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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。
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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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