本文選題：不良貸款　切入點(diǎn)：訴訟處置　出處：《系統(tǒng)工程》2015年08期

【摘要】：違約損失率(LGD)是內(nèi)部評級高級法要求的重要參數(shù)之一,已成為商業(yè)銀行風(fēng)險管理的重要手段。由于受數(shù)據(jù)等多方面的限制,國內(nèi)外尚無對我國大型商業(yè)銀行訴訟處置不良貸款違約損失率估計的研究。本文在對我國某大型商業(yè)銀行訴訟處置不良貸款違約損失率全面統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上,找出回收率的影響因素,采用決策樹模型,判別出極端回收和非極端回收。針對非極端回收的情況綜合運(yùn)用Logit變換、Beta-正態(tài)逆變換、WOE變換等方法,建立點(diǎn)估計模型;隨后利用廣義Beta回歸給出了LGD的分布模型;在對四個模型進(jìn)行相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上用最小誤差平方和的方法建立了組合模型,由此形成由判別模型與組合模型構(gòu)成的模型簇。實(shí)證結(jié)果表明,極端回收的判別準(zhǔn)確率高達(dá)77.6%,組合模型的均方誤差低于5%;模型簇在極端回收和非極端回收兩類表現(xiàn)出很好的一致性。
[Abstract]:The default loss rate (LGD) is one of the important parameters required by the advanced internal rating law and has become an important means of risk management in commercial banks.Due to the limitation of data and other aspects, there is no research on the estimation of default loss rate of non-performing loans in litigation disposal of large commercial banks in China at home and abroad.Based on the comprehensive statistical analysis of the default loss rate of a large commercial bank in China, the factors affecting the recovery rate are found out, and the decision tree model is used to distinguish extreme and non-extreme recovery.The point estimation model is established by using Logit transform and Logit transform, then the distribution model of LGD is given by generalized Beta regression.On the basis of the correlation analysis of the four models, the combined model is established by the method of least error square sum, and the model cluster composed of the discriminant model and the combined model is formed.The empirical results show that the accuracy of extreme recovery is as high as 77.6, the mean square error of combination model is lower than 5, and the model cluster shows good consistency between extreme recovery and non-extreme recovery.
【作者單位】： 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院;中央財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然基金重點(diǎn)資助項目(70933003);國家自然基金資助項目(70871109) 國家自然科學(xué)基金青年項目(71203247) 教育部人文社科青年基金資助項目(11YJC790015)
【分類號】：D922.281;F832.4

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1726492