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商业银行违约概率模型及实证研究

作　者: 张秋
导　师: 刘立
学　校: 南京邮电大学
专　业: 工商管理
关键词: 新巴塞尔资本协议信用风险违约概率 AR值 Logistic回归
分类号: F830.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 17次
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内容摘要

根据《新巴塞尔资本协议》的要求,实行内部评级法的银行必须在全行范围内实行全面的风险管理。为了达到这一要求,银行必须建立全面风险管理体系。而在商业银行所面临的风险中,信用风险的重要地位众所周知。本文主要介绍了一种业界广泛应用的信用风险管理模型一一违约概率(PD)模型,并对其进行实证研究。在国际上,对于公开上市公司(public firm),穆迪公司的KMV模型是相对成熟的信用评级模型,被业界广泛应用,并得到认可,本文在第二章中做了详细的介绍；对于信息获取较难的非上市公司(private firm), KMV模型并不适用,随着统计方法的发展,西方发达国家的商业银行纷纷开始研制各自的评级模型,大量的数理统计工具被引用信用评级领域,例如判别分析、线性回归分析、数学规划法、最近邻方法、Logistic回归方法、专家系统、决策树、神经网络以及遗传算法。而Logistic回归方法是目前业界最为流行的模型,几乎所有的银行都在使用,无论是公司业务评级模型,还是零售业务的评分模型,例如标准普尔的MEU模型使用的是Logistic回归变种模型,穆迪的RiskCalTM模型使用的时Probit回归。本文将重点介绍Logistic回归方法,最后将用美国某商业银行的信贷数据做实证研究,说明了模型的合理性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
第一章绪论  7-10
  1.1 研究背景和意义  7-8
  1.2 研究方法  8
  1.3 论文结构  8-10
第二章文献综述  10-16
  2.1 专家判断  10-12
  2.2 结构化模型的发展  12-14
  2.3 开放式模型的发展  14-16
第三章经典模型及相关理论介绍  16-28
  3.1 结构化模型  16-21
    3.1.1 默顿模型  16-17
    3.1.2 穆迪KMV模型  17-21
  3.2 开放式模型  21-28
    3.2.1 强度模型  21-25
    3.2.2 Z-Score模型  25-28
第四章商业银行违约概率模型  28-40
  4.1 模型概述  28-29
  4.2 数据清洗及整理  29-30
    4.2.1 模型样本选取  30
  4.3 单因素分析  30-35
    4.3.1 建模财务指标  31-32
    4.3.2 财务指标经济含义假设  32-33
    4.3.3 财务指标异常值、空值的标识  33-34
    4.3.4 区分能力  34-35
    4.3.5 相关性分析  35
  4.4 LOGISTIC回归模型  35-40
    4.4.1 模型概述  36-38
    4.4.2 LOGISTIC回归模型参数估计  38-40
第五章实证分析  40-46
  5.1 指标筛选  40-42
  5.2 模型测试结果  42-46
    5.2.1 逐步回归法筛选策略  42-43
    5.2.2 模型统计测试结果  43-46
第六章总结  46-48
参考文献  48-52
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文  52-53
致谢  53

商业银行违约概率模型及实证研究

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