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浦發(fā)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究

發(fā)布時(shí)間:2019-05-28 13:07
【摘要】:信用風(fēng)險(xiǎn)是國(guó)內(nèi)外商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn),近年來(lái),從美國(guó)次貨危機(jī)、冰島和迪拜的債務(wù)危機(jī)到目前正不斷發(fā)展的歐洲債務(wù)危機(jī)均是其表現(xiàn)方式,而準(zhǔn)確地度量信用風(fēng)險(xiǎn)及通過(guò)度量改善銀行的經(jīng)營(yíng)行為是一項(xiàng)長(zhǎng)期的重要課題。本文將主要研究浦發(fā)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理狀況,對(duì)國(guó)際上主流的信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論和計(jì)量方法進(jìn)行介紹,并重點(diǎn)分析新巴塞爾協(xié)議在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面對(duì)于內(nèi)部評(píng)級(jí)法和計(jì)量方面的要求。通過(guò)與浦發(fā)銀行的現(xiàn)狀進(jìn)行對(duì)比,本文發(fā)現(xiàn)浦發(fā)銀行盡管已根據(jù)國(guó)內(nèi)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)營(yíng)實(shí)際建立較為完善的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系,但其與新巴塞爾協(xié)議的最高要求之間仍存在較大差距,其核心問(wèn)題是包括浦發(fā)銀行在內(nèi)的國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方面采用的方法介于標(biāo)準(zhǔn)法(類似五級(jí)分類)和內(nèi)部評(píng)級(jí)法的初級(jí)計(jì)量方法之間,而不是新巴塞爾協(xié)議要求的高級(jí)計(jì)量方法。這樣就導(dǎo)致銀行在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中不能準(zhǔn)確計(jì)量資本,在風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方面缺乏核心數(shù)據(jù)支持,在利率市場(chǎng)化的背景下將對(duì)商業(yè)銀行形成沖擊,同時(shí)容易在信貸活動(dòng)中產(chǎn)生求大求集中的傾向;谝陨锨闆r,本文對(duì)于國(guó)際上主流的各種信用風(fēng)險(xiǎn)高級(jí)計(jì)量模型進(jìn)行了比較,由于CreditMetrics模型幾乎可涵蓋所有的信用產(chǎn)品,是可以比較不同行業(yè)的典型量化方法,故可以成為包括浦發(fā)銀行在內(nèi)的我國(guó)商業(yè)銀行目前以定性分析為主的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的有利補(bǔ)充。本文進(jìn)一步對(duì)該模型在信用轉(zhuǎn)移矩陣、違約概率選擇、相關(guān)系數(shù)等方面進(jìn)行了修改,并用修改后的模型對(duì)浦發(fā)銀行兩家分支機(jī)構(gòu)進(jìn)行了驗(yàn)證、比較和分析,證實(shí)了使用該模型可以有效提高銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的精細(xì)化水平,并對(duì)銀行在信貸投放、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、績(jī)效考核、資本計(jì)量形成有效改進(jìn)。
[Abstract]:Credit risk is the main risk faced by commercial banks at home and abroad. In recent years, from the inferior crisis in the United States, the debt crisis in Iceland and Dubai to the growing debt crisis in Europe, It is a long-term important task to measure credit risk accurately and improve the operating behavior of banks by measuring. This paper will mainly study the credit risk management of Pudong Development Bank, and introduce the mainstream credit risk management theory and measurement methods in the world. It also focuses on the requirements of internal rating method and measurement in credit risk management. Through the comparison with the present situation of Pudong Development Bank, this paper finds that Pudong Development Bank has established a more perfect credit risk management system according to the domestic regulatory standards and the actual operation. However, there is still a big gap between it and the highest requirements of the New Basle Agreement. The core problem is that the methods used by domestic commercial banks, including Pudong Development Bank, in the measurement of credit risk are between the standard method (similar to the five-level classification) and the primary measurement method of the internal rating method. Rather than the advanced measurement required by the New Basle Agreement. As a result, banks can not accurately measure capital in their business activities, lack of core data support in risk pricing, and will have an impact on commercial banks under the background of interest rate marketization. At the same time, it is easy to have a tendency to seek greater concentration in credit activities. Based on the above situation, this paper compares all kinds of advanced credit risk measurement models in the world. Because CreditMetrics model can cover almost all credit products, it is a typical quantitative method that can compare different industries. Therefore, it can be a favorable supplement to the credit risk management system of commercial banks in China, including Pudong Development Bank. In this paper, the model is further modified in the aspects of credit transfer matrix, default probability selection, correlation coefficient and so on, and the two branches of Pudong Development Bank are verified, compared and analyzed with the modified model. It is proved that the model can effectively improve the fine level of bank credit risk, and effectively improve the bank credit investment, risk pricing, performance evaluation and capital measurement.
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號(hào)】:F832.33

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本文編號(hào):2487089

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