2. 基础知识

在信用风险计量与验证中，PD、LGD、EAD是三个最核心的参数。它们分别回答三个问题：会不会违约、违约后损失多少、违约时还欠多少。理解这三个参数之前，必须先厘清违约、风险暴露和损失这三个基础概念，否则后续建模与独立验证都会失去锚点。

一、核心原理：从信用事件到预期损失

信用风险的本质是交易对手未能按约定履行义务，导致债权人遭受经济损失。监管与内部管理通常用预期损失（Expected Loss, EL）来量化这种风险，其基本关系为：

EL = PD × LGD × EAD

其中：

• PD（Probability of Default）：违约概率，通常指债务人在未来一段时间内（如12个月）发生违约的可能性。
• LGD（Loss Given Default）：违约损失率，指违约发生后，风险暴露中最终无法收回的比例。
• EAD（Exposure at Default）：违约风险暴露，指违约发生时银行被暴露的金额，包括已提取余额和可能的未提取承诺。

这三个参数不是孤立数字，而是相互关联的计量链条。PD描述“是否发生”，LGD描述“损失多深”，EAD描述“基数多大”。独立验证时，必须分别检查参数定义、数据来源、模型假设和业务一致性。

二、违约定义：不是“逾期”那么简单

违约（Default）在监管框架中有明确界定。以巴塞尔协议和我国监管要求为例，债务人出现以下任一情形通常被认定为违约：

1. 银行认定债务人无法全额偿还债务，且未采取追偿措施；
2. 债务人逾期超过90天（含）未支付本息；
3. 债务人申请破产或类似保护；
4. 银行因债务人财务状况恶化，被迫进行债务重组，导致减免或延迟支付；
5. 银行出售债权时发生信用损失。

这里需要区分技术性违约与实质性违约。技术性违约可能仅因合同条款触发，但未造成实际损失；实质性违约则通常伴随本息无法收回。在PD模型中，违约标签的定义必须与监管口径一致，否则验证时会出现“模型预测的违约”与“实际认定的违约”不匹配。

三、风险暴露与损失概念

风险暴露（Exposure）是指银行在违约发生时可能面临损失的资产余额。对于表内贷款，EAD通常等于本金加应收利息；对于表外承诺，EAD需要考虑信用转换系数（CCF），即未提取部分在违约时可能被提取的比例。

EAD = 已提取余额 + 未提取承诺 × CCF

损失（Loss）则分为几个层次：

• 违约损失：违约发生后实际发生的经济损失；
• 回收金额：通过追偿、处置抵押品、担保代偿等方式收回的金额；
• 回收率（Recovery Rate, RR）：回收金额占EAD的比例；
• LGD = 1 - RR，即违约损失率。

LGD受抵押品、担保、清偿顺序、行业和宏观经济影响。例如，有足额现金质押的贷款LGD可能低于10%，而无担保信用贷款LGD可能高达70%以上。

四、PD/LGD/EAD基本含义与业务应用场景

三个参数在银行业务中应用广泛，下表总结了其核心含义与典型场景：

参数	核心含义	典型业务应用	验证关注点
PD	未来一定期限内违约的可能性	授信审批、风险定价、限额管理、资本计量	违约定义一致性、样本代表性、区分度与校准
LGD	违约后无法收回的比例	拨备计提、抵押品管理、回收策略、资本计量	回收数据完整性、经济周期影响、抵押品估值
EAD	违约时点风险暴露金额	表内外额度管理、CCF设定、资本计量	CCF合理性、未提取承诺行为、限额控制

在业务场景中，这三个参数共同支撑风险调整后收益（RAROC）计算：

RAROC = (收入 - 成本 - 预期损失) / 经济资本
预期损失 = PD × LGD × EAD

例如，一笔1000万元的无担保贷款，PD为2%，LGD为60%，则预期损失为：

EL = 2% × 60% × 1000万 = 12万元

若该笔贷款定价仅覆盖资金成本和运营成本，未覆盖12万元预期损失，则业务实际在消耗资本。独立验证需要检查PD、LGD、EAD的取值是否与业务实际一致，避免“模型数字漂亮、业务损失真实”的脱节。

五、常见术语与验证复盘

在文档与验证报告中，以下术语频繁出现，需统一口径：

• 违约概率（PD）：通常为12个月期或生命周期PD；
• 违约损失率（LGD）：分为违约加权LGD和经济周期LGD；
• 违约风险暴露（EAD）：分为当前暴露和违约时暴露；
• 信用转换系数（CCF）：表外未提取承诺转为表内暴露的比例；
• 预期损失（EL）：PD×LGD×EAD；
• 非预期损失（UL）：损失波动性，由经济资本覆盖；
• 风险加权资产（RWA）：资本计量的基础。