论文部分内容阅读
银行信用风险管理是当今国际银行界和中国银行业正在重点研究的课题。银行业面临的风险日益复杂化和多元化，但信用风险仍然是导致银行资产质量下降、出现流动性危机的主要根源，也是导致区域性乃至全球性金融危机的根本原因之一。因此，加强银行信用风险管理，研究银行信用风险度量，从宏观上讲是构筑国家信用体系完善市场经济的需要，是完善我国金融风险管理体系的迫切需要，可以更好地帮助宏观管理部门及时掌握微观经济主体的经营现状及前景，动态地调整和确定宏观经济政策;从微观上看，是提高银行信用风险管理水平的重要手段，也是提前预测和化解风险的重要工具，有助于银行合理配置资源，更好地促进经济发展。 2004年6月《巴塞尔新资本协议》正式公布，为21世纪国际金融环境下，银行风险管理提供了国际范本，同时也对各国银行业信用风险管理提出了极具挑战性的要求。内部评级法作为《巴塞尔新资本协议》的核心技术，代表着未来10年银行业风险管理和资本监管的发展方向。银行内部评级法所涉及的核心技术，包括违约概率模型、违约损失率模型、预期损失和非预期损失模型、组合分析模型、返回检验以及模型体系建设等方面的理论和技术问题。实施内部评级法就是通过建立信用风险模型对信用风险进行度量，实现信用风险的防范和控制。信用风险度量关键是对违约概率进行度量。 近年来，国外学者对违约概率的分析研究取得了许多成果，计算违约概率采用多变量信用风险判别模型是最有效的，也是国际金融业和学术界视为主流的方法。我国大部分银行近年来按照新巴塞尔协议的要求逐步建立起了内部信用评级系统，但与发达的国际性银行相比，差距还是十分明显的，特别是在银行信用风险度量方面的研究起步较晚，受信息数据不完善的影响，应用型研究成果并不多。面对未来市场的巨大竞争压力，我们要善于借鉴发达国家信用风险管理的成熟经验，尽快完善和提高自己。 按照《巴塞尔新资本协议》的要求，银行实行内部评级法是加强全面风险管理、严格内部控制的必需。我国银行实施内部评级法，既要借鉴国外模型的理论、方法和设计思路，又必须结合本国实际。我国正处于经济转轨时期，法律法规不够健全，社会信用体系尚不完善，政府、企业信用建设不到位，运行机制有待改革，面对金融市场的迅速发展，银行所面对的信用风险就更加的错综复杂。实施内部评级法要充分考虑诸如利率市场化进程、企业财务欺诈现象、数据积累量不足、金融市场发展不充分、区域风险差别显著、道德风险偏高等国内特有现象，研究开发自己的模型框架和参数体系。 本文从分析信用风险内涵、信用风险的特点入手，借鉴国内外学者对银行信用风险的度量方法，围绕《巴塞尔新资本协议》中内部评级法的核心模型——违约概率模型，选取深、沪上市公司部分违约和非违约企业的主要财务指标样本，运用Logistic回归模型、判别分析模型以及逐步判别分析模型，通过对国内上市公司两种模型的对比实证分析，探索研究适合我国国情的违约概率模型，力求帮助投资者和银行提高信用风险管理水平，有效地防范信用风险。