3.3 信用风险监测与报告
信用风险监测是风险管理流程中的重要环节，是指信用风险管理者通过各种监控条件，报考捕捉信用风险指标的异常变动，判断其是否已经达到引起关注的水平或已经超过阈值。信用风险监测是一个报考、连续的过程。
3.3.1 风险监测对象
1. 客户风险监测
商业银行信贷资产组合风险的变化主要来源于单个债务人信用状况的变化，客户风险构成信用风险的微观层面。
客户风险的内生变量包括两类指标：一是基本面指标（定性指标或非财务指标），二是财务指标。
①基本面指标主要包括：
品质类指标
实力类指标
环境类指标
②财务指标主要包括：
偿债能力指标
盈利能力指标
营运能力指标
增长能力指标
从客户风险的外声变量来看，借款人的生产经营活动不是孤立的，而是与其主要股东、上下游客户、市场竞争者等“风险域”企业持续交互影响的。上述相关群体的变化，均可能对借款人的生产经营和信用状况造成影响。因此，对单一客户风险的监测，需要从个体延伸到“风险域”企业。
2. 组合风险监测
组合层面的风险监测把多种信贷资产作为投资组合进行整体监测。组合监测能够体现多样化带来的分散风险的效果，防止国别、行业、区域、产品等维度的风险集中度过高，实现资源的最优化配置。
商业银行组合风险监测有两种主要方法：
①传统的组合监测方法。传统的组合监测方法主要是对信贷资产组合的授信集中度和结构进行分析监测。授信集中是指相对于商业银行资本金、总资产或总体风险水平而言，存在较大潜在风险的授信。结构分析包括行业、客户、产品、区域等的资产质量、收益（利润贡献度）等维度。商业银行可以依据风险管理专家的判断，给予各项指标一定权重，得出对单个资产组合风险判断的综合指标或指数。
②资产组合模型。商业银行在计量每个敞口的信用风险，即估计每个敞口的未来价值概率分布的基础上，就能够计量组合整体的未来价值概率分布。
估计各敞口之间的相关性，从而得到整体价值的概率分布。
不直接处理各敞口之间的相关性，而把暴露在该风险类别下的投资组合看成一个整体，直接估计该组合资产的未来价值概率分布，包括CreditMetrics模型、Credit Portfolio View模型等。
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