信用风险度量技术和方法在过去的几十年里,由于受到社会环境的变迁和各种经济因素的影响而发生了显著的变化。特别是20世纪90年代以来,在全球范围内,所有机构都面临着不断增加的信用风险,信用风险的度量研究已经成为今后若干年内风险研究领域最具挑战性的课题。对信用风险进行及时准确地度量,同时建立起具有早期预警和后期绩效评估等功能的风险管理机制,不仅在微观上有利于银行实现自身经营的安全性和赢利性,而且在宏观上有利于整个金融体系的稳定和经济健康、持续地发展。以国家开发银行为代表的开发性金融机构在我国经济和社会发展中居于举足轻重的地位,关系着国民经济命脉和经济安全。随着政策性银行商业化改革逐步提上日程,不断提高信用风险度量水平是开发性金融机构实现持续发展的必然要求。因此,深入研究适合我国经济和金融环境的开发性金融机构信用风险度量技术和方法具有十分重要的理论和现实意义。本文在学习借鉴国外银行业先进的、科学的信用风险度量技术和方法的基础上,结合我国的实际情况,围绕以国家开发银行为代表的开发性金融机构信用风险度量的技术和方法开展了五个方面的研究:一是对国内外信用风险度量技术、模型和方法的进行了比较分析;二是深入分析了开发性金融的基本原理和运行机理,从多个角度对开发性金融信用风险的成因进行了讨论;三是对政府信用风险评价体系的等级设置、指标筛选以及权重确定进行了深入的讨论;四是运用信息和数据处理技术深入分析了各项定性和定量因素对政策性银行信用风险的影响程度;五是从制度平台层面分析了信用风险量化管理体系建立过程中存在的主要难点。本文的主要创新之处:(1)总结出了开发性金融机构信用风险的三大特征:长期大额、高度集中、特殊风险主体;(2)提出了完善开发性金融信用风险度量体系和方法的基本思路:即根据风险主体特征将现有的公司类信贷资产划分为无政府组织增信的公司类资产和政府组织增信下的公司类资产并采用不同的信用风险度量方法。对于政府组织增信下的公司类资产,宜以打分卡为主,结合债项评级的信用风险度量方法为主,但是重点应放在对指标选取和权重确定的完善和修正上,不断提高方法的敏感性和有效性;而对于无政府组织增信的公司类资产,则可以在适用打分卡评级的基础上,研究使用统计模型建立PD、LGD的判别预测模型。(3)设计了以政府信用评级指标体系和地区信用评级指标相结合的政府信用风险评价体系,并选取了30个样本进行了实证研究,从而建立和完善了政府组织增信下的公司类资产信用风险度量方法。(4)根据各项因素对信用等级和资产质量分类等级的影响程度筛选出最显著的定量因素,进而利用其结果分别建立了基于Logistic模型的PD预测模型和基于多元线性判别分析模型和Logistic回归模型,以贷款到期的风险等级为被解释变量的判别分析模型,检验结果表明上述模型具有一定的稳定性和适用性。(5)提出了开发性金融信用风险量化管理体系的基本框架和包括风险评级模块结构和风险等级评定流程在内的核心基础架构,同时提出了信用风险量化管理体系的工作重点和制度保障措施。