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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，而忽视了一些定量性的、需要基于经验进行判断的因素
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
专家系统的突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性 违约概率模型能直接估计客户的违约概率 信用评分模型属于现代信用风险计量方法 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
根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险的相关变量，模拟出特定形式的函数 利用历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度 将同类的潜在借款人的相关变量代入函数式算出数值，作为决策是否贷款的标准 在使用模型的过程中，不断根据新获得的数据对模型进行修正 不断利用数字模拟对模型进行压力测试和修正
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
线性概率模型 Logit模型 KPMG Probit模型
信用评分模型是一种向后看的模型， 无法刚好反映企业信用状况的变更 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 信用评分模型无法供应客户违约概率的精确数值 方法过于机械死板， 太依靠于数理方法， 而忽视了一些定量性的、 须要基于阅历进行推断的因素
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，而忽视了一些定量性的、需要基于经验进行判断的因素
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
死亡率模型 Logit模型 线性概率模型 线性辨别模型
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