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银行违约损失率研究

作　者: 陈光忠
导　师: 唐小我
学　校: 电子科技大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 巴塞尔新资本协议信用风险违约损失率违约回收率
分类号: F830.3
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
下　载: 456次
引　用: 4次
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内容摘要

次贷危机引发的全球金融危机,进一步激发了管理者和学者对信用风险的关注。信用风险基础研究落后,制约我国的信用风险管理水平。违约损失(回收)率是信用风险的重要测度(LGD,RR, LGD+RR=1),巴塞尔新资本协议的信用风险内部评级法(IRB)把它作为基础变量。中国银监会(CBRC)对违约损失(回收)率的管理有明确的要求。国外在过去只重视信用风险违约率的基础上,也开始重视违约损失(回收)率,研究成果逐渐丰富,而且先进的银行和评级公司也在实际的风险管理中开始运用这些成果。由于贷款的私密性,国外研究主要集中在债券。国内已逐步开展银行贷款违约损失率的研究,但大多数研究的样本非常小,使用的方法也仅采用较为简单的描述统计或判别分析等,并且研究的系统性也不够强。本文首先概括了国内外银行信用风险研究和管理现状,介绍了巴塞尔新资本协议和中国银监会对信用风险管理的最新要求,梳理了内部评级法基础变量之一的违约损失(回收)率结构特征、度量技术、数据库构建等方面的理论研究。无论是在违约损失率研究和管理比较先进的国家还是在国内,对其结构特征都还需要新的结论和证据,对其度量和预测也需要完善方法和手段。本研究以四川大额不良贷款数据为基础,针对违约损失率的结构特征、度量技术和影响因素以及违约损失(回收)率数据库构建等三个方面进行了深入研究。结合国内的情况,回答了什么是违约损失(回收)率,它为何如此重要,有哪些因素驱动,如何度量,数据库如何构建等。本文用实证分析和模型,从不同维度对违约损失(回收)率进行刻画描述,研究其分布特征,宏观、中观和微观的影响因素,包括贷款期限、资产负债率、无风险利率、贷款额、抵押以及与违约率等的关系,违约损失率随时间变动的情况等。在结构信用风险模型框架下,用风险中性定价扩展了违约损失率的结构化表达式,用无风险利率取代了公司资产漂移率。利用连续时间资产定价理论,研究随机现金流情况下的违约回收率,得出了违约回收率是公司现金流状况内生变量的结论。在单因素模型参数估计的基础上分析系统风险对违约回收率的影响,认为四川大额不良贷款的违约回收中存在系统性风险,而且对系统风险的敏感性比较稳定。总体上贷款的违约率和违约回收率高度负相联。对抵押贷款和组合贷款的违约损失进行了模型化度量研究。使用洛伦兹曲线和贷款专项准备金扩展了违约损失(回收)率的度量方法。借鉴欧美成熟违约损失率数据库的建设经验,提出了在中国银监会、中国人民银行和各银行现有信息系统的基础上,以组建管理公司的形式构建我国的违约损失(回收)率数据库,为管理和研究提供数据来源,结合本文理论研究成果,提出了政策建议,初步设计了数据库的变量。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-13
第一章绪论  13-22
  1.1 论文选题背景  13-15
  1.2 研究概述  15-18
    1.2.1 违约损失率理论基础  15
    1.2.2 违约损失率结构特征  15-17
    1.2.3 违约损失率度量  17
    1.2.4 违约损失率数据库  17-18
  1.3 研究内容、方法及路径  18-20
    1.3.1 研究内容  18-19
    1.3.2 研究方法  19
    1.3.3 研究路径  19-20
  1.4 研究重点和创新点  20-22
第二章违约损失率研究综述  22-41
  2.1 违约和违约损失率定义  22-23
    2.1.1 违约  22
    2.1.2 违约损失率  22-23
  2.2 违约损失率结构特征  23-28
    2.2.1 债务种类和级别的影响  24-25
    2.2.2 经济周期的影响  25
    2.3.3 行业因素的影响  25-26
    2.2.4 贷款规模的影响  26
    2.2.5 其他影响因素  26-27
    2.2.6 LossCalcTM 中的违约损失率结构特征  27-28
  2.3 违约损失率度量  28-33
    2.3.1 历史数据平均值法  31
    2.3.2 资产估值法  31-33
    2.3.3 非参数方法  33
    2.3.4 神经网络法  33
  2.4 现代信用风险管理模型  33-41
    2.4.1 信用风险管理模型  33-37
    2.4.2 信用度量术模型  37-38
    2.4.3 CSFP 信用风险附加计量模型  38
    2.4.4 麦肯锡信贷组合模型  38-39
    2.4.5 KMV 模型  39
    2.4.6 信用风险管理模型的特点  39-41
第三章银行信用风险度量和管理  41-48
  3.1 银行信用风险  41-43
    3.1.1 银行三大风险  41
    3.1.2 银行信用风险  41-42
    3.1.3 银行信用风险度量  42-43
  3.2 巴塞尔新资本协议  43-46
    3.2.1 巴塞尔新资本协议  43-44
    3.2.2 巴塞尔新资本协议的信用风险管理方法  44-46
  3.3 中国银监会的风险监管  46-48
    3.3.1 风险为本的监管  46-47
    3.3.2 违约损失率管理现状  47-48
第四章银行违约损失率结构特征  48-81
  4.1 数据来源  48-49
  4.2 违约定义和损失确定  49-50
  4.3 违约损失率结构特征统计分析  50-56
    4.3.1 违约损失率的分布特征  50-52
    4.3.2 违约损失率与贷款本金的关系  52
    4.3.3 违约损失率在行业上的分布  52-53
    4.3.4 违约损失率在各银行的分布  53-54
    4.3.5 违约损失率与违约时间间隔的关系  54
    4.3.6 违约损失率与担保抵押的关系  54-56
    4.3.7 违约损失率与企业规模  56
    4.3.8 违约损失率与经济周期的关系  56
  4.4 风险中性定价下的结构特征  56-62
    4.4.1 风险中性定价下的违约损失率模型  56-58
    4.4.2 模型和实证结果  58-62
  4.5 随机现金流下的结构特征  62-71
    4.5.1 随机现金流下的违约回收率模型  62-65
    4.5.2 模型分析  65-68
    4.5.3 实证检验  68-71
  4.6 结构特征中的系统风险  71-78
    4.6.1 三种分布模型和参数估计  72-75
    4.6.2 违约率和违约回收率  75-76
    4.6.3 实证数据结果分析  76-78
  4.7 本章小结  78-81
第五章银行违约损失率度量  81-96
  5.1 用贷款专项损失准备金变动度量违约损失率  81-85
    5.1.1 用贷款专项损失准备金变动度量违约损失率模型  82-84
    5.1.2 计算结果及分析  84-85
  5.2 组合贷款的违约损失率度量  85-87
    5.2.1 组合贷款中的客户违约服从泊松分布  85-86
    5.2.2 组合贷款中的违约损失  86-87
  5.3 抵押贷款的违约损失率度量.  87-91
    5.3.1 引言  87-89
    5.3.2 抵押贷款的违约损失模型和结论  89-91
  5.4 违约损失率度量的洛伦兹方法  91-92
  5.5 本章小结  92-96
第六章银行违约损失率数据库  96-108
  6.1 国外违约损失率数据库概况  96-97
  6.2 国外违约损失率数据库分析  97-99
    6.2.1 国外违约损失率数据库连接模式  97-98
    6.2.2 国外违约损失率数据库变量设定  98-99
  6.3 我国违约损失率数据库构建设想  99-104
    6.3.1 国内银行信息系统是建设基础  99-102
    6.3.2 我国违约损失率数据库连接模式  102-103
    6.3.3 我国违约损失率数据库变量设计  103
    6.3.4 我国违约损失率数据库数据来源  103
    6.3.5 我国违约损失率数据库数据处理流程  103-104
  6.4 我国违约损失率数据库建设中存在的问题  104-105
    6.4.1 各银行各自为政  104
    6.4.2 法律和程序不完善  104-105
    6.4.3 数据没有积累  105
    6.4.4 人才匮乏  105
  6.5 对我国违约损失率数据库建设的政策建议  105-108
    6.5.1 首先要认识到违约损失率度量的重要性  105-106
    6.5.2 银行业要充分协作，借鉴但不照搬国外建设成果  106
    6.5.3 要有综合解决方案  106-107
    6.5.4 实施主线是自上而下，但不能忽视自下而上  107-108
第七章结论  108-110
致谢  110-111
参考文献  111-120
作者在攻读博士学位期间发表的论文和科研情况  120-121

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