不完全信息下信用风险度量结构模型和应用研究中期报告中期报告（1）研究背景与意义随着金融市场的不断发展和扩张，信贷活动得到了广泛的应用。在信贷活动中，对信用风险的评估和管理成为了重要的问题。在实际操作中，由于信息的不对称性，银行等金融机构往往难以准确评估客户的信用风险。因此，开发信用风险度量模型，并创新性地运用这种模型评估客户的信用风险水平，对于金融机构有效地识别风险、防范风险、控制风险，提升风险可控能力具有重要意义。（2）国内外研究现状目前，国内外对信用风险度量模型的研究已经较为深入，但由于信息不全等要素的制约，制定标准化的信用风险度量模型仍存在困难。国外主要的研究方法有债券评价法、结构化风险模型（StructuredCreditModel）、基于方案模拟的价值度量（scenario-basedValueatRisk）等。国内主要的研究方法有基于企业信息的评价方法、基于市场数据的评价方法、基于财务数据的评价方法等。（3）研究内容与方法本研究重点是在不完全信息的背景下，设计一种有效的信用风险度量结构模型，并利用这种模型开展应用研究，为金融机构提供更好的信用风险管理手段。本研究采用实证研究方法，以某商业银行为研究对象，运用多元回归分析等方法建立信用风险度量模型，测算该商业银行的信用风险水平，并与目前主要的信用风险评估模型进行对比研究。（4）预期研究成果和意义预计本研究能够建立一种基于不完全信息的信用风险度量结构模型，并运用于商业银行的信用风险评估工作中，以提高其信用风险管理水平。本研究的主要成果包括：建立信用风险度量模型，提高金融机构识别、防范、控制风险的能力；通过对比研究，为金融机构选择最适合自身需求的信用风险度量模型提供依据；提高客户对金融机构的信任度，维护金融市场健康发展。