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基于CPV模型对我国商业银行信用风险的研究

作　者: 齐雅坤
导　师: 孟庆福
学　校: 吉林大学
专　业: 数量经济学
关键词: 违约率宏观经济 CPV模型回归分析
分类号: F832.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 343次
引　用: 5次
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内容摘要

在当前金融风暴席卷全球的形势下,商业银行的风险控制前所未有地为世人所关注。本文即从信用风险,这一商业银行面临的最大的风险入手,以违约率为出发点,进行度量研究。一般认为,违约率与宏观经济是有一定联系的,当经济条件较好时违约率较低,反之亦然。本文利用CPV模型,将违约率与宏观经济指标建立起数量关系,以研究其相关性。纵观全文,有如下两点创新:一是文章没有进行具体行业划分,研究我国商业银行贷款违约率的总体情况,是CPV模型实证研究方面的一个创新;二是在宏观经济因素的确定上,不同于一些实证性文章的主观选取,而是在初步确定一些相关指标后,利用多元回归的性质进行筛选,选取方法较为科学,并且选取结果和与已有的文献有所不同。经过综合分析,本文认为实际利用外资、城市人均季度总收入、工业增加值增速、固定资产投资、货币供应量M2、社会消费品零售总额和CPI,这7个宏观经济指标,经过CPI调整、季节调整之后,可以对宏观经济指数Y进行很好的解释,拟合优度达到95%以上。通过Y和违约率的数学转换关系,上述宏观经济指标同样可以对违约率进行良好的拟合。从实际经济分析的角度讲,即宏观经济对违约率存在直接的影响。而上述种种也在无形中验证了,CPV模型,至少其回归部分,是适用于我国宏观经济环境的。

全文目录

内容提要  4-6
第1章绪论  6-13
  1.1 选题意义及背景  6-7
  1.2 国内外研究综述  7-10
  1.3 本文研究目的及结构  10-11
  1.4 本文的创新和不足  11-12
  1.5 小结  12-13
第2章信用风险管理概述  13-20
  2.1 信用风险  13-14
  2.2 违约率  14-15
  2.3 我国信用风险管理现状  15-19
  2.4 小结  19-20
第3章信用风险度量模型概述  20-33
  3.1 CREDIT METRICS 模型  20-24
  3.2 CREDIT RISK+模型  24-27
  3.3 CREDIT PORTFOLIO VIEW 模型  27-30
  3.4 模型对比  30-32
  3.5 小结  32-33
第4章基于CPV 模型的实证分析  33-54
  4.1 研究方法  33-35
  4.2 模型构建  35-50
  4.3 回归分析  50-52
  4.4 违约率预测分析  52
  4.5 小结  52-54
结论  54-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
中文摘要  59-62
ABSTRACT  62-64

基于CPV模型对我国商业银行信用风险的研究

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