第四节 对违约概率的验证

第六十六条商业银行应对违约概率估值进行验证。

第六十七条验证主体应根据实际业务数据对债务人评级模型的区分能力进行验证，以确保模型能够按照债务人风险大小有效排序。模型区分能力应采用不少于两种方法进行检验，包括监测累积准确曲线及其主要指数准确性比率、ROC曲线及AUC系数、条件信息熵、Somers’D、KS检验结果等。

第六十八条验证主体应根据实际违约频率对违约概率估值的准确性进行验证。验证主体应采用不少于两种方法分析实际违约频率与违约概率估值的吻合程度，包括二项检验、卡方检验、正态检验、红绿灯方法、赫芬达尔指数等方法。

第六十九条验证主体应根据实际业务数据对债务人评级模型的稳定性进行验证，检验违约概率估值在时间和客户群变动情景下是否具有稳定性。

（一）商业银行应分析不同评级方法论对评级稳定性的影响，设定内部稳定性监测指标。

（二）验证主体应对不同时间段模型区分能力的稳定性进行验证，确保模型的区分能力至少在三年中满足内部设定的稳定性要求，并确保模型区分能力超过设定时限后随时间段长度的增大而逐渐减弱而非骤降。

（三）验证主体应评估经济和法律环境等模型使用前提条件发生变化对违约概率估值稳定性的影响。

第七十条对于零售风险暴露违约概率稳定性的验证，除应满足本指引上条规定外，还应验证资产分池的稳定性，评估新增客户在不同资产池之间的分布比例与原有客户的分布比例的一致性。

第七十一条如果零售风险暴露的违约概率考虑了成熟性效应，验证主体应评估成熟性效应对违约概率估值稳定性的影响，包括：

（一）债项的成熟时间是否发生了变化。

（二）债项的账龄分布比例是否发生了较大变化。

（三）未成熟零售风险暴露的违约概率调整参数是否恰当。

第七十二条验证主体应根据实际业务数据对债务人违约概率估值的审慎性进行验证。审慎性验证可通过统计方法比较违约概率估计值与实际违约频率，确保统计结果满足内部设定标准。

第五节对违约损失率的验证

第七十三条商业银行应参照本章第四节的相关要求，对违约损失率估值的风险区分能力、准确性和稳定性进行验证。

第七十四条验证主体应验证违约损失率估值考虑经济衰退的方法和程度。

第七十五条如运用清收违约损失率方法估算违约损失率，验证应包括对清收结束时间、可收回金额评估方法、成本评估方法、贴现率选择等的验证。验证主体应重点评估下列内容：

（一）账龄分布（vintage）是否发生了变化，折现率是否包含了对于回收现金流波动性所采取的溢价。

（二）折现率是否与回收现金流之间存在期限错配。

（三）清收过程中发生的直接费用和间接费用是否得到了合理考虑。

第七十六条验证主体应审阅违约损失率估计程序是否合理，即是否按照构建开发数据集、评估违约债项的已实现违约损失率、估计非违约债项的违约损失率等程序进行。

（一）验证开发数据集时，验证主体应评估违约债项样本是否有偏、是否包含违约情况相对较多和已实现违约损失率相对较高的年度数据、风险因素与评级或分池时所用风险因素是否有实质性差异、是否与违约概率所用违约定义保持一致。

（二）计算样本违约债项的实际违约损失率时，应运用适当方法评估经济衰退对违约损失率的影响。

（三）估算非违约债项的违约损失率时，应基于实证研究分析与其类似的违约债项已实现违约损失率的分布情况。

1、使用模型（如回归模型）直接得出或调整得出违约损失率估计值时，验证应通过样本外检验评估模型的预测能力。

2、运用专家判断对违约损失率估计值进行调整时，验证应重点检查调整依据和程序透明度，并检查调整政策执行情况的一致性。

第七十七条验证主体可运用基准测试和返回检验的方法对违约损失率估值的准确性进行验证。进行基准测试时，验证主体应重点考虑违约定义差异、数据样本差异以及有关贷款收回、损失和贴现率评估方法差异对基准比较结果的影响。建议验证主体采用与其自身资产池相近的外部数据（如第三方评级机构）为基准，若没有使用外部数据，应能提供充足的理由以及补偿性措施，如较高频率的返回检验，对于无法获得外部基准的估值，如零售风险暴露，银监会鼓励验证主体设定内部基准进行测试。

第七十八条对零售风险暴露的违约损失率估计值进行验证时，应涵盖违约损失率池内债项同质性、池间异质性以及违约损失率参数设定的准确性。