银行对应的客户一般分为96类,国内对于其中的95类都有研究和信用风险模型,只有一类没有成熟的研究和模型,因为这一类的方法论和其他95类都不相同,本研究就针对这一类客户。对于开展国际业务的国内银行而言,国外商业银行同业客户是最特殊、最重要的一类客户。国外银行与国内银行具有互为客户、联系紧密、业务品种多样、交易量巨大、一旦发生风险波及广泛等显著特点。中国银行监管机构明确要求每家开展国际业务的中国商业银行在满足巴塞尔监管协议要求时,必须建立对国外银行的内部评级模型并据此进行限额管理,不能简单参考或使用外部评级公司(例如穆迪、标普、惠誉)的评级结果。由于国外商业银行同业客户相关模型和方法论与一般公司类客户不同,导致国内银行对于其他所有公司类客户都已实施内部评级和限额管理,唯独对于国外商业银行客户没有完整的研究和方法论,整体研究水平仍然比较落后,评级结果和限额管理难以真正用于业务发展和风险管理。因此,无论是监管规定还是实际业务,都对建立国外商业银行评级和限额管理模型提出了急迫的需求。基于此,本研究具有重要的理论价值和现实意义。本论文参考国外研究,对国外商业银行信用评级和限额管理模型进行深入研究,最终目标是为开展国际业务的中国商业银行设计出既能够满足监管基本要求,又具备可操作性、可实施性的内部评级和限额管理模型。主体部分包括以下内容：1.从信用评级和限额管理两个方面回顾了国内外学者的研究成果；阐述国内外商业银行在评级和限额管理方面的实践；分析了中国商业银行评级和限额管理工作的开展情况,为本文评级模型和限额管理的研究做好理论准备;2.国外银行数据的收集和财务报表的统一性分析是国内研究的一大难点,国内很多类似的研究止步于此：以模拟违约替代实际违约建立真实标尺在此前的国内研究中也鲜有涉及,实际业务敞口数据与设定限额的拟合也需要长期积累；本人从国别和金融机构评级必备的模型出发,按照统一币种单位、统一财务比率、统一会计准则、统一监管要求对数据进行加工并进行独创性的分析和比较,为信用评级和限额管理的研究做好数据准备；3.在建立国外商业银行评级的宏观风险评估指标方面,采用BP神经网络的方法建立国别风险评估模型,在建立国外商业银行评级的微观风险评估指标方面,采用单变量分析所有采集数据的实际表现;之后融合宏观和微观指标,通过计量工具建立评级模型,并对评级模型进行双重检验,最后通过引入银行评级结果和违约概率运用资本分配法建立限额管理模型。4.在总结分析提出主要结论后,从制度体制、技术水平、资源投入和应用效果四个方面分析制约因素,并针对性提出建议,为我国商业银行评级和限额管理工作指明进一步研究的方向。本论文的主要结论包括三个方面：(1)在对国外银行评级进行支持的宏观国别风险评估方面,本文采用的BP神经网络模型能够准确、完整地反映各种复杂的、极端值突出的、有历史违约惯性的宏观因素对国别风险的影响,通过计算机自学习过程,解决以往回归模型无法解决的问题；(2)在建立国外商业银行评级模型方面,广泛收集的数据和模拟违约的提出克服了以往模型缺少数据支撑的弊端。运用结构稳定、方法严谨的计量模型取得较好的表现,从检验和实证来看,模型真实地反映了国内银行风险判断和偏好；(3)在设定国外银行限额方面,本文结合评级结果和违约概率并采用经济资本法确定的限额,结合不同产品的特性设计额度扣减和管理模型,满足监管要求和业务实际需要。