客户信用评级
　　一、客户信用评级概念：
　　客户信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿付意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。客户评级的评价主体是商业银行，评价目标是客户违约风险，评价结果是信用等级。
　　信用评级必须具有两大功能：一是能够有效区分违约客户，即不同信用等级的客户违约风险随着信用等级的下降而呈加速上升的趋势;二是能够准确量化客户违约风险，即能够估计各信用等级的违约概率，并将违约概率与实际违约频率的误差控制在一定范围内。
　　二、评级因素及方法
　　1、评级因素
　　财务报表分析结果
　　借款人的行业特征
　　借款人财务信息的质量：相对来说，经过会计公司审计的借款人的财务报表比较可信。
　　借款人资产的变现性
　　借款人的管理水平
　　借款人所在国家
　　特殊事件的影响：诉讼、环保或法律、国家政策的变化
　　被评级交易的结构
　　2、客户信用评级方法：定性分析和定量分析
　　(1)定性分析方法：
　　5Cs系统(应用最广泛)：Character、Capital、Capacity、Collateral、Condition
　　5Ps分析系统：个人因素(PersonFactor)、资金用途因素(PurposeFactor)、还款来源因素(PaymentFactor)、保障因素(ProtectionFactor)、企业前景因素(PerspectiveFactor)。
　　骆驼(CAMEL)分析系统：资本充足率(CapitalAdequacy)、资产质量(AssetsQuality)、管理能力(Management)、盈利性(Earning)和流动性(Liquidity)等因素。
　　定性分析方法的突出特点是将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，这种主观性很强的方法带来的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性，更适合于对借款人进行是和否的二维决策，难以实现对信用风险的准确计量。
　　(2)定量分析方法：
　　较常见的定量分析方法主要包括各种违约概率模型分析法，有代表性的模型有穆迪的RiscCalc和CreditMonitor、KPMG的风险中性定价模型和死亡概率模型。
　　与传统的定性分析方法相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要银行建立一致的、明确的违约定义，并至少积累五年的数据。

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