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银行从业资格考试《风险管理》第三章第二节信用风险计量七
正保会计网校为了帮助广大考生充分备考，整理了银行从业资格考试知识点供大家参考，希望对广大考生有所帮助，祝大家学习愉快，梦想成真！
第三章 信用风险管理
3.2 信用风险计量
3.2.2 客户评级
3.违约概率模型
目前，信用风险管理领域通常在市场上和理论上比较常用的违约概率模型包括 RiskCalc 模型、KMV的 Credit Monitor 模型、KPMG风险中性定价模型、死亡率模型等。
（1）RiskCal模型
RiskCalc 模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用 Logit/Probit 回归技术预测客户的违约概率。
（2） KMV 的 Credit Monitor 模型
KMV的 Credit Monitor 模型是一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率（Expected Default Frequency， EDF）企业向银行借款相当于持有一个基于企业资产价值的看涨期权。
（3）KPMG 风险中性定价模型
风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不论是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。根据风险中性定价原理，无风险资产的预期收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的，即
P1（1+K1）+（1-P1）×（1+K1）×θ=1+i1
其中，P1为期限1年的风险资产的非违约概率，1-P1，即其违约概率；K1为风险资产的承诺利息；θ为风险资产的回收率，等于“1-违约损失率”；i1为期限1年的无风险资产的收益率。
（4）死亡率模型
死亡率模型是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户／债项的违约概率（即死亡率）。通常分为边际死亡率（Margina1 Mortality Rate，MMR ）和累计死亡率（Cumulated Mortality Rate，CMR）。
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