發(fā)布時(shí)間：2017-07-13 22:15

  本文關(guān)鍵詞：基于SVAR模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試研究

  更多相關(guān)文章： 商業(yè)銀行 SVAR模型 信用風(fēng)險(xiǎn) 壓力測(cè)試

【摘要】：隨著金融自由化、全球化和金融創(chuàng)新的發(fā)展,風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境日益復(fù)雜,行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,銀行面臨著更大的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此,如何及時(shí)有效地管理控制商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前國(guó)際金融界極為關(guān)注的重要課題。尤其是2008年全球性金融危機(jī)的爆發(fā),更引發(fā)了人們對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理模式及方法的思考。壓力測(cè)試作為一種前瞻性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具,能夠估計(jì)出極端宏觀但客觀存在的經(jīng)濟(jì)因素沖擊下經(jīng)濟(jì)的損失,逐漸被國(guó)際銀行業(yè)乃至整個(gè)金融業(yè)廣泛運(yùn)用,已經(jīng)成為了重要風(fēng)險(xiǎn)管理手段。國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行正面臨著加速市場(chǎng)改革步伐和轉(zhuǎn)型發(fā)展的挑戰(zhàn),各監(jiān)管機(jī)構(gòu)及銀行自身也非常重視對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的管理。因此,深入研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試,對(duì)我國(guó)評(píng)估商業(yè)銀行穩(wěn)定性,預(yù)防和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建我國(guó)商業(yè)銀行全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。論文在深入分析商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和壓力測(cè)試?yán)碚摰幕A(chǔ)上,比較了目前國(guó)際上普遍使用的四種商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試方法,結(jié)合現(xiàn)階段我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和金融體系的特點(diǎn),選擇SVAR模型(結(jié)構(gòu)向量自回歸模型)來(lái)構(gòu)建我國(guó)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的壓力測(cè)試模型,對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析。然后根據(jù)歷史情景法、情景假設(shè)法設(shè)定壓力測(cè)試情景,對(duì)名義GDP增長(zhǎng)率和一至三年期貸款利率施加不同程度沖擊作用,借助壓力測(cè)試模型評(píng)估并預(yù)測(cè)出我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率的變化情況。同時(shí),測(cè)算出商業(yè)銀行的整體貸款損失,并與其貸款損失準(zhǔn)備金對(duì)比。實(shí)證結(jié)果表明,一至三年期流動(dòng)資金貸款利率、名義國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與匯率對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率有著顯著影響,其中一至三年期貸款利率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與商業(yè)銀行不良貸款率之間成正向變動(dòng)關(guān)系,名義國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行不良貸款率之間成反向變動(dòng)關(guān)系,符合客觀經(jīng)濟(jì)情況。說(shuō)明了SVAR模型在我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究中具有有效性和適用性。當(dāng)我國(guó)名義GDP增長(zhǎng)率和一至三年期貸款利率受到?jīng)_擊時(shí),商業(yè)銀行的不良貸款率將會(huì)隨著名義GDP增長(zhǎng)率的下降和一至三年期貸款利率的上升而顯著上升,同時(shí)貸款減值準(zhǔn)備金無(wú)法吸收不良貸款的損失。在此基礎(chǔ)之上,從信用風(fēng)險(xiǎn)管理和壓力測(cè)試運(yùn)用兩個(gè)方面針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)提出相應(yīng)建議,這些建設(shè)包括提高商業(yè)銀行防御風(fēng)險(xiǎn)的能力,加強(qiáng)對(duì)銀行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管力度,建立健全壓力測(cè)試相關(guān)制度規(guī)范、構(gòu)建與我國(guó)國(guó)情相適應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)宏觀壓力測(cè)試體系、確保信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試的有效實(shí)施。
【關(guān)鍵詞】：商業(yè)銀行 SVAR模型 信用風(fēng)險(xiǎn) 壓力測(cè)試
【學(xué)位授予單位】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.2
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 國(guó)外研究情況10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述11-12
• 1.3 研究方法及基本框架12-13
• 1.3.1 研究方法12
• 1.3.2 基本框架12-13
• 1.4 創(chuàng)新與不足13-14
• 1.4.1 創(chuàng)新之處13
• 1.4.2 不足之處13-14
• 2 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和壓力測(cè)試?yán)碚?/span>14-20
• 2.1 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)理論14-16
• 2.1.1 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的定義14
• 2.1.2 信用風(fēng)險(xiǎn)的特征14-15
• 2.1.3 信用風(fēng)險(xiǎn)的度量15-16
• 2.2 壓力測(cè)試概述16-20
• 2.2.1 壓力測(cè)試定義16-17
• 2.2.2 壓力測(cè)試基本方法17-18
• 2.2.3 壓力測(cè)試的主要步驟18-20
• 3 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試方法及選擇20-26
• 3.1 信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試模型介紹20-23
• 3.1.1 Credit Metrics(信用度量)模型20-21
• 3.1.2 信用風(fēng)險(xiǎn)附加度量模型(Credit Risk+模型)21
• 3.1.3 KMV模型21-22
• 3.1.4 Credit Portfolio View(信貸組合)模型22-23
• 3.2 信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試模型比較23-26
• 3.2.1 Credit Metrics模型的優(yōu)缺點(diǎn)分析23
• 3.2.2 Credit Risk+模型的優(yōu)缺點(diǎn)分析23-24
• 3.2.3 KMV模型的優(yōu)缺點(diǎn)分析24
• 3.2.4 Credit Portfolio View模型的優(yōu)缺點(diǎn)分析24-26
• 4 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試實(shí)證分析26-40
• 4.1 SVAR模型的原理26-27
• 4.2 模型的參數(shù)估計(jì)27-35
• 4.2.1 變量選取和數(shù)據(jù)處理27-30
• 4.2.2 不良貸款率壓力測(cè)試回歸模型的參數(shù)估計(jì)30-32
• 4.2.3 壓力測(cè)試SVAR模型參數(shù)估計(jì)32-35
• 4.3 壓力測(cè)試情景設(shè)計(jì)35-37
• 4.3.1 一至三年期貸款利率情景分析35-36
• 4.3.2 國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率情景分析36-37
• 4.4 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試結(jié)果與分析37-40
• 5 結(jié)論與建議40-43
• 5.1 主要研究結(jié)論40
• 5.2 相關(guān)政策建議40-43
• 5.2.1 提升商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防御能力的相關(guān)建議41-42
• 5.2.2 關(guān)于壓力測(cè)試的相關(guān)建議42-43
• 參考文獻(xiàn)43-47
• 致謝47-48
• 作者簡(jiǎn)介48
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文48

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：538597