本文關(guān)鍵詞：基于GA-KMV模型的商業(yè)銀行貸款定價(jià)研究

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【摘要】：伴隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程的日益推進(jìn)、互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速發(fā)展和民營(yíng)銀行的獲準(zhǔn)籌建,我國(guó)商業(yè)銀行將面臨日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)局面。為了應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)和挑戰(zhàn),商業(yè)銀行必須提高風(fēng)險(xiǎn)管理能力、科學(xué)制定貸款定價(jià)機(jī)制。目前,我國(guó)尚未建立健全的信用評(píng)價(jià)體系,使得商業(yè)銀行制定的貸款價(jià)格與其承受的信用風(fēng)險(xiǎn)并不對(duì)等�？茖W(xué)度量借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)并將其合理地反映到貸款定價(jià)中,對(duì)于商業(yè)銀行有效控制風(fēng)險(xiǎn)、提升貸款定價(jià)能力和應(yīng)對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)局面,都具有重要意義。本文在梳理了貸款定價(jià)的理論研究和應(yīng)用研究的相關(guān)文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn),RORAC模型具有較多的優(yōu)點(diǎn)和較大的發(fā)展?jié)摿η以趪?guó)際金融領(lǐng)域普遍應(yīng)用。在我國(guó)利率市場(chǎng)化趨勢(shì)下,實(shí)施RAROC的條件將逐漸具備,因此本文選擇RAROC定價(jià)模型作為貸款定價(jià)的主要分析框架,分別對(duì)資金成本率、經(jīng)營(yíng)費(fèi)用率、預(yù)期損失率和經(jīng)濟(jì)資本目標(biāo)利潤(rùn)率進(jìn)行探討,特別是對(duì)貸款定價(jià)的核心因素——違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了重點(diǎn)分析和探討。運(yùn)用遺傳算法對(duì)KMV模型中的違約點(diǎn)進(jìn)行了修正,通過最小化對(duì)樣本公司的錯(cuò)判率求得最優(yōu)違約點(diǎn),并通過檢驗(yàn)樣本對(duì)最優(yōu)違約點(diǎn)的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明,新違約點(diǎn)比原KMV模型中的違約點(diǎn)能夠更好地區(qū)分ST公司和非ST公司,通過其計(jì)算得到的違約距離能夠反映上市公司整體的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,因此修正后的模型比較適用于我國(guó)上市公司。最后,通過一個(gè)模擬案例,展示了模型在具體貸款定價(jià)中的應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：貸款定價(jià) 遺傳算法 KMV模型 RORAC定價(jià)
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRCT5-7
• 第一章 前言7-19
• 1.1 研究背景和意義7-9
• 1.2 研究綜述9-16
• 1.2.1 貸款定價(jià)理論研究綜述9-11
• 1.2.2 貸款定價(jià)應(yīng)用研究綜述11-14
• 1.2.3 文獻(xiàn)評(píng)述14-16
• 1.3 論文寫作思路16-18
• 1.4 研究的創(chuàng)新與不足18-19
• 第二章 基于風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益的貸款定價(jià)方法19-31
• 2.1 RAROC貸款定價(jià)模型原理19-21
• 2.2 資金成本率及經(jīng)營(yíng)成本率的確定21-22
• 2.2.1 經(jīng)營(yíng)成本率的確定21
• 2.2.2 資金成本率的確定21-22
• 2.3 預(yù)期損失率的確定22-25
• 2.3.1 信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的推導(dǎo)22-23
• 2.3.2 違約損失率的確定23
• 2.3.3 違約概率的確定23-25
• 2.4 經(jīng)濟(jì)資本目標(biāo)利潤(rùn)率的確定25-29
• 2.5 RAROC貸款定價(jià)在我國(guó)的適用性分析29-31
• 第三章 GA-KMV違約模型構(gòu)建及分析31-55
• 3.1 KMV模型介紹31-36
• 3.2 GA-KMV模型的構(gòu)建36-43
• 3.2.1 遺傳算法介紹36-37
• 3.2.2 GA-KMV模型構(gòu)建37-43
• 3.3 最優(yōu)違約點(diǎn)的求解及分析43-49
• 3.3.1 樣本選擇及數(shù)據(jù)收集43
• 3.3.2 參數(shù)設(shè)定43-44
• 3.3.3 遺傳算法求解結(jié)果及分析44-49
• 3.4 最優(yōu)違約點(diǎn)預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn)49-51
• 3.5 貸款定價(jià)案例分析51-55
• 3.5.1 案例分析方法設(shè)計(jì)51
• 3.5.2 資金成本率與經(jīng)營(yíng)成本率的計(jì)算51-52
• 3.5.3 預(yù)期損失率的計(jì)算52-53
• 3.5.4 經(jīng)濟(jì)資本目標(biāo)利潤(rùn)率的計(jì)算53-54
• 3.5.5 貸款利率的計(jì)算54-55
• 第四章 總結(jié)與展望55-58
• 4.1 本文的主要研究成果55-56
• 4.2 可行性及約束因素56-57
• 4.3 后續(xù)研究展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄A MATLAB計(jì)算代碼62-64
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文目錄64-65

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 鄧超;敖宏;胡威;王翔;;基于關(guān)系型貸款的大銀行對(duì)小企業(yè)的貸款定價(jià)研究[J];經(jīng)濟(jì)研究;2010年02期

2 鄭立平,郝忠孝;遺傳算法理論綜述[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2003年21期

3 張曉玫;潘玲;;我國(guó)銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)關(guān)系型貸款[J];金融研究;2013年06期

4 張玲;劉澄;;KMV模型在中國(guó)應(yīng)用的參數(shù)修正——一個(gè)文獻(xiàn)綜述[J];海南金融;2013年10期

5 盛軍;科學(xué)的貸款定價(jià)方法——RAROC定價(jià)法[J];上海金融;2000年07期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 孫江濤;基于修正KMV模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D];江南大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：576390