2006年12月11日,根据中国加入世贸组织的承诺,中国银行业开始全面对外开放,外资银行将逐步进入中国市场。而作为现代商业银行经营的基本业务种类之一,零售业务也将会成为未来中外银行竞争的重要领域。我国银行零售业务发展较慢,直到最近几年,零售信贷才获得了真正意义上的长足发展,但与此同时,其潜在的各种金融风险也显现出来,尤其是信用风险。我国银行业在信用风险管理方面,大多还停留在较初级的判别系统阶段,尤其是零售业务,对于如何将该业务中的信用风险加以量化,进而及时提取相应的准备金和配置相应的经济资本,从而保证银行安全稳定运行,做得还远远不够。因此,从量化分析的角度展开对我国银行零售业务信用风险的研究有利于银行准确评估风险大小、全面提升风险管理水平、更好地面对外资银行的竞争,具有很强的现实意义。进入20世纪90年代,随着衍生金融工具及交易的迅猛增长,金融风险日益突出,几起震惊世界的银行和金融机构危机大案引起了人们对金融风险的关注,一些国际大银行机构纷纷开始建立自己的内部风险测量与资本配置模型。在此过程中,世界许多大金融机构研究、开发出多种有效的信用风险管理模型,其中以风险价值VaR为理论基础的CreditMetrics模型、KMV模型、CreditPortfolio View模型和CreditRisk+模型四种模型最具代表性,它们的出现,使得准确识别、度量和控制信用风险成为可能。2004年6月,巴塞尔委员会颁布了《新巴塞尔资本协议》。新协议的核心是内部评级法,内部评级法是巴塞尔委员会在总结国际银行业在风险管理方面先进做法的基础上,所提出来的管理信用风险的一整套框架和方法。本文主要是在新巴塞尔协议内部评级法框架下,对银行零售业务信用风险度量进行了比较系统和深入地研究,结合西方先进银行对零售业务信用风险的处理办法,提出了我国银行零售业务信用风险量化管理的方法。本文的主要研究成果可归纳如下:(1)本文研究的重点对象是零售业务信用风险度量技术。文章依据新巴塞尔协议内部评级法的规定、现代西方活跃银行的风险度量方法、以及银行零售业务自身的特点,提出了银行零售业务信用风险度量的主要内容及其技术模型,并对这些模型作了实例分析。这是本文不同于以往国内关于零售业务信用风险管理研究的地方。国内现有的研究都是集中于零售信用风险管理的简单介绍,没有上升到具体模型的深度,而且都是零散的、局部的、理论上的探讨。(2)针对国内银行零售业务信用风险度量还处于较低级的管理状况,本文提出了从单个客户信用风险分析和零售资产组合整体风险量化两个角度较全面地构建银行信用风险量化管理框架的思想。(3)在新巴塞尔协议背景下,单个客户信用风险分析主要涉及两个要素:违约概率(PD)和违约损失率(LGD)。本文分别从度量技术和建模的角度对这两个风险要素进行了比较深入的研究。研究发现:信用评分模型在预测违约概率(PD)的稳定性、可解释性和精确性等方面较其他方法更胜一筹;由于LGD的度量比较困难,许多研究都认为可以这样来处理违约损失率(LGD):对于特定零售资产组合,可以假设零售贷款的LGD服从一定的Beta分布。(4)目前在国际银行界流行的资产组合管理模型主要包括:CreditMetrics模型,KMV模型、CreditPortfolio View模型和CreditRisk+模型。通过对四个模型的分析比较,本文发现:CreditRisk+模型是违约模型,对输入数据要求较少,而且银行零售业务正符合其贷款数量多、单笔价值小的特点,因此,本文认为CreditRisk+模型是我国银行零售业务信用风险度量的最佳选择。最后,结合中国实际情况,以例证对CreditRisk+模型在我国的适用情况进行了分析。