信用风险管理能力研究论文提纲

论文题目：宏观审慎监管视角下商业银行信用风险压力测试及传染效应研究

摘要：在全球经济高速发展的同时,金融风险不断增加,金融系统稳定性受到的冲击也越来越大。为了更好地管理金融风险、维护金融系统的稳定,金融监管理念由以前的重点关注微观金融机构的安全逐步转变为宏观审慎的监管理念,即在关注微观金融机构安全的同时着重保障整个金融系统的稳定,防止金融系统对经济体系的负外部溢出而采取的自上而下的监管模式。随着宏观审慎监管理念在实践过程中得到不断的发展和完善,为了保障整个金融系统的持续稳定运行,人们逐步意识到仅针对正常条件下的风险进行管理研究是不够的,还需要研究市场受压力冲击时,商业银行对于风险的应对能力与管理水平。因此压力测试作为一种新兴的信用风险管理技术正被逐渐引起重视,通过它能够分析市场经济遭受到不利冲击时,银行体系信用风险是否整体可控,以便商业银行等金融机构提前做好应急措施,尽可能地及时防范和化解风险,减小危机发生时对自身以及金融系统造成的不利影响,维护整个金融体系稳定。与此同时,宏观审慎监管的另一侧重点则要求金融监管当局在关注银行体系风险整体可控,银行体系整体稳定的同时,从部分的角度进行分析,还需要考虑到若某一家商业银行的风险环境发生变化,对于系统内其他银行所面临的风险环境产生的影响,避免该风险事件的不良影响通过传染效应在其他个体间进行扩散。因此在宏观审慎监管的背景下,保证银行业风险整体可控的同时,深刻理解银行体系内部各商业银行风险的传染效应,是我国商业银行风险管理不可或缺的一部分。本文以商业银行日常经营管理过程中面临的最常见、最主要一类风险——信用风险作为研究对象,在进行压力测试分析时,从整体角度选取商业银行不良贷款率作为承压指标,以相关的宏观经济变量作为压力因子,并基于CPV模型构建压力传导模型;而在压力情景生成模型的构建上,本文考虑到不同变量之间的关系,用VAR模型代替单变量模型,使研究结果与实际情况进一步吻合。其次,在估计压力测试结果的时候,本文考虑到干扰项相互之间也存在关联,不应该忽略,否则得到的结果并不准确。因此在研究中充分考虑了干扰项的作用,得到干扰项的协方差矩阵,并对其进行Cholesky分解,接下来运用蒙特卡洛模拟的方法得到在不同压力冲击情景下所对应的商业银行不良贷款率的模拟结果;最后,利用相应的模拟结果对不同压力冲击情景下商业银行信用风险的管理能力进行分析。在进行商业银行信用风险传染效应分析时,本文结合研究样本数据的可得性、模型的假设前提条件以及衡量效果等实际情况,首先选用KMV模型对商业银行的季度数据进行处理,构建信用风险度量指标,为信用风险传染效应的量化分析做铺垫。其次,为了较好地反映金融机构之间普遍存在的非对称以及尾部相关结构,本文根据所选数据特征和研究目的,从部分的角度出发,选取合适的copula函数对银行体系内部不同商业银行间的信用风险传染效应进行实证分析。最后,根据copula函数所得出的实证结果,为商业银行信用风险管理提出针对性的政策建议。通过实证分析,可以得出以下结论:（1）市场经济遭受到不利冲击时,将引起商业银行不良贷款率的上升,导致我国银行业整体的信用风险增大,但在不同冲击情况下的预期损失估计值均未超过贷款损失准备,说明目前我国商业银行体系整体的承压能力比较强,稳健性程度相对较高。（2）银行业整体、大型商业银行和股份制商业银行面临经济形势受到下行压力时导致信用风险增大所带来的预期损失呈现出不同特征,大型商业银行的预期损失最小,说明了大型商业银行有较强的抗风险能力。（3）在银行体系内部,信用风险传染效应呈现出不同的特征。平均而言,大型国有商业银行的信用风险传染效应要小于股份制商业银行信用风险的传染效应且其对应承压能力与信用风险的传染效应间呈现负相关关系,说明了大型国有商业银行信用风险管理能力要高于股份制商业银行信用风险的管理能力。（4）东部和中西部地区内部区域性商业银行的信用风险传染效应的强弱存在着较大差异,东部发达地区区域性商业银行之间信用风险的传染效应明显小于中西部欠发达地区区域性商业银行之间信用风险的传染效应,信用风险在区域内部区域性商业银行间的传染效应大小与区域经济发展水平存在负相关关系。

关键词：商业银行;信用风险;压力测试;传染效应;Copula函数

学科专业：金融学

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外文献综述

1.2.1 国外文献综述

1.2.2 国内文献综述

1.2.3 文献评述

1.3 研究的主要内容与研究方法

1.3.1 研究技术路线图

1.3.2 研究内容

1.3.3 研究方法

1.4 可能存在的创新之处及不足

第2章 理论方法概述及相关概念界定

2.1 宏观审慎监管理论

2.1.1 宏观审慎监管的概念

2.1.2 宏观审慎监管的两个维度

2.1.3 宏观审慎监管的特征

2.2 信用风险管理理论

2.2.1 基于传统方法的信用风险管理

2.2.2 基于现代度量技术的信用风险管理

2.3 压力测试方法概述

2.3.1 压力测试的概念

2.3.2 压力测试的分析方法

2.3.3 压力测试的流程框架

2.4 商业银行信用风险界定及其传染概述

2.4.1 信用风险的定义及特征

2.4.2 信用风险传染的定义及特征

2.4.3 信用风险的传染机制

2.4.4 信用风险的传染原因

2.5 本章小结

第3章 商业银行信用风险压力测试模型的构建

3.1 压力测试模型的构建

3.1.1 压力传导模型

3.1.2 压力情景生成模型

3.2 变量的选取及处理

3.3 商业银行信用风险压力测试模型构建的实证分析

3.4 本章小结

第4章 商业银行信用风险压力测试的实证分析

4.1 压力测试方法的选取

4.2 压力测试的情景设计

4.3 压力测试的蒙特卡洛模拟及结果分析

4.4 不同压力冲击情景下的商业银行整体承压能力分析

4.5 本章小结

第5章 商业银行信用风险传染效应的实证分析

5.1 相关样本的选取

5.1.1 样本银行的选取

5.1.2 样本数据选取与处理

5.2 基于copula函数的商业银行信用风险传染效应研究

5.2.1 copula函数理论概述

5.2.2 copula函数模型选取及参数估计

5.2.3 商业银行信用风险传染效应的实证结果及分析

5.3 本章小结

第6章 结论与政策建议

6.1 主要结论

6.2 政策建议

6.2.1 强化经济环境前瞻性研究,提高运行趋势预判准确性

6.2.2 增加贷款减值准备金和经济资本的计提比率

6.2.3 加快商业银行发展方式战略转型

6.2.4 提高信用风险管理的独立性

6.2.5 完善银行间市场交易信息披露,强化对交易过程的监督

6.2.6 创新信用风险管理方法,充分利用新型信用风险管理工具

参考文献

致谢