二、债项评级
定义：针对交易本身的特定风险进行计量和评价，反映客户违约后的债项损失大小。
关键因素：抵押、优先性、产品类别、地区、行业等。
客户信用评级与债项评级是反映信用风险水平的两个维度，客户信用评级主要针对交易主体，其等级主要由债务人的信用水平决定；而债项评级是在假设客户已经违约的情况下，针对每笔债项本身的特点预测债项可能的损失率。
一个债务人只能有一个客户信用评级，而同一债权的不同交易可能会有不同的债项评级。
（一）违约风险暴露（EAD）
定义：债务人违约时期表内和表外项目的风险暴露总额，包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的费用。已违约时，EAD为其违约时的账面价值；尚未违约，EAD对于表内项目为债务账面价值，对于表外项目为已提取金额+信用转换系数×已承诺未提取金额
☆ 公司风险暴露：注意专业贷款
公司风险暴露是指银行对公司、合伙企业和独资企业及其他非自然人的债权，但不包括对主权、金融机构和纳入零售风险暴露的企业客户的债权。
公司风险暴露分类
零售风险暴露：注意其他风险暴露（微型企业）
零售风险暴露需同时具有如下特征：债务人是一个或几个自然人；笔数多，单笔金额小；按照组合方式进行管理。
零售风险暴露分类
其他主要风险暴露：主权风险暴露、金融机构风险暴露、股权风险暴露、其他风险暴露（资本证券化风险暴露）
资本证券化风险暴露是指银行在参与资产证券化交易过程中形成的信用风险暴露。资本证券化风险暴露包括但不限于：银行持有资产支持证券、提供信用增级、流动性支持、开展利率互换、货币互换或信用衍生工具以及进行分档次抵补的担保形成的风险暴露。
（二）违约损失率（LGD）
定义：某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的比例，即损失占风险暴露总额的百分比（损失的严重程度，LGD=1-回收率）
意义：反映银行实际承担的风险、鼓励风险缓释技术（担保、抵押等）
影响因素：项目因素、公司因素、行业因素、地区因素、宏观经济周期因素（根据对穆迪评级公司债券数据的研究，经济萧条时期的债务回收率要比经济扩张时期的回收率低1/3；而且，经济体系中的总体违约率代表经济的周期性变化与回收率呈负相关。）。
违约损失率估计应以历史清偿率为基础。
违约损失率估计应基于经济损失。
（1）直接损失或成本是指能够归结到某笔具体债项的损失或成本；
（2）间接损失或成本是指因管理或清收违约债项产生的但不能归结到某一笔具体债项的损失或成本，应采用合理方式分摊间接损失或成本。
（3）应将违约债项的回收金额折现到违约时点，以真实反映经济损失，折现率需要反映清收期间持有违约债项的成本。
计算方法：市场价值法、回收现金流法
（1）市场价值法。通过市场上类似资产的信用价差和违约概率推算违约损失率。
（2）回收现金流法。根据违约历史清收情况，预测违约贷款在清收过程中的现金流，并计算出LGD，即LGD=1-回收率=1-（回收金额-回收成本）/违约风险暴露。
计量违约损失率应当注意：由于不同种类的借款人个体差异很大，加上样本数据的城市网较多，所有关于回收率方面的经济研究结果都是示意性的；对于存在抵押品的债务，在估计违约损失率时，必须考虑到抵押品的风险缓释效应，将有抵押品的未获抵押的风险暴露分开处理。
三、 信用风险组合的计量
（一）违约相关性
违约的发生主要基于以下原因：债务人自身因素，如经营管理不善、出现重大项目失败等；债务人所在行业或区域因素，如整个行业受到原材料价格上涨的冲击，或某一地区发生重大事件；宏观经济因素，如GDP增长放缓、贷款利率上升、货币升值等。其中，行业或区域因素将同时影响同一行业或地区所有债务人违约的可能性，而宏观经济因素将导致不同行业之间的违约相关性。因此在计量单个债务人的违约概率和违约损失率之后，还应当在组合层面计量不同债务人或不同债项之间的相关性。
（二）信用风险组合计量模型
由于存在风险分散化效应，投资组合的整体风险小于等于其所包含的单一资产风险的简单加总。
目前，国际上应用比较广泛的信用风险组合模型包括Gredit Metrics模型、Gredit Portfolio View模型、Gredit Risk+模型等。
（1）Gredit Metrics模型。本质上是一个VaR模型，目的是为了计算出在一定的置信水平下，一个信用资产组合在持有期限内可能发生的最大损失。
（2）Gredit Portfolio View模型。Gredit Portfolio View模型直接将转移概率与宏观因素的关系模型化，然后通过不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出模型中的一系列参数值。Gredit Portfolio View模型可以看做是Gredit Metrics模型的一个补充。
（3）Gredit Risk+模型。Gredit Risk+模型是根据针对火险的财险精算原理，对贷款组合违约率进行分析，并假设在组合中，每笔贷款只有违约和不违约两种状态。
Gredit Risk+模型认为，贷款组合中不同类型的贷款同时违约的概率是很小的且相互独立，因此贷款组合的违约率服从泊松分布。组合的损失分布会随组合中贷款笔数的增加而更加接近于正态分布。
（三）信用风险组合的压力测试
压力测试用于评估资产或投资组合在极端不利的条件下可能遭受的重大损失。作为商业银行日常风险管理的重要补充，压力测试有助于：
（1）估计商业银行在压力条件下的风险暴露，并帮助商业银行制定或选择适当的战略转移此类风险（如重组头寸、制订适当的应急计划）；
（2）提高商业银行对其自身风险特征的理解，推动其对风险因素的监控；
（3）帮助董事会和高级管理层确定该商业银行的风险暴露是否与其风险偏好一致；
（4）帮助量化“肥尾”（Fat Tail）风险和重估模型假设；
（5）评估商业银行在盈利性和资本充足性两方面承受压力的能力。
背景知识：监管机构对信用风险组合压力测试的要求
商业银行针对主要的非零售和零售风险暴露组合的压力测试应定期进行，其通过设定压力情景，考察特定情景对风险参数和资本充足率的影响，促使商业银行有效管理资本，使其在经济周期各个阶段持有足够的资本抵御风险。
商业银行应计算压力情景下的违约概率、违约损失率、违约风险暴露等关键风险参数，并根据这些参数计算风险加权资产、资本要求及资本充足率等数据。商业银行应考虑以下信息城市网：
（1）内部数据应能估计债务人和债项的评级迁徙情况。
（2）应评估外部评级的评级迁徙情况，包括内部评级与外部评级之间的映射。
根据压力测试结果计算出的监管资本要求应具有前瞻性，从而抵消经济衰退时期资本要求提高的影响。
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