论我国商业银行对信用风险管理工作的改进论文

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1、论我国商业银行对信用风险管理工作的改进论文对信用风险的管理是商业银行信贷工作的首要和关键环节，事关银行的生存和社会的稳定。近年来，随着我国金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高，国内银行业面临着参与国际竞争的严峻挑战。面对金融业日益全球化的新形势，如何加强我国商业银行信用风险管理工作，缩小与国外同行的差距，已成为刻不容缓的工作。一、国际银行业对信用风险的管理：方法与趋势商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中.freelulationapproach）模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。麦肯锡模型可以看成是对Cre

2、ditMetrics的补充，它克服了CreditMetrics中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。（三）CSFP信用风险附加计量模型。该模型与作为盯市模型（MTM）的CreditMetrics不同，它是一个违约模型（DM），它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR（信用风险）的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失，而不象在CreditMetrics中度量预期到的价值和未预期到的价值变化。在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概

3、率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。（四）KMV模型。KMV模型是估计借款企业违约概率的方法。首先，它利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的帐面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性，再根据公司的负债计算出公司的违约实施点（defaultexerc

4、isepoint，为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务帐面价值的一半），然后计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率（EDF）之间的对应关系，求出企业的预期违约率。通过对上述国际银行业流行模型的考察，不难发现银行信用风险管理模型如下的发展趋势：(1)从过去的定性分析转化为定量分析的趋势；(2)从指标化形式向模型化形式的转化或二者结合的趋势；(3)从对单个资产的分析转化为从组合角度进行的分析的趋势；(4)从盯住账面价值的方法转向盯住市场的方法的趋势；(5)对描述风险的变量从离散形式向连续形式的转化趋势；(6)既考虑单个贷款人的微观特征，也考虑整个宏观经济环境的影响的趋

5、势；(7)从单一的风险度量模式向多样化的风险度量模式的转化。(8)运用现代金融理论的最新研究成果的趋势，比如对期权定价理论，资本资产定价理论，资产组合理论的运用；(9)VAR技术将构成现代主流信贷资产风险管理模型的主要组成部分的趋势；(10)汲取相关领域的最新研究成果的趋势，比如经济计量学方法、保险精算方法、最优化理论、仿真技术等等；(11)运用现代计算机大容量处理信息和网络化技术的趋势。目前世界各大银行在新巴塞尔协议的要求下都在着手自己的模型研究和建立工作，我国央行也正在着手这方面的工作。面对金融全球化的趋势和我国商业银行信用风险管理的现实，如何有效借鉴国际上的先进信用风险管理技术和方法，

6、对我国商业银行的信用风险管理工作已经具有十分重要的现实意义。二、我国商业银行信用风险管理中的问题近几年，我国商业银行在加强信用风险管理方面，已经逐步建立起信用风险管理体系。但是与国际性银行相比，我国商业银行信用风险管理不论是在度量方法、数据的采集、数据的加工，还是在对信用风险管理结果的检验、信用风险管理工作的社会环境建设等方面都存在着相当的差距，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。（一）管理方法偏于简单，风险揭示还很不足。目前我国商业银行的信用风险管理普遍采用的仍然是传统的信用评分法，该方法通过选取一定的财务指标和其它定性指标，并通过专家判断或其它方法设定每一指标

7、的权重，由评级人员根据事先确定的打分表对每一个指标分别打分，再根据总分确定其对应的信用级别。这一方法的特点是简便易行，可操作性强，但事实表明这一管理方法存在着以下明显的缺陷：1、管理的基础是过去的财务数据，而不是对未来偿债能力的预测。一般来讲，我国商业银行是根据三年的财务数据和相应指标作为打分的基础，同时根据一些定性指标对打分结果进行修正。过去的情况可以作为分析的起点，但并不能反映未来的发展趋势。特别是对将来