【摘要】： 金融機構的風險管理狀況不僅對銀行自身的生存與發(fā)展至關重要,而且關系到整個社會經(jīng)濟的安全與穩(wěn)定,當前的金融海嘯足以說明這一點。商業(yè)銀行構建有效的風險管理模型既是企業(yè)發(fā)展、提高銀行核心競爭力的需要,也是監(jiān)管部門的監(jiān)管要求,巴塞爾新資本協(xié)議明確提出大型的國際化商業(yè)銀行應逐步建立自己的內(nèi)部模型。 信用組合是商業(yè)銀行資產(chǎn)的主體,信用風險管理是銀行風險管理最重要的內(nèi)容。然而,由于信用風險的特殊性,信用組合風險建模非常困難:信用風險收益或損失分布是非正態(tài)的,不但用正態(tài)分布難以擬合,就是用其它的有偏分布也難以較好的近似,違約事件是非連續(xù)的、離散的概率事件,加之相關性、違約損失的易變性等要素,最終的損失分布可能非常怪異;信用風險要素本身的復雜性,暴露的不確定性、收益和損失的非線性、回收率的動態(tài)性等都使問題變得相當復雜;信用組合資產(chǎn)數(shù)目巨大,數(shù)學上的多元性,高維積分無法實現(xiàn);同時也存在信用管理數(shù)據(jù)的缺失、極端事件數(shù)據(jù)稀少�；谝陨弦蛩�,信用組合風險建模用解析方法很難完成,只能使用模擬方法。因此我們構建基于蒙特卡羅模擬技術的商業(yè)銀行信用組合的度量框架。 構建了一個基于蒙特卡洛模擬技術的信貸組合管理模型。模型能夠產(chǎn)生組合的損失分布,并計算不同置信水平上的風險值(VaR)和期望短缺(ES)。模型中回收率為隨機抽樣,并采用了更具靈活性與現(xiàn)實性的雙峰分布。模型中采用了多種與實際銀行業(yè)務相適應的不同信用品質(zhì)的信貸組合,同時也對貸款承諾等隨機暴露形式進行了探討。模型使用了混合分布抽樣,移動窗口等技術,也采用了重要性抽樣、低差異序列等現(xiàn)代蒙特卡洛模擬技術。 模型既可生產(chǎn)單純違約造成的損失分布,也可生產(chǎn)考慮信用遷移風險的價值分布,并對不同信用組合進行兩種方法計算的風險進行比較。我們也把模型的計算結果和新巴塞爾資本協(xié)議中的標準法和初級IRB法計算的資本要求進行了比較。我們發(fā)現(xiàn)使用內(nèi)部模型在高品質(zhì)信用的條件下可以節(jié)約銀行資本,實現(xiàn)資本套利;而低信用品質(zhì)組合做不到這一點,模型計算的經(jīng)濟資本高于根據(jù)協(xié)議計算的監(jiān)管資本。這也說明巴塞爾委員會的政策導向,鼓勵大型的活躍銀行采用內(nèi)部模型法,同時引導這些銀行放貸于高信用品質(zhì)的信貸客戶。 引入隨機利率和隨機信用價差將模型擴展。使模型集成處理信用風險和利率風險。模型的構建同時使用了結構型信用風險模型和簡化型信用風險模型。通過的模擬框架對信用組合的相關性、利率對風險的敏感性進行了模擬與分析,相關的結論對資產(chǎn)組合的構建和風險管理都具有重要意義。我們發(fā)現(xiàn),利差風險和利率風險是很重要的因素,尤其是高信用品質(zhì)的金融工具利率風險和利差風險更加重要,而且在大組合條件下也不能被分散化。 在以上模型的基礎上構建集成的壓力測試框架。提出新的抗壓能力度量指標,用來衡量組合抵御極端狀況風險的能力。壓力測試能夠用來測量設定的意外事件發(fā)生所導致的風險因素變化給金融機構帶來的潛在影響,這對當前金融海嘯的經(jīng)濟背景下的我國銀行業(yè)非常有意義。首先,進行了單一因素的壓力測試,分別對信用惡化、違約損失率劇增、相關性明顯增強三種壓力情境進行了壓力測試。接下來,又進行了集成壓力測試,同時考慮了上述三種壓力條件同時發(fā)生的情境下的不同品質(zhì)信用組合的抗壓情況。壓力測試框架采用混合分布進行壓力測試;使用了馬爾科夫機制轉(zhuǎn)換模型; 最后討論了信用評級的評級方法。信用評級是本模型的基礎,因此評級的可靠性非常重要,但實際的信用級別又無法觀察,因此我們提出了基于蒙特卡羅模擬的評級評級方法,給出了的四個評估評級系統(tǒng)的度量指標,并驗證了Bootstrap方法的有效性;最后,將上述方法用于實際模型的評估和改進。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：F224;F830
【圖文】：

從圖 3-1 中可見，信用組合損失分布呈現(xiàn)不對稱的“偏峰厚尾”人通常不違約；但一旦違約，其損失將非常大。在實際分布中體小概率，而小損失對應大概率，這與違約為稀有事件的本質(zhì)是相為，信用資產(chǎn)之間多為非完全的正相關，一般不可能為負相關，大，其損失都不能被完全分散化，組合內(nèi)總存在發(fā)生概率較大的率較小的巨額損失。另外，相比于正態(tài)分布，信用組合損失分布較慢，就是說信用組合實際發(fā)生大損失的概率要大于假設為正態(tài)同損失值的概率，即所謂的“厚尾”現(xiàn)象。另外，圖 3-1 也顯示了組合損失分布與資本補償?shù)年P系。從圖中條豎線代表發(fā)生概率最大的損失，左邊第二條豎線表示預期損失，這說明組合經(jīng)常發(fā)生的損失小于預期損失；第二條豎線與右邊離表示由組合損失的標準差確定的意外損失，而第三條豎線表示受險價值VaR 。第二與第三條豎線之間的數(shù)值代表銀行為緩沖意所必須持有的經(jīng)濟資本，在數(shù)值上等于組合意外損失與資本乘子商業(yè)銀行信用組合的損失分布分為三個部分：

不同評級之間的遷移

【引證文獻】

相關碩士學位論文 前2條

1 彭澤禹;我國商業(yè)銀行信用風險管理研究[D];財政部財政科學研究所;2011年

2 蔡俏敏;E公司應收賬款管理研究[D];上海交通大學;2012年

本文編號：2731378