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我国城市商业银行信贷风险预测研究-基于主成分Logistic回归模型

作 者: 许譞
导 师: 董晓林
学 校: 南京农业大学
专 业: 金融学
关键词: 城市商业银行 信贷风险 预测 主成分 Logistic回归模型
分类号: F832.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要


2008年世界金融危机爆发以来,美欧等国的大型商业银行纷纷陷入财务危机,一大批中小商业银行相继破产倒闭。我国银行业却一枝独秀,尤其是作为单体数量最多的城市商业银行群体,在此期间获得更为强劲的发展。它们不仅快速完成了更名、改制,而且正朝着混业经营的模式迈进。然而,2011年1月爆发的齐鲁银行特大金融诈骗案表明,信贷风险已经成为城市商业银行经营中最为突出的风险之一,直接影响着城市商业银行的稳定和发展。基于此,本文采用比较研究和实证研究相结合的方法,对Logistic回归模型在我国城市商业银行预测企业信贷风险中的应用进行研究。本文首先在深入比较分析国内外信贷风险度量方法的基础上,结合我国的实际情况,讨论各种方法在我国的适用性,从而得出Logistic回归模型相比于现代信贷风险度量模型如Credit Metrics模型、信贷风险附加模型(Credit Risk+)、信贷组合模型(CPV)和期权定价模型(KMV)而言很好地解决了非线性的问题,具有较高的准确性,因而适合用于我国城市商业银行预测企业违约概率。然后本文选取2008~2010年在我国城市商业银行均有贷款且财务数据较齐全的100家上市的中小企业和100家未上市的中小企业作为研究样本(共600组数据),其中将2008~2009年的400组数据作为控制组,构建了主成分Logistic回归模型,提取出4个影响中小企业违约概率的主成分——.短期偿债能力、长期偿债能力、收益质量、营运能力,其中包括流动比率、速动比率、超速动比率、股东权益比率、长期资产适合率、营运资金/借款、产权比率、权益乘数、盈余现金保障倍数率、包括存货周转率和股东权益周转率11个关键解释变量。接着将2010年的200组数据作为预测组检验构建的模型,平均准确率为85.57%,其中对正常客户判别的准确率为85.71%,对违约客户判别的准确率为85.42%,效果较理想。最后,在研究结果的基础上,为推进我国城市商业银行信贷风险管理提出相应的对策建议。

全文目录


摘要  7-8
ABSTRACT  8-10
第1章 引言  10-20
  1.1 研究背景及意义  10-12
    1.1.1 研究背景  10
    1.1.2 研究意义  10-12
  1.2 国内外研究现状  12-16
    1.2.1 国外研究现状  12-13
    1.2.2 国内研究现状  13-15
    1.2.3 研究述评  15-16
  1.3 研究目标和内容  16-17
    1.3.1 研究目标  16
    1.3.2 研究内容  16-17
  1.4 研究方法和技术路线  17-18
    1.4.1 研究方法  17-18
    1.4.2 技术路线  18
  1.5 可能的创新与不足  18-20
第2章 商业银行信贷风险及其度量方法概述  20-32
  2.1 信贷风险的内涵与分类  20-22
    2.1.1 信贷风险的内涵  20
    2.1.2 信贷风险的分类  20-22
  2.2 信贷风险形成的理论分析  22-25
    2.2.1 道德风险  22-23
    2.2.2 逆向选择  23-24
    2.2.3 寻租  24-25
  2.3 信贷风险度量方法  25-32
    2.3.1 传统风险度量方法  25-27
    2.3.2 现代风险度量方法  27-32
第3章 我国城市商业银行信贷风险现状及成因  32-46
  3.1 城市商业银行信贷风险现状  32-35
  3.2 城市商业银行信贷风险成因  35-46
    3.2.1 信贷风险形成的内因  35-40
    3.2.2 信贷风险形成的外因  40-46
第4章 我国城市商业银行信贷风险预测的实证研究  46-64
  4.1 信贷风险度量的模型选择  46-54
    4.1.1 我国商业银行信贷风险度量方法的现状  46-49
    4.1.2 国内外信贷风险度量方法在我国的适用性  49-51
    4.1.3 Logistic回归模型原理  51-54
    4.1.4 Logistic回归模型分析步骤  54
  4.2 基于logistic回归分析的我国城市商业银行信贷风险模型构建  54-61
    4.2.1 数据选取  54-55
    4.2.2 变量设定  55-56
    4.2.3 数据分析  56-60
    4.2.4 模型检验  60-61
  4.3 模型的分析与应用  61-64
第5章 结论与展望  64-66
  5.1 研究结论  64
  5.2 对策建议  64-65
    5.2.1 完善城市商业银行信贷风险管理体系  64-65
    5.2.2 实现城市商业银行、信贷风险评级机构相结合  65
  5.3 研究展望  65-66
参考文献  66-70
致谢  70

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中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行 > 信贷
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