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信用风险的控制和银行收益的管理是目前银行业最热点的研发课题。它与银行的生存息息相关，是银行参与竞争、立足市场的命脉所在。本文从这一金融前沿问题出发，首先阐述了信用周期管理中每一阶段需要执行的任务、面临的机遇和挑战，提出了各阶段控制风险和获取利润的关键所在。其次，以信用额度管理为研究对象，着重分析了信用额度与银行收益之间的关系，讨论了信用额度改变对银行最终收益造成的影响。提出了“各类客户收益总差异等于人群差异加上信用额度差异”这一公式，并借助现代统计分析技术中的多种非参数方法和门限自回归模型等工具进行分析，最终得出了使银行未来一年收益最大化的信用额度改变范围，同时提出了对信用额度设定的一些参考意见。此外，本文还提供了以门限自回归模型思想为指导的建模方法，并指出了以后对该问题进一步研究的模型拓展方向。
目前，随着外资银行的全面进军，我国的银行业面临着严峻的考验，特别是在国有银行不良资产长期不减反增的局面下，如何开发适合自身特点的风险评估方法、如何合理地控制银行风险防止坏账发生，如何在控制风险的基础上获得更多的收益，如何找到风险与收益之间的平衡点都是银行管理层密切关注的前沿问题。因此，在众多银行风险中，本文以核心的信用风险为出发点，选择了信用周期管理为研究对象，重点探索了其中的信用额度管理系统。这一系统的管理和维护由于直接与客户的消费行为、消费心理相关，除了一般信贷风险的管理以外，还牵涉到客户关系管理，所以具有更强的不确定性和挑战性。如何找到给银行带来80％利润的那20％的客户、如何识别和获取最有价值的现有客户和潜在客户，都是信用额度管理的关键所在。若能理清其风险结构和收益模式，将为研究银行的其他业务带来便利，也将使银行长期获得稳定的收益成为可能。而要解决这些问题，就必须了解系统构成；要刻画出这一复杂的非线性动态系统的特征就必须依靠数理模型。通过利用各种统计分析工具来了解数据背后蕴藏的信息，掌握变量之间的关系，从定量的角度结合定性的经验来帮助银行控制风险、获取收益。
本文运用了多种现代非参数统计工具，如 Wilcoxon 秩和方法、Kruskal-Wallis 方差分析、秩相关分析等对信用额度的改变以及改变程度给银行带来的收益效应进行了剖析，发现了信用额度改变率的不同对银行收益造成了不规则非线性的影响。在此基础上，结合银行相关的背景知识，确立了以信用额度改变率为区分变量，对所有客户进行分类讨论的研究模式。提出了“在额度审核标准时间之后，各类人群为银行带来的收益总差异等于各类客户本身存在的人群差异与额度变化差异之和”这一公式。通过数据分析分离出了人群差异，并借助非参数回归中的局部加权散点光滑(LOWESS)技术观察到了信用额度改变率(Rate)与额度变化差异DIF之间的关系图，提供了使银行收益最大化的信用额度改变率范围，对信用额度的优化和设定提出了参考意见。不仅如此，本文还借鉴门限自回归模型的思想，结合研究总体的周期性、非对称性等特征提出了以门限和门限延时相结合在时域空间进行分段逼近的时间模型，给出了建模思路和方法。虽然由于样本数据长度问题未能实现实证研究，但可以预见此模型的合理性和可操作性。此外，本文还为今后模型的拓展提供了引导和启发性思路，指出了只要获得足够时间的样本，可以运用门限模型来刻画序列的周期情况和其他特征；提出了可以用更多元化的方法来对客户进行分类研究；额度调整的时间也可以从最简单的一个标准时间发展到多个标准时间；还可以探索额度调整与坏账率、客户使用额度、银行回收额度等多方面的关系并引进其他相关或外在变量来辅助预测。
本文的研究课题是非常有理论和实际意义的并且有一定的前瞻性。在现代统计技术的帮助下，笔者充分运用了样本信息，深入分析了信用额度调整对银行最终收益的影响，得到了合理并且在银行实际运营中可操作的结论。