本书包括三部分内容。第一部分回顾了信用评级行业的百年发展历程，介绍为什么评级机构会诞生，又是如何发展壮大至今的。第二部分从中国债券市场和信用评级业的发展与现状出发，帮助读者熟悉中国评级市场的参与者、经营模式以及监管格局。第三部分探讨了如何改进中国信用评级。

本书立足于服务中国信用债券市场，适用的读者包括金融监管机构人员，金融从业人员，信用风险和固定收益证券领域学术研究人员，金融专业博士、硕士研究生，有一定金融学基础的本科学生。

前 言

信用评级具有独特的信息发现和金融监管功能，其通过债券和其他金

融产品定价影响企业投融资决策，进而影响实体经济；另一方面，信用评

级影响金融机构优化资本配置，进而影响社会融资分配。尽管信用评级通

常度量的是公司或地方政府等个体的信用风险，但是当这些风险汇总成系

统性风险时会对国家的经济运行及人民财富产生实质影响。因此，信用评

级作为金融市场的基础产品，其重要性是毋庸置疑的。

自20世纪80年代以来，尤其是2005年之后，我国债券市场迅猛发展，

如今已经成为全球第二大市场，举世瞩目。伴随着债券市场的发展，我国

的信用评级行业在规模、制度建设和开放性等诸多方面取得了巨大的进步。

与此同时，由于我国评级业的独特发展历史、监管环境和市场习惯，其相

比于国际信用评级有很多不同之处，例如多头监管，评级整体偏高，评级

分布向高评级倾斜，评级上调率高于评级下调率。这些现象引发了一系列

关于我国信用评级的问题：如何解读我国评级代表的信用风险？随着债券

市场的国际化进程，如何接轨我国与国际信用评级标准？

2014年以来，我国债券违约事件逐年增加。传统信用评级对违约事

件的预警表现差强人意，多次出现违约前维持高评级、违约当天断崖式下

调的现象，未能起到有效的信息发现和协助审慎监管作用，给投资者造成

了经济损失。这也引发了市场对我国信用评级有效性的质疑。监管机构对

一些主要评级机构的处罚也让市场得以窥见评级行业乱象和结构性缺陷，

例如发行人付费商业模式带来的利益矛盾及代理问题。这些问题触发了监

管和业界对我国评级业改革的思索：造成我国信用评问题的原因是什么？

如何改革我国的评级行业？随着大数据和人工智能的发展，有哪些新的评

估范式和技术能够对传统信用评级起到积极的补充和监督作用？

信用评级具有复杂的多面性，因此对于以上问题并没有简单的回答。

首先，影响评级的因素是多样的，例如政策法规、监管依赖、行业竞争、



VI

信用评级的中国实践—历史、现在与未来

隐性担保、道德风险。评级机构的自身特点，例如收费模式，以及被评级

产品的复杂程度也可能影响评级有效性。评级功能本身也会有影响，例如

作为审慎监管的依据，评级本身承担多重角色（例如契约功能、协调机制），

不宜频繁变化。这些复杂甚至矛盾的情况对改进我国信用评级提出了进一

步的挑战。如何解决信用评级信息有效性与监管需求的矛盾？如何利用创

新的违约预警理念和范式来改进信用评级？对这些问题的回答是一个系统

性工程。其前提要求就是对我国信用评级有一个科学、系统的理解。这也

是本书的初衷之一。

综上所述，本书有几个主要目标：（1）对我国的信用评级做一个全

面、系统的梳理；（2）通过对比国际信用评级来理解我国信用评级的特

点和存在的问题；（3）评估现有信用风险模型和方法在我国的适用情况；

（4）探讨最新的违约预警方法与模型对传统信用评级进行补充和完善。

本书包括三部分内容。

第一部分：我们回顾信用评级行业的百年发展历程，介绍评级机构为

什么会诞生，又是如何发展壮大至今的。我们也通过21世纪以来，评级

业所经历的安然破产事件和金融危机来分析评级行业存在的问题，并介绍

当前国际评级业改革的情况。在熟悉这些内容后，我们对评级的功能进行

了梳理，辅以一些有趣的案例，来加深读者对信用评级作用的理解，并让

读者了解信用评级在经济运行中的重要性，以及为什么社会各界如此关注

信用评级，关心评级能否发挥好其信息发现功能。我们希望通过这些描述

使得读者对评级行业的发展历程和作用机制有所了解，帮助读者理解中国

信用评级，并为后续分析中国信用评级的发展做铺垫。

第二部分：我们从我国债券市场和信用评级业的发展与现状出发，帮

助读者熟悉我国评级市场的参与者、经营模式以及监管格局。随后，我们

基于中美评级数据，对国内评级和国际评级的特征进行了对比分析，帮助

读者了解中外评级体系的差异，并为后续探讨我国评级存在的问题做铺垫。

基于国内评级的特征，我们探讨了国内评级标准放松的情况，并量化了其

导致的评级虚高程度。我们进一步分析了评级虚高的原因，以及虚高的评

级给公司决策和实体经济运行带来的不利后果。

第三部分：我们探讨了如何改进中国信用评级。我们分别介绍了



VII

前 言

两种重要的信用风险模型：结构化模型（structural model）和简化模型

（reduced-form model）。之后，我们对比两种模型在中国市场预测违约

的表现，并提出对传统信用评级的改进思路。我们讨论了如何从预测违约

概率入手来改进中国信用评级，同时构建一套与国际接轨的评级标准来重

新解读中国信用评级。这些问题备受监管机构、市场投资主体以及逐年增

加的境外投资者所关注。回答这些问题对于提升我国信用评级的核心信息

发现功能有着重要的理论和实践意义。

本书立足于服务中国信用债券市场，适用的读者包括：金融监管机构

人员，金融从业人员，信用风险和固定收益证券领域学术研究人员，金融

专业博士、硕士研究生，有一定金融学基础的本科学生。但是，即使您没

有相关背景，或只是希望了解一些我国信用评级的情况、相关法规和未来

发展趋势，您也可以在本书中找到相关内容。

我们尽可能将本书写得通俗易懂，但是有些内容看上去还是比较学术

或可能让人感到过于注重技术细节。诚然，这与作者水平有限有关。同时，

我们诚恳地指出，信用评级和信用风险管理本身就是技术性非常强的工作，

涉及经济、金融、公司管理和量化计算等多个领域知识，泛泛而谈无法触

及其核心机理。细心的读者会发现，书中的许多结果和发现与我们的直觉

和经验并不一致。为了得到详实可靠的证据和结论，我们做了大量的统计

分析和模型计算，这些内容支撑着本书的结论，同时也构成了本书不可或

缺的部分。此外，为了让读者系统地了解中外信用评级情况，我们引用了

大量的相关文献，希望能够帮助读者从多个角度，在更深层面理解我国信

用评级并思索管理实践。我们更希望本书能够抛砖引玉，吸引并鼓励更多

的有识之士从事信用风险和信用评级相关领域的研究和实践。

我们在书的每个部分和章节都提供了相应的内容总结和回顾，帮助读

者快速了解中国信用评级的核心内容和主要结论。书中的实证分析部分可

以被视为对这些内容及结论的证明和技术支持，也为需要了解详细情况的

人士提供参考。

再次感谢您阅读本书，希望我们的工作能对您有所帮助和启发。作者

水平有限，难免有疏漏之处，还请不吝批评指正。

 作 者



目 录

第一部分　信用评级的百年历程回顾

第1章　信用评级的历史：从美国说起 / 2

1.1　评级兴起的历史背景：从18世纪末说起 / 2

1.2　从民间走向官方：20世纪初至70年代 / 5

1.3　商业模式与行业格局演变：20世纪70年代

　　 至20世纪末 / 11

1.4　安然破产与金融危机：21世纪的评级 / 14

1.5　本章小结 / 24

附录 评级机构的收费标准 / 24

参考文献 / 26

第2章 关于评级业发展的梳理与评述 / 29

2.1　信用评级的功能 / 29

2.2　评级对实体经济的影响 / 42

2.3　影响评级信息发现功能的因素 / 44

2.4　如何保障评级的信息发现功能 / 52

2.5　本章小结 / 55

参考文献 / 55



X

信用评级的中国实践—历史、现在与未来

第二部分 中国信用评级的发展与现状

第3章 中国信用评级的发展概述 / 62

3.1　中国公司信用债市场发展简介 / 62

3.2　中国信用评级行业的发展 / 69

3.3　国内主要评级机构及业务情况简介 / 78

3.4　本章小结 / 86

参考文献 / 87

第4章 中国信用评级：特征事实与国际对比 / 88

4.1　评级数据说明 / 88

4.2　主体评级的分布特征 / 92

4.3　主体评级的变动特征 / 96

4.4　评级与违约的关系 / 104

4.5　本章小结 / 110

参考文献 / 111

附录 / 112

第5章 评级偏高：与企业基本面相符还是评级标准放松？ / 113

5.1　数据与研究方法 / 113

5.2　评级标准分析 / 124

5.3　进一步的讨论 / 133

5.4 本章小结 / 142

参考文献 / 142



XI

目 录

第6章 评级标准放松的原因及经济后果分析 / 144

6.1　导致中国评级偏高的可能因素 / 144

6.2　各因素与评级放松程度的关系 / 153

6.3　评级放松的经济后果（I） / 162

6.4　评级放松的经济后果（II） / 171

6.5　本章小结 / 178

参考文献 / 180

附录 / 181

第三部分　改进中国信用评级

第7章 违约概率度量：结构化模型 / 184

7.1　Merton结构化模型 / 184

7.2　Merton违约概率数据描述 / 190

7.3　Merton违约概率的表现 / 197

7.4　关于结构化模型的讨论 / 210

7.5　本章小结 / 211

参考文献 / 211

附录 / 213

第8章　违约概率度量：简化模型 / 221

8.1　简化模型 / 221

8.2　基于简化模型的违约概率 / 226

8.3　简化模型违约概率的表现 / 231

8.4 结论 / 238

参考文献 / 239



信用评级的中国实践—历史、现在与未来

第9章　改进信用评级：基于违约概率的隐含评级 / 241

9.1　从违约概率到评级 / 241

9.2　国内机构评级与违约概率隐含评级 / 245

9.3　隐含评级的应用 / 252

9.4　本章小结 / 261

参考文献 / 262

后记 / 263



本书对我国信用评级做了全面梳理，通过对比国际信用评级分析了我国信用评级存在的主要问题。本书分析了国际流行的信用风险评估方法在我国的适用情况，并且探讨新一代应用机器学习和大数据的信用评估方法与模型。本书针对中国市场、讲述中国故事。

王浩，清华大学经济管理学院金融系长聘副教授，毕业于麦吉尔大学，金融学博士。主要研究方向包括：信用风险、固定收益证券和资产定价。研究论文发表于Journal of Financial Economics、《金融研究》等国内外一流学术期刊。

刘士达，金融学博士，毕业于清华大学，清华大学优秀博士毕业生。主要研究方向为信用评级、中国债券市场。研究论文发表于《金融研究》等国内一流学术期刊。刘士达博士现供职于全国社会保障基金理事会。