我国商业银行信用风险预警系统构建

发布时间：2023-10-26 15:06

　　2008年爆发的国际金融危机根源于美国贷款机构中的次级贷款,主要是次级房贷,然后通过各种信用衍生产品将风险不断放大和转嫁,使信用风险影响面不断扩大,最后导致了席卷全球的金融危机。尽管我国银行业受其影响较小,尽管经过政府和银行的共同努力,我国银行的不良贷款率有了很大的下降,但是,由于信用风险是银行业面临的主要风险,涉及的经济主体较多,并且其累积到一定程度可能给银行带来灾难性的后果,甚至会影响到整个经济运行。因此,建立一个完善的信用风险预警系统是非常有必要的。 本文在回顾历史文献的基础上,总结了信用风险的发展过程,提出了信用风险预警系统的五个基本过程和预警系统应当包括的基本内容。然后利用判别函数、Logistic模型、因子分析和K ? means聚类方法构建了完整的信用风险预警系统。在这个系统中,首先是风险监测和跟踪部分,该部分通过Logistic模型和因子分析找出影响企业分类的关键因子,即盈利能力因子和偿债能力因子,把这两个因子和其中的相关指标作为平时监测和跟踪的关键指标。其次是风险识别过程,此过程中利用判别函数对公司情况进行判别,临界值定为-0.6,即如果计算得到的Z值小于-0.6,则...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 选题背景和选题意义
    1.2 信用风险预警研究综述
        1.2.1 国外信用风险预警的理论和研究
        1.2.2 国内信用风险预警的研究和实践
    1.3 研究思路和框架
    1.4 研究的创新预期
第二章 我国银行信用风险及其预警系统概述
    2.1 我国银行信用风险概述
        2.1.1 信用风险的概念
        2.1.2 我国商业银行信用风险的来源
        2.1.3 信用风险的发展过程
    2.2 我国银行信用风险预警系统概述
        2.2.1 我国银行信用风险预警系统的基本过程
        2.2.2 我国银行信用风险预警系统的基本内容
        2.2.3 我国银行信用风险预警系统须具备的基本功能
第三章 我国银行信用风险预警系统构建
    3.1 构建我国银行信用风险预警系统必要性和可行性
        3.1.1 构建我国银行信用风险预警系统必要性
        3.1.2 构建我国银行信用风险预警系统的可行性
    3.2 构建我国银行信用风险预警系统的基本方法
        3.2.1 判别分析
        3.2.2 logistic 模型
        3.2.3 因子分析
        3.2.4 k-means快速聚类
    3.3 构建我国银行信用风险预警系统的指标选择
        3.3.1 构建信用风险预警体系指标选择原则
        3.3.2 上市公司贷款信用风险预警模型构建的指标选择
第四章 构建我国银行信用风险预警系统的实证分析
    4.1 上市企业贷款信用风险预警模型构建
        4.1.1 数据和样本采集
        4.1.2 数据检验
        4.1.3 判别模型的建立
        4.1.4 临界值的确定
        4.1.5 预测准确性检验
    4.2 风险监测因子识别
        4.2.1 因子分析和相关检验
        4.2.2 Logistic 模型
    4.3 信用风险的警度确定
    4.4 应对信用风险策略体系的建立
    4.5 预警结果评价和经验总结
第五章 结论
参考文献
附录
致谢



本文编号：3856689