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信用评分模型可以给出客户信用风险水平的分数 信用评分模型对借款人历史数据的要求较高，商业银行需要建立起一个包括大多数企业历史数据的数据库 信用评分模型是建立在对当前市场数据模拟的基础上 信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定
从国际银行业的发展历程来看，商业银行客户信用评级大致经历了信用评分法、违约概率模型分析两个主要发展阶段 违约概率模型是种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出个得分来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级 20世纪90年代以后，信用评分模型在商业银行信用风险管理中得到广泛应用，该模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定 客户信用评级中的“客户”一般是指个人客户
从国际银行业的发展历程来看，商业银行客户信用评级大致经历了专家判断法、信用评分法、违约概率模型分析三个主要发展阶段 信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个得分来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级 20世纪90年代以后，信用评分模型在商业银行信用风险管理中得到广泛应用，该模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定 违约概率模型能够直接估计客户的违约概率 一般来说，违约概率模型需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并在此基础上积累至少10年的数据
从国际银行业的发展历程来看，商业银行客户信用评级大致经历了信用评分法、违约概率模型分析两个主要发展阶段 违约概率模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个得分来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级 20世纪90年代以后，信用评分模型在商业银行信用风险管理中得到广泛应用，该模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定 客户信用评级中的“客户”一般是指个人客户
信用局评分模型与申请评分模型具有对立性 信用局评分模型能全面反映商业银行客户的特殊性 申请评分模型是商业银行为特定金融产品的申请者进行信贷审批 申请评分模型通常是对申请者在未来各种信贷关系中的违约概率作出的预测信用局风险评分模型是一种很有价值的决策工具
商业银行必须定期进行模型的验证 商业银行必须建立一个健全的体系，用来检验评级体系、过程和风险因素评估的准确性和一致性 商业银行必须定期比较每个信用等级的实际违约率和预期违约率 商业银行必须在实际违约概率持续高于预期值的情况下下调预期值 商业银行必须使用其他的量化检验工具，并同相关的外部数据源比较
信用评分模型是一种向后看的模型，无法及时反映企业信用状况的变化 信用评分模型对历史数据的要求相当高，对于多数新兴商业银行而言，所收集的历史数据极为有限 无法全面地反映借款人的信用状况 信用评分模型无法提供客户违约概率的准确数值 方法过于机械死板，太依赖于数理方法
商业银行信用创造要以派生存款为基础 商业银行信用创造受中央银行法定存款准备金率的制约 商业银行信用创造受商业银行自身的现金准备率的制约 商业银行信用创造受客户存款提现率的制约 创造信用的前提是要有存款和贷款需求
信用信息实地勘查 专家判断法 信用评分模型 违约概率模型
线性概率模型 Logit模型 非线性辨别模型 死亡率模型 Probit模型
专家判断法 信用评分模型 因果分析法 违约概率模型分析 情景分析法
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