银行信用风险披露研究论文提纲

2022-11-15

论文题目：我国上市商业银行信用风险测度及其影响因素分析

摘要：当前,我国致力于经济结构转型升级,随着金融体制的改革不断深化,金融创新已成为各大商业银行经营发展的一大助力因素,各种金融产品推陈出新,同时也给商业银行带来了各种金融风险,其中信用风险尤为突出。此外,受经济下行压力的影响,实体经济经营出现困难,这一影响已向金融领域传递,商业银行信贷资产质量面临劣变压力,不良贷款率呈现出上升趋势,导致信用风险备受银行业及监管机构关注。所以对于信用风险的准确测度及科学管理成为各方亟待解决的问题。传统的信用风险管理方法已不再适用于当前的市场情况及经济环境,同时也不能满足金融机构对信用风险准确量化和科学管理的需求,所以必须采用现代风险管理技术对信用风险进行量化。由于西方发达国家金融市场发展较为成熟,机构及学者在现代风险管理技术的研究方面较为深入,开发出了一系列质量较高的信用风险度量模型,如CreditRisk+、CreditMetricsTM、KMV,并应用于金融机构的信用风险测度,取得了良好的效果。而我国金融市场起步较晚,在信用风险管理方面落后于西方发达国家,缺乏深层次的量化模型。因此建立适合我国经济环境的信用风险管理模型是非常有必要的。由于KMV模型拥有坚实的理论基础并且操作简便适用范围广泛,而且根据KMV模型的假设条件、数据要求以及我国股票市场性质和商业银行特点的分析,表明KMV模型适用于我国商业银信用风险的测度,所以本文选取该模型作为商业银行信用风险的量化方法。文章将我国16家上市商业银行作为研究对象,时间跨度为2013年一季度至2017年一季度,模型所需股票数据来源于Wind数据库,财务数据来自于各银行的季度报表。在用KMV模型进行实证分析的过程中对KMV模型进行了修正,主要涉及三点,分别为预期资产增长率的估计、股权价值波动率的估计和违约点参数的优化。资产增长率以资产历史增长因子的几何平均数估计;股权价值波动率由GARCH模型进行估计;违约点参数使用迭代法修正。针对每一点的修正都与前一个模型进行比较,并由ROC曲线判断修正的合理性及准确性。结果显示,修正后的KMV模型在我国商业银行信用风险的测度方面与原始模型相比具有更高的准确性,计算得出的违约距离可以说明各银行信用风险的变化趋势及相对大小,在衡量银行信用风险状况上具有一定效果。之后文章又对商业银行信用风险的影响因素进行探究,将修正后的KMV模型计算出的违约距离作为商业银行信用风险的代表变量,选取GDP增长速度、利率水平、银行资产规模相对占比、每股收益、资本充足率和资产增长率作为解释变量,用广义最小二乘法（FGLS）对7个变量17个季度组成的面板数据进行计量建模分析。结果显示各变量系数均显著,除利率与违约距离是负向关系外,其余变量均对违约距离产生正向影响,证明外部经济环境和自身内部微观因素对商业银行信用风险存在较明显影响,值得关注。基于以上分析,文章对商业银行信用风险管理提出了几点建议。在第五章的讨论中,选取的两个宏观经济指标检验结果均显著,证实了外部经济环境对商业银行信用风险存在一定影响,所以应当提高宏观经济指标的关注度,防范经济波动带来的信用风险。其次,由于商业银行内部各因素对其信用风险有较大的影响,所以应当对资本充足率等指标保持密切的监测,防止其异常波动带来信用风险。另外,《新巴塞尔资本协议》建议商业银行应该基于自身风险偏好、数据以及模型对风险进行内部评价,内部评价的优势在于其结合了银行自身特点,对风险的敏感性较强。所以各商业银行应积极引进现代风险管理人才,完善其内部评价体系。在金融市场方面,为了提高KMV模型等先进信用风险量化技术的应用率,应当继续提高证券市场的有效性,完善信息披露制度。此外,信用体系不完善,信用数据积累量不足是多数先进信用风险测度模型在我国应用的瓶颈之一,应予以重视。最后应该提高外部评级机构建立水准,提升评级结果的公正客观性。

关键词：商业银行;信用风险;KMV模型;违约距离;影响因素

学科专业：金融与风险统计

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 选题背景及意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究目的及意义

1.2 内容及结构安排

1.3 创新及展望

2 文献综述

2.1 国外对KMV模型的研究