【摘 要】
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近年来由于银行间的竞争越来越激烈，各种风险以不同的形式出现在银行的经营管理过程中。但作为最古老的风险，信用风险仍是商业银行在经营过程中面临的最主要的风险，而且日益复杂
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近年来由于银行间的竞争越来越激烈，各种风险以不同的形式出现在银行的经营管理过程中。但作为最古老的风险，信用风险仍是商业银行在经营过程中面临的最主要的风险，而且日益复杂，越来越受到银行体系和监管当局的重视。如何对信用风险进行度量、预测和管理是商业银行经营过程中的重中之重。本文从商业银行的视角去研究信贷企业的财务风险，这也是商业银行风险管理的主要组成部分，并探索有用的方法和技术，以促进我国商业银行的信用风险管理的发展。
本文首先定义信用风险的概念和特点，介绍信用风险的管理理论、度量方法并对国内外的研究状况进行了归纳和整理，为本文的研究提供方向。实证以在生物学和医学领域运用得比较广泛的生存分析理论为指导，以沪深两市的上市公司为研究对象，利用其披露的财务信息，综合考虑和筛选财务指标，运用统计软件Clementine建立了Cox比例风险模型，经分析得到以下结论：我国上市公司的整体生存率较高，但面临的风险率随着上市时间的不同而不同。在对上市公司的还款能力有影响的因素中流动负债比率是危险因素，该比率的增加会增加上市公司陷入财务危机从而产生信用风险的概率。而总资产周转率、利息保障倍数、债务保障率、总资产利润率是保护因素，这些比率的增加会降低上市公司产生信用风险的概率。最后通过对比Cox模型和三种常用的信用评价模型--Logistic模型、神经网络模型和C5.0决策树模型的预测能力以研究Cox模型的优劣，发现Logistic模型的综合预测能力较好，容易给出变量解释，但仅能预测单期；神经网络模型综合预测能力好但由于存在黑箱而无法给出解释变量，运用上会有所局限；C5.0决策树模型的预测准确率最高，但仍属于单期预测模型；Cox模型则在向前多期预测上有优势，而且能够动态显示风险发生的过程。在实际中，应该根据需要的不同综合选择模型进行风险的预测。
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