信用风险评级模型是《巴塞尔新资本协议》中内部评级法(IRB)的核心内容。银行利用信用风险评级模型对借款人的违约概率实施预测,并将结果运用到风险加权资产的计量和资本监管领域,以更好地抵御风险。自内部评级法在银行业实施以来,尽管世界上爆发过多次债务危机,但我国经济尚未发生过剧烈波动。从2013年开始,受国内国外多重因素的影响,中国经济的复杂程度逐步升高,一些区域出现了明显的风险征兆,某些企业(如钢贸)在银行的违约个案激增。在此情形下,商业银行使用的信用风险评级模型开始出现“超期服役”的现象。所谓“超期”是指商业银行对历史违约数据的模拟停留在3年甚至更早以前,未将经济下行周期内的企业违约风险特征纳入模型的研究和开发。为了改变这一现状,本文对2013年初到2014年末银行企业客户的信用风险新特征进行了重新模拟,对企业信用违约的主要财务因素进行了再挖掘。本文采取实证研究的方法,对2013年初到2014年末银行“正常类”、“违约”客户的财务指标进行因子分析,揭示出银行企业客户在经济下行周期内的信用风险特征,总结出与企业违约关系密切的4项财务因素:资本效率、现金获取能力、经营收益和偿债能力。最终在统计分析的基础上构建了基于多元有序Logit回归模型的信用风险评级模型。模型通过了拟合度检验,总体适配性良好。本文还通过商业银行实际案例,证明了模型具有较好的预测信度和效度。