信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。80年代末以来，随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧，各国银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战。世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破产的主要原因就是信用风险。因此，国际金融界对信用风险的关注日益加强,如旨在加强信用风险管理的《巴塞尔协议》已在西方发达国家全面实施。信用风险评估方法不断推陈出新，管理技术正日臻完善,许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。
一、现代信用风险模型迅速发展的动因
近年来，信用风险的计量和管理方法发生了革命性的变化。与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相对比，新一代的金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这一领域,产生了一批新技术和新思想。随之而来，在传统信用评级方法基础上产生了一批信用风险模型，这些模型受到了业内人士的广泛关注。信用风险模型主要是通过数学手段对历史数据进行统计分析，从而对有关群体或个体的信用水平进行定性或者定量评估，并对其未来行为的信用风险进行预测，提供信用风险防范的有效依据和手段。信用风险模型的提出和发展之所以受到广泛关注，主要基于以下原因：
1、公司倒闭的结构性增加
尽管近年来的经济萧条是在不同国家的不同时间发生,但对大多数关于倒闭的统计表明,与以前的经济萧条时期相比，公司倒闭显著增加。从某种程度上说,世界范围内的破产有了一个持久的或者说结构性增加。这可能是由于全球性竞争引起的,但不管怎么说，准确的信用风险分析显得比过去更加重要。
2、脱媒效应（disinter mediation）
随着资本市场扩张并涉及到中小企业，银行作为融资中介的地位削弱，银行和其他传统金融机构对获得贷款的公司（或者借贷者）的规模要求有越来越小的趋势，其信用等级要求也越来越低。资本市场的成长对传统金融机构的信用投资组合产生了一种“赢家咒语”（winner’s curse）效应。
3、抵押品价值降低及其波动增加
在亚洲金融危机发生的同时，在一些发达国家如瑞士、日本发生了银行危机。这些危机表明，有形资产价值和不动产的价值是很难通过清算来估计的。抵押品价值的不确定性越大，贷款的风险就越大。
4、资产负债表之外的衍生产品的增长
由于衍生工具市场的显著扩展，信用风险的增加必然带来对贷款帐目以外信用的分析需求。在美国大银行中，由场外交易（otc）的掉期和远期等衍生工具带来的表外风险的名义价值比他们贷款帐目价值的10倍还多。实际上，表外信用风险的增长是国际结算银行（bank for international settlemants即bis）在1993年规范风险资本的主要原因。
5、信息技术的进步
计算机系统的发展以及相关信息技术的发展，例如历史贷款数据库的发展，使得银行和其他金融机构有可能检测高效的建模技术，除了能分析贷款损失和价值分布函数及其分布的尾部形状，银行还可以利用现代组合理论的模型和技术对贷款组合进行积极而有效的管理。
6、bis对风险资本的规定
除了以上五个原因之外，银行发展新的信用风险模型最大的动力来自对bis订立的借贷资本强制规定的不满。现行的bis政策可以称为“万能”政策。不管贷款的规模、到期日和借方的信用水平如何，对私人部分的所有贷款都要遵循相同的8%资本保证金。因此,一个濒临破产的公司和一个aaa级的企业在贷款方面的待遇是相同的。很多大公司提议允许他们将内部信用风险模型用于计算并划分借贷者的信用等级。从1998年起，国际结算银行开始准许10家主要大银行使用市场内部风险模型，用于一般性的和特殊性的市场风险度量，并每天报告交易计划的一般资本需求。现代信用模型的出现给借贷市场带来了显著的变化，主要体现在大量信用衍生工具的出现和赊销市场的出乎意料的增长。银行等金融机构第一次能够积极地、准确地控制它们的信用风险，从而改善经济界或者银行自身的风险状况。
二 creditmetrics模型的基本思想
creditmetrics（信用计量）模型是j.p.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。
1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（transition matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。
2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将var的方法引入到信用风险管理中来。
3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。
4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。
三、kmv模型的基本思想
kmv模型是著名的风险管理公司kmv公司开发的一个信用风险计量模型。与creditmetrics从授信企业的信用评级变化的历史数据中分析出企业的信用状况不同，该模型采用了一种从授信企业股票市场价格变化的角度来分析出该企业信用状况的信用风险计量方法。
1、该模型最主要的分析工具是所谓的edf，即预期违约频率，是指授信企业在正常的市场条件下，在计划期内违约的概率。
2、违约被定义为授信企业不能正常支付到期的本金和利息，而且被认为在企业的市场价值（可用企业资产价值表示）等于企业负债水平时就会发生，因为此时该企业即便将其全部资产出售也不能完成全部偿还义务，因而在概念上会发生违约。正是基于对违约的这种理解，企业市场价值或资产价值的违约触发点（default point）被设定为与企业负债水平相等的企业资产价值水平。edf就是根据企业资产价值的波动性（通过该企业股票在市场上的波动性测算出来）来衡量的企业目前市场价值或资产价值水平降低到违约触发点水平的概率，即违约概率。
3、有关edf的信息被包含在公司上市交易的股票的价格之中。因此，只要分析公司的股票价格水平及其变化，就可以得到edf，即与该公司进行信用交易所面临的信用风险。这一信用风险信息还可以随着股票交易价格的最新变化而不断更新。通过对公司股票价格波动的分析来寻找其中包含的该公司信用状况的信息是edf模型的基本特点之一。
4、公司资产的市场价值从概念上被认为等于公司的债务加股东权益的全部负债。因此，通过观察借款公司的股票价格以及由此推导出公司债务的市场价值，kmv模型可以间接地衡量难以直接观察的借款公司资产的市场价值。
资产市价=账面负债+股权市价
5、由于公司负债的账面价值的波动性可以被视为0，所以，资产市价的波动性可以被视为等于公司股票市价的波动性（方差或标准差），即通过观察股票市价的波动性可以得到资产市价的波动性。
账面负债的波动性（以标准差表示）=0；资产市价的波动性=股权市价的波动性
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