● 摘要
巴塞尔新资本协议的发布促使各国银行更加重视信用风险度量模型的研究和开发，而如何评价信用风险评估模型的绩效,即模型验证,已经成为学术界和实务界面临的一个重大挑战，也是国内外学术界与实务界关注的焦点问题之一，它也必将成为一个新的而且重要的研究领域。对信用风险评估模型进行验证，有助于加深对信用风险评估模型验证体系的了解，加速推进我国模型验证体系的研究、建设和实施，从长远来看，这有利于增强国内银行业发展的主动性和发展后劲。本论文从三个方面入手，对信用风险评估模型的验证方法进行理论上的研究和实证检验。首先，论文使用ROC(Receiver Operating Characteristic)分析这一方法，对信用风险评估模型的性能进行预测，从而可以比较理想地对信用风险评估模型的预测能力进行度量。接着，论文利用概率论和统计学等相关学科的理论、方法，综合考虑银行向实际违约的企业贷款所产生的机会成本和拒绝贷款给实际不违约企业所产生的机会成本，确定了决定信用风险评估模型的最佳分界点的方法。论文的实证研究表明所建立的模型的违约概率最佳分界点为0.72351。此外，论文发现当信用风险评估模型的使用者对犯两类错误的所造成的相对成本感知不同时，模型的最佳违约概率值也不同。最后，论文研究考察ROC曲线下面积（AUC）这一统计量的统计学特征，接着利用统计学知识构建了模型无效性理论，使得可以动态地验证模型的功效，即回答模型究竟可以用到什么时候才会失效这个问题。在构建边界值时，论文使用了两种方法，一种经过贝叶斯调整，一种未经过调整。