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　　本節(jié)對信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量模型做了一些簡要的介紹，書中從單變量計(jì)量模型開始講起一直到Logistic模型應(yīng)用。鄙人對信用風(fēng)險(xiǎn)量化適用階段理解是：凡是可以計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)，在適用時(shí)應(yīng)列示該風(fēng)險(xiǎn)所在環(huán)境（社會(huì)系統(tǒng)層面或者公司整體層面）中的位置，這樣有利于通過比較預(yù)測，實(shí)現(xiàn)融資租賃行業(yè)的相對準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。囿于各種風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的計(jì)算路徑迥異，且融資租賃公司并非專業(yè)的信用評級公司，故此無大量財(cái)力物力實(shí)施大規(guī)模的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、評級等維護(hù)事務(wù)。為了工作實(shí)務(wù)中建立一種相對準(zhǔn)確和適用的信用風(fēng)險(xiǎn)及項(xiàng)目評審模型，先溫習(xí)一下基礎(chǔ)知識吧。待到有500個(gè)承租人的樣本的時(shí)候至少可以使用SPSS軟件用Logistic方法分析一下，從數(shù)據(jù)實(shí)證角度找出公司存量租賃業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)因果關(guān)系，以便于理性分析后支持業(yè)務(wù)拓展。
　　
　　一、單變量模型
　　
　　單變量模型是指使用單一變量通過一元判定對企業(yè)財(cái)務(wù)失敗風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測的模型。Fitzatrick最早研究發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境的公司其財(cái)務(wù)比率和正常公司相比有顯著的不同，并指出財(cái)務(wù)比率分別對企業(yè)未來具有猜測作用。Beaver在此基礎(chǔ)上提出了預(yù)測財(cái)務(wù)失敗的單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型。按比率在財(cái)務(wù)預(yù)警的影響力依次為：
　　
　　債務(wù)保障率=現(xiàn)金流量÷債務(wù)總額
　　
　　資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額÷資產(chǎn)總額
　　
　　資產(chǎn)收益率=凈收益÷資產(chǎn)總額
　　
　　Beaver認(rèn)為債務(wù)保障率能夠最好地判定企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況(誤判率最低)；其次是資產(chǎn)負(fù)債率，且離失敗日越近，誤判率越低。這些比值直到現(xiàn)在依舊在適用。
　　
　　二、多變量模型
　　
　　多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型是以財(cái)務(wù)比率為解釋變量，運(yùn)用數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法推導(dǎo)而建立起的標(biāo)準(zhǔn)模型。多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型主要包括多元線性判別分析模型和多元非線性回歸模型（如Logstic模型、Probit等。
　　
　　線性回歸參數(shù)訓(xùn)練過程示意圖
　　
　　目前國際上這類模型的應(yīng)用是最有效的，也被國際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界視為主流的方法。多元線性判別模型最著名的是Z計(jì)分模型和ZETA模型。Altman、Haldeman和Narayannan（1977）對Z評分模型進(jìn)行擴(kuò)展，建立了第二代模型即ZETA 模型。它選取1969-1975年的53 家破產(chǎn)公司和58家非破產(chǎn)公司，采用新的七變量指標(biāo)（資產(chǎn)報(bào)酬率、收入穩(wěn)定性、債務(wù)償還、積累盈利、流動(dòng)比率、規(guī)模），使新模型不僅適用于制造業(yè)，而且同樣有效地適用于零售業(yè)， 并且使對公司破產(chǎn)前1年和前5年的準(zhǔn)確度大大提高，精度分別為91%和70%。20世紀(jì)80年代，ZETA模型預(yù)測精度下降。Z計(jì)分模型和ZETA模型是多元線性判別模型的典型代表，對于信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量的影響是巨大的，直到現(xiàn)在人們還在使用它。由于違約與影響因素之間并非一定是線性的，作為一個(gè)著名的判別模型，其本身也存在很大的缺陷，但該模型在預(yù)測公司信用風(fēng)險(xiǎn)和破產(chǎn)方面都很有用，仍不愧為優(yōu)秀的判別模型，值得我們借鑒。
　　
　　X1=（流動(dòng)資產(chǎn)－流動(dòng)負(fù)債）／資產(chǎn)總額＝營運(yùn)資本／資產(chǎn)總額
　　
　　X2=留存收益／資產(chǎn)總額；
　　
　　X3=息稅前利潤／資產(chǎn)總額；
　　
　　X4=權(quán)益資本的市場價(jià)值／負(fù)債的賬面價(jià)值；
　　
　　X5=銷售收入／資產(chǎn)總額；
　　
　　Z 值越高，表明借款人處于較低的違約風(fēng)險(xiǎn)組別。如果Z 值低于特定臨界值（Altman最初設(shè)為1.81），則借款人被看做違約類的，對其貸款要慎重或拒絕貸款。若Z 值在1.8與2.675之間，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況不明朗；若Z值大于2.675 ，表明企業(yè)破產(chǎn)的可能性很小。
　　
　　示例：某融資租賃公司判別承租人破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)適用的Z評分模型
　　
　　關(guān)于KMV模型的介紹
　　
　　KMV模型是美國KMV公司歷時(shí)5年開發(fā)出的，基于莫頓（ Merton）期權(quán)定價(jià)理論，利用預(yù)期違約頻率（Expected Default Frequency，EDF）來計(jì)量公司的違約概率的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型。它充分利用了股票市場的價(jià)格及其公開信息，從而比較精確地估算出公司的資產(chǎn)價(jià)值和波動(dòng)性，進(jìn)而準(zhǔn)確計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中獲得了良好的效果。
　　
　　KMV模型基本思路是：貸款公司的違約與否決定于公司資產(chǎn)的市場價(jià)值，如果貸款到期時(shí)公司資產(chǎn)市場價(jià)值高于其債務(wù)（貸款），公司有動(dòng)力還款；當(dāng)公司資產(chǎn)市場價(jià)值小于其債務(wù)時(shí)，公司有違約的選擇權(quán)。因此對銀行來說，發(fā)放一種貸款，其支付（或收益）同賣出一份借款公司資產(chǎn)的看跌期權(quán)是同構(gòu)的，即一旦發(fā)生違約，相當(dāng)于公司履約期權(quán)，則銀行的支付相當(dāng)于貸款的本金及其資金的機(jī)會(huì)成本，而公司不違約，銀行可以取得利息收入，相當(dāng)于公司支付的期權(quán)費(fèi)。同樣道理，對融資租賃公司來說，租賃資產(chǎn)的租金能否得到償付，也取決于承租人（企業(yè)）的市場價(jià)值是否高于其債務(wù)（每年的租金償還被看成是債務(wù)利息），其支付（或收益）相當(dāng)于賣出一份承租人資產(chǎn)的看跌期權(quán)。與銀行略有不同的是租金償付是分期的，所以承租人在租金償付完之前，每當(dāng)發(fā)生資產(chǎn)價(jià)值下跌到負(fù)債之下時(shí)，均可履約（即違約），這樣一來，這個(gè)看跌期權(quán)便有了美式期權(quán)的性質(zhì)。換句話說，銀行貸款相當(dāng)于賣出一份歐式看跌期權(quán)。所以，融資租賃的違約風(fēng)險(xiǎn)比銀行貸款更大。
　　
　　KMV模型的實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)已經(jīng)在許多國際性的大銀行獲得較為廣泛的應(yīng)用，并取得了良好的效果。但對我國融資租賃公司來說，面對的承租企業(yè)大多數(shù)是未上市企業(yè)，其資產(chǎn)的市場價(jià)值及其變動(dòng)率等數(shù)據(jù)難于計(jì)算，所以應(yīng)用起來還有相當(dāng)?shù)睦щy。因此此種方式僅了解一下原理就可以，基本上不用此種風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型。中國的股市.....呵呵，或許融資租賃視界公司的全部客戶都是上市公司可以使用此類計(jì)量方法。
　　
　　總結(jié)
　　
　　對上述模型的比較與評價(jià)：上述分析可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的模型和方法是比較多的，然而由于信用風(fēng)險(xiǎn)本身的固有特點(diǎn)，大家公認(rèn)和統(tǒng)一的模型和方法到目前還沒有出現(xiàn)，這是因?yàn)楦鞣N模型和方法其本身都存在著這樣或那樣的缺陷，特別是許多現(xiàn)代的模型和方法是由西方學(xué)者提出來的，不加研究地照搬這些方法對于我國的國情更是不合適的，因此有必要對這些模型和方法進(jìn)行分析、比較、評價(jià)。
　　
　　來源:租賃視界，內(nèi)容參考《融資租賃風(fēng)險(xiǎn)管理》， 讀者-坤FL等

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