论文摘要
现阶段,商业银行风险管理能力的高低成为其立足于市场的核心竞争力所在。然而如何提高我国商业银行的风险管理水平?在风险管理技术和基础数据库等方面不足的情况下,我国商业银行首先应以巴塞尔新资本协议为指导,结合自身实际情况并借鉴国际银行业的最佳实践构建一种精细量化的信用风险度量模型。因此,本文旨在为我国商业银行运用CreditRisk+模型在违约率可变条件下进行信用风险度量提供一种更为准确和有效的方法。在违约率可变条件下,原CreditRisk+模型存在着几个缺陷,暴露近似划分频带、Panjer算法的内在缺陷以及VaR算法的非一致性均影响了模型计算的精度。论文通过对这三个缺陷展开分析,对原CreditRisk+模型进行了的修正。本文考虑了系统风险因素和行业相关性因素对债务人违约率的影响,这更符合实际情况;贷款违约表法计算的准确度高,利用多张贷款违约表法估计债务人违约率的标准差,它解决了模型中对违约率及其相关参数设计的难题;将VaR与GES结合使用为商业银行风险管理提供了一种更为综合且有效的方法;将加权平均频带划分方法和Panjer算法与鞍点逼近法结合计算组合的损失分布,增加了计算精度。论文采用我国某城市商业银行公司贷款数据进行了实证分析,结果表明在违约率可变条件下,经过修正后的CreditRisk+模型可以更为精确地计量贷款组合的非预期损失。修正后的CreditRisk+模型与RAROC结合可以在经济资本计量、经济资本配置、绩效评估、贷款定价、贷款审批和限额设定等方面来完善我国商业银行的经济资本管理体系。
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摘要ABSTRACT插图索引附表索引第1章 绪论1.1 研究背景及意义1.2 文献综述1.2.1 国外对信用风险度量模型的研究1.2.2 国内外对各种信用风险度量模型的比较研究1.2.3 我国商业银行进行信用风险度量模型选择的研究1.2.4 CreditRisk+模型在我国商业银行应用的研究1.2.5 评述1.3 论文的研究方法、研究内容及框架体系1.3.1 研究方法1.3.2 主要内容1.3.3 框架体系1.3.4 研究创新之处第2章 CREDITRISK+模型的基本原理及一致性公理2.1 CREDITRISK+模型的基本原理2.1.1 违约率可变条件下CreditRisk+模型的基本假设和框架2.1.2 违约率可变条件下CreditRisk+模型计算损失分布的步骤2.2 VaR 和ES 的定义及组合风险度量的一致性公理2.2.1 VaR 和 ES 的定义2.2.2 组合风险度量的一致性公理2.3 单因素模型第3章 CREDITRISK+模型的存在的缺陷及拓展3.1 CREDITRISK+模型存在的缺陷3.1.1 暴露近似划分频带对计算结果精确性的影响3.1.2 Panjer 循环递归方法对计算结果精确性的影响3.1.3 VaR 在组合风险度量中的非一致性分析及危害3.2 CREDITRISK+模型的修正3.2.1 加权平均方法划分频带3.2.2 鞍点逼近法在CreditRisk+模型中的应用3.2.3 用广义 ES 替代 VaR 修正CreditRisk+模型第4章 应用CREDITRISK+模型对贷款组合损失分布的计算4.1 样本数据的选取4.2 模型所需参数的估计4.2.1 违约率的估计4.2.2 违约损失率的估计4.2.3 模型所需其他参数的计算4.2.4 贷款暴露和频带划分的处理4.3 应用原模型对贷款组合的违约损失分布的计算4.3.1 K=2 且n=300 时组合违约损失分布的计算4.3.2 K=3 且n=800 时组合违约损失分布的计算4.4 应用修正后模型对贷款组合的违约损失分布的计算4.4.1 k=2 且n=300 时组合损失分布的计算4.4.2 k=3 且n=800 时组合损失分布的计算4.5 应用其他方法对贷款组合损失分布的计算4.5.1 鞍点逼近法计算300 笔贷款组合损失分布4.5.2 加权平均频带划分方法计算800 笔贷款组合损失分布第5章 CREDITRISK+模型计量结果的比较及应用分析5.1 多种方法计量的预期损失和非预期损失的对比分析5.1.1 单因素模型计算组合的非预期损失5.1.2 两种贷款组合计量结果的对比分析5.2 违约率可变条件下CREDITRISK+模型的应用分析5.2.1 各类数据库的建立及其完善5.2.2 利用CreditRisk+模型完善我国银行经济资本管理方法结论参考文献附录A 攻读学位期间的科研成果致谢
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标签：商业银行论文; 模型论文; 非预期损失论文; 单因素模型论文; 鞍点逼近法论文;
