银行内部评级是评估信贷风险的重要手段，它涉及到多个部门和复杂的数据分析过程。首先，银行通常设有专门的信用评级部门，负责收集和处理各类数据，如1.1节所述的内部评级法所需的特定数据类型，如客户财务状况、偿债能力等。

2.1节介绍了内部评级的基本概念，即根据内部信息构建个性化风险评估体系。通过2.2节，银行会建立内部评级系统，结合2.3的基本信用评级模型，如风险分类模型、回归分析等，同时融入2.4的主观判断和2.5的混合模型，以提供更为精确的评级结果。

在3.1至3.10节，我们探讨了各种统计方法的应用，包括风险分类模型、Logit和Probit模型等，这些方法旨在帮助银行准确估计和管理信贷风险。4.1至4.3则深入讨论了信用风险因果模型和混合模型，以揭示违约风险背后的复杂结构。

5.1至5.6部分，针对零售暴露的评分模型，银行会采用不同的分类方法和模型来量化客户信用，满足最低评级要求，并通过实例说明其实际应用。6.1至6.2则介绍了实用的信用风险评估模型，如整合未上市公司的风险模型和估计低违约组合的违约概率。

7.1至7.3部分，银行在开发内部评级系统时，需要确保模型满足基本要求，包含计算机评级等关键模块。8.1至8.5讨论了LGD（损失给定违约）估计的理论基础、影响因素及巴塞尔II的要求，以及实际的估计方法。

9.1和9.2讲述了LGD在风险管理中的应用，以及计算公式，进一步阐述了贷款回收率的统计模型和EAD（经济资本要求）的概述。12节至16节涉及评级模型的验证、PD（违约概率）的统计测量、压力测试等验证方法。

以上内容提供了银行内部评级的全面指南，助力金融机构有效管理风险，确保决策的准确性和稳健性。

扩展资料

《银行内部评级的方法与实践》重点讨论巴塞尔新资本协议提出的内部评级法(IRB)的三个风险参数：违约概率(PD)、违约损失率(LGD)和违约风险暴露(EAD)的估计与确认。结合实证研究和案例分析，对金融机构执行巴塞尔新资本协议所要求的现代风险管理进了深度解析。本书献给风险经理、评级分析师以及在信用风险管理领域或监管议题上工作的数量分析师，同时，可供从事评估评级系统与风险参数估计质量的内部审计和监管人员参考阅读。