作者：相信未來

來源：泓策投研手札（ID：FinanceBao）

評(píng)級(jí)是藝術(shù)，但你廢掉另一只腿科學(xué)，直接和我開聊藝術(shù)和分析框架我就難以信服了，兩者不矛盾，你為什么不和我聊聊科學(xué)？前述文章中談及了數(shù)據(jù)治理問題(大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理操作手冊(cè))，以及內(nèi)評(píng)模型驗(yàn)證問題(內(nèi)部評(píng)級(jí)模型驗(yàn)證方法全解析)，本文則詳細(xì)敘述銀行內(nèi)評(píng)模型建模的全流程（債券評(píng)級(jí)模型有自身特征），歡迎來懟。

客戶評(píng)級(jí)模型的開發(fā)過程可以分成數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)定義和樣本選擇、模型分組、變量構(gòu)造、變量分析、模型建立、模型校準(zhǔn)、模型驗(yàn)證和主標(biāo)尺等幾大步驟。

邏輯回歸模型是目前業(yè)界最為常用的評(píng)級(jí)模型方法。

（一）數(shù)據(jù)分析

評(píng)級(jí)模型的目標(biāo)是利用歷史數(shù)據(jù)建立客戶基本情況以及行為特征(自變量)與客戶違約(因變量)之間的函數(shù)關(guān)系，從而預(yù)測(cè)客戶未來的違約行為，所以評(píng)級(jí)模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備可以分為兩大部分，一是構(gòu)造自變量的數(shù)據(jù)，二是構(gòu)造因變量的數(shù)據(jù)?？赡軜?gòu)造自變量的數(shù)據(jù)分為五類：客戶的基本面數(shù)據(jù)、客戶財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行為特征數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)和征信數(shù)據(jù)。

客戶基本面數(shù)據(jù)，主要是公司客戶當(dāng)前的基本情況，包括公司歷史、管理層情況、公司治理、財(cái)務(wù)管理技術(shù)、技術(shù)水平、人才隊(duì)伍、對(duì)外擔(dān)保情況等。

客戶財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要是三張財(cái)務(wù)報(bào)表，資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表，需要收集客戶多年的財(cái)務(wù)報(bào)表，至少要最近兩年的財(cái)務(wù)報(bào)表。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可行度差一直是中國(guó)企業(yè)的老問題，相對(duì)而言，上市公司、大公司的經(jīng)過審計(jì)的財(cái)務(wù)報(bào)表要可靠一些，中小企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)一定要甄別使用。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量差的還有兩個(gè)方面，一是現(xiàn)金流量表缺失嚴(yán)重，二是有些客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表無法通過基本的財(cái)務(wù)關(guān)系檢驗(yàn)，按照基本邏輯，即使客戶不提供真實(shí)財(cái)務(wù)報(bào)表，其報(bào)表的平衡關(guān)系是肯定遵守的，但是很多時(shí)候，從國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行IT系統(tǒng)中抽出的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，相互之間的平衡關(guān)系并不成立，這反映了國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行IT系統(tǒng)和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理水平較低。所以建模人員抽取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)后，一定要在數(shù)據(jù)的合理性、邏輯性等方面進(jìn)行檢查。

客戶行為特征主要針對(duì)模型觀察期內(nèi)的銀行已有客戶，如果客戶與銀行有信貸業(yè)務(wù)關(guān)系，銀行就能掌握客戶在本銀行的信貸歷史情況，如果客戶在銀行開列了相關(guān)賬戶(基本賬戶、一般賬戶、專用賬戶)，銀行就能掌握其相關(guān)賬戶的資金往來情況。這些數(shù)據(jù)(特別是銀行負(fù)債類的相關(guān)賬戶)的質(zhì)量好、真實(shí)性高、預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但是需要銀行具有完善的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫系統(tǒng)和良好的單一客戶視圖管理能力。

經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)包括了宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、宏觀環(huán)境數(shù)據(jù)、所屬行業(yè)相關(guān)情況、所屬相關(guān)區(qū)域情況。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要是GDP、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、物價(jià)水平、社會(huì)零售總額等指標(biāo)；宏觀環(huán)境數(shù)據(jù)主要是宏觀政策導(dǎo)向、政策法規(guī)、市場(chǎng)次序等數(shù)據(jù)；所屬行業(yè)相關(guān)情況主要是客戶在本行業(yè)的經(jīng)濟(jì)地位和行業(yè)總體的政策、經(jīng)營(yíng)、盈利、競(jìng)爭(zhēng)等情況；所屬相關(guān)區(qū)域情況主要是客戶在本區(qū)域的競(jìng)爭(zhēng)地位、政策支持和區(qū)域總體的宏觀經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)環(huán)境等情況。

征信數(shù)據(jù)主要包括了公司以及法人的信用歷史。

因變量數(shù)據(jù)主要是該客戶在模型表現(xiàn)期的信貸歷史。

關(guān)于數(shù)據(jù)收集的時(shí)間跨度的要求。

• 業(yè)務(wù)定義和樣本選擇

業(yè)務(wù)定義包括了違約、違約客戶、以及觀察期和表現(xiàn)期的相關(guān)定義。

關(guān)于違約的定義。商業(yè)銀行可以通過違約數(shù)據(jù)的分析，審慎確定是執(zhí)行信貸危機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)、出發(fā)違約的貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提比例、貸款銷售損失比例以及消極債務(wù)重組導(dǎo)致的債務(wù)規(guī)模下降比例等。例如規(guī)定超過該債務(wù)人所有未清償(零售為應(yīng)清償)余額的5%(含)以上的債務(wù)為實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)，若實(shí)質(zhì)性債務(wù)違約則判定借款人違約。然而非零售敞口情況復(fù)雜，例如體制改革中遺留的歷史問題、信息系統(tǒng)出錯(cuò)，即使給出了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，總是存在一些技術(shù)性違約的例外情況，所以在明確規(guī)定的基礎(chǔ)上，還要給客戶經(jīng)理一定的判斷客戶是否市值為月的自由裁定權(quán)，當(dāng)然，自由裁定權(quán)需要謹(jǐn)慎使用，有變動(dòng)的判斷結(jié)果(即由違約變成非違約，或有非違約變成違約)應(yīng)該由管理人員確認(rèn)。

違約客戶和正常客戶。對(duì)于曾經(jīng)發(fā)生過違約的公司客戶，如果經(jīng)過其自身一定時(shí)間的努力，財(cái)務(wù)狀況明顯好轉(zhuǎn)，公司經(jīng)營(yíng)再次步入正軌，那么銀行是可以繼續(xù)和其開展信貸業(yè)務(wù)的，直接來說，要允許已經(jīng)違約的客戶“復(fù)活”。如果客戶當(dāng)前滿足違約的定義，則定義該客戶處于違約狀態(tài)，如果客戶在過去的一段時(shí)間內(nèi)(例如1年)曾經(jīng)處于違約狀態(tài)，則定義該客戶為違約客戶，反之，為正?？蛻?。

自變量是利用觀察期內(nèi)客戶的基本情況和行為特征來構(gòu)造的評(píng)價(jià)指標(biāo)，而因變量是客戶在表現(xiàn)期內(nèi)的信貸表現(xiàn)。對(duì)于非零售敞口的客戶評(píng)級(jí)模型，表現(xiàn)期定義為1年，而觀察期的長(zhǎng)度不確定，與自變量應(yīng)用的信息的實(shí)際長(zhǎng)度有關(guān)，例如對(duì)于客戶基本面情況，只是需要觀察期末的時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)；而對(duì)于財(cái)務(wù)情況，就可能需要2—3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)才能夠構(gòu)造合適的財(cái)務(wù)指標(biāo)；對(duì)于信用歷史情況，數(shù)據(jù)有多長(zhǎng)就用多長(zhǎng)。

實(shí)際建模過程中，要注意觀察期和表現(xiàn)期之間的空檔期問題。財(cái)務(wù)指標(biāo)是客戶評(píng)級(jí)的重要變量，企業(yè)規(guī)模越大，財(cái)務(wù)指標(biāo)的權(quán)重占比約稿，一般評(píng)級(jí)模型采用的財(cái)務(wù)指標(biāo)來自于一定滯后性的客戶年報(bào)，例如2018年初進(jìn)行客戶評(píng)級(jí)時(shí)，由于2017年報(bào)一般至少要到2018年3月才能發(fā)布，因此在評(píng)級(jí)模型的實(shí)際應(yīng)用中，在2018年3月之前的評(píng)級(jí)只能采用2016年之前的年報(bào)，而2018年3月份之后的評(píng)級(jí)才能采用2017年報(bào)。為了保證模型的有效性，在建模樣本觀察期和表現(xiàn)期的安排上也應(yīng)該類似評(píng)級(jí)模型實(shí)際應(yīng)用時(shí)候的情況，例如當(dāng)觀察期利用的是2018年報(bào)，那么表現(xiàn)期就從2019年3月開始。

模型訓(xùn)練樣本應(yīng)該包括足夠的正?？蛻魳颖竞瓦`約客戶樣本，首先，觀察期內(nèi)(不僅僅觀察期末)的所有違約客戶都應(yīng)該排除在外，然而，在剩下的客戶中， 表現(xiàn)期內(nèi)的正?？蛻魹檎？蛻魳颖?，表現(xiàn)期內(nèi)的違約客戶為違約客戶樣本。

（二）模型分組

公司客戶模型一般可以從客戶成立時(shí)間、行業(yè)、規(guī)模、區(qū)域、產(chǎn)品等維度進(jìn)行分組，具體在各個(gè)維度如何分組的標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)該包括經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺、業(yè)務(wù)管理情況、數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)計(jì)分析幾個(gè)方面。在經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺和業(yè)務(wù)管理方面，主要考慮從業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)是否必須要分組，例如專業(yè)貸款和一般公司客戶貸款；如果數(shù)據(jù)來源差異非常大，也必須分組，例如新成立客戶和老客戶；在統(tǒng)計(jì)分析方面，主要考慮組與組之間的違約率的分布情況，以及組與組之間的模型是否存在結(jié)構(gòu)性的差異。

按照客戶的歷史可以分為新成立的客戶模型、新客戶模型和一般客戶模型。所謂新成立客戶，是指成立未滿一年的，無完整會(huì)計(jì)年度財(cái)務(wù)信息的企業(yè)，需要建立專門的評(píng)級(jí)模型。一般來說，商業(yè)銀行并不是風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，對(duì)于新成立企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)開展是相對(duì)謹(jǐn)慎的，有些銀行都不把成立未滿一年的企業(yè)計(jì)入客戶營(yíng)銷范圍，而新成立客戶則規(guī)定為成立超過一年但是未滿兩年的企業(yè)。嚴(yán)格來說新成立客戶應(yīng)該是成立后開始實(shí)際生產(chǎn)未滿一年(或兩年)的，因?yàn)橛行┕境闪⒑蟛]有立刻開始經(jīng)營(yíng)。所謂新客戶是指第一次到本銀行來辦理信貸業(yè)務(wù)的客戶，該客戶可能已經(jīng)成立了很多年，但是相對(duì)本銀行來說是新客戶。對(duì)于一般客戶而言，新客戶缺少其在本銀行的信貸歷史數(shù)據(jù)，需要建立專門的評(píng)級(jí)模型，或在一般評(píng)級(jí)模型應(yīng)用是進(jìn)行專門的處理。

行業(yè)分組，按照《國(guó)民經(jīng)經(jīng)濟(jì)業(yè)分類》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，總共具有20個(gè)行業(yè)門類，95個(gè)大類。商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)并不在行業(yè)間均勻分布，一般主要集中在制造業(yè)、能源、交通運(yùn)輸、房地產(chǎn)、建筑等行業(yè)，所以要根據(jù)商業(yè)銀行的行業(yè)信貸規(guī)模情況，對(duì)于信貸規(guī)模小的行業(yè)要進(jìn)行歸并處理，而對(duì)于信貸規(guī)模大的行業(yè)要按照進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟鸱?。一般按照金融機(jī)構(gòu)、事業(yè)單位、房地產(chǎn)、制造業(yè)、能源、交通運(yùn)輸、建筑、批發(fā)零售行業(yè)進(jìn)行分組。

 《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)門類

在企業(yè)規(guī)模方面，大型企業(yè)和中小企業(yè)的信用行為特征差異比較大，所以客戶評(píng)級(jí)規(guī)模還需要按照企業(yè)規(guī)模進(jìn)行分類?？梢詰?yīng)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)總資產(chǎn)、銷售收入等作為規(guī)模劃分的標(biāo)準(zhǔn)，由于這些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在不同行業(yè)之間差異比較大，例如貿(mào)易公司相對(duì)于制造企業(yè)，總資產(chǎn)較少而銷售收入較高，所以規(guī)模劃分可以按行業(yè)分組結(jié)合起來考慮。一般來說，商業(yè)銀行為了滿足內(nèi)部管理需要，都有明確的規(guī)模化的標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)量模型可以遵循行內(nèi)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。另外，無論規(guī)模大小，對(duì)于集團(tuán)客戶也需要單獨(dú)建模。

中國(guó)銀監(jiān)會(huì)規(guī)定中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露為商業(yè)銀行對(duì)年銷售(近3年銷售的算術(shù)平均值)不超過3億人民幣的債務(wù)人開展授信業(yè)務(wù)形成的債權(quán)，那么是不是3億人民幣稱為規(guī)模劃分的必要標(biāo)準(zhǔn)？在這一點(diǎn)上，監(jiān)管明確表示，這些規(guī)定(包括其他類型的規(guī)定)只是為了監(jiān)管資本的計(jì)算，允許銀行在規(guī)模計(jì)量和內(nèi)部管理中采用不同的標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)際上由于評(píng)級(jí)模型的輸入結(jié)果統(tǒng)一到違約概率的客觀標(biāo)準(zhǔn)上，兩者劃分標(biāo)準(zhǔn)的不一致并不會(huì)帶來什么問題，也不會(huì)違反《巴塞爾協(xié)議》的應(yīng)用測(cè)試原則。

中國(guó)地大物博，不同區(qū)域間，特別是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和不發(fā)達(dá)地區(qū)之間，在經(jīng)濟(jì)和信用環(huán)境方面差異比較大，在數(shù)據(jù)量允許的情況下，可以考慮建立區(qū)域差異化的評(píng)級(jí)模型。區(qū)域劃分最為直接的單元是一級(jí)分行，不過就目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)情況來說，除了業(yè)務(wù)量領(lǐng)先的個(gè)別分行，大部分分行的數(shù)據(jù)量是不夠建立模型的，而且如果每個(gè)分行都建立評(píng)級(jí)模型，模型管理量也非常大，所以可以按照經(jīng)濟(jì)圈建立區(qū)域差異化的評(píng)級(jí)模型，例如珠江三角經(jīng)濟(jì)圈、長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈、東北三省、西南地區(qū)。

在產(chǎn)品方面，專業(yè)貸款是公司敞口一個(gè)特殊的子類，其項(xiàng)目融資、物品融資、商品融資和產(chǎn)生收入的房地產(chǎn)四個(gè)子類，都必須建立獨(dú)立的模型。

模型分組實(shí)際上是模型顆粒度的選擇問題，從理論上來說，分組越多，模型越精細(xì)，越能反映該自信貸組合的特征，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的敏感性越強(qiáng)。但是分組越多，對(duì)于數(shù)據(jù)量的要求就越高，單模型的數(shù)據(jù)量越少，模型的穩(wěn)定性就越差，所以實(shí)際操作中，并不是分組越多越好，有個(gè)度的選擇的問題。由于分組維度比較多，綜合考慮后，分組數(shù)目是龐大的，例如假設(shè)在規(guī)模、行業(yè)、區(qū)域三個(gè)維度各分4組，那么也將有4*4*4=64個(gè)模型。

中國(guó)金融機(jī)構(gòu)都處于風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的初級(jí)階段，在保證一定的風(fēng)險(xiǎn)敏感性情況下，應(yīng)強(qiáng)調(diào)模型的穩(wěn)健性。所以，對(duì)于本質(zhì)差異的情況，例如新成立客戶和一般客戶、金融機(jī)構(gòu)和房地產(chǎn)企業(yè)，必須要建立獨(dú)立模型，在規(guī)模、行業(yè)、區(qū)域和產(chǎn)品分組方面，宜粗不宜細(xì)。然后隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的不斷提高，持續(xù)地細(xì)化和優(yōu)化計(jì)量模型，在保證模型穩(wěn)定性的前提下，不斷替身模型精確性和風(fēng)險(xiǎn)敏感性。

（三）變量構(gòu)建

變量構(gòu)造的目的是盡可能多地構(gòu)造變量，以供統(tǒng)計(jì)模型選擇，所以只要有可能成為風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因子的變量，都應(yīng)該加以構(gòu)造。要結(jié)合中國(guó)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、征信數(shù)據(jù)環(huán)境、法律環(huán)境和客戶情況，采用訪談客戶經(jīng)理、審批人、風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理等業(yè)務(wù)人員和頭腦風(fēng)暴會(huì)議的方式來充分地挖掘潛在變量。

雖然統(tǒng)計(jì)模型只是用于定量指標(biāo)，但是定量的財(cái)務(wù)和賬戶指標(biāo)往往不能完全反映公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，很多定性因素也是非常關(guān)鍵的，例如公司治理結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)者素質(zhì)、行業(yè)政策等，所以公司評(píng)級(jí)模型框架往往由定量和定性兩部分指標(biāo)構(gòu)成。其中，財(cái)務(wù)比率變量和賬戶行為變量以定量為主；基本面變量和特例調(diào)整以定性指標(biāo)為主；宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)和區(qū)域變量包括定量和定性的指標(biāo)。對(duì)于定量指標(biāo)，使用統(tǒng)計(jì)模型尋找和擬合風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因子，對(duì)于定性指標(biāo)，則保留專家打分卡的形式，當(dāng)然，也可以使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)幫助進(jìn)行專家打分卡的設(shè)計(jì)。

定性指標(biāo)與定量指標(biāo)

變量構(gòu)造要結(jié)合模型分組情況，應(yīng)該根據(jù)每個(gè)模型的行業(yè)、規(guī)模等特性進(jìn)行專門的變量構(gòu)造。

以中小企業(yè)為例，其相對(duì)于大企業(yè)，具有如下特點(diǎn)：

(1)     客戶數(shù)量大，信貸金額小，違約率高；

(2)     財(cái)務(wù)制度往往不夠完善，財(cái)務(wù)報(bào)表的可信度較低；

(3)     實(shí)際控制人的個(gè)人資金活動(dòng)同企業(yè)自身的資金活動(dòng)沒有嚴(yán)格區(qū)分，企業(yè)真實(shí)的資金活動(dòng)較難被掌握；

(4)     經(jīng)營(yíng)的靈活性高，經(jīng)常在不同行業(yè)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，行業(yè)特征不明顯；

(5)     實(shí)際控制人的個(gè)人誠(chéng)信對(duì)于中小企業(yè)的信用水平影響較大；

(6)     經(jīng)營(yíng)發(fā)展具有很大的流動(dòng)性。

因此中小企業(yè)的變量構(gòu)造要重點(diǎn)在賬戶行為特征、客戶基本面、實(shí)際控制人的信用狀況、區(qū)域特性等方面下功夫。相對(duì)來說，大型企業(yè)的變量構(gòu)造則更加重于財(cái)務(wù)狀況、壟斷地位等。

再例如新成立客戶，由于沒有財(cái)務(wù)(或很短)數(shù)據(jù)和信貸歷史，其評(píng)級(jí)自變量主要集中在基本面和外部環(huán)境方面。

特別地，在構(gòu)造定性指標(biāo)時(shí)要盡量標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化和定量化，其主要穆迪一是保證不同的評(píng)級(jí)人員應(yīng)用評(píng)分模板的一致性和客觀性，而是防止評(píng)級(jí)人員通過指標(biāo)的選擇故意抬高評(píng)級(jí)結(jié)果。

1、財(cái)務(wù)狀況

財(cái)務(wù)狀況自變量構(gòu)造可以包括償債能力、資本結(jié)構(gòu)、運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力、現(xiàn)金流、成長(zhǎng)性、規(guī)模等方面。在構(gòu)造時(shí)，需要注意以下幾個(gè)方面：

(1)     構(gòu)造變量要全面，各類可能的財(cái)務(wù)比率都要進(jìn)行構(gòu)造。

(2)     要分行業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)比率變量的構(gòu)造，構(gòu)造時(shí)要注意行業(yè)的特性，例如房地產(chǎn)企業(yè)要特別關(guān)注其現(xiàn)金流的情況，可以構(gòu)造在建開發(fā)產(chǎn)品占流動(dòng)資金比率等指標(biāo)。

(3)     最常用財(cái)務(wù)比率不一定是個(gè)最合適的選擇，對(duì)于同一個(gè)財(cái)務(wù)比率需要構(gòu)造多個(gè)姓氏，例如資產(chǎn)負(fù)債率可以構(gòu)造三個(gè)形式：

a. 總負(fù)債/總資產(chǎn)

b. 總負(fù)債/(總資產(chǎn)-少數(shù)股東權(quán)益)

c. (總負(fù)債-或有負(fù)債)/總資產(chǎn)

(4)     注意缺值和分母為另的處理。

2、賬戶行為

賬戶行為變量主要針對(duì)銀行已有客戶，可以在存款賬戶行為、信貸賬戶行為、其他客戶關(guān)系三個(gè)方面進(jìn)行構(gòu)造。

賬戶行為變量構(gòu)造

3、客戶基本面

客戶基本面指標(biāo)可以從公司經(jīng)營(yíng)狀況、公司治理、財(cái)務(wù)管理、發(fā)展?jié)摿?、?duì)外擔(dān)保、公司管理層等方面進(jìn)行構(gòu)造。

4、宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)和區(qū)域變量

宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)和區(qū)域變量用于放映客戶的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。宏觀經(jīng)濟(jì)變量可以利用宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)直接構(gòu)造，其中要注意增長(zhǎng)率應(yīng)該盡量使用直接收集到的數(shù)據(jù)，而收集絕對(duì)值進(jìn)行計(jì)算而得，例如GDP增長(zhǎng)率是在兩年GDP的基礎(chǔ)上進(jìn)行貨幣價(jià)值調(diào)整后得到的。

宏觀經(jīng)濟(jì)變量構(gòu)造

所屬行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)可以構(gòu)造定量和定性兩部分?jǐn)?shù)據(jù)，定量方面包括了行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)信貸質(zhì)量，定性方面包括了行業(yè)總體的政策、經(jīng)營(yíng)、競(jìng)爭(zhēng)等情況。

所屬行業(yè)變量構(gòu)造

所屬區(qū)域相關(guān)數(shù)據(jù)也樂意構(gòu)造定量和定性兩部分?jǐn)?shù)據(jù)，定量方面包括了區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，定性方面包括了客戶在本區(qū)域的競(jìng)爭(zhēng)地位、政策支持、區(qū)域市場(chǎng)環(huán)境情況。

所屬區(qū)域變量構(gòu)造

5、特例調(diào)整

特例調(diào)整的主要原因是某些特殊或突發(fā)事件并不適合構(gòu)造評(píng)級(jí)模型的直接指標(biāo)并設(shè)置相關(guān)權(quán)重，但是其一旦發(fā)生會(huì)對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重大影響。特例調(diào)整指標(biāo)通過新用途級(jí)別調(diào)整來體現(xiàn)，從風(fēng)險(xiǎn)審慎性的角度出發(fā)，一般來說，特例調(diào)整指標(biāo)主要針對(duì)客戶有重大不良影響的特殊或突發(fā)事件，因此特例調(diào)整多為向下調(diào)整，或有級(jí)別上限的要求。

特例調(diào)整指標(biāo)屬于模型的范疇，經(jīng)過特例調(diào)整后的評(píng)級(jí)結(jié)果屬于模型輸出結(jié)果，這和先問講述的評(píng)級(jí)流程中評(píng)級(jí)人員根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和掌握的信息對(duì)模型評(píng)級(jí)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和推翻不同。

特例調(diào)整指標(biāo)構(gòu)造：

審計(jì)結(jié)果為否定意見或者拒絕發(fā)表意見

企業(yè)、主要股東或關(guān)聯(lián)企業(yè)超能力對(duì)外擔(dān)保

不正常的關(guān)聯(lián)交易或資金往來

存在資本金抽逃、挪用的情況

融資主體與還貸主體錯(cuò)位

重大事故或經(jīng)濟(jì)糾紛

（四）變量分析

1、特殊情況處理

數(shù)據(jù)特殊情況主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、缺值、異常值等情況。

數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通體數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在邏輯進(jìn)行校驗(yàn)(例如財(cái)務(wù)報(bào)表的平衡校驗(yàn))，或可以通過分布情況檢查其合理性。對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量比較差的樣本，要進(jìn)行刪除處理，但是如果刪除比率比較高，就要審慎處理，應(yīng)該進(jìn)一步分析刪除行為會(huì)不會(huì)導(dǎo)致樣本有偏。但是無論如何，在建模階段處理都是亡羊補(bǔ)牢，數(shù)據(jù)質(zhì)量本質(zhì)還是需要從源頭上來解決。

如果數(shù)據(jù)缺值比較嚴(yán)重，可以選擇合適的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)錄。應(yīng)該選擇熟悉客戶的客戶經(jīng)理作為數(shù)據(jù)補(bǔ)錄人員，并要進(jìn)行充分的培訓(xùn)，避免因?yàn)槔斫庠驅(qū)е卵a(bǔ)錄數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，培訓(xùn)要注意強(qiáng)調(diào)補(bǔ)錄歷史試點(diǎn)的數(shù)據(jù)，而不是客戶的當(dāng)前狀況。一般的數(shù)據(jù)缺值可以通過差值法或比類法填補(bǔ)(例如取消該客戶同類的中位數(shù)，所謂同類，可以為同規(guī)模大小、同行業(yè)、同區(qū)域、同違約情況)。另外，要注意零和缺值的區(qū)別。

比率是一種比較常見的變量構(gòu)造，但是如果墳?zāi)狗肿訛榱慊蜇?fù)值，僵尸的比率出現(xiàn)異常值，例如，預(yù)收賬款/銷售收入比率，如果銷售收入為零，則該比率無意義；再例如，資產(chǎn)負(fù)債率定義為負(fù)債/資產(chǎn)比率，該值應(yīng)該越小越好，但是在負(fù)債為負(fù)值的情況下，資產(chǎn)越多，該值越大，該比率無效。所以在計(jì)算變量的時(shí)候，需要把其異常值進(jìn)行專門的標(biāo)記，例如：

(1)     分母為零時(shí)，標(biāo)識(shí)為-99；

(2)     分母分子同時(shí)為零時(shí)，標(biāo)識(shí)為-88；

(3)     分母小于零時(shí)，標(biāo)識(shí)為-77；

(4)     分子小于零時(shí)，標(biāo)識(shí)為-66；

(5)     分母分子同時(shí)小于零時(shí)，標(biāo)識(shí)為-55.

然后根據(jù)標(biāo)識(shí)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，有些情況建議直接刪除樣本，有些情況可以根據(jù)比率的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義利用極值替代，可以選擇最小值替代，也可以選擇最大值替代。

分步處理有利于檢查特殊值的情況，也方便未來重檢和修訂替代處理，這是模型建設(shè)和數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗(yàn)之談。

更為廣義的異常值是該指標(biāo)取值遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離正常范圍，這些異常值的存在會(huì)影響模型訓(xùn)練，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，一般是采用極值替代法。確定異常值的第一步是正常范圍的確定，可以采用直方圖分布的方法，選擇合適的分位點(diǎn)(例如1%和99%)為正常范圍的參考值，然后由專家結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)含義和財(cái)務(wù)本質(zhì)，給出各個(gè)指標(biāo)的正常范圍(最大值和最小值)。極值替代法就是對(duì)于大于指標(biāo)最大值的取值全部取最大值，對(duì)于小于最小值的取值全部取最小值。

2、單因素初步篩選

由于構(gòu)造變量比較多，首先進(jìn)行單變量初步篩選，以減少后續(xù)分析步驟的工作量。利用邏輯分析單變量回歸，分析變量的回歸結(jié)果，選擇滿足條件的自變量進(jìn)入后續(xù)環(huán)節(jié)：

(1)     回歸系數(shù)是否統(tǒng)計(jì)顯著，一般判斷統(tǒng)計(jì)是否顯著的標(biāo)準(zhǔn)是P-value為5%，考慮到該項(xiàng)工作只是初步篩選，統(tǒng)計(jì)上顯著的P值可以降低標(biāo)準(zhǔn)(例如20%)。

(2)     回歸系數(shù)是否與經(jīng)濟(jì)學(xué)含義一致，所謂經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，例如隨著銷售收入的增加，違約率應(yīng)該境地。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)含義剔除變量時(shí)要小心分析，不要過于相信經(jīng)驗(yàn)，也許以前的經(jīng)驗(yàn)是錯(cuò)誤的。

(3)     模型應(yīng)用時(shí)，數(shù)據(jù)獲取是否具有特務(wù)可操作性。

實(shí)際上，特殊值處理的工作量非常大，所以有時(shí)候建模人員甚至將單因素初步篩選在特殊值處理步驟之前進(jìn)行，但是特殊值處理會(huì)影響單變量回歸的結(jié)果，所以要審慎進(jìn)行。

3、 標(biāo)準(zhǔn)化

均值-方差方法：

上下限方法：

4、logistic模型

邏輯回歸假設(shè)似然比自然對(duì)數(shù)與解釋變量之間是線性函數(shù)關(guān)系，但是實(shí)際中，線性函數(shù)關(guān)系假設(shè)不一定成立。

假設(shè)似然函數(shù)比的自然對(duì)數(shù)是的二次項(xiàng)函數(shù)：

其中，為p*p的對(duì)稱矩陣

業(yè)界更多應(yīng)用的是該模型。

（五）模型建立

1、定量模塊

需要考慮多重共線性問題以及模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋，要從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度觀察模型的詳細(xì)結(jié)構(gòu)：例如是否合理地包括各方面的相關(guān)信息，在某個(gè)方面的變量是否過多，變量的系數(shù)大小和符號(hào)是否合理等?？傊兞窟x擇過程要結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析和專家經(jīng)驗(yàn)。

定性模塊

構(gòu)建模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)很多定性因素非常重要，例如公司治理結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)者素質(zhì)、行業(yè)政策等。一般的統(tǒng)計(jì)方法無法處理這些定性指標(biāo)，而層次分析法為定性指標(biāo)的決策和排序提供了一種簡(jiǎn)潔實(shí)用的建模方法。

層次分析法(Analysis Hierarchy Process, AHP)是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家賽迪(T. L. Saaty)教授于20世紀(jì)70年代初期提出的一種多準(zhǔn)則決策方法，特別適用于那些難以完全定量分析的問題。

層次分析法的工作步驟可以分為定性指標(biāo)結(jié)構(gòu)構(gòu)造、專家打分、一致性檢驗(yàn)和權(quán)重計(jì)算四個(gè)步驟

定性指標(biāo)結(jié)構(gòu)構(gòu)造

構(gòu)建指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu)

層次結(jié)構(gòu)將復(fù)雜問題分解成容易理解和分析的定性指標(biāo)體系，是下一步工作的基礎(chǔ)。層次結(jié)構(gòu)的曾次數(shù)和各層的指標(biāo)數(shù)與問題的復(fù)雜程度及需要分析的詳盡程度有關(guān)。但是曾系數(shù)和各層的指標(biāo)數(shù)不宜太多，不然會(huì)給后續(xù)的兩兩比較判斷帶來困難。

指標(biāo)的甄別

第一，定性治療是否顯著的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因子，在構(gòu)造定性指標(biāo)時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多定性指標(biāo)都和風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，這就需要判斷指標(biāo)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的顯著性。

第二，定性指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性與可操作性。如果數(shù)據(jù)獲取成本太高，可以考慮舍棄該指標(biāo)。

第三，定性指標(biāo)的針對(duì)性。雖然從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上，某些指標(biāo)可能是風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因子，但是如果商業(yè)銀行拿過的客戶群在該指標(biāo)取值都相同，則該指標(biāo)沒有區(qū)分能力，應(yīng)該舍棄該指標(biāo)。例如新成立客戶評(píng)級(jí)模型指標(biāo)：是否具備清晰可行的盈利模式。

第四，定性指標(biāo)應(yīng)該盡量標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化、定量化。一是保證不同的評(píng)級(jí)人員應(yīng)用評(píng)分模型的一致性和客觀性，二是防止評(píng)級(jí)人員通過指標(biāo)的選擇故意地太高評(píng)級(jí)結(jié)果。

2、專家打分

一致性檢驗(yàn)

平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

理論上，認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性。

（六）模型校準(zhǔn)

模型校準(zhǔn)包括樣本校準(zhǔn)和集中趨勢(shì)校準(zhǔn)兩部分

1、樣本校準(zhǔn)

模型建立后可得模型輸出結(jié)果和其對(duì)應(yīng)的違約表現(xiàn)，類似于迷你模型按照分值進(jìn)行你樣本分組得到違約率直方圖

2、集中趨勢(shì)校準(zhǔn)

由于建模樣本和總樣本的平均違約概率并不一致，需要集中趨勢(shì)校準(zhǔn)

巴塞爾II監(jiān)管的穩(wěn)健性要求出發(fā)，模型結(jié)果應(yīng)該校準(zhǔn)到多年樣本總體的平均違約概率

（七）模型驗(yàn)證

建立的評(píng)級(jí)模型，在建模樣本的預(yù)測(cè)能力上表現(xiàn)可以，但是在實(shí)際環(huán)境應(yīng)用中是否依舊穩(wěn)健有效模型驗(yàn)證是建模過程中至關(guān)重要的步驟，是控制模型風(fēng)險(xiǎn)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠裾娴奈募行У闹匾侄巍Ｔu(píng)級(jí)模型的驗(yàn)證指標(biāo)一般采用KS、ROC、AR等衡量模型有效性的指標(biāo)。

為了驗(yàn)證模型在實(shí)際環(huán)境應(yīng)用中的預(yù)測(cè)能力，需要進(jìn)行組外樣本驗(yàn)證，最好是時(shí)間組外樣本驗(yàn)證。

（八）主標(biāo)尺

商業(yè)銀行設(shè)立內(nèi)部信用評(píng)級(jí)主標(biāo)尺的基本原則是客觀性、獨(dú)立性、穩(wěn)定性和時(shí)效性：

(1)     客觀性是指標(biāo)吃只是違約概率與信用等級(jí)之間客觀對(duì)應(yīng)

(2)     獨(dú)立性是指不同銀行的主標(biāo)尺可以不同

(3)     穩(wěn)定性是指主標(biāo)尺不宜頻繁變動(dòng)

(4)     時(shí)效性是指環(huán)境和客戶群的變化，主標(biāo)尺要進(jìn)行適當(dāng)?shù)母M(jìn)修正

設(shè)立主標(biāo)尺還要考慮如下：

(1)     滿足監(jiān)管當(dāng)局指引的要求

(2)     不同級(jí)別之間要具有區(qū)分度

(3)     不同級(jí)別的違約概率差異不能太大

(4)     客戶在各個(gè)級(jí)別之間具有合理的分布

(5)     滿足銀行內(nèi)部管理的要求

(6)     能與國(guó)際公認(rèn)的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的級(jí)別相對(duì)應(yīng)，以便于同行進(jìn)行比較和資產(chǎn)管理

模型校準(zhǔn)、驗(yàn)證、主標(biāo)尺開發(fā)對(duì)內(nèi)部評(píng)級(jí)也極為重要，將單獨(dú)撰文詳述。

注：文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表資產(chǎn)界立場(chǎng)。

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原標(biāo)題： 銀行內(nèi)評(píng)模型構(gòu)建的全流程指導(dǎo)（二）：非零售評(píng)級(jí)模型