3.2.3組合信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
1.違約相關(guān)性及其計(jì)量
相關(guān)性是描述兩個(gè)聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系，而不僅僅是指兩個(gè)事件概率的簡(jiǎn)單乘積。違約相關(guān)性的計(jì)量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。
(1)相關(guān)系數(shù)
線性相關(guān)是最常見的一種相關(guān)，可用統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常見的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)來計(jì)量。
【單選】X、Y分別表示兩種不同類型借款人的違約損失，其協(xié)方差為0.08，X的標(biāo)準(zhǔn)差為0.90，Y的標(biāo)準(zhǔn)差為0.70，則其相關(guān)系數(shù)為()。
A.0.630
B.0.072
C.0.127
D.0.056
答案：C
對(duì)于非線性相關(guān)，可通過秩相關(guān)系數(shù)(Spearman)和坎德爾系數(shù)(Kendall)進(jìn)行計(jì)量。
上述相關(guān)性計(jì)量在數(shù)學(xué)上都具有良好的性質(zhì)，目前在金融工程領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用，但它們共同的缺點(diǎn)是只能刻畫兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度，卻無法通過各變量的邊緣分布刻畫出兩個(gè)變量的聯(lián)合分布。希望通過單比債項(xiàng)的不同損失分布來計(jì)算組合的損失分布，可以采用連接函數(shù)。
(2)連接函數(shù)
連接函數(shù)是一個(gè)把單變量概率密度函數(shù)連接成聯(lián)合分布函數(shù)的函數(shù)。
2.信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型
根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類：
l解析模型。通過一些簡(jiǎn)化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是需要建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。
l仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。
(1) CreditMetrics模型
CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。
①信用風(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級(jí)表示。
②信用工具(包括貸款、私募債券等)的市場(chǎng)價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場(chǎng)價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。
③CreditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險(xiǎn)。
④由于CreditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn)，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。
【單選】CreditMetrics模型使用了()這一概念來反映單一信用工具對(duì)真?zhèn)€組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。
A.秩相關(guān)系數(shù)
B.連接函數(shù)
C.信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)
D.違約概率
答案：C
(2) Credit Portfolio View模型
麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型直接將將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Credit Portfolio View模型可以看做是CreditMetrics模型的一個(gè)補(bǔ)充，因?yàn)樵撃Ｐ碗m然在違約計(jì)量上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計(jì)算出來，但對(duì)于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要?dú)v史數(shù)據(jù)來計(jì)算，只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。該模型本身并不能計(jì)量出完整的等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。
【單選】多重信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型被廣泛應(yīng)用于國(guó)際銀行業(yè)中，其中()直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型的一系列參數(shù)值。
A. CreditMetric模型
B. Credit Portfolio模型
C. Credit Risk +模型
D. KMV模型
答案：B
(3) Credit Risk+模型
Credit Risk+模型是根據(jù)針對(duì)火災(zāi)險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理，對(duì)貸款組合違約率進(jìn)行分析的，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。Credit Risk+模型認(rèn)為，貸款組合中不同類型的貸款同時(shí)違約的概率是很小的且相互獨(dú)立，因此，貸款組合的違約率服從泊松分布。
3.組合損失的壓力測(cè)試
根據(jù)巴塞爾委員會(huì)2005年的定義，壓力測(cè)試是一種風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，用于評(píng)估特定事件或特定金融變量的變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)狀況的潛在影響。
作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險(xiǎn)管理手段的有效補(bǔ)充，壓力測(cè)試早期主要用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理，但隨著時(shí)間的推移，業(yè)界也逐漸開始利用壓力測(cè)試來補(bǔ)充信用風(fēng)險(xiǎn)模型的不足。
壓力測(cè)試主要采用敏感性分析的情景分析方法。敏感性分析用來測(cè)試單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素或一小組密切相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素的假定運(yùn)動(dòng)(如收益曲線的平移)對(duì)組合價(jià)值的影響;情景分析模擬一組風(fēng)險(xiǎn)因素(如股權(quán)價(jià)格、匯率和利率)的多種情景對(duì)組合價(jià)值的影響。敏感度測(cè)試著重分析特定風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)組合或業(yè)務(wù)單元的影響，而情景分析評(píng)估所有風(fēng)險(xiǎn)因素變化的整體效應(yīng)，更頻繁地用于機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)的壓力測(cè)試。
盡管壓力測(cè)試并不困難，但過多的壓力測(cè)試并不意味著抓住了風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)質(zhì)和要害，也不意味著高水平的風(fēng)險(xiǎn)管理。而且，由于每次壓力測(cè)試只能說明時(shí)間的影響程度，卻并不能說明事件發(fā)生的可能性，使得管理者對(duì)眾多的壓力測(cè)試結(jié)果難以分清主次，因而對(duì)決策的幫助并不大。此外，壓力測(cè)試只是對(duì)組合短期風(fēng)險(xiǎn)狀況的一種衡量，因此屬于一種戰(zhàn)術(shù)性的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。
國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)是指經(jīng)濟(jì)主體在與非本國(guó)居民進(jìn)行國(guó)際經(jīng)貿(mào)與金融往來時(shí)，由于別國(guó)經(jīng)濟(jì)、政治和社會(huì)等方面的變化而遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)不僅包括一個(gè)國(guó)家政府未能履行其債務(wù)所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)(主權(quán)風(fēng)險(xiǎn))，也包括主權(quán)國(guó)家以直接或間接方式影響債務(wù)人履行償債義務(wù)的能力和意愿。對(duì)國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量可以通過主權(quán)評(píng)級(jí)來實(shí)現(xiàn)。
主權(quán)評(píng)級(jí)指各國(guó)直接或間接影響債務(wù)人履行其對(duì)外償付義務(wù)的能力和意愿的測(cè)試與排名。目前，比較通用的主權(quán)評(píng)級(jí)模型是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家坎托和帕克(Cantor & Packer,1996)提出的，CP模型回歸了標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪賦予的主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，利用49個(gè)國(guó)家的橫截面數(shù)據(jù)，測(cè)量出主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)中作為決定因素的8個(gè)變量：
①人均收入：人均GNP (千美元)。
② GDP增長(zhǎng)：年均實(shí)際GDP增長(zhǎng)(%)。
③通貨膨脹：年均消費(fèi)價(jià)格通脹率(%)。
④財(cái)政平衡：相對(duì)于GDP的中央財(cái)政年均盈余(%)。
⑤外部平衡：相對(duì)于GDP的資本項(xiàng)目年均順差(%)。
⑥外債：相對(duì)于出口的外幣債務(wù)(%)。
⑦經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)：IMF的工業(yè)化國(guó)家分類(1=工業(yè)化;0=非工業(yè)化)。
⑧違約史指標(biāo)：1970年以來的外幣債務(wù)違約(1=違約;0=未違約)。
-
朱特勒和麥卡錫(Juttner & McCarthy,2000)對(duì)上述CP模型適用亞洲金融危機(jī)之后的新興市場(chǎng)國(guó)家主權(quán)評(píng)級(jí)的情況進(jìn)行了分析，增加了下述5個(gè)變量，并運(yùn)用回歸分析對(duì)CP模型進(jìn)行了擴(kuò)展：
⑨利差變量：某國(guó)和美國(guó)相同期限的政府債務(wù)之間的利率差。
⑩金融部門潛在問題資產(chǎn)占GDP的百分比。
⑪金融系統(tǒng)因政府而產(chǎn)生的或有負(fù)債與GDP之比。
⑫私人部門信貸增長(zhǎng)的變化率(用對(duì)GDP的百分率表示)。
⑬實(shí)際匯率變量(用購(gòu)買力平價(jià)作為均衡基點(diǎn))。
與其他信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)/評(píng)分相比，主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)需要更多的經(jīng)驗(yàn)判斷，與其說它是一門精確的科學(xué)，不如說它是一門蘊(yùn)含著不可預(yù)見性的藝術(shù)。
2.內(nèi)部評(píng)級(jí)法
內(nèi)部評(píng)級(jí)法要去商業(yè)銀行建立健全的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，自行預(yù)測(cè)違約概率(PD.、違約損失率(LGD.、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD.、期限(M)等信用風(fēng)險(xiǎn)因素，并根據(jù)如下權(quán)重公式計(jì)算每筆債項(xiàng)的信用風(fēng)險(xiǎn)資本要求(K)：
(1)公司、主權(quán)及商業(yè)銀行暴露
①非違約風(fēng)險(xiǎn)暴露
②違約風(fēng)險(xiǎn)暴露
(2)零售暴露
根據(jù)對(duì)商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系依賴程度的不同，內(nèi)部評(píng)級(jí)法又分為初級(jí)法和高級(jí)法兩種：
①初級(jí)法要求商業(yè)銀行運(yùn)用自身客戶評(píng)級(jí)估計(jì)每一等級(jí)客戶違約概率，其他風(fēng)險(xiǎn)要素采用監(jiān)管*的估機(jī)值;
②高級(jí)法要求商業(yè)銀行運(yùn)用自身二維評(píng)級(jí)體系自行估計(jì)違約概率、違約損失率、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露、期限。
初級(jí)法和高級(jí)法的區(qū)分只適用于非零售暴露，對(duì)于零售暴露，只要商業(yè)銀行決定實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法，就必須自行估計(jì)PD和LGD。
【單選】《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于()的方法來計(jì)量違約概率、違約損失，并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的資本要求。
A.外部評(píng)級(jí)體系
B.內(nèi)部評(píng)級(jí)體系
C.宏觀評(píng)級(jí)體系
D.微觀評(píng)級(jí)體系
答案：B
1.違約相關(guān)性及其計(jì)量
相關(guān)性是描述兩個(gè)聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系，而不僅僅是指兩個(gè)事件概率的簡(jiǎn)單乘積。違約相關(guān)性的計(jì)量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。
(1)相關(guān)系數(shù)
線性相關(guān)是最常見的一種相關(guān)，可用統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常見的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)來計(jì)量。
【單選】X、Y分別表示兩種不同類型借款人的違約損失，其協(xié)方差為0.08，X的標(biāo)準(zhǔn)差為0.90，Y的標(biāo)準(zhǔn)差為0.70，則其相關(guān)系數(shù)為()。
A.0.630
B.0.072
C.0.127
D.0.056
答案：C
對(duì)于非線性相關(guān)，可通過秩相關(guān)系數(shù)(Spearman)和坎德爾系數(shù)(Kendall)進(jìn)行計(jì)量。
上述相關(guān)性計(jì)量在數(shù)學(xué)上都具有良好的性質(zhì)，目前在金融工程領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用，但它們共同的缺點(diǎn)是只能刻畫兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度，卻無法通過各變量的邊緣分布刻畫出兩個(gè)變量的聯(lián)合分布。希望通過單比債項(xiàng)的不同損失分布來計(jì)算組合的損失分布，可以采用連接函數(shù)。
(2)連接函數(shù)
連接函數(shù)是一個(gè)把單變量概率密度函數(shù)連接成聯(lián)合分布函數(shù)的函數(shù)。
2.信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型
根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類：
l解析模型。通過一些簡(jiǎn)化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是需要建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。
l仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。
(1) CreditMetrics模型
CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。
①信用風(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級(jí)表示。
②信用工具(包括貸款、私募債券等)的市場(chǎng)價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場(chǎng)價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。
③CreditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險(xiǎn)。
④由于CreditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn)，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。
【單選】CreditMetrics模型使用了()這一概念來反映單一信用工具對(duì)真?zhèn)€組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。
A.秩相關(guān)系數(shù)
B.連接函數(shù)
C.信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)
D.違約概率
答案：C
(2) Credit Portfolio View模型
麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型直接將將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。Credit Portfolio View模型可以看做是CreditMetrics模型的一個(gè)補(bǔ)充，因?yàn)樵撃Ｐ碗m然在違約計(jì)量上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計(jì)算出來，但對(duì)于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要?dú)v史數(shù)據(jù)來計(jì)算，只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。該模型本身并不能計(jì)量出完整的等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。
【單選】多重信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型被廣泛應(yīng)用于國(guó)際銀行業(yè)中，其中()直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型的一系列參數(shù)值。
A. CreditMetric模型
B. Credit Portfolio模型
C. Credit Risk +模型
D. KMV模型
答案：B
(3) Credit Risk+模型
Credit Risk+模型是根據(jù)針對(duì)火災(zāi)險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理，對(duì)貸款組合違約率進(jìn)行分析的，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。Credit Risk+模型認(rèn)為，貸款組合中不同類型的貸款同時(shí)違約的概率是很小的且相互獨(dú)立，因此，貸款組合的違約率服從泊松分布。
3.組合損失的壓力測(cè)試
根據(jù)巴塞爾委員會(huì)2005年的定義，壓力測(cè)試是一種風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，用于評(píng)估特定事件或特定金融變量的變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)狀況的潛在影響。
作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險(xiǎn)管理手段的有效補(bǔ)充，壓力測(cè)試早期主要用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理，但隨著時(shí)間的推移，業(yè)界也逐漸開始利用壓力測(cè)試來補(bǔ)充信用風(fēng)險(xiǎn)模型的不足。
壓力測(cè)試主要采用敏感性分析的情景分析方法。敏感性分析用來測(cè)試單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素或一小組密切相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素的假定運(yùn)動(dòng)(如收益曲線的平移)對(duì)組合價(jià)值的影響;情景分析模擬一組風(fēng)險(xiǎn)因素(如股權(quán)價(jià)格、匯率和利率)的多種情景對(duì)組合價(jià)值的影響。敏感度測(cè)試著重分析特定風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)組合或業(yè)務(wù)單元的影響，而情景分析評(píng)估所有風(fēng)險(xiǎn)因素變化的整體效應(yīng)，更頻繁地用于機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)的壓力測(cè)試。
盡管壓力測(cè)試并不困難，但過多的壓力測(cè)試并不意味著抓住了風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)質(zhì)和要害，也不意味著高水平的風(fēng)險(xiǎn)管理。而且，由于每次壓力測(cè)試只能說明時(shí)間的影響程度，卻并不能說明事件發(fā)生的可能性，使得管理者對(duì)眾多的壓力測(cè)試結(jié)果難以分清主次，因而對(duì)決策的幫助并不大。此外，壓力測(cè)試只是對(duì)組合短期風(fēng)險(xiǎn)狀況的一種衡量，因此屬于一種戰(zhàn)術(shù)性的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。
國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)是指經(jīng)濟(jì)主體在與非本國(guó)居民進(jìn)行國(guó)際經(jīng)貿(mào)與金融往來時(shí)，由于別國(guó)經(jīng)濟(jì)、政治和社會(huì)等方面的變化而遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)不僅包括一個(gè)國(guó)家政府未能履行其債務(wù)所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)(主權(quán)風(fēng)險(xiǎn))，也包括主權(quán)國(guó)家以直接或間接方式影響債務(wù)人履行償債義務(wù)的能力和意愿。對(duì)國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量可以通過主權(quán)評(píng)級(jí)來實(shí)現(xiàn)。
主權(quán)評(píng)級(jí)指各國(guó)直接或間接影響債務(wù)人履行其對(duì)外償付義務(wù)的能力和意愿的測(cè)試與排名。目前，比較通用的主權(quán)評(píng)級(jí)模型是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家坎托和帕克(Cantor & Packer,1996)提出的，CP模型回歸了標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪賦予的主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，利用49個(gè)國(guó)家的橫截面數(shù)據(jù)，測(cè)量出主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)中作為決定因素的8個(gè)變量：
①人均收入：人均GNP (千美元)。
② GDP增長(zhǎng)：年均實(shí)際GDP增長(zhǎng)(%)。
③通貨膨脹：年均消費(fèi)價(jià)格通脹率(%)。
④財(cái)政平衡：相對(duì)于GDP的中央財(cái)政年均盈余(%)。
⑤外部平衡：相對(duì)于GDP的資本項(xiàng)目年均順差(%)。
⑥外債：相對(duì)于出口的外幣債務(wù)(%)。
⑦經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)：IMF的工業(yè)化國(guó)家分類(1=工業(yè)化;0=非工業(yè)化)。
⑧違約史指標(biāo)：1970年以來的外幣債務(wù)違約(1=違約;0=未違約)。
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朱特勒和麥卡錫(Juttner & McCarthy,2000)對(duì)上述CP模型適用亞洲金融危機(jī)之后的新興市場(chǎng)國(guó)家主權(quán)評(píng)級(jí)的情況進(jìn)行了分析，增加了下述5個(gè)變量，并運(yùn)用回歸分析對(duì)CP模型進(jìn)行了擴(kuò)展：
⑨利差變量：某國(guó)和美國(guó)相同期限的政府債務(wù)之間的利率差。
⑩金融部門潛在問題資產(chǎn)占GDP的百分比。
⑪金融系統(tǒng)因政府而產(chǎn)生的或有負(fù)債與GDP之比。
⑫私人部門信貸增長(zhǎng)的變化率(用對(duì)GDP的百分率表示)。
⑬實(shí)際匯率變量(用購(gòu)買力平價(jià)作為均衡基點(diǎn))。
與其他信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)/評(píng)分相比，主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)需要更多的經(jīng)驗(yàn)判斷，與其說它是一門精確的科學(xué)，不如說它是一門蘊(yùn)含著不可預(yù)見性的藝術(shù)。
2.內(nèi)部評(píng)級(jí)法
內(nèi)部評(píng)級(jí)法要去商業(yè)銀行建立健全的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，自行預(yù)測(cè)違約概率(PD.、違約損失率(LGD.、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD.、期限(M)等信用風(fēng)險(xiǎn)因素，并根據(jù)如下權(quán)重公式計(jì)算每筆債項(xiàng)的信用風(fēng)險(xiǎn)資本要求(K)：
(1)公司、主權(quán)及商業(yè)銀行暴露
①非違約風(fēng)險(xiǎn)暴露
②違約風(fēng)險(xiǎn)暴露
(2)零售暴露
根據(jù)對(duì)商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系依賴程度的不同，內(nèi)部評(píng)級(jí)法又分為初級(jí)法和高級(jí)法兩種：
①初級(jí)法要求商業(yè)銀行運(yùn)用自身客戶評(píng)級(jí)估計(jì)每一等級(jí)客戶違約概率，其他風(fēng)險(xiǎn)要素采用監(jiān)管*的估機(jī)值;
②高級(jí)法要求商業(yè)銀行運(yùn)用自身二維評(píng)級(jí)體系自行估計(jì)違約概率、違約損失率、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露、期限。
初級(jí)法和高級(jí)法的區(qū)分只適用于非零售暴露，對(duì)于零售暴露，只要商業(yè)銀行決定實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法，就必須自行估計(jì)PD和LGD。
【單選】《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于()的方法來計(jì)量違約概率、違約損失，并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的資本要求。
A.外部評(píng)級(jí)體系
B.內(nèi)部評(píng)級(jí)體系
C.宏觀評(píng)級(jí)體系
D.微觀評(píng)級(jí)體系
答案：B