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我国商业银行信用风险管理的应用研究

作　者: 贺维
导　师: 李应求；晏小兵
学　校: 长沙理工大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 信用风险量化模型主成分分析法 LOGISTIC模型 KMV模型
分类号: F832.33
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 64次
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内容摘要

信用风险是商业银行面临的主要风险之一,特别是随着全球经济的一体化以及金融改革的自由化发展,信用风险的问题变得更为严峻了,银行对信用风险进行管理的目标是希望通过及时发现借贷人还贷能力的变化来控制风险发生的可能性,从而减少商业银行的风险损失.目前国际上主要金融机构都开发了各种类型的信用风险模型,以便提高信用风险管理的能力.本文意在对现有的模型进行改进,其主要内容如下:第一章绪论部分主要介绍了本文的研究背景与研究意义,国内外研究现状以及本文的研究思路与结构.第二章介绍了介绍了信用风险的定义、基本特征、我国商业银行信用风险产生的原因及常用的风险量化方法.第三章基于主成分分析法的LOGISTIC模型在信用风险管理中的应用。首先,分别从公司赢利能力、运营能力、发展能力以及长短期偿债能力方面选取相关财务指标,然后采用主成分分析法构建上市公司综合财务指标评价体系,然后利用LOGISTIC模型对上市公司的信用风险进行度量.第四章介绍了KMV模型的基本原理,针对金融时间数据的尖峰厚尾、异方差性等特点,我们采用学生-t分布和广义误差分布来描述尖峰厚尾特性,并采用异方差模型GARCH模型、TGARCH模型以及EGARCH模型处理数据的异方差性,然后分别建立合适的模型对股权价值的波动率进行估算,最后计算样本的违约距离作为评价企业信用风险的依据,并对不同模型计算的违约距离进行检验,结果表明模型能够较好地区分ST公司和正常公司.结束语部分总结了本文的研究工作.

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
第一章绪论  8-14
  1.1 研究背景与意义  8-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
  1.3 本文的研究思路与结构  13-14
第二章信用风险及其度量模型  14-25
  2.1 信用风险的概念  15-16
  2.2 信用风险的特征  16-17
  2.3 我国商业银行信用风险产生的原因  17-18
  2.4 信用风险度量模型  18-25
第三章 LOGISTIC 模型在信用风险管理中的应用  25-34
  3.1 预备知识  25-27
  3.2 LOGISTIC 模型  27-29
  3.3 财务指标的选取  29
  3.4 实证分析  29-34
第四章基于 KMV 模型的信用风险管理  34-44
  4.1 KMV 模型的原理  34-35
  4.2 KMV 模型公式的引入  35-37
  4.3 模型参数假设及估计方法  37-38
  4.4 t-分布和广义误差分布  38-39
  4.5 实证分析  39-42
  4.6 结果分析  42-44
结束语  44-45
参考文献  45-48
致谢  48-49
附录（攻读学位期间发表的论文）  49

我国商业银行信用风险管理的应用研究

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