商业银行信用风险管理策略研究开题报告
2022-01-14 20:27:32
全文总字数：5638字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
商业银行是金融机构的重要组成部分，信用风险是商业银行面临的最复杂，最主要的风险，而银行业是一个国家经济发展的命脉，少数金融机构尤其是银行的信用风险问题很大程度上会波及整个金融系统。据麦肯锡咨询公司调查，信用风险占银行总体风险的比例高达60%，不仅如此，信用风险和其他风险之间存在着复杂而又紧密的联系，所以，信用风险的有效管理刻不容缓。
自从2001年中国加入世贸组织（WTO），商业银行的发展突飞猛进，国有银行也开始向现代化，市场化的方向改革。先后在2003年和2005年对建设银行，中国银行，中国工商银行进行注资，股改上市。
2012年6月，中国银行业监督管理委员会发布了《商业银行资本管理方法（试行）》，加大了对商业银行的管理力度，强调了资本充足率为核心的资本约束机制。
2015年5月1号正式实施的《存款保险条例》更是从制度上表明银行是可以破产的。这也纠正了人们以往的观念。
到目前为止，我国的信用风险管理方面的表现不容乐观，尤其是目前我国的经济承受着巨大的下行压力。我们需要参照国外这方面的宝贵经验，更好的识别信用风险，建立更符合我国经济规律的信用风险度量模型，科学化，系统化的定量研究信用风险，提高风险管理能力，更好的促进社会经济的稳定。在此背景下，本文选取了多家上市商业银行进行信用风险研究。
从多个风险度量模型选取适合的模型，建立适合我国国情的度量信用风险的模型准确的定量描述信用风险，用VAR模型定性的分析商业银行信用风险的影响因素，有利于银行内部风控部门，银监会等机构采取有效的风险管理措施进行风险控制，监管；优化信贷资产质量；更好，更快的完成《巴赛尔协议Ш》的新规定，综合提高我国商业银行的竞争力。
国内外研究现状
| 国外：国外商业银行信用风险的度量有多种方法，常见的有OCC法，信用评级法（OCC法）将贷款组合分成五类，分别为正常，关注，次级，可疑，损失贷款。这五类贷款提取的损失准备金不同，依次为0%，0%（需要高度重视），20%，50%，100%。这种方法缺点在于对运用的财务分析招标权重没有准确的说明；信用评分法主要包括2种模型，Z模型和ZETA模型，z模型是由美国纽约大学教授阿尔特曼根据数理统计的辨别分析技术，对银行过往的贷款案例，提取有预测，代表意义的数据进行统计分析，设计的模型Z=0.012（X1） 0.014（X2） 0.033（X3） 0.006（X4） 0.999（X5）或Z=1.2（X1） 1.4（X2） 3.3（X3） 0.6（X4） 0.999（X5），其中 X1：流动资本/总资产（WC/TA ），X2：留存收益/总资产（RE/TA），X3：税前收益/总资产，X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL），X5：销售收入/总资产（S/TA）并且借款人违约的临界值Z=2.675，如果Z2.675，视借款人为违约。当1.81Z2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为'未知区'（Zone of Ignorance）或称'灰色区域'(gray area)。 ZETA评分模型（ZETA Credit Risk Model）主要是将Z模型中5个变量变成7个，分别为资产收益率、收益稳定性指标、债务偿还能力指标，累计盈利指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标。 Edward 等（1998），开发了一种新的方法衡量风险债务工具组合中的回报风险交易，无论是债券还是贷款都适用。该模型为分析信用风险敞口债务工具组合的风险回报结构提供了一定的希望。缺点是文章中研究的贷款大都没有评级机构附加的评级，而是用银行自己的风险评级系统或评级复制系统（每个内部评级都与公共债券评级挂钩）。 国内：2005年王欢欢注重研究信用风险的贷后管理，先是讨论了涉及财务数据的预警，然后采用BP模型进行网络结构的设计，训练，测试进行2004年的样本研究，对结果用专家系统进行指标分析，指出了信用风险管理中存在的问题，比如信用风险内控制度的不完善，风险责任制不落实等,并提出相应解决思路。突破了传统的商业银行信用风险预警系统，可以处理高度非线性模型，自适应能力强。可惜的是BP神经网络模型解释能力差，网络结构较难确定。 2006年，罗佳采用64家公司的数据分析，回代检验，发现LOGISTIC模型的三大缺陷，比如该模型只适用于某一特定时期，在本期得出的较优质的模型和回归系数不一定适合识别和预测其他时期的信用风险。认为KMV模型更适用于信用风险的分析。灵活的将两者结合起来提高了甄别客户风险评级的准确度。缺陷在于本文采用的信贷数据是四川省的，并且没有贷款回收率的数据资料，估值上市公司的贷款风险不大方便。 2009年李金婷将KMV模型自设的设定方法计算结果与修正后的KMV模型进行实证检验，得出DPT=STD（短期负债） 0.25LTD（长期负债）时，调整后的 KMV 模型计算结果最符合这五家上市银行实际情况。但是这种违约点设置并不完全适用于全国的上市商业银行。 2011年张晓琦通过对多元判别分析、Logit回归分析、Probit模型、Portfolio Manager、J.p.摩根的Credit Metrics模型、CPV及Credit Risk 等风险度量模型的基本构成和理论进行分析，认为KMV模型适合度量大型上市公司的信用风险；多元判别分析应用于度量中小企业信用风险，建立一个本土化的信用风险量化体系。 2018年韩娇结合我国具体情况，修正了KMV模型，得到了每年的最佳违约点，并且综合起来推荐了近年来度量商业银行信用风险宜采纳的违约点设置；用T检验显著性水平来衡量该模型对各个银行信用风险的辨别水平。不足之处在于企业的税收以及分红，非流通股定价和股票的流通比等都影响这KMV模型的准确性.
|
2. 研究的基本内容
本文研究商业银行信用风险管理策略，第一章引言对信用风险的概念进行界定，讲述了本文的研究背景，研究意义以及本文的创新之处。
第二章介绍了国内外信用风险度量以及管理的相关文献研究，简要的说明他们的优点以及局限性。
第三章是商业银行信用风险的理论研究，介绍了商业银行信用风险的7大特征，4款度量模型credit metrics模型，credit risk ，cpv，kmv模型。并且从多个角度综合比较四大模型的优缺点，最终选取kmv模型进行商业银行信用风险度量。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实施方案：（1）查阅国内外信用风险度量与管理方面资料
（2）综合看来，查阅的文献都运用了当时先进的理论和模型来度量信用风险，从宏观经济政策，到从个体行为角度提出信用风险管理策略，国外商业银行信用风险管理研究起步早，理论和实践研究都较为成熟，近几年，我国才利用先进的模型比如kmv模型，动态的分析商业银行的信用风险。
（3）通过csmar数据库，wind数据库以及同花顺，上市银行沪深交易所公开的股票收盘价等渠道搜集建立模型所需数据。通过kmv模型求得违约距离和违约概率，用var模型定性分析影响信用风险的四大因素：不良贷款率，资本充足率，资产增长率，gdp增长率的影响分向和程度。
4. 参考文献
[1]刘保定 .上市城市商业银行信用风险管理研究[d]. 河南：河南大学，2017：1-10
[2]夏丹.我国商业银行信用风险管理的研究[d].江苏：江苏大学，2016:2-12
[3]康鑫.我国商业银行信用风险管理[d].四川: 西南财经大学,2007:1-16
