2. PD模型基础回顾：违约概率的定义、建模目标与监管要求

违约概率（Probability of Default, PD）是信用风险计量的核心参数，也是巴塞尔协议内部评级法（IRB）的基石。本章从定义、建模目标与监管最低标准三个维度，系统梳理PD模型的基础知识，为后续Champion对照分析奠定理论框架。

2.1 违约概率（PD）的定义

PD是指借款人在未来一定时间周期内（通常为1年）发生违约的可能性，取值范围为[0,1]。巴塞尔委员会对“违约”给出了明确的操作性定义，金融机构必须在PD建模中严格对齐。

2.2 PD建模目标

PD模型的核心目标可归纳为三个层次：

1. 风险排序（Ranking）：将债务人按信用风险高低准确排序，区分优质客户与高风险客户。
2. 概率估计（Calibration）：输出与真实违约水平一致的绝对概率值，满足资本计量要求。
3. 稳定性（Stability）：模型在时间维度上保持区分能力和校准水平的稳定性，避免过度波动。

以下SVG图展示了PD模型从数据输入到监管应用的完整逻辑链路：

2.3 巴塞尔协议IRB法对PD模型的最低标准

巴塞尔协议内部评级法（IRB）对PD模型提出了严格的量化与治理要求，以下表格汇总了核心最低标准：

2.4 PD模型与IRB资本计量的关系

PD是IRB法风险加权资产（RWA）计算的核心输入参数之一。对于非违约暴露，RWA计算公式为：

RWA = 12.5 × EAD × K

其中：
K = LGD × Φ[ (Φ⁻¹(PD) + √ρ × Φ⁻¹(0.999)) / √(1-ρ) ] - LGD × PD

参数说明：
- EAD：违约风险暴露
- LGD：违约损失率
- ρ：资产相关性（由监管公式给定，与PD负相关）
- Φ：标准正态累积分布函数

以下SVG图展示了PD在IRB资本计量框架中的核心位置：

2.5 常见PD建模方法对比