如何避免系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)金融穩(wěn)定,一直是我國(guó)金融監(jiān)管最為重視的問(wèn)題之一。本文以我國(guó)上市商業(yè)銀行會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探索從商業(yè)銀行自身資本結(jié)構(gòu)、盈利能力、收益質(zhì)量、專項(xiàng)指標(biāo)四個(gè)維度建立Lasso模型,科學(xué)選擇評(píng)估指標(biāo)體系,構(gòu)建我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并與全變量回歸模型和逐步回歸模型進(jìn)行比較。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),相對(duì)于全變量回歸模型和逐步回歸模型,Lasso模型更能抓住商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,而且模型穩(wěn)健性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也更高。研究結(jié)論為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理和防控提供了新的管理思路與實(shí)際指導(dǎo)作用。 

【文章來(lái)源】：金融會(huì)計(jì). 2020,(09)

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

2012年至2017年我國(guó)不同類型商業(yè)銀行不良貸款率

為全面研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,我們以商業(yè)銀行會(huì)計(jì)報(bào)表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在充分研究現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建資本結(jié)構(gòu)、盈利能力、收益質(zhì)量及銀行專項(xiàng)指標(biāo)四個(gè)維度的系統(tǒng)分析框架,如圖3所示。資本結(jié)構(gòu)維度包括資產(chǎn)負(fù)債率和權(quán)益乘數(shù)2個(gè)指標(biāo),主要用于衡量長(zhǎng)期償債能力。

利用R軟件中的Glmnet程序包進(jìn)行Lasso模型分析。隨著調(diào)和參數(shù) 取值的變化,模型的壓縮程度也會(huì)變化,即不同的 值會(huì)影響選擇出不同的變量數(shù)目。圖4顯示隨著 值的變化,24個(gè)變量系數(shù)的變化。隨著 值變大,部分變量的系數(shù)趨向于0,模型中包含的自變量個(gè)數(shù)隨之減少。若選取較小的 值,模型包含的變量多,變量間容易受多重共線性的影響,使得模型復(fù)雜而且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不高。若選取較大的 值,模型包含的變量少,可能忽略某些變量,使得預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度受影響。我們通過(guò)廣義交叉驗(yàn)證來(lái)確定最佳的 值,廣義交叉驗(yàn)證結(jié)果如圖5所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與評(píng)價(jià)研究[D]. 皇甫秀顏.廈門大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3286840