中由于第三方物流企业原因带来的信用风险，在当前的电子商务交易环节中，很多电子商务第三方服务平台网站都将物流运输作为评价电商信用的一个重要指标，但即便如此，漏寄、错寄、邮寄丢失、运输过程商品破损的现象仍然时有发生。出现这一信用风险的原因之一是网络交易货物量的激增，尤其是“双十一”、节假日等电商交易高峰期，第三方物流企业难以应对激增的投递业务，不能保证电商产品及时准确的邮递，给人们带来信用缺失的感受，在这样特殊的时期，也是电子商务欺诈等问题发生的高峰期内，物流服务企业如果寄送过慢会导致大量货物货未到，而支付平台已将购物款打到销售方账户，一旦出现商品寄丢及商品质量问题，购买方便丢失了保障。同时，第三方物流工作人员的消极工作或工作中不负责的态度，也可能导致这一信用风险的产生。

（五）缺乏监管带来的信用风险

缺乏监管带来的信用风险就是指我国当前没有切实可行的针对电子商务交易市场进行监管控制的法律法规，没有专门的监管部门对电子商务进行监管而产生的信用风险。单纯采用为有形市场制定的法律法规来监管电子商务活动，是存在不适应性的。并且，我国目前还没有建立专门从事对网络电子商务市场进行有力监管的相关职能部门，对电商销售企业进行整合监管。同时，通过网络渠道进行销售的商品不是由销售方直接交付于购买方，而是通过自有的物流分销渠道或第三方物流将商品送达，在整个交易过程中涉及的环节较多，一旦商品送到购买方手中存在质量问题，监管部门也很难确定质量问题的出现，是归咎于商品提供商还是物流环节。所以存在网购产品质检困难的风险，同时购买方存在维权困难的风险。

三、加强B2C电子商务信用风险管理的措施

（一）加强产品检验，保障产品质量

为了降低B2C电子商务中因产品本身质量问题带来的信用风险，建议发挥产品检验机构，如工商局、卫生局、质检局等，主动加大对线上产品可靠性的检验力度，将线上产品与线下产品的监管、检验、惩罚措施趋同，使虚拟空间中的实际产品得到有形机构的检验。另外，B2C电商企业为了降低给购买方带来的信用风险的感知，也可以加强对自有产品的监管力度，必要时可引入第三方质量认证机构通过科学的质量认证体系来对自有产品的生产过程进行规范。

（二）制定法规，保障电商真实宣传

为了减少电商产品生产企业或销售方在网络营销过程中的不实宣传、夸大宣传问题，在B2C电子商务服务平台网站做好网页监管的同时，国家权力机关要认清当前电子商务的发展形势，适时制定针对网络营销的法律法规，在监督线上产品质量的同时，更要抓好对电商企业及销售方的宣传方式、宣传语言合理性的监管，尽可能避免电商企业网站中信息对电商购买方的误导，以降低电子商务过程中由于虚假宣传带来的信用风险。

（三）完善电子支付平台，保证交易安全

支付平台的安全性和稳定性是B2C电子商务交易环节的重要保障。从银行货币融通机构来说，要不断加大银行交易平台的安全性和稳定性，将网上银行、手机银行、快捷支付、银联在线支付等交易平台的信用风险尽可能的降低，同时要降低支付平台的操作难度，降低用户在使用支付平台时出现错误操作的可能性。从电子商务交易平台提供的交易平台来说，要不断完善支付媒介平台，网上银行、支付宝、财付通、百付宝、国付宝等的建设，建立可以与买卖双方进行沟通的支付平台，在全面了解买卖双方交易进度的基础上再提供支付服务，以降低因买卖双方信息的不对称和时间的错位带来的信用风险。从电子商务中的买卖双方来说，应严格遵循支付平台及交易平台的使用规范，正确使用电子支付平台，避免因自身操作不当而产生的信用风险。

（四）完善第三方物流体系，保障运输可靠性

为了降低由第三方物流带来信用风险的可能性，物流企业首先要不断自我运作和管理体制，建立高效、可靠的物流运维模式，全力保证货物准时、保质保量的送达，降低货物因运输速度慢而带给购买方的信用风险感知。其次，物流企业要不断完善签收人签收制度，代收人代收时需要出具相关有效身份证件进行记录，降低因签收、代收过程中造成的货物错寄、丢失的信用风险。再次，物流企业在邮寄过程中盗取物流单据上个人信息的现象有所存在，很有可能带给买卖双方对信用风险的感知，所以物流企业必须做好个人信息保密工作，降低因个人信息和购买信息给电子商务的买卖双方带来的信用风险。

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二、构建信用风险评价指标体系

（一）构建原则信用风险评价的各个评价指标对于实证模型的最终结果起着十分重要作用。在进行指标选取时，需要遵循以下几个基本原则：1.目的性原则。该评价指标体系应该针对银行现有的信用风险评价，进行构成要素的客观表述，要为信用评价的最终目的服务，并且为评价的最终结果判定提供相应的理论依据。2.完备性原则。指标体系中所选择的指标需要包含有银行信用风险评估所涉及到的各个方面。3.预见性原则。中小企业信用风险评估是以深入挖掘中小企业的潜在风险信息为目的的，因此，选择的各个指标需要体现出中小企业的未来发展趋势。4.科学性原则。该信用风险评估指标体系应该科学合理，保证各个风险评价指标之间的逻辑关系与鲜明的层次结构。5.实用性原则。选取的信用评价的指标数量要适宜，各个指标的数据要便于收集。

（二）指标构建银行的信用风险评估主要是针对授信业务进行的，因此，中小企业的基本财务状况就是评价信用风险大小的一个重要方面。结合指标设计的基本原则,选取了企业偿债能力、企业盈利能力、企业资产管理能力和企业发展能力四个方面的12项指标构建指标评价体系。

三、信用风险评估实证分析

本文选取了四川省5家上市公司作为检验对象，为了避免对这些公司的影响，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，对样本数据进行规范化处理，结果如表2所示：根据表2的数据，计算出被评价企业各项指标的关联系数，计算结果如表3：通过变异数系对各个指标的权重进行确定，计算结果如表4所示：最后可以计算出各个公司的最终信用风险排序情况。

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（一）网络借贷信用风险分析

早期的P2P网络借贷信用风险研究表明，平台中借款者的特征差异不大，但是信用风险却很显著。Herzensteinetal．（2008）和PopeandSydnor（2011）认为，P2P网络借贷平台是由投资者个人而非借贷平台筛选确定借款人是否值得信赖，因此，更容易出现借款人通过虚假陈述骗取借款的情况，即网络借贷的风险更大［2］。Michaels（2012）通过对Prosper网站上的数据分析，发现网络借贷平台责任的缺失使网络借贷市场运行有效性下降，因而带来较大的风险［3］。Sufi（2007），MichaelKlafft（2008）认为，如同在金融市场中一样，网络借贷市场也存在信息不对称，此外，由于投资者缺乏经验，网络环境下贷款的信用风险更高［4］。Leeetal．（2012）研究韩国最大P2P平台上的“从众行为”发现，“从众行为”导致网络借贷信用风险加大，即信息不对称现象非常严重，往往还会导致道德风险［5］。在国内，近几年来由于网络借贷平台资质良莠不齐，发展模式并不规范，带来很大的信用风险［6］。陈初（2010）也认为，P2P平台可能泄露重要的信息，加之贷款用途难以核实，信用风险很大［7］。由于网络借贷平台作为交易平台，实行的是无担保无抵押，缺乏担保的P2P借贷会使债权人的风险增加［8］。

（二）网络借贷信用风险管理

信用风险管理就是通过有效的方法对信用风险进行分析、防范和控制，使风险贷款安全化，确保本息的收回。借贷平台信用风险管理水平决定了自身的生存和发展，也对金融体系的稳定与发展产生巨大影响。国外的信用风险管理体系发展较早，在实践和理论上已经形成相应的体系，不少学者的研究主要集中在如何使投资人更好地掌握借款人诚信信息以及怎样通过借贷平台自身机制有效缓解信息不对称等方面。FreedmanandJin（2008）发现，虽然投资者由于信息不对称问题面临着逆向选择的风险，但网站上提供的资料信息可以在一定程度上帮助识别潜在的信用风险［9］。Linetal．（2009）也指出社会互动作为一种软信息资源，能够一定程度上降低信息不对称和道德风险［10］。HarpreetSingha（2009）使用决策树对不同期限、风险配置的投资进行研究，认为目前主要是通过多样化投资来降低信用风险［11］。国内的P2P网络借贷模式尚处于起步阶段，信用风险管理体系不健全，大多数平台只是依据自身情况建立了基于专家判断法的信用评分模型，但由于此模型的预测能力没有通过系统验证，在实际业务中的应用实效大打折扣［12］。可见在我国个人信用体系缺失的情况下，国内网络借贷平台的信用评级对信用风险控制的作用并不大［8］。此外，李悦雷（2013）认为借贷中人际关系的应用能降低金融交易的风险和成本［13］。陈初（2010）则认为可把从事网络借贷业务的网站界定为民间借贷中介组织，即可将网络借贷纳入相关的监管系统［7］。综上所述，学者主要是基于理论对P2P网络借贷信用风险进行分析，或者定性分析当前P2P网络借贷的信用风险管理，而对网络借贷平台信用风险影响因素的实证研究较为缺乏。因此，本文拟从P2P网络借贷平台的内部视角，运用平台具体数据，对网络借贷信用风险的影响因素进行实证，分析网络借贷平台的信用风险管理体系是否能有效控制信用风险，并提出控制网络借贷信用风险的政策建议。

二、实证分析

（一）数据选取

本文基于VBA开发环境，采用XMLHttpRe－quest方法。网络借贷平台的贷款页面URL（Uni－versalResourceLocator）具有一定的规律，即每笔贷款都按照借款时间通过编号排列顺序，URL的结尾都是以贷款编号结束，我们正好利用这一特点，通过固定编号获取大量贷款数据。将需要的贷款编号列入Excel中的第一列，然后利用VBA函数读取编号对应的网页。将网页转换为文本格式以后，由于需要的数据都出现在页面的特定位置上，VBA函数通过定位关键字，将对应变量的具体数据采集到Excel表格对应的其他列中。通过不断地读取对应网址页面，本文对拍拍贷编号为220000～319999以及人人贷中编号为120000～179999的借款数据和相应的借款人信息进行以下收集。主要从人口特征、信用变量、历史表现和借款信息四个方面选取网络借贷信用风险影响因素的变量（见表1），即：从拍拍贷及人人贷网站平台上提取的数据，删除一些缺失数据以及审核未通过数据，从拍拍贷网站得到了61944组有效数据，其中存在信用风险的用户数据共有3360组，违约率达到了5．42％；从人人贷网站得到了59972组有效数据，提取其中存在信用风险的数据810组，违约率为1．35％。对数据中借款人的基本人口特征进行初步分析，结果如表2、3所示。从表2、3的数据可以初步判断，具有信用风险的借款人性别主要以男性为主，无论是占样本比率还是占逾期比率，男性借款人逾期概率都要远远高于女性；年龄方面，26～31岁的逾期人数占到总逾期人数的比率明显高于其他年龄段，且随着年龄的增加，违约概率呈明显降低趋势。

（二）模型选择

①类似于二元选择模型，假设潜在变量y与解释变量x存在线性关系y＊i＝x＊iβ＋u＊i，i＝1，2，3，…，N，其中ui是独立同分布的随机干扰。总共有M＋1个等级，观测到yi位各个等级的概率为：P（yi＝0）＝F（c1－x′iβ），P（yi＝1）＝F（c2－x＇iβ）－F（c1－x′iβ），…，P（yi＝M）＝1－F（cM－x＇iβ）。模型采用极大似然法估计，其中，c1，c2，…，cM是M的临界值，作为参数和回归系数一起估计。

（三）实证研究

从结果可以看出，除了age不够显著（P值＜10％，呈负相关）以外，剩下的变量fail、gender、credit、success、rate和time对于信用风险的影响都很显著（P值＜5％，呈正相关）。正如Iyeretal．（2009）发现的，信用变量、历史信用等对信用风险有相关影响［14］。而FreedmanandJin（2008）也发现，高利率的借款人通常具有较高的信用风险［9］。人人贷中gender、success不够显著，可能是因为人人贷网站中具有信用风险的用户较少，人口特征和历史表现无法在一定程度上反映信用风险。排序选择模型是概率模型，由于有多个等级，图2为观测到的属于各个等级的概率预测，每个观测都是对应信用风险等级的概率预测，并且概率之和为1。从图2看出，基本各个风险的概率处于稳定。以上分别从人口特征、信用变量、历史表现和借款信息四个方面对信用风险的影响进行了研究，结果发现：1．人口特征（age、gender）对信用风险的影响都较为显著，说明人口特征对网络借贷过程中的信用风险具有一定的影响。从表2和3中也可以看出，在具有信用风险的借款人中，男性的比率远远高于女性。由于P2P网络借贷依托于互联网，参与用户体现出年龄较小的趋势，但是年轻的用户经济基础较为薄弱，经济来源也不太稳定，往往容易出现资金短缺的情况，信用风险较高；年龄较大的用户社会资源丰富，经济来源也较为稳定，信用风险就相对较低。2．信用变量（credit）中，认证等级是网站对用户各项资料进行评分，然后加总起来得到的信用评级。理论上，认证等级越高信用风险就越低，但实证结果显示，认证等级与信用风险正相关。网站上的认证分仅仅只是对一些基础信息打出的分数，如身份证、学历、视频等认证，但平台往往无法保证其真实性，所以，网站由于自身能力有限而无法达到控制信用风险的预期效果，即平台的信用等级评分对用户避免信用风险起到的作用不大，有时还导致一些反效果。3．历史表现（success、fail）中，失败和成功的次数都是用户在平台的活跃程度。成功的次数越高，说明在此次借款之前，借款人都按时完成还款，即信用等级很高，但对某些人来说，成功的次数只是为了提高自己的信用，最终借到需要的金额，所以与信用风险呈正相关。失败的次数多，说明借款人的信息无法给投资者安全感，即被大多数投资者认为具有较高的信用风险，在借款成功后出现违约的可能性更大，即失败次数与信用风险负相关。4．借款信息（rate、time）中，优质的借款者往往难以提供足够高的收益率，即利率与信用风险呈正相关。还款期限也和风险呈正相关关系，在网络借贷平台上的借贷行为，由于没有人际关系作为潜在的信用保障，一笔投资无疑是时间越短，所要面临的信用风险就越小。时间越长，投资者的相对风险就越大，因此，时间成为正向影响信用风险的显著因素。从以上的数据分析以及实证中发现，网站对于借款人的信用评分对信用风险管理并没有起到实质性作用，评分高的用户依然具有较高的信用风险。网站为满足借款人的资金安全性要求，在借款满额后进行内部审核，但是内部审核主要也是以信用评分为基础，对防止信用风险效果不大。出现逾期现象后，平台对借款人实行本金保障制度，但在监管缺失的情况下，由于没有特定的维权部门，逾期还款的追讨难度很大，而风险储备池的资金有限，加大了平台的经营风险，所以，单靠平台本身无法对信用风险进行有效管理。

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2.客户选择存在问题。企业在增加销售、扩大市场份额的时候，没有对客户以往的交易信用情况进行考察，将一些信用状况差的企业也纳入销售范围，这会导致未来时点应收账款无法顺利回收的困境。盲目的赊销虽然在报表上体现为收入利润的大量增加，但更深层次的影响了其盈利质量，并最终危害企业自身。

3.交易合同签订有缺陷。企业与客户在签订交易合同时存在信息的极大不对称，这会影响企业的决策，也会对日后坏账产生造成隐患。而且企业在赊销合同的订立上往往缺少对于还款日期、结算方式、担保等相关条款的约定，降低了合同的约束力，增加了信用风险产生的可能性。

二、信用风险的管理与防范

（一）建立完善的企业信用管理制度

1.设定合理的信用标准。信用标准是客户获得信用销售所需具备的最低条件。企业应该依照风险和收益相对应的原则确定客户是否符合信用销售的资格，并根据其对其评估的信用风险程度确定赊销额度。

2.制定合理的信用条件。信用条件就是企业对客户进行信用销售所提出的付款要求。企业提出的付款要求越严格，例如给予的信用期限越短，那么企业的资金周转速度越快，信用风险越低。但同时也降低了企业信用销售的吸引力，其他条件相同的情况下，客户会选择信用期限更长的企业。相反，企业的付款要求越宽松，虽然能争取到更多的客户，但同时也加大了回收的风险。因此企业应综合考虑信用的成本与收益，做出最适合自身的决策。

3.完善内部分工，落实各部门人员责任制。明确财务部门职责，由其统筹各部门有效控制坏账呆账的形成，并将应收账款的回收与责任人的利益挂钩，以此提高收款人员的工作积极性。

（二）建立标准透明的企业信用信息披露机制

1.建立企业信用管理系统，对全社会各企业的信用情况进行评估与记录。授信企业通过查阅信用系统可以比较准确地判断该交易企业的信誉状况，从而做出正确的选择以规避信用风险。

2.加强全国联网的企业信用的基础建设。交易双方之所以信息不对称就是因为单个企业的能力有限，无法全面准确的了解交易对象的相关情况，而信用管理系统的建立正是利用全社会的力量，达到资源共享，对每个企业进行全面的评价。从而改善债权人和债务人之间的信息对称度，减少由于信息不对称而引发的信用风险。

（三）建立失信惩罚机制，严厉打击企业失信行为企业失信惩罚机制是以提高失信成本为基本出发点，将信用交易授信企业对失信企业二者之间的矛盾激化成失信者对全社会的矛盾。这种方案的前提是建立标准透明的企业信用信息披露制度。这一点又进一步同建立全社会的信用管理共享系统相补充。另外，还要充分发挥新闻舆论的导向作用，建立媒体监督机制，对企业的失信行为进行披露报道，扩大其违约行为的后果。同时建立严格的法律制度，依法设立的惩罚措施能够防止大多数商业欺诈和不良投机行为，对违约行为实行严厉处罚，进一步加大其失信成本。在失信成本逐渐增大的情况下，企业会考虑失信成本与所得收益之间的关系，若失信的成本大于所获得的收益，企业将会自发的选择守信。这种方法可以说是在根本上解决了信用风险的产生。

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二十世纪70年代以来，交易成本理论在经济学界引起极大反响，作为新制度经济学的核心概念，它已成为现代经济学的中心议题。交易成本概念不仅作为一个范畴，而且作为一种新的经济学分析方法，被频繁地用于各种经济现象的分析，从交易成本角度去研究商业银行信用风险，也会获得耳目一新的成果。

1交易成本概述

交易成本指履行一个合同的成本，它包括事前发生的为达成一项合同而发生的成本，和事后发生的监督、贯彻该项合同的执行而发生的成本；它区别于生产成本，即为执行合同本身而发生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一种机会成本；是经济主体之间知识、信息不对称的结果，是利益冲突与调和过程中浪费的资源；是无法彻底消除的；由于事件的概率性和不确定性的存在，对于任意一项经济活动，人们只能在事前根据不完备的知识和信息对交易成本的种类和数量进行估计，准确的计量只有在事后才能进行[2]。

商业银行信用交易成本指商业银行（贷方）为和客户（借方）达成借贷协议合同而发生的成本，它包括贷前、贷中、贷后三个阶段发生的费用支出。

2银行信用风险交易成本构成分析

商业银行信用风险交易成本构成包括信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容。如图1所示。

2.1贷前调查的信息成本

即寻找借款伙伴并调查借款人财务状况、信誉状况、经营状况的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商业银行为取得信息而付出的寻找成本；由于事前机会主义的存在，要求对交易对手的情况要进行彻底的了解。如：银行要对借款人的经营状况、资金用途、还贷能力等进行调查，对银行客户进行筛选，搜集相关资料，而这些都是需要花费一定的费用才能够取得的。

2.2贷中审查的成本

即签约过程讨价还价的成本，拟定合同条款所发生的成本，如落实担保物、抵押登记、抵押物保险等。首先是合同拟定成本，主要指商业银行事先拟定信贷合同所支付的成本；其次是谈判和决策成本，主要是银企双方就信贷合同的某些内容进行协商而支出的成本；最后，在信贷合同起草时，要确定出各种情况下双方的权利和义务，以及信贷交易合同的执行办法。这些工作的进行都会使合同的起草和谈判变的更加复杂，更加费时费力。

2.3贷后检查发生的成本

即监督合同签署方，看其是否遵守合同条款，防止挪用资金、督促按期还款等活动发生的成本。在贷款出现逾期后，催收不良贷款需要花费大量的人力、物力、财力，还要支付诉讼费、律师费、产权登记和财产保全费等。

2.3.1合同交易的执行成本

指在信贷合同执行的过程中发生的成本。在合同签订以后，只要整个交易还没有完成，就不可“掉以轻心”，因为还要监视和检查合同的执行情况，防止合同的执行人任何可能的违约行为，这也会引起更大程度上交易成本的增加。对商业银行而言，主要有：按期缴纳贷款时的交易成本；合同存续期间对贷款实施风险管理的成本；事故发生后通知银行客户的成本；以及讨价还价时的交涉成本。

2.3.2监督成本

即在银行和客户交易双方都存在机会主义行为的可能情况下发生的成本。由于事后机会主义的存在，要求对交易对手合同执行情况进行监督检查，防止违约，这就必须花费大量成本进行监督。商业银行必须对客户的贷款用途进行跟踪监督、对客户的信用水平、业务状况、财务状况实行全程监督，并对其违约行为进行公示等，这也会引起交易成本的增加。2.3.3界定和保护产权成本

指使产权交易得以有效进行的必要成本支出。产权不清就无法进行交易，交易成功后产权又要重新界定和保护，任何银行业务的交易都离不开产权的界定和保护。贷款合约签订后，银行的货币资金进入了企业的账户，归企业支配；企业的抵押物过户到银行名下，产权归银行所有。破坏产权的行为需要制裁，这些活动产生的费用都是界定和保护产权的交易成本。

3银行信用风险交易成本成因分析

企业失信以及交易成本产生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是银行和企业两方面因素导致了商业银行信用风险交易成本的发生。

3.1借款人机会主义行为

在金融市场交易中，作为贷方的商业银行要随时注意、提防企业的机会主义行为，人的行为的不确定性，使借款人存在着缺乏诚信道德的现象[4]。现在的经济领域，不讲信用现象时有发生，少数信用卡常被恶意透支，部分银行承兑汇票到期不能承兑，有些银行贷款被想方设法逃废，这些违约行为，都是缺乏诚信道德的表现。不佳的信用环境，是信用风险交易成本发生的源泉。机会主义的存在加大了银行信用风险交易成本。

3.2维护产权在交易成本中核心地位需要

交易过程中，存在着借款人违约的情况，在借款人违约时，银行需要用法律程序来进行索赔，这个过程也是需要花费交易成本的，我们也称之为维护产权而斗争时所付出的成本。有效的银行借贷交易需要明确地界定产权，不仅“界定产权”本身需要花费成本，而且起草和制定有关银行借贷方面的产权法律，也是要花费交易成本。商业银行要想保护产权，及时获取一切关于借款方破坏产权行为的信息，并对破坏产权的行为进行制裁，就需要花费一定数量的交易成本。

3.3银企之间信息不对称

缺乏信息对称。在银行的贷后管理上，由于借款人在信息对称方面占据优势，还贷与否很大程度上取决于自身的还款意愿，因而银行仅能对借款人的收入、家庭状况及提供的相关信息有所掌握，局限性很大。就借款企业来说，由于其报送的报表数据并非一成不变，提供信息的及时性、可信度都存在隐患，大量信息分散于多种渠道，因而银行无法正常获取，无从得知，始终处于被动地位。此种信息不对称，容易造成银行在贷款管理决策上的失误，从而形成难以避免的信用风险。为此，商业银行就需要花费大量的信息交易成本。

3.4借款人经营中的缺陷

银行与借款人订立借贷合同后，由于借款人经营上的困难和失误，造成企业资金紧张，不能按时履行合同规定的还款指标，从而造成商业银行资产信用风险的加大和资产的损失。此种情况下，借款人不是不想履行合同而是无力履行合同，由此作为贷方的银行需要花费大量的交易成本，来对借方的经营能力和盈利水平做跟踪评估[5]。

参考文献：

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海三联书店，2004.

[2]岳志.论金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

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全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。

一、信用风险评估理论

银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：

(一)统计模型

利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。

1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论

违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。

2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论

违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。

(三)专家判断模型

银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。

二、信用风险评估的通常做法

(一)信用风险评估的基本思路

评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。

(二)信用风险评估模型的构造

数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性

(三)变量选择方法

1．层次分析法

层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。

2．主成分分析法

主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。

3．专家判断

关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的变化。

(四)模型校验修改

模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。

(五)引进或自主开发授信评估系统

根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。

三、对银行间市场完善授信评估的启示

(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展

银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。

(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程

根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。

(三)引进或自主开发授信评估系统