違約率是指債務人未能償還到期債務的實際違約率。
違約概率(PD)是預計債務人無法償還到期債務(違約)的可能性。違約概率(PD)和違約率的區別在於，它是根據債務人的歷史和實際違約情況來判斷未來某壹時期(通常為壹年)的違約情況。評級結果與違約率的對應關系是回測評級機構評價質量標準最重要的標尺。
在商業銀行的信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來壹定時期內無法償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。違約概率是計算預期貸款損失、貸款定價和信貸組合管理的基礎，因此如何準確有效地計算違約概率對於商業銀行的信貸風險管理至關重要。
信用評級要有相應的違約率和違約概率才有真正的應用價值，可以作為衡量評級對象未來違約可能性和信用風險的工具。實質上，信用評級對應的違約率和違約概率水平真實地代表了信用評級所反映的風險狀況。因此，沒有違約率統計的信用評級是不完整的，沒有說服力的，只能對信用風險進行排序。但是不同的評級機構對違約的定義可能不壹樣，同壹級別的質量也不壹樣。因此，只有違約定義相同的評級機構才能對其評級結果進行比較，檢驗其評級結果的“含金量”和質量差異。用違約率指標對比，可以解釋為什麽違約率低的AA比違約率高的AAA好。有了違約率對應的信用評級，才能真正成為決策的依據。
違約概率度量的作用
對於商業銀行的信用風險管理來說，違約概率的度量占據著基礎地位，發揮著重要作用。
首先，這是信用風險管理的首要條件。信用評級作為衡量信用風險的基本方法，其作用的發揮是基於對借款人違約概率的衡量。銀行只有首先科學測算借款人的違約概率，才能準確計算預期損失，客觀準確地評估客戶的信用狀況，進而保證商業銀行信用風險管理的科學有效。
其次，這是衡量不同評級體系優劣的客觀標準。如果沒有違約概率的度量，就很難衡量不同評級體系的優劣；如果回避對違約概率的嚴謹科學的度量，只追求評級指標體系的構建和評級方法的改進，就無法實現信用評級的現代化飛躍。違約概率的度量是信用評級的權威性和可操作性的靈魂，是衡量不同評級體系優劣的客觀標準。
第三，這是提高商業銀行風險管理質量的重要動力。實踐經驗表明，客戶違約概率的成功計量不僅取決於先進統計模型和風險量化工具的科學應用，還取決於對現代商業銀行管理規則的深入理解和科學把握，需要在管理理念、制度和機制上與之相適應，從而有效提高商業銀行風險管理的質量。
衡量違約概率的方法
近年來，西方商業銀行，特別是那些先進的銀行，充分利用現代數理統計的最新研究成果，探索了許多度量客戶違約概率的方法，取得了很大的成就。縱觀違約概率度量的實踐發展，呈現出以下特點和趨勢:從序數違約概率到基數違約概率，違約概率的度量越來越具體；從單筆貸款的違約概率度量到組合貸款的聯合違約概率；從只考慮借款人自身微觀經濟特征到考慮宏觀經濟因素的影響；從基於歷史數據的靜態測量到基於預測的動態測量；從單壹技術到多技術，違約概率測量技術更加現代化，體現了跨學科性，測量更加科學和準確。
西方商業銀行違約概率的計量方法可以歸納為四類:
1.基於內部信用評級歷史數據的計量方法，即商業銀行和評級公司根據長期積累的歷史信用評級數據，以歷史違約概率的平均值作為不同信用等級下企業對應的違約概率；
2.基於期權定價理論的計量方法，是美國KMV公司運用期權定價理論建立的壹種信用監控模型，也稱KMV模型。它是壹個前瞻性的動態模型，主要適用於度量公開上市公司的違約概率；
3.基於精算學的計量方法是用保險思想的工具來估計近幾年的預期違約概率；
4.基於風險中性市場原則的計量方法。所謂風險中性市場，是指在進行資產交易的市場中，所有投資者都願意從任何無風險資產中獲得相同的預期收益，所有資產價格都可以通過以無風險利率貼現資產的預期未來現金流來計算。與歷史轉移概率相比，風險中性模型給出了前瞻性的違約預測。
國際代表性信用風險評估模型在中國的局限性
入世以來，中國市場經濟的運行方式加快與國際接軌，中國信用評級業如何與國際接軌也受到了挑戰。探索和選擇適合中國市場情況的國外評估模式勢在必行，國內壹些學者也對此進行了有益的研究。在這裏，我們將國外壹些有代表性的評估模型應用到中國市場進行實證研究後，收集了壹些學術界發現的問題和缺陷，以利於後續的研究工作。
1，Z-Score信用風險評估模型
z模型是通過選取五個關鍵財務比率，並賦予它們壹定的參數(權重)來預測公司違約或破產可能性的方法。
其中包括:
X1=營運資本/總資產
X2=(未分配利潤+資本公積)/總資產
X3=稅前利潤和利息/總資產
X4=權益的市場價值/債務的賬面價值。
X5=營業額/總資產
以z值為臨界值，如果小於臨界值，就會發生債務違約。
實證研究發現，Z模型存在以下三個缺陷:第壹，模型對上市公司中的少數行業是準確的，很多行業的參數需要調整。第二，對於非上市公司和小公司無法獲得股權價值的數據，我們需要用壹些會計信息或其他指標來替代，通過對比分析最終得到預期違約概率。這可能會在壹定程度上影響計算的準確性。第三，需要在Z值的基礎上根據國內金融市場的情況進行調整，而普通的決策者是無法做到的。
2.KMV信用風險評估模型
KMV模型建立在期權定價理論的基礎上，其出發點是基於公司的任何信息都可以反映在股票價格及其波動上的假設。當公司股票的預期價值因波動而跌破壹定水平(違約點價值)時，公司就會發生債務違約。該模型將持有的債權視為無風險債權減去壹個看跌期權，在此基礎上計算違約距離，結合上市公司數據估計經驗違約概率。雖然KMV模型比傳統的基於會計數據分析的違約概率估計系統更敏感，但其適應條件更嚴格。從結果來看，更適合成熟資本市場的上市公司。顯然，目前中國還不具備推廣KMV模式的條件。
3.CreditMetrics信用風險評估模型。
該模型基於這樣的假設:債務組合價值在壹定時期(通常為壹年)內的分布與債務人未來信用等級的變化無關，信用等級轉移的概率服從壹個穩定的馬爾可夫過程，即貸款或債券的當前等級轉移與其過去的轉移概率無關。雖然該模型目前被證明是壹種有效的信用風險模型，但仍有壹些問題需要解決:首先，該模型假設貸款或債券的當前等級遷移與其過去的遷移概率無關。但實際的歷史數據表明，如果壹個債務在過去發生過違約，那麽其當前等級下降的概率要高於沒有違約的同等級；第二，在計算債務的VaR值時，假設等級轉移的概率矩陣是穩定的，即不同借款人、不同期限之間等級轉移的概率是恒定的。事實上，行業、國家、商業周期等因素都會對等級轉移的概率矩陣產生重要影響。第三，CreditMetrics模型的默認模型和相關系數的度量基於期權定價理論，對股票市場的成熟條件和數據的真實性要求較高。
4.神經網絡模型
神經網絡模型也是西方廣泛使用的估計違約概率的模型。它依靠收集到的數據，用數理統計的方法分析大量的財務及相關信息，從而建立違約估計模型。該模型在實證研究中仍有局限性。壹是隨著技術和金融工具的創新，財務報表中有限的數據越來越難以真實反映企業的財務狀況和經營成果，特別是對於高科技企業，非財務因素占據越來越重的權重；第二，由於國內企業會計信息失真仍然嚴重，使用失真的數據輸入模型必然導致計算結果的偏差。
從國外幾個信用風險評估模型在我國的實證研究結果可以看出，我國證券市場不成熟(公司的價值無法通過市場體現)，市場信息的披露非常有限，財務數據的真實性不高，不具備評級機構可以使用的大容量信用信息數據庫等客觀條件，因此無法使用。然而，作為現代計量經濟學的成果，信用風險評估模型在發達市場經濟國家的廣泛應用證明了其客觀性和科學性。中國市場經濟的發展仍處於初級階段，市場成熟度與發達市場經濟國家相比仍有較大差距。上述評價模型在中國還缺乏應用的基本條件。
違約概率在中國的研究與發展
對於我國銀行業來說，內部評級還處於初級階段，時間短，不規範。默認數據庫和轉移矩陣的基礎設施建設幾乎是空白。貸款企業的信用評級更多用於客戶選擇和風險預警，尚未向更深層次的風險量化管理方向發展。因此，我國商業銀行和評級公司應積極創造條件，加強對客戶違約概率的度量，從而有效提高信用風險管理水平。
首先，參考巴塞爾新資本協議的定義，科學界定企業違約的概念。目前我國還沒有壹致明確的公司違約標準。為與國際接軌，建議中國銀行業將企業違約的概念定義為:在壹定時期內(通常為壹年)，只要企業的貸款業務發生次級、可疑或貸款損失的任何情況，即被視為違約企業。
第二，加快建立違約概率計量模型基礎設施——違約數據庫。中國銀行業可以通過建立企業財務數據過濾器，檢查企業報送財務報表的真實性，建立合格的違約數據庫，為計量違約概率打下堅實基礎。中國人民銀行建立的銀行信貸登記咨詢系統為中國銀行業提供了壹個海量的貸款數據庫信息平臺。在此基礎上，國內銀行可以充分發揮系統的數據資源優勢，不斷完善系統信息，進而建立自己的違約數據庫。
第三，加強違約概率計量模型的研究、開發和應用。基於中國銀行業的經營環境和歷史實踐的特殊性，西方商業銀行可以適用的違約概率模型不壹定適合中國商業銀行。但我們可以借鑒這些違約概率模型的度量思路、方法和流程，結合數據積累實現簡單模型向復雜模型的過渡。比如，我們可以根據現有年度的評級結果數據的積累，利用信用度量模型來度量現有年度內各個信用評級的轉移概率和違約概率，進而形成內部信用評級轉移矩陣的度量，然後隨著年度數據的增加不斷調整。這樣，經過壹段時間的積累，就可以建立自己的內部傳遞矩陣模型了。
此外，考慮到我國貸款企業的實際信用狀況，轉移矩陣模型中各信用等級違約概率的度量不僅要考慮行業和經濟周期性的影響，還要考慮地區、規模和企業所有制性質的影響。