银行信用风险度量新思路
银行风险管理新思路
摘 要 ：文章从 巴塞 尔新协 议完善的 方面入 手详细 分析 了新协议 在承袭原 协议 中以资本 充足率 为核心的 基础上 ， 以信用风 险控制 为重点的监 管 思路 ，明确 了最低 资本 金要 求 、外部 监管 和 市场约 束三 大原 ，并根 据 目前我 国商业 银行 的现状 ，指 出了商 业银行 风险 管理 与 巴塞尔新 ＿ 【 办议嫁接 的必 然性 ，构架 了人 民银行 与商业 银行 联手 应对 新协议 ，使新 协议 在我 国的商 业银 行风 险管理 中顺利 实施 。
关 键 词 ：信 用评 级 ；风 险 防 范 ；巴 塞 尔新 协 议 中圈分类号 ：Ｆ ０ 文 献标识码 ：Ａ ３ ８
１银行风 险成因分析 ． 生 极大 的危害 ，造 成无法挽 回的损失 ，这些 １ １信用 风险 ． 因素难以预测 ，如近期在亚洲出现的禽流感 信用风险是指贷款等资产在完全违约的 疫情，使得部分企业损失惨重 ，甚至倒闭。 情况下所形成的不可收回或拖欠的风险。我 １２ 利率 风险 ． 们 使用科 学的 方法将 其全 方位 的进行 如下分 市场 上所有 的借 款方和 贷款 方都将 面临 析： 利率 风险 ， 以浮动利 率计 息 的情 况 下 ， 在 贷款 １１１ ． ． 宏观 方面 方 在利率 下降 时面 临收入 降低 的风 险 ，借 款 个 国家 国民经 济发 展速度 、科 学技 术 方 在币率 上升 时面 临成本 增加 的风险 。市 场 Ｉ Ｊ 的进 步 、 货膨 胀率 、 通 利率 、 物价 水平 、 际 利 率的波 动将 会使借 贷双 方都 面临收 入和支 国 收 芰状况 、国际市场 环境 以及 国内 国外的 各 出的变动风 险 。 项 方针政 策的 变化等 都给 债务 人的生 产带 来 １３ 交 易对手风 险 ． 极 乓莺要 影响 。而高 新技术 新 产品的 开发和 交 易对手 风险类 似于 信用 风险 ，它源于 应用 ，会 使那些 生产 与现 代社 会不相 适应 的 交 易对手 的 不 良表 现 ，这 种不 良再现 坚 固耐 陈 旧产 品 的落 后企 业 失去 自己 的市场 份 额 ， 用为 系统风险 导致 的不利 价格 变动 或其他政 给 企业未 来的 生存 发展能 力带 来极大 的负 面 治 、法律方面的限制而造成交易对手拒绝交 影响， 这种影 响会 产生连 锁反 应 ， 使企业 在 易履行 自己责 任与义 务。 致 偿 还银行 贷款 方面无能 为力 。 １４ 流动 性风 险 ． １１ ２ 微观 方 面 ．． 从 某种意 义上讲 ，也称其 为资 金危机 风 般来说 我们 将从三 个方 面认识 流动性 （） １企业管理层素质。 企业管理层的素质 险 。 一 （） 决定企业经营的成功与否，而现代企业的竞 风险 ：１流动 性 风险是 致命 的风 险 ， 因为流 争是人 才的 竞争 。２ 贷款程 序 、 续规 范化 。 动性 的不 足将导致 金融机 构 的破 产 ，而且 这 （） 手 （） 些商 业银 行在 向债 务人放 贷时 ，有时 会 出 种风 险往 往也 是其 他风 险 引发 的结果 。２其 现“ 因人而 异” 的现 象 ， 略 了银行 制定 的风 次 ，流 动性风 险的 另一种 解释 是短期 资产 不 忽 险防范 措施 ， 担保 、 押等 放宽 条件 ， 对 抵 从而 足以用于 支付 短期负债或额外 的资金流出。３ （） 导致 当还 贷出现 问题时 ，银 行无 法实施 后续 因为流动性 风险 与 以适当 的成 本 筹措 的能力 索偿措施 。 （ ３） 市 场 风 险 的 连 锁 反 应 现 密切 相关 ，这种 能力的 高低取 决于 两方面 的 象。 因素 ，即随 时 间变化 的市场流 动性 和银 行 自 身 的流动性 ， 两者相互 影响 ， 同创造 筹资环 共 １ １３ ．． 道德方面 商 业银 行的 债务人 有意 骗取银 行 贷款用 境 。所 以我 们也 可以将 流动性 风险定义 为筹 于 投机或 其他 非正 当经济 目的 ，而使 银行 贷 资困难的风 险 。 １ ５ 市场 风险 ． 款 遭受损 失 ， 加银 行不 良资 产比例 ， 对 增 源于 手 的不 良表现 ，这种 不 良表 现是 因为 系统风 市场 风险是 指 由经济政 策改 变等 引发的 险导致 的不利 价格 变动或 其他 政治 、法律 方 所 有市 场工具 的价 格变动 。银 行持有 固定 或 面 的限制而造 成交 易对手 拒绝 履行义 务。 浮 动利 率的 债券 ， 远期 利率 合约 、 货、 期 股权 以及现金交易工具等都可能面临一般．及特 １ 生 １ １４ 自然原 因 ．． 些人不可抗力冈素会对企业和个人产 定的市场 风险 。
信用风险度量方法
信用风险度量方法
1、简介
信用风险度量是一种衡量信用风险大小的定量方法。
它是一套通过财
务报表分析，体现出一定企业信用状况的风险评估工具。
信用风险度量方
法是衡量企业的信用状况、有效控制企业的信用风险、正确认定企业信用
等级、为企业做出决策提供必要的证明和预测性信息等重要的评估工具。
（1）财务状况分析法
财务状况分析法是最常用的信用风险度量方法，它主要是利用企业的
财务报表，以及相关的因素，如成本构成、资产结构、负债情况等等，来
进行逐项分析，从而评估企业的信用风险程度。
主要包括：流动比率分析、负债资产比率分析、现金流量分析、速动比率分析等。
（2）信用评级法
信用评级法是指依据信用风险因素分析后，按照国家规定为企业制定
的信用等级，以此来判断企业的信用风险程度。
信用评级法一般通过财务
分析来比较企业生产、经营情况，并将企业归为不同的信用等级，其中一
般包含AA级信用、A级信用、BBB级信用等。
（3）财务指标计算法
财务指标计算法是一种可以用来测量企业信用风险的量化技术，它结
合财务数据和环境因素，利用计算机对企业的信用风险进行评估。
新时期银行债券投资信用风险管理思路探索
现代营销中旬刊根据共研网数据资料，2022年，我国59家上市银行债券投资总额为63.4亿元，占金融投资的83%，可见银行债券投资在整个金融市场上占据着重要地位。
自2014年我国债券市场出现第一支企业债券违约后，违约事件逐年增加，甚至出现通过违约事件进行市场洗牌的现象。
银行作为债券市场的主要参与者，优化债券投资信用风险管理，除了能维护自身的权益外，也有利于引导金融市场健康发展，激发市场活力，构建良性生态格局。
由此，本文对有关内容的分析具有重要的现实意义。
一、有关概念界定（一）债券投资债券投资，即指债券购买人（投资人、债权人）以购买债券的形式投放资本，到期向债券发行人（借款人、债务人）收取固定利息及收回本金的一种投资方式。
随着利率的升降，投资者若具备准确的判断力，适时地买进卖出，就可获取较大收益。
目前，我国债券投资主要包括国债、企业债券、金融债券及公司债券等，具有如下明显特征：一是收益高于传统存款。
债券利率高于银行存款利率，合理的操作既能使投资者获得稳定的利息收入，也能够利用债券价格的变动买卖债券，赚取价差。
二是安全性高。
债券发行时就约定了到期后可支付本金与利息，因此其收益稳定、安全性高，尤其是国债。
三是流动性强。
若债券持有人急需资金，可随时在交易市场上卖出债券。
影响债券投资收益的因素主要有如下几方面：一是债券利率。
债券利率越高，其收益越高，反之则越低。
二是债券还本期限设置。
还本期限时间越长，票面的利率就越高。
三是债券价格与面值间的差额。
当债券价格低于其面值时，其债券收益就低于票面利息，反之就高于票面利息。
四是经济市场政策变化。
如货币政策、财政政策等，都会直接影响债券投资收益。
（二）信用风险信用风险是债券投资活动中常见的一种风险，也被称为借款者违约风险。
近些年，各种金融工具层出不穷，也带动了一大批信用衍生工具发展，开拓出了信用衍生市场，虽然发展时间并不长，但交易量十分庞大。
导致信用风险发生的原因主要有两方面：一是客观经济环境的变化。
商业银行信用风险度量模型简介及思考
商业银行信用风险度量模型简介及思考2004年6月，巴塞尔银行监管委员会正式出台了《新资本协议》，并将于2006年底付诸实施。
《新资本协议》对于信用风险资本的要求更侧重于银行评级体系，并有向银行内部信用风险度量模型方向发展的趋势。
因此，在当今经济、金融全球化的新形势下，我国商业银行借鉴国际上先进的信用风险管理经验，强化信用风险管理，加强商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外银行业的差距，适应《巴塞尔协议》新框架的需要，已成为当前刻不容缓的工作。
一、商业银行信用风险度量方法与模型(一)传统信用风险度量方法1．“6C”信用评分法。
“6C”信用评分法是商业银行传统的信用风险度量方法。
它是指由有关专家根据借款人的品德(character)(借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据)；能力(capacit y)(指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景)、资本(capital)、抵押品(collateral)(提供一定的、合适的抵押品)、经营环境(condition)(所在行业在整个经济中的经营环境及趋势)、事业的连续性(continuity)(借款企业持续经营前景)等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，以决定是否最终发放贷款。
2．z-score违约预测模型。
z-score违约预测模型是由美国阿尔特曼教授(Altman)于1968年提出来的，他采用多变量分析法对66家美国制造企业的经营状况进行了判别研究，并建立了由5个参数(财务指标)组成的z值模型，并对美国制造企业的破产进行了判别分析。
Z分数模型的判别函数如下：X1=(期末流动资产-期末流动负债)／期末总资产X2=期末留存收益／期末总资产X3=息税前利润／期末总资产X4=期末股东权益的市场价值／期末总负债X5=本期销售收入／总资产Altman教授通过对Z分数模型的长期研究提出了判断企业破产的临界值(z-score)。
商业银行信用风险度量方法综述
模型， 即公司的资产的市场价值低于对外部债 权人的负债时， 公司破产。 这其中根据应用的不
同又可以分为二种类型，一是工具性模型 ， 如
我国是一个经济高速发展的国家， 在计划 经济向市场经济转化过程中，市场环境和银行 从logistically分布的 假设 基础之上， 利用一系列 的作用都发生了巨大变化， 贷款人违约、 骗贷、 会计变量来预测借款人违约概率的。违约的概 票据欺诈等金融事件层出不穷，我国商业银行 率 从。 服 到1范 内 的 istic函 形 。 围 的 log 数式 面临着的信用风险之大不言而喻。另外随着商 需要指出的是这一阶段的模型有三方面的 业银行表外业务拓展、 金融创新步伐的加快， 对 局限性: 1、大都以帐面非连续性的会计数据为 信用的度量 、控制和监管上升到前所未有的高 基础， 很难发现微观的快速变化的贷款条件改 度。但目前国内银行无论是在风险控制方法还 变 (如资本市场数据和价值反映出来的变化) ; 是在监管手段方面 同国际著名投资银行还存在 2,现实世界的非线性的事实与模型的线性假设 着较大的差距， 尤其在风险度量模型的应用上。 间存在着巨大的差距， 导致模型无法精确预测; 本文对西方商业银行比较常用的风险度量方法 3, 模型在预测时得出的结论经常只与理论模型 进行了系统的概括和比较 ，这些模型都是经过 有细微的联系。 学者理论检验或被国外商业银行广泛采用的比 (二)以期权定价模型为I LA 的阶段 较成功的模型， 希望对我国商业银行信用风险 这一阶段的模型大都是建立在期权定价模
负财富效应。由于我国股票市场的不完善制约
(10.69468) 0.119782;
36.27788
(- 6.023113 ) F - statistic 二
商业银行信用风险管理研究与分析
商业银行信用风险管理研究与分析【摘要】商业银行信用风险管理是商业银行日常经营管理中的重要组成部分，对于保障银行资产安全和稳健经营具有重要意义。
本文首先介绍了商业银行信用风险的定义，然后深入探讨了商业银行信用风险管理的体系架构、方法和工具，以及存在的问题和挑战。
接着通过案例分析，进一步阐述了商业银行信用风险管理的实践经验和启示。
展望了商业银行信用风险管理的未来发展趋势，并总结了研究的结论。
本文旨在为商业银行提供更有效的风险管理方案，以应对日益复杂多变的市场环境，确保其稳健运营和可持续发展。
【关键词】商业银行、信用风险、管理、研究、分析、定义、体系架构、方法、工具、问题、挑战、案例分析、启示、未来发展、结论1. 引言1.1 研究背景商业银行信用风险管理作为金融领域中一项至关重要的工作，一直受到广泛关注。
随着金融市场的不断发展和变化，商业银行信用风险管理也面临着新的挑战和机遇。
研究商业银行信用风险管理，对于提高银行的风险管理水平、维护金融市场稳定具有重要意义。
在全球金融危机爆发以后，人们对信用风险的关注程度进一步提高。
商业银行信用风险是指因借款人或债务人未能按时履行债务而造成的金融风险。
信用风险管理的重要性在于，商业银行作为金融市场的中介机构，承担着信贷风险、市场风险、操作风险等多种风险，其中信用风险是其面临的主要风险之一。
通过深入研究商业银行信用风险管理，可以帮助银行更好地应对各种风险，提高风险管理水平，保障金融市场的稳定运行。
对商业银行信用风险管理进行研究分析，具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义商业银行信用风险管理是现代金融领域中的重要课题，其研究意义主要表现在以下几个方面：1. 保障金融体系稳定：商业银行信用风险管理是金融稳定的基础。
随着金融市场的持续发展和全球化程度的不断加深，商业银行信用风险管理显得尤为重要。
有效的信用风险管理可以降低金融机构的违约风险，提高金融体系的稳定性。
2. 促进经济发展：商业银行信用风险管理直接关系到金融机构的健康发展，进而关系到整个经济的发展。
商业银行个人消费信贷面临的风险及防范措施
商业银行个人消费信贷面临的风险及防范措施【摘要】商业银行个人消费信贷在日常经营中面临着多种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等问题。
信用风险是最为常见的风险之一，如果客户信用评级不佳或还款能力不足，就可能导致银行资产损失。
市场风险则主要来源于市场变化带来的收入波动和资产贬值。
操作风险则包括人为疏忽、系统故障等问题，可能对银行运营造成不利影响。
商业银行需要采取相应的防范措施，包括建立完善的信用评估体系、加强风险管理和控制、投入合适的技术支持等方面。
风险防范的重要性不言而喻，只有有效防范各种风险，才能确保银行的稳健经营。
展望未来，商业银行需要不断优化风险管理机制，加强监测和预警，以适应不断变化的市场环境。
【关键词】商业银行、个人消费信贷、风险、防范措施、信用风险、市场风险、操作风险、风险防范的重要性、展望未来。
1. 引言1.1 背景介绍商业银行个人消费信贷是指银行向个人客户提供的用于消费目的的贷款服务。
随着消费水平的不断提高，个人消费信贷在社会生活中扮演着重要的角色。
随之而来的是各种风险和挑战，需要银行及时采取有效的防范措施。
个人消费信贷风险涉及信用风险、市场风险和操作风险等多个方面，而这些风险的存在给银行经营带来了不小的隐患。
商业银行在开展个人消费信贷业务时，必须认识到风险的存在并及时进行防范。
面对个人消费信贷风险，商业银行需要构建完善的风险管理体系，加强内部控制，确保风险的有效监测和控制。
只有如此，银行才能在保障风险可控的前提下，持续稳健地开展个人消费信贷业务，为客户提供更好的金融服务。
在这个过程中，建立科学的风险防范体系显得尤为重要。
未来随着金融科技的不断发展和应用，商业银行也将更灵活地运用科技手段来提高风险管理的效率，更好地服务客户。
1.2 问题意识在当前社会经济发展的背景下，商业银行个人消费信贷业务正面临着诸多风险挑战。
随着我国经济的不断发展，人们对消费水平的需求不断提升，个人消费信贷业务规模不断扩大，但与此同时也衍生出了一系列风险问题。
商业银行信用风险度量模型简介及思考
商业银行信用风险度量模型简介及思考2004年6月，巴塞尔银行监管委员会正式出台了《新资本协议》，并将于2006年底付诸实施。
《新资本协议》对于信用风险资本的要求更侧重于银行评级体系，并有向银行内部信用风险度量模型方向发展的趋势。
因此，在当今经济、金融全球化的新形势下，我国商业银行借鉴国际上先进的信用风险管理经验，强化信用风险管理，加强商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外银行业的差距，适应《巴塞尔协议》新框架的需要，已成为当前刻不容缓的工作。
一、商业银行信用风险度量方法与模型(一)传统信用风险度量方法1．“6C”信用评分法。
“6C”信用评分法是商业银行传统的信用风险度量方法。
它是指由有关专家根据借款人的品德(character)(借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据)；能力(capacit y)(指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景)、资本(capital)、抵押品(collateral)(提供一定的、合适的抵押品)、经营环境(condition)(所在行业在整个经济中的经营环境及趋势)、事业的连续性(continuity)(借款企业持续经营前景)等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，以决定是否最终发放贷款。
2．z-score违约预测模型。
z-score违约预测模型是由美国阿尔特曼教授(Altman)于1968年提出来的，他采用多变量分析法对66家美国制造企业的经营状况进行了判别研究，并建立了由5个参数(财务指标)组成的z值模型，并对美国制造企业的破产进行了判别分析。
Z分数模型的判别函数如下：X1=(期末流动资产-期末流动负债)／期末总资产X2=期末留存收益／期末总资产X3=息税前利润／期末总资产X4=期末股东权益的市场价值／期末总负债X5=本期销售收入／总资产Altman教授通过对Z分数模型的长期研究提出了判断企业破产的临界值(z-score)。
一个新的银行信用风险评估方法
一个新的银行信用风险评估方法［摘要］本文以银行信用风险管理为例，将粗糙集和决策树两种具有互补优势的数据挖掘方法相结合，对客户信用做出归类分析判断，最后利用决策树生成决策规则。
实践证明，这种方法忠于原始数据，提高了分类准确度，减小了决策树规模，具有良好的性能。
［关键词］粗糙集；决策树法；银行信用风险doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.15.0331 引言近来，由美国引发的信贷危机表明，世界银行业对信用风险管理环节还缺乏较为有效的测量和评估手段。
面对海量银行客户数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项重要的任务。
数据挖掘作为一种潜在的、功能强大的新技术，能够帮助银行在大量的、隐含的、事先未知的数据中找到重要的和有价值的信息，使银行信贷活动具有前瞻性，有助于银行做出基于客户信息的决策。
被广泛应用于信用风险研究的模型主要有数值统计模型和人工智能模型两类［1］。
传统的统计模型有多元判别分析、logistic回归分析等。
20世纪80年代以来，人工智能得到了大力的发展，专家系统、神经网络、SVM等人工智能技术被引入信用风险评估中，克服了统计方法对假设要求严格的缺点。
但是这些新方法又各有不足，神经网络法的网络结构难以确定，训练时容易陷入局部极值，训练效率不高；SVM要求在机器学习过程中正反两类样本数据的数量尽量接近，这和信用风险的实际情况不相符，会有一定的主观性和局限性。
针对这些缺点，本文提出使用数据挖掘中最为成熟并被广泛使用的决策树理论算法建立模型，使用粗糙集对数据进行预处理，经过实证分析，取得了较好的效果。
2 粗糙集计算方法和决策树方法概述2.1 粗糙集计算方法对于信息系统S={U，A=C∪D，V，f}，其中，U为有限对象集合，即论域；C为条件属性集合，D为决策属性集合，且满足C∩D=，则称S为决策系统；V为C和D的值域；函数f(x,q)∈V q,q∈A,x∈U。
这样U中的每一个对象x都可以用一个基于属性值A的矢量表示，而属性值A表明对象x可以获得的知识信息。
金融学毕业论文开题报告2020
金融学毕业论文开题报告xx金融学毕业论文开题报告xx篇一：一、课题任务与目的本论文主要解决以下几个问题：1、我国信用风险计量的现状;2、目前国际上最具影响力的信用风险度量模型;3、我国商业银行信用风险特点实证分析;4、我国商业银行计量信用风险的新思路。
二、调研资料情况上世纪xx年代,随着金融市场的发展和风险管理技术的进步,现代信用风险度量模型得到了迅速的发展。
现代信用度量模型与传统的信用度量方法相比,具有很大的优越性。
目前国际上流行的信用分析度量模型主要有四类,即KMV模型、CreditMetrics模型、麦肯锡模型和CSFP信用风险附加法(CreditRisk)。
1.CreditMetrics模型。
CreditMetrics模型是世界上第一个信用风险的量化度量模型,是由J.P.摩根公司等于19xx年开发出的模型。
该模型以资产组合理论为依据,运用VaR(ValueatRisk)框架,对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。
CreditMetrics模型依赖于历史数据,属于盯市模型(MTM)。
2.麦肯锡模型。
麦肯锡模型是在CreditMetrics模型的基础上,对周期性因素进行了处理,将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化,并通过蒙地卡罗模拟技术(astructuredMonteCarlosimulationapproach)模拟周期性因素的冲击来测定评级转移概率的变化。
麦肯锡模型克服了CreditMetrics模型中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点,可以看作是对CreditMetrics模型的一种补充。
3.KMV模型。
KMV模型是估计借款企业违约概率的方法。
该模型将贷款看作期权,首先利用Black-Scholes期权定价公式,根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性,再根据公司的负债计算出公司的违约实施点(defaultexercisepoint),然后计算借款人的违约距离,最后根据企业的违约距离与预期违约率(EDF)之间的对应关系,求出企业的预期违约率。
我国商业银行信用风险度量研究
我国商业银行信用风险度量研究我国商业银行信用风险度量研究引言：近年来，随着金融市场的不断发展和多元化金融产品的涌现，商业银行在金融体系中的地位日益重要。
然而，由于金融市场的波动性以及宏观经济环境的不确定性，商业银行所面临的信用风险也日益增加。
因此，对商业银行信用风险的准确度量和有效管理成为金融界的重要课题。
本文旨在探讨我国商业银行信用风险度量的研究现状和方法，为商业银行提供理论指导和决策支持。
一、信用风险的概念和影响因素1. 信用风险的定义和特点信用风险是指债务人在约定的时间和金额上未能按时支付利息或本金的风险。
它是商业银行所面临的主要风险之一，对商业银行的盈利能力和稳健经营产生重要影响。
2. 影响商业银行信用风险的因素- 债务人的还款能力和意愿- 宏观经济环境的波动性- 金融市场的变动- 合同条款和担保措施的约束力二、我国商业银行信用风险度量的现状1. 基于定性评估的信用风险度量在我国商业银行信用风险度量的早期阶段，较为常见的方法是基于专家经验和定性评估进行风险判断。
这种方法的优点在于能够综合考虑各种因素，但其局限性在于主观性强，结果难以量化和比较。
2. 基于定量评估的信用风险度量随着金融风险管理理论和方法的不断发展，我国商业银行开始逐渐采用基于定量的信用风险度量方法。
这些方法主要包括债券评级模型、离散模型和结构模型。
债券评级模型通过分析债券发行人的基本财务指标和市场信息，对其信用风险进行评级。
离散模型则利用概率论和数理统计的方法对债务人的违约概率进行计算。
结构模型则对债务人的违约概率进行建模，进一步估计违约损失。
三、商业银行信用风险度量的方法与模型1. PD-LGD模型PD-LGD模型是商业银行信用风险度量的主要方法之一，它通过估计债务人的违约概率（PD）和预期违约损失率（LGD）来评估信用风险。
该模型的优点在于能够对不同债务人进行区分，并提供了风险与收益的平衡。
2. Merton模型Merton模型是结构模型的经典代表，它基于公司价值和债务的关系来估计债务人的违约概率。
银行信用风险控制与评估方法了解信用评级与风险防范的实际操作
银行信用风险控制与评估方法了解信用评级与风险防范的实际操作信用评级是银行信用风险控制与评估中的重要环节，通过评级机构对借款人的信用状况进行评估，帮助银行了解借款人的还款能力和信用风险水平。
在实际操作中，银行需要综合运用多种方法进行信用评级与风险防范。
一、信用评级的基本原理信用评级是基于借款人的信用状况、还款能力、财务状况等因素进行评估，用以判断其违约风险的可能性。
评级通常分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等不同等级，等级越高代表违约风险越小。
银行可以根据评级结果决定是否向借款人提供贷款，并据此确定贷款利率和额度。
二、信用评级的方法1. 定性方法定性方法是通过对借款人的背景、经验、行业状况等因素进行评估，以判断其信用状况。
银行可以通过收集借款人的企业信息、个人资产状况等来进行评估，从而确定其信用评级。
2. 定量方法定量方法是通过运用统计分析和数学模型等方法对借款人的财务状况和借贷历史进行评估，以量化信用风险。
银行可以通过借款人的负债率、盈利能力、现金流等指标来进行评估，并根据评估结果确定信用评级。
3. 综合方法综合方法是将定性方法和定量方法相结合，综合考虑多个因素对借款人的评估结果进行综合评级。
银行可以根据借款人的财务状况、借贷历史、行业状况等综合因素来进行评估，并给出相应的信用评级。
三、风险防范的实际操作1. 严格的风险控制体系银行在风险防范方面需要建立严格的风险控制体系，包括设立合理的风险限额、建立风险监测和预警机制、加强风险内控等，以确保借款人的信用风险控制在可控范围内。
2. 多元化的信用风险分散为降低风险，银行需要通过分散投资的方式，将资金分散到不同借款人或不同行业，以减少集中风险。
同时，银行还可以通过购买信用保险等方式来进一步降低信用风险。
3. 及时的风险评估与监测银行需要进行及时的风险评估与监测，定期对借款人的信用状况进行评估，以便及时调整贷款额度和利率。
银行还可以通过建立风险预警模型等方式，对潜在风险进行预警，以避免违约风险的产生。
商业银行信用风险度量和管理
监管部门的信用风险管理
监管要求
01
监管部门对商业银行的信用风险管理提出要求，包括资本充足
率、风险集中度、流动性等指标。
现场检查和非现场监管
02
监管部门通过现场检查和非现场监管的方式，对商业银行的信
用风险管理进行检查和监督。
风险预警和处置
03
监管部门通过监测风险指标和压力测试等方式，及时预警和处
置商业银行面临的信用风险。
商业银行信用风险度量和管理
汇报人： 2023-11-30
• 信用风险概述 • 信用风险度量方法 • 信用风险管理和监管 • 案例分析 • 未来发展趋势和挑战
01
信用风险概述
信用风险的内涵
01
信用风险是指借款人或债务人无 法按照合约协议履行债务或偿还 债务的风险，从而给商业银行带 来损失控制信贷风险，避免过度 授信。
风险管理创新
不断探索和创新风险管理方法，以适应日益复杂 的经济环境。
THANK YOU
04
案例分析
国内商业银行信用风险案例
中国银行
在中国银行的风险管理体系中，信用风险管理是重中之重。该银行在内部评级、风险预警 、风险限额等方面均有着严格的制度和规定。例如，该银行引入了巴塞尔协议Ⅱ中的计量 方法，对信用风险进行度量和监控。
工商银行
工商银行则强调对信贷流程的严格控制，通过建立完善的信贷审批流程和风险评估体系， 实现对信用风险的有效管理。同时，工商银行还注重对风险分散策略的应用，通过信贷资 产组合管理，降低信用风险。
跨国合作
加强与海外金融机构和监管部门 的合作，共同应对跨境信用风险
。
货币风险
随着全球化进程，货币风险成为跨 境信用风险管理的重要考虑因素。
2021年金融学毕业论文开题报告
2021年金融学毕业论文开题报告金融学毕业论文开题报告_篇一：一、课题任务与目的本论文主要解决以下几个问题：1、我国信用风险计量的现状;2、目前国际上最具影响力的信用风险度量模型;3、我国商业银行信用风险特点实证分析;4、我国商业银行计量信用风险的新思路。
二、调研资料情况上世纪 __年代,随着金融市场的发展和风险管理技术的进步,现代信用风险度量模型得到了迅速的发展。
现代信用度量模型与传统的信用度量方法相比,具有很大的优越性。
目前国际上流行的信用分析度量模型主要有四类,即KMV模型、CreditMetrics 模型、麦肯锡模型和 CSFP信用风险附加法 (Credit Risk)。
1. CreditMetrics模型。
CreditMetrics模型是世界上第一个信用风险的量化度量模型,是由 J. P. 摩根公司等于 ___年开发出的模型。
该模型以资产组合理论为依据,运用 VaR(Value at Risk)框架,对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。
CreditMetrics模型依赖于历史数据,属于盯市模型 (MTM)。
2.麦肯锡模型。
麦肯锡模型是在 CreditMetrics模型的基础上,对周期性因素进行了处理,将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化,并通过蒙地卡罗模拟技术 (a structured MonteCarlo simulation approach)模拟周期性因素的冲击来测定评级转移概率的变化。
麦肯锡模型克服了 CreditMetrics模型中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点,可以看作是对 CreditMetrics模型的一种补充。
3. KMV模型。
KMV模型是估计借款企业违约概率的方法。
该模型将贷款看作期权,首先利用 Black - Scholes期权定价公式,根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性,再根据公司的负债计算出公司的违约实施点 (defaulte_ercise point),然后计算借款人的违约距离,最后根据企业的违约距离与预期违约率 (EDF)之间的对应关系,求出企业的预期违约率。
信用风险评估的重要性及方法
信用风险评估的重要性及方法信用风险评估是金融领域中非常重要的一个环节，它的核心目标是评估借款人或债务人是否能够按时履行其债务义务。
在贷款、投资、担保等金融活动中，信用风险评估为金融机构和投资者提供了重要的参考依据，有助于降低信用风险，保护金融机构和投资者的利益。
1. 信用风险评估的重要性信用风险评估的重要性可从以下几个方面来进行解析：1.1 降低违约风险：通过信用风险评估，金融机构和投资者可以了解借款人的还款能力和还款意愿，从而避免不良债务的产生，降低违约风险。
1.2 保护金融机构和投资者利益：信用风险评估可以提供重要的参考依据，帮助金融机构和投资者判断是否向借款人提供贷款或投资，以降低风险，保护自身利益。
1.3 促进金融市场的健康稳定发展：信用风险评估有助于构建健康、稳定的金融市场环境，提高金融市场的透明度和可预测性，减少金融风险。
2. 信用风险评估的方法针对信用风险评估，业界提出了多种方法，下面介绍其中的几种常用方法：2.1 定性与定量分析相结合：信用风险评估可以结合定性和定量分析的方法。
定性分析通过对借款人的信用记录、经济状况和财务状况等因素进行评估，来判断借款人还款能力和还款意愿。
定量分析则通过统计数据、模型计算等方法对借款人进行量化评估，例如借款人的信用得分、评级等指标，来衡量风险水平。
2.2 多维度评估：信用风险评估可以综合考虑借款人的个人信用记录、收入、就业状况、负债情况等多个维度的因素，进行综合评估。
通过考察多个维度的信息可以更全面地了解借款人的还款能力和还款意愿，降低评估的主观性和不确定性。
2.3 使用信用评级模型：信用评级模型可以将借款人按照信用等级划分，如"A级"、"B级"等，从而更直观地判断借款人的信用风险。
这些模型通常基于历史数据和统计方法，将借款人的财务指标、行为数据与违约发生率等进行关联分析，给出相应的信用评级结果。
2.4 建立信用风险管理体系：信用风险评估需要建立完善的信用风险管理体系，包括建立风险管理框架、制定风险评估政策和指引、建立评估流程和操作规范等。
银行信用风险度量新思路
内容摘要:本文通过对我国银行业信用风险度量的现状分析,提出了应用蒙特卡洛模拟技术进行银行信用风险度量的新思路。
笔者在借鉴国外信用风险度量模型建模思想的基础上,采用银行不良贷款率作为反映信用风险的指标,应用时间序列模型,尝试采用蒙特卡洛模拟实现对不良贷款率的信用价值计算。
关键词:信用风险蒙特卡洛模拟银行不良贷款率信用风险是银行面临的最重要也是最棘手的风险,如何对信用风险进行度量,以提高信用风险管理水平,是全世界银行界面临的难题,更是我国银行业加入WTO之后的最大难题。
我国各商业银行在长期发展过程中建立了自己的一套风险管理方法,主要强调的是贷款投向的政策性、合法性、贷款运行的安全性以及“审贷分离”原则等。
而在风险识别和度量方面不精确,定量分析不足,缺乏风险管理的量化手段。
银行在信用风险度量方面关注的仅是某一笔贷款的信用风险,并没有从组合管理的角度对信用风险进行度量与管理。
目前,国际上常用的度量信用风险高级模型主要有四个,分别为:由美国J•P•Morgan公司开发的CreditMetrics模型,该模型的基础是在给定的时间段内估计贷款及债券产品资产组合将来价值变化的分布状况;以计算预期违约概率而见长的KMV模型,对所有股权公开交易的主要公司和银行的违约可能性做出预测并实时更新;由瑞士信贷银行金融产品部(CSFP)开发的CreditRisk+模型,采用保险精算学的分析框架来推导信贷组合的损失分布,模型具有非常规整的数学形式;麦肯锡公司开发研制的CreditPortfolioView模型,提出了联系宏观经济变量和违约及转移概率的方法。
在目前条件下,我国的商业银行还不可能建立类似于CreditMetrics模型的高级银行内部风险度量模型。
由于高级信用风险模型的建立需要进行大量的风险因子数据,例如违约概率、违约回收率等,这些参数的估计是以历史经验数据为基础的。
而我国商业银行目前都不能提供此类数据,也没有统一可信的外部评级机构提供相关数据。
商业银行信用风险计量方法与管理策略改良-风险管理论文-企业管理论文-管理学论文
商业银行信用风险计量方法与管理策略改良-风险管理论文-企业管理论文-管理学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——一、信用风险和信用风险计量的必要性所谓信用风险是指借款人或债务人没有能力或没有意愿履行还款义务的可能性，或是由于信贷资产评级下调、信贷利差扩大导致资产的经济价值或市值下降的可能性[1].从定义上可以看出信用风险最大的特征就是内生性[2],即导致债权人资产全部损失或是部分损失的主要因素是债务人自身的还款能力和还款意愿。
其两种不同的表现形式中前者关注的是贷款后是否违约；后者关注的是在假设贷款不违约的前提下，信贷政策质量的潜在变化.信用风险是商业银行面临的首要风险，商业银行作为联系资金供给者和需求者的金融中介机构，其资产大部分都是由债务契约构成的，信用问题无疑是契约行为成败的关键之一[4].国际知名咨询企业麦肯锡的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参考，信用风险占据商业银行总体风险暴露的60%,而市场风险和操作风险则各仅占20%[5].事实上不论从商业银行作为微观金融主体，处于改善贷款质量、增强自身定价能力和盈利能力、提高风险管理水平的自主行为需求，还是从宏观管理角度出发，以防止信用风险引致银行信用体系和支付体系、引发货币危机和金融危机的管理需求看，抑或是为实现与国际银行业接轨的全球化目标，我国商业银行都迫切需要提高自身信用风险管理水平。
而这要迈出的第一步就是解决如何计量信用风险，因为只有在准确量化信用风险后才能够了解信用风险的分布情况、才能进一步去预测风险损失、才能有效地计提风险准备金、节约资本等等，因而信用风险的计量是极具研究价值和现实意义的。
二、现代信用风险计量的模型方法分析在实际操作中信用风险的数量化一直是一项非常艰难的任务，因为信用风险并非简单地把信用作为惟一动因，而且信用本身也并非仅一种情况，它存在着彼此相关而外部表征各不相同的多种情况。
因而信用风险计量的发展可谓是步履艰难且缓慢，它大致经历了从主观性到客观性，从艺术性到科学性的发展历程，具体有经验方法、经济计量方法以及利率期限结构比较法这三种主要的计量方法，其中前两种方法代表了当前国际业界信用风险计量模型的主流思路。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
内容摘要:本文通过对我国银行业信用风险度量的现状分析,提出了应用蒙特卡洛模拟技术进行银行信用风险度量的新思路。
笔者在借鉴国外信用风险度量模型建模思想的基础上,采用银行不良贷款率作为反映信用风险的指标,应用时间序列模型,尝试采用蒙特卡洛模拟实现对不良贷款率的信用价值计算。
关键词:信用风险蒙特卡洛模拟银行不良贷款率信用风险是银行面临的最重要也是最棘手的风险,如何对信用风险进行度量,以提高信用风险管理水平,是全世界银行界面临的难题,更是我国银行业加入WTO之后的最大难题。
我国各商业银行在长期发展过程中建立了自己的一套风险管理方法,主要强调的是贷款投向的政策性、合法性、贷款运行的安全性以及“审贷分离”原则等。
而在风险识别和度量方面不精确,定量分析不足,缺乏风险管理的量化手段。
银行在信用风险度量方面关注的仅是某一笔贷款的信用风险,并没有从组合管理的角度对信用风险进行度量与管理。
目前,国际上常用的度量信用风险高级模型主要有四个,分别为:由美国J•P•Morgan公司开发的CreditMetrics模型,该模型的基础是在给定的时间段内估计贷款及债券产品资产组合将来价值变化的分布状况;以计算预期违约概率而见长的KMV模型,对所有股权公开交易的主要公司和银行的违约可能性做出预测并实时更新;由瑞士信贷银行金融产品部(CSFP)开发的CreditRisk+模型,采用保险精算学的分析框架来推导信贷组合的损失分布,模型具有非常规整的数学形式;麦肯锡公司开发研制的CreditPortfolioView模型,提出了联系宏观经济变量和违约及转移概率的方法。
在目前条件下,我国的商业银行还不可能建立类似于CreditMetrics模型的高级银行内部风险度量模型。
由于高级信用风险模型的建立需要进行大量的风险因子数据,例如违约概率、违约回收率等,这些参数的估计是以历史经验数据为基础的。
而我国商业银行目前都不能提供此类数据,也没有统一可信的外部评级机构提供相关数据。
所以,目前我国商业银行要想利用现有模型或建立自己的高级信用风险度量模型,并利用这些模型对信用风险进行管理的条件还未成熟,还需等待数据的积累和内部体制的建立。
蒙特卡洛模拟在银行信用风险度量模型中的应用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法又名随机模拟法或统计试验法,其解决问题的基本思想是首先构造与描述该类问题有相似性的概率分布模型,使分布模型的某些特征(如随机事件或随机变量的均值等)与问题的解答联系起来,然后通过对分布模型进行随机模拟或抽样实验来计算这些特征的统计值,最后给出所求解的近似值。
这种方法具有思想新颖、直观性强、简便易行的优点,由于计算机的普及而在许多领域得到了广泛的应用。
蒙特卡洛模拟技术作为一种计算方法,在对银行信用风险度量模型中的应用可归纳为三个方面,对应模型实施的三个阶段:首先,产生风险因子的随机估计,作为模型的输入变量。
其次,模拟组合损失的分布与计算VaR(信用风险价值),作为模型的输出。
基于蒙特卡洛模拟则可以进一步估计资产的价值分布,计算VaR,其输出结果可应用于经济资本计算、业绩评估、限额设定以及风险对冲等,也可以由蒙特卡洛模拟生成宏观经济变量的取值,来模拟宏观经济状态,进而得到调整后的违约概率。
最后,用蒙特卡洛模拟检验由参数化方法得到的模型的有效性。
[!--empirenews.page--]由于信用评级制度不完备、各种历史数据的缺乏等原因,我国目前尚不具备建立和实施高级信用风险度量模型的客观条件。
本文选择了一个可行的切入点来展开研究,由于蒙特卡洛模拟方法不需要大量的历史数据,且灵活而强有力,因此本文从蒙特卡洛模拟这一计算方法的角度对信用风险度量问题展开研究。
度量银行不良贷款率的VaR实证研究本文认为在一定的置信水平下,商业银行一年中贷款这一金融资产组合在未来特定的一段时间内( 一年) 的最大可能损失,可以用一年后的不良贷款率在这一置信水平下的最大可能值来衡量。
根据不良贷款率在一定置信水平下的最大可能值就可以估计合理的信贷风险准备金和经济资本。
本文的实证内容是用蒙特卡洛模拟方法计算市场正常波动情形下,商业银行在未来(下一年末)不良贷款率的最大可能值,即在给定置信水平下计算不良贷款率的VaR,并分析关键变量选取不同的随机过程时是如何影响VaR的。
(一) 模型的设定本文假定银行的信用风险管理水平较高,贷款业务分散,未集中于某一行业或特定关系客户,这样不良贷款率就只反映了宏观经济状态所带来的系统性风险。
因此,当期的不良贷款率可以表示为上期的不良贷款率与宏观市场因子共同作用的结果。
基于以上假定,由以下单变量时间序列模型来计算当期不良贷款率: 540)this.width=540" vspace=5> 过程①指市场因子rt遵循白噪声过程。
白噪声过程是个稳定过程,其隐含的意思是各期市场因子均不相关,适用于表示模型无法解释的纯随机波动。
过程②指市场因子rt遵循一阶自回归过程。
rt除了受当期随机扰动的影响,还受自身的滞后量rt-1的影响。
过程③指市场因子rt遵循一般自回归移动平均过程ARMA(1,1)。
rt除了受当期随机扰动和自身滞后量的影响,还受到上一期的随机扰动εt-1的影响。
确定模拟的步骤为:选择(1)式的三个随机过程中的一个,并挑选参数;根据随机过程,产生相应的随机数——宏观市场因子;根据第2步中随机市场因子,由(2)式计算当期的不良贷款率;重复第2、3步尽可能多次,如5000次,得到一系列当期不良贷款率的数值,从大到小排序,就可以找出给定置信水平下的VaR。
(二)模型参数的选取本文选择贷款风险分类法中对不良贷款的定义,以中国民生银行股份有限公司2004年年度报告中公布的2002年以来的各年末的不良贷款率为依据进行数据模拟。
由于缺乏足够多的历史数据和经验有效的计量经济模型,模型的参数只能靠定性(考虑参数的经济意义和统计特性)和试算的方法来选取。
1.时间段的选取。
本文以季度为时间段进行模拟运算,即每次模拟以上一年末的不良贷款率为初始值,模拟四次得到本年末的不良贷款率。
2.白噪声εt的标准差σ的选取。
VaR是衡量市场正常波动情况下的风险状况,且所选择的时间段仅为一个季度,所以宏观市场因子的波动幅度不宜过大。
当rt=εt时,用水晶球(Crytal Ball)软件对σ取不同值时的ert进行了5000次模拟试算,得到其取值范围。
根据试算,本文确定σ取0.05。
因为σ取0.05时,一个季度中不良贷款率变化的幅度在20%左右,是可以接受的结果。
[!--empirenews.page--]3.AR(1)过程中系数的选取。
与白噪声过程相比,当04.ARMA(1,1)过程中系数b的选取。
由于ert对b的取值并不敏感,特别是当b取值在0到1时,ert的取值范围几乎没有什么变化。
考虑到b的经济意义,它反映上期的非预期波动对市场因子的影响持续到了本期,故影响能力应该并不大,所以b取0.2。
(三)模拟结果与比较确定参数取值后,(1)式模型的3个过程可以表述为: 540)this.width=540" vspace=5> 本文分别用三种随机过程,并分别以2002年末和2003年末的不良贷款率为初始值,对2003年末和2004年末的不良贷款率进行蒙特卡洛模拟计算。
模拟次数取5000次,置信水平取99%和95%。
通过概率密度分布图和预测结果来看,三种过程都符合对模拟结果的要求。
第一,三种过程模拟出的不良贷款率的均值都在不同程度上大于实际值,这一点具有现实意义,体现了谨慎性的原则。
因为作为用来评价银行信用风险的模型,若它得到的风险度量指标的均值小于实际值的话,就等于直接高估了银行资产的价值,对预期损失估计不足。
第二,VaR的模拟结果也都大于实际值,这更是必须的条件。
如果只是对预期损失估计不足,准备金提取不够,如果连VaR都估计不足,银行将大大放松对风险的控制和管理,当风险真正成为损失,银行的准备金和经济资本将肯定不够弥补,严重的话将导致银行破产。
第三,三个过程所得到的不良贷款率的概率密度分布均右偏,体现了信用风险的基本特征即信用风险具有收益和损失不对称的风险特征。
宏观市场因子的波动只对收益产生有限的正面影响,却对收益有相当的系统性负面影响,不良贷款率较大的情况出现的概率比正态分布时要大。
第四,三种过程的结果又有一定的差别,体现了本文选择三种随机过程来进行模拟的初衷,即分析蒙特卡洛模拟方法中关键变量随机过程选择的重要影响。
(四)预测值以2004年末的不良贷款率(1.31%)为初始值,分别用三种随机过程模拟5000次得到 2005年末不良贷款率的预测值如表1。
即2005年末该银行的不良贷款率有95%的可能性小于 1.5393(白噪声)、2.0751(一阶自回归)、2.2252(一般自回归移动平均);有99%的可能性小于1.6634(白噪声)、2.5595(一阶自回归)、2.7647(一般自回归移动平均)。
加强我国商业银行信用风险度量的措施从以上现状分析与实证研究中可以看出,目前在我国商业银行实施信用风险度量的高级模型尚有很多困难和阻碍。
我国要不断改善金融市场的内外部环境,逐步地提高商业银行的信用风险度量与管理水平。
目前可考虑以下措施: 540)this.width=540" vspace=5> 完善我国资本市场,发展独立的信用评估中介机构,以增强市场信号的力度和透明度。
优化风险管理制度,这是提高信用风险度量技术水平的内部基础,以保证风险水平符合管理层制定的目标和策略,提高风险收益比。
以多种方法进行数据准备,并大力发展数据库技术,建立信用风险评估的数据基础。
选择适当范围先引入量化分析,分步评估技术和管理水平,从而最终实现整个信用风险管理体系的科学化、标准化和制度化。