我国商业银行信用风险管理优化研究

发布时间：2017-11-14 06:22

  本文关键词：我国商业银行信用风险管理优化研究

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【摘要】：随着经济全球化和金融国际化的发展,商业银行正面临日趋复杂的经营环境和竞争压力。美国次级贷款危机引发的全球金融危机也发映出商业银行在经营管理过程中过度注重利润而忽视信用风险的问题,因此巴塞尔管理委员会于2010年9月通过了《巴塞尔资本协议Ⅲ》,对银行的资本充足率、资本质量都提出了更高的监管要求,强化了信用风险管理在商业银行经营过程中的重要地位。我国商业银行虽然在此次金融危机中没有发生系统性的风险,但随着国内金融改革的不断深化、国内经济下行压力的增大以及企业结构转型风险的叠加,集中于商业银行的信用风险正逐步地暴露出来:如信用风险过度集中、存贷款期限错配严重、不良贷款率上升等。目前,我国商业银行信用风险管理的水平也不能有效控制复杂多变的信用风险,因此必须依据巴塞尔资本协议的要求优化信用风险管理水平,优化路径有两条:一是根据内部评级法的要求、运用现代风险度量模型对信用风险进行精细化的度量;二是通过建立一套完善的信用风险管理体系有效控制信用风险。商业银行信用风险度量大致经历了定性分析、依据财务指标的评分模型和现代度量模型三个阶段。目前,我国商业银行信用风险度量处于第二个阶段,最为常用的评分模型是Logit模型。西方发达国家商业银行信用风险度量已经进入了第三个阶段,主要的现代度量模型包括:基于期权定价的KMV模型、基于保险精算的Creditriks+模型等。KMV模型具有理论基础扎实、国外实践验证可靠、模型假设和运算条件在我国具有适用性等优势,所以本文选用KMV模型作为信用风险度量的优化路径。本文选取了2014年沪深两市25家ST公司和25家非ST公司的财务数据和市场数据进行实证分析,并提出了对于股权价值波动率建立GARCH(1,1)模型和用总资产平均增长率代替资产价值增长率两项模型修正,证明了修正后的KMV模型可以度量我国上市公司信用风险的大小,对于我国商业银行运用此模型进行信用风险度量具有现实意义,并提出了实施该模型的相关建议。我国商业银行针对中小企业信用风险的度量主要采用Z-Score优化模型和Logit模型。本章以国内A商业银行针对中小企业贷款的实际操作流程为例,提出提高度量准确度和操作便利度的优化建议。本文将结合我国商业银行信用风险及信用风险管理的现状、信用风险度量的实证分析结果和信用风险管理的研究,提出我国商业银行信用风险管理的优化建议。信用风险管理措施的优化包括细化信用风险定价管理、加强信用风险资本管理、优化信用风险组合管理、提高信用风险分散和转移管理。信用风险管理体系的优化包括明确信用风险管理战略、强化信用风险管理体制、加强信息化系统建设。旨在全面提高我国商业银行信用风险管理的水平。
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.33

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本文编号：1184231