违约概率（Probability of Default，PD）为信用风险管理的专有名词，意指某一借款人发生违约（Default，借款无法偿还）的概率大小。通常可以用统计模型来估计。此种统计模型又称为PD模型。[1][2]
PD用于各种信贷分析和风险管理框架。根据新巴塞尔协议，它是计算银行机构的经济资本或监管资本时使用的一个关键参数。
违约概率与预期损失密切相关，预期损失定义为违约概率、违约损失(LGD)和违约风险敞口(EAD)的乘积。
概括
违约风险是指借款人无法或不愿全额或按时偿还债务的风险。违约风险是通过分析债务人根据合同条款偿还债务的能力得出的。PD通常与财务特征相关，例如用于偿还债务的现金流不足、收入或营业利润下降、高杠杆、流动性下降或边际流动性以及无法成功实施业务计划。除了这些可量化的因素之外，还必须评估借款人的还款意愿。
— 美国货币总稽核办公室
违约概率是对违约事件发生的可能性的估计。它适用于特定的评估范围，通常为一年。
信用评分，如消费者的FICO或S&P的债券评级，企业或政府的惠誉或穆迪，通常意味着一定的违约概率。
对于具有类似信用风险特征的债务人组，如RMBS或贷款池，可以为代表该组典型(平均)债务人的一组资产衍生违约概率。[3]相比之下，债券或商业贷款的PD通常由单个实体决定。
根据《新巴塞尔协议》,如果出现以下情况，债务违约事件就发生了[4]
- 债务人不可能在不放弃任何抵押担保品的情况下向银行偿还债务
- 债务人的重大信贷债务逾期超过90天
如何计算违约概率
下面是常用的步骤
- 分析交易对手或投资组合的信贷风险;
- 将交易对手和内部风险等级（具有关联的违约概率）进行配对：和
- 确定具体特定的违约概率。这最后一步将给予加权违约概率的设施，受保护的担保或信用衍生工具。权重，会考虑规划署的担保人或卖方信贷衍生工具。
- 一旦违约概率据估计，有关的信用价差和估价的贷款或债券是下一个步骤。一个流行的方法这一关键因素的信贷风险分析是“减少表”建模方法的Jarrow–Turnbull model。
如何计算周期违约概率
预期违约频率
参见
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