频率，但至少每年更新一次。

对风险较高的债项，商业银行应适当提高评级更新的频率。 4．商业银行应建立获得和更新债务人财务状况、债项特征的重要信息的有效程序。若获得信息符合评级更新条件，商业银行应在三个月内完成评级更新。评级有效期内需要更新评级时，评级频率不受每年一次的限制，评级有效期自评级更新之日重新计算。

5．商业银行应持续监测每笔零售风险暴露风险特征的变化情况，并根据最新信息及时将零售风险暴露迁徙到相应资产池中。

6．商业银行应根据产品和风险特征、风险估计的时间跨度以及零售业务风险管理的要求，确定更新检查频率，但至少每年检查一次各类资产池的损失特征和逾期状况，至少每季度抽样检查一次资产池中单个债务人及其贷款的情况。

六、 风险参数量化 （一） 基本要求

1．风险参数量化是指商业银行估计内部评级法信用风险参数的过程。

对于非零售风险暴露，实施初级内部评级法的商业银行应估计违约概率；实施高级内部评级法的商业银行应估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限。对于零售风险暴露，商业银行应估计违约概率、违约损失率和违约风险暴露。

2.商业银行应根据本办法要求建立风险参数量化政策、过程和关键定义，并确保在银行内部得到统一实施。

3．商业银行应根据所有可获得的数据、信息和方法估计违约概率、违约损失率和违约风险暴露。

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4.违约概率、违约损失率、违约风险暴露的估值应以历史经验和实证研究为基础，不能仅依靠专家判断。商业银行应对风险参数量化过程所涉及的专家判断和调整进行实证分析，确保不低估风险。调整决定、依据及计算方法应记录存档，以便于内部监督和持续改进，确保监督检查能追踪整个过程。商业银行应采取敏感性分析，评估调整对风险参数、监管资本要求的影响。

5．商业银行应制定风险参数量化更新政策，确保技术进步、数据信息和估值方法的变化情况能及时充分地反映在风险参数中。商业银行应至少每年审查一次内部风险参数的估计值，并根据业务需要及时更新量化方法和流程。

6．违约概率、违约损失率和违约风险暴露的估值应遵循审慎原则。商业银行应保守估计风险参数的误差，误差越大，保守程度应越大。

7．对于零售风险暴露，若商业银行能证明不同资产池之间的违约损失特征没有实质性差别，这些资产池可以使用相同风险参数估计值。

8．风险参数量化过程及风险参数估计值的重大调整应及时报银监会备案。

9．商业银行应建立完善的风险参数量化文档，以持续改进风险参数的量化过程，并为银监会的监督检查提供支持。

（二） 风险参数量化的流程

1．商业银行应制定书面的风险参数量化流程，确保对风险参数审慎估计。风险参数量化流程应包括数据选取、参数估算、映射和参数应用四个阶段。

2．商业银行应从历史数据中选取合格数据，建立样本数据集。数据选取应达到本办法相关要求。

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3．样本数据集的数据来源可以包括内部数据、外部数据和内外部集合数据，确保估值基于所有相关和重要的数据。使用外部数据时，商业银行应保证外部数据与内部数据之间的可比性、相关性和一致性。

4．商业银行应确保相关数据定义的一致性。用于估计风险要素的数据中，风险暴露数量、生成数据时所使用的授信标准以及其他相关的特征，应与商业银行的风险暴露和授信标准一致，至少应可以相互比较。

5．商业银行选取的样本数据应有代表性，能反映信用风险暴露特征、本银行信贷政策以及当前和未来的经济状况。样本数据的选取数目和选取时间段，应能够确保风险参数估计的准确性。

6．风险参数量化的数据观察期应涵盖一个完整的经济周期。用于估计非零售风险暴露债务人违约概率的数据观察期不得低于5年；用于估计非零售风险暴露违约损失率、违约风险暴露的数据观察期不得低于7年；用于估计零售风险暴露风险参数的数据观察期不得低于5年。如果商业银行能获得更长时期的历史数据，应采用更长的历史观察期。观察期越短，商业银行的估值就应越保守。

7．不同阶段的历史数据应具有相同重要性，如果商业银行的实证经验表明，某阶段历史数据能够更好地反映经济周期的影响，有助于准确估计参数，经银监会批准，商业银行可以对特定阶段数据的使用做特殊处理。

8．商业银行可以使用外部数据、内部数据、内外部集合数据或综合使用3类数据来源，但至少其中1类数据源的历史观察期不低于本办法的相关要求。

9．商业银行实施内部评级法之前数据收集标准可以有一定的

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灵活性，但使用时应进行适当调整，并向银监会证明调整后的数据与其它数据没有实质性差别。

10．商业银行应至少每年对样本数据集进行一次全面的分析和检查，以保证样本数据与现有组合之间的相关性，评估样本数据的质量以及样本数据与违约定义之间的一致性。如果样本数据集或现有的风险暴露组合数据存在重要缺陷或缺少重要信息，商业银行应制定书面的处理和调整方法。

11．商业银行应基于样本数据的风险特性及表现估计风险参数。参数估计应达到本办法的相关要求。

12．商业银行应运用统计工具，对具有不同风险特征的样本数据集进行分析，分别估算风险参数。商业银行可使用一种或多种统计方法估计风险参数。当产生多种估值结果时，商业银行应对基于外部数据和内部数据的风险参数估计值，以及使用不同模型得到的风险参数估计值进行整合。商业银行应建立明确一致的政策以整合不同数据基础、不同计量模型的估计结果，并检查不同整合对估值结果的敏感性。

13．使用内部数据、外部数据或内外部集合数据时，商业银行必须证明参数估算代表了长期经验。参数估计应反映数据观察期内商业银行贷款发放政策及回收流程的变化。

14．违约概率的估计值应是某一级别债务人或某一零售资产池一年期实际违约率的长期平均数。违约损失率和违约风险暴露应是长期的、违约加权的平均值。

15．商业银行可以考虑合格保证人和信用衍生品的风险缓释作用，对债务人评级或零售资产分池、违约损失率进行调整。

16．如果样本数据区间未包括经济衰退时期，应调整参数估计，弥补数据缺失的影响。

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