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《华中科技大学》 2005年
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商业银行信贷风险评价与优化研究

李菁  
【摘要】: 我国在经济转制过程中积累了大量的银行不良资产,成为我国经济运行重要的不稳定因素。金融风险管理已成为我国目前经济生活中一个非常重要的问题,无论是宏观经济和金融的决策者还是银行等各金融机构的管理者都在积极探索现代金融风险管理的有效方法。中国商业银行面临的金融风险主要是以信贷资产为载体的信用资产风险,风险会通过商业银行会传递到社会的各个角落。金融风险比其他社会部门面临的风险具有更大更强的破坏性,对国家经济安全更具威胁的特质。因此风险研究与管理历来是商业银行面临的重要课题。 本文首先从风险传导机制的研究入手,分析了金融风险的信贷、市场变量波动、货币政策、银行资本与产业资本内在关联和从众心理五种风险的传导机制,并用东南亚金融危机的实例加以论证。同时针对目前广泛采用的商业银行内部信用评级存在的问题提出了多元动态的银行内部信用评级体系。再利用模糊数学中的模糊综合评价的方法对各个影响因素进行评判。其中各指标的权重采用专家打分的模糊聚类分析,剔除异常值,符合数学中的多数原则。另外,针对定性指标的评价中难以统一确定好坏的性质,本文创新性地提出逆向弥补的评价方法。相对于目前定性指标的评价方法,逆向弥补法具有六大优势。同时提出评级符号的复合标示法,解决了国际上传统AAA评级符号无法区别同一级别不同债项不同风险特征的问题。 其次就银行信用风险内部评级中的违约概率的确定进行了讨论,理论上从分析影响债务人(债项)违约概率的两类信息因素特征入手,介绍了计算违约概率的三种方式。并探讨了在两种不同评级理念下这两种违约概率的计算模型,同时分析这两种违约概率与经济状况变化的关系。 然后深入探讨了银企双方在贷款定价策略中如何通过相互的博弈达到均衡的经济现象。信息对称的市场中,借贷双方由于都不拥有私有信息,因此不会存在逆向选择的问题,贷款定价中双方很容易达到均衡。而信息不对称的信贷市场中,由于借款者比银行拥有更多的私人信息,存在逆向选择,使得某些双方互惠的交易不能实现。还会出现信用配给现象。 最后提出将银行的整个信贷资产看作一个大的组合,对其进行优化,能够有效的管理银行面临的信用风险。并根据我国商业银行的具体情况采用意外损失最小为目标函数,同时运用免疫算法对原有模型进行改造,建立了新的基于免疫算法的优化模型。并将之在某国有商业银行进行实践,结果显示通过优化组合后的信贷资产比例对该行存在的上述几个问题有明显改善。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:F832.4

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