我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量及管理研究.pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)是現(xiàn)代商業(yè)銀行面臨的最重要的風(fēng)險(xiǎn)，也是導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最常見(jiàn)的原因之一。我國(guó)商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面，與國(guó)外大型商業(yè)銀行相比，仍然存在著相當(dāng)多的不足。如何提升我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平，已經(jīng)成為我國(guó)理論界和銀行業(yè)共同關(guān)注致力解決的問(wèn)題。
　　 論文旨在充分學(xué)習(xí)和借鑒國(guó)外先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)和模型，并結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，逐步形成適合我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理技術(shù)，從技術(shù)和手段兩個(gè)維度，全面提升我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)

2、險(xiǎn)管理水平，縮小我國(guó)商業(yè)銀行與國(guó)外先進(jìn)銀行的差距，最終提升我國(guó)商業(yè)銀行的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。論文以風(fēng)險(xiǎn)管理理論為基礎(chǔ)，采用理論分析和實(shí)證研究相結(jié)合、定性分析和定量分析相結(jié)合的方法，圍繞著“什么是信用風(fēng)險(xiǎn)管理”、“不同的企業(yè)和個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)如何被量化”、“怎樣進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和監(jiān)控”、“如何解決管理中存在的問(wèn)題”等問(wèn)題為主線，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量及管理進(jìn)行系統(tǒng)分析與研究。
　　 論文分析了我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理取得的一些成績(jī)，指出我國(guó)

3、商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中仍然存在較多問(wèn)題，如信貸管理流程不完善、信用風(fēng)險(xiǎn)量化工具落后、缺少高素質(zhì)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理隊(duì)伍等。
　　 論文對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的概念進(jìn)行界定，構(gòu)建了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，包括信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、信用風(fēng)險(xiǎn)度量和信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，該體系是一種要素循環(huán)傳遞的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。提出循環(huán)傳遞的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，并圍繞著信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、信用風(fēng)險(xiǎn)度量和信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警三個(gè)要素展開(kāi)深入研究。分析了我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的

4、成因，主要包括理論根源和現(xiàn)實(shí)根源兩類，揭示了商業(yè)銀行信風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)理，分析了非系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制。
　　 通過(guò)對(duì)多元判別分析、Logit回歸分析、Probit模型、SVM模型，結(jié)構(gòu)模型、強(qiáng)度模型、Portfolio Manager、Credit Metrics、CreditPortfolio View及Credit Risk+等風(fēng)險(xiǎn)度量模型的基本構(gòu)成和理論進(jìn)行分析，結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的特點(diǎn)，將KM

5、V模型應(yīng)用于大型上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的度量；將多元判別分析應(yīng)用于中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量；將Logitech回歸分析應(yīng)用于個(gè)人零售客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的度量，由此，建立一個(gè)相對(duì)完整的信用風(fēng)險(xiǎn)量化體系。
　　 根據(jù)我國(guó)大型上市公司的實(shí)際情況，對(duì)KMV模型的股權(quán)價(jià)值、股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率、違約觸發(fā)點(diǎn)、債務(wù)期限和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率等各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行了修正。選取上海證券交易所的10家ST公司和20家非ST公司的連續(xù)250個(gè)交易日數(shù)據(jù)，對(duì)修正后的KMV模型的各項(xiàng)參數(shù)值進(jìn)

6、行計(jì)算，得到了違約距離與理論EDF。最后，參考標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪的評(píng)級(jí)體系，將我國(guó)大型上市公司的信用評(píng)級(jí)體系分為10級(jí)，并劃分了相應(yīng)的期望違約概率區(qū)間，最終確定了我國(guó)大型上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系，并通過(guò)了K-S檢驗(yàn)。
　　 在著名的Z評(píng)分模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國(guó)中小企業(yè)的實(shí)際情況，引入了非財(cái)務(wù)因素和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素，并據(jù)此構(gòu)建了S-Z-Score模型，并選取了批發(fā)和零售業(yè)、工業(yè)、交通運(yùn)輸和郵政業(yè)、建筑業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、綜合類等六大產(chǎn)業(yè)所屬

7、的70家中小企業(yè)作為樣本，比較Z”模型與S-Z-Score模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明，考慮了非財(cái)務(wù)因素和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素的S-Z-Score模型，一定程度上解決了中小企業(yè)修飾財(cái)務(wù)報(bào)表，造成評(píng)級(jí)結(jié)果失真的問(wèn)題，使第一類錯(cuò)誤率顯著降低，提高了中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)判別的科學(xué)性和有效性。
　　 在研究個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，首先確定個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)體系的兩個(gè)維度，即個(gè)人還款能力指標(biāo)體系和個(gè)人還款意愿指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合個(gè)人信用打分法和數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，構(gòu)