【摘要】：《巴塞爾新資本協(xié)議》是商業(yè)銀行進行風險管理的指引性文件。信用風險管理則是《巴塞爾新資本協(xié)議》的重要內(nèi)容。本文根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的要求,在對現(xiàn)有信用管理計量方法進行全面總結(jié)的基礎(chǔ)上,進一步發(fā)展了王恒和沈利生2006年的工作,利用新的計量技術(shù)對商業(yè)銀行現(xiàn)有信用評級系統(tǒng)進行了科學(xué)檢驗。同時,對信用風險管理的核心參數(shù)——違約概率提出了新的計量預(yù)測方法。 本文研究的主要內(nèi)容和重要結(jié)論是: 1、運用排序響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型對商業(yè)銀行現(xiàn)有信用評級系統(tǒng)進行科學(xué)檢驗。在分離了同一時期對樣本個體發(fā)生共同作用的因素后,文章發(fā)現(xiàn)含有隨機橫截面和隨機系數(shù)的排序響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型是最合理的檢驗?zāi)Ｐ�。�?jīng)過模型檢驗,我們得到結(jié)論: 第一,現(xiàn)有系統(tǒng)確實存在冗余指標。冗余指標的存在,很大一部分原因是主觀因素的作用。它們的存在將對銀行信用評級工作的結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。剔除這些冗余指標,可以更好地提升信用評級系統(tǒng)的客觀性,使得信用評級結(jié)果更加科學(xué)、合理。 其次,檢驗?zāi)Ｐ蛯Ω鱾�指標權(quán)重進行了檢驗。模型的檢驗結(jié)果表明,各指標對評級結(jié)果的影響程度,與原來的指標權(quán)重設(shè)置并不一致。一方面可以重新設(shè)定財務(wù)比率的重要程度,使得真正重要的財務(wù)比率得以發(fā)揮重要作用,一方面能夠使不重要的財務(wù)比率在評級系統(tǒng)中的權(quán)重得以調(diào)整,使其符合其對評級結(jié)果真實的影響。 最后,在加入對不同時點對各個企業(yè)共同作用的宏觀經(jīng)濟因素時間效應(yīng)后,模型能夠從橫截面和時間序列兩個方面,更完整地描述銀行信用評級系統(tǒng)的統(tǒng)計計量特征,從而更合理地對現(xiàn)有評級系統(tǒng)進行合理性檢驗。 2、運用二元響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型對商業(yè)銀行貸款客戶違約概率進行估計和預(yù)測。我們建立三個不同的模型,利用真實數(shù)據(jù)對商業(yè)銀行貸款客戶違約概率進行預(yù)測研究,我們得到結(jié)論: 第一,根據(jù)模型的估計結(jié)果,我們篩選出對企業(yè)違約有實質(zhì)影響的財務(wù)比率,并對這些財務(wù)比率的重要性進行了排序歸類。這一結(jié)論可以為銀行進行商業(yè)貸款提供更全面、更靈活的判斷依據(jù)。 第二,在經(jīng)過“0.5”標準靜態(tài)檢驗法和ROC曲線動態(tài)檢驗法分別對各個模型進行檢驗后,證明含有隨機截距項和隨機系數(shù)的二元響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型具備更理想的預(yù)測能力。無論樣本內(nèi)預(yù)測、樣本外預(yù)測、還是樣本總體預(yù)測,這一模型都表現(xiàn)出了更加理想的預(yù)測效果。因此,這一模型可以更好地完成銀行對貸款客戶的違約概率預(yù)測工作,更加有效地實現(xiàn)商業(yè)銀行的風險控制。 本文從《巴塞爾新資本協(xié)議》要求出發(fā),將對現(xiàn)有信用評級系統(tǒng)的檢驗和貸款客戶違約概率預(yù)測融為一體,運用了新的計量技術(shù),具有非常強的理論意義和現(xiàn)實意義。和相關(guān)文獻相比,本文具有如下創(chuàng)新和獨到之處: 1、文章成功地將面板數(shù)據(jù)模型和多元排序響應(yīng)模型結(jié)合起來。在此基礎(chǔ)上,進一步發(fā)展了王恒和沈利生2006年的工作,將新模型運用在對現(xiàn)有銀行評級系統(tǒng)的檢驗工作上。新模型充分考慮了樣本個體的時間效應(yīng),放松了原有方法的獨立性假設(shè),更加符合現(xiàn)實情況。因此,新模型能夠更好地進行現(xiàn)有信用評級系統(tǒng)的檢驗工作。 2、文章將在同一時點影響樣本個體的共同因素從隨機誤差項分離出來,建立了相應(yīng)的二元響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型。因為放松了對獨立性的假設(shè)前提,使得模型能夠更好地擬合現(xiàn)實情況,得到更加科學(xué)、更加客觀估計結(jié)果和預(yù)測結(jié)論。文章將這一方法運用在商業(yè)銀行貸款客戶的違約概率預(yù)測工作上,能夠更好地滿足商業(yè)銀行的風險管理需要。 3、文章沒有簡單地采用現(xiàn)有文獻通常采用的“0.5”概率標準對違約預(yù)測模型進行檢驗,而是對模型預(yù)測結(jié)果分別進行了“0.5”概率標準的靜態(tài)檢驗和ROC曲線的動態(tài)檢驗。ROC曲線動態(tài)檢驗克服了靜態(tài)檢驗的不足和缺陷,是一種更科學(xué)的檢驗方法。 4、本文總結(jié)了現(xiàn)有各種信用評級方法的不足,并提取現(xiàn)有方法的優(yōu)點。進而,將離散響應(yīng)模型和面板數(shù)據(jù)分析進行有效的結(jié)合,并在實踐中運用到評級領(lǐng)域。新的模型不僅解決了現(xiàn)有方法在我國運用實際中面臨的數(shù)據(jù)缺乏的困難,更重要的是將由于觀察期不同而產(chǎn)生的隨機效應(yīng)融合到模型中。這一思路是信用風險評估工作的重要突破。另一方面,這一新方法結(jié)合了傳統(tǒng)的logit模型,同時具備了解釋直觀、結(jié)論簡潔的優(yōu)點。因此,這是一種同時具備理論意義和實踐可行性的方法。 5、文章建立了一個離散響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的全面框架。這一框架是一個較為全面的離散響應(yīng)模型和面板數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的展示,豐富了離散響應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用研究工作。對離散型因變量和面板數(shù)據(jù)模型相結(jié)合的研究工作,或許能起到一定程度的推動作用。
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F832.33

【引證文獻】

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本文編號：2694251