預期信用損失模型在我國城商行的應用研究 ——以南京銀行為例
發(fā)布時間:2021-11-25 09:08
2014年7月《國際會計準則第9號》出臺,該準則引入預期信用損失模型。為與國際財務會計準則趨同,財政部于2017年4月頒布了新的金融工具準則。2018年除強制應用新減值模型的金融機構(gòu)以外,我國僅有浦發(fā)和平安兩家銀行主動應用新的減值模型,其他金融機構(gòu)被要求在2021年之前全部應用新的減值模型。本文以南京銀行作為研究對象,對其模擬應用預期信用損失模型,分析應用新減值模型的帶來的影響,為南京銀行應用預期信用損失模型提供思路,也為其他金融機構(gòu)實施新的減值模型提供參考。本文以國內(nèi)外關(guān)于預期信用損失模型的相關(guān)研究為基礎(chǔ),簡述并對比新舊減值模型的內(nèi)容及應用,梳理我國三類上市商業(yè)銀行的貸款及其貸款減值準備計提現(xiàn)狀。簡述南京銀行背景及資產(chǎn)狀況之后,模擬應用預期信用損失模型。首先,根據(jù)面臨違約風險的不同將其劃分到三個階段。其次,指出新的減值模型所選取的主要參數(shù)及其確定方式,計量預期信用損失模型相關(guān)參數(shù),將所得參數(shù)代入預期信用損失模型分別計量三個階段的貸款減值損失,加總?cè)齻階段計提的減值準備金額作為總的貸款減值損失。最后,分析應用預期信用損失模型所可能帶來的影響,包括銀行業(yè)績和財務狀況的影響、對資本管理和風...
【文章來源】:江西理工大學江西省
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
預期信用損失模型定量計算過程
各國有控股商業(yè)銀行不良貸款率變化趨勢
第三章南京銀行貸款減值損失及計提現(xiàn)狀20但也絕對是占比最大的資產(chǎn),因次本部分同樣選取貸款總額、資產(chǎn)減值損失和不良貸款率這三個指標作為分析對象對我國股份商業(yè)銀行的貸款減值準備計提現(xiàn)狀進行分析。具體數(shù)據(jù)如表3.2所示。表3.2股份制商業(yè)銀行貸款總額、資產(chǎn)減值損失以及不良貸款率(單位:百萬)銀行名稱指標20142015201620172018興業(yè)銀行貸款總額15931481779408207981424306952934082資產(chǎn)減值損失2590445260512763550746404不良貸款率(%)1.11.461.651.591.57浦發(fā)銀行貸款總額20283802245518276280631946003549205資產(chǎn)減值損失2419338795491045528560420不良貸款率(%)1.061.561.892.141.92平安銀行貸款總額10247341216138147580117042301997529資產(chǎn)減值損失1501130485465184292557不良貸款率1.021.451.741.71.75招商銀行貸款總額25139192824286326168135650443933034資產(chǎn)減值損失316815926666159599268不良貸款率(%)1.111.681.871.611.36中信銀行貸款總額21879082528780287792731968873608412資產(chǎn)減值損失2367340037522885578758233不良貸款率(%)1.31.431.691.681.77圖3.2各股份制商業(yè)銀行的不良貸款率變化趨勢從表3.2可知股份制商業(yè)銀行的貸款規(guī)模如國有控股大型商業(yè)銀行一樣規(guī)模也是逐年擴大。但反觀股份制商業(yè)銀行的不良貸款率,變化趨勢與國家控股大型商行相比就顯得不是那么規(guī)律。由圖3.2可知股份制商業(yè)銀行不良貸款率有一部分呈現(xiàn)出下降的趨勢,有一部分則顯現(xiàn)出持續(xù)上升的趨勢,但總體來看股份制銀行也在近幾年也開始控制不良
【參考文獻】:
期刊論文
[1]金融資產(chǎn)減值準則改革對銀行業(yè)影響研究[J]. 王茜,劉婭,趙淑鵬. 財會通訊. 2018(31)
[2]基于違約概率測度的商業(yè)銀行預期信用損失模型應用研究[J]. 王葒,劉昱沛. 武漢金融. 2018(08)
[3]銀行信貸行為順周期性形成機制研究——基于DSGE模型的分析[J]. 李志輝,王文剛,王近. 南開學報(哲學社會科學版). 2018(04)
[4]金融工具會計準則修訂對銀行業(yè)的影響分析[J]. 董鈺凱,胡本源,岳俊俠. 財會通訊. 2018(19)
[5]商業(yè)銀行資產(chǎn)減值損失模型選擇[J]. 斯葉青. 財會通訊. 2018(16)
[6]商業(yè)銀行資本緩沖周期性特征的差異性分析[J]. 康旺霖,趙昕,劉鵬飛. 財經(jīng)論叢. 2018(04)
[7]商業(yè)銀行貸款業(yè)務核算的財稅比較及分析[J]. 張高麗. 財會月刊. 2018(07)
[8]金融工具確認和計量準則的修訂對銀行業(yè)的影響分析——以A股上市銀行為例[J]. 王世軍,晁藝璇,孟星辰. 金融發(fā)展研究. 2018(02)
[9]實施逆周期資本緩沖的若干探討[J]. 汪航,徐培文. 新金融. 2018(01)
[10]中國商業(yè)銀行資本緩沖周期性研究——基于宏觀審慎逆周期監(jiān)管視角的分析[J]. 汪航,董青馬. 投資研究. 2018(01)
本文編號:3517834
【文章來源】:江西理工大學江西省
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
預期信用損失模型定量計算過程
各國有控股商業(yè)銀行不良貸款率變化趨勢
第三章南京銀行貸款減值損失及計提現(xiàn)狀20但也絕對是占比最大的資產(chǎn),因次本部分同樣選取貸款總額、資產(chǎn)減值損失和不良貸款率這三個指標作為分析對象對我國股份商業(yè)銀行的貸款減值準備計提現(xiàn)狀進行分析。具體數(shù)據(jù)如表3.2所示。表3.2股份制商業(yè)銀行貸款總額、資產(chǎn)減值損失以及不良貸款率(單位:百萬)銀行名稱指標20142015201620172018興業(yè)銀行貸款總額15931481779408207981424306952934082資產(chǎn)減值損失2590445260512763550746404不良貸款率(%)1.11.461.651.591.57浦發(fā)銀行貸款總額20283802245518276280631946003549205資產(chǎn)減值損失2419338795491045528560420不良貸款率(%)1.061.561.892.141.92平安銀行貸款總額10247341216138147580117042301997529資產(chǎn)減值損失1501130485465184292557不良貸款率1.021.451.741.71.75招商銀行貸款總額25139192824286326168135650443933034資產(chǎn)減值損失316815926666159599268不良貸款率(%)1.111.681.871.611.36中信銀行貸款總額21879082528780287792731968873608412資產(chǎn)減值損失2367340037522885578758233不良貸款率(%)1.31.431.691.681.77圖3.2各股份制商業(yè)銀行的不良貸款率變化趨勢從表3.2可知股份制商業(yè)銀行的貸款規(guī)模如國有控股大型商業(yè)銀行一樣規(guī)模也是逐年擴大。但反觀股份制商業(yè)銀行的不良貸款率,變化趨勢與國家控股大型商行相比就顯得不是那么規(guī)律。由圖3.2可知股份制商業(yè)銀行不良貸款率有一部分呈現(xiàn)出下降的趨勢,有一部分則顯現(xiàn)出持續(xù)上升的趨勢,但總體來看股份制銀行也在近幾年也開始控制不良
【參考文獻】:
期刊論文
[1]金融資產(chǎn)減值準則改革對銀行業(yè)影響研究[J]. 王茜,劉婭,趙淑鵬. 財會通訊. 2018(31)
[2]基于違約概率測度的商業(yè)銀行預期信用損失模型應用研究[J]. 王葒,劉昱沛. 武漢金融. 2018(08)
[3]銀行信貸行為順周期性形成機制研究——基于DSGE模型的分析[J]. 李志輝,王文剛,王近. 南開學報(哲學社會科學版). 2018(04)
[4]金融工具會計準則修訂對銀行業(yè)的影響分析[J]. 董鈺凱,胡本源,岳俊俠. 財會通訊. 2018(19)
[5]商業(yè)銀行資產(chǎn)減值損失模型選擇[J]. 斯葉青. 財會通訊. 2018(16)
[6]商業(yè)銀行資本緩沖周期性特征的差異性分析[J]. 康旺霖,趙昕,劉鵬飛. 財經(jīng)論叢. 2018(04)
[7]商業(yè)銀行貸款業(yè)務核算的財稅比較及分析[J]. 張高麗. 財會月刊. 2018(07)
[8]金融工具確認和計量準則的修訂對銀行業(yè)的影響分析——以A股上市銀行為例[J]. 王世軍,晁藝璇,孟星辰. 金融發(fā)展研究. 2018(02)
[9]實施逆周期資本緩沖的若干探討[J]. 汪航,徐培文. 新金融. 2018(01)
[10]中國商業(yè)銀行資本緩沖周期性研究——基于宏觀審慎逆周期監(jiān)管視角的分析[J]. 汪航,董青馬. 投資研究. 2018(01)
本文編號:3517834
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