新巴塞尔协议框架下商业银行内部评级系统研究

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1、上海交通大学博士学位论文新巴塞尔协议框架下商业银行内部评级系统研究姓名：杨华申请学位级别：博士专业：企业管理指导教师：黄培清20060901摘要3，对内部评级系统的基本框架以及模型进行了分析。首先介绍新巴塞尔协议的监管资本量化方法，然后对内部评级模型的基本框架和局限性进行了研究。根据新巴塞尔协议的规定，商业银行监管资本主要取决于违约率、特定违约损失率、违约风险敞口和期限等因素。新巴塞尔协议提供的内部评级系统模型是单因素模型。因受限于单一因素、同质性和正态分布等假设条件，模型对商业银行信用风险的估算存在较大的偏差。本文指出，卡普拉函数及尾部相关系数能够准确地描述信用风险资产的尾部特征，可以较好地

2、解决信用风险估算的偏差问题。4，深入研究了内部评级系统的设置及其对商业银行资本的影响。首先介绍了新巴塞尔协议对贷款划分的基本要求，指出新巴塞尔协议在信用级别数量及贷款类别的划分方面都给商业银行留有自由裁量的余地。贷款划分对贷款损失的影响是十分明显的，因此商业银行可以通过采取更为细致的贷款划分来精确识别和量化风险，降低监管资本；随后对我国商业银行的内部评级系统的设置提出了建议。5、研究了利用信用转移矩阵对商业银行违约率的估算问题。首先研究了信用转移概率的估算问题，包括对信用转移概率估算的主要方法的分析和评价以及如何利用外部评级数据对客户违约率进行估算。然后研究如何对信用评级数据进行调整，以修正数

3、据中的异常情况。重点研究了利用贝叶斯方法解决商业银行在估算违约率过程中普遍存在的数据过少的问题。采用贝叶斯方法有助于克服预测模型使用历史数据得到的点估计而低估损失的问题。本文还结合风险管理中比较常用的Logit模型，运用马尔可夫链蒙特卡洛法(MCMC)对信用数据缺乏时导致模型参数估算偏差的问题进行了探讨，较好地解决了模型参数估算偏差的问题。最后结合模型定量分析了经济因素对信用转移概率的影响，并提出了相应的调整方法。本文提出了一个改进的数据调整方法，其改进结果比JLT模型更加理想。6、对非预期损失的度量问题进行了研究。首先研究非预期损失度量的一般方法，并就各种方法在实际应用中存在的问题对进行了客

4、观评价。结合卡普拉函数和尾部相关系数方法的优点，分别研究了利用这两种方法测算极端损失的问题，并实证检验了这两种方法的应用优势。在样本数量较少、分布未知的情况下，参数估算可能因相关结构的误判产生较大的误差。而一般情况下，非参数估计能够取得较好的效果，尤其是在尾部相关系数较高的情况下。本文指出，在实际应用中可以先采用非参数法求出各信贷资产问的尾部相关系数，然后可利用方便的卡普拉函数的相关结构形式(如t-卡普拉)，通过模拟方法得到组合的信用损失。通过验证，本文提出的方法是比较理想的风险量化方法。7、研究了贷款组合损失和边际损失的估算问题。指出了就商业银行的信用风险管理而言，2上海交通大学博士学位论文

5、合理的内部评级系统模型将更有利于经济资本的估算、经济资本的配置和资产组合管理；随后进一步探讨内部评级模型与监管模型对资产配置的影响，以及监管资本与经济资本的统一问题；并重点探讨了如何结合监管模型，利用内部评级系统模型对风险损失进行调整，以纠正单因素假设及正态分布假设带来的偏差，从而正确估算贷款组合的非预期损失与贷款的边际风险贡献，实现商业银行资本的准确度量。8、探讨了内部评级系统的有效性检验问题。首先结合新巴塞尔协议的要求，对有效性检验的基本原则与框架进行了分析；同时分别对违约率、特定违约损失率、违约风险敞El指标的检验进行了全面的分析；最后对压力测试的要求和方法作了全面的介绍。本文指出，在实

6、务中定量分析可以作为重要的评价指标，定性分析也是必不可缺少的，建议商业银行采用定量与定性分析相结合的检验方法。本论文的创新成果主要有以下几个方面：1、从理论上证明了新巴塞尔协议采用的内部评级系统模型同质性假设的缺陷，指出贷款异质性的增加将会导致贷款预期损失的增加，忽略贷款的异质性将导致非预期损失被高估，从而高估所需经济资本。同时通过数据模拟计算的形式揭示了贷款划分对贷款损失度量的影响。经过数据模拟得出，对贷款组合不细分时，贷款损失分布具有更大的峰度和厚尾性，依靠损失波动率这一指标并不能很好地反映损失分布的尾部特征。在不同的置信水平下，贷款划分对贷款损失的影响程度不同。就商业银行的实际情况而言，

7、当贷款组合的相关系数不大时，对贷款组合进行合理地细分能更加精确地度量贷款损失。这一研究成果将提高银行内部评级系统对非预期损失量化的精确度。2、将卡普拉函数及尾部相关系数联合运用到信用风险管理中，为解决新巴塞尔协议模型所采用的单因素、同质性和正态分布三个假设条件所引起的估算偏差问题以及数据缺乏时非预期损失的估算问题提供了新的途径。本文通过研究得出，可以先采用非参数法求出各信贷资产问的尾部相关系数，然