商业银行违约概率模型及实证研究

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2、246本人声明：本学位论文成果是本人在穆迪信息咨询(深圳)有限公司工作期间取得的，论文成果归穆迪信息咨询(深圳)有限公司所有。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：墟日期：‘。儿南京邮电大学学位论文使用授权声明本人同意学校根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等有关规定保留本人学位论文并向国家有关部门或资料库送

3、交论文纸件或电子版本，允许论文被查阅和借阅：本人同意南京邮电大学可以将论文的全部或者部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其它复制手段和汇编学位论文，同时授权中国学术期刊电子杂志社等单位将本论文收录到《中国优秀硕士学位论文全文数据库》、《中国博士学位论文全文数据库》等数据库，并通过网络向社会公众提供信息服务。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：i丛盏兰导师签名：日期：陛!兰兰摘要根据《新巴塞尔资本协议》的要求，实行内部评级法的银行必须在全行范围内实行全面的风险管理。为了达到

4、这一要求，银行必须建立全面风险管理体系。而在商业银行所面临的风险中，信用风险的重要地位众所周知。本文主要介绍了一种业界广泛应用的信用风险管理模型一一违约概率(PD)模型，并对其进行实证研究。在国际上，对于公开上市公司(publicfim)，穆迪公司的l洲V模型是相对成熟的信用评级模型，被业界广泛应用，并得到认可，本文在第二章中做了详细的介绍；对于信息获取较难的非上市公司(privatefirm)，KMV模型并不适用，随着统计方法的发展，西方发达国家的商业银行纷纷开始研制各自的评级模型，大量的数理统计

5、工具被引用信用评级领域，例如判别分析、线性回归分析、数学规划法、最近邻方法、Logistic回归方法、专家系统、决策树、神经网络以及遗传算法。而Lo西stic回归方法是目前业界最为流行的模型，几乎所有的银行都在使用，无论是公司业务评级模型，还是零售业务的评分模型，例如标准普尔的MEU模型使用的是Logistic回归变种模型，穆迪的RiskcallM模型使用的时Probit回归。本文将重点介绍Lo西stic回归方法，最后将用美国某商业银行的信贷数据做实证研究，说明了模型的合理性。关键词：新巴塞尔资本协

6、议；信用风险；违约概率；AR值；Logistic回归予AbstractAbstract：AccordingtotllerequirementoftlleNewBasleCapitalAccord，itisnecessar)rtocar巧outERM(meenterprise—wideriskmanagement)fbrtllosebanksapplying瓜B(intemalrating-basedapproaches)．Toattainthisaim，baIll【smustsetupmeirown

7、ERM．Amongallrisksbanksface，creditriskisofcoursetllemostimponaIlt．ThispaperfocusesonamodelforcreditriskmaIlagement—f'1)modeltllatiswidelyappliedinpracticalexercises，aIldfurtherexploresempiricalstudy．Moody’sI(MVmodelisawell—knownmodelforpublicfi咖sintemso

8、fintemalcreditmting，aIldisalsowodd—widerecognizedbyindustry'moredetailsaboutmismodelwillbeilluIIlinatedinChapter’II．AsforthosepdVatefimswhoseri曲tinfb衄ationisnoteasilyaccessible，incomparison，l(MVmodelisnotapplicable．WithmedeVel叩mentofsta