商業(yè)銀行的風險度量和管理研究,是對整個世界經(jīng)濟的保駕護航,美國在2007年爆發(fā)的次貸危機,沖擊了全球金融市場,這場席卷全球的金融危機,本質(zhì)上就是風險度量和管理的失控。商業(yè)銀行系統(tǒng)不僅在我國,在全球都是是支撐經(jīng)濟發(fā)展的重要柱石,是幫助企業(yè)實現(xiàn)金融需求健康發(fā)展的必要條件。大量實證表明,在發(fā)展中國家,金融和經(jīng)濟增長相輔相成,呈正相關(guān)關(guān)系。2007年世界經(jīng)濟因次債危機引發(fā)的全球性金融危機損失巨大,從多層面解讀后,其根源即為風險管理和度量的失控。在這場全球性的金融危機當中,我國政府和商業(yè)銀行也都迅速反應(yīng),2008年,我國開始實行寬松的貨幣政策,信貸業(yè)務(wù)的投放速度和力度都有所加大;著重關(guān)注商業(yè)銀行的風險度量和管理研究,特別是對信用風險的識別與控制,更是風險商業(yè)一行風險管理的重中之重。為更好應(yīng)對金融危機,我國在2008年11月實施了適度寬松的貨幣政策,提高社會融資總額,加快信貸投放,導(dǎo)致風險隱患集聚。加強銀行業(yè)風險管理,尤其是度量和識別、控制與化解各種風險,是當前金融監(jiān)管的重中之重。國際銀行監(jiān)管機構(gòu)也對此次金融危機做出反應(yīng),2010年出臺的《巴塞爾資本協(xié)議Ⅲ》對商業(yè)銀行的風險管控的要求更加喜之嚴格,對資本和流動性監(jiān)管標準提出了更高的標準要求。巴塞爾協(xié)議Ⅲ也在我國開始逐步實施,以新巴塞爾協(xié)議作為我國商業(yè)銀行風險管理的標準,截至2017年,我國已經(jīng)開始推行宏觀審慎監(jiān)管制度。因此,深入研究新協(xié)議的相關(guān)內(nèi)容,分析新協(xié)議對我國商業(yè)銀行風險管理的影響及如何適應(yīng)新協(xié)議就成為了當務(wù)之急。1974年,巴塞爾協(xié)議通過十國集團中央銀行行長倡議,在巴塞爾成立。新的《巴塞爾協(xié)議》在資本和流動性監(jiān)管方面拿出了更為嚴格的標準,對加強銀行風險控制提高了重視程度。作為協(xié)議國成員,我行在2017年實施宏觀審慎監(jiān)管制度,全面推行新協(xié)議。我國作為巴塞爾協(xié)議的成員國,也根據(jù)巴塞爾協(xié)議作為我國商業(yè)銀行風險管理的指導(dǎo)性原則,目前,我國商業(yè)銀行正在逐步落實巴塞爾協(xié)議Ⅲ(即新巴塞爾協(xié)議),因此,更好地學(xué)習研究巴塞爾協(xié)議以及將其中核心內(nèi)容與我國商業(yè)銀行風險管理有機結(jié)合,對我國商業(yè)銀行的穩(wěn)步發(fā)展,金融市場的安全蓬勃,有著重要意義。論文以《巴塞爾資本協(xié)議Ⅲ》為導(dǎo)向,對我國商業(yè)銀行風險管理的現(xiàn)狀與歷史演變,分析我國商業(yè)銀行風險管理工具,監(jiān)管政策和存在問題的基礎(chǔ)上,深入研究商業(yè)銀行對加強風險管控的方式方法,最后對我國商業(yè)銀行風險管理提出幾點改進意見和政策建議。從整體框架來講,本篇論文對我國商業(yè)銀行風險管理相關(guān)問題的分析共包括七個章節(jié)的內(nèi)容,每章之間的安排邏輯和具體研究內(nèi)容如下:第一章是引言部分,本章對我國商業(yè)銀行當前面臨的風險狀況以及各家銀行風險管理現(xiàn)狀分析概括,并由此介紹了本論文的研究背景以及研究意義,進而對研究思路和研究方法加以總體的概括性介紹。同時,梳理了本論文研究的多項問題的文獻綜述。第二章對商業(yè)銀行各類風險的成因、分類以及來源進行詳細介紹分析,為本論文研究的問題打好基礎(chǔ),為后面幾章內(nèi)容進行鋪墊。第三章綜合考慮不同的社會環(huán)境、國家政策和國際局勢等多項因素,國內(nèi)商業(yè)銀行風險管理工作在不同時期體現(xiàn)出了一定的側(cè)重差異。改革開放之后,我國金融逐步與國際接軌,商業(yè)銀行也在日益激烈的競爭環(huán)境中逐步轉(zhuǎn)型,發(fā)展進度可以劃分為三個階段:改革開放初期(1979-1999),世貿(mào)組織時期(2000-2007)和新巴塞爾協(xié)議時期(2008至今)。本篇論文在第三章介紹了改革開放初期(1979-1999),世貿(mào)組織時期(2000-2007)和新巴塞爾協(xié)議時期(2008至今)三個時期政府、監(jiān)管機構(gòu)再到商業(yè)銀行自身建立健全風險管理組織架構(gòu)方面做出的工作。第四章介紹了巴塞爾協(xié)議的發(fā)展進程,以及對商業(yè)銀行的風險管理要求的不斷推進;分析了我國商業(yè)銀行在巴塞爾協(xié)議下的不斷進步。第四章重點分析了新巴塞爾資本協(xié)議的基本內(nèi)容,并詳細闡述了我國商業(yè)銀行風險管理現(xiàn)狀與巴塞爾協(xié)議要求之間的種種差距,構(gòu)建Z-score模型對我國商業(yè)銀行的執(zhí)行情況進行客觀分析。第五章筆者還對VaR的計算和應(yīng)用進行了創(chuàng)新改良,利用倒向隨機微分方程將VaR值過渡到一個g-VaR的取值區(qū)間;并且構(gòu)建了夏普比率模型、RAROC模型、指數(shù)加權(quán)平均指數(shù)模型對我國商業(yè)銀行風險管理狀況進行實證分析。對相關(guān)計量方法的優(yōu)缺點進行歸納總結(jié),為下一步理論模型的優(yōu)化提出方向。同時,也對商業(yè)銀行風險度量的結(jié)果進行原因分析,找到了提升銀行風險管理方法的具體辦法,形成了一個有效的風險度量和管理方法。第六章系統(tǒng)闡述了在新時期我國監(jiān)管部門針對我國商業(yè)銀行的特點特色,對銀行風險管控提出了不同的監(jiān)管要求,筆者對我國監(jiān)管部門管理的特殊性、監(jiān)管機制的特殊性以及我國商業(yè)銀行風險管理指標體系進行了梳理,并分析了現(xiàn)有體系存在的共性及個性問題,為論文最終提出的政策建議提供理論準備。第七章基于KMV模型,選取5個行業(yè)的20家上市公司(ST和非ST公司各10家)組成樣本,運用KMV模型計算樣本企業(yè)違約概率,分析比較ST公司與非ST公司的信用狀況差異,對比不同行業(yè)、不同企業(yè)規(guī)模間違約距離差異,研究發(fā)現(xiàn)了 ST公司的平均違約距離均小于非ST平均違約距離,第二產(chǎn)業(yè)的平均違約距離最小。從而印證了 KMV模型在運用于銀行單筆信用風險度量的實際操作中有較強的適用性。此外,通過研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)因素對違約距離帶來的影響更大,因此產(chǎn)業(yè)因素對我國上市公司金融風險的影響更大,企業(yè)因素對風險的影響較小。最后一章是結(jié)論與建議。本篇論文的研究結(jié)果主要體現(xiàn)在三個方面,一是通過相關(guān)知識的梳理對我國現(xiàn)行風險度量和管理制度進行了詳細分析,并對當前存在的問題與不足進行了系統(tǒng)的歸納與總結(jié)。二是理論創(chuàng)新方面,利用倒向隨機微分方程的g期望理論推導(dǎo)出了 g-VaR,將過去的單一 VaR值改進成了一個取值區(qū)間[a1,a2],大大拓寬了 VaR的使用范圍和靈活度。三是在信用風險度量方面,通過構(gòu)建針對不同計量模型的股票績效與排名,并對其中多個計量模型的度量方法進行的理論研究,利用我國上市銀行相關(guān)數(shù)據(jù),Z-score、指數(shù)加權(quán)移動平均模型、風險調(diào)整資產(chǎn)模型等模型,對我國商業(yè)銀行風險狀況狀況進行實證分析。本篇論文的創(chuàng)新點包括以下幾個方面:一是對VaR理論的研究創(chuàng)新,不再將VaR當成一個簡單的數(shù)值,而是使用g期望理論對VaR進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)和變換,得到一個g-VaR值的取值區(qū)間。只要商業(yè)銀行根據(jù)自身情況計算得到的g-VaR值落在區(qū)間之內(nèi),我們就可以認為是合理的。二是在基于Z-score指數(shù)模型對商業(yè)銀行的巴塞爾資本協(xié)議執(zhí)行情況進行量化分析,并將分析結(jié)果與當期經(jīng)濟運行情況、信貸政策進行比對驗證。三是利用KMV模型對商業(yè)銀行單筆貸款違約率進行度量,研究發(fā)現(xiàn)了 ST公司違約可能性更大,金融風險高。同時,由于上市公司所處的行業(yè)不同,其信用狀況也必然會有所差異,同時,上市公司信用狀況與宏觀經(jīng)濟走勢呈同向發(fā)展趨勢。四是使用RAROC模型對我國商業(yè)銀行整體風險管理狀況進行分析,指出RAROC指標是反映銀行業(yè)務(wù)發(fā)展與風險控制內(nèi)在統(tǒng)一的衡量指標之一,為商業(yè)銀行科學(xué)測算和防范風險提供一種全新的、先進的風險管理指標體系,并提出商業(yè)銀行整體運行狀況的業(yè)務(wù)建議。本文的不足之處主要有以下幾個方面:第一,本文雖然對VaR的取值范圍由一個數(shù)值推廣到了一個取值區(qū)間,但是不可否認的是,筆者只給出了數(shù)學(xué)推導(dǎo),并沒有實證支撐,今后應(yīng)選取適當數(shù)據(jù)進行分析研究。第二,在基于KMV模型,由于樣本選取條件設(shè)定方式的限制,選取的樣本公司數(shù)量偏少,不能對所有行業(yè)展開廣泛深入的研究。第三,EWMA模型的RAROC和VaR的實證研究中,提供了一個計算模型,使用的衰減因子為固定值,對衰減因子的優(yōu)化計算仍需進一步的研究分析。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.33
【部分圖文】：

因為銀行產(chǎn)品的滲透率低，中小企業(yè)和家庭的銀行信貸較少，分別占貸??款總額的２４％和２２％。第二，我國經(jīng)濟仍在轉(zhuǎn)型當中，四大國有商業(yè)銀行依舊占??有最大資產(chǎn)規(guī)模，圖３．１總結(jié)了我國截止２０１７年６月的部分商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模。??不難看出，四大行相較于其他商業(yè)銀行在規(guī)模上有絕對的優(yōu)勢。??我國商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模（萬億）??３０?．．．ｒ?卜一—一－??????????２５??????????????２０?ｉ?ｆ?■?§－－?｜－?．－－－－?｜???ｍ??｜｜???１０?．．??：我國商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模??：ｉｌｌｊｘｔｔｌｉｘｎ?（力億）??圖３．?１我國商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模??１９??

山東大學(xué)博士學(xué)位論文??如圖３．２所示，截止２０１６年底，我國銀行業(yè)共有國家開發(fā)銀行１家，政策??性銀行２家，大型商業(yè)銀行５家，股份制商業(yè)銀行１２家，城市商業(yè)銀行１３４家，??農(nóng)村商業(yè)銀行１，１１４家，民營銀行８家，農(nóng)村合作銀行４０家。可見，商業(yè)銀行??已經(jīng)成為了我國銀行體系內(nèi)的重要組成部分。商業(yè)銀行對風險的管理控制能力，??直接影響到我國金融體系的穩(wěn)定和繁榮，以及國民經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。??＇?Ｋ；?＾?＿國豕開發(fā)銀仃??Ｉ?＇?顏政策性銀行??ｂ大型細艮行??ｉ?■?－?�。粒叽笮蜕虡I(yè)銀行??背’?＇?�！蔂枺撸海ヒ裕�?城市商業(yè)銀行??嫌獲行??，農(nóng)村合作銀行??霉錢織參餐??圖３．２我國商業(yè)銀行構(gòu)成??近年來，學(xué)術(shù)界關(guān)于商業(yè)銀行風險管理的研究繁多，且針對風險計量原理和??模型研宄尤其熱烈。然而，對于商業(yè)銀行風險管理歷史回顧的研宄卻乏人問津。??這是由于我國眾多中小商業(yè)銀行還處于發(fā)展初期

易萎縮嚴重，復(fù)蘇乏力，上海交通銀行首席經(jīng)濟學(xué)家連平預(yù)計，２０１７年，我國??出口增速或?qū)⒈３郑保プ笥业牡退僭鲩L。為了更直觀的觀察，筆者將以上信息繪??制成圖３．１。??１６００００???—一一－?－—－?—一一??４０．００％??Ｉ?３０．５０％?ｌ４３８８４１Ａ１１ｆｉ７??…咖：?１３７１３１?賴?１４１１６７??丄?４ｕｕｕｕ?—?：?１２９３５９?－ｉｆ?；?１３８４０９?３０?００％??２０．７０％?Ｉ?＼?１２３２４１?Ｖ．＇?ｊ??１２００００?＊４．－——－———？—－￣￣￣—?，?；?ｙｉｆ?－?－?－＾９?—?－?ｔ?＇Ｈ％?ｉ??＼?１００３９５?１０７０２?■?：?２０－００％??１０００００?９３６２７??／?８２０３０?１＾＾％＇?６．０Ｄ％?｜?Ｊ?圍卜?１０．００％??８００００??７－２〇％?，ｏｏ％?—?■２－〇〇％?〇．〇〇％??Ｉ?６〇０００?Ｉ?｜?＇?１?＼?？?＇?〇?｜??４００００?－１０．００％?ｊ??：２００００?１?－２０．００％?Ｉ??（ｌ＿＿＿?畫＿曬＿＿＿１?丨?Ｉ??０?１?１ｊ?�！冢�，?￣３０?００％??２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１４?２０１５?２０１６??ｖＭ貨物出口總值??ｊ?＿逢＿名乂增長速度??圖３．３我國出口增速??第三
【參考文獻】

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1 潘睿;;我國上市企業(yè)基于KMV模型的實證研究[J];煙臺大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2017年04期

2 代軍勛;陶春喜;;資本和流動性雙重約束下的商業(yè)銀行風險承擔[J];統(tǒng)計研究;2016年12期

3 代軍勛;海米提·瓦哈甫;;資本約束、銀行特質(zhì)性與貨幣政策敏感性——基于中國銀行業(yè)的實證[J];國際金融研究;2014年08期

4 張鵬;張逸菲;;完全市場情況下多階段均值-VaR投資組合優(yōu)化[J];武漢科技大學(xué)學(xué)報;2014年04期

5 杜欣欣;楊有振;;商業(yè)銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型:風險和路徑選擇[J];統(tǒng)計與決策;2014年08期

6 周凱;袁媛;;商業(yè)銀行動態(tài)流動性風險壓力測試應(yīng)用研究[J];審計與經(jīng)濟研究;2014年03期

7 印凡成;陳瑞冰;黃健元;;基于均值-VaR-熵的證券投資組合應(yīng)用研究[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué));2013年03期

8 巴曙松;金玲玲;朱元倩;;巴塞爾Ⅲ下市場風險資本框架的改革及中國商業(yè)銀行的應(yīng)用[J];金融發(fā)展研究;2013年01期

9 張宇婧;;我國商業(yè)銀行風險管理研究[J];區(qū)域金融研究;2013年01期

10 曾艷姍;李仲飛;;基于粒子群優(yōu)化算法的均值-VaR投資組合選擇[J];中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年06期

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1 馮建友;現(xiàn)代信用風險管理模型的發(fā)展與比較研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

2 李興法;信用風險理論、模型及應(yīng)用研究[D];東北財經(jīng)大學(xué);2007年

本文編號：2894351