自上世紀90年代后期以來,信用風險管理成為風險管理中最關鍵、最具挑戰(zhàn)性的因素。商業(yè)銀行在經(jīng)營中承擔著越來越高的信用風險,如何防范與化解信用風險已經(jīng)成為我國業(yè)界討論的熱點問題。伴隨著中國加入WTO,成為國際經(jīng)濟金融循環(huán)體系中日益活躍的一員,中國商業(yè)銀行只有盡快建立與國際接軌的信用風險體系才能在國際競爭中增強競爭力,實現(xiàn)持續(xù)、健康、穩(wěn)定發(fā)展。信用評級是信用風險管理的基石。信用評級是指對可能引起貸款風險的因素進行定性分析、定量計算,以測量借款人的違約概率（PD）、違約損失率（EAD）,為貸款決策和風險管理提供依據(jù)。信用評級是風險度量的基礎,沒有信用評級就沒有真正意義上的風險管理。本文分別采用Fisher判別分析和Logistic回歸的方法建立違約概率統(tǒng)計模型,引入信息熵的概念,給出信息量的介紹,并通過信息量的大小來選取財務指標,結(jié)合某商業(yè)銀行的真實數(shù)據(jù)來估計企業(yè)違約概率。利用兩種模型檢驗方法,分別為ROC和CAP曲線、Kolmogorov-Smirnov檢驗來比較Fisher判別分析與Logisitc回歸之間的功效強弱以及穩(wěn)定性,并且給出相應的參數(shù)估計、假設檢驗統(tǒng)計量、分布圖像等,以及最終的... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
目錄
摘要
Abstract
第一章 商業(yè)銀行信用評級背景介紹
    1.1 信用評級發(fā)展情況
    1.2 評級與違約模型
    1.3 本文的目標和安排
        1.3.1 本文的目標
        1.3.2 本文的安排
第二章 Fisher判別分析
    2.1 線性判別函數(shù)
第三章 logistic回歸
    3.1 Logit變換與經(jīng)驗方程
    3.2 參數(shù)估計
    3.3 假設檢驗
    3.4 Logistic回歸的一些假設
第四章 信息熵簡介
    4.1 信息量函數(shù)
第五章 模型擬合優(yōu)劣相關檢驗
    5.1 ROC與CAP簡介
        5.1.1 診斷(分類器)表現(xiàn)
        5.1.2 ROC圖
        5.1.3 AUC(ROC曲線下方面積)
    5.2 Kolmogorov-Smirnov檢驗
        5.2.1 Kolmogorov-Smirnov檢驗
第六章 銀行真實數(shù)據(jù)案例分析
    6.1 數(shù)據(jù)處理與指標篩選
    6.2 Fisher判別結(jié)果
        6.2.1 線性判別函數(shù)
        6.2.2 模型功效檢驗
        6.2.3 檢測樣本結(jié)果
    6.3 Logistic回歸結(jié)果
        6.3.1 參數(shù)估計及假設檢驗結(jié)果
        6.3.2 模型功效檢驗
        6.3.3 檢測樣本結(jié)果
    6.4 模型對比結(jié)論
參考文獻
致謝
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【參考文獻】：
期刊論文
[1]信用風險模型綜述及對我國借鑒[J]. 林林,徐翔宇.  金融經(jīng)濟. 2009(02)
[2]用Logistic模型估計企業(yè)的違約概率[J]. 甄士龍,黎艷.  廣西金融研究. 2008(11)
[3]Logistic模型在評價上市公司信用風險中的應用研究[J]. 柏藝益.  時代經(jīng)貿(mào)(中旬刊). 2008(S6)
[4]商業(yè)銀行信用風險的VAR度量分析[J]. 趙中華,劉梅.  商場現(xiàn)代化. 2008(13)
[5]用Logit模型預測銀行客戶的違約概率[J]. 張燃.  金融教學與研究. 2005(04)
[6]國有商業(yè)銀行信貸評級模型的構建及實證檢驗[J]. 肖北溟.  金融論壇. 2004(04)



本文編號：3603926