信用风险预期损失可以量化吗(预期信用损失和信用减值的关系)

信用风险管理的数字化转型是当前市场、监管和金融机构共同推进的大方向。数字化转型能够实现风险管理的流程自动化、决策自动化、智能监测与风险预警，从而提升金融机构风险管理能力和效率，优化对投资组合的管理、监控和预警。

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资料来源：标普智信平台，2021年10月。

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对比传统的逻辑回归模型，若同时纳入舆情分数与“精选负面”标签因子，可以将ROC由0.79提升至0.9，AR值能够提升接近0.22的水平，这是一个非常显著的提升，令量化模型的识别能力有质素的飞跃。

3. “动”“静”结合，有效提升风险管理模型表现

总的来说，将舆情信息纳入信用风险模型，能够令传统的信用风险模型由静态变得更为动态。信用风险模型的分数不再是三个月更新一次，甚至如果是发债期，有可能六个月，乃至一年才更新一次。

而且舆情因子入模，并且不会对传统的信用风险管理带来颠覆性的挑战。如果单独将舆情因子作为风险管理的依据，或预警授信的依据，可能将是一套全新的管理体系。但如果把动态的舆情信息和静态的量化模型结合在一起，其实只是在原有的框架上叠加了一层动态的变化，来进行日常的监控。在方法论层面，不会颠覆原有的工作体系，但又可以提升整个量化模型的表现，帮助客户进行实时的信用风险管理。

因此将舆情信息纳入信用风险管理之中，是很具借鉴意义和预警价值的。

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