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江苏科技大学苏州理工学院毕业论文（设计）
正常类特征：借款人有能力履行承诺，并对贷款的本金和利息进行全额的偿还，不存在有问题的贷款。
（2）关注类
关注类标准：尽管借款人目前有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。
关注类特征：净现金流量减少；借款人销售收入、经营利润下降，净值开始减少，或者出现流动性不足的征兆；借款人的关键财务项目低于行业平均水平或有较大下降的；借款人的还款意愿差，不愿与银行积极合作的；贷款的抵押品、质押品价值下降；银行对贷款缺乏有效的监督等。
（3）次级类
次级类标准：借款人的还款能力出现了明显的问题，依靠其正常经营收入已无法保证足额偿还本息。
次级类特征：借款人支付出现困难，并难以按市场条件获得新资金；借款人不能偿还对其他债权人的债务；借款人内部管理问题未解决，妨碍债务的及时足额偿还，借款人采取隐瞒事实等不正当手段套取贷款。
（4）可疑类
可疑类标准：借款人无法足额偿还本息，及时执行抵押或担保，也肯定要造成部分损失。
可疑类特征：借款人处于停业、半停业状态；固定资产贷款项目处于停缓状态；借款人已经资不抵债；银行已诉讼法律来收回贷款；贷款经过重组任然逾期，或者仍不能正常还本付息，还款装款没有得到明显改善。
（5）损失类
损失类标准：采取所有可能的措施和一切必要法律程序之后，本息仍然无法收回，或者只能收回极少部分。
损失类特征：借款人无力还款，抵押品的价值低于贷款额；抵押品价值无法判断；借款人已经彻底停止了经营活动；固定资产贷款项目停止很长时间，复工无望[14]。 4.3专家评定法
专家评定是指对贷款信用风险的评分主要依赖于信贷专家的专业技能、主观判断
和对某些关键因素的度量。包括：
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（1）行业的分析
通过行业竞争的状况、行业现金流量的特征、行业周期性等指标，评价企业所处的行业整体风险。
（2）财务的分析
主要包括资产负债科目的分析、财务比率的分析和现金流量分析的方法，所分析的结果按照一定的权重给出总体的评价，由此判断借款人的还款能力。
（3）经营管理的分析
评估的重点包括企业领导者的经营能力、管理风格和管理层之间的连续性、保护贷款人利益的态度，以及处理特殊事件的应变能力。
（4）信用历史记录的考察
银行通过调查客户过去的信贷行为了解其贷款的习惯、还款的能力和道德品质。根据企业的实际情况进行逐项评分，并且根据各项得分加权求和来评定企业的资信等级。
西方的银行业在长期信贷业务实践中总结出了若干基本审贷原则，作为信用风险评判的基本准则。银行将反映企业资信状况的关键要素纳入评级指标体系当中，并对每项指标赋予标准分值和相应的比率。
除了信贷专家普遍认同的6C（能力、资本、经营环境、担保品、品格、事业连续性）原则外，银行业还提出了5P（PERSON PROPOSE PAYMENT PROTECT PROSPECTIVE）原则，5W（HOW WHO WHY WHAT WHEN ）和CAMPARI优质贷款法则，以上审贷原则都把借款申请人的主观还款意愿和客观支付能力作为审查的重点。信贷专家依据这些基本的原则，通过与客户面谈、信用调查和现场参观收集信用评估所需信息，并据此对借款人进行财务和非财务分析，从而对借款人的信贷状况进行评定。
当然，专家评定不可避免地会存在一些缺陷：需要若干信用分析人员，并且审查程序过于繁琐；主要依靠定性分析，有相当多的主观性；信用评价缺乏一致性；各项指标的重要性排序不明确。
信用评级的优势在于：综合考虑各方面的因素，对评级对象的风险评价较为全面；对客户信用的品质给了较为细致的区分，并用级别标识直观地表示风险含量的高低。不过，传统的信用评级也存在一些缺陷：主要是依靠企业的财务报表和关于企业其他的相关记录进行评级，属于静态分析；用离散的信用等级变化来描述信用质量，加之
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所采用的信用评级方法缺乏精确性，只是对风险度的近似估计。因此，对于信用风险的量化还不够精准[15]。 4.4现代信用风险度量模型 4.4.1 KMV模型
KMV模型是以莫顿（1974）的期权定价理论为前提，从而计算EDF（违约率）。EDF是一条连续的曲线，对于每个债务人都是特别的唯一的，是公司的资本结构、资本收益和资产现值的函数。KMV模型把公司的股权看作看涨的期权，负债看作看空的期权，公司资产价值看作标的资产，并且以假设资产价值作几何运动为基础。
KMV模型的基本步骤：
首先，利用Black-Schools的期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值波动性、到期时间、无风险的借贷利率和负债账面价值估算出企业股权的市场价值及其波动性。
其次，根据公司的负债计算出公司的违约实施点 (default exercise point)，为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半)，来计算借款人的违约距离。
违约距离=(A - B)/标准差
A:公司未来资产价值的正态分布均值 B:公司违约实施点或违约触发点 最后，根据企业的违约距离与预期违约率(EDF) 之间的对应关系，求出企业的预期违约率。 EDF=一定违约距离的企业数目/一定违约距离的企业总数。
KMV模型的优势在于它是动态的模型，基于对企业股票价格的变化分析来估算违约率，因此对违约率的预测更具有前瞻性，被称为“向前看”的方法。KMV模型在解决实际信贷问题中的不足之处主要表现为：仅仅侧重于信用违约的预测，而忽视了企业信用质量的变化并且未考虑信息不对称环境下的道德风险。 4.4.2信用计量模型（Credit Metrics）
Credit Metrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Risk Metrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。
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4.5 Z计分模型与KMV模型的比较研究 4.5.1 Z计分模型应用
以华联实业股份有限公司2012年12月31日的财报为研究对象，其中的各项指标参数合理有效。华联实业股份有限公司为增值税一般纳税人，增值税税率为17%，所得税税率为25%。(结果保留两位小数)
相关数据及公式如下： X1=营运资本/总资产
营运资本暂以流动资产总额计算，即为货币资金+短期投资+应收票据+应收账款+存货。
X1=（562520+6000+98400+119640+1032000）/3360560=0.54 X2=留存收益/总资产
留存收益为盈余公积+未分配利润 X2=（40000+20000）/3360560=0.02 X3=息税前利润/总资产
息税前利润：Earnings Before Interest and Tax，EBIT是指企业在提出财务费用前的利润，如果企业有大量的银行存款，财务费用将会是负值，它冲减了经营费用，但又不是营业费用，所以在计算企业实际经营利润是，要把该项剔除。
X3=124120/3360560=0.04
X4=权益市场/总债务账面值=206000/1300560=0.16 X5=销售收入/总资产500000/3360560=0.15
区分破产与非破产企业的判断函数，它的公式是：Z=1.2X1+1.4X2 +3.3X3 +0.6X4 +0.999X5. +0.6X4 +0.999X5.
Altman设定了判别函数的临界值，破产上限值为1.81，此极限值以下为破产区域，非破产值为2.99，值以上为非破产区域，之间是灰色区域。银行通过对值的计算，看借款人落入哪一段区域，由此预测该企业的经营状况，并作出信贷决策。
带入X1、X2、X3、X4、X5，求得Z值为2.45。
经比较，1.81<2.45<2.99。因此华联实业股份有限公司在传统信用评分方式的测算下，属于破产上限值与非破产下限值之间的灰色区域。并且更靠近非破产值2.99，可以预测该企业经营状况良好，短期内不会出现较大的资金问题，现金流量充裕。给
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