21世紀(jì)以來金融市場的開放程度不斷增強(qiáng),經(jīng)濟(jì)主體之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越來越緊密,金融市場上信用風(fēng)險傳染效應(yīng)的發(fā)生越來越頻繁,給近乎全部市場經(jīng)濟(jì)國家的金融市場和經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了嚴(yán)重沖擊,只研究信用風(fēng)險本身相關(guān)的一系列問題而忽略其傳染性已經(jīng)無法滿足社會各界對信用風(fēng)險管理的要求。其次,信用問題是市場經(jīng)濟(jì)的基石,信用風(fēng)險的傳染會使金融市場信用風(fēng)險的復(fù)雜程度增大,使金融市場信用風(fēng)險的透明度下降,使之相對于傳統(tǒng)的信用風(fēng)險來講,更加難以度量、判定和管理,也會使得銀行危機(jī)甚至是金融危機(jī)更易觸發(fā)。因此,著眼于深刻認(rèn)識和合理管理我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險傳染方面,僅僅考慮某一個經(jīng)濟(jì)主體的信用風(fēng)險已不能順應(yīng)復(fù)雜變化的金融環(huán)境,信用風(fēng)險傳染性的研究已成為社會各界人士關(guān)注的問題。本文主要針對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險傳染效應(yīng)問題展開分析,這一選題將商業(yè)銀行這一對象、信用風(fēng)險傳染這一問題以及傳染效應(yīng)這一方向結(jié)合在一起,是本文創(chuàng)新點(diǎn)之一。其次,本文將Copula方法引入實(shí)證分析,結(jié)合KMV模型做指標(biāo)提煉,并通過對比選取最恰當(dāng)?shù)腃opula函數(shù),最終估計模型參數(shù)、檢驗(yàn)擬合效果,是本文創(chuàng)新點(diǎn)之二�？傊�,本文先對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險傳染效應(yīng)... 

【文章來源】：山西財經(jīng)大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基本框架圖

資料來源：本圖根據(jù)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)貸款總額數(shù)據(jù)由作者繪制圖 3.1 我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)貸款總額趨勢圖（2）不良貸款余額情況。隨著商業(yè)銀行貸款總額的不斷提升，不良貸款余額的變動能很好地說明信用風(fēng)險的實(shí)際情況。如圖 3.2 所示，2007 年以來我國商業(yè)銀行不良貸款總額呈現(xiàn)先降后增的變化趨勢，于 2011 年降至該時間段內(nèi)最低值，此后不斷上升，截至 2016 年年末，不良貸款總額已到達(dá) 15123 億元，遠(yuǎn)高于下降

我國商業(yè)銀行不良貸款總額柱形圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于BP-KMV模型的非上市公司信用風(fēng)險度量[J]. 曾玲玲,潘霄,葉曼.  財會月刊. 2017(18)
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[5]商業(yè)銀行風(fēng)險及其傳染分析——以我國七家重要銀行為研究對象[J]. 黃大禹,陶良虎.  財會月刊. 2016(35)
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[9]基于銀行同業(yè)拆借市場網(wǎng)絡(luò)模型的風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制研究[J]. 周海林,蓋曦,吳鑫育.  財貿(mào)研究. 2015(05)
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博士論文
[1]基于Copula理論的信用風(fēng)險研究[D]. 何海鷹.廈門大學(xué) 2009



本文編號：3242209