商业银行现代信用风险计量模型在本国的实用性研讨

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1、商业银行现代信用风险计量模型在本国的实用性研讨----信用管理论文-->1.绪论1.1选题背景和意义1.1.1背景金融市场是一个国家经济运行的中枢,商业银行在金融市场中也占据着举足轻重的地位,商业银行是否平稳运转不仅对金融市场产生巨大影响,更牢牢牵动实体经济的兴衰,甚至会关系到整个国民经济畅行与否。诸如信用风险、市场风险、操作风险等风险都是商业银行经营过程中会面临的风险,但毫无疑问的是其中最主要的必然是信用风险。因为对于我国商业银行而言,其主要利润于存贷款利差,并且商业银行资产中工商业企业贷款也占据了相当大的比例,因此说商业银行运营中面临的主要风险是信用风险并不为过。麦肯锡公司的研究表明操

2、作风险和市场风险各自仅占商业银行总体风险的20%,而信用风险所占比例则高达60%。此外,新巴塞尔协议虽然延续旧协议中以资本充足率为核心,以信用风险控制为主的风险监管思路,但对资本充足率的监管标准又提出了新的要求,同时认可银行针对不同信用等级的客户采用不同的信贷风险计量标准的做法,并允许有条件的银行采取内部评级的方法来计算风险资产及分配经济资本。.....1.2文献综述1.2.1国外相关综述(1)专家方法、OCC评级法专家方法,也称为5C分析法,此方法在对债务人信用风险进行评价是主要从品质、资本、能力、抵押、环境这五个方面考虑。但该方法由于主观性较强,侧重于定性分析而非定量分析,评价效果并不

3、理想,但其应用较为广泛。美国货币监理署OCC(OfficeoftheptrolleroftheCurrency),于1980年代末推出了五级分类法,即将贷款分为正常、关注、次级、可以、损失无泪,一般将后三类归类为不良贷款。这种方法在我国的应用较为广泛。(2)信用评分模型①多元判别法美国的爱德华?爱特曼博士(Edan、Narayanan和Haldeman又对Z模型的一些缺陷进行了改进,设计了基于Z模型的ZETA模型,拓展了应用范围。②线性概率模型、Logit模型和Probit回归模型Logit信用评分模型是由Ohlson与adalla同时采用Probit和Logit模型,用于对违约贷款人与非

4、违约贷款人进行区别。(3)神经网络模型神经网络模型最早是将数学方法运用到神经心理学领域,发展而来的一种模型。Coats和Fant(1993),以及Desai和Crook(1996)在对消费贷款的信用风险进行分析的过程中首次运用了神经网络模型。Malhotra于2002年的研究证明,神经网络模型在对贷款信用风险评价的效果方面明显优于多元判别分析模型。Chen和Huang则于2003年进行了神经网络模型与线性判别分析之间的比较研究,得出了神经网络模型更优的结论。2004年,Huang和Hsnchun对神经网络模型的准确性进行了研究,发现其预测准确率达到80%。........2.现有信用风险管

5、理方法的比较与实用性分析2.1传统信用风险度量方法传统的信用风险度量方法广泛用于上世纪70年代之前,而传统的信用风险的度量着重于定性分析,侧重对借款人的财务报表以及通过报表得出的财务数据和比率进行分析,以用于评价借款人的信用质量,这种评价通常较为主观。传统的信用风险的度量方法主要分为:专家评定方法、信用评级方法、信用评分模型、神经网络模型四类。2.1.1专家方法此方法也称为贷款审查“5C”原则,是西方商业银行在多年的实际经验中总结而来的,“5C”原则是一套完整、成熟的信用风险评价体系,也是各国商业银行以及信贷专家们普遍认同的度量标准。5C法主要评价商业银行贷款客户的以下五个方面:①Char

6、acter,品质。指借款客户履行还款义务的态度,主要以以往的偿债历史为主要考察依据来评价客户的品质。贷款人应当对借款客户的还款记录、信用状况等情况对借款客户进行综合评价。②Capacity,能力。主要是指贷款客户的偿债能力,商业银行可以根据借款人财务报表中的一些数据,以及由此得出的财务比率、指标对客户的偿债能力进行评估。比如流动比率、速动比率等短期偿债指标,和资产负债率、产权比率等长期偿债能力评估指标。........2.2现代信用风险模型上世纪末,商业银行间的竞争日趋激烈,银行的主要利润也从贷款业务向表外业务和金融衍生品倾斜;以及《新巴塞尔资本协议》的修订等因素都推动了现代信用风险模型的

7、兴起和发展。目前国际上比较有影响力和代表性的现代信用风险模型主要有:J.PMorgan的信用度量术模型(CreditMetrics)>CSFP的信用风险附加模型(CreditRiskPlus也称CreditRisk+)>McKensey的信用组合观点模型(CreditPortfolioVieV公司的KMV模型。KMV模型和CreditMetrics模型是的理论基础是Morton的期权定价理论,CreditRjsk+是基于

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