基于宏观压力测试的我国城市商业银行信贷风险研究

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时间:2019-02-09

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1、万方数据第1章绪论1.1论文选题背景及意义城市商业银行是中国银行业的重要组成部分,但又有其特殊性。上世纪80年代,随着改革开放的不断深入,城市中小企业发展迅猛,随之而来的是资金的大量需求,为适应形势发展,支持地方经济,城市信用社应运而生。从上世纪80年代到90年代,全国城市信用社已然发展到了5000多家。但是随着我国金融事业的发展,城市信用社体制暴露出了许多金融风险管理方面的问题。上世纪90年代,中央为深化金融体制改革,防范金融风险,在城市信用社的基础上成立了城市商业银行。城市商业银行的兴起和发展,为城市广大民众和中小企业提

2、供了更多的金融选择,为支持;FnHH务地方经济发展提供了更大的动力,同时也为我国金融业的整体运营和管理水平的提高做出了重要贡献。但随着宏观经济环境的变化和金融行业改革的不断深入,以及受城市商业银行自身特点的影响,城市商业银行仍然存在着诸多关系着其未来发展的问题,其中,信用风险问题就是最重要和最亟需解决的问题。2007年,’美国爆发次贷危机,这次危机为我们敲醒了警钟。由于多方面原因的共同影响,最终导致这场金融风暴席卷全球。从信用风险管理方面来看,就是由于没有对宏观经济波动带给金融产品的风险进行充分有效的认识和合理的度量而导致。

3、经历了危机之后,’加强宏观审慎监管的原则成为各国银行监管部门一致达成共识,也就是说,各国银行务必要加强对系统性风险的监管,从而使金融系统的稳定得到更好的维护。由于世界各国商业银行平稳正常的经营遭遇到宏观经济的波动的巨大影响,所以,各类商业银行尤其是城市商业银行在进行风险度量时都将宏观经济因素作为一个重要的参数考虑了进来。在我国,信用风险的产生受企业经营环境、信用环境、国内宏观经济政策调整及国际形势的影响。在金融全球化的背景下,伴随着金融体系创新的驱动,银行的业务发展越来越快,竞争越来越激烈,伴随此过程产生的信用风险已经成为金

4、融领域极具挑战性的研究课题。巴塞尔新资本协议为各国银行业提供了风险管理和资本监管的标准尺度,也为银行风险管理提供了全面可靠的方法与框架。一般情况下,国有大型商业银行和全国性股份制商业银行具有丰富的人力资源和充足的研发资金,在学习和借鉴巴塞尔新资本协议的基础上,对信用风险的理论研究和管理实践已经有了较高的水平。但是,受制于管理体制和历史原因,城市商业银行即使有巴塞尔新资本协议作为参考依据,目前形势下仍然积累了比较严重的信用风险。主要原因为:一是由于城市商业银行是由原城市信用社改制而来的,人员素质较低,特别是风险管理人刊1极度匮

5、乏;另外,对于信用风险系统的计量、测试和研发资金投1万方数据河北科技大学硕士学位论文入较少,风险管理制度尚不健全;二是城市商业银行对于信用风险管理的认识程度有待进一步提高,对于信用风险产生的原因及形成的各种问题大多是停留在表面的定性分析上,缺乏系统的、全面的研讨机制,即便涉及到此领域的量化分析,绝大部分也是从企业对城商行信用风险影响的角度进行分析,很少有从宏观因素对城商行信用风险影响的角度进行量化研究。而有研究显示,存在于那些经济较发达地区的城市商业银行大多都具有经营绩效好且信用风险小的特点。具体来说,当一个地区居民的收入水

6、平较高,信用意识较强时,民营企业的数量较多,盈利能力较强时,当地政府的财政收入较充裕,对私有产权的保护意识较高时,等等有利的条件下,城市商业银行的运营及发展水平都将会得到很大的提升,风险水平也将随之大幅度下降。研究结果足以表明宏观环境恰恰是影响我国城市商业银行经济效益以及风险管理的重要因素,从宏观经济因素角度研究对城商行信用风险影响有重要意义。综合以上研究可以得出,在我国整体的银行体系中关于在宏观背景下的风险控制和信用风险管理水平提升的相关研究并不充分和全面,因此,我国城市商业银行更应加强以上方面的相关研究,结合自身的特点,

7、参考其他先进国家的信用风险的度量技术,努力提高自身的风险管理水平,这对提高我国商业银行的整体抗风险能力有着重要的作用。1.2国内外研究现状,’1.2.1国外研究综述。(1)信用风险度量方面综观国际上信用风险度量的研究分析及应用,传统的信用风险度量方法,如主观判断分析法、财务比率评分法等,已经不在适应当今社会对信用风险的度量要求,而新的趋势发展则表现在以依赖于金融数学、信息科学和资本市场理论的多变量、动态化模型方法越来越盛行。KMV模型、CreditRisk+模型、CreditMetrics模型和CreditPortfolio

8、View模型已成为四种主要的现代信用风险度量模型。LindaAllen,AnthonySaunders(2006)在调查了许多相关学术和专有模型之后,认为信用风险敞口的度量受到宏观经济和系统性风险的很大影响,指出前人所作研究中大部分考虑的都是违约概率和周期性的相关性,很少有模型调整损失率来

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