【摘要】： 商業(yè)銀行在運(yùn)營(yíng)中本身存在著很多種類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn),其中包括信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)以及戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)。而信用風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)商業(yè)銀行所面臨的最重要的風(fēng)險(xiǎn),是有可能導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最重要因素,那么如何盡可能提高信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平顯得尤為重要。本文從理論上嘗試建立Copula-Bayes分類(lèi)算法用于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。主要有以下兩方面的工作: 1.對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀作了比較詳盡的分析。并簡(jiǎn)介了常用于信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的三個(gè)計(jì)量模型:Logit模型、KMV模型和Creditmetrics模型。 2.構(gòu)建了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)的Copula-Bayes模型。并進(jìn)行了實(shí)證分析,說(shuō)明了該模型的可行性和有效性,取得了較好的應(yīng)用成果。為我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理和決策提供了參考依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2685575