從2009年中期開始,全球已經(jīng)度過金融危機的恐慌而進入“后危機時代”,一方面,在各國積極財政政策和數(shù)量化貨幣政策的“反危機”政策搭配下,全球經(jīng)濟體經(jīng)濟出現(xiàn)了迅速反彈,另一方面,通過對利差指標的觀察,金融市場恢復到危機前的“正常狀態(tài)”。后金融危機時代經(jīng)濟運行的不確定性對銀行信用風險管理提出了新的挑戰(zhàn)。為減輕國際金融危機給我國帶來的不利影響,政府計劃投資4萬億后續(xù)資金來刺激需求以及經(jīng)濟出現(xiàn)持續(xù)回暖的趨勢使得銀行信貸額的增長已成定勢。貸款總量增長過快、貸款結(jié)構(gòu)發(fā)生改變及固定資產(chǎn)投資規(guī)模過大等等都使得信貸資產(chǎn)潛在風險不斷加大。 在當代金融體系中,各大商業(yè)銀行作為金融交易的主要中介、一國經(jīng)濟狀況的指示表,在減少經(jīng)濟風險和不穩(wěn)定因素、保證國民經(jīng)濟順暢運行方面發(fā)揮著不可替代的作用。同時,商業(yè)銀行在運營中本身也承擔著各種類型的風險,包括：信用風險、流動性風險、管理風險、利率風險、資本風險和政策風險等。根據(jù)巴塞爾委員會的統(tǒng)計,在商業(yè)銀行的所有風險中,信用風險約占全部風險的60%。信用風險同時也包含很多種,不同的資產(chǎn)中借貸業(yè)務(wù)的信用風險最大,所以從狹義上說,信用風險就指信貸風險。信用風險管理就是要通過有效...

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3一2主成分分析因子碎石圖

0.0ComPonent3圖3一3主成分分析旋轉(zhuǎn)因子散點三維圖Fael一1=一0.035*XI一0.473*XZ+0.004*X3一0.018*X4一0.146*XS+0.397*X6+0.021*X7一0.017*XS一0.032*Xg+0.300*X10FaCZ一2=07....

圖3一3主成分分析旋轉(zhuǎn)因子散點三維圖

弓乙ComPonentNumber圖3一2主成分分析因子碎石圖碎石圖來按照特征值根的大小排列的主成分散點圖，可以看出本文提取了3個主成分來代表原來的10個指標，根據(jù)圖5的因子得分矩陣便可寫出因子成分得分系數(shù)矩陣:ComPonentPlotinRotatedSPaee每月....

圖5一1基于信用違約互換COS的違約集中風險管理

第五章基于信用違約互換CDS的集中風險管理5、基于信用違約互換CDS的集中風險管理二章的主成分分析與判別分析的混合模型能夠有效的對名稱集中風險，第三章基于KMV模型的財務(wù)指標對部門集中風險能夠進行更加準確本章將在前兩章的基礎(chǔ)上，對集中風險中的第三層次傳染集中風險進通過引入當前信用....

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