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银行信贷业务风险评估模型研究

作　者: 邸向珍
导　师: 赵守香
学　校: 北京工商大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 商业银行 信用风险 指标体系 主成分分析 层次分析法 模糊综合评价法
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


金融市场一直以来是世界各国、各地区都十分关注的高风险市场,作为金融市场主体的商业银行不可避免的随时承受着市场交易所带来的高压。现阶段商业银行所面临的金融风险主要以信用风险为核心,而信贷风险是信用风险的重要组成部分。信用风险研究一直是国内外金融理论研究的热点。然而目前我国商业银行的信用风险管理现状却令人担忧,表现在信用风险管理体系不健全、信用风险评估模型方法落后等。这就迫切需要为我国商业银行信用风险评估提供思路。针对这一问题,本文构建了一种基于主成分分析法、层次分析法和模糊综合评价相结合的组合评估模型,就困扰商业银行的信用风险评估问题做一些研究探讨。本文在利用传统信用风险管理与现代信用风险管理基本理论的基础上,进行商业银行信用风险评估模型的研究。借鉴国内外的风险管理经验,建立了基于财务指标和非财务指标的信用风险评价指标体系。首先,利用主成分分析法建立新的商业银行信用风险评价指标体系,再运用层次分析法确定各级指标的权重,区别于一般的依据个人经验直接赋权重,具备全面性、系统性、客观性。文章最后建立的信用风险评估模型以模糊综合评价法为基础,结合财务指标、非财务指标信息以及层次分析法确定的综合权重,得到最终综合评价的结果。最后利用样本数据对综合评价模型进行实证研究,验证了该评估模型的有效性。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-12
  1.1 选题背景及现实意义  8-9
  1.2 论文的研究方法和框架  9-10
    1.2.1 论文的研究方法  9
    1.2.2 论文的基本框架  9-10
  1.3 本文研究的创新点  10-11
  1.4 本章小结  11-12
第二章 信用风险评估的理论研究  12-16
  2.1 巴塞尔新资本协议的经济意义  12
  2.2 巴塞尔新资本协议对银行风险管理的指导价值  12-13
  2.3 商业银行信用风险管理的现状  13-14
  2.4 现代信用风险评估模型的研究  14-15
    2.4.1 基于信用主题相关因素的分析法  14
    2.4.2 基于会计数据的统计风险判别模型  14
    2.4.3 基于期权定价理论的EDF 期望违约频率模型  14-15
    2.4.4 信贷风险评估新视角：神经网络方法  15
  2.5 本章小结  15-16
第三章 商业银行信用风险评估指标体系构建  16-24
  3.1 信用风险评估指标体系的选取原则  16
  3.2 财务类指标  16-19
    3.2.1 财务类指标的选取  16-17
    3.2.2 财务因素指标体系的含义及其作用  17-19
  3.3 非财务类指标  19-23
    3.3.1 非财务类指标的选取  19-22
    3.3.2 非财务因素指标体系的含义及其作用  22-23
  3.4 本章小结  23-24
第四章 商业银行信用风险评估模型的构建  24-36
  4.1 风险评估模型的思想  24-25
  4.2 主成分分析法  25-27
    4.2.1 主成分分析法概述  25
    4.2.2 主成分分析法的原理  25-27
  4.3 层次分析法  27-30
    4.3.1 层次分析法概述  27
    4.3.2 层次分析法的原理  27-30
  4.4 模糊综合评价  30-35
    4.4.1 模糊综合评价概述  30
    4.4.2 模糊综合评价的原理  30-35
  4.5 本章小结  35-36
第五章 实例验证  36-71
  5.1 软件工具的选择  36
  5.2 建立指标体系  36-37
  5.3 样本数据的选取  37-38
  5.4 数据的预处理  38-45
    5.4.1 数据标准化  38-42
    5.4.2 提取主成分  42-45
  5.5 层次分析法确定权重  45-48
    5.5.1 构造判断矩阵  46-47
    5.5.2 评价指标体系权重的确定  47-48
  5.6 模糊综合评价确定风险等级  48-69
    5.6.1 模糊隶属函数的确定  49-64
    5.6.2 评价结果  64-69
  5.7 实证结果与分析  69-70
  5.8 本章小结  70-71
第六章 结论与展望  71-72
参考文献  72-74
附录A 样本数据  74-85
附录B 算法实现程序（摘录）  85-92
研究生期间发表的论文  92-93
致谢  93

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