[1]对此问题展开了深入地讨论。

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1、我国上市公司内部信用风险评级方法研究龚朴何旭彪国家自然科学基金资助项目（70271028）。华中科技大学管理学院，武汉，430074e-mail:gongpu_public.wh.hb.cn,hexubiao@sohu.com摘要：本文基于Hall和Miles（1990）的思想提出了上市公司违约概率度量方法，以此建立了我国上市公司信用评级模型，该模型充分利用上市公司的股票信息，能实时反映上市公司的信用品质，有效地回避信用评级方法中的信息滞后问题。本文结果与新华远东公布的2004年上市公司信用评级结果相符，且呈显著的正相关关系。关键词：上市公司，违约概率，Garch-M模型，信用风险评级Re

2、searchonInternalCreditRiskRatingofListedCompaniesGongPu,HeXunbiaoCollegeofManagement,HuazhongUniversityofScience&Technologye-mail:pu_gong@public.wh.hb.cn,hexubiao@sohu.comAbstract:BasedontheHallandMiles(1990)model,thisarticledescribesthemethodtotheestimationofdefaultprobabilitiesoflistedcompanyand

3、tobuildtheinternalratingsystem.Themethodissimpleforitonlyrequirescompany'sstocksdata,andcanreflectthecurrentcreditqualityoflistedcompany.Itavoidslaggedcreditratinginformation.Wegive2004year'screditratingresultsoflistedcompanyandcompareitwithXinhuaFarEastChinaRatings(PI)Results.Wefindthattworesults

4、ispositivecorrelation.Keywords:Listedcompanies,Defaultprobability,Garch-Mmodel,Creditriskrating.1引言信用评级是根据科学的指标体系对被评级公司履行经济责任的能力及其可信任程度进行客观公正的评价，并确定其信用等级。信用评级可分为外部信用评级和内部信用评级两种模式。外部信用评级主要由专门的评级机构做出，并给出相应的信用统计信息。内部信用评级则是由银行或者企业根据内部模型给出。其中，建立内部模型是新巴塞尔资本协议的核心之一，该协议正式允许金融机构使用其内部模型管理风险。从国际著名银行的风险管理方式来看

5、，内部信用评级在信用风险管理中的作用日益增强。建立信用评级体系需要考虑的主要因素是违约概率，目前有两种不同的方式来考虑违约概率：一种是基于历史条件进行周期性的评级，这种方法体现了被评级公司在整个经济或者工业周期内的违约概率，并给出对应的信用等级。专业评级机构通常采用这种方法进行评级；另一种是根据当前信息进行评级，它反映的是在当前条件下被评级公司的违约概率和对应的信用等级。银行和金融机构一般通过这种评级体系来实时地反映被评级公司当前的信用状况，从而最小化信用风险。在多数情况下，这两种处理方式对信用风险管理会产生很大的影响，Treacy(2000)[1]对此问题展开了深入地讨论。早期建立的内部

6、信用评级方法是多元判别分析法。1968年，Altman博士率先将判别分析法应用于财务危机、公司破产及违约风险的分析，建立了著名的Z-score模型和改进的ZETA模型[2]。1977年，Martin放松了判别分析法中的正态分布假设，建立了Logistic回归模型，改善了公司财务数据在不满足正态分布的情况下判别方法的正确率[3]。此外，还有几种常见的用于信用风险分析的统计方法：k-邻近法，主成份分析法，聚类分析法，分类树法等。进入20世纪90年代，神经网络引入了银行业，用于信用风险识别和预测。2000年，West建立五种不同的神经网络模型：多层感知器、专家混合系统、径向基函数、学习向量量子化

7、和模糊自适应共振，用来研究商业银行信用评价的准确性[4]。上面的内部信用评价方法主要采用公司的财务数据和相关的宏观信息来评估公司的信用状况，由于财务数据仅仅反映公司的历史信息，而且不经常更新，因此，由此产生的信用评级会有一定的滞后特征。近十年来，信用风险的识别和度量有了很大的发展，这使得情况有所改善。其中，KMV公司基于Merton模型建立了公司价值和公司股票价值之间的互动关系，提出了一种直接从股票价值数据中提取公司违约