论文部分内容阅读
随着我国国民经济的持续快速增长和居民收入水平的提高，近年来我国国内银行保持着高速发展的态势。我国的银行业是全球增长最快的银行市场，特别是2009年在世界大银行的市值排行榜上，我国有四家银行占据了前十名中的四个席位。全球市值排行在一定程度上反映了市场对中资银行的信心，但是面对席卷全球的金融危机，我国商业银行要成为世界一流银行依然面临较大挑战。商业银行在公司治理、风险管理和产品开发等方面还需要进一步完善。特别是在2009年第一季度的信贷报告中显示中资银行第一季度信贷飙增4.58万亿元，同时也扩大了多家商业银行的贷款信用风险。因此，加强信用风险管理、提高信用管理水平成为各商业银行的当务之急。
信用风险又称违约风险，是指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型。在全球金融危机的大背景下，信用风险成为导致商业银行破产的常见原因之一。我国商业银行应该防微杜渐，尽快提升信用风险评估能力。
研究首先回顾了商业银行信用风险的相关文献，并对信用风险的定义、特征与成因进行了全面阐述，在研究分析相关文献的基础上构建了商业银行信用风险评估指标体系，随机选取162家上市公司做为研究样本，其中包括131家健康企业和31家ST企业，通过复制较少数量的ST样本方法来平衡样本，达到提高模型预测准确度的效果；通过显著性检验得到显著区分ST和健康企业的指标变量，通过多重共线性检验和主成分分析提取相关性小又能有效反映原始信息的最终关键指标；应用贝叶斯网络分类器、决策树和Logistic回归分别建立了商业银行信用风险评估模型，并通过实证结果比较分析，得出预测准确度最高的模型；从而验证了贝叶斯网络分类器在商业银行信用风险评估中的应用的可行性、适用性和准确性，有助于提高我国商业银行对信用风险的管理能力。