(风险管理)信用评级与信用评估技术风险揭示.pdf

（风险管理）信用评级与
信用评估技术风险揭示
用评级中的现金流分析和行业风险分析方法，最后进行了案例分析。

2不断发展的信用风险分析技术

2.1不断发展评级技术既是市场的需要，更是评级机构活力的源泉

金融市场是通过对收益的预期来导向资源配置的一种机制，然而风险的存在大大降低了
市场的运作效率。按照信息经济学的原理，风险源于交易信息的不对称性和不完全性，而在
信息不完全和不对称下的逆向选择和道德风险使金融市场中各方主体之间出现“囚徒困境”
式的相互博弈，最终使得个体的理性行为演变为集体行为的非理性。因此，无论是发行人、
投资者还是金融监管部门，都需要一个中立的、公正的和权威性的机构向外界披露发行人的
信息，充分揭示信用风险，从而减少企业的融资成本，降低投资者的投资风险，并为监管部
门提高市场监管效率服务。

评级机构的市场地位不仅依赖于其独立、公正、客观的评级立场，更源于其对信用风
险充分、有效的揭示，从而使得评级结果所反映的信息具有很高的市场参考价值。国外的研
究表明，当把信用等级作为虚拟变量与衡量债券偿债能力的其他经济变量一起放入解释资金
成本的回归模型当中检验时发现，扣除了经济变量的影响之外，信用级别本身能够显著影响
资金的成本，即等级越高者，融资成本越低，说明等级本身包含了市场公开信息以外的附加
信息价值。评级本身是一个创造信息、增加市场信息供应量的过程，尤其在信息不充分的市
场上，信用评级具有更高的价值。此外，信用评级是一个持续的过程，跟踪评级意味着受评
对象“永远”受到评级机构的“监督”，信用等级的变更（降级或升级）能够给市场传递重
要的信息，特别是降级能够产生显著的负面信息效果。

信息的附加值来源于评级机构对信息的加工和整理过程，即评级技术。评级技术就是
在掌握公开信息和收集私人信息的基础上，对信息进行加工、整理和挖掘的过程，以及将他
们抽象成决定信用质量的关键性变量或因素，并对这些变量的影响程度进行分析，最后得出
表征风险高低的信用等级的过程。信息的加工过程需要高度的专业知识与技术，具有很高的
知识含量，这就是为什么同样是面对公开信息，投资者不能有效“复制”出评级机构的评级
结果，而必须依赖于评级机构的专业技术。

作为金融市场的参与者和以盈利为目的的组织，充分、有效揭示风险，并在这个过程中
保持独立、公正和客观是评级机构赖以生存的基础，也是市场对评级机构的基本要求。

2.2不断发展的信用风险分析技术

信用评级没有固定的公式，是一种开放的、不断发展的技术体系，能够兼容各种定量分析技
术。

20世纪70年代以前，度量信用风险的方法和模型主要是借助于各种报表提供的静态财
务数据，进而通过分析经济体的各种信息来相对主观地评价其信用质量。80年代以来，信用
市场的发展和信用风险的变化使得风险度量研究领域开始出现了许多新的量化分析方法和
度量模型。目前，西方发达国家(特别是美国)较为流行的模型和方法大体上可以分为两类：
一是古典的(或称之为传统的)信用风险度量模型，包括专家制度模型、Z—评分模型和ZETA
模型等；二是现代信用风险度量模型，目前比较流行的如：J.P.摩根的信用度量制模型
(CreditMetricsModel)、KMV公司的信用监测模型（CreditMonitorModel）、瑞士信贷银行的
CreditRisk+模型以及麦肯锡公司的CreditPortfolioView模型等。

对于上述种种流行的模型，我们需要注意的是：

（1）每种模型各有优缺点，具有各自的特点，不能相互替代，国外学者对这些模型所
做的有效性检验证实了这一点。有鉴于此，人们在使用某种模型时可将另外一种可配套使用
的模型结合起来，做到优势互补，以取得较好的效果。

（2）没有一个模型已经达到成熟完美的程度，它们均存在着这样或那样的弱点，尚须
进一步改进和完善。同时，再完美的信用风险模型也仅仅是信用风险分析的工具，任何复杂
的数量分析都不能代替信用评级中的经验判断，况且现有的信用风险模型还未达到完美的程
度，人们还将面临着模型风险。

（3）现代信用风险模型的建立需要大量的参数估计，例如违约概率、违约损失率、信
用等级转换概率等等，这些参数的估计是以历史经验数据为基础的。所以，上述模型的建立
基础是发达国家几十年、甚至上百年有关信用资产和信用评级的历史数据库。即使古典（传
统）的Z评分模型和ZETA评分模型也是建立在发达国家（美国）的企业的历史统计数据基
础之上的。由于信用分析的本质在于揭示信用风险，一国经济发展所处的阶段、工业化程度
以及社会和文化背景等不同，信用风险的影响因素和表现形式也不一样，信用分析的具体内
容和侧重点必然也有所不同。因此，上述信用风险模型具有特定的适用范围和对象，不具有
普遍适用性。

因此，信