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文檔簡介
1、商業(yè)銀行的風(fēng)險度量和管理研究,是對整個世界經(jīng)濟(jì)的保駕護(hù)航,美國在2007年爆發(fā)的次貸危機(jī),沖擊了全球金融市場,這場席卷全球的金融危機(jī),本質(zhì)上就是風(fēng)險度量和管理的失控。商業(yè)銀行系統(tǒng)不僅在我國,在全球都是是支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要柱石,是幫助企業(yè)實現(xiàn)金融需求健康發(fā)展的必要條件。大量實證表明,在發(fā)展中國家,金融和經(jīng)濟(jì)增長相輔相成,呈正相關(guān)關(guān)系。
2007年世界經(jīng)濟(jì)因次債危機(jī)引發(fā)的全球性金融危機(jī)損失巨大,從多層面解讀后,其根源即為風(fēng)險管理和
2、度量的失控。
在這場全球性的金融危機(jī)當(dāng)中,我國政府和商業(yè)銀行也都迅速反應(yīng),2008年,我國開始實行寬松的貨幣政策,信貸業(yè)務(wù)的投放速度和力度都有所加大;著重關(guān)注商業(yè)銀行的風(fēng)險度量和管理研究,特別是對信用風(fēng)險的識別與控制,更是風(fēng)險商業(yè)一行風(fēng)險管理的重中之重。
為更好應(yīng)對金融危機(jī),我國在2008年11月實施了適度寬松的貨幣政策,提高社會融資總額,加快信貸投放,導(dǎo)致風(fēng)險隱患集聚。加強銀行業(yè)風(fēng)險管理,尤其是度量和識別、控制與化
3、解各種風(fēng)險,是當(dāng)前金融監(jiān)管的重中之重。
國際銀行監(jiān)管機(jī)構(gòu)也對此次金融危機(jī)做出反應(yīng),2010年出臺的《巴塞爾資本協(xié)議Ⅲ》對商業(yè)銀行的風(fēng)險管控的要求更加喜之嚴(yán)格,對資本和流動性監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)要求。巴塞爾協(xié)議Ⅲ也在我國開始逐步實施,以新巴塞爾協(xié)議作為我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的標(biāo)準(zhǔn),截至2017年,我國已經(jīng)開始推行宏觀審慎監(jiān)管制度。因此,深入研究新協(xié)議的相關(guān)內(nèi)容,分析新協(xié)議對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的影響及如何適應(yīng)新協(xié)議就成為了當(dāng)務(wù)
4、之急。
1974年,巴塞爾協(xié)議通過十國集團(tuán)中央銀行行長倡議,在巴塞爾成立。新的《巴塞爾協(xié)議》在資本和流動性監(jiān)管方面拿出了更為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn),對加強銀行風(fēng)險控制提高了重視程度。作為協(xié)議國成員,我行在2017年實施宏觀審慎監(jiān)管制度,全面推行新協(xié)議。我國作為巴塞爾協(xié)議的成員國,也根據(jù)巴塞爾協(xié)議作為我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的指導(dǎo)性原則,目前,我國商業(yè)銀行正在逐步落實巴塞爾協(xié)議Ⅲ(即新巴塞爾協(xié)議),因此,更好地學(xué)習(xí)研究巴塞爾協(xié)議以及將其中核心內(nèi)
5、容與我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理有機(jī)結(jié)合,對我國商業(yè)銀行的穩(wěn)步發(fā)展,金融市場的安全蓬勃,有著重要意義。
論文以《巴塞爾資本協(xié)議Ⅲ》為導(dǎo)向,對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的現(xiàn)狀與歷史演變,分析我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理工具,監(jiān)管政策和存在問題的基礎(chǔ)上,深入研究商業(yè)銀行對加強風(fēng)險管控的方式方法,最后對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理提出幾點改進(jìn)意見和政策建議。
從整體框架來講,本篇論文對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理相關(guān)問題的分析共包括七個章節(jié)的內(nèi)容,每章之間的安
6、排邏輯和具體研究內(nèi)容如下:
第一章是引言部分,本章對我國商業(yè)銀行當(dāng)前面臨的風(fēng)險狀況以及各家銀行風(fēng)險管理現(xiàn)狀分析概括,并由此介紹了本論文的研究背景以及研究意義,進(jìn)而對研究思路和研究方法加以總體的概括性介紹。同時,梳理了本論文研究的多項問題的文獻(xiàn)綜述。
第二章對商業(yè)銀行各類風(fēng)險的成因、分類以及來源進(jìn)行詳細(xì)介紹分析,為本論文研究的問題打好基礎(chǔ),為后面幾章內(nèi)容進(jìn)行鋪墊。
第三章綜合考慮不同的社會環(huán)境、國家政策和國際
7、局勢等多項因素,國內(nèi)商業(yè)銀行風(fēng)險管理工作在不同時期體現(xiàn)出了一定的側(cè)重差異。改革開放之后,我國金融逐步與國際接軌,商業(yè)銀行也在日益激烈的競爭環(huán)境中逐步轉(zhuǎn)型,發(fā)展進(jìn)度可以劃分為三個階段:改革開放初期(1979-1999),世貿(mào)組織時期(2000-2007)和新巴塞爾協(xié)議時期(2008至今)。本篇論文在第三章介紹了改革開放初期(1979-1999),世貿(mào)組織時期(2000-2007)和新巴塞爾協(xié)議時期(2008至今)三個時期政府、監(jiān)管機(jī)構(gòu)再到
8、商業(yè)銀行自身建立健全風(fēng)險管理組織架構(gòu)方面做出的工作。
第四章介紹了巴塞爾協(xié)議的發(fā)展進(jìn)程,以及對商業(yè)銀行的風(fēng)險管理要求的不斷推進(jìn);分析了我國商業(yè)銀行在巴塞爾協(xié)議下的不斷進(jìn)步。第四章重點分析了新巴塞爾資本協(xié)議的基本內(nèi)容,并詳細(xì)闡述了我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理現(xiàn)狀與巴塞爾協(xié)議要求之間的種種差距,構(gòu)建Z-score模型對我國商業(yè)銀行的執(zhí)行情況進(jìn)行客觀分析。
第五章筆者還對VaR的計算和應(yīng)用進(jìn)行了創(chuàng)新改良,利用倒向隨機(jī)微分方程將Va
9、R值過渡到一個g-VaR的取值區(qū)間;并且構(gòu)建了夏普比率模型、RAROC模型、指數(shù)加權(quán)平均指數(shù)模型對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理狀況進(jìn)行實證分析。對相關(guān)計量方法的優(yōu)缺點進(jìn)行歸納總結(jié),為下一步理論模型的優(yōu)化提出方向。同時,也對商業(yè)銀行風(fēng)險度量的結(jié)果進(jìn)行原因分析,找到了提升銀行風(fēng)險管理方法的具體辦法,形成了一個有效的風(fēng)險度量和管理方法。
第六章系統(tǒng)闡述了在新時期我國監(jiān)管部門針對我國商業(yè)銀行的特點特色,對銀行風(fēng)險管控提出了不同的監(jiān)管要求,筆者
10、對我國監(jiān)管部門管理的特殊性、監(jiān)管機(jī)制的特殊性以及我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理指標(biāo)體系進(jìn)行了梳理,并分析了現(xiàn)有體系存在的共性及個性問題,為論文最終提出的政策建議提供理論準(zhǔn)備。
第七章基于KMV模型,選取5個行業(yè)的20家上市公司(ST和非ST公司各10家)組成樣本,運用KMV模型計算樣本企業(yè)違約概率,分析比較ST公司與非ST公司的信用狀況差異,對比不同行業(yè)、不同企業(yè)規(guī)模間違約距離差異,研究發(fā)現(xiàn)了ST公司的平均違約距離均小于非ST平均違約距
11、離,第二產(chǎn)業(yè)的平均違約距離最小。從而印證了KMV模型在運用于銀行單筆信用風(fēng)險度量的實際操作中有較強的適用性。此外,通過研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)因素對違約距離帶來的影響更大,因此產(chǎn)業(yè)因素對我國上市公司金融風(fēng)險的影響更大,企業(yè)因素對風(fēng)險的影響較小。
最后一章是結(jié)論與建議。本篇論文的研究結(jié)果主要體現(xiàn)在三個方面,一是通過相關(guān)知識的梳理對我國現(xiàn)行風(fēng)險度量和管理制度進(jìn)行了詳細(xì)分析,并對當(dāng)前存在的問題與不足進(jìn)行了系統(tǒng)的歸納與總結(jié)。二是理論創(chuàng)新方面,利
12、用倒向隨機(jī)微分方程的g期望理論推導(dǎo)出了g-VaR,將過去的單一VaR值改進(jìn)成了一個取值區(qū)間[a1,a2],大大拓寬了VaR的使用范圍和靈活度。三是在信用風(fēng)險度量方面,通過構(gòu)建針對不同計量模型的股票績效與排名,并對其中多個計量模型的度量方法進(jìn)行的理論研究,利用我國上市銀行相關(guān)數(shù)據(jù),Z-score、指數(shù)加權(quán)移動平均模型、風(fēng)險調(diào)整資產(chǎn)模型等模型,對我國商業(yè)銀行風(fēng)險狀況狀況進(jìn)行實證分析。
本篇論文的創(chuàng)新點包括以下幾個方面:
13、一是對VaR理論的研究創(chuàng)新,不再將VaR當(dāng)成一個簡單的數(shù)值,而是使用g期望理論對VaR進(jìn)行數(shù)學(xué)推導(dǎo)和變換,得到一個g-VaR值的取值區(qū)間。只要商業(yè)銀行根據(jù)自身情況計算得到的g-VaR值落在區(qū)間之內(nèi),我們就可以認(rèn)為是合理的。
二是在基于Z-score指數(shù)模型對商業(yè)銀行的巴塞爾資本協(xié)議執(zhí)行情況進(jìn)行量化分析,并將分析結(jié)果與當(dāng)期經(jīng)濟(jì)運行情況、信貸政策進(jìn)行比對驗證。
三是利用KMV模型對商業(yè)銀行單筆貸款違約率進(jìn)行度量,研究發(fā)現(xiàn)
14、了ST公司違約可能性更大,金融風(fēng)險高。同時,由于上市公司所處的行業(yè)不同,其信用狀況也必然會有所差異,同時,上市公司信用狀況與宏觀經(jīng)濟(jì)走勢呈同向發(fā)展趨勢。
四是使用RAROC模型對我國商業(yè)銀行整體風(fēng)險管理狀況進(jìn)行分析,指出RAROC指標(biāo)是反映銀行業(yè)務(wù)發(fā)展與風(fēng)險控制內(nèi)在統(tǒng)一的衡量指標(biāo)之一,為商業(yè)銀行科學(xué)測算和防范風(fēng)險提供一種全新的、先進(jìn)的風(fēng)險管理指標(biāo)體系,并提出商業(yè)銀行整體運行狀況的業(yè)務(wù)建議。
本文的不足之處主要有以下幾
15、個方面:
第一,本文雖然對VaR的取值范圍由一個數(shù)值推廣到了一個取值區(qū)間,但是不可否認(rèn)的是,筆者只給出了數(shù)學(xué)推導(dǎo),并沒有實證支撐,今后應(yīng)選取適當(dāng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。
第二,在基于KMV模型,由于樣本選取條件設(shè)定方式的限制,選取的樣本公司數(shù)量偏少,不能對所有行業(yè)展開廣泛深入的研究。
第三,EWMA模型的RAROC和VaR的實證研究中,提供了一個計算模型,使用的衰減因子為固定值,對衰減因子的優(yōu)化計算仍需迸一步的研
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