PD：
违约率是指借款人出现违约风险的可能性，是决定信用风险的核心变量。
●Z—Score模型:
Z= 1．2X1+1．4x2+3．3X3+0．6x4+1．0X5
  其中，x 为营运资本与总资产的比率；x2为保留盈余与总资产的比率;X3为息税前收益与总资产的比率;x4为股权市值与债务面值的比率；x5为销售收入与总资产的比率.当z值<1．81时，企业违约；当z值〉2．67时，企业不会违约；当z介于1．81和2．67之间时为灰区域。
  线性判别模型以财务指标为基础对企业信用进行分析，得到的企业信用评分值能反映企业在一定时期内的信用状况(如违约或不违约)，并且该模型具有较强的操作性、适用性及预测能力，是国内外预测企业违约的主流模型之一。许多金融机构用它预测信用风险。
●Logistic模型
    Logistic模型的基本思路：将已违约和非违约样本进行分类（0-1分类）选取一组指标作为解释变量。取得这些先验数据的样本后，将PD设为违约率，取PD／(1一PD)的自然对数，即对PD作Logistic转换，建立回归方程进行分析，并根据银行、投资者的风险偏好程度设定违约边界，由此确定分析对象是否属于违约组.
从20世纪80年代起,Logistic模型开始成为判断企业是否违约的一种主流方法。与线性判别模型相比，它的主要优点是对破产的先验概率或样本数据分布不作任何假设.但Logistic模型也存在一些不足：（1)由于采用极大似然估计法来估计参数，该模型需要的样本数量较多；（2)对中间领域的判别敏感性较强，使模型预测结果不稳定；（3)在违约率接近1或0时，模型会出现低估现象,在违约率接近0．5时，模型会出现高估现象.
●KMV模型。
  真正基于BSM模型的期权定价理论来预测企业违约率的是美国KMV公司开发的Credit—Monitor模型,并提出了理论预期违约率和经验预期违约率两个概念.
基于股票市场的结构化模型具有前瞻性，能够对上市公司信用价值进行逐日盯市的连续评估，其是对单个公司而言,该模型是一种有用的早期预警系统.
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BASLEII对PD的数据要求: 5年以上的数据.

LGD提 纲：

一、LGD的基本范畴界定
(一)基本定义
违约是指借款人不能按事先达成的协议履行其义务，使银行面临经济损失的状态。损失是指经济损失,在计量时应考虑所有的相关因素，包括重要的折扣效应．以及贷款清收过程中较大的直接成本和间接成本。违约风险暴露则是指因借款人可能违约而带来损失的预期暴露。因此,LGD定义可以定义为债务人(借款人)违约的情况下对债权人（银行)特定的一笔业务(债项）造成的经济损失和该笔业务的风险暴露的比值。用公式表示为：
LGD=违约损失/违约风险暴露
=1—（挽回值一挽回成本)／违约风险暴露；
  =1—挽回概率
巴塞尔协议IRB基本法对监管部门提供的LGD值进行分类处理。主要内容为：所有无担保或抵押贷款的 LGD为 45％房地产抵押贷款和应收账款抵押贷款的LGD为 35%，由其他抵押品（不包括因贷款违约得到的实物资产）担保贷款的LGD为 40%.
(二)主要特征：
LGD有几个明显的特征：
LGD与抵押品情况和担保情况关系密切；
是与债项优先级别有关；
是和行业、资产特性有关；
LGD战队成员是和PD正相关;
是研究历史短，量化较为困难；
实务工作中通常采用1-挽回概率（recovery rate，简称RR）来表示。
(三)概念层次
一般认为，LGD的测算有4个层次：
第一层次:计算某一债项的LGD;
第二层次：计算某一债项等级的LGD。就是在一定时间内(通常是1年），一个债项等级内所有发生违约的债项的损失之和与风险暴露之和的比率。
第三层次:对某一债项LGD均值的估算。通过打分卡确定某一债项的等级.然后用该债项等级的历史平均值作为估计值，也可以利用回归的方法对某一债项的LGD进行预测。预测的LGD属于平均违约损失率.传统的方法多属于这个层次的研究。
第四层次：对某一债项衰退期LGD。即条件LGD进行预测估计。根据巴塞尔新资本协议要求银行业在实施IRB法高级法时,银行必须估计每笔贷款的违约损失率。目的是反映经济衰退状况，把握相关风险。
二、违约损失率的估算方法