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关于我国商业银行信贷类信用风险管理的研究

作　者: 钱思
导　师: 解川波
学　校: 西南财经大学
专　业: 金融学
关键词: 商业银行信贷业务信用风险 Logist回归模型
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着加入WTO进程的不断深入,我国已成为国际经济循环体中一位活跃重要且极具正面效应的成员。我国的商业银行不断在国外开设分支机构,同时国外的商业银行也开始不断入驻我国,无论在国内外我国商业银行都面临着激烈的市场竞争压力。由于我国证券市场与发达国家相比还处在初级发展阶段,所以企业更多的融资要求都会更倾向于通过商业银行来解决,所以就使我国商业银行面临更多的信贷类信用风险,要想在竞争中保持较好的发展,就迫切需要我国的商业银行洞察目前的经营环境和自身的比较优势,认真学习国外先进的研究成果、技术工具和实践经验,特别是金融危机发生后,要更加注重国内商业银行信贷类信用风险管理体系的建立,既要积极借鉴国外的风险管理模型和工具,又要结合我国的实际状况和社会特点,同时还要按照《新巴塞尔协议》的基本要求,争取建立符合我国特定状况的信贷类信用风险的模型和管理体系。商业银行信贷类信用风险,是指获得商业银行信用额度的借款人由于某种原因不能或者不愿意继续按照合同的规定按期偿还债务,从而导致商业银行面临信用风险,遭受损失或陷入经营困境的可能性。本文的核心思想是力图通过对国内外有关信贷类信用风险管理理论的比较研究,再结合我国商业银行目前的实际情况,采用2009年最新的各商业银行的不良贷款率,资本充足率和贷款集中度等指标,分析我国商业银行所面临的信贷类信用风险的大小和应对状况,希望通过logist模型做出一个符合我国企业和现有数据特征的可以准确测试信贷类信用风险的模型,对我国商业银行的信贷类信用风险管理具有一定的借鉴意义和实际价值。本文共分为五个部分对商业银行信贷类信用风险进行研究。第一部分是研究背景和目的,及回顾国外学者对信贷类信用风险的研究成果和与信贷类信用风险相关的理论模型,包括著名的KMV模型、CreditMetries系统和ZETA判别分析模型,并对各个模型的优缺点做了一定的比较分析,同时学习了国内学者借鉴国外信用模型和理论思想解决中国实际问题的思想研究,本文最终采用的是ZETA模型的理论思想,作为进行实证研究的思路和理论依据。第二部分是初步介绍商业银行信贷类信用风险及其管理方法,包括信贷类信用风险的定义,特征,形成的内在机理及其定性和定量的管理方法。分析得出信贷类信用风险形成的内在机理包括：(一)信息不对称、(二)信贷市场供大于求、(三)“经济人”假设与“破窗理论”、(四)预期的短期性和不稳定性。第三部分是介绍我国商业银行信贷类信用风险的形成原因和主要现象,包括宏观和微观两个方面,宏观因素包括：(一)历史经济体制因素、(二)市场因素、(三)法律因素；微观因素包括：(一)管理疏忽、(二)人为因素。重点分析了目前我国商业银行信贷类信用风险的主要现象,针对六家上市型商业银行(中国银行、中国工商银行、中国建设银行、华夏银行、招商银行、兴业银行)2004年至2009年的不良贷款率、资本充足率和贷款集中程度等相关数据进行分析,发现以下主要现状：(一)不良贷款率逐年下降,贷款的整体质量有所提高、(二)客户和行业集中度均低于警戒线,但个别商业银行在行业集中度和大客户集中度上有增长趋势、(三)资本充足率满足金融监管机构的监管要求,但由于存在众多不稳定因素可能难以长期支撑。第四部分是利用Logist模型对商业银行信贷类信用风险进行实证研究。具体研究步骤如下：首先,选取50家ST企业作为违约企业研究样本,选取58家非ST企业作为正常企业研究样本；其次,本文选取了每家企业的35项财务指标作为信贷类信用风险模型研究的初始指标进行研究,指标包括：基本每股收益(同比增长率)、每股经营活动产生的现金流量净额(同比增长率)、营业总收入(同比增长率)、营业利润(同比增长率)、利润总额(同比增长率)、归属母公司股东的净利润(同比增长率)、流动比率、产权比率(负债合计/归属母公司股东的权益)、有形资产/负债合计、息税折旧摊销前利润/负债合计、经营活动产生的现金流量净额/负债合计、已获利息倍数(EBIT/利息费用)、归属母公司股东的权益/负债合计、经营活动产生的现金流量净额/流动负债、年化净资产收益率、年化总资产报酬率、投入资本回报率ROIC、销售毛利率、净利润/营业总收入、营业利润/营业总收入、息税前利润/营业总收入、营业周期、存货周转天数、存货周转率、应收账款周转率、流动资产周转率、固定资产周转率、总资产周转率、销售商品提供劳务收到的现金/营业收入、经营活动产生的现金流量净额/营业收入、经营活动产生的现金流量净额/经营活动净收益、资本支出/折旧和摊销、经营现金流与负债比、净利润现金含金量、每股现金流。经过单变量Logistic回归分析、相关性和多重共线性检验及参数估计(backwald wald检验法)三步检验对初始指标进行筛选,最终得出效果较好的6个指标作为Logist模型的自变量,包括：营业总收入(同比增长率)(代表成长性指标)、息税折旧摊销前利润/负债合计(代表偿债能力指标)、销售毛利率(代表盈利能力指标)、存货周转率(代表经营能力指标)、销售商品提供劳务收到的现金/营业收入、经营现金流与负债比(代表现金流量指标)；第三,对得出的Logist模型进行显著性和预测能力的检验,检验的结果表明模型显著,整体指标预测的准确率为90.3%,将ST公司误判为非ST公司的概率(第Ⅰ类错误)为4.72%,将非ST公司误判为ST公司的概率(第Ⅱ类错误)为5.09%。通过检验结果可知,利用上市公司的财务数据作为模型的自变量,建立起的信用风险管理模型是可以有效地预测和检验商业银行的信贷类信用风险的,能够给商业银行提供一定的借鉴意义。表明我国的商业银行可以结合我国企业特点和国情建立有效的信贷类信用风险模型来控制和管理风险,保障资产的质量和结构,保持良性经营,在激烈的竞争环境中快速发展。本文的最后一部分是详细阐述了有关完善我国商业银行信贷类信用风险管理的建议,希望我国商业银行可以借鉴发达国家有关信贷类信用风险管理的理论、经验和模型工具,以《新巴塞尔协议》的规定为指导,建立起完善有效的信息数据库,构造出符合我国特色的信用评级体系,从而有效地解决和提升我国商业银行信贷类信用风险管理的能力。具体可以从加强商业银行内部信贷监管制度和完善商业银行外部的信贷经营环境两个角度进行改善,加强内部监管包括：(一)加强对贷款业务的分析和控制、(二)强化有关限制性契约得设定、(三)与客户保持长期联系并进行贷后定期的跟踪和审查；完善外部环境包括：(一)加快繁荣我国金融市场、(二)加快完善我国的社会信用管理体系、(三)加快改善金融监管当局的监督检查。本文是运用Logist回归进行模型构建,这一模型可以将因变量设定为非连续的因素,例如可以用违约和正常(即0和1)来表示因变量,因变量只要符合二项分布就好,不要求样本数据之间呈正态分布以及具有线性的相关性,比较符合我国上市公司财务指标的实际情况,使得评价分析结果较为客观。模型的不足之处在于：没有考虑时间跨度的因素和非财务性因素(行业,宏观政策)；对于企业的分级较为简单,只有违约和正常两种,现实中的企业等级分类要更复杂,模型需要日后结合实际情况做进一步的完善,使其更加接近现实状况。本文将违约概率的测算与企业的五大财务类指标相衔接,这样得到的数据较为规范和准确,具有一定的普遍性和权威性,同时也提高了我国商业银行测算对信贷类信用风险违约概率大小的准确度,为其实行RAROC绩效考核,实现经济资本计量、进一步完善对公贷款定价模型提供了一定的借鉴。我国设立有效的信贷类信用风险管理机制是改善商业银行资产质量的重要举措,是顺应国际金融规则《新巴塞尔协议》进行良性经营的有益实践,对于完善我国金融体系、提高商业银行的国际竞争力有着重要的现实意义。为促进商业银行信贷类业务的良好经营和持续发展,首先,要实现商业银行间的不良客户信用状况信息的共享,其次,要构造出具有中国特色的符合实际状况的有关企业的信贷类信用风险评级模型,使得商业银行在进行授信分配及授信额度定制时,能够有一个较为客观和准确的依据,第三,要注重信贷类信用风险管理体系的完善,包括业务审批流程和管理架构的完善和改进,争取在保证商业银行信贷类业务不断增加的情况下,保持良好的资产质量和利润收入。

全文目录

摘要  4-8
Abstract  8-12
1. 导论  12-22
  1.1 研究背景和研究目的  12
  1.2 文献综述  12-19
    1.2.1 国外研究状况  12-17
    1.2.2 国内研究状况  17-19
  1.3 文章结构  19-22
2. 商业银行信贷类信用风险及管理方法  22-30
  2.1 商业银行信贷类信用风险的定义  22
  2.2 商业银行信贷类信用风险的特征  22
  2.3 商业银行信贷类信用风险形成的内在机理  22-25
    2.3.1 信息不对称  23-24
    2.3.2 信贷市场供大于求  24
    2.3.3 "经济人"假设与"破窗理论"  24-25
    2.3.4 预期的短期性和不稳定性  25
  2.4 商业银行信贷类信用风险的管理方法  25-30
    2.4.1 定性分析法  26-27
    2.4.2 定量分析法  27-30
3. 我国商业银行信贷类信用风险主要现状  30-40
  3.1 我国商业银行信贷类信用风险的形成原因  30-33
    3.1.1 宏观原因  30-32
    3.1.2 微观原因  32-33
  3.2 我国商业银行信贷类信用风险主要现状  33-40
    3.2.1 不良贷款率逐年下降，贷款质量有所提高  33-35
    3.2.2 客户和行业集中度低于警戒线，个别商业银行有增长趋势  35-38
    3.2.3 资本充足率满足监管要求，但难以长期支撑  38-40
4. 基于Logist模型的商业银行信贷类信用风险管理实证分析  40-54
  4.1 指标的选择依据  40-42
  4.2 筛选指标  42-52
    4.2.1 单变量Logistic回归分析  43-46
    4.2.2 相关性和多重共线性检验  46-47
    4.2.3 参数估计  47-51
    4.2.4 模型显著性检验  51
    4.2.5 模型评价  51-52
  4.3 主要结论与展望  52-54
    4.3.1 主要结论  52-53
    4.3.2 展望  53-54
5. 完善我国商业银行信贷类信用风险管理的建议  54-61
  5.1 加强商业银行内部信贷制度的监管  54-57
    5.1.1 加强对贷款的分析和控制  54-56
    5.1.2 签订限制性契约  56
    5.1.3 与客户保持长期联系并进行贷后跟踪和审查  56-57
    5.1.4 综合运用信用风险管理技术  57
  5.2 完善商业银行的外部的信贷监管环境  57-61
    5.2.1 加快繁荣我国金融市场  57-58
    5.2.2 加快完善社会信用管理体系  58-59
    5.2.3 加快改善监管当局的监督检查  59-61
参考文献  61-64
后记  64-65
致谢  65-66
在读期间科研成果目录  66

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