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基于奖惩系统原理的银行贷款定价系统研究

作　者: 洪有才
导　师: 李萍
学　校: 华中科技大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 贷款定价违约概率违约损失率信用等级 Bonus-Malus系统
分类号: O212.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 6次
引　用: 0次
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内容摘要

贷款业务是商业银行的核心业务之一，如何选择定价模型、合理地确定贷款价格成为商业银行在经营中所面临的重要课题.针对这个课题，国外大多数专家学者都从信用风险管理方面着手研究，且已经卓有成效.比如，KMV公司根据默顿的期权定价理论建立KMV模型来度量借款人的信用风险，J.P.摩根公司也于1997年建立CreditMetrics模型来估计借款人的信用风险等.然而KMV模型、CreditMetrics模型等这些模型并不符合中国国情.因此我们需要在学习他们先进的信用风险计量技术的基础上，建立在中国行之有效的信用风险计量模型.正是为了这个需求，本论文利用汽车保险奖惩系统的基本原理建立了银行贷款的B-M信用风险管理系统.在建立该系统前，先要对贷款人的违约情况和违约损失率进行估计.本文用广义帕累托分布来拟合企业的违约情况，用零膨胀的广义贝塔分布来拟合违约损失率的情况.然后根据历史贷款数据，用极大似然的方法估计了广义帕累托分布和零膨胀的贝塔分布的参数.再根据汽车保险Bonus-Malus系统的相关原理建立起银行信用风险管理系统，分析了它的信用等级转移的稳态分布和各等级的贷款利率折扣.本研究是为响应国内商业银行加快内部信用评级系统的要求做了一些尝试，目的就是要建立符合中国国情的信用评级系统，让商业银行更科学地管理和控制贷款的信用风险.

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1.绪论  8-16
  1.1 研究背景和意义  8-11
    1.1.1 研究背景  8-10
    1.1.2 研究意义  10-11
  1.2 信用风险模型介绍  11-14
    1.2.1 信用风险管理的传统模型介绍  11-13
    1.2.2 信用风险管理的创新模型介绍  13-14
  1.3 本文的主要研究内容  14-15
  1.4 论文拟解决的问题及创新之处  15-16
2.预备知识  16-20
  2.1 基本概念  16-17
  2.2 主要定理  17-20
3.贷款企业违约和违约损失率的分布拟合  20-27
  3.1 先验分组  20
  3.2 贷款者的违约情况的分布拟合  20-22
  3.3 贷款违约损失率的分布拟合  22-27
    3.3.1 贝塔分布参数化  22-23
    3.3.2 违约损失率的贝塔回归模型  23-25
    3.3.3 零堆积的贝塔回归模型  25-27
4.模型的参数估计  27-34
  4.1 贷款组合违约拟合模型的参数估计  27-28
  4.2 GBR-GLM 模型的参数估计  28-30
  4.3 GBR-JGLM 模型的参数估计  30-31
  4.4 零堆积的 GBR-JGLM 的参数估计  31-34
5. 银行贷款的 BMS 系统  34-45
  5.1 汽车保险的 BMS 系统简述  34-37
  5.2 银行贷款定价的 BMS 系统的基本假设  37-38
  5.3 单个贷款者的损失  38-39
  5.4 信用等级转移的稳态分布  39-42
  5.5 各信用等级的贷款利率水平的确定  42-45
6. 总结与展望  45-47
  6.1 全文总结  45
  6.2 研究展望  45-47
致谢  47-48
参考文献  48-50

基于奖惩系统原理的银行贷款定价系统研究

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