【摘要】： 商業(yè)銀行在運營中本身存在著很多種類型的風(fēng)險,其中包括信用風(fēng)險、市場風(fēng)險、操作風(fēng)險、流動性風(fēng)險、國家風(fēng)險、聲譽風(fēng)險、法律風(fēng)險以及戰(zhàn)略風(fēng)險。而信用風(fēng)險是我國商業(yè)銀行所面臨的最重要的風(fēng)險,是有可能導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最重要因素,那么如何盡可能提高信用風(fēng)險管理水平顯得尤為重要。本文從理論上嘗試建立Copula-Bayes分類算法用于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險評估模型中,具有十分重要的現(xiàn)實意義。主要有以下兩方面的工作: 1.對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的現(xiàn)狀作了比較詳盡的分析。并簡介了常用于信用風(fēng)險管理中的三個計量模型:Logit模型、KMV模型和Creditmetrics模型。 2.構(gòu)建了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險評級的Copula-Bayes模型。并進(jìn)行了實證分析,說明了該模型的可行性和有效性,取得了較好的應(yīng)用成果。為我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理和決策提供了參考依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F832.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2685575