我行的非零售内部评级体系.ppt

我行的非零售内部评级体系;; Part ： 新资本协议与内部评级法;预期损失（Expected Loss，EL) 银行从事业务所产生的平均损失，可以通过对银行损失的历史数据统计得出。预期损失通过定价和损失准备金进行弥补。 ;预期损失(EL) 是银行面临的平均损失，为业务开展的风险成本。银行需通过定价来反映风险成本，通过计提拨备加以覆盖。 非预期损失(UL)反映了在一定置信水平下，损失超出平均水平的幅度，需要用资本金来覆盖。 发生极端损失的可能性很小（因此持有大量资本金是不经济的），但一旦发生将是致命的，需要采取其他补救措施（保险，政府救助等）。 置信度反映了风险偏好。;;;第一支柱涵盖三大风险;最低资本要求;资本要求（K）=f（PD，LGD，EAD，……） 风险加权资产（RWA）=K×12.5×EAD;信用风险加权资产RWA;内部评级法 （IRB）;信用评级的发展阶段;《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》 第五条 内部评级体系应能够有效识别信用风险，具备稳健的风险区分和排序能力，并准确量化风险。内部评级体系包括以下基本要素： （一）内部评级体系的治理结构，保证内部评级结果客观性和可靠性。 （二）非零售风险暴露内部评级和零售风险暴露风险分池的技术标准，确保非零售风险暴露每个债务人和债项划入相应的风险级别，确保每笔零售风险暴露划入相应的资产池。（注：非零售债务人评级应最少具备7个非违约级别，1个违约级别；单个级别风险暴露不得超过所有级别风险暴露的30%。） （三）内部评级的流程，保证内部评级的独立性和公正性。 （四）风险参数的量化，将债务人和债项的风险特征转化为违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数。（注：用于估计非零售风险暴露债务人违约概率的数据观察期不得低于5年，用于估计非零售风险暴露违约损失率、违约风险暴露的数据观察期不得低于7年。） （五）IT和数据管理系统，收集和处理内部评级相关信息，为风险评估和风险参数量化提供支持。 第六条 商业银行应建立独立的验证体系，确保内部评级及风险参数量化的准确性和稳健性。 第七条 商业银行应确保内部评级在信用风险管理中得到充分应用。;全行正式切换新的16级评级体系。;预测能力 预测能力是指模型区分好坏客户的能力; 预测能力的提高是基于样本数据的质量和数量的。通常，只有具备充足的样本才能开发出一个预测能力较好的评级模型； 客户的风险特征是敞口划分的重要依据，有助于筛选出该类客户的共同风险指标。 业务需要 敞口划分得越细致，将有助于制定有针对性的业务管理政策，实施差别化的信贷管理。 维护成本 敞口划分得越细，将因评级模型的开发、监控、验证和优化等管理活动带来较高的维护成本等。 ;新建客户;;数据收集、清洗与违约标识;数据问题是内部评级体系建设成败的关键。 内部评级模型开发阶段，我行投入了大量人员和精力，经历9个月的数据清洗，完成了2004-2007年4年的违约数据的清洗与标识工作。 后期模型验证阶段，我行又完成了2008、2009年2年违约数据的清洗与标识工作。 目前，我行共得到2004-2009年6年非违约样本188018个、违约样本5959个，并在此基础上建立了信用风险违约数据库。 该数据库是目前我国银行业规模最大的非零售违约数据库。以该数据库为基础，我行开展了模型开发、验证、监控维护、压力测试、定量测算等多项工作。;*;外部环境;示 例;模型形式;;评级主标尺的核心定义;新旧体系客户及贷款分布分析;模型表现评价-开发阶段;年份;定量指标的选取和权重的设定主要依赖于专家经验判断，缺乏数据支持 定性指标从完整性和打分标准上都尚需改进； 模型的风险区分能力有待提高 ;模型的主要局限;; Part ： 评级管理的政策流程;我行评级制度体系建设;非零售客户的范围;评级治理结构;;;;评级方法—模型评级;分池评级是指根据客户的合格保证人和抵（质）押品划分不同资产池，采用长期历史违约率平均值估计债务人违约概率，确定分池评级的基准信用等级，在此基础上认定客户信用等级。 分池评级适用于仅办理简式快速信贷业务的小企业客户或其它经总行批准的小企业客户。 各一级分行“分池评级”与“模型评级”只能选用一种。; 简化的打分卡 对现有的评级模型无法覆盖的特殊客户，由评级人员根据相应规则，对客户的财务和非财务因素进行评估确定初始评级，然后基于客户所属行业、规模、资信状况等其他风险因素对初始评级进行调整，确定客户信用等级的评级方式。 采用此种方式进行评级的，必须撰写详细的调查和审核报告，并明确调查和审核意见。 ;;;权限管理;第一档次行;评级基本流程;;评级推翻 ;评级推翻—向下推翻条件 （1）;评级推翻—向下推翻条件（2）;评级推翻—向下