信用评级模型.pdf

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1、评级技术基础规范之六编码：P-J-B-0006信用评级模型（2012年11月版）中债资信评估有限责任公司评级技术基础规范之六：信用评级模型信用评级模型1（2012年11月版）信用评级模型是以企业经营和财务信息、行业信息、宏观经济信息和市场信息为基础，运用统计分析、专家打分等手段，以量化方式测算受评对象信用风险的评级分析工具，是评级方法在数理统计操作层面的具体表现形式，也是信用评级机构评级技术的重要组成部分。中债资信通过学习、吸收国内外评级模型设计理念，并在征求专家顾问团信用风险建模领域专家意见的基础上，确定了目前

2、采用的评级模型类型。中债资信评级模型力求体现中国企业信用风险特点，减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的客观性、一致性和准确性。中债资信目前可使用的建模数据主要是发债企业数据和来自商业银行的信贷数据（以下简称“信贷数据”），发债企业数据包括经营数据和财务数据，但没有违约率数据；信贷数据包括借款企业的违约数据和大部分财务数据，但没有企业经营数据。基于可获得数据源及其质量，中债资信目前的评级模型为分行业的打分卡模型和二元选择模型。一、经营与财务指标相结合的打分卡模型以发行债券企业作为统计样本，以发债企业数据和信

3、贷数据为主要数据源，选择合适的经营指标和财务指标，分行业建立打分卡模型。按照中债资信工商企业主体评级方法总论，对工商企业进行评级时，首先以经营风险和财务风险的综合平衡确定受评企业自身的个体信用等级，然后考虑外部支持等因素对企业自身个体级别进行调整，最终确定受评企业的信用等级。由于在同一行业内，不同经营风险程度的企业所能容忍的财务政策激进程度不同，因而经营风险对信用等级的影响程度存在显著差异。因此，在本评级模型中依据受评企业经营风险程度的高低对经营风险和财务风险赋以可变权重。此外，依据短板原理的评级思想，对弱势因素

4、给予更高的权重以放大其对最终评级结果的影响。由于体现这一影响的调整过程具有明显的主观性，因此将此类调整以及其他难以量化的因素归类于模型外考虑因素。在具体的模型设计中，相对应的采取分层建模思路：首先以线性加和形式得到经营风险模块得分和财务风险模块得分；然后根据经营风险得分情况确定两模块权重的分配，加权平均得到总分；最后根据其它难以量化的因素进行调整，得到最终对应级别。具体模型形式如下：12011年10月形成初稿并对外披露，2012年11月修订并正式发布。-1-中债资信评估有限责任公司评级技术基础规范之六：信用评级模

5、型BRwXwX...wXwTX()...wTX()1122nknknk11nk1nkn''''''FRwT()ZwTZ()...wTZ()111222mmmPRWBR()*BR(1WBR())*FRIRPR其中BR代表经营模块评级（BusinessRating），FR代表财务模块评级（FinancialRating），PR代表初步级别（PreliminaryRating），IR表示指示级别（IndicatedRating）。X代表经营类指XXXX标，1到nk是定性指

6、标，nk1到n是定量指标。Z代表财务类指标，均选取财务比率。'T(.)T(.)wi1i和i是指标原始值到分值的转换。w和w’表示两模块内各自的权重分配，，'wi1。WBR()表示经营模块的权重W是随BR的变化而变化的。表示模型外调整因素。模型的运算依上述公式分四步进行：（1）计算各个指标的分值：经营类定性指标直接根据评价标准评定该指标的信用等级，并根据《信用评级模型中的信用等级和分值映射表》（简称《映射表》，见附件）将其转化为对应的分值。经营类定量指标和财务类指标的原始值都是数值，需要根据各指标不同

7、级别所对应的阈值区间确定原始指标值所处的级别范围，然后根据《映射表》将该级别范围转化为分值区间，最后根据阈值区间和分值区间采用线性插值的方法将原始值转化为分值。（2）计算经营模块得分和财务模块得分。（3）加权平均得到受评企业的总分，四舍五入后根据《映射表》得到模型初步级别。（4）根据外部支持等其它调整因素得到指示级别。具体有关指标的阈值和评价标准见相关行业评级模型文档。打分卡模型实现分为数据准备、指标选择、单变量分析、模型参数估计四个阶段。1、数据准备数据准备包括模型数据库的建立、数据的录入、清洗和筛选，以及初步

8、的计算工作。考虑到发债企业违约率数据缺失，以信贷数据为基础研究违约率分布规律，在此基础上确定发债企业的违约率数据。同时，以发债企业的经营数据和财务数据为基础，整理后得到完整的样本数据。2、指标选择评级模型的指标分为经营指标和财务指标两大类。依据不同行业企业的主体评级方法，分行业确定用于模型拟合的指标池，经营指标池和财务指标池均依据行业专家经验确立。3、单变量分析通过单变量