论文部分内容阅读
信用风险，简而言之，就是借款人偿还贷款的不确定性。经济的全球化和信用的不断扩张，在繁荣世界经济的同时，也普遍增加了全球的信用风险。《世界银行》对全球银行业危机的研究指出，信用风险管理不善是导致商业银行破产的主要原因。对处于转轨经济和信用大规模扩张时期的我国银行业而言，加强信用风险管理尤为重要。 信用风险分析和度量是管理信用风险的前提。近几十年来，为更好的量化金融风险并安排适当的经济资本，世界各国的商业银行投入了大量的资源用于开发内部风险模型。经过几十年的努力，信用风险的研究者们已经提出了大量的信用风险模型。这给信用风险的管理者摆脱主观分析并进行定量分析信用风险提供了实际的基础。 但是，不同的模型是建立在不同的假设和信用数据基础之上的。因此，对于信用风险管理者而言，如何在众多模型中选择适用于其风险的模型，将成为他们必须应对的问题。为有效地解决这一问题，并作出正确的决策，信用风险管理者需要一个客观的标准来评价和鉴别不同的信用风险模型。值得欣慰的是，国外一些重要的金融机构和优秀的风险专家已在这方面取得重要进展。但国内的信用风险研究一直集中于信用风险模型和管理，对于信用风险模型评价的研究并不多见。为此，本文试图把国外的重要进展介绍给国内的风险研究人员，并对这些方法进行评价。 本文正是基于国外在信用风险模型的评价方面的最新成果作了一些工作。具体工作体现在本文的第四章和第五章。 本文的结构安排如下: 第一章前言，概括介绍了几个当前国际上通用的信用风险模型和最新进展，以及信用风险模型评价的最新进展。 第二章首先概括介绍了信用风险模型构建，并把现存的模型按构建技术作了分类.然后详细介绍了实际中广为应用的三个信用风险模型:Z-计分模型，EDF模型和Hazard模型.并指出各模型的缺陷。 第三章引入两个信用风险模型评价方法:计算简单，适用范围广的精确度比法和为克服信用数据缺陷而设计的面板数据法。在讨论这些方法的同时，本章还给出如何利用所给方法作出评价。 第四章首先利用第二章所给出的模型对中国50家上市公司信用风险作出度量，然后利用第三章提出的信用风险评价方法对模型的预期结果作了详细评价，并给利用Z-计分模型和EDF模型度量风险的中国信用风险管理者提出一些建议。最后，对全文作了一个总结，主要概括介绍了论文的结论和主要的工作。 第五章为本文的附录，给出文中所用的近似算法的推导，50家中国上市公司的Z值和DD值，以及本文在面板数据法中所用的模拟和回归程序代码。