信用风险内部评级到底做什么？

第一步，收集和整理银行所有反映业务现实和经验的“数”和“据”，也就是数据收集。在此步骤中，需要收集全行系统内和系统外的数据，以及业务人员的经验。数据收集阶段是最关键也最耗时的，约占内部评级建设70%以上的时间，也最需要对业务有深入了解和丰富的经验。若不做此项工作，搭建内部评级法框架就是空中楼阁，无法实施。

第二步，对收集的数据进行分析，去伪存真，去粗存精，即数据清洗。这要求银行不仅有科学的方法和良好的工具，而且要对业务深入了解，这样才能识别真伪，去除虚假和噪声数据，建立一个能真实反映业务状况和经验的“数”“据”集合，来开发和检验揭示风险规律、预测风险的模型。

第三步，进入建模阶段。建模就是根据前两步得到的数据，采用统计模型（定量数据质量满意）、专家判断打分卡（定量数据质量不满意）或二者相结合的方法建立内部评级模型或模板。

第四步，对所建立的评级模型或模板，采用内部数据、外部数据或专家排序的方法进行验证。如果验证准确度能达到60%以上，说明这个模型或模板对银行客户的排序能力较强，得出的评分和评级基本上符合逻辑，比如好客户评分高，差客户评分低。

第五步，进一步计量风险，即估计客户的违约概率（PD）。虽然有了比较准确的评分或评级，就可用于客户准入、授信审批、信贷政策制定方面（这是内部评级的核心应用范围），但为了进一步计量风险，再采用内部违约经验法、统计模型法或映射外部评级法，把评分或评级映射到PD上。在求PD的过程中，监管机构要求使用不少于5年的数据，用于计算监管资本的PD估计值必须是反映经济周期的长期平均违约概率。如果银行能获得更长时期的历史数据，应采用更长的历史观察期，但不能将计算监管资本对风险参数估计的数据时间要求等同于对内部评级的要求，特别是不能教条地认为数据积累不满足计算监管资本的时间要求就不能开展内部评级。

第六步，评级应用。如上所述，有了评分或评级，就可以在客户准入、授信审批、信贷政策制定等核心应用范围使用。而估计了精确的PD之后，就可以在贷款定价（定价时PD用于计算贷款的风险成本）、限额管理、风险加权资产（risk weighted assets,RWA）计算、经济资本和风险调整后资本收益率（risk adjusted return on capital,RAROC）计算（绩效考核）等高级应用范围使用。