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x银行银行账户信用风险暴露分类办法（试行）
第一章　总　　则
第一条　为规范x银行银行账户信用风险暴露分类工作，提高信用风险加权资产计量的准确性，根据我国银监会监管要求和x银行有关规定，参照巴塞尔新资本协议内部评级法对商业
银行的要求，制定本办法。
第二条　本办法所称银行账户信用风险暴露是指交易账户以外的承担信用风险的所有表内外资产。交易账户定义参见《x银行交易账户和银行账户划分管理办法（试行）》。
第三条　x银行采用权重法和内部评级法计量信用风险加权资产时，需对银行账户信用风险暴露分别进行分类。
第四条　信用风险暴露分类工作遵循以下原则：
（一）客观性原则。风险暴露分类要真实、客观地反映各类资产的风险属性。
（二）统一性原则。要在集团层面执行一致的风险暴露分类原则和标准，并保持分类标准的稳定性。
（三）及时性原则。当出现影响风险暴露分类的因素时，应及时、动态地根据资产属性对风险暴露类别进行调整。
第二章　权重法下信用风险暴露分类
第五条　采用权重法计算信用风险加权资产时，将资产负债表及其附注中的各类银行账户信用风险暴露分为现金类资产、对中央政府和中央银行的债权、对我国金融机构的债权、对在其他国家和地区注册金融机构的债权、对一般企业的债权、对微小企业的债权、对个人的债权、租赁资产余值、股权和其他。
第六条　现金类资产包括现金、黄金及存放人民银行款项。
第七条　对中央政府和中央银行的债权包括对我国中央政府的债权、对人民银行的债权、对其他国家和地区的中央政府和中央银行的债权。
第八条　对我国金融机构的债权包括对我国政策性银行的债权、对我国中央政府投资的金融资产管理公司的债权、对我国其他商业银行的债权、对我国其他金融机构的债权。
第九条　对在其他国家和地区注册金融机构的债权包括对其他国家和地区注册的商业银行的债权，对多边开发银行、国际清算银行及国际货币基金组织的债权，对其他金融机构的债权。多边开发银行包括世界银行集团、亚洲开发银行、非洲开发银行、欧洲复兴开发银行、泛美开发银行、欧洲投资银行、北欧投资银行、加勒比海开发银行、伊斯兰开发银行、欧洲理事会开发银行。
第十条　对个人的债权包括个人住房抵押贷款和对个人的其他债权。
第十一条　对微小企业的债权包括x银行按照国家相关部门规定的微小企业认定标准，对单家企业（或企业集团）的授信总额不超过５００万元，采用组合方式进行管理的债权。
第十二条　对一般企业的债权主要包括对企业法人、事业法人、机关法人、社团法人和其他经济组织（含个人独资企业、合伙企业）的债权，但不含本办法界定的对中央政府和中央银行的债权、对我国金融机构的债权、对在其他国家和地区注册金融机构的债权、对微小企业的债权。
第十三条　股权包括对金融机构股权风险暴露、对工商企业股权投资风险暴露和其他股权风险暴露。
第十四条　其他资产包括联行往来、外汇买卖及同城票据交换等资产，非自用不动产，未扣除的净递延税资产和其他表内资产。
第三章　内部评级法下信用风险暴露分类
第十五条　内部评级法计算信用风险加权资产时，将信用风险暴露分为主权风险暴露、金融机构风险暴露、零售风险暴露、公司风险暴露、股权风险暴露和其他风险暴露。
第十六条　主权风险暴露包括对主权国家或经济实体区域及其中央银行、多边开发银行、国际清算银行和国际货币基金组织等的债权。
第十七条　金融机构风险暴露包括银行类金融机构风险暴露和非银行类金融机构风险暴露。银行类金融机构包括在中华人民共和国境内设立的商业银行、城市信用合作社等吸收公众存款的金融机构，以及在中华人民共和国境外注册并经所在国家或者地区金融监管当局批准的存款类金融机构。非银行类金融机构包括经批准设立的证券公司、保险公司、信托公司、财务公司、金融租赁公司、汽车金融公司、货币经纪公司、资产管理公司、基金公司以及其他受金融监管当局监管的机构。
第十八条　零售风险暴露包括个人住房抵押贷款、合格循环零售风险暴露和其他零售风险暴露。
（一）个人住房抵押贷款包括以购买个人住房为目的并以所购房产为抵押的贷款。
（二）合格循环零售风险暴露包括各类无担保、且对单一客户最大信贷余额不超过１００万元等额人民币的个人循环贷款。
（三）其他零售风险暴露包括除个人住房抵押贷款和合格循环零售风险暴露之外的所有对自然人的债权，以及对微小企业的债权。
第十九条　公司风险暴露主要包括对企业法人、事业法人、机关法人、社团法人和其他经济组织（含个人独资企业、合伙企业）的债权，但不包括本办法界定的对主权、金融机构、零售的债权。
第二十条　根据债务人类型及其风险特征，公司风险暴露分为专业贷款、中小企业风险暴露和一般公司风险暴露。
第二十一条　专业贷款是指公司风险暴露中同时具有如下特征的债权：
（一）债务人通常是一个专门为实物资产融资或运作实物资产而设立的特殊目的实体。
（二）债务人基本没有其他实质性资产或业务，除了从被融资资产中获得的收入外，没有独立偿还债务的能力。
（三）合同安排给予x银行对融资形成的资产及其所产生的收入有相当程度的控制权。
第二十二条　专业贷款划分为项目融资、物品融资、商品融资和产生收入的房地产贷款。
第二十三条　项目融资除符合专业贷款的特征外，还应同时具有如下特征：
（一）债务人通常是为建设、经营该项目或为该项目融资而专门组建的企业法人。
（二）融资用途通常是用于建造一个或一组大型生产装置或基础设施项目，包括对在建项目的再融资。
（三）还款资金来源主要依赖该项目产生的销售收入、补贴收入或其他收入，一般不具备其他还款来源。
第二十四条　物品融资除符合专业贷款的特征外，还应同时具有如下特征：
（一）债务人取得融资资金用于购买特定实物资产，如船舶、航空器、轨道交通工具等。
（二）还款来源主要依靠已用于融资、抵押或交给贷款人的特殊资产创造的现金流。这些现金流可通过一个或几个与第三方签订的出租或租赁合约实现。
第二十五条　商品融资除符合专业贷款的特征外，还应同时具有如下特征：
（一）为可在交易所交易的储备、存货或应收的商品（如原油、金属或谷物）进行的结构性短期融资。
（二）债务人没有其他实质性资产，主要依靠商品销售的收益作为还款来源。
（三）贷款评级主要反映贷款自我清偿的程度及银行组织该笔交易的能力，而不反映债务人的资信水平。
第二十六条　产生收入的房地产贷款除符合专业贷款的特征外，还应同时具有如下特征：
（一）债务人一般是一个专门开发融资项目的公司，也可是从事房地产建设或拥有房地产的运营公司。
（二）融资用途是房地产（如用于出租的办公室建筑、零售场所、多户的住宅、工业和仓库场所及旅馆）的开发、销售或出租，以及土地整理、开发和储备等。
（三）还款主要依赖于贷款所形成房地产的租金、销售收入或土地出让收入。
第二十七条　除上述特征外，专业贷款的划分和认定还应遵循以下规则：
（一）电厂（包括风电、水电、火电、核电项目），铁路、公路、桥梁、隧道、轨道交通、港口码头，大型水利设施、供水、供气等其他大型基础设施类项目，可划分为项目融资。
（二）债务人分多期开发一个项目，或债务人在可预见未来进行后续工程建设的，不认定为专业贷款。债务人专门运作２个（含）以上项目的，若我行贷款同时覆盖所有项目、还款来源于所有项目收入的，可认定为专业贷款；只经营其中某个项目的，不认定为专业贷款。
（三）采用信用方式放款的，可认定为专业贷款；对于采用多种担保方式的贷款，若第三方提供抵押、质押、保证担保（个人提供担保的除外）覆盖的贷款金额比例达到５０％（含）以上，不认定为专业贷款。项目在建设期和经营期存在不同担保方式的，应根据风险暴露认定时点项目的进展情况分析其担保方式是否符合上述规定。
（四）对于项目公司的建设、运营采取法律上明文规定的ＢＯＴ或类似形式的，可认定为专业贷款。ＢＯＴ（建设－经营－转让），是指政府通过合同授权项目公司以一定期限的特许专营权，许可其融资建设和经营特定的公共基础设施，并准许其通过向用户收取费用或出售产品以清偿贷款、回收投资并赚取利润，特许权期满时，基础设施无偿移交给政府。
第二十八条　中小企业风险暴露是对报告期年度销售额不超过３亿元人民币的企业债务人的债权。
第二十九条　一般公司风险暴露是指中小企业风险暴露和专业贷款之外的其他公司风险暴露。
第三十条　股权风险暴露是指x银行直接或间接持有的股东权益，并同时满足如下条件：
（一）持有该项金融工具获取收益的主要来源是未来资本利得，而不是随时间所产生的收益。
（二）该项金融工具不可赎回，不属于发行方的债务。
（三）对发行方资产或收入具有剩余索取权。
第三十一条　符合下列条件之一的金融工具划分为股权风险暴露：
（一）与商业银行一级资本具有同样结构的工具。
（二）属于发行方债务但符合下列条件之一的金融工具：
１．发行方可无限期推迟债务清偿；
２．债务须由发行方通过发行固定数量的股票来清偿，或允许按照发行者意愿通过发行固定数量的股票来清偿；
３．债务须由发行方通过发行不定数量的股票来清偿，或允许按照发行者意愿通过发行不定数量的股票来清偿，且不定数量股票价值变化与债务价值的变动高度相关；
４．持有方有权要求以股票方式清偿债务，但以下情形除外：对可交易的工具，商业银行能证明且银监会也认可该工具更具有发行者的债务特征；对不可交易的工具，商业银行能证明且银监会也认可该工具应作为债务处理。
第三十二条　其他风险暴露包括购入应收账款和资产证券化风险暴露。
第三十三条　购入应收账款是指销售方将其现在或将来的基于其与买入方订立的商品、产品或劳务销售合同所产生的应收账款，根据契约关系以有追索权或无追索权方式转让给商业银行所形成的资产。购入应收账款可分为合格购入公司应收账款和合格购入零售应收账款。
第三十四条　购入零售应收账款纳入零售风险暴露。购入公司应收账款原则上应纳入公司风险暴露。合格购入公司应收账款应同时满足以下条件：
（一）销售方与买入方订立的销售合同真实、公平、合法、有效，且销售方能够提供完整的应收账款债权证明。
（二）销售方与x银行之间无任何关联关系，该应收账款未由x银行直接或间接发起。
（三）集团公司内部企业之间、关联企业之间发生的应收账款，不属于合格应收账款。
（四）x银行对所有应收账款的收益或按比例分摊的收益拥有债权。
第三十五条　资产证券化风险暴露是指x银行在参与资产证券化交易过程形成的信用风险暴露。资产证券化风险暴露包括（但不限于）我行持有资产支持证券、提供信用增级、流动性支持、开展利率互换、货币互换或信用衍生工具以及进行分档次抵补的担保形成的风险暴露。
第三十六条　对不符合主权风险暴露、金融机构风险暴露、零售风险暴露、股权风险暴露和其他风险暴露分类标准且承担信用风险的资产，纳入公司风险暴露分类。
第四章　组织实施
第三十七条　信用风险暴露分类工作在高级管理层的统一领导下，由各客户部门以及风险管理、财务会计、资产负债、信贷管理、运营管理、科技、审计等部门分工负责，共同实施。
第三十八条　高级管理层负责审批信用风险暴露分类政策，审定信用风险暴露的分类规则。
第三十九条　客户部门以及财务会计、资产负债、信贷管理、运营管理等部门根据职责分工，负责认定信用风险暴露的风险属性，并审核信用风险暴露数据的准确性、全面性和一致性。
第四十条　风险管理部门负责制定信用风险暴露分类政策和规则，并根据风险属性对信用风险暴露进行分类认定。
第四十一条　科技部门负责开发、优化信用风险暴露分类的ＩＴ系统，建立系统保障机制，确保系统正常运行。
第四十二条　审计部门负责对信用风险暴露分类的规则、过程、系统进行审计，评估信用风险暴露分类的准确性。
第四十三条　x银行采用批量认定和逐笔认定相结合的方式开展信用风险暴露分类认定工作。
（一）对于风险属性明确的信用风险暴露，根据统一的分类规则，通过ＩＴ系统进行批量认定。
（二）对于个别难以认定风险属性的信用风险暴露，由总行风险管理部逐笔进行分类，提交有权认定人审批。
第五章　附　　则
第四十四条　本办法由总行负责制定、解释和修订。
第四十五条　本办法适用于x银行境内、外机构。
第四十六条　本办法自印发之日起试行，试行期两年。
附件２：
x银行内部评级风险参数量化管理办法（试行）
第一章　总　　则
第一条　为规范x银行内部评级风险参数的量化和管理，提高信用风险计量的客观性和准确性，根据我国银监会监管要求和x银行有关规定，参照巴塞尔新资本协议内部评级法对商业银行的要求，制定本办法。
第二条　本办法所称风险参数量化是指估计内部评级法下违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数的过程。本办法所称风险参数量化管理包括风险参数的估计、监控及优化等管理活动。
第三条　风险参数量化是x银行信用风险计量的基础性工作，风险参数量化结果是x银行信用风险管理和监管资本计算的重要依据。
第四条　风险参数量化遵循以下原则：
（一）统一性原则。要采用统一的方法和标准进行风险参数量化，确保量化结果在全行范围内可比。
（二）可靠性原则。参数估计要基于历史数据，借鉴专家经验，确保量化结果真实、可靠。
（三）稳健性原则。要考虑信用周期的影响，使参数量化结果既揭示历史和当前的特点，又反映未来发展趋势。
第五条　风险参数概念释义。
（一）违约概率是指债务人在未来一年时间内发生违约的可能性。
（二）违约损失率是指某一债项违约导致的损失金额占该债项违约风险暴露的百分比。
（三）违约风险暴露是指债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额。
（四）期限是指某一债项的剩余有效期限。
第六条　风险参数量化方法释义。
（一）统计模型法是指基于历史数据开发统计预测模型，得到风险参数量化结果的方法。
（二）外部基准法是指通过建立内部评级到外部基准的映射关系，得到风险参数量化结果的方法。
（三）内部违约经验法是指通过划分风险类别，利用内部违约经验，得到风险参数量化结果的方法。
第七条　本办法适用于x银行非零售风险暴露内部评级初级法和零售风险暴露内部评级法下的风险参数量化管理。非零售、零售风险暴露是指《x银行银行账户信用风险暴露分类办法（试行）》规定的内部评级法下金融机构、公司及零售风险暴露。
第二章　职责分工
第八条　风险参数量化管理在高级管理层的统一领导下，由客户部门以及风险管理、信贷管理、财务会计、资产负债、信息技术管理等部门分工负责，共同实施。
第九条　高级管理层是x银行风险参数量化管理的最高决策机构，主要负责审批风险参数量化管理的相关政策，并就风险参数量化结果及参数调整有关事项进行决策。
第十条　风险管理部门是风险参数量化管理的主管部门，主要负责研究制定风险参数量化管理的相关政策，统一风险参数量化的框架和理论方法，进行风险参数的估计、监控及优化，建立风险参数量化管理的文档体系。
第十一条　客户部门以及信贷管理、财务会计、资产负债等部门等是风险参数量化管理的参与部门，主要负责收集、录入、审核风险参数量化所需的数据，产出风险参数量化结果；将风险参数量化结果应用到实际业务中；在实际业务中观测风险参数量化结果表现，提出风险参数估计、优化的需求和建议。
第十二条　审计部门主要负责风险参数量化的审计工作，定期评估参数估计方法和过程的科学性，每年向董事会报告审计情况。
第十三条　信息技术管理部和软件开发中心主要负责开发并维护风险参数量化的相关系统，协助提供数据质量保障服务，确保系统正常运行。
第三章　非零售风险暴露违约概率量化
第十四条　当金融机构或公司风险暴露下的某一类客户组合同时具备以下特点时，可单独开发模型对其进行违约概率量化：
（一）风险特殊性。客户组合的风险特征显著不同于其他客户组合，现有违约概率量化模型无法准确揭示其风险。
（二）业务重要性。客户组合及相应资产达到了一定规模，或我行针对该类客户制定了重点发展战略。
（三）数据充足性。客户组合的数据表现期不少于５年，且具有足够数量的历史违约数据。
第十五条　x银行非零售风险暴露违约概率量化主要采用统计模型法，辅以外部基准法和内部违约经验法。若历史违约客户数不少于１００个，应采用统计模型法或内部违约经验法；若历史违约客户数少于１００个（如新兴业务、低违约组合），可采用外部基准法，参数的估计应有相当数量的信贷专家参与，量化结果要有足够的审慎性。
第十六条　采用统计模型法进行违约概率量化时，基本流程包括建模准备、评级打分卡开发、违约概率校准、主标尺设计、评级推翻设计等五个步骤；采用外部基准法、内部违约经验法进行违约概率量化时，流程可进行适当简化。对单个客户组合进行违约概率量化时，可不包括主标尺及评级推翻设计。
第一节　建模准备
第十七条　违约概率量化前，应构建模型方法论，设计备选指标体系，并进行数据收集和清洗。
第十八条　构建模型方法论包括确定技术方法、框架和开发流程等。若采用统计模型法，应确定模型函数形式；若采用外部基准法，应确定外部基准和映射方法。
第十九条　构建模型方法论时，应研究比较各种技术方法，确保最终选取的方法具有扎实的理论基础，其科学性经过充分论证，且符合数据和业务的实际状况。针对不同资产组合的特点，可构建不同的模型方法论。
第二十条　在设计备选指标体系时，应确保指标体系的全面性和科学性。
（一）全面性。综合考虑定量、定性因素，从客户经营和管理的各个侧面对违约风险进行评价。
（二）科学性。指标体系要反映客户违约风险的本质和内在规律，每个指标的概念和含义要清晰、确切，数据来源可靠。
第二十一条　数据收集时，应确保数据的全面性和代表性。
（一）全面性。要尽量收集所有与风险参数估计相关的历史数据，包括内部和外部数据，宏观和微观数据，客户和债项数据等。
（二）代表性。数据范围应覆盖不同的时间跨度、行业、区域和客户规模等，确保对我行当前及未来资产组合具有代表性；历史数据的观察期要尽可能长；对未来不再具备代表性的历史数据应予以删除。
第二十二条　数据清洗时，应确保清洗后数据的完整性、唯一性、准确性和有效性。对于错误或存在瑕疵的数据应予以删除。
（一）对内部数据进行清洗时，应充分考虑我行信息系统升级和政策制度变化带来的影响。
（二）对外部数据进行清洗时，应确保内外部数据之间的可比性、相关性和一致性。
第二十三条　数据清洗时，应重点对数据缺失和异常情况进行处理。
（一）针对部分数据缺失的情况，应采用合理方法进行填补，以满足后续模型开发的需要。
（二）针对部分数据异常的情况，应根据其经济含义赋予合理的值，以避免异常值对后续模型开发的干扰。
第二十四条　基于清洗后的数据，应生成总体数据集，包括因变量数据和自变量数据。因变量数据包括“客户是否违约”、“客户风险排序”等结果信息，自变量数据包括客户定量、定性等备选指标数据信息。
第二十五条　模型开发基于清洗后的总体数据集或样本数据集。对总体数据集进行抽样时，要确保样本数据集的代表性。原则上，样本数据集应包括所有的违约数据，并根据合理的配比抽取非违约数据。
第二节　评级打分卡开发
第二十六条　评级打分卡的开发包括评级指标的选取和指标权重的确定。
第二十七条　评级打分卡开发的主要步骤包括指标预处理、单因素分析、多因素分析、模型检验等。
第二十八条　根据不同的模型方法论，可对指标原始值进行指标转换、标准化等预处理，以更好满足后续模型开发的需要。
第二十九条　针对每一个指标，应进行单因素分析，包括但不限于对指标缺失率、风险区分能力以及业务含义等方面的分析。筛选单因素的基本原则如下：
（一）指标应含义明确、易于获取，指标的缺失率不宜过高，一般不超过２０％。
（二）指标应对违约预测具有较好的统计显著性，风险区分能力应较好。判别指标风险区分能力的一般方法包括ＡＲ、ＰＤ曲线、Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数和Ｓｏｍｅｒｓ‘Ｄ等。
（三）指标数据与违约的趋势关系应与业务含义具有一致性，指标应具有直观的业务含义，便于业务人员理解。
第三十条　评级打分卡指标及权重的确定应基于多因素分析，包括但不限于对指标相关性、违约预测能力、统计显著性等方面的分析。多因素分析的基本原则如下：
（一）根据数据状况选择合适的方法，包括ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归法、层次分析法（ＡＨＰ）和专家排序法等。
（二）最终指标组合应对违约预测具有较好的统计显著性，风险区分能力应较强。
（三）指标选择上，应尽可能全面，覆盖影响客户违约风险的所有主要方面；同一类别的指标原则上不超过２个；指标间的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数原则上不超过０．５。
（四）指标权重的确定应依据指标对客户违约风险指示意义的强弱；单个指标既要体现重要性，又不宜对客户评分产生决定性影响，单个指标的权重原则上不低于５％、不高于３０％。
第三十一条　对于定量、定性分别开发打分卡的，在定量、定性权重的配比时，应首先进行数据分析，再结合专家经验。合并后的评分卡应对违约具有良好的预测能力，同时满足业务实践的需要。
第三十二条　针对最终确定的评级打分卡，应进行开发阶段检验，确保打分卡表现的稳定性，没有产生过度拟合。检验的一般方法包括样本外检验、交叉检验等。
第三节　违约概率校准
第三十三条　违约概率校准是将客户评分映射到违约概率的过程。
第三十四条　校准应体现稳健、科学的原则，确保违约概率的估计值真实反映客户风险。校准可采用基于历史违约数据或映射
外部基准的方法。违约概率的估计值应不低于０．０３％。
第三十五条　基于历史违约数据进行校准时，应保证校准后的客户违约概率反映长期违约趋势（ＣＴ）。长期违约趋势（ＣＴ）的计算应基于不低于５年的历史实际违约率的长期平均数，并综合考虑宏观经济周期及自身资产组合的变化，确保反映资产组合的长期风险特征。长期平均一般可采用简单平均、违约加权平均等方法。
第三十六条　基于外部基准进行校准时，应充分了解外部评级考虑的风险因素和评级标准，确保外部评级的结构与内部评级保持一致。
第四节　主标尺设计
第三十七条　评级主标尺设计包括设置信用等级级别数，确定各级别的违约概率区间和级别违约概率。根据评级主标尺，客户对应初始信用等级和级别违约概率。
第三十八条　评级主标尺设计的基本原则如下：
（一）信用等级级别数的设置应足够精细，至少具备１５个非违约级别和１个违约级别。
（二）全行客户和资产不应过度集中于某个级别，且各个信用等级的客户和资产占比均不超过３０％。
（三）建立内外部评级的对应关系，使得各级别违约概率区间最大限度地覆盖标普、穆迪等外部评级相应级别的违约概率区间。
第三十九条　x银行采用固定主标尺的方法。在该方法下，信用等级与违约概率的对应关系保持不变。
第五节　评级推翻设计
第四十条　评级推翻设计包括设计推翻条款和确定推翻幅度。
第四十一条　评级推翻设计的基本原则如下：
（一）应充分吸收信贷专家的经验，并进行实证分析。
（二）推翻条款的设计重点考虑模型中未涉及的风险因素，确保有效提升模型的风险预测能力。
（三）推翻幅度的设置应与推翻条款的描述相匹配，推翻的幅度不宜过大。
（四）对评级推翻要进行严格的流程设计和权限控制，确保推翻的审慎性。
第四章　非零售风险暴露违约损失率、违约风险暴露和期限量化
第四十二条　x银行非零售风险暴露内部评级初级法下的违约损失率、违约风险暴露和期限的量化遵循银监会规定的标准和方法。
第四十三条　对于没有合格抵质押品的高级债权和次级债权，其违约损失率分别为４５％和７５％。
第四十四条　对于提供合格抵质押品的高级债权，其违约损失率可在合理考虑合格抵质押品风险缓释作用的基础上，对４５％的标准违约损失率进行调整。x银行按照监管给定的规则（附件２－１）对标准违约损失率进行调整。
第四十五条　违约风险暴露包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用等。
第四十六条　对于表内项目，违约风险暴露等于债项余额；对于表外项目，违约风险暴露等于债项余额乘以信用风险转换系数。x银行按照监管给定的规则（附件２－２）确定各类表外项目的信用风险转换系数。
第四十七条　违约风险暴露估计时，可考虑合格净额结算的风险缓释效应，对违约风险暴露值进行调整。x银行按照监管给定的规则（附件２－３）对合格净额结算进行认定。
第四十八条　回购类交易的有效期限为０．５年，其他非零售风险暴露的有效期限为２．５年。
第五章　零售风险暴露信用评分
第四十九条　x银行基于评分卡对零售风险暴露进行信用评分。信用评分是零售风险暴露风险参数量化的基础要素。
第五十条　当某一零售贷款组合满足第十四条中关于风险特殊性和业务重要性的要求，并能够获取不少于１５００个坏贷款样本时，可采用统计模型法对该贷款组合开发评分卡并对其开展评分。
第五十一条　采用统计模型法进行信用评分的基本流程包括建模准备、评分卡开发、评分校准和评分推翻四个步骤。
第五十二条　建模准备除应参照第三章第一节中非零售风险暴露违约概率量化建模准备的有关要求外，还应满足以下要求：
（一）应尽量使用近期数据，确保对我行当前及未来零售贷款组合的代表性。
（二）通过数据清洗和加工，应生成零售贷款申请数据集和月度数据集，进而生成建模的因变量和自变量。其中，因变量是指“贷款好坏”，好坏定义的确定应综合考虑业务经验、坏样本的充足性和迁徙率等情况；自变量是指基于申请数据集和月度数据集生成的相关衍生变量。
第五十三条　评分卡开发除应参照第三章第二节中非零售风险暴露评级打分卡开发的有关要求外，还应满足以下要求：
（一）根据零售贷款组合的风险特征和样本数量，可进行敞口细分，针对每个敞口单独开发模型。敞口细分应满足以下要求：
１．细分结果与业务对贷款组合的风险区分认识一致。
２．每个细分下样本数量满足建模样本数量要求。
３．基于细分样本所建立模型的风险区分能力和稳定性较基于整体样本所建立的模型有所提高。
（二）在进行单因素分析时，一般使用ＫＳ、Ｇｉｎｉ系数、“坏”账率趋势等判别指标风险区分能力，使用ＰＳＩ判别指标稳定性。原则上ＫＳ值应大于０．１５，ＰＳＩ应小于０．２５。
（三）在进行多因素分析时，一般使用方差膨胀系数判别指标间的相关性，方差膨胀系数应小于１０；单个指标的权重上限为３０％，原则上不设置下限；行为和催收评分卡应尽量选取行为指标。
第五十四条　评分校准是将评分卡结果校准到０－１０００分的过程。评分校准应体现稳健、科学的原则，确保评分分布合理，便于内部管理，并可考虑与外部征信评分进行对接。
第五十五条　通过评分推翻，零售贷款获得最终的信用评分。评分推翻一般采用根据不同推翻条款推翻一定分数区间或直接推翻至某一分数的方式。评分推翻设计的基本原则应参照第四十一条的有关要求。
第六章　零售风险暴露违约概率、违约损失率和违约风险暴露量化
第五十六条　x银行基于风险分池对零售风险暴露的违约概率、违约损失率和违约风险暴露进行量化。
第五十七条　当某一零售贷款组合满足第十四条中关于风险特殊性、业务重要性和数据充足性的要求时，可进行风险分池并估计相应风险参数。
第五十八条　采用统计模型法进行风险参数量化的基本流程包括量化准备、风险分池和参数估计三个步骤。
第一节　风险参数量化准备
第五十九条　风险参数量化前，应构建风险分池方法论，进行数据收集、清洗和分析。
第六十条　风险分池方法论包括确定分池方法、框架和流程等。若采用决策树方法，应确定细分方法和终止条件；若采用统计回归法，应确定函数形式。
第六十一条　数据收集和清洗应参照第二十一条至第二十三条的有关要求。
第六十二条　基于清洗后的数据，应生成分池候选指标和标识违约。生成分池候选指标是指从申请数据集和月度数据集中生成分池候选衍生变量的过程。标识违约是指根据违约定义对样本是否违约进行标识。
第六十三条　针对不同的风险参数，应进行特定的数据分析：
（一）针对违约概率，应对各零售信贷产品的成熟性效应进行分析，并确定相应的成熟期。
（二）针对违约损失率，应确定经济损失包含的内容、适用的折现率和各零售信贷产品的清收期。
（三）针对违约风险暴露，应对贷记卡估计信用风险转换系数。信用风险转换系数（ＣＣＦ）和违约风险暴露（ＥＡＤ）的计算公式为：
１．当贷记卡观察时点可用额度不低于某特定金额时，ＣＣＦ＝
（违约时点透支余额－观察时点透支余额）／观察时点可用额度，ＥＡＤ＝观察时点透支余额＋ＣＣＦ×观察时点可用额度。
２．当贷记卡观察时点可用额度低于某特定金额时，使用“整体授信额度”替换ＣＣＦ和ＥＡＤ计算公式中的“观察时点可用额度”。
第六十四条　风险分池基于清洗后的总体数据集或样本数据集。对总体数据集进行抽样时，要确保样本数据集的代表性。原则上，样本数据集应包括所有的违约数据，并根据合理的配比抽取非违约数据。
第六十五条　以第六十四条确定的风险分池数据集为基础，采用７：３的比例随机抽样分别得到开发样本数据集和验证样本数据集。
第二节　风险分池
第六十六条　风险分池是指采用统计方法，基于客户和债项的主要风险特征变量，将风险特征相同的零售贷款分配到相同分池中，将风险特征不同的零售贷款分配到不同分池中的过程。
第六十七条　风险分池主要分为高层细分和低层细分两个步骤。高层细分是指综合考虑监管要求、业务实际情况和成熟性效应分析结果等因素，通过专家判断将零售贷款进行初步划分的过程。低层细分是指在高层细分节点下采用统计方法从分池候选指标中选择最佳变量对零售贷款进一步划分的过程。
第六十八条　高层细分时，应将零售贷款划分为个人住房抵押贷款、合格的循环零售风险暴露和其他零售风险暴露三大类；应将违约和未违约零售贷款分别进行划分；应根据业务实际情况，按产品类别、贷款账龄、逾期状态等维度进行划分；应基于成熟性效应的分析结果，将零售贷款按未达到成熟期和达到成熟期分别进行划分。
第六十九条　低层细分时，主要考虑客户和债项风险特征，风险特征包括但不限于：
（一）客户风险特征，包括客户类别和人口统计特征等，如区域、年龄、职业、收入状况等。
（二）债项风险特征，包括产品和抵质押品的风险特征，如抵质押方式、抵质押比例、担保、账龄等。
（三）逾期信息、交易信息等。
（四）信用评分。
第七十条　低层细分使用的变量需满足稳定性、业务含义正确性和业务含义直观性。
（一）稳定性是指低层细分变量需保证分池中样本的ＰＳＩ原则上小于０．２５。
（二）业务含义正确性是指低层细分得到的分池结果应满足风险参数趋势正确等要求。
（三）业务含义直观性是指低层细分变量应为零售贷款信用风险管理中常见且便于业务人员理解的指标。
第七十一条　低层细分得到的分池原则上应满足同质性和异质性要求。当不满足时，应考虑对分池进行合并。
（一）同质性是指验证样本实际违约率应落入开发样本实际违约率９５％置信区间中。
（二）异质性是指相邻两个池的实际违约率应在统计上存在显著差异。
第七十二条　客户和债项在分池之间的分布应保持合理，单个分池的风险暴露原则上不超过该类零售风险暴露总量的３０％。
第七十三条　针对最终风险分池体系，应进行整体区分能力和稳定性的验证。
（一）区分能力验证，使用ＫＳ验证违约概率分池体系的区分能力；使用ＰｓｅｕｄｏＧｉｎｉ系数验证违约损失率和违约风险暴露分池体系的区分能力。
（二）稳定性验证，使用ＰＳＩ统计量对各风险参数分池体系的主要分支进行整体稳定性验证。
第三节　风险参数估计
第七十四条　风险参数估计值应是某一风险分池多个时点实际值的长期平均值。长期平均值一般可使用简单平均值、违约加权平均值或历史最差值等。在同一风险分池下的不同零售贷款，其风险参数估计值一致。
第七十五条　对单个分池进行风险参数估计时，应使用该分池的全体样本。
第七十六条　对于同质性检验未通过的风险分池，应使用长期平均的９５％置信区间上限值作为该分池的风险参数估计值，确保估值更加审慎。
第七十七条　在估计每个分池的违约概率时，应满足以下要求：
（一）对账龄尚未达到成熟期的分池，应通过成熟性调整系数，对违约概率估值进行放大。其中，成熟性调整系数＝成熟期贷款的违约率／未达到成熟期贷款的平均违约率。
（二）违约概率估计值应不低于０．０３％。
第七十八条　在估计每个分池的违约损失率时，应满足以下要求：
（一）针对违约贷款，应分别估计潜在的违约损失率（ＰＬＧＤ）和最佳的预期损失（ＢＥＥＬ）。其中，ＰＬＧＤ是反映清偿期间非预期损失额外上升的可能性，取违约损失率长期平均的９５％置信区间上限作为估计值；ＢＥＥＬ是当前最优估计的预期损失，一般以最新时点的违约损失率作为估计值。
（二）每个分池的违约损失率估值应不低于违约加权长期平均损失率。
第七十九条　在对规模较小的零售贷款组合估计违约风险暴露时，可使用１００％作为其信用转换系数。
第七章　管理要求
第八十条　风险参数量化模型在正式投入使用前，应进行测试和验证，经高级管理层审批后方可正式投产使用。
第八十一条　风险参数量化模型在正式投入使用后，应进行持续监控。监控内容包括但不限于：
（一）数据的完整性和真实性。
（二）非零售客户评级定性打分的准确性和审慎性。
（三）建模样本数据集对现有资产组合的代表性。
（四）风险参数量化模型的风险区分能力和稳定性。
（五）风险参数的分布及迁徙情况。
（六）模型结果的推翻情况。
第八十二条　非零售风险暴露违约概率量化模型的优化内容包括评级指标和指标权重、校准方法（含ＣＴ计算）、评级主标尺、评级推翻等。优化的基本原则如下：
（一）当模型区分能力没有出现大幅下降，但模型准确性、审慎性出现较大恶化时，应首先对校准方法（含ＣＴ计算）进行优化，可不涉及评级指标和指标权重。
（二）当模型区分能力出现大幅下降时，应通过单因素分析和多因素分析，对评级指标和指标权重进行优化。
（三）当客户或资产结构发生重大改变，且建模样本无法代表当前以及未来的资产组合时，应重新开发模型。
（四）评级主标尺原则上不进行优化，当某一级别的客户或资产占比连续两年超出阈值时，可对该级别进行细分。
（五）当评级推翻无益于提升模型结果的风险预测能力时，应对评级推翻进行优化。
第八十三条　零售风险暴露风险参数量化模型的优化内容包括评分卡指标和权重、评分校准规则、评分推翻、风险分池等。优化的基本原则如下：
（一）当评分卡区分能力出现大幅下降时，应通过单因素分析和多因素分析，对指标和指标权重进行优化。通过调整指标和指标权重较难提升风险区分能力，可对该产品或资产组合重新进行细分。
（二）评分校准规则可根据外部环境和内部管理情况的改变，进行适当调整。
（三）当评分推翻无益于提升评分结果的风险预测能力时，应对评分推翻进行优化。
（四）当评分卡、评分校准规则、评分推翻优化后，均应分析对风险分池的影响，并对风险分池进行调整。
（五）当风险参数估计值的准确性和审慎性出现较大恶化时，应对个别分池节点或整个分池体系进行优化，并重新估计风险参数。
（六）当客户或资产结构发生重大改变，且风险参数量化模型开发样本无法代表当前以及未来的资产组合时，应重新开发模型。
第八十四条　对风险参数进行估计、监控和优化时，风险参数量化管理的主管部门应充分参考内部评级专家的意见，确保风险参数量化反映业务实践。
第八十五条　在使用风险参数量化模型及风险参数量化结果时，客户部门、信贷管理部门、财务会计部门和资产负债管理部门等应充分了解风险参数量化的基本假设和局限性，确保风险参数量化输入数据的准确性，避免出现因误用模型所造成的风险。
第八十六条　风险参数的估计、监控和优化过程应建立完整的文档体系。文档包括但不限于以下内容：
（一）风险参数量化的方法论、基本假设和局限性。
（二）风险参数估计、监控及优化的过程及结果，包括数据来源、模型表现、专家调整结果及依据等。
（三）风险参数量化的结果。
第八章　附　　则
第八十七条　本办法由x银行总行制定、解释和修订。
第八十八条　本办法适用于x银