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时间:2018-12-09
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1、-VaR在我国商业银行信用风险管理中的应用分析(资产)的最大损失值。VaR方法近年来在金融理论和实践领域发展很快,它以其科学性、实用性、完全性、国际性等特点代表了信用风险管理方法的一个重要方向,因此,也得到了巴塞尔委员会的认可,其不仅专门做出该方法的许可性承诺,而且也在置信水平、持有期限等方面做出了一定的规定,同时也作为国际金融机构计量银行信用风险值,评价银行资本充足性的重要工具。CreditMetrics模型 作为VaR方法在信用风险度量的进一步扩展,随着我国金融改革的不断深入和我国商业银行的不断国际化,其将必成为我国商业银行信用风险度量的方法之一。1.2.
2、1国外的相关分析自从VaR方法在1994年被提出以后,国外的学者们对此就进行了大量的分析。 对VaR进行全面系统分析的是PhilippeJorion(1995)[2]教授,在它的专著《风险 价值—金融风险管理新标准》中,重点介绍了风险度量方法、VaR的监管、开发 和运用VaR系统度量交易和投资过程中的风险、作为绩效评价工具的VaR,以及 实施安全风险管理系统的步骤等几个方面。Chew&Lilian(1996)[3]总结了VaR计算 的参数方法、历史模拟方法和蒙特卡罗模拟方法,Duffie&Pan(1997)[4]、 Jorion(2000)[5]、Marsha
3、ll&Siegel(1996)[6]、Hendricks(1996)[7]也都做了很好的综述。这些阐述为金融领域的专业人士提供了理解和应用风险控制体系所需要的详细信息。现代信用风险管理模型以风险度量为基础,在金融领域引起了世界各国的高度重视。1999年4月,巴塞尔银行监管委员会提出名为“信用风险模型:当前的实 践和应用”的分析报告[8],开始分析这些风险管理模型的应用对国际金融领域风险管理的影响,以及这些模型在金融监管和风险资本监管中应用的可能性。这说明 巴塞尔银行委员会在一定程度上肯定了目前国际活跃银行使用的计量信用风险管 理的模型。但同时由于信用风险自身存
4、在着诸如分布不对称以及数据匾乏等实际 问题,而且各界对具体的信用风险度量方法也尚未达成共识,故对信用风险度量 模型的分析目前正处于百家争鸣以及进一步发展之中。J.P摩根在1994年推出了著名的以VaR为基础的市场风险度量后,在1997年又 推出了信用风险度量和管理模型-信用度量术(CreditMetrics),随后瑞士信贷银 行又推出了另一类的信用风险量化模型CreditRisk+,同时KMV公司以EDF为核心手段的KMV模型都引起了银行业的重视。因此,这些模型的建立和发展形成了现代信用风险管理的新趋势。在CreditMetrics模型中,主要是以历史数据为依
5、据确定信用等级矩阵和违约 资产回收率,并以此为基础确定未来该信用资产组合的价值变化,并通过基于VaR 的方法来计算整个组合的风险暴露,即该模型通过VaR数值的计算力图反映出银行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化风险时所应准备的资本金数值。该------2------硕士学位论文模型是以风险价值(VaR)为核心的动态量化风险管理系统,它覆盖了几乎所有的信贷产品。此方法目前在西方国家被公认为是一种最有效的信用资产组合的信用风险量化及管理模型。KMV模型改良了莫顿模型,将对手的违约距离(DD)和预期违约频率(EDF)联系在一起进行分析,并对计算资本金和分析资产之
6、间的相关性提出了分析思路。但该模型是一种静态模型,不能分辩企业长期债务类型,其假设的企业价值正态分布也不完全符合实际情况,该模型的分析对象也只限于上市公司。CreditRisk+模型使用了保险精算的计算框架来导出投资组合损失。该方法只对违约风险进行考虑,而不考虑信用等级变化。在固定违约率情况下,模型假定:每笔贷款违约概率是相同的;每个借款人违约概率均不同且相互独立;以上假定可得出给定期间内,违约次数的概率分布服从泊松分布。MichaelB.Croudy(2000)[9]对现有的CreditMetrics模型、KMV模型、Credit Risk+模型进行了详细的
7、综述,并在此基础上对模型进行了比较分析,得出各种不同的模型对在同一时点的相同资产组合进行评估时得出的结果是相近的。1.2.1国内的相关分析我国对商业银行信用风险管理的分析始于20世纪80年代末期。在银行业的管理实践中,其经历了计划经济体制下的对银行风险损失的控制、有计划的商品经济体制下的银行风险管理和现阶段商业银行风险管理三个阶段。就商业银行信用风险管理的分析,国内还未形成全面风险管理的体系,进行的只是条块分割管理。1997年国内学者才开始对VaR进行分析,现国内的文章主要是介绍国外学者的研 究成果,而对VaR在我国具体领域的应用分析还较少。在定性方面,卢春兰
8、(2004)[10]文章中分析了我国商
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