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一、国际银行业对信用风险的管理：方法与趋势
商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中，伴随借贷行为产生的信用风险无疑是最重要的风险。信用风险可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。与市场风险相比，信用风险具有收益分布的可偏性、信用风险数据获取的困难性以及信用风险非系统性等特点。银行信用风险管理一直以来就是金融机构及其监管部门最关心的问题之一，其目标是要通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。
商业银行传统的信用风险管理方法有信贷决策的“6C”模型和信用评分模型等。“6C”模型是指由有关专家根据借款人的品德(character)（借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；能力(capacity)（指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景）、资本(capital)、抵押品(collateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营环境(condition)（所在行业在整个经济中的经营环境及趋势）、事业的连续性(continuity)（借款企业持续经营前景）等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，决定是否最终发放贷款。而信用评分模型主要是通过对企业财务指标进行加权计算，对借款企业实施信用评分，并将总分与临界值比较，低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列，目前我国商业银行基本上都是采用信用评分模型来管理信用风险。
近二十年来，由于国际上商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，促使国际银行业采用更经济的方法度量和管理信用风险。同时现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，给开发新的信用风险计量模型提供了可能。与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相比，新一代金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险管理模型。目前国际流行的现代信用风险管理模型主要包括Credit Metrics、麦肯锡模型、CSFP信用风险附加计量模型和KMV模型等四类。
（一）Credit Metrics模型。该模型是由J.P.摩根公司于1997年开发出的模型，运用VAR框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的VAR值。
（二）麦肯锡模型。麦肯锡模型是在Credit Metrics的基础上，对周期性因素进行了处理，将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过蒙地卡罗模拟技术（a structured Monte Carlo simulation approach）模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。麦肯锡模型可以看成是对Credit Metrics的补充，它克服了Credit Metrics中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。
（三）CSFP信用风险附加计量模型。该模型与作为盯市模型（MTM）的Credit Metrics不同，它是一个违约模型（DM），它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR（信用风险）的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失，而不象在Credit Metrics中度量预期到的价值和未预期到的价值变化。在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。
