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贷款是商业银行的核心业务。在我国利率市场化以及巴塞尔新资本协议实施的双重背景下,应用国际上先进的信用风险定价技术,研究贷款定价模型,是当前商业银行经营决策中面临的一项重大挑战。由于贷款所面临的信用风险的基本要素——违约概率、违约损失率、贷款暴露和年期等因素存在着不确定性和相关性,以及贷款客户历史违约数据稀缺、我国间接融资比例高等现实因素,加之研究的主要工具——随机分析和鞅方法需要较为艰深的数学知识,使得这一问题的研究具有重要的理论和现实意义。本文采用了金融工程学的研究方法,在风险中性的研究环境和简化型模型的框架下,运用随机分析和鞅方法的有关技术,数学推导出在不同假设背景下商业银行贷款的定价模型,建立了三大类、共七个贷款定价模型。本文的核心内容及研究成果,可以概括为:采用扩散过程刻画无风险利率过程以及违约强度过程的运动趋势。数学推导出了无风险利率过程和违约强度过程独立,无风险利率过程与违约强度过程相关,无风险利率过程与违约强度过程和回收率过程三者相关,三种假设条件下的定价模型,解释了模型的经济含义和应用范围。研究两个贷款客户违约相关条件下的贷款定价模型。将研究背景设定为两种情况,一种是两个贷款客户在风险中性测度下违约相关,另一种情景是两个贷款客户在真实测度下违约相关。解释了在两种情景下,模型的现实意义和应用范围。数学推导出了推导出了两个贷款客户在真实测度和风险中性测度下的联合违约分布和密度函数,并推导出了定价模型,解释了模型的经济含义。按照信用等级细分贷款客户的无违约状态,利用离散状态空间的连续时间G -Markov链,以及离散状态空间的连续时间F -条件的G -Markov链,刻画贷款客户信用等级迁移过程。假设无风险利率过程与信用等级迁移过程独立,以及无风险利率过程与信用等级迁移过程两者相关两种情景,数学推导出了贷款定价模型,解释了模型的现实意义和应用范围。列举了实际的分析算例,运用Monte Carlo随机模拟的方法,计算出了风险价差和商业银行盈亏平衡利率,分析了模型中参数的变动对风险价差的影响。