能源和大宗商品公司的信用风险部门通常负责管理可能产生巨大敞口的交易对手风险。尽管许多公司尝试利用内部模型，但由于缺乏跨地区和跨行业可比的财务数据，模型的适用性存在较大挑战。此外，公司通常需要生成能够全面反映风险因素的信用额度，这通常是一项具有挑战性的任务。
Credit Analytics（信用分析）是标普全球市场财智信用与风险解决方案分析系列工具中的关键组成部分。它通过先进的模型和可靠的数据来解决这些挑战，为全球范围内已评级、未评级、上市和私营公司提供评分和监测潜在风险敞口。信用分析包括全面的 RiskGauge 信用报告，覆盖全球超过5000万家上市和私营公司 [1] 其中包括中小企业。如图1所示，RiskGauge综合利用信用分析基本面模型和市场驱动模型的要素，提供全面的信用风险评分。
图 1：RiskGauge 评分，违约概率 (PD)%
数据来源： 标普全球市场财智2023 年 1 月。仅用于说明目的。
信用分析还包括 MaxLimit ，通过综合考虑客户和供应商的双重角度来确定最大敞口。输出结果会综合考虑客户的信用度、对其行业付款行为的动态评估以及额外的规模调整。根据供应商的风险偏好，可以使用以下任一方法来调整输出：(1) 供应商在平均水平上能够承受的最大损失，或者 (2) 基于供应商的生产/销售能力确定的平均风险敞口。
大型能源公司利用信用分析来降低风险敞口 - 优化业务，促进增长
一家北亚最大的国家能源公司一直在使用信用分析来管理其海外敞口。该公司对这一模型的广泛覆盖印象深刻，包括了全球石油和天然气行业的上市和私营公司、欧洲私营航运和物流公司、北美能源和运输集团，以及南亚多元化金融机构的详细信息。信用分析已经被证明是满足其需求的最佳解决方案，能够在不同地区生成可比输出，包括图2所示的同行分析等功能。
图 2：同行分析示例
数据来源： 标普全球市场财智2023 年 1 月。仅用于说明目的。
为了有效管理风险，该公司的信用风险团队使用 MaxLimit 框架监控短期流动性状况，优化业务，并抓住增长机会。团队成员详细研究了图3所示的 MaxLimit 输出，其中包括平均损失、平均风险敞口、风险厌恶度和风险敞口上限等指标。这些输出与他们的预期和内部标准相一致。
图 3：MaxLimit 输出示例
来源： 标普全球市场财智2023 年 1 月。仅用于说明目的。
通过信用分析，团队成员获取了高效易用且极具成本效益的现成模型，为他们带来了显著的收益。他们也对标普全球市场财智专家团队提供的持续支持表示高度赞赏，因为该团队对信用风险分析及所有分析工具的内部运作方式非常熟悉。
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[1] 截至 2022 年 12 月的数据覆盖范围。