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现代信用风险模型回顾及在中国的尝试
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20世纪80年代末以来，随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧，各国银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战。因此，国际金融界对信用风险的关注日益加强，信用风险评估方法不断推陈出新，管理技术正日臻完善，许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。整个社会信用体系建设是中国当前金融改革深化的瓶颈；对国外现有的信用管理体系、信用评估模型的梳理及其中国化的研究十分必要。
一传统信用风险分析方法
在探讨现代信用风险模型及方法前，我们简单地回顾一下传统信用分析方法。传统的信用分析方法目前仍在许多金融机构继续使用，另外，传统方法中许多有价值的思想被现代信用风险度量模型和方法广泛吸收。
最古典信用分析是专家信用分析制度，如5C方法，即品格（Character）、资本结构（Capital）、偿债能力（Capacity）、抵押（Collateral）、经济形势（Conditions）。依据这五个方面对该企业的信用状况做出主观判断。专家制度基本属于定性分析法，而基于财务指标的定量分析法主要是单变量与多变量的判别模型。
单变量模型最早见于Beaver（1966）的文献。在单变量的模型中，分析者将关于借贷者（企业）的各种重要的财务指标与行业或集团的标准相比较，并预测这些变量的趋势，从而判断该企业的信用状况。这与传统的企业财务管理技术类似，局限在企业获利能力、资产的流动性、偿债能力等指标与行业标准的比较。
多变量模型，如广泛使用的Altman-Z-score，划分违约样本与非违约样本，因为违约样本所呈现的各种财务比率与财务趋势和财务健康的公司截然不同。通过组间方差最大、组内方差最小，建立基于财务指标的判别模型，Z-score小于1.8的公司作为违约对象，并且Z-score越小，违约的可能性越大。
总之，首先，传统信用分析依赖于财务报表账面数据，忽视日益重要的各项资本市场指标，削弱了模型预测结果的可靠性与及时性；其次，模型对违约及违约风险缺乏系统认识，理论基础薄弱；再次，模型采用线性分析模式，而大量现实的经济现象是非线性的；最后，传统模型无法计量表外风险。
二最流行的现代信用风险度量模型
在目前的信用风险管理量化模型中，除了KMV公司的期望违约概率（EDF）模型外，J.P.Morgan公司的CreditMetrics、CSFP（CreditSuisseFinancialProducts）的CreditRisk+、McKinsey公司的CreditPortfolioView等，也在银行界引起了很大的反响，并在实际中得到了良好的应用。
1.CreditMetrics模型
J.P.Morgan公司的CreditMetrics模型于1997年首次发表并被广泛推广。CreditMetrics模型的主要工作是估计贷款和债券类金融产品的组合在一定期限内的价值的远期分布，模型的数据基础是来自于评级公司所提供的信用级别转移概率矩阵。
CreditMetrics首先假设所有的债务都被信用机构评估，拥有一个信用等级评分，当信用等级发生变化时，其价值也发生相应变化，当资产的价值低于债务值时，违约就会发生。
其次，CreditMetrics假设每个在相同信用等级的债务都拥有相同的转移矩阵和违约概率。为了计算资产回报的相关性，它假设债务人的股票回报率和他们的资产回报率大体相同，前者只是后者的一个表示方式，同时，为了与证券市场一致，评价风险的时间区段被确定为1年。
最后，CreditMetrics假设利率变化都是确定的，因此，模型对于资本市场的价差波动不敏感。总体经济环境状况并不反映在模型中，所有环境变化对资产价值的影响都被以系统风险因素表示。
计算单一债券的价值分布和标准差，需要下列输入变量通过模型计算得出：
（1）信用资产在信用等级间变动的概率；
（2）如果发生债务人信用等级的升降，修正对应的资产价值；
（3）在债务人违约的情况下评估有关资产残值。
计算范例如下：
假设有年票息为C、T年到期的债券，其初始价值为F，设其一年内的信用评级为g∈G，G为可能的评级集合，rt为第t年国债即期利率期限结构，St为第t年对应信用等级g风险溢价，不考虑违约，则该债券第一年末的价值为：
设π（g）为由于债券等级变化而造成的债券价值变化率的概率分布（由信用评级机构根据历史数据计算得出），显然，在考虑风险的情况下，债券价值的期望和方差变为：
通过线性插值计算受险价值量（VaR）即在95%或99%的置信度下，贷款或债券市值最坏损失。所谓5%的最坏情景是指每20年发生一个坏年景所造成贷款价值的最大损失额。
再考虑n笔资产的投资组合，在风险情况下的价值期望为
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