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1、零售内部评级原理介绍,风险管理部 风险评级管理处,目录,一、新资本协议简介二、银监会监管要求三、我行零售内部评级体系四、现行零售评级体系的问题,新资本协议简介,1、新资本协议的产生背景,2、新资本协议的主要内容,3、新资本协议存在问题,4、巴塞尔III的主要内容,巴塞尔协议的演变路径,Basel I的主要缺陷：未对信用风险进行细分（one fit all）仅仅关注信用风险过分强调资本的充足性,Basel II 2004,Basel II：确立了三大支柱增加操作风险要求引入内部评级法,Basel III 2009-2010,Basel III：提高资本监管标准加强对流动性监管引入杠杆率监管指标,
2、新资本协议简介,新资本协议简介,在新资本协议出台之前，各国商业银行监管机构都采用1988年的老资本协议1988年老资本协议的出台 20世纪80年代，在西方国家金融市场日益“脱媒”、美国储贷机构流动性危机的爆发、日本银行在全球的疯狂扩张等三方面背景下，巴塞尔委员会制定了1988年老资本协议。老资本协议确立了全球统一的、8%的最低资本充足率监管标准，并规定，对于不同风险的资产，商业银行必须要持有一定的资本。老资本协议的问题对风险的考虑不全面，最初仅要求商业银行对信用风险持有资本，对市场、操作等其他类型风险未全面考虑。信用风险的计量方法纯粹是标准法，对信用风险的分类过于粗糙，导致资本的要求对风险的变
3、化不敏感、不准确。针对上述问题，2004年出台了新资本协议。,1、新资本协议的产生背景,对三大风险管理提出了最低资本要求，统一了资本充足率计算标准，提高了对风险的敏感性：信用风险 市场风险 操作风险,第一支柱最低资本要求,对银行的内部资本评估的风险进行监督检查：商业银行应建立内部资本充足性评估程序（ICAAP）监管当局对商业银行实施资本充足率监督检查程序（SRP）,第二支柱监督检查,扩充财务披露的范围并提高其对于市场的透明度:披露风险管理方法 披露资本水平 披露各业务/机构的风险,第三支柱市场纪律,新资本协议简介,2、新资本协议的主要内容三大支柱,预期损失(EL)是银行面临的平均损失，为业务开
4、展的风险成本。银行需通过定价来反映风险成本，通过计提拨备加以覆盖。非预期损失(UL)反映了在一定置信水平下，损失超出平均水平的幅度，需要用资本金来覆盖。发生极端损失的可能性很小（因此持有大量资本金是不经济的），但一旦发生将是致命的，需要采取其他补救措施（保险，政府救助等）。置信区间反映银行的风险偏好。,非预期损失,损失分布图,损失规模,预期损失,极端损失,置信度99.9%,m,新资本协议简介,2、新资本协议的主要内容第一支柱 资本的经济学含义,最低资本要求,高级计量法,基本指标法,标准法/替代标准法,内部模型法,标准法,标准法,内部评级法,信用风险,操作风险,市场风险,压力测试,监督检查,新资
5、本协议简介,2、新资本协议的主要内容第一支柱 资本的计量方法,第一支柱涵盖的风险：三大风险,Text,由借款人或交易对手违约、信用降级造成损失的风险,市场风险,由市场价格发生不利变动造成交易头寸损失的风险,由不完善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件所造成损失的风险,主权,公司,零售,金融机构,股权,其他,利率风险,汇率风险,股价风险,商品价格风险,法律风险,IT风险,内部欺诈,外部事件,8.00,信用风险,操作风险,新资本协议简介,2、新资本协议的主要内容第一支柱 资本充足率计算公式,2、新资本协议的主要内容第二支柱、第三支柱,新资本协议简介,主要相同点,主要不同点,增加了第二支柱和第三
6、支柱,信用风险内部评级法（IRB）成为新协议的核心内容,新资本协议简介,2、新资本协议的主要内容第一支柱 新老资本协议比较,危机中暴露出新协议的不足,金融危机以来，巴塞尔委员会对现行的资本监管和流动性监管体系进行大刀阔斧的改革。2010年9月12日，巴塞尔委员会在瑞士巴塞尔举行管理层会议，通过加强银行体系资本要求的改革方案，即巴塞尔协议，明确要求银行提高资本金比率，提高抵御金融风险的能力。2010年11月，G20峰会批准了Basel III。,强调对单个机构的管理，对系统性风险考虑不足,新资本协议简介,3、新资本协议存在的问题,Basel III 的主要内容,提高资本质量，更新资本定义扩大风险
7、覆盖范围，加强交易对手信用风险管理引入并更新整体杠杆比率提出前瞻性的拨备、资本留存及反周期超额资本全球流动性标准等,Basel III 的改革领域,微观层面：提升单家金融机构的稳健性，强化金融体系稳定的微观基础中观层面：强化金融市场基础设施建设，修正金融市场失灵宏观层面：将系统性风险纳入金融监管框架，建立宏观审慎监管制度,提高银行抵御金融震荡和经济波动的能力提高风险管理和银行的治理水平增强银行业的透明度和披露要求,新资本协议简介,4、Basel III内容要点主要内容和改革领域,短期来看，新政策将对全球银行业资本金补充带来压力,长期来看，去杠杆化趋势将促进银行业经营模式转变,提高流动性资产的保
8、有额度，会使高风险、高利得的经营模式难以维持，去杠杆化过程将持续进行。未来，银行业将朝着资产结构更合理、收入来源更多元化的经营模式转变。,由于资本充足等标准的提高，银行资本金补充压力较大，可能导致对经济紧缩的预期,资本协议新规的出台有利于全球银行业发展,是基于金融危机的教训以及银行业发展的最新特点对资本协议进行完善和补充，其执行也将是一个循序渐进的过程，长期来看将对银行业的风险管理产生积极作用。,Basel III对全球银行业的影响,新资本协议简介,4、Basel III内容要点Basel III对全球银行业的影响,目录,一、新资本协议简介二、银监会监管要求三、我行零售内部评级体系四、现行零售
9、评级体系的问题,监管指引：商业银行信用风险内部评级体系监管指引商业银行银行账户信用风险暴露分类指引商业银行信用风险缓释监管资本计量指引商业银行资本计量高级方法验证指引,要求1：建立内部评级体系风险参数量化模型评级制度和评级流程IT系统,要求2：内部评级充分应用,要求3：内部评级体系验证 要求4：内部评级体系审计,1、内容方面的要求（1/2）,银监会对非零售内评体系与零售内评体系监管要求的差异：评级方法：非零售内部评级体系分为初级法、高级法。初级法下，商业银行仅需要估计违约概率（PD），其他参数的取值按照监管规定。高级法下，商业银行需要自行开发模型，估计违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违
10、约 风险暴露（EAD）、期限（M)等参数。零售内部评级体系没有初级法，只有高级法。零售内部评级体系需商业银行自行估计三个参数：PD、LGD、EAD管理方法：非零售内部评级体系的管理理念是：一般采用逐笔、逐户的管理方式。零售内部评级体系的管理理念是：组合管理。,1、内容方面的要求（2/2）,我行零售内部评级体系下一步工作计划加快推进评级应用尽快提交第三方独立验证报告尽快提交内部审计报告按银监会现场评估意见整改,2、时间方面的要求,监管指引银监会计划在2011年末前完成工、农、中、建、交等五家大型商业银行的新资本协实施的评估工作要求五大行在今年底或明年初实施新资本协议,目录,一、新资本协议简介二、
11、银监会监管要求三、我行零售内部评级体系四、现行零售评级体系的问题,我行零售内部评级体系,1、零售风险管理的先进做法2、三类评分卡3、三类风险参数4、评级应用5、两套评级制度6、两个评级系统,中国农业银行,美国富国银行,美国摩根大通银行,英国汇丰银行,总资产：103,374亿零售贷款占比：23%零售收入占比：35%,总资产：140,269亿零售贷款占比：67%零售收入占比：47%,总资产：83,322亿零售贷款占比：57%零售收入占比：62%,总资产：162,521亿零售贷款占比：41%零售收入占比：47%,数据源：各银行2010年年报/财务结果,零售业务的贡献度,关于我国零售贷款发展趋势及其风
12、险管理的看法宏观经济角度 经济增长模式转变商业银行经营管理角度 金融脱媒 利率市场化 提高资本充足率的压力零售贷款角度 人行已于9月19日推出征信评分，有助于解决信息不对称、降低商业银行零售贷款的经营成本。银监会内部评级法的实施，将降低商业银行零售贷款的监管资本要求。结论：零售贷款的发展将是银行业未来的发展趋势 有必要加紧推进零售内部评级体系实施，确保风险可控下的业务发展,贷款需求,消费者群体,商业银行,零售业务特点单笔金额小业务数量大消费者群体特征复杂消费者群体需求多元化,面临的问题信息不对称（个人财务状况不透明）人工审批及贷后管理成本高人工审批准确性、一致性差且效率低,先进的做法数据化：全
13、面使用内外部数据，包括贷款信息、存款信息、征信信息等模型化：应用各种模型进行贷前、贷中及贷后管理自动化：依靠系统进行自动贷款审批、贷后管理系统化：完善的信息系统支持数据化、模型化和自动化,贷款决策,零售贷款的风险管理方法四化,银行数据平台,申请数据,主档案数据,交易数据,欺诈数据,营销数据,存款客户数据,房贷数据,信用卡数据,车贷数据,其它数据,征信数据,黄页数据,身份证数据,社保数据,国外商业银行通过全面使用内外部数据，以解决信息不对称的问题,“数据化”,“模型化”,申请处理系统,返回申请处理系统,自动化,“自动化”,外部监管报表,业务系统,风险数据集市,资本充足率,经济资本计量,应用,内部
14、管理报表,“系统化”,持续优化的方向：前台人员的操作更简便、更快捷；后台的数据分析及模型更加精细、准确。,持续优化改进申请、行为等风险模型；不断扩展模型的应用领域，开发收益、欺诈等模型,持续完善信息系统，以支持数据化、模型化、自动化,外部、内部数据的不断整合,模型化,数据化,系统化,自动贷款审批、贷后管理,自动化,我行零售内部评级体系,1、零售风险管理的先进做法2、三类评分卡3、三类风险参数4、评级应用5、两套评级制度6、两个评级系统,我行零售内部评级体系,2、三类评分卡2.1、开发过程2.2、实际业务评级,生活中存在许多“显性”或“隐性”的“评分卡”。例如：选购汽车-综合价格、油耗、安全系数
15、、性能、外观等来因素。评分卡是综合个人客户的多个维度信息（如基本情况、偿债能力、信用状况等，重点关注偿债能力、还款意愿），基于这些信息综合判断违约的可能性。,评分卡是什么？,什么是评分卡,专家判断评分卡的特点：类似于“中医”，主要依靠专家过往的历史经验。专家判断评分卡的缺点：有多少大夫，同一种病就有多少“方子”，且有些方 子并非完全有效。统计模型评分卡的特点：类似于西医，采用统计模型来确定药物由哪些成分构 成，各自剂量应该是多少。统计模型评分卡的优缺点：准确性比较高；但其假设历史能够代表未来，历史总 是惊人的相似。,评分卡是什么？,贷后管理阶段：行为评分卡是按月对未逾期的贷款进行评分。主要是用
16、来在贷后管理中确定客户风险的高低，进而根据风险的不同采取不同的贷后管理手段。,催收阶段：催收评分卡是对当前月逾期的贷款进行评分。主要是用来在催收管理中确定风险比较高的客户，进而根据风险的不同采取不同的催收手段。,贷款审批阶段：申请评分卡是对每一笔新申请的贷款进行评分。主要是用在信贷准入门槛的设计和授信额度的确定方面。,根据零售贷款生命周期不同阶段，分别开发了申请、行为、催收三类评分卡。,评分卡具体分类,不同阶段，可获得的客户信息是不同的，分为三类评分卡是为了更充分利用这些信息来区分客户风险。在贷款申请阶段，很多客户历史上与我行没有信贷关系。因此，可用来评判贷款风险的信息主要就是客户基本信息、第
17、一还款来源信息、第二还款来源信息、客户征信信息等。在贷后管理和催收管理阶段，很多贷款客户具有了丰富的行为信息，例如最近12个月逾期的次数（贷记卡的行为信息更为丰富，例如是在“超市购物”刷卡还是“透支取现”刷卡），这些信息比申请信息能够更有效的区分风险。因此，有必要专门开发行为和催收评分卡来开展贷后管理和催收管理。,区分三类评分卡的原因,评分卡开发具体步骤（四个步骤）,模型设计,模型细分,模型开发,确定排除规则：基本的排除规则，如债务人年龄小于18岁；特别类型客户，如VIP。确定“好/坏”账户定义：符合产品特征的“坏”账户定义。确定观察期、表现期：尽量获取足够的样本数量；尽量取最近时间的样本。,
18、备选变量处理：连续型变量，使用自然对数、平方、平方根等函数变形；分类型变量，根据好坏比分组，生成哑变量。变量筛选：检查变量是否符合稳定性、单调性、合理性；逐步判别分析，选取最具预测力的变量。生成模型：对筛选变量进行logistic回归；与“坏”账率校准；转换到0-1000分。,细分目的：将不同风险特征的账户划分到不同细分群体中，针对细分群体开发模型，增强模型预测力。数据抽样：分层抽样，并分为70%开发样本，30%验证样本。生成细分：综合决策树分析软件(Answer Tree)和业务含义及需要得到细分。细分评估：建立主模型/子模型评估其预测力，比较总体提升率。,数据准备,提取系统数据：信贷管理数
19、据；交易数据。数据清洗和加工：生成申请数据集和月度数据集。,数据的清洗和加工,个贷申请数据的补录,错误数据的删除，包括：个人贷款申请人年龄小于18周岁的贷款、表现窗口中没有任何交易的贷款、交易日早于开户日的贷款、贷款期限小于15天的贷款、贷款金额为0的贷款。生成了两方面的数据集：一是每笔贷款的申请信息，包括年龄、婚姻状况、学历、月收入还贷比、抵押率等二是每笔贷款发放后每个月末的还款信息和逾期状况，包括贷款余额、应还本息、实还本息、逾期状况等。,申请数据的补录：对于申请数据集分析发现：我行个人贷款有关申请信息缺失较多，难以支持个贷申请评分模型的开发。因此，我行开展了数据抽样，并下发了关于组织填报
20、个贷评级有关基础数据的通知（农银风管 201112号），组织18家分行对6类个贷产品的7877笔贷款进行了逐笔手工补录，有效完善了个人贷款的申请数据集。,通过近8个月的工作，共生成了800多万个建模样本的申请信息和每月还款行为信息，形成了较为完善的评分卡开发和风险参数计量的基础数据集合，并有效满足了数据样本的全面性、完整性、准确性和一致性等监管要求。,评分卡开发步骤一（数据准备）,评分卡开发步骤二（模型设计）工作目的：确定打分卡预测的目标，是预测贷款在未来12个月发生逾期60天以上的概率；还是在未来18个月发生逾期90天以上的概率。工作方法：综合考虑多个纬度，确定坏贷款的定义以及表现期。坏客户
21、数量的多少-至少需要1500个坏样本才能开发打分卡。建模数据的临近性-表现期过长，会导致建模样本对当前的代表性不足。业务经验-信用保证类的贷款逾期2期即可视为坏，而个人住房贷款逾 期90天以上甚至180天以上才可视为坏。迁徙率分析-处于某一状态的贷款，在下一个月是有更大的比率变好还是变坏。工作结果：,评分卡开发步骤三（模型细分）工作目的：不同类型贷款的风险特征不同，通过细分，并对细分后的贷款采用不 同的评分指标及其权重，可以更准确识别贷款风险。例如：个人自住房贷款和个人助业贷款的风险差异就比较大；最近12个月 曾发生逾期的贷款和一直按期还款的贷款风险差异就比较大。工作方法：根据业务经验先行细分
22、，再用统计方法验证其合理性。申请评分细分逻辑：个贷方面，根据业务品种和担保方式的差异划分；贷记卡方面，根据客户工作单位性质和所在区域的差异分别划分。行为评分细分逻辑：个贷方面，根据业务品种、贷款期限和贷款历史逾期情况的差异划分；贷记卡方面，根据客户工作单位性质、贷款账龄、贷款历史逾期情况和贷记卡使用用途的差异划分。催收评分细分逻辑：个贷方面，根据业务品种和贷款逾期期数的差异划分；贷记卡方面，根据贷款逾期期数的差异划分。采用主子模型方法，验证在贷款细分基础上所开发的统计模型是否能够具有较好的风险区分能力。,评分卡开发步骤三（模型细分）细分结果：最终的细分方案有效确保了样本数量的充足性、客户风险特
23、征的差异性、业务直觉的一致性。,评分卡开发步骤四（模型开发）工作目的：开发打分卡并对其进行验证。工作方法：先开展样本抽取；随后，基于样本数据开展单变量、多变量分析以及logistic回归；最后，基于初步确定的模型，开展验证，确保其具备较好的区分能力和稳定性。抽样方法为：（1）开发抽样：一是在坏账户的抽样上。将总体样本中的坏样本全部保留，且将其中的70%作为开发样本，剩余30%作为验证样本。二是在好账户的抽样上。对总体样本中的好样本以10%的比例开展随机抽样。如果按10%抽取的好账户数低于坏账户数的5倍，则需要补充抽取好账户样本至坏账户数的5倍。（2）样本外验证抽样：开发抽取样本时，所剩余的30
24、%即用作预留样本。（3）跨时间验证抽样：与开发抽样方法类似。,部分个人贷款抽样情况示例,开发三类零售评分卡共40张。,评分卡示例,评分卡开发步骤四（模型开发）模型开发结果：,我行零售内部评级体系,2、三类评分卡2.1、开发过程2.2、实际业务评级,评分结果 个人贷款和贷记卡信用评分取值范围为0至1000分。个人贷款和贷记卡信用评分与贷款变坏概率存在映射关系：（说明：下页对变坏做具体解释）贷款变坏概率,评分结果,信用评分与变坏概率的映射关系,为什么评分结果是一个0分至1000分之间的评分？有两方面原因：业界通用做法。美国FICO评分采用0-1000分；我国人行征信评分和其他银行也都采用0-100
25、0分。更加细致的区分风险。法人客户评级一般采用二十个级别左右的评级体系；个人贷款采用1000个分段，比较细致的区分风险。,零售贷款信用评分的对象为授信同一客户的不同授信要分别进行评分对含有循环额度的账户，只需对授信进行评分，对账户下的单笔用信不需重复评分,评分对象,评分预测内容,预测贷款在未来一段时间内，变坏的可能性。变坏与违约的差异：逾期天数不一定是90天。,客户家庭基本情况,客户家庭偿债能力,贷款抵质押情况,人行征信信息,评分,信息录入,申请评分基本流程：评分发起评分审核评分认定申请评分审批权限：与贷款审批权限保持一致，评分随具体信贷业务一并调查、审查和审批申请评分计算频率：新申请贷款时进
26、行评分,评分流程和权限（1/3）申请评分,还款的及时性,还款的充分性,自动计算评分,系统自动采集信息,行为评分基本流程：系统按月自动采集评分指标，并计算行为评分行为评分审批权限：由系统自动认定，无需人工认定行为评分计算频率：每个月末对当月没有逾期的存量贷款进行评分,评分流程和权限（2/3）行为评分,客户家庭基本情况,客户家庭偿债能力,贷款抵质押情况,贷款的逾期次数,贷款逾期严重程度,自动计算评分,系统自动采集信息,催收评分基本流程：系统按月自动采集评分指标，并计算行为评分催收评分审批权限：由系统自动认定，无需人工认定催收评分计算频率：每个月末对当月逾期1期或2期的贷款进行评分,评分流程和权限（
27、3/3）催收评分,客户家庭基本情况,客户家庭偿债能力,剩余贷款情况,按业务类别，个贷申请评分卡分为8张，如个人住房贷款申请评分卡、个人商用房贷款申请评分卡、个人自用车贷款申请评分卡等按客户职业类别和区域，贷记卡申请评分卡分为6张，如学生申请评分卡、公务员申请评分卡等系统根据制度规定的规则，自动选用评分卡，不需人工选择,评分卡的选用申请评分卡,一是评分卡的风险区分能力达到了国内同业先进水平。此次所开发评分卡的平均KS达到了35，单张评分卡的KS普遍在20以上，其中达到40及以上的评分卡占1/3。（业界标准：KS一般应达到20，达到40认为评分卡具有很好的风险区分能力）二是评分卡具有较好的业务适用
28、性。总行各业务部门和部分分行信贷专家全程深入参与；不照搬咨询公司做法，确保评分卡符合国情、行情。三是使用科学、合理的技术方法。采用了指标权重控制、AHP权重分配、评分校准等技术方法。,我行所开发评分卡的特点,评分卡层面：押品价值的重估。香港、荷兰、英国等国外银行均根据房价指数变化，及时对押品价值进行重估。但在国内，目前还缺乏比较准确的房屋价格指数；同时，在单笔贷款层面重估的成本也比较高。因此，目前押品价值的及时重估是一个问题。我们希望，下一步尝试采购外部商业机构的指数，并构造基于内部房贷的房价指数，来进一步深化这方面的工作。存款信息。由于我行存款数据量巨大、系统对接困难等原因，此次评分卡开发暂
29、未纳入存款信息；同时，据了解，其它同业纳入之后效果并不理想，这可能是居民资产非存款化原因导致的。我们希望，下一步探索利用存款信息是否可增加评分卡风险区分能力。征信评分。9月19日，人行开始试用征信评分。我们希望，在积累一定征信评分结果后，对其进行分析，形成征信评分和风险评分的两维评价体系。宏观环境层面：中期来看，国内房价改变一直向上的趋势，将会影响居民的消费习惯和还款行为，这将导致贷款人群的风险特征发生偏移。长期来看，中国经济长期发展将面对很多困难和挑战，经济结构调整，产业结构升级，也将会影响居民的消费习惯和还款行为，导致贷款人群的风险特征发生改变。总体来看，在国内银行业目前的情况下，我行此次
30、开发的评分卡具有较好的风险区分能力，符合当前的国情、行情；但是，也还存在改进空间，需要持续跟踪监控、优化。,我行评分卡进一步的改进方向,我行零售内部评级体系,1、零售风险管理的先进做法2、三类评分卡3、三类风险参数4、评级应用5、两套评级制度6、两个评级系统,我行零售内部评级体系,3、三类风险参数3.1、开发过程3.2、实际业务评级,违约概率是什么：预测这笔贷款在未来一年内出现90天以上逾期的可能性有多大。违约损失率是什么：预测这笔贷款在未来一年内如果违约，会有多少钱无法收回。需要特别强调的是，在预测损失率时，需要将各种管理成本、直接催收成本都加以考虑。违约风险暴露是什么：预测这笔贷款在未来一
31、年内如果违约，违约时点的余额会是多少。这主要涉及“一次授信、循环使用”的信贷产品，主要是贷记卡透支。,什么是风险参数？,什么是风险参数,监管要求 银监会对于商业银行零售风险分池的数据时间跨度、分池方法、分池应考虑的风险因素、分池的稳定性、一致性等提出了明确的监管要求。商业银行信用风险内部评级体系监管指引第五十二条 商业银行应建立零售风险暴露的风险分池体系，制定书面政策，确保对每笔零售风险暴露进行准确、可靠的区分，并分配到相应的资产池中。第五十三条 零售风险暴露的风险分池应同时反映债务人和债项主要风险特征。同一池中零售风险暴露的风险程度应保持一致，风险特征包括但不限于下列因素：债务人风险特征、债
32、项风险特征、逾期信息等。第五十四条 商业银行应确保每个资产池中汇集足够多的同质风险暴露，并能够用于准确、一致地估计该池的违约概率、违约损失率和违约风险暴露。第一百九十三条 商业银行应收集并保存零售风险暴露风险分池和量化过程中使用的重要数据。这些数据至少涵盖5年时间。,风险分池的监管要求,根据风险指标取值的不同，对零售贷款进行划分，将风险类似的零售贷款划入同一个分池，将风险不同的零售贷款划到不同的分池。在完成分池的基础上，估计相应的违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）。,什么是分池？,计量方法分池,开发过程,风险分池方法 使用业内常用的“自上而下”和“自下而上”相结合的
33、方法。先自上而下进行划分，再基于自上而下的划分结果，采用自下而上的方法完成最终分池。,“自上而下”开展高层细分：是指根据零售风险暴露三个类别、违约和未违约、业务经验等，通过专家判断将零售贷款进行初步划分的过程。,“自下而上”开展低层细分：是指在完成高层细分后，对于每一个初步划分形成的节点，再通过决策树统计方法，使用具有较强风险区分能力和较好业务含义的风险因素进行逐层细分，最终形成整体风险分池。,风险分池方法,“自上而下”进行高层细分主要需考虑的三方面因素：1、监管要求将零售贷款分为三大类，即个人住房抵押贷款、合格的循环零售风险暴露（主要指贷记卡）和其他零售风险暴露。2、将违约和未违约零售贷款分
34、别进行划分，并分别估计已违约贷款和未违约贷款的违约概率、违约损失率。3、业务实际情况。主要包括：产品类别、贷款账龄、逾期状态等方面。,开发过程,违约概率（PD）分池 违约概率分池共分为三个步骤：第一步：确定违约概率分池的两方面基础条件。确定违约定义。当债项逾期90天以上时，则认定该笔债项为违约。确定数据基础。违约概率的时间跨度为1年，因此估计违约概率需要12个月的表现期。按开发所获取的2009年8月数据倒排：,个人贷款（三年数据）2006年8月 2007年8月 2008年8月,用于违约概率分池,长期平均,贷记卡（五年数据）2005年8月 2006年8月 2007年8月 2008年8月,违约概率
35、分池的数据样本：,开发过程,违约概率（PD）分池第二步：开展高层次细分和低层次细分 先进行高层次细分：三大类风险暴露 产品层面细分 账龄、逾期状态的细分（开展成熟性效应分析）,个人自用车贷款成熟性效应分析示例图,零售贷款存在成熟期效应（贷款发放后，随着时间的流逝，违约率会先逐步升高，然后再逐步降低），根据监管要求，商业银行须对每类贷款是否存在成熟期效应进行分析，并在分池时将其区分为已成熟贷款和未成熟贷款。,开发过程,违约概率（PD）分池第二步：开展高层次细分和低层次细分 再进行低层次细分：对于高层次细分后的每个节点，通过决策树统计方法，使用风险因素进行逐层细分。,开发过程,违约概率（PD）分池
36、第三步：分池结果和PD估计 通过开展前述分池，共计划分了180个分池。,对每个池PD的估计，主要基于三点来进行估计：1、根据监管要求，PD估计值应是零售资产池一年期实际违约率的长期平均数。我行基于3个时点的个人贷款数据和4个时点的贷记卡数据，对每个分池的违约率进行了估计。2、当某些分池的PD估值低于0.03%时，根据新资本协议要求，将其PD估值设置为0.03%。3、对于贷款尚未成熟的分池，还需使用成熟性效应分析得到调整系数，对PD估值进行放大，确保其PD估值的审慎性。,开发过程,违约损失率（LGD）分池,违约损失确定,数据准备,高层细分,经济损失 包括直接成本、间接成本和贷款未回收金额。折现率
37、 个人贷款，使用了合同执行利率；贷记卡，使用了人民银行一年期贷款基利率。清收期 根据实际清收情况确定。,根据个贷产品类别、贷记卡客户类别（VIP、学生卡等）、观察点是否违约、违约时间等，我行进行了违约损失率分池的高层细分。,违约损失率的估计需要综合违约表现期（12个月）和违约清收期（18个月或12个月）。从我行数据的最后时点（2009年8月）进行倒排，具体结果如下：个人贷款受数据长度的限制，仅有2007年2月一个时点来计量违约损失率。贷记卡具备2005年8月、2006年8月、2007年8月共3个时点数据。对于贷记卡，我行使用2008年8月的数据进行违约损失率分池，使用全部3个时点数据进行违约损
38、失率的长期估计。,低层细分,对于高层细分的每个节点，我行采用决策树统计方法，使用风险因素进行逐层细分，最终形成了违约损失率的风险分池体系。我行所采用的风险因素主要包括信用评分、产品、地区、担保方式、抵押率、剩余贷款比例、账龄、逾期情况、还款情况等。,开发过程,违约损失率（LGD）分池,违约损失率高层次细分示例,违约贷款的LGD估计 监管要求：对违约贷款的违约损失率估计应反映清偿期非预期损失额外上升的可能，并与预期损失进行比较，对两者之间的差距计提资本要求。我行具体做法：1、估计PLGD，以反映清偿期间非预期损失额外上升的可能性，PLGD取违约损失率长期平均值95%置信区间的上限。2、估计BEE
39、L，作为当前最优估计的预期损失，因为违约贷款PD为1，BEEL直接取最近时点违约损失率。比较PLGD和BEEL的差值，对差值部分计提资本要求。,开发过程,LGD估计：贷记卡方面，针对每个分池，基于3个时点的数据开展了违约损失率估计；个贷方面，仅有一个时点数据，将该时点违约损失率值作为估计值。,违约损失率（LGD）分池 分池结果和LGD估计 分池结果：通过开展前述分池，共计划分了126个分池。,开发过程,违约风险暴露（EAD）分池 监管要求 估计违约风险暴露，应对未使用授信额度的预期提取加以考虑。我行做法 对个人贷款，采用保守做法：一是对非循环授信的个贷，由于不存在未使用授信额度的提取问题，直接
40、使用观察点的贷款余额和欠息（包括表外利息）作为其违约风险暴露。二是对于循环授信的个人贷款（如个人综合授信、个人综合消费等贷款），其存在未使用授信额度的提取问题。但是，因其规模较小且缺乏足够违约样本，直接使用授信额度作为违约风险暴露，确保不对风险进行低估。对贷记卡，通过信用风险转换系数（CCF）来对未使用授信额度的预期提取加以考虑。主要使用分池的方法来估计CCF。,开发过程,CCF的确定,数据准备,高层次细分,根据可用额度（110元）、客户类别（VIP、学生卡等）以及是否为睡眠账户等。,表现期 12个月数据时点2005年8月、2006年8月、2007年8月、2008年8月四个观察点。使用2008
41、年8月的数据进行风险分池；使用全部4个时点数据开展CCF的长期估计。,低层细分,通过决策树统计方法，主要使用持卡人的用卡情况和逾期情况两方面风险因素，进行逐层细分。,贷记卡CCF分池,EAD计算EAD=观察时点透支余额+CCF观察时点可用额度 CCF值计算可用额度较小或为0的账户，CCF值将会非常大。因此，基于数据分析，确定以可用额度110元为分界点。当可用额度=110元，公式如下；当可用额度110元，使用“整体授信额度”替换CCF计算公式中的“观察时点可用额度”来开展CCF和EAD的计量。,开发过程,贷记卡CCF分池,CCF高层次细分示例,分池结果和CCF估计 分池结果：共计67个分池。CC
42、F估计：选择4个时点平均值中的最差值，并与账户加权平均值比较，然后选择较差者。,开发过程,违约概率、违约损失率和违约风险暴露分池的验证对零售风险暴露的三类风险分池进行了同质性/异质性、区分能力、稳定性等验证，确保了我行风险分池体系能够充分满足监管要求。,开发过程,我行零售内部评级体系,3、三类风险参数3.1、开发过程3.2、实际业务分池,分池对象：授信分池频率：每月末系统自动计算,分池对象和频率,分池过程（1/3）违约概率,主要使用的分池变量（以房贷为例）账龄 逾期状态 评分和最近12个月最大逾期月数对未逾期的使用行为评分分段继续分池对逾期1期和逾期2期的使用催收评分分段继续分池对逾期3期的使
43、用最近12个月最大逾期月数继续分池,主要使用的分池变量（以房贷为例）观测点未违约地域：地域1和2、地域3业务品种：一手房、非一手房婚姻状况和当前LTV当前逾期状态和最近3个月实际平均还款率：针对使用LTV分池的最近3个月实际平均还款率：针对部分池观测点未违约当前逾期月数业务品种和当前LTV剩余贷款比例和最近12个月实际还款率平均值剩余贷款比例：针对使用最近12个月实际还款率平均值分池的,分池过程（2/3）违约损失率,主要使用的分池变量 可用信用额度（OTB）OTB110、OTB110 账户类型VIP、学生卡、员工卡、其他账户 账户状态对学生卡继续分池：活动账户、睡眠账户,分池过程（3/3）信用
44、转化系数,区分三类风险参数的原因,每个参数衡量贷款风险的不同方面：PD衡量违约的风险；LGD衡量一旦出现违约之后，损失有多大；EAD衡量在违约之时，贷款余额会是多少。这三方面角度组合起来，比较全面的审视了贷款的风险。,区分评分卡及风险参数的原因,历史方面的原因 评分卡是国际银行在20世纪八、九十年代就开始通行的管理工具，国际银行业使用其管理零售贷款获得了巨大成功。但是，每个银行的评分卡所预测的“坏”的定义不一样。在20世纪末、21世纪初，巴塞尔委员会要利用商业银行的内部评级结果来开展资本充足率的计量，这就要求必须规定几个标准全球统一的基础参数（违约概率、违约损失率、风险暴露）。应用方面的原因
45、评分卡定位于基础应用，准入、贷后管理、催收管理。风险参数定位于高级应用，经济资本计量、监管资本计量等。,风险参数应用,监管资本的计量。根据我们基于2009年的统计结果，我行可实现与其他商业银行类似的监管资本下降。经济资本的计量。目前，我行的个人贷款经济资本计量还是系数法，没有体现不同分行贷款质量的差异；今后，采用基于风险参数的经济资本计量方法，将能够体现其差异。贷款风险定价。预期损失和非预期损失都将根据违约概率、违约损失率、违约风险暴露来进行计量。,我行零售内部评级体系,1、零售风险管理的先进做法2、三类评分卡3、三类风险参数4、评级应用5、两套评级制度6、两个评级系统,核心应用领域,风险监控
46、,风险报告,信贷政策,审批决策,限额设定,债务人或债项的评级结果应是授信审批的重要依据，商业银行的授信政策应明确规定债务人或债项的评级结果是授信决策的主要条件之一,商业银行应根据债务人和债项的评级以及行业、区域等组合层面评级结果，制定差异化的信贷政策,商业银行应针对不同评级的债务人或债项采用不同监控手段和频率,信用风险主管部门应至少按季向董事会、高级管理层和其它相关部门或人员报告债务人和债项评级总体概况和变化情况,商业银行应根据债务人或债项评级结果，设置单一债务人或资产组合限额,指引要求,第236条,第239条,第237条,第238条,第240条,偏好战略,绩效考核,贷款定价,经济资本,损失准
47、备,内部评级结果和风险参数估计值应作为商业银行构建经济资本计量模型的重要基础和输入参数的重要来源,风险参数估计值应作为商业银行贷款及投资定价的重要基础,内部评级结果和风险参数估计值应作为商业银行确定风险偏好和制定风险战略的基础,内部评级结果和风险参数估计值应是计算风险调整后资本收益率的重要依据。商业银行应将内部评级的结果明确纳入绩效考核政策,风险参数估计值应作为商业银行贷款损失准备计提的重要依据,第241条,第244条,第242条,第243条,第245条,高级应用领域,IT、人力、文化,第246条,内部评级体系和风险参数量化模型的开发和运用有助于商业银行加强相关信息系统建设、配置充分的风险管理
48、资源以及审慎风险管理文化的形成,监管要求,贷款申请,贷后管理、逾期催收,审批、授信、定价,贷款组合管理层面：限额、风险监控、风险报告、绩效考核,经济资本计量,经济资本配置,风险偏好承担什么风险、多少风险的意愿,战略规划 与风险偏好一致、对主要风险的影响,资本资本是银行承担风险、获取收益的“本钱”资本充足程度是银行持续经营的“生命线”,IT、人力、文化,单笔贷款层面,贷款申请,贷后管理、逾期催收,审批、授信、定价,我行零售内部评级应用思路,目前已将贷记卡申请评分卡应用于贷记卡新客户申请的授信审批和额度确定。最低评分要求：目前为520分最低评分要求根据我行客户群体及业务发展目标等因素的变化定期调整
49、。授信额度：结合申请评分和收入加以确定 一般客户公务卡客户,贷记卡业务应用,个贷业务应用申请评分（初步方案）,1、个人住房贷款拒绝率2%，准入门槛为495分。在不单独履行准入审批流程的按揭楼盘中，个人住房贷款借款人申请评分门槛为585分，对应客户拒绝率60%。2、个人商用房贷款拒绝率3%，准入门槛为508分。3、房抵贷-购房（1）申请房抵贷购买住房的客户，以住房为抵押物的申请评分门槛为597分，对应客户占比30%；以商业用房为抵押物的个人客户，申请评分门槛为636分，对应客户占比10%。（2）申请房抵贷购买商业用房的客户，以住房为抵押物的申请评分门槛为641分，对应客户占比30%；以商业用房为
50、抵押物的个人客户，申请评分门槛为685分，对应客户占比10%。,个贷业务应用申请评分（初步方案）,4、个人自用车贷款拒绝率5%，准入门槛为455分。原信用等级新评分区间A的客户，新评分区间为：461-480分。5、个人商用车贷款拒绝率5%，准入门槛为414分。原信用等级新评分区间A的客户，新评分区间为：421-440分。6、个人助业贷款（抵押）拒绝率5%，准入门槛为464分。7、个人助业贷款（非抵押）拒绝率5%，准入门槛为450分。8、个人消费类贷款（抵押）拒绝率5%，准入门槛为578分。9、个人消费类贷款（非抵押）拒绝率5%，准入门槛为573分。,个贷业务应用行为评分（初步方案）,行为评分结
