ZETA评分模型的应用领域有哪些

ZETA评分模型的应用领域包括：

1、信用政策。缺乏内部风险评分系统的机构可以通过ZETA的分值段与实际违约经验相结合的评分系统。ZETA等价评级（ZER）提供了处理不同区域、规模或所有权的客观且一致的方法。通过ZER结果与金融机构自己的评分结果相比较，可以分析一些异常现象以验证已给定的等级是否合适。

2、信用评审。随着借款者信用质量的提高或下降，这些模型能够为金融机构提供预先警告系统。

3、放贷。这些模型所提供的风险评估方法成本低而且速度快。通过利用分值与违约率之间的一致关系，可以在定价模型中考虑目标信用利差和意外损失。

4、证券化。由于它们提供了可靠而一致的信用语言，这些模型能够促进商业信贷的分层和结构化以实现证券化。实际上，这些模型是迎接90年代以后信用市场所面临的挑战的有效而严肃的方法。



ZETA评分模型的模型的主要内容

ZETA信用风险模型（ZETA Credit Risk Model）是继Z模型后的第二代信用评分模型 ，变量由原始模型的五个增加到了7个，适应范围更宽，对不良借款人的辨认精度也大大提高。

ZETA = ax1 bx2 cx3 dx4 ex5 fx6 gx7

模型中的a、b、c、d、e、f、g，分别是无法获得ZETA模型中其变量各自的系数。x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7分别表示模型中的7个变量，7个变量是：资产收益率、收益稳定性指标 、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标。

1.资产报酬率，采用税息前收益/总资产衡量。在以前的多变量研究中该变量表明评估公司业绩方面相当有效。

2.收入的稳定性，采用对X在5-10年估计值的标准误差指标作为这个变量的度量。收入上的变动会影响到公司风险，因此这种标准是相当有效的。

3.债务偿还，可以用人们所常用的利息保障倍数（覆盖率）即利税前收益/总利息偿付来度量，这是固定收益证券分析者和债券评级机构所采用的主要变量之一。

4.积累盈利，可以用公司的留存收益（资产减负债/总资产）来度量。该比率对于Z-score模型尤其有效，它需要考虑以下因素：公司年龄，公司股利政策，以及不同时期的获利记录。毫无疑问，不管是单变量法还是多变量法，该比率都是最重要的。

5.流动比率，可以用人们所熟悉的比率衡量。

6.资本化率，可以用普通股权益/总资本。在分子和分母中，普通股权益可以用公司五年的股票平均市场值衡量，而不是帐面值。五年平均市场值可以排除可能出现的严重、暂时性的市场波动，同时（与上述的X2）在模型中纳入了趋势的成分。

7.规模，可以用公司总资产的对数形式来度量。该变量可以根据财务报告的变动进行相应的调整。

信息共享信用风险的概念与度量

企业信用风险概念界定和度量方法关于信用风险的研究，国内外学者早在上世纪便已经展开了研究，信用风险 (Credit Risk),又称为违约风险，是金融风险的主要类型之一。信用风险是交 易中一方没能按照约定履行义务所造成的的经济损失风险，是因收信人无力归还 债务而导致的授信人利益受损的可能性。对其的相关研究也有了较多的研究成果, 分为了两局部：信用风险的测度以及风险的影响因素。信用风险测度的方式有多种，其中主观定性分析的方法是最为传统和常用的, 最典型的包括5P、5C、5W法等，这类方法大多是引入专家评估，由专家分析借 款人的还款能力等信息，从个人给出信用风险评价和建议，银监会主席刘明康在 2019年曾提出，银行在考察中小企业时可看“三品”，其中一品就是企业领导 者的人品。这种分析方法优点便是信用风险结论得来简单明了但缺点是由于依赖 于专家的主观评估因此具有个人强烈的主观意愿，相较于其他测度方法该结论的 可信度不高。信用评级又称资信评级，是由独立、专门机构对评价对象的多角度考察给定 的，主要关注考察对象的偿债意愿及能力，其结果简单、直观。度量企业信用风险的定量分析模型由多个，包括logit模型、多元判别模型， 其中Z-score方法在实际当中应用最为普遍。Z-score是通过四个指标来预期企 业的未来经营状况，进而计算出Z值，Z值越小，企业的财务状况越不容乐观。该数值高低与企业信用风险水平呈现负相关，随后在Z-score模型的基础 上，Altman, Haldeman Narayanan于1977年增加财务指标至七个更加全面地考 虑公司的状况，构建出了 ZETA信用评分模型。此外,KMV、Credit Risk . Credit-metrics等都是在信用风险量化时较有 代表性的管理模型。其中，KMV实际案例与近代的信用风险度量模型之一，该模 型认为债务人的资产市值会影响负债情况下贷款企业的信用风险。有学者通过将 该模型预测的违约概率与实际数据比照，发现对风险的敏感性较高，适合对上市 公司的违约风险进行预测。

企业中信用风险的概念界定和度量方法

企业信用风险概念界定和度量方法

关于信用风险的研究，国内外学者早在上世纪便已经展开了研究，信用风险 (Credit Risk),又称为违约风险，是金融风险的主要类型之一。信用风险是交 易中一方没能按照约定履行义务所造成的的经济损失风险，是因收信人无力归还 债务而导致的授信人利益受损的可能性。对其的相关研究也有了较多的研究成果, 分为了两局部：信用风险的测度以及风险的影响因素。

信用风险测度的方式有多种，其中主观定性分析的方法是最为传统和常用的, 最典型的包括5P、5C、5W法等，这类方法大多是引入专家评估。

信用评分模型是什么？分为哪些？

1、信用评分模型是什么？

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。

2、分为哪些？

（1）判别分析模型

判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。这种方法的理论基础是样本由两个分布有显著差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。

判别分析方法的优点适用于二元或多元性目标变量，能够判断，区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的而实践中的数据往往不是完全的正态分布，从而导致统计结果的不可靠性。

（2）决策树方法

决策树模型是对总体进行连续的分割，以预测一定目标变量的结果的统计技术。决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子构造的结果是一棵二叉或多叉树。构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。在实际中为进行个人信用分析选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。所有客户被划分为两类，即好客户的和坏客户，将客户信用状况转换为是否好客户”(值为1或0而后利用数据集合来生成一个完整的决策树。在生成的决策树中可以建立一个规则基。一个规则基包含一组规则每一条规则对应决策树的一条不同路径，这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树，采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。

决策树模型的优点:浅层的决策树视觉上非常直观，容易解释对数据的结构和分布不需做任何假设:可以容易地转化成商业规则。它的缺点在干:深层的决策树视觉上和解释上都比较困难决策树对样本量的需求比较大决策树容易过分微调于样本数据而失去稳定性和抗震荡性。

（3）回归分析法

回归分析法是目前为止应用最为广泛的一种信用评分模型这其中以著名的logistic回归为代表。除此之外，线性回归分析、probit回归等方法亦属于此类。最早使用回归分析的Orgler他采用线性回归模型制定了一个类似于信用卡的评分卡，他的研究表明消费者行为特征比申请表资料更能够预测未来违约可能性的大小。同数学规划方法中一样假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量自然就是违约率p回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线，回日分析的目标就是使目标变量值和实际的目标变量值之间的误差最小。因此最早将回归方法应用于信用评分研究的模型，就是简单的线性回归模型，目前基于logistic回归的信用评分系统应用最为普遍。