简介
新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采取内部模型来度量信用风险。受于20世纪90年代里，公司倒闭的结构性增长、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下滑、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等原因促使民众增强对信用风险的研究，进而涌现出了现代信用风险度量模型。类别
当前国际上运用较多的现代信用风险度量模型首要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mortality rate)等。在巴塞尔新资本协议马上实行的环境下，结合国有商业银行的具体情形，对这些模型执行适用性分析，对增强国有商业银行的风险管理具有巨大意义。
(一)KMV模型
KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预期模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人出售一个看空期权，当企业资产的市场价值胜过企业的负债时，企业有活力偿还贷款，当企业资产的市场价值差于债务时，企业会行使期权，选择违约。KMV模型依据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。
(二)信用度量术模型
该模型由JP摩根公司主持开发并于1997年推出，属于盯市类(MTM)模型。模型的核心思想是组合价值的改变不仅承受债务人违约的影响，而且还会承受债务人信用等级转移的影响。该模型通过求解信贷资产在信用品质变迁影响下的价值分布，计算信用风险的VaR值，即在给定的置信区间上、在给定的时间段内，信贷资产或许发生的最大价值损失。
(三)宏观模拟模型
基于经济周期的各种宏观原因将对债务人的信用等级转移造成重要的影响，麦肯锡公司借用Wilson的建模思想，将宏观原因与转移几率间的关系模型化，建立了宏观模拟模型，以有条件转移矩阵取代以历史报告为基础的无条件转移矩阵，并求出对经济周期敏感的VaR值。
(四)信用风险附加法模型
该模型是瑞士信贷银行金融产品开发部于1997年开发的，其基本思路是运用保险经济学中的保险精算方法，将风险暴露划分成不同的频段，以提升风险度量的精确程度。
(五)死亡率模型
美国学者Altman等借鉴寿险精算的思想开发出债券的边际和总计死亡率表，俗称死亡率模型 ，基本思路是利用历史违约报告，预期贷款寿命周期内每一年的边际违约率MMR和总计违约率CMR，将违约率与LGD结合就可得到预期损失的预期值，更深一步可得到预期之外损失的预期值。
该模型觉得各债券违约相互独立，即不存在有关效应和连锁反映，相同信用等级的债券违约情形相同，而不同债券类型的违约下的损失率不同且相互独立，但同一债券类型的违约下的损失率基本相同，这些与信用度量术有相同之处，但两种模型在处理上有显著不同。
实际上，该模型是用历史报告统计不同信用等级下债券的边际死亡率和总计死亡率，同期，也可以统计出不同信用等级下的LGD，所以该方法比较容易理解，但应用也存在较大难度，首要是对报告量要求很大，很多单个商业银行无法供应这样大的报告库，如对有7个信用等级的债券的损失执行比较精确测算，则样本要高达 7万多个，这对一般商业银行是不或许的。对现代信用风险度量模型的分析评价
(一)KMV模型
该模型的优点是：KMV模型是一个动态模型，将借款公司的股价信息转换成信用信息，对借款公司质量的改变比较敏感，同期市场信息也被反应在模型当中，具有适当的前瞻性，模型的预期能力较强。
KMV模型在事实运用中存在的不足是：一是着重于违约预期，忽略了企业信用等级的改变，只适于评估与企业资产价值直接联系的信贷资产(差不多导致贷款)的风险；二是该模型适用于上市公司的信用风险评估，受于我国的股市并没有是一个有效的市场，上市公司的股票价格常常背离公司的事实价值，企业资产价值尤其是国有企业的资产价值并没有能够完全反应到股票市值中，进而影响了模型预期的精确性。但是，该模型可以运用到对跨国集团信贷资产的风险管理上，跨国企业的信贷资产很多部分以其母公司为担保人，而其母公司所在国家的股票市场是比较成熟有效的；三是模型基于资产价值服从正态分布的如果和事实不吻合，模型不能够对长期债务的不同类型执行分辨。
(二)信用度量术模型
该模型具有两个优点：一是该模型属于MTM(market to market)模型，并据此计算信用风险的VaR值，这与国有商业银行的运营理念基本相符；二是该模型第一次将组合管理理念引入信用风险管理领域，适用于商业信用、债券、贷款、贷款允诺、信用证、以及市场工具(互换、远期等)等信贷资产组合的风险计量。
该模型的局限在于：
一是该模型对信用风险的评判很大程度上依靠于借款人的信用等级的改变，在我国现有的信用环境下，显现大批损失的几率或许较高。
二是模型如果信用等级转移几率是一个平稳的马尔可夫过程，而事实中信用等级转移与以往的转移结果之间有很高的有关性。
三是该模型如果无风险利率是事先决定的，我国债市尚不发达，还没有形成合理的基础利率，而基础利率是计算贷款现值的重要原因。
四是在我国当前还没有比较客观、权威的信用评级公司，没有现成的企业信用等级转换几率和不同信用等级企业违约回收率报告资料。在商业银行历史贷款资料库中，某一信用级别的企业在不同期期转换成另一信用级别的几率或许是不相同的，某一信用级别的企业在各个期间违约回收率的均值或许也是不同的。这些不同期期的转换几率和企业违约回收率均值就组成了混沌时间序列。假使如果经济的宏观原因没有大的波动，就可以利用组成的混沌时间序列来预期短时间将来的信用等级转换几率矩阵和企业违约回收率均值。有了该数据，国有商业银行就可以应用信用度量术模型量化和管理信用风险。
五是该模型在事实运用中需要能够做好信用等级评估工作的高素质的工作人士，此外受于该模型采取了蒙特卡罗模拟，运算量较大，以国有商业银行现有的电脑网络系统，每次计算VAR值都需要几个小时甚至十几个小时，如此的进展有时或许无法满足业务发展的需要。
(三)宏观模拟模型
宏观模拟模型将宏观经济原因对信用等级转移几率的影响引入模型当中，对所有的风险暴露都采取盯市法，弥补了信用度量术的不足。从事实应用的角度看，模型需要国家和各个行业的违约报告作为基础。受于我国的信用风险量化处在启动阶段，还没有建立完善的报告库，所以在运用该模型时缺乏基础条件。
(四)信用风险附加法模型
该模型的首要优势体当下：易于求出债券及其组合的损失几率和边际风险分布；模型集中于违约分析，所需预期变量很少，只需要违约和风险暴露的分布即可；该模型处理能力很强，可以处理数万个不同地区、不同部门、不同期限等不同类型的风险暴露；依据组合价值的损失分布函数可以直接计算组合的预期损失和非预期损失的值，比较简便。该模型的劣势在于：与KMV模型一样，只将违约风险纳入模型，没有考虑市场风险，而且觉得违约风险与资本结构无关；没有考虑信用等级迁移，因此任意债权人的债务价值是固定不变的，它不依靠于债务发行人信用品质和远期利率的改变与波动。即使违约几率承受一部分随机原因的影响，但风险暴露并没有受这些原因的影响；每一频段违约率均值的方差并没有完全相同，否则会低估违约率；不能处理非线性金融产品，按计划权、外币掉期。
(五)死亡率模型
该模型的首要优势：比较容易利用死亡率表来计算单个债券和债券组合的预期损失及其波动率，尤其是计算债券组合很方便；死亡模型是从大批样本中统计出来的一个模型，所以采取的参数比较少。该模型首要劣势：没有考虑不同债券的有关性对计算结果的影响；没有考虑宏观经济环境对死亡率的影响，因此需要时时更新死亡率表；报告更新和计算量很大；不能处理非线性产品，按计划权、外币掉期
信用度量模型的意义
信用度量模型作为新巴塞尔协议框架，其意义在于确定银打所承受的风险水平；对贷款等各种金融产品执行合理定价；合理配置银行资本，抵御各种风险。
下面以基于VaR的风险度最模型为例来看明在新巴塞尔议框架下风险度量模型的积极意义。
2001年， 巴塞尔委员会公布了旨在替代旧版巴塞尔协议的《新巴塞尔资本协议》(下方简称新巴塞尔协议) 。在此框架下，商业银行面对的风险被分为三类：信用风险、市场风险和操作风险。
VaR被运用于商业银行风险管理始于对于市场风险的监管。传统的市场风险管理技术可以分为灵敏性分析和波动性分析两类，但这两种方法在精确度、依靠性和全面性等方面存在显著的缺陷，而正如Jorion表示的那样，VaR方法他用规范的统计技术，全面地衡量市场风险，很好地弥补了灵敏性分析和波动性分析的缺陷，将市场风险管理技术提高到了一个新的高度 巴塞尔委员会也清晰了用VaR 方法结合内部模型法来度量银行面对的市场风险的规定。
信用风险是商业银行面对的风险中最重要的一类风险，受于信用风险自身的一部分特点， 运用VaR对其执行度量存在技术上的问题。但是伴随数量技术的成长，新一代金融工程学家运用新的建模技术和分析方法建立了一部分暴于VaR技术的信用风险度量模型。其中比较著名的有CIBC提出的CreditVaR 系列方法和J．P.Mrgan提出的CreditMetrics。
在商业银行皿临的风险中,操作风险一直以来缺乏清晰定义和充足关注，在新巴塞尔协议中一项重要的修改，就是将操作风险纳入风险资本的计算和监管框架。新巴塞尔协议中给予了多种可供选择的计算操作风险资本盒的方法，其中比较复杂的损失分布法就需要运用VaR方法来确定操作风险资本。
