随笔记录
PD 违约概率 Probability of Default
2026-8-24 diaba




巴塞尔协议、信贷内部评级IRB核心指标;A申请评分卡的核心输出。






定义




PD:债务人在未来一段时间内发生违约的概率。 零售信贷消费贷场景,一般指:未来12个月内客户发生违约的可能性






违约定义(监管标准): 客户贷款逾期超过90天;或者认定借款人已经无力足额偿还债务(实质违约)。








  • PD=0.02 → 2%:100个同风险等级客户,预计2个会发生违约。



  • PD数值越大,客户风险越高。





PD 和评分卡的关系




A卡(申请评分卡)输出分数,分数经过校准,映射得到PD值。






分数高 → PD低,风险小;分数低 → PD高,风险大。






示例:






















































评分分数

PD(12个月)

风险等级

750分

0.5%

低风险

650分

3.0%

中等风险

550分

10.0%

高风险





⚠️注意:原始模型输出是logit概率,必须做PD校准。模型原始概率不能直接当监管上报PD,要做时间样本校准,满足监管要求。






PD、LGD、EAD 巴塞尔三大风险参数(经常一起出现)






  1. PD Probability of Default 违约概率 客户会不会违约;客户层面风险。



  2. LGD Loss Given Default 违约损失率 已经发生违约之后,最终能亏掉本金的比例。 例:放款10000,催收处置后收回4000,则LGD = 60%。



  3. EAD Exposure At Default 违约风险敞口 发生违约那一刻,客户的未偿还余额。 循环贷(信用卡、循环额度)尤为重要,客户授信10万,只用3万就违约,EAD=3万。





预期损失公式(非常重要)






EL 预期损失 = PD × LGD × EAD 预期损失用来计提贷款损失拨备,账务、风控、财务都会用到。






PD两种口径






  1. 时点PD(Point‑in‑Time,PIT) 当前经济环境下的违约概率;随宏观经济变化。经济下行,同样客户PIT‑PD会上升。用于日常业务决策、授信审批。



  2. 周期PD(Through‑the‑Cycle,TTC) 穿越完整经济周期平均PD,抹平经济波动。主要用于资本计算,巴塞尔资本充足率计算。





研发&风控落地要点






  1. A卡输出经过校准的PD,用于:授信准入、额度、定价、客户风险分池;



  2. B行为评分卡输出客户存量PD,用于贷中调额、拨备测算;



  3. 监管IRB内部评级法,PD/LGD/EAD需要模型验证,定期回溯监控PD实际违约和预测是否偏差;



  4. 坑:模型未校准的概率 ≠ 监管可用PD,不能直接上报监管。





总结速记






  • PD:客户未来一段时间发生违约的概率;



  • EL预期损失 = PD × LGD × EAD;



  • 分为PIT时点PD用于业务,TTC周期PD用于资本计算。



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