我國商業銀行目前采用的量化的信貸風險管理方法多是針對單個借款人信貸風險的測量與管理，對于信貸組合風險則缺乏有效的定量測量與分析工具。多數商業銀行沒有將信貸組合風險管理納入全面風險管理體系，未從經營戰略層面和操作實踐層面研究和實行信貸組合風險管理。對信貸組合風險這種粗放模糊式的管理方法，導致銀行在信貸風險管理過程中存在幾方面的問題。
　　一是對存量信貸風險描述不準確。由于未考慮信貸組合風險情況，而是假定各貸款之間的風險性完全不相關，那么，一方面對單個信貸風險的簡單累加可能導致總風險估算過高，與之匹配的銀行資本處于部分浪費狀態；另一方面，按大數法則提取信貸資產準備的方法，不能應對在極端條件下某些相關性較高的貸款同時暴發風險的情況。
　　二是信貸政策制定不科學。目前商業銀行在制定年度信貸政策、向分支機構發布信貸指引時，很少量化考慮新增貸款對組合風險的分散作用，只考慮單個貸款的風險狀況，目標客戶群通常確定為“三好學生”式的企業，即該企業既處于高增長的行業，又具有行業領先地位和很高的市場占有率，有核心競爭優勢，業務規模大、利潤率高而風險極低。選擇低風險的領域進行信貸投放無可厚非，但“三好學生”式企業畢竟數量有限，而且這些客戶融資能力強，融資渠道多樣，沒有很強烈的貸款需求，又受到本地各銀行業機構的普遍“追逐”。因此，這一目標市場資金供給大于需求，呈基本飽和狀態，銀行競爭十分激烈，銀行為獲取客戶付出的成本增高、貸款定價較低，導致實際收益減少。同時，當前對于熱點行業和企業的判斷都基于同一宏觀經濟發展走勢假設，也就是社會上大多數人持有的觀點，而一旦發生假設條件逆轉的情況（歷史上曾多次出現這種情況），由于銀行與客戶關系的建立和維系通常要花費很長的時間，銀行很難通過立即調整信貸政策實現信貸結構的迅速調整。
　　三是未實現收益與風險最佳匹配的資產組合。未實行信貸組合風險管理的情況下自然形成的貸款組合點，并不是銀行實現收益與風險最佳匹配的資產組合。如果挖掘那些與現在組合呈負相關或正相關很小的信貸資產，充分利用分散化的可能，銀行可以在信貸規模和整體收益基本保持不變的情況下，將組合的信用風險降到最低，或者在可承受風險能力基礎上，實現收益最大化。
　　針對這種狀況，我們認為，商業銀行應該建立和應用以風險測量模型為核心的信貸組合風險管理方法。
　　第一，目前國際銀行業運用的信貸組合風險度量模型主要有KMV模型、Credit Metrics、肯錫模型和CSFP信用風險附加計量模型等四類，這些模型各有優缺點和適用條件。結合我國銀行業經營發展的內外部客觀條件，我國商業銀行建立量化的信貸風險測量模型時，在參數設定、基本假設和測量方法上應考慮這樣幾個方面。一是模型對風險的定義目前應采用DM模型，即假定信用損失（LGD）是借款人在計劃期內違約所產生的損失，只考慮違約和不違約兩種情形的信用狀態變化。當資產證券化工具發展成熟或信貸資產次級交易市場建立的情況下，可改用MTM法建立模型。二是引入風險敞口間的相關性概念，即借款人違約的相關程度。在計算違約相關性時，可采用歷史數據模擬法或因素分析法。三是通過計算信貸組合的損失均方差來測量和描述組合的風險狀況。四是可先將貸款按行業、地域、信用質量或借款人登記注冊類型等多種因素進行分類，形成諸多亞組合，對組合內和組合間的相關違約系數進行測算，以降低計算負荷。
　　在模型的應用方面，要通過對銀行當前貸款組合的風險程度進行測算，可以看出非預期損失的大小，進而與銀行經營戰略相比較。也可以對同業數據進行粗略測算，用以作為參照，看本銀行的貸款組合風險在同業中所處的位置。組合風險測算結果還可以作為估計經濟資本的參考。
　　第二，測算出的組合風險值與該貸款實際存在的組合風險值相比較，就是該筆貸款的邊際風險貢獻。比較不同貸款的邊際風險貢獻，可以很直觀地表明當前貸款組合中的主要風險來源，銀行管理者進而可以采取適當的行動以控制風險。
　　第三，可以將邊際風險貢獻的概念引入決策機制。當多項貸款需求單獨測算的風險度和收益率都相似，而銀行由于存貸款比例的要求不能同時滿足所有貸款需求時，邊際風險貢獻小的貸款顯然應該被優先考慮。也就是說，與當前組合中貸款的總體相關性最小的貸款有優先權。同樣的，在貸款定價過程中，也可以加入邊際風險貢獻的因素。一筆貸款的發放如果給整個貸款組合貢獻更多的邊際風險，銀行也有理由提高貸款價格、增加預期收益率，以與增加的風險相對應。
　　第四，在管理層面輔助制定貸款投放指引。組合風險分析可以讓我們清楚地看到，銀行將貸款集中投放于某些有比較優勢的領域并不是沒有限度。當貸款組合中主要的風險敞口存在較高的相關性并達到某種限度時，由集中帶來的成本節約因素被相關性帶來的更多的組合風險相抵消，此時繼續向該領域投放貸款顯然是不經濟的。銀行是經營風險的行業，目標在于穩定而長期的收益，即損失和風險都控制在可預期的波動范圍內。通過組合風險分析，銀行經營者可以定量了解自己在某一領域投放貸款是否已經過多，或者在某一并不具有比較優勢的領域也已經不知不覺地積累了大量的組合風險，進而確定應該尋找哪些與這一領域高度負相關的領域進行貸款投放以對沖風險，用以對沖風險的貸款投放量應該是多少。從這個角度說，組合風險分析可以指導銀行制定更為科學的貸款投放指引。
　　應用以風險測量模型為核心的信貸組合風險管理方法，不僅要調整銀行風險管理組織結構，完善信貸管理制度，培訓信貸管理人員，一項重要的基礎性工作是建立完善的信貸管理數據庫。
　　銀行應著手建立一個完備的內部組合風險分析數據庫，在整理歷史數據的基礎上，不斷增加動態信息。數據庫中歷史評級、違約概率、相關性等數據將用于信貸組合風險管理。數據庫應跟蹤該行歷史上所有建立過聯系的客戶的信息資料，無論這個客戶是否曾經從該行獲得過貸款、貸款是否已經完全歸還。在積累一定的歷史數據后，可以檢驗和修正當前的組合風險管理模型，檢驗以往貸款決策的適當性并修正當前的貸款決策機制。這些歷史數據由于具有連續性和真實性，某種程度上比銀行當前客戶信息更為重要。銀行在設計和維護歷史信息數據庫時，還應當吸收外部評級機構提供的信息、股票市場提供的信息以及各類統計咨詢機構提供的信息，不斷豐富信息容量。