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Logistic模型在我国商业银行信用风险管理中的应用研究

作　者: 朱瑾
导　师: 张迎春
学　校: 西南财经大学
专　业: 金融学
关键词: 信用风险商业银行信用风险 Logistic回归模型
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

我国商业银行在业务经营和管理过程中面临诸多形式的金融风险,而信用风险始终是银行风险的主要表现形式。它不仅对商业银行本身的经营安全有着重要影响,也会因多米诺骨牌效应影响一国整体金融体系的稳定,甚至影响全球经济的稳定与协调发展。因此,对信用风险进行有效的管理既有利于商业银行等微观金融机构的安全稳健运行,又有利于经济与金融的稳定。我国商业银行要借鉴国际上先进的信用风险管理经验,研究适合我国银行的信用风险管理技术,从而提高我国商业银行的信用风险管理水平,缩小与其他国家银行业的差距,提高我国银行业的整体竞争力。本文总体思路是以我国商业银行信用风险管理为主线,首先对信用风险及商业银行信用风险的相关概念进行简述的基础上,提出商业银行信用风险管理的关键在于拥有与自己发展水平相适应的先进的信用风险管理技术。其次,对迄今为止国际上出现的各种信用风险管理方法进行了简单叙述,并结合我国的实际情况,提出目前适合我国商业银行信用风险管理的定量模型一Logistic回归模型,并以某商业银行为例,用Logistic回归模型分别对企业和个人的信用风险进行实证研究。本文第一部分是对商业银行信用风险管理进行简单概述。首先对信用风险的内涵和特征进行了归纳,指出信用风险有广义和狭义之分。狭义的信用风险仅指存在于信贷业务中的风险；广义的信用风险不仅指存在于信贷业务中的信用风险,而且几乎在商业银行经营的所有业务中都存在着信用风险,例如担保、承兑、信用证、信用卡、证券投资、衍生产品交易及其他形式的股权投资等。本文这里研究的仅是存在于信贷业务中的狭义的信用风险。信用风险除了具有金融风险的一般特点外,具有非系统性、“倾斜、肥尾”的概率分布等独特的特点。其次,对商业银行信用风险的概念及其形成的条件进行了描述。认为经济活动主体的分工多元化、经济活动中不确定性因素的存在以及经济活动中实际目标与预期目标的背离是商业银行信用风险产生的三个必备的条件。最后提出了形成商业银行信角风险管理的理论依据,主要有真实票据理论、资金转换理论、预期收入理论、资金总库理论：资金配置理论和资产分散理论。这些理论在不同的历史背景下都对商业银行信贷风险管理有着重要的积极的意义,并推动商业银行信用风险管理措施的不断发展和完善。第二部分主要是对迄今为止国内外专家对信用风险管理方法的研究和探。索,指出了传统度量方法、现代信用风险度量方法以及巴塞尔委员会提出的标准法和内部评级法三大类方法,并分别对其相关背景、原理、优缺点进行了系统地阐述。第三部分对我国商业银行信用风险度量方法——贷款风险法进行了介绍,虽然贷款风险度方法体现了专家制度法和贷款评级法的思想,但该方法还存在着一些缺陷,有必要对现有的度量方法进行改进。而且,我国商业银行目前信用风险管理整体上处于定性分析多、定量分析少；静态分析多、动态分析少；个体分析多、组合分析少的现状。为了提高我国商业银行信用风险管理水平,实现信用风险管理技术从定性分析到定量分析的跨越,笔者借鉴国外的研究经验,结合我国的实际情况,分析了在目前使用现代信用风险度量模型还存在着一定的困难,并提出了适合我国商业银行自身的信用风险度量模型——Logistic回归模型。第四部分也是本文最重要的部分,运用商业银行提供的信贷数据,结合Logistic回归模型,分别对自然人和企业贷款的信用风险进行了实证研究,指出了影响自然人和企业贷款的信用风险的因素。分析表明,运用Logistic回归模型分析客户的信用风险是切实可行的,并且度量的结果是比较令人满意的。本文在最后指出,建立信用风险管理模型有助于提高我国商业银行信用风险管理水平,但仅依靠信用风险管理模型是不可能完全有效地控制和降低信用风险的,商业银行自身还需要在培育信用风险文化、完善银行的内部评级体系以及建立商业银行的内控制度等方面做出努力。

全文目录

内容摘要  4-6
Abstract  6-11
1、绪论  11-17
  1.1 问题的提出  11-12
  1.2 研究目的及意义  12-13
  1.3 国内外研究现状  13-15
    1.3.1 国外研究现状  13-14
    1.3.2 国内研究现状  14-15
  1.4 论文的逻辑结构和研究方法  15-16
  1.5 论文的创新与存在的不足  16-17
2、商业银行信用风险管理概述  17-25
  2.1 信用风险含义及特点  17-19
    2.1.1 信用风险的含义  17-18
    2.1.2 信用风险的特点  18-19
  2.2 商业银行信用风险  19-21
    2.2.1 商业银行信用风险的概念  19-20
    2.2.2 商业银行信用风险产生的条件  20-21
  2.3 商业银行信用风险管理的理论依据  21-24
    2.3.1 真实票据理论阶段的信用风险管理  21-22
    2.3.2 资金转换理论阶段的信用风险管理  22
    2.3.3 预期收入理论阶段的信用风险管理  22-23
    2.3.4 资金总库理论阶段的信用风险管理  23
    2.3.5 资金配置理论阶段的信用风险管理  23
    2.3.6 资产分散理论阶段的信用风险管理  23-24
  2.4 本章小结  24-25
3、商业银行信用风险的度量方法  25-36
  3.1 传统信用风险度量方法  25-27
    3.1.1 专家制度法  25-26
    3.1.2 贷款评级法  26
    3.1.3 基于财务指标的信用评分法  26-27
  3.2 现代信用风险度量方法  27-32
    3.2.1 KMV模型  27-29
    3.2.2 Credit Metrics模型  29-30
    3.2.3 Credit Risk+模型  30
    3.2.4 Credit Portfolio View模型(CPV模型)  30-32
  3.3 《巴塞尔新资本协议》下的信用风险度量  32-35
    3.3.1 标准法  32-33
    3.3.2 内部评级法  33-35
  3.4 本章小结  35-36
4、我国商业银行信用风险度量方法研究  36-44
  4.1 我国商业银行信用风险度量方法的现状  36-41
    4.1.1 我国商业银行目前信用风险度量方法  36-38
    4.1.2 我国商业银行信用风险度量的评价  38-41
  4.2 现代信用风险度量模型在我国的适用性  41-42
  4.3 我国商业银行信用风险度量方法的选择  42-43
  4.4 本章小结  43-44
5、LOGISTIC模型在我国商业银行信用风险度量中的实证研究  44-64
  5.1 LOGISTIC模型简介  44-47
  5.2 LOGISTIC模型在自然人贷款的信用风险中的实证研究  47-55
    5.2.1 模型数据及指标的选取  47-48
    5.2.2 Logistic回归模型在自然人贷款中的应用  48-55
  5.3 LOGISTIC模型在企业贷款中的信用风险度量分析  55-62
    5.3.1 数据及变量的选取  55-56
    5.3.2 Logistic模型对企业信用风险的实证分析  56-62
  5.4 本章小结  62-64
6、政策建议及展望  64-67
  6.1 完善我国商业银行信用风险管理的政策建议  64-65
  6.2 进一步的研究展望  65-67
参考文献  67-69
后记  69-70
致谢  70-71
在读期间科研成果目录  71-72

Logistic模型在我国商业银行信用风险管理中的应用研究

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