博士学位论文-商业银行视角的企业信用风险监测度量研究

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1、学校编码：10384学号：B199912022Y1032193分类号——密级——UDC庶赡纛蔫博士学位论文商业银行视角的企业信用风险监测度量研究TheStudyonEnterpriseCreditRiskPredictionandMeasurementfromthePerspectiveofCommercialBank李文捷指导教师姓名：专业名称：论文提交日期：论文答辩时间：学位授予日期：江曙霞教授、博导盒融学206年7月206年9月206年月答辩委员会主席：评阅人：2006年9月内容摘要信用风险是

2、金融市场中最古老、最重要的风险之一，信用风险影响着现代社会经济生活的各个方面，影响着一个国家甚至全球经济的稳定和发展，信用风险已经成为当前市场环境下经济主体所面临的最重要的金融风险。科学监测、准确度量从而有效管理信用风险，从微观上讲有利于经济主体经营活动的安全，从宏观上讲有利于金融体系的安全运行和整个经济的持续发展。因此，有关信用风险监测度量方法的研究一直是理论界和实务界特别是商业银行高度关注的领域之一。《新巴塞尔资本协议》将商业银行所面临的风险划分为信用风险、市场风险和操作风险等三大风险，信用风险

3、是商业银行面临的主要风险之一。如何有效防范和化解信用风险己成为金融机构特别是商业银行的重要工作，而如何监测和度量信用风险又成为管理信用风险的前提。商业银行面临的信用风险一是指资产业务中由于借款人、债券发行人等交易对象违约导致的商业银行债务不能按时清偿而发生损失的可能性，或由于借款人、债券发行人等交易对象信用等级变化导致的商业银行由贷款、债券和衍生产品等构成的资产组合市场价值波动而发生损失的可能性：二是指表外业务中由于交易对手违约导致的商业银行或有负债转化成表内负债而发生损失的可能性。因此，商业银行面

4、临的信用风险主要由与其相关的企业信用风险、个人信用风险和资产组合信用风险构成。本文主要采用比较分析和实证研究的方法，首先回顾国内外有关信用风险监测度量研究的情况，为本文从商业银行视角研究信用风险监测度量选择切入点，即从商业银行面临的企业信用肛l险、个人信用风险和资产组合信用风险中选择企业信用风险和资产组合信用风险作为信用风险监测度量研究的切入点；接着研究分析目前企业信用风险和资产组合信用风险的监测度量方法及相关金融理论，评析企业信用风险和资产组合信用风险监测度量方法，为本文研究信用风险监测度量选择突

5、破口，即针对目前企业信用风险监测度量方法存在的不足，提出构建符合国情的企业信用风险监测度量方法的思路；然后综合运用基于会计数据的财务报表指标分析方法、固定效应PanelLogit模型和Logistic回归分析模型等确定影响企业信用风险的因素，构建监测度量企业信用风险的Fisher多元判别分析模型、lo垂stic回归分析模型和四种神经网络模型并进行实证研究和比较分析，在此基础上构建符合国情的企业信用风险监测度量方法，最后研究分析信用风险监测度量方法应用的适用性。商业银行视角的企业信用风险监测度量研究全

6、文共分六章，主要内容如下：第1章导论，主要是对本文的研究背景、现实意义、信用风险的涵义和研究思路、研究方法、结构安排及创新与不足作一简单概括，为本文的研究制定方向和基调。第2章企业信用风险监测度量研究，回顾国内外有关信用风险监测度量研究的情况，为本文从商业银行视角研究信用风险监测度量选择切入点，即从商业银行面临的企业信用风险、个人信用风险和资产组合信用风险中选择企业信用风险和资产组合信用风险作为信用风险监测度量研究的切入点，阐述与企业信用风险监测度量方法相关的金融理论，研究分析企业信用风险监测度量方

7、法中的专家制度、z评分模型(ZETA评分模型)和KMV公司的EDF模型。第3章资产组合信用风险监测度量研究，阐述与资产组合信用风险监测度量方法相关的金融理论，研究分析资产组合信用风险监测度量方法中J·P·摩根的CreditMetrics模型、瑞士信贷银行的CreditRisk+模型和麦肯锡公司的CreditPonfolioView模型，评析企业信用风险和资产组合信用风险监测度量方法的长处与不足，为本文从商业银行视角研究信用风险监测度量选择突破口，即针对目前企业信用风险监测度量方法存在的不足，提出构建

8、符合国情的企业信用风险监测度量方法的思路。第4章企业信用风险监测度量模型的构建和检验(一)，在第3章评析目前企业信用风险监测度量方法的长处与不足以及提出构建符合国情的企业信用风险监测度量方法思路的基础上，采用基于会计数据的财务报表指标分析方法，构建监测度量企业信用风险的Fisher多元判别分析模型、lo垂stic回归分析模型并进行实证研究和比较分析。第5章企业信用风险监测度量模型的构建和检验(二)，是本文研究的核心和创新部分，在第4章构建Fisher多元判别分析模型、