无论是授信跟定价，其中最重要的一点就是给客户打分，做风险分层。对公业务如此，个人信贷亦然，在量化风控上都有一些方法通用。还记得我们在较早前文章中介绍的量化风险的内容吗？请看：瞅瞅银行的LGD模型是怎么实现的
自2004 年 6 月 26 日，巴塞尔委员会正式公布了“巴塞尔新资本协议”后，内部评级法(InternalRatings-Based Approach，IRB)一直是计算信用风险的主流。
内部评级法是建立在银行自身的内部评级结果基础上。其基本思想是由于借款人可能出现违约，银行必须根据已经掌握的定性和定量信息对损失进行评估，并将这种评估与资本充足率挂钩的过程。这个过程从度量单笔授信损失开始过渡到对整个银行资产组合损失的度量。
按照内部评级法的要求，银行在满足监管当局某些最低规定的前提下,必须根据相关定义将银行业务分为具有不同潜在风险特征的暴露类别（包括六大暴露类别：即公司风险、国家风险、银行风险、零售风险、项目融资风险和股权风险）。
各项暴露类别都有着三个关键因素
(1)风险构成要素：部分风险要素由银行估计，部分风险因素由监管当局估计；
(2)风险权重函数：风险要素转换成风险加权资产及资本要求的方法；
(3)最低要求：银行为了对某类资产实施内部评级法而必须满足的最低标准。
一.量化风险中所包括的指标
巴塞尔委员会将每一种暴露类别的风险归结为六大指标，即：
违约概率（PD，Probabilityof Default）、
违约损失率（LGD, Loss Given Default）、
违约暴露（EAD, Exposure at Default）
有效期限（Effective Maturity）,
预期损失（EL, Expected Loss）,
未预期损失（UL, Unexpected Loss）。
二.量化风控的方法介绍
为了计算资本要求，评估信用风险的银行在采用内部评级法的时候必须使用风险权重函数。不过，内部评级法对许多类暴露规定了初级法和高级法两种方法。
银行可以选择初级法，自己估计违约概率(PD)参考监管对其他的风险因素的估计值；当然也可以在满足最低要求的前提下，自己估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等因素。
内部评级法衡量信用风险的关键就是银行自身建立内部评级系统，分析银行的信用风险的数量和质量。
内部评级法规定内部评级系统首先应该是“二维”的，即需要分别对客户和债项进行准确评级，得出 PD 和 LGD 值，再根据评级结果计算资产的风险权重，最终计算所需的监管资本额。客户评级是指银行根据客户的资料，通过调查、分析、预测等方法对客户的信用状况及信用风险做出客观、公正、准确地评价的活动。债项（facility）是债务人承担的含有信用风险的金融工具，主要指贷款。债项评级就是根据特定债项的结构、特征、用途等评价其内含的信用风险。
客户评级和债项评级都是内部评级系统的重要组成部分。
三.内部评级
内部评级包括客户评级和债项评级两个方面。当然这个是对公业务说法，在个人信贷上，我们一般是称为客户的信用量化风险(评分卡分群)跟负债情况。
这其中的评级都跟最上面提到客户违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、预期损失率（EL）、非预期损失率（UL）、风险敞口（EAD）等关键指标相关。纵观信贷业务，它不仅在授信审批、贷款定价、限额管理、风险预警等基础信贷管理中发挥决策支持作用，而且也是制定信贷政策、计提准备金、分配经济资本以及 RAROC 考核等组合管理的重要基础。
四.各个指标的含义
4.1、违约暴露 （Exposureat Default，EAD）
实际上商业银行授予客户一定的授信额度包含两部分，一部分是客户在该银行的已发放的贷款，另一部分就是尚未提取的额度部分。客户的现有可提现额是当前借款人已经借入的部分并计入未偿债务。
未偿债务是银行已经交付给借款人及以合约支付形式的其他应收款项的那部分资产，指的是客户欠银行的，假如客户违约，银行的风险暴露是借款人的未偿债务总数。
因此，授信额度的现有放贷的部分使银行蒙受违约损失构成违约暴露的一部分。另一方面，授信额度的未使用部分或有债权，当借款人遇到财务危机，执行未使用额度也会使银行蒙受损失。
实践中人们常用违约使用额(Usage Given Default，简称 UGD)，表示客户在违约时可能使用未提取的授信额度的百分比。
因此授信额度的未使用部分违约暴露可以表示为：
未使用额度的违约暴露敞口＝（授信额度－现有放贷部分）× 违约使用额
违约使用额即在历史数据中有多少用户是会还会在未使用的额度中提取贷款的数据
4.2、违约概率 （Probability of Default，PD）
违约概率是指借款人在贷款到期时发生违约的可能性。银行无论采用初级内部评级制度还是高级内部评级制度，都必须针对每一级的借款人违约概率进行内部评估。这个概念相对比较好理解些。
首先银行要设定若干信用级别，再对每一个级别分配一个 PD，每一个 PD都是对这一级别户长期平均违约概率的保守估计。
比如如果参考下目前全球主要的外部评级机构有三个，即美国的标准普尔（Standard &Poor’s）、穆迪（Moody’s）和英国的惠誉（Fitch，IBCA），他们之前对不同信用等级的客户所作出的PD，分别是：
4.3、违约损失率（Loss Given Default，LGD）
违约损失率是指借贷人或客户违约时预计对银行造成损失的比率。LGD 是度量预期损失的重要参数之一，它包括三种损失，分别为损失的本金、利息收入和催收成本等。
违约风险暴露的大小和损失大小之间没有明确的关系。贷款催回率呈现出不均匀的趋势，有时偏高，有时偏低，高点可以达到 70%-80%，低点在 20%-30%左右。催回率的分布被称为双峰分布(bimodal)。
鉴于催收率双峰分布的特点，取清偿率或违约损失率(LGD)的平均数不具有统计意义。决定贷款催回率的主要因素是是否有抵押及借款人的还款顺序等。在经济萧条时，催回率低，反之催回率较高。借款人所处的行业也与催回率关系密切。
4.4、EL与UL
一般来说，一笔授信业务中银行可能产生的信用风险损失可以分为预期损失、非预期损失和灾难性损失。数量化度量银行对单个授信暴露信用风险损失包括两个重要的部分：
计算期望损失（EXPECTED LOSS,缩写为 EL）
估计未预期损失（UNEXPECTED LOSS,缩写为 UL）
对于不同的损失银行有不同的处理方式。下面是银行风险损失的示意图。
a、预期损失(EL)
所谓预期损失是指事前估计到的或期望的违约损失。根据巴塞尔新资本协议对于给定年限，预期损失的数量是：
预期损失＝违约风险暴露*违约概率*违约损失率
EL=EAD PD LGD
可以说这个公式是自始至终贯穿于整个量化风控的始末，非常重要的一个公式。
商业银行提取的贷款损失准备金一般有三种：一般准备金、专项准备金和特别准备金。根据中国人民银行制定的《贷款损失准备计提指引》，一般准备是根据全部贷款余额的一定比例计提的、用于弥补尚未识别的可能性损失的准备；
专项准备是指根据《贷款风险分类指导原则》，对贷款进行风险分类后，按每笔贷款损失的程度计提的用于弥补专项损失的准备。
1998 年老资本协议规定，一般准备金可以作为附属资本，但不能超过总风险加权资产的 1.25%。但是最终定稿的内部评级法要求，不能把一般准备金（即普通贷款损失准备）计入附属资本。
b、未预期损失与经济资本 (UL)
银行能够预料资产的期望损失，它是资产在持有期内损失的平均值；在这段期间内，由于违约率和违约损失率都具有波动性而使得无法预料的风险资产价值产生波动。我们用此期间的风险资产价值的标准差度量波动性，称这个量度为未预期损失，也就是说未预期损失是资产价值潜在损失围绕其期望损失波动性的估计。这部分损失银行要用经济资本来缓冲，它将影响的是银行的生存机会和发展潜力。经济资本是一定容忍水平下的损失波动性。由于信用评级与每一类评级中的平均违约率有关，因此我们选取容忍水平应该等于与目标评级对应的容忍水平。
常规上我们用一个正态分布图来处理EL与UL之间的关系，而UL就是在长尾上未能预期估算到的损失。
当然关于本文中所提到的内评法的内容，可回顾：专题课~信贷产品设计与定价，相关内容会Luke老师介绍得更专业跟深入些。
~原创文章
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