專利名稱：基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法，屬于信用服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
信用評級對當代社會有極其重要的影響。不論是主權(quán)信用評級、企業(yè)信用評級、銀行信用評級，還是個人信用評級，若信用等級劃分不合理，必將誤導債權(quán)人和社會公眾。2008年下半年爆發(fā)的百年不遇的國際金融危機，就是由個人信 用620分以下的住房抵押貸款的次級貸款引起。信用評級包括指標篩選、打分、賦權(quán)、客戶評分以及信用等級劃分等步驟。其中，信用等級劃分至關(guān)重要。現(xiàn)有信用等級劃分主要通過信用評價得分屬于某個區(qū)間，或根據(jù)違約概率大于特定閾值的思路來劃分客戶所屬的信用等級。中華人民共和國知識產(chǎn)權(quán)局專利號為200810139934. 8的“征信評級管理咨詢系統(tǒng)”包括財務(wù)分析、信用評級、風險管理系統(tǒng)等15個模塊，具有結(jié)構(gòu)清晰，易于擴展，易于重用等特點。中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利號為201010546434. 3的“信用評級系統(tǒng)”為信用評級服務(wù)機構(gòu)提供了一種開展信用評級業(yè)務(wù)的信息化系統(tǒng)。美國專利商標局專利號為6965878的“Currency and credit ratingsystem for business-to-business transaction”通過信用得分屬于不同區(qū)間的方法來劃分信用等級。世界知識產(chǎn)權(quán)組織專利號為W0/2012/012623的“CREDIT RISK MINING”利用企業(yè)財務(wù)、宏觀環(huán)境等多種數(shù)據(jù)，提供了企業(yè)信用等級變化的概率測算、違約率測算等模型?，F(xiàn)有已公開的信用評級相關(guān)專利存在以下不足劃分的信用等級不滿足“信用等級越高、違約損失率越低”這一信用本質(zhì)屬性。導致很多在指標上看上去很完美的評級體系，對客戶評價時往往得到信用等級很高的客戶、對應(yīng)違約損失率反而不低的怪現(xiàn)象。本發(fā)明根據(jù)信用等級越高、違約損失率越低的金字塔原理，提出了一種基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法，確保調(diào)整后的信用等級劃分結(jié)果滿足“信用等級越高、違約損失率越低”的特征。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種滿足信用等級越高、違約損失率越低的信用本質(zhì)屬性的信用評級調(diào)整方法。本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)一種基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法，所述信用評級調(diào)整方法由信用等級劃分功能、設(shè)定調(diào)整標準功能、信用等級調(diào)整功能構(gòu)成，所述信用等級劃分功能包括設(shè)定劃分參數(shù)、輸出劃分結(jié)果，所述設(shè)定調(diào)整標準功能包括設(shè)定調(diào)整參數(shù)、輸出調(diào)整標準，所述信用等級調(diào)整功能包括數(shù)據(jù)分析、信用等級調(diào)整。
本發(fā)明所述信用評級調(diào)整方法包括如下步驟，步驟I:信用等級劃分步驟I. I :數(shù)據(jù)導入。將所有客戶的信用風險評價得分、應(yīng)收未收本息、應(yīng)收本息等源數(shù)據(jù)導入到Microsoft Office Excel文件中。步驟I. 2 :設(shè)定劃分參數(shù)。根據(jù)參數(shù)設(shè)定提示，輸入第I到第9個信用等級的客戶數(shù)所占比重 Pr P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8> P9 的值。步驟1.3 :輸出劃分結(jié)果。根據(jù)步驟I. 2不同信用等級的客戶數(shù)所占比重的值，進行信用等級劃分，劃分結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面。步驟2:設(shè)定調(diào)整標準
步驟2. I :設(shè)定調(diào)整參數(shù)。根據(jù)參數(shù)設(shè)定提示，輸入第I等級的初始違約損失率LGD1、第4等級的初始違約損失率LGD4的值。其他等級的違約損失率LGD2、LGD3、LGD5、LGD6、LGD7, LGD8, LGD9根據(jù)步驟2. 2的算法計算得到。步驟2. 2 :輸出調(diào)整標準。根據(jù)步驟2. I第I等級的初始違約損失率LGD :和第4等級的初始違約損失率LGD4，通過信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整算法，進行信用評級調(diào)整標準的確定，調(diào)整標準的結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面。基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整算法確保了調(diào)整后的信用等級劃分結(jié)果滿足“信用等級越高、違約損失率越低”的信用本質(zhì)屬性，算法包括(I)標準 I :各等級違約損失率遞增，即 0〈 LGD^LGD^ LGD3< LGD 4< LGD5< LGD6<
lgd7< lgd8<lgd9 ( I。(2)標準2 :限制相鄰等級違約損失率級差的變化范圍，即后一個違約損失率級差在0. 5-1. 5倍的前一個級差的范圍內(nèi)。步驟3:信用等級調(diào)整步驟3. I :數(shù)據(jù)分析。通過Microsoft Office Excel設(shè)定的每一個信用等級中，客戶數(shù)與該信用等級違約損失率的函數(shù)關(guān)系，從信用評價得分最低的客戶開始，逆向計算第9個等級每增加或減少一個客戶后的違約損失率的變化情況，通過與步驟2. 2的調(diào)整標準比較，將與調(diào)整標準中第9個等級違約損失率最接近的值作為調(diào)整后的第9個等級的違約損失率。步驟3. 2 :信用等級調(diào)整。將步驟3. I已經(jīng)劃分到第9個等級的客戶去掉，重復步驟3. I的步驟，重新計算每增加或減少一個客戶后的違約損失率的變化情況，以步驟2. 2的調(diào)整標準為基準，由低信用等級向高信用等級依次逆向確定其他信用等級的違約損失率，調(diào)整后的信用等級結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面。本發(fā)明通過Microsoft Office Excel設(shè)定的每一個信用等級中，客戶數(shù)與該信用等級違約損失率的函數(shù)關(guān)系，對不同信用等級的違約損失率進行Excel表上作業(yè)的調(diào)整，得到滿足步驟2. 2的標準I和標準2的、調(diào)整后的信用等級結(jié)果。本發(fā)明的效果與益處是一是本發(fā)明提供了“信用等級越高、違約損失率越低”信用評級調(diào)整方法，滿足了信用的本質(zhì)屬性。二是避免了無窮多次調(diào)整方可得到“信用等級越高、違約損失率越低”的調(diào)整結(jié)果；因為按照常理來調(diào)整信用評級結(jié)果，由于一個信用等級客戶數(shù)量或違約率的調(diào)整、勢必引起相鄰等級客戶數(shù)量和違約率的變化，由于任意兩點間的有理數(shù)是無窮多的常識，經(jīng)過人為調(diào)整滿足合理的信用等級劃分簡直是不可能的。三是商業(yè)銀行等債權(quán)人在清楚不同信用等級對應(yīng)的違約率的情況下，可以避免對盈虧平衡點以下等級的客戶進行貸款，減少貸款損失。利用該方法對中國郵政儲蓄銀行農(nóng)戶進行信用等級調(diào)整，分層隨機抽樣和T檢驗的研究結(jié)果表明對盈虧平衡臨界點以下信用等級的農(nóng)戶不予貸款，2009年能給 中國郵政儲蓄銀行減少損失I. 036億元。四是根據(jù)不同信用等級的違約狀況可以對貸款和債券等金融工具進行彌補違約風險溢酬的合理定價。五是本方法的信用評級調(diào)整結(jié)果，不但像現(xiàn)有研究和實踐那樣給出了客戶清償能力的信用等級排序，而且給出了每一個信用等級的違約率和違約損失，比現(xiàn)有的銀行信用評級系統(tǒng)揭示了更多、公眾更需要了解的信息。六是根據(jù)信用評級調(diào)整結(jié)果揭示的不同等級的違約率、可使商業(yè)銀行、債券投資者等債權(quán)人和社會公眾了解每一個信用等級的違約狀況，進行投資決策。


下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明圖I是未調(diào)整的不同信用等級的違約損失率金字塔分布圖。橫軸是違約損失率，縱軸是信用等級。圖2是調(diào)整標準的不同信用等級違約損失率金字塔分布圖。橫軸是違約損失率LGDk'，縱軸是信用等級k'。圖3是調(diào)整后的不同信用等級違約損失率金字塔分布圖。橫軸是違約損失率LGDk,縱軸是信用等級k。
具體實施例方式本發(fā)明揭示了一種基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法的工作流程。本發(fā)明的信用評級調(diào)整方法由信用等級劃分功能、設(shè)定調(diào)整標準功能、信用等級調(diào)整功能構(gòu)成，通過基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整算法，實現(xiàn)信用評級的調(diào)整，各功能包括(I)信用等級劃分功能設(shè)定劃分參數(shù)、輸出劃分結(jié)果。(2)設(shè)定調(diào)整標準功能設(shè)定調(diào)整參數(shù)、輸出調(diào)整標準。其中，調(diào)整標準根據(jù)基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整算法來實現(xiàn)。(3)信用等級調(diào)整功能數(shù)據(jù)分析、信用等級調(diào)整。如圖I所示，未調(diào)整的不同信用等級的違約損失率金字塔分布圖。橫軸是違約損失率，縱軸是信用等級。以中國某全國性大型商業(yè)銀行2044個農(nóng)戶數(shù)據(jù)為樣本，根據(jù)第I到第9個信用等級的客戶數(shù)所占比重PpPyPyPpPpPpPpPrPg的值,得到未調(diào)整的不同信用等級的違約損失率金字塔分布圖，如圖I所示。由圖I知，第6個信用等級的違約損失率小于第5個信用等級的違約損失率，即LGD6=0. 90% <LGD5=1. 04%，出現(xiàn)了信用等級越高、違約損失率反而不低的怪現(xiàn)象。
如圖2所示，調(diào)整標準的不同信用等級違約損失率金字塔分布圖。橫軸是違約損失率LGDk'，縱軸是信用等級k'。以中國某全國性大型商業(yè)銀行2044個農(nóng)戶數(shù)據(jù)為樣本，采用本發(fā)明基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法，得到調(diào)整標準的不同信用等級違約損失率金字塔分布圖。如圖3所示，調(diào)整后的不同信用等級違約損失率金字塔分布圖。橫軸是違約損失率LGDk,縱軸是信用等級k。以中國某全國性大型商業(yè)銀行2044個農(nóng)戶數(shù)據(jù)為樣本，利用本發(fā)明所述信用評級調(diào)整方法進行信用等級調(diào)整，得到調(diào)整后的不同信用等級違約損失率金字塔分布圖，如圖3所示。由圖3知，信用評級結(jié)果滿足“信用等級越高、違約損失率越低”的信用本質(zhì)屬性。
本發(fā)明所述方案實施步驟如下步驟I :信用等級劃分步驟I. I :數(shù)據(jù)導入。將所有客戶的信用風險評價得分、應(yīng)收未收本息、應(yīng)收本息等源數(shù)據(jù)，依據(jù)信用風險評價得分由高到低的次序?qū)氲組icrosoft Office Excel文件中。步驟I. 2 :設(shè)定劃分參數(shù)。根據(jù)不同信用等級的客戶數(shù)所占比重的參數(shù)設(shè)定提示，輸入第I到第9個信用等級的客戶數(shù)所占比重口丨化七七七七七七七的值。步驟1.3 :輸出劃分結(jié)果。根據(jù)步驟I. 2不同信用等級的客戶數(shù)所占比重的值，進行信用等級劃分，劃分結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面。以中國某全國性大型商業(yè)銀行2044個農(nóng)戶數(shù)據(jù)為樣本，根據(jù)第I到第9個信用等級的客戶數(shù)所占比重Pp P2> P3、P4、P5、P6> P7、P8> P9的值，得到信用等級劃分結(jié)果，如表I所示。由表I第3列知，第6個信用等級的違約損失率小于第5個信用等級的違約損失率，即LGD6=0. 90% <LGD5=1. 04%，出現(xiàn)了信用等級越高、違約損失率反而不低的怪現(xiàn)象。以表I第3列的未調(diào)整的違約損失率為橫軸，第2列的信用等級為縱軸，得到對應(yīng)的未調(diào)整的不同信用等級的違約損失率金字塔分布圖，如圖I所示。表I未調(diào)整的不同信用等級的違約損失率
權(quán)利要求
1.一種基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整方法，所述信用評級調(diào)整方法由信用等級劃分功能、設(shè)定調(diào)整標準功能、信用等級調(diào)整功能構(gòu)成，所述信用等級劃分功能包括設(shè)定劃分參數(shù)、輸出劃分結(jié)果，所述設(shè)定調(diào)整標準功能包括設(shè)定調(diào)整參數(shù)、輸出調(diào)整標準，所述信用等級調(diào)整功能包括數(shù)據(jù)分析、信用等級調(diào)整，其特征包括如下步驟， 步驟I:信用等級劃分 步驟1.1:數(shù)據(jù)導入，將所有客戶的信用風險評價得分、應(yīng)收未收本息、應(yīng)收本息等源數(shù)據(jù)導入到Microsoft Office Excel文件中； 步驟I. 2 :設(shè)定劃分參數(shù)，根據(jù)參數(shù)設(shè)定提示，輸入第I到第9個信用等級的客戶數(shù)所 的值； 步驟I. 3 :輸出劃分結(jié)果，根據(jù)步驟I. 2不同信用等級的客戶數(shù)所占比重的值，進行信用等級劃分，劃分結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面； 步驟2 :設(shè)定調(diào)整標準 步驟2. I :設(shè)定調(diào)整參數(shù)，根據(jù)參數(shù)設(shè)定提示，輸入第I等級的初始違約損失率LGDp第4等級的初始違約損失率LGD4的值，其他等級的違約損失率LGD2、LGD3、LGD5、LGD6、LGD7、LGD8, LGD9根據(jù)步驟2. 2的算法計算得到； 步驟2. 2 :輸出調(diào)整標準，根據(jù)步驟2. I第I等級的初始違約損失率LGD1和第4等級的初始違約損失率LGD4，通過信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整算法，進行信用評級調(diào)整標準的確定，調(diào)整標準的結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面； 基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級調(diào)整算法確保了調(diào)整后的信用等級劃分結(jié)果滿足“信用等級越高、違約損失率越低”的信用本質(zhì)屬性，算法包括 (1)標準I :各等級違約損失率遞增，即 0〈 LGD^LGD^ LGD3< LGD4< LGD5< LGD6< LGD7<LGD8<LGD9 ( I ； (2)標準2:限制相鄰等級違約損失率級差的變化范圍，即后一個違約損失率級差在O.5-1. 5倍的前一個級差的范圍內(nèi)； 步驟3:信用等級調(diào)整 步驟3. I :數(shù)據(jù)分析,通過Microsoft Office Excel設(shè)定的每一個信用等級中，客戶數(shù)與該信用等級違約損失率的函數(shù)關(guān)系，從信用評價得分最低的客戶開始，逆向計算第9個等級每增加或減少一個客戶后的違約損失率的變化情況，通過與步驟2. 2的調(diào)整標準比較，將與調(diào)整標準中第9個等級違約損失率最接近的值作為調(diào)整后的第9個等級的違約損失率; 步驟3.2 :信用等級調(diào)整，將步驟3. I已經(jīng)劃分到第9個等級的客戶去掉，重復步驟3. I的步驟，重新計算每增加或減少一個客戶后的違約損失率的變化情況，以步驟2. 2的調(diào)整標準為基準，由低信用等級向高信用等級依次逆向確定其他信用等級的違約損失率，調(diào)整后的信用等級結(jié)果直接顯示于Microsoft Office Excel界面。
全文摘要
一種基于信用等級與違約損失率匹配的信用評級系統(tǒng)與方法，由數(shù)據(jù)分析模塊、系統(tǒng)維護模塊、數(shù)據(jù)查詢模塊和報告制作模塊構(gòu)成，報告制作模塊具有保存信用評級結(jié)果、打印及預覽功能。滿足“信用等級越高、違約損失率越低”的信用本質(zhì)屬性，使商業(yè)銀行等債權(quán)人在清楚不同信用等級對應(yīng)的違約率的情況下，可以避免對盈虧平衡點以下等級的客戶進行貸款，減少貸款損失。本方法的信用評級調(diào)整結(jié)果，不但像現(xiàn)有研究和實踐那樣給出了客戶清償能力的信用等級排序，而且給出了每一個信用等級的違約率和違約損失，比現(xiàn)有的銀行信用評級系統(tǒng)揭示了更多、公眾更需要了解的信息。
文檔編號G06Q40/02GK102800016SQ20121020111
公開日2012年11月28日 申請日期2012年6月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月18日
發(fā)明者遲國泰, 程硯秋 申請人:大連理工大學