国外信用评级模型的应用及对我国的启示摘要在次贷危机和巴塞尔协议ⅲ的影响下，企业信用风险评估的研究日趋重要。现代信用风险度量模型是风险评估中最有效、最常用的定量工具。本文对四种现代风险度量模型进行梳理、评述和比较。同时指出在评价指标中，回收率对于违约概率有重要影响，为我国商业银行运用数学模型度量企业信用风险提供了合理化建议。关键词信用风险模型比较分析回收率违约概率引言2008年全球金融危机对世界各国的经济都产生了一定的冲击，人们迫切希望金融改革来改善当前经济环境，在这样的经济背景下，巴塞尔协议ⅲ应运而生。在2010年9月12日的会议上，巴塞尔银行监管委员会央行行长和监管当局负责人宣布要加强对现有资本金要求的持续监管。新巴塞尔协议的核心是资本充足率的要求，而风险度量模型正是计算资本充足率的基础。企业信用风险的度量一直是商业银行乃至我国金融行业的核心问题，而商业银行对信用风险的评估和管理能力是提高我国金融业竞争能力和盈利水平的决定性因素。信用风险模型是预测企业信用风险的有效工具，随着公司债券市场的迅猛发展、抵押品价值降低及其波动性增加，信用风险模型得到了更为广泛的关注。目前主要的四个新兴风险度量模型为：kmv公司的kmv模型、j.p摩根的creditmetrics模型、瑞士信贷银行的creditrisk+模型和麦肯锡公司的creditportfolioview模型。本文对四种模型进行了比较研究，同时探讨了回收率和违约率之间的反向关系，并指出对回收率的具体分析对商业银行准确评估企业信用风险具有重要的现实意义，为我国商业银行增强信用风险管理、建立中国特色的信用风险模型提供了合理的借鉴。四种模型的优势与不足1kmv公司的kmv模型1993年，全球闻名的美国穆迪kmv公司以merton（1974年）开发的期权定价模型为基础，以公司资产为基本变量，将期权定价模型的原理应用到贷款和债券的估值，通过对上市公司股价波动进行分析来监控公司发生违约的可能。kmv模型的优势在于：第一，在计算股票回报率的关联矩阵时，运用企业、国家和行业、全球三层经济指标建立多因子模型，综合考虑了企业微观发展、国家宏观环境和全球发展因素。同时，kmv模型将违约关联度和公司的股票价格联系起来，不仅能够全面地分析企业的目前的信用状况，还能合理地预期未来风险。第二，kmv模型在merton期权定价模型的基础上考虑了红利支付、违约提前发生等可能性，对于企业负债变动的情况也能计算其违约率，扩大了merton模型的适用范围。第三，kmv模型根据市场价值、到期时间、无风险利率等计算资产波动率和根据违约点计算违约价值的方法，适用于所有数据公开的上市公司，能广泛应用于公开交易的上市企业。kmvcorporate.creditmonitoroverviesanfranciscocalifornia，1993：6066但kmv模型也存在不足之处：kmv模型预测企业预期违约概率，是建立在资产回报服从正态分布的基础上的，而现实中，企业的资产回报很难满足正态分布的条件。其次，测算预期违约概率的数据包括股价信息、负债价值、到期时间等，增加了统计数据的难度，限制了kmv模型的应用。最后，该模型只考虑了一些简单的指标（股权价值、波动率等），忽略了企业资历、抵押品等反映企业复杂特征的指标，降低了预测结果的准确度。2j.p摩根的creditmetrics模型1997年，jp摩根与kmv公司合作开发了creditmetrics模型，通过模拟信用资产组合信用质量的变化来估计资产组合价值的变化，进而以该资产组合价值大小来确定信用风险的大小。creditmetrics模型优势在于：该模型具有普遍适用性，计算方法简单易操作，也是最早应用于投资组合的信用风险管理的模型。creditmetrics模型综合了国家各项经济指标和行业指标，根据企业在行业中市场份额赋权，能够高效地计算各个贷款企业之间的相关性。但是，creditmetrics模型也存在一些问题需要探讨：第一，模型中违约率的计算值是企业过去年份违约率的算术平均值，考虑到了宏观环境对于违约率的影响，但在不同的经济发展阶段，违约率应赋予不同的权重，这一点需要进一步研究。第二，creditmetrics模型忽略了市场风险。模型假设无风险利率是固定值，因此市场风险对于投资组合的市场...