我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險評估研究
發(fā)布時間:2020-07-31 18:48
【摘要】:本文以我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險為主要研究對象,以加強(qiáng)我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的管理為主要目標(biāo),在研究了國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,初步了解我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險測度的現(xiàn)狀和趨勢,對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進(jìn)行了綜合評估。為了更好的剖析商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的成因有必要對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進(jìn)行評估,規(guī)避銀行經(jīng)營風(fēng)險,利于銀行健康發(fā)展。本文以我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險為研究對象,綜合定性分析和定量分析的研究方法。首先,在定性研究過程中,對本研究所涉及的商業(yè)銀行流動性風(fēng)險及管理相關(guān)概念進(jìn)行界定,對本研究國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及本文涉及的相關(guān)理論進(jìn)行闡述。同時對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進(jìn)行綜合評估,包括對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的監(jiān)管指標(biāo)進(jìn)行闡述,基于此對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并對影響我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的因素進(jìn)行分析。其次,在定量研究過程中,對我國商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險進(jìn)行量化研究,將VaR模型引入到我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的度量中,通過正態(tài)性檢驗(yàn)、隨機(jī)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)對VaR模型的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),驗(yàn)證了VaR模型在度量商業(yè)銀行流動性風(fēng)險中的適用性。同時利用并構(gòu)建了GARCH族模型來反映我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的波動趨勢。最后,針對本文定性研究和定量研究結(jié)果,提出應(yīng)對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的對策建議,希望本文的定性分析和定量研究可以為我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的發(fā)展提供參考依據(jù)。我國商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險受多重因素影響,而對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的監(jiān)管既需要監(jiān)管部門負(fù)責(zé)任,也需要銀行自身提高應(yīng)對流動性風(fēng)險的能力。只有二者相互配合,才能有效改善我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險現(xiàn)狀。通過研究,在對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進(jìn)行防范與降低方面得出的結(jié)論為:加強(qiáng)對流動性風(fēng)險的宏觀審慎監(jiān)管;進(jìn)一步樹立全面風(fēng)險管理的理念;提高商業(yè)銀行信貸質(zhì)量;改善商業(yè)銀行負(fù)債結(jié)構(gòu);建立完善的流動性指標(biāo)衡量體系;建立有效的風(fēng)險預(yù)警機(jī)制。
【學(xué)位授予單位】:東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F832.33
【圖文】:
013年至2017年各極度我國商業(yè)銀行流動性比例數(shù)據(jù)來源:根據(jù)中國商業(yè)銀行統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)整理而得
商業(yè)銀行2013年至2017年各季度超額備付金率
圖 3.3 2013 年至 2016 年各月銀行隔夜拆解率月平均加權(quán)值數(shù)據(jù)來源:根據(jù)中國商業(yè)銀行統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)整理而得 3.3 所示,在 2013 年至 2014 年,各月銀行隔夜拆借率月平均加權(quán)值的算在 3.17%水平。2015 年至 2016 年,各月銀行隔夜拆借率月平均加權(quán)值的
本文編號:2776858
【學(xué)位授予單位】:東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F832.33
【圖文】:
013年至2017年各極度我國商業(yè)銀行流動性比例數(shù)據(jù)來源:根據(jù)中國商業(yè)銀行統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)整理而得
商業(yè)銀行2013年至2017年各季度超額備付金率
圖 3.3 2013 年至 2016 年各月銀行隔夜拆解率月平均加權(quán)值數(shù)據(jù)來源:根據(jù)中國商業(yè)銀行統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)整理而得 3.3 所示,在 2013 年至 2014 年,各月銀行隔夜拆借率月平均加權(quán)值的算在 3.17%水平。2015 年至 2016 年,各月銀行隔夜拆借率月平均加權(quán)值的
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前7條
1 樓文龍;;利率市場化進(jìn)程中的商業(yè)銀行流動性管理[J];金融論壇;2015年09期
2 廉永輝;張琳;;流動性沖擊、銀行結(jié)構(gòu)流動性和信貸供給[J];國際金融研究;2015年04期
3 何青青;陳藝璇;曹前進(jìn);;商業(yè)銀行資本結(jié)構(gòu)對流動性創(chuàng)造的影響[J];金融論壇;2015年03期
4 梁麗麗;;同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)緩解了商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險嗎?——基于213家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J];南方金融;2015年01期
5 王國志;劉艷梅;;中國上市商業(yè)銀行流動性風(fēng)險影響因素實(shí)證研究[J];燕山大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2014年03期
6 周凱;袁媛;;商業(yè)銀行動態(tài)流動性風(fēng)險壓力測試應(yīng)用研究[J];審計與經(jīng)濟(jì)研究;2014年03期
7 姜毅;;淺析國際財務(wù)報告準(zhǔn)則第9號的改進(jìn)和影響[J];財會學(xué)習(xí);2010年07期
本文編號:2776858
本文鏈接:http://sikaile.net/jingjilunwen/huobiyinxinglunwen/2776858.html
最近更新
教材專著