發(fā)布時間：2020-05-08 03:36

【摘要】： 本文在次貸危機帶來對新資本協(xié)議的重新反思和我國各大銀行即將全面推行內(nèi)部評級法的背景下,系統(tǒng)地研究了新巴塞爾協(xié)議內(nèi)部評級法。新的資本協(xié)議明確要求各國銀行以內(nèi)部評級法為風險計量手段,本文力圖結(jié)合我國實際情況,系統(tǒng)全面研究內(nèi)部評級法,并對我國商業(yè)銀行全面實施內(nèi)部評級法提出設想框架,本文的研究主要從以下幾個方面展開： (1)系統(tǒng)回顧了新巴塞爾資本協(xié)議的演變過程,較為全面地分析了新資本協(xié)議對國際銀行業(yè)提出的新的風險管理要求及其目的,提出了新形勢下對我國商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)。簡要系統(tǒng)歸納了國外先進的風險計量模型研究成果及進展,從傳統(tǒng)的信用風險測量模型出發(fā),指出了傳統(tǒng)風險測量模型的無法克服的弊端,并對目前流行的風險計量模型簡要評述。深入研究內(nèi)部評級法的具體內(nèi)涵,運用信息經(jīng)濟學和博弈論的思想研究了銀行信用評級,并對違約率和違約損失率進行相關(guān)綜述。 (2)研究的重點是從違約的定義角度出發(fā),以上市公司財務數(shù)據(jù)為樣本,建立了用Logit和主成分基礎上的Logit模型對公司經(jīng)營失敗的預測模型,并嘗試運用聚類的分析方法進行信用等級評定。本文選取了199家ST公司與相對應的378家正常公司的19組共10963個財務數(shù)據(jù)為基礎,分別采用Logit回歸方法、在主成分基礎上的Logit,實證檢驗了模型對企業(yè)財務失敗預警的檢驗,表明了兩種模型都能較準確地判別企業(yè)經(jīng)營失敗,本研究在Logistic回歸分析中引入了主成分分析法,可以保留原樣本信息的完整性同時又降低變量維度,使得模型構(gòu)造具有更高的穩(wěn)定性和預測精度。并在此基礎上運用聚類的分析方法對照目前我國商業(yè)銀行七級分類,對577家公司的風險等級水平進行了實證研究,表明聚類方法能夠較好地為商業(yè)銀行客戶信用等級進行分類,以提高我國商業(yè)銀行的信用風險分析能力,給我國商業(yè)銀行的信用風險管理提供有益的借鑒。兩種模型對全部樣本的判別準確率中,兩者都有較好的擬合度,其中Logit模型判斷準確率在87.52%,而在主成分基礎上的Logit的判斷準確率略高于普通Logit回歸模型,為91.16%,而運用聚類的分析方法對577家上市公司進行的信用等級分類,取得了與預期較為一致的結(jié)論。在一般Logit模型基礎上,引入主成分分析方法,并在主成分分析法基礎上進一步運用聚類的分析方法進行信用評級的實證,可以避免反映風險信息的冗余與遺漏,各指標權(quán)重的設置更加科學,使評級指標體系更加科學合理,聚類分析的評級模型直接與信用等級聯(lián)系,使得研究結(jié)論具有一定現(xiàn)實參考價值。 (3)本文國際上現(xiàn)代商業(yè)銀行信用風險評級的最新理論、技術(shù)和方法,結(jié)合我國商業(yè)銀行的實際狀況,探討和初步構(gòu)建了適合我國商業(yè)銀行風險管理特點的商業(yè)銀行內(nèi)部評級體系。 本文研究可能存在的創(chuàng)新有以下幾個方面： (1)本研究在Logit回歸的基礎上,引入了主成分分析方法，，在降低變量維度的同時保存了公司財務信息的完整性,使得模型的構(gòu)造與國內(nèi)其他學者相比,更具有精準度和穩(wěn)定性。 (2)本研究嘗試運用聚類的分析方法建立信用評級模型,并與商業(yè)銀行信用七級分類相結(jié)合,為商業(yè)銀行信用等級評定做出了理論上新的嘗試。 (3)本文根據(jù)我國銀企關(guān)系的特性,從微觀經(jīng)濟學理論出發(fā),構(gòu)建了關(guān)系型信貸和交易型信貸下的授信決策模型,并根據(jù)我國商業(yè)銀行貸款流程現(xiàn)狀,提出了構(gòu)建內(nèi)部評級體系的相關(guān)思考,為國內(nèi)商業(yè)銀行提供可借鑒的標準。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F832.33

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本文編號：2654049