中小企业信用评价模型

中小企业信用评价模型 2010. 6 韩国 xx银行 概 要 - 3 - 1、信用评估程序 融资商谈 信用评价 条件 监控 融资资格 资金用途 偿还方式 偿还财源等 资金缺口 债权保全 贷款利率 贷款期限 ,等 . 信用状态 评级调整 风险预警 贷款审查 信用分析 财务分析 实况调查 方案检讨 (项目贷款 ) 信用等级 评价 模型 审批权 (分行，总部 ) 担保现状 - 4 - 2.信用评估的概念 调查分析企业的财务状况，发展前景及经营基础等对企业的信用产生影响的经营 资料，由此综合判断企业的信用度。金融部门从顾客的本金偿还能力来判断信用度。 中小企业金融市场的竞争加剧及扩大信用贷款等要求信用评价系统的优越性上升 为金融部门的核心竞争力。 金融部门应努力加强信用评价技巧的先进性 企业 内部环境 财务状况 发展前景 经营基础等 外部环境 经营方向 产业方向 市场结构变化等 综合 调查 分析 信用评价 金融部门 核心竞争力 金融部门竞争加剧 信用贷款扩大要求 - 5 - 3. 信用评价的效力 促进贷款资金运用的健全性 确保发放贷款的透明性 确保未来优良顾客 随快速的发放贷款决定提高业务效率 为确保适当收益计算利息 确保金融 部门竞争力 信用社会 早期落户 - 6 - 4.中小企业信用评价模型开发存在的问题 财务报表可靠性不足 发展前景的不确定性 信息提供及信用度管理不足 对内外环境适应能力薄弱 信用 信息 Infra 及利用不足 信息收集费用等业务成本过多 定量审核售出规模等消耗资金 信息不对称性及信息确认的制约 执行担保为主的贷款 金融部门 中小企业 开发信用评价模型的 Infra驱逐 - 8 - 信用评价 Infra 科学有体系的信用信息收集和管理 提高预测能力采用多种先进金融技巧 提高信用信息及评价的信赖性连接专家系统 信用评价及培养贷款审核专门人才 评价结果的连续监督改善弥补系统 1.信用评价 infra - 9 - 确保广泛的母集团 分类多样的样本（行业 /资产规模 /形态） 个年度变化分析 营业点 其他 网络 服务中心 Data Access & Usage(数据连接及使用 ) 信用信息 DB 交易实绩 财务信息 人物信息 信用调查 信用评价 担保物评价 营销信息 产业信息 人物信息 其他 强化利用 外部信息 构造对中小企业有体系的信用信息 DB - 10 - 信用评价系统 选拔优良企业 贷款运用差等 调整利息 适用担保物差等 分类资产完整性 区分自主决定权 其他交易条件 计算信 用额度 自主决定权，调整利息等信用评价结果 适用于贷款制度整个过程 职员的评价观念及对评价结果的受容性 信用评价结果的灵活性 - 11 - 提高信赖性的专家系统开发 /运用 贷款综合 管理系统 改善 /管理贷款业务的工作流程 驱逐 /管理融资洽谈到事后管理的所有信息 DB 中小企业 财务管理系统 财务信息的收集 /管理，提高信息的质和量两方面 提高财务资料的信赖性及多样化分析技巧 产业评价 产业的短期成长性和分化市场条件的优劣程度 产业信息的有体系的 DB构造 /管理 信用额度 管理系统 审核基于现金流量为中心的偿还能力 运用根据风险和收益性的企业价值为中心的信用贷款 迟延综合 管理系统 顾客的延付计划等延付信息的体系管理 延付特征及延付利率等各种分析资料 - 12 - 风险管理部 (Risk Management Dept.) 信用信息的有体系的管理 检验信用评价系统的适当性 信用评价系统成果分析 开发研究信用评价系统 企划信用评价业务 运营开发担当部门 顾客类型及开发多样的分析指标 深层反馈分析管理评价系统 信用评价及培养贷款审核专门人才 开发 Know-How 保留及确保专门人力 信用评价系统 - 14 - 个人信用评分系统 (CSS) 个人顾客 小企业 信用评价系统 小企业 （总资产 400万元以下） 信用卡 信用评分系统 个人 /企业信用卡顾客 新启动企业的 信用评价标准 银行交易未满 6个月的公司 信用 监 控系 统 中、小企业 /个人顾客 信用风险管 理 1. IBK的信用评价模型构造 中小企业 信用评价系统 中型企业 经营评测 系 统 中、小企业 /个人顾客 - 15 - 2.1 中小企业信用评价模型 引进了信用监控系统以及时反映客户信用情况的变动 利 用详细的信用等级区分信用风险（个等级， 20个细化等级） 设定了反映经营环境变化影响的年度信用评价系统变更机制 保证了优良的、基于合理的定量和定性信用加权分析的预测 2005年被 MOW(Mercer Oliver Wyman) 评级为实践性最优的信用评价系统 按照客 户 的 资产规模，行业等方面的不同，设定了多样化的结构形式 体现了 IBK作为中小企业信用评价专业化银行的独特性 主要特征 - 16 - 分 类 按照资产规模，行业及交易类型区分为 14个类别 资产规模 矿产 /制造业 建筑业 批发 /零售业 服务业 定量 定性 外部审计 60% 40% 800 5600万 元 55% 45% 400 800万 元 40% 60% 400万元 以下 100% 100% 存量客户 新客户 区分行业 加权评价 2.2 中小企业信用评价模型 - 17 - 信用等级 稳定性 成长性 收益性 活动性 生产性 事业性 其他 竞争力 经营能力 信赖性 自有资本 固定净值和长期负债 贷款可靠度 -风险水平 行业经验 规模 财务因素 非财务因素 2.3 中小企业信用评价模型 模型体系 - 18 - 2.4中小企业信用评价模型 小型企业 Application Scoring System 新的顾客模型 一般顾客模型 小型企业信用评价模型 Behavior Scoring System 小型企业的信用评价模型有两个因素 - 申请评分模型（由分行评价） 第一次放款的小型企业 - 行动评分模型（由总行评价） 减少分行的业务量 三个月以上的小型企业 构造 - 19 - 信用等级 10个等级 ,20个细化等级 3.1 信用等级决定 信用等级 AAA AAA AAA- AA AA+ AA AA- A A+ A A- BBB BBB+ BBB BB BB+ BB B B+ B CCC CCC+ CCC CC CC+ CC C C D D - 20 - 信用等级调控系统 一旦信用评定中显示客户信用恶化的征兆 ,立刻降级 当分行进行重新评估时 ,信用检查部门重新确认评级分数 信用 监 控系 统 (Credit Monitoring System) 当 财务结构或经营业绩发生重要变化时 ,重新评估信用评定等级 主要过程 : 经与 信用 管理各部门深层商讨后 ,调控信用评定等级 等级调整范围 - 上限：向上 2级 - 下限：没有限制 信用等级调整委员会 3.2 信用等级决定 信用评价模型 开发程序 - 22 - 收集制作易获得、可利用的要素清单 选择预测准确性高的要素进行单一要素分析 变换要素得出分数 考虑要素间的关系引出 最优化的变量关系 基于预测及专家意见确定最终模型 分配估算反映每个模型要素的长期平均默认平定分数的PD校准 单一要素分析 PD校准 多要素最优模型选择分析 发展步骤 1.1 信用评价模型产生过程 - 23 - 单一变量分析：选择预测准确性高和有用的要素 离散型要素 D e f a u l t R a t e s0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%6 T IM E S A N DA B O V E4 5 T IM E S 2 3 T IM E S O N C E N E V E RP o r t f o l i o D e f a u l t R a t e0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2.002.262.512.773.023.283.543.794.054.304.564.825.075.335.585.846.106.356.616.867.127.387.637.898.148.40P o r t f o l i o D i s t r i b u t i o n A v g D e f a u l t R a t e 预测力低的要素 如果 没 有明 显 的作 为 要素保留的理由，排除 缺损值比例高的要素 - 缺损值比例高的要素会减少最终模型的预测力 - 使分析和模型偏离实际 -排除标准是超过正常值的 以来 直观 的要素 必须排除的要素 连续型要素 1.2 信用评价模型产生过程 - 24 - 要素的转换 转换的要素 局外因素 大部分借款人集中区间 局外因素 排除局外因素 集中散布区 要素 要素 的转换 (transformation)的作用 -局外因素 影响最小化 -确保 数 据丰富的集中 区 的 较 高散布度 -为使衰退的要素显示其原有的分布水平， 将其转换为加权值 - 提高了信用评价模型的预测力 1.3 信用评价模型产生过程 - 25 - 相关性分析和分组 基于要素间的相关性和直观关系进行组合 - 包含 类似信息的要素（例：相关关系高的要素） - 在某一方面相互关联的要素（例：担保，统计等要素） 分组确定后，将最小和最大的要素数字将被选择进行多要素分析 1.4 信用评价模型产生过程 1 0 0 . 0 %5 3 . 3 %4 7 . 8 %4 9 . 0 %9 . 4 %2 4 . 5 %1 1 . 2 %2 3 . 5 %2 0 . 7 %1 4 . 8 %- 0 . 4 %- 0 . 3 %5 1 . 6 %V A R 1 21 0 0 . 0 %4 9 . 0 %5 6 . 1 %- 3 . 0 %2 3 . 8 %- 4 . 0 %1 5 . 2 %8 . 3 %2 2 . 8 %1 3 . 0 %1 2 . 0 %4 5 . 3 %V A R 1 11 0 0 . 0 %4 8 . 0 %- 4 . 1 %8 . 4 %- 2 . 9 %4 . 9 %3 . 1 %9 . 7 %9 . 2 %7 . 5 %1 0 . 0 %V A R 1 0C a t e g o r y 51 0 0 . 0 %- 1 5 . 4 %1 2 . 1 %- 1 8 . 1 %6 . 9 %5 . 1 %2 6 . 9 %1 1 . 5 %1 0 . 1 %3 6 . 5 %V A R 91 0 0 . 0 %4 6 . 7 %8 5 . 4 %3 1 . 8 %3 0 . 9 %8 . 8 %1 4 . 4 %1 3 . 8 %1 1 . 6 %V A R 81 0 0 . 0 %4 8 . 6 %6 0 . 3 %4 9 . 6 %2 0 . 2 %1 6 . 3 %1 5 . 6 %2 9 . 3 %V A R 7C a t e g o r y 41 0 0 . 0 %3 4 . 5 %3 2 . 7 %6 . 9 %1 5 . 2 %1 4 . 3 %1 1 . 3 %V A R 61 0 0 . 0 %9 1 . 5 %1 2 . 8 %5 . 5 %6 . 2 %2 1 . 2 %V A R 5C a t e g o r y 31 0 0 . 0 %1 2 . 7 %4 . 0 %4 . 7 %2 0 . 0 %V A R 4C a t e g o r y 21 0 0 . 0 %3 3 . 0 %3 0 . 0 %1 8 . 2 %V A R 31 0 0 . 0 %9 7 . 4 %1 0 . 3 %V A R 2C a t e g o r y 11 0 0 . 0 %1 1 . 3 %V A R 1V A R 1 2V A R 1 1V A R 1 0V A R 9V A R 8V A R 7V A R 6V A R 5V A R 4V A R 3V A R 2V A R 1P o w e rF a c t o r - 26 - 为 了 发 展最 实 用的模型，理想的要素必 须与统计 和 业务 相 关 “ 边际减少效应法则 ” 将在模型模型发展过程中出现 - 一旦最理想的要素组合确定后，额外增加的要素将不会对预测产生影响，只是增加了模型的复杂性 预测力与评价要素数目之间的关系 67%68%69%70%71%72%73%74%75%5 6 7 8 9 10 11 12F ac t or sP ow e r预测增长的范围较广 模型预测力几乎不变 多要素分析：最终模型的选择基于预测和最佳的要素数目 1.5 信用评价模型产生过程 - 27 - S c o r e c a r d b u c k e tS a m p l e o b s e r v e d DFC a l i b r a t e d a b s o l u t e P D预测一般性趋势并确定概率值基点 校准 是指将相对于绝对概率值的数值图形化的过程 1 2 概 率 值 估算 3 合理 绘 制校准曲 线 该作业由三个阶段构成 2. 校准 及概率值估算 信用等级的适用 - 29 - 信用 评 估 放款政策 A- 或以上 顶级优 先客 户 提供信用 贷 款 授 权 成 为 首席或 优 先客 户 BBB+ BBB 优 先客 户 BB+ B 正常客 户 - CCC+ 限制客 户 贷 款 决 定受限 额 限制 CCC D 禁止客 户 需要上 级 授 权 1.1 信用等级的适用 - 贷款运用政策 - 30 - 贷款决定 (委任全决规定 ) 1.2 信用等级的活用 区分 本部 营业所 事先 审查协议会 审查协议会 审查团 RM 贷款协议