论文摘要
现阶段,我国金融体系仍以银行业为主导,信贷业务作为银行主要收入来源的同时,与之相应的信用风险就成为其面临的首要风险。与此同时,日益纷繁复杂的外部经营环境对2006年12月11日全面对外开放的我国银行业的风险管理技术和水平提出了极其严峻的挑战。从理论上看,目前我国学术界大多从宏观角度展开对信用风险管理的研究,而从微观层面基于经济学原理角度开展的研究却明显不足;从实践上看,我国银行业信用风险管理体制严重滞后,信用风险量化技术亟待加强,防范和化解信用风险的水平有待进一步提高。因此,为适应在更广范围和更高层次上参与国际国内竞争,我国银行业必须加强对信用风险管理的改革和创新,不断提高信用风险管理水平,否则将会影响自身的生存发展及其在国际上的竞争力。论文以风险管理理论为基础,结合我国金融体制改革和银行业发展现状,对商业银行信用风险管理问题进行了系统全面的研究。论文既包括了商业银行信用风险的基本理论,也包括了银行业管理信用风险的实践探索;既有我国商业银行信用风险现状的考察,也有信用风险形成原因的分析;既引入了信用风险量化的理论模型——KMV模型,也论述了该模型在我国的适用性。最后,通过运用KMV模型对我国银行业信贷资产的信用风险管理进行了实证分析,并提出了完善我国商业银行信用风险管理的针对性建议。文章内容的具体安排如下:第一章为引言部分,阐述了商业银行信用风险管理的研究背景和研究意义。认为在我国这样一个仍然以银行为主导的金融体系国家,银行风险是当前我国最主要的金融风险,而信用风险又是银行风险的主要表现形式,随着银行业国际国内经营环境的日益严峻,在我国银行信用风险管理技术水平与国际银行业尚有很大差距的今天,我国银行业要生存发展、要在更高层次参与竞争,必须注重信用风险的管理,不断提高信用风险管理水平。本章还对信用风险管理的国际国内文献进行了系统的梳理,对国际国内信用风险管理理论进行了综述,以便在现有的研究基础上对我国信用风险管理开展具体的研究工作。第二章的内容为信用风险管理的一般理论分析。从微观层面着手,明确信用风险概念的内涵和外延,并对信用风险的成因进行了论述;从理论角度对信用风险与信贷风险进行了比较研究,研究认为二者都包含信贷资产给银行带来损失的可能性中的一部分,而非简单地甲包含乙的关系;从历史角度对信用风险度量方法的发展进行了理论阐述——信用风险评估方法经历了从定性分析到定量评估,从静态财务评价到动态的基于证券市场的信用评价方法的发展过程;最后,以由特殊到一般为指导思想,概括出了信用风险模型化的四个基本要素:违约风险暴露、违约概率、违约损失和期限。第三章对我国商业银行的信用风险管理进行了论述。本章首先分析了商业银行信用风险的现状,从政府干预、银行产权制度不合理、来自借款人的原因及银行内部经营管理等方面对我国银行信用风险的具体成因进行了分析,为下文更深入地论述信用风险管理奠定了基础。其次,对商业银行信用风险管理的状况进行了重点论述,认为其信用风险管理在客户信用评价体系的建立、信贷管理系统的创建、内部评级法工程的启动、信用风险评级预警系统的建立等方面取得了长足的进步;但与国际性商业银行信用风险管理体系相比,我国商业银行的信用风险管理仍存在着风险管理部门经营管理不善、国有商业银行风险承担主体不明确、信用风险管理工具匮乏、风险量化管理水平落后等方面的不足,从而极大地限制了信用风险管理系统在揭示和控制信用风险方面的作用。最后,分析了商业银行的信用风险控制,由于银行系统具有天然的脆弱性和负外部性,因此,严格和完善的内控制度是银行信用风险防患于未然的有效手段。第四章引入了信用风险量化的KMV模型。该模型是以Black-Scholes的期权定价理论模型为基础,根据资产价值的预期增长率预测公司资产在贷款合约到期时的市场价值均值,根据贷款合约到期时的公司资产价值的概率分布计算出公司资产下降到其负债的账面价值以下的概率,即公司的预期违约概率（Expected Default Frequency）。具体来说,KMV模型在一系列假设的基础上,从以下三个模块来进行构造:估计公司资产的价值及其波动性;计算违约距离（Distance to Default）;估计违约概率,即确定违约距离与违约概率的映射关系。最后,本章分析了KMV模型在我国应用尚需解决的两个主要问题——非流通股的定价和历史违约数据缺乏,并给出了解决这两个问题的相应措施。第五章在上一章引入了KMV模型的基础上,运用该模型进行实证分析。本章选取好当家海洋发展股份有限公司为研究对象,通过我国资本市场数据实证考察了KMV模型的核心指标——好当家公司的违约距离,并根据KMV公司的违约距离与违约率之间的映射关系及EDF体系与评级级别之间的对应关系,得出好当家公司的信用级别,与中国银行对其评级结果进行对比分析,得出以下结论:（1）运用KMV模型得出的评级结果低于中国银行评级系统的评级级别;（2）运用该模型能够计算出贷款项目面临的违约损失,银行可根据该损失提取损失准备金;（3） KMV模型所采用的数据为资本市场数据,能够及时地反映商业银行面临的信用风险;（4） KMV模型运用的关键之一就是积累了大量的违约数据,并对数据进行了详细分析,我国商业银行应尽快建立自己的违约数据库。第六章从信用文化建设、商业银行的治理结构、先进信用风险管理方法的运用三个方面给出了加强我国商业银行信用风险管理的建议。第七章对本论文的研究工作进行了总结。总之,本人结合国外商业银行信用风险管理的理论与实践,运用攻读硕士学位阶段所学的商业银行经营管理与金融风险管理等知识,对我国商业银行的信用风险管理进行了系统而全面的分析论证与翔实而充分的实证研究,目的是尽本人的绵薄之力,给国内的商业银行提供一种量化信用风险的方法。但是鉴于本人学识及研究能力有限,文中一定有不妥之处,敬请评审专家及答辩专家斧正,本人在今后的工作和学习中将不断地努力以弥补文章的不足之处。