信用风险度量模型在商业银行风险管理中的应用

论文摘要

信用风险是商业银行面临的最重要的风险。随着金融全球化的趋势和金融市场近年来的波动,商业银行正面临着前所未有的信用风险挑战,新巴塞尔协议以及我国银行监管部门也不断提高对商业银行信用风险管理的要求,信用风险度量方法和模型也不断创新和改进。本文从商业银行角度出发,研究不同信用风险度量模型在商业银行信用风险管理中的应用问题,对主要的古典和现代信用风险度量进行说明和比较分析,并对它们在商业银行中的适用性进行研究。通过比较和研究最终选择Logit模型进行模型的构建与分析。通过SPSS软件对样本企业组的非财务指标和财务指标进行T检验和主成分分析最终得到6个最能反映企业信用风险的指标,利用这6个指标作为Logit模型的输入变量,外部评级结果作为输出变量,建立模型,进入模型的指标对模型有较高的贡献性,模型具有一定的准确性。该研究对我国商业银行量化度量信用风险和信用风险管理具有一定的借鉴作用,也为后续模型的优化与完善提供了一定的基础性工作。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 选题目的
• 1.3 选题意义
• 1.4 论文架构
• 第二章 信用风险概述及度量方法的发展
• 2.1 信用风险的含义
• 2.1.1 信用与信用风险
• 2.1.2 信用风险的基本类型
• 2.1.3 信用风险的特征
• 2.2 信用风险的成因
• 2.2.1 外部因素
• 2.2.2 内部因素
• 2.3 信用风险度量方法的历史与发展趋势
• 2.3.1 信用风险度量方法的发展历史
• 2.3.2 信用风险度量方法的发展趋势
• 第三章 信用风险度量模型的对比与商业银行适用性分析
• 3.1 信用风险度量模型的对比
• 3.1.1 古典度量模型对比
• 3.1.2 现代度量模型对比
• 3.2 信用风险度量模型对商业银行的适用性分析
• 3.2.1 古典度量模型适用性分析
• 3.2.2 现代度量模型的适用性分析
• 3.2.3 构建模型的选择
• 第四章 商业银行信用风险度量模型的构建及分析
• 4.1 LOGIT模型介绍
• 4.2 本章的研究思路
• 4.3 样本的选取及数据来源
• 4.4 度量指标的选择和数据处理
• 4.4.1 因变量-信用等级原始数据处理
• 4.4.2 自变量-度量指标的选择和采用依据
• 4.4.3 数据处理方法
• 4.5 主成分分析
• 4.6 LOGIT模型的构建与分析
• 4.6.1 Logit模型的建立
• 4.6.2 Logit模型的分析
• 4.7 本章小结
• 第五章 全文总结
• 5.1 主要结论
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢