CS銀行近幾年來在金融信貸領域的快速發(fā)展,伴隨著上市、上線、上平臺的連戰(zhàn)連捷,應及時轉變金融觀念、創(chuàng)新管理模式、調整客戶結構,積極的適應新時代高質量高發(fā)展要求,主動引導政務業(yè)務由融資型向服務型轉變,驅使政務平臺整體金融體系向政務行業(yè)金融體系轉型。此外,在地方融資平臺持續(xù)清理和財稅體制改革壓力下,以及部分優(yōu)質上市企業(yè)和中小微企業(yè)風險呈階段性上升的情況下,CS銀行的風險管理體系建設也正面臨著巨大的挑戰(zhàn)和前所未有的轉型機遇。本文的研究意義主要在于以CS銀行為例,以點帶面的深入研究和探討我國商業(yè)銀行風險管理體系建設路徑,積極幫助商業(yè)銀行進行信用風險量化改革,并助其在數(shù)字化浪潮下充分發(fā)揮優(yōu)勢進行創(chuàng)新與差異化服務,以有效應對互聯(lián)網(wǎng)金融服務及其風險對其的沖擊,積極找到適應CS銀行信用風險防范的措施。本文以CS銀行風險管理為研究對象,通過分析CS銀行的現(xiàn)狀風險痛點,并以此為契機探索其在大數(shù)據(jù)驅動時代下的內評風險體系及時有效的構建,分別從風險參數(shù)量化(評級模型開發(fā))、內部評級驗證、風險管理應用、風險壓力測試、風險管理的組織與制度保障等多維度多角度闡述了CS銀行在大數(shù)據(jù)驅動時代下信用風險管理體系構建的完整... 

【文章來源】：江西財經(jīng)大學江西省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

PD模型示意圖

第1章緒論5那定量模型會賦予較易違約的授信客戶較低的評分，賦予優(yōu)質授信客戶較高的評分，反之則說明定量模型的區(qū)分能力較差。國外商業(yè)銀行在模型區(qū)分能力驗證時，通常采用的方法是AR值檢驗的統(tǒng)計檢驗方法。累計準確性曲線（CumulativeAccuracyProfile,CAP）/準確比率（AccuracyRatio,AR）是衡量定量信貸風險模型區(qū)分能力并且廣泛運用于同業(yè)實踐的驗證方法。CAP曲線的繪制需要先根據(jù)定量模型的結果，自高違約風險至低違約風險對評級授信客戶進行排列，CAP曲線的橫坐標是授信客戶總數(shù)中占有的比例，縱坐標需描繪風險評級分數(shù)小于或等于橫坐標x中的違約個數(shù)百分比。一個有效的模型應在客戶同一排除率的情況下，排除更高百分比的授信違約客戶。CAP曲線示意圖如圖1-3所示：圖1-3CAP曲線示意圖完美臨界假設場景下，能夠通過定量模型篩選出所有授信違約客戶，那CAP曲線會是一條斜率為（1/違約率）而且會停留在1的直線。反之，假設模型是無效的情況下，模型的CAP曲線會是一條45度的直線。而AR值的定義為模型的CAP曲線和45度線間的區(qū)域，與介于45度線和完美模型的區(qū)域的比率。AR的公式如下。AR=ABAC=待驗證評級模型曲線下面積8隨機模型曲線下面積最佳模型曲線下面積8隨機模型曲線下面積（2.3）完美臨界假設場景下，所有授信違約客戶應該排列在左邊，而優(yōu)質授信客戶應該排列在右邊。如果一個樣本中如果有20%的違約案例，我們應該看到模型對于這20%的評分要低于其他80%授信客戶的評分。圖表中理想狀況的曲線就顯示了這種情況。相反，在無效模型假設場景下，模型無法區(qū)分表現(xiàn)好的優(yōu)質授信客戶和較差的授信違約客戶。

第1章緒論9階段進行分析，歸納總結信用風險管理面臨的問題與挑戰(zhàn)，全面完整的剖析問題存在的成因。（4）CS銀行信用風險管理改進方案。結合整體信用風險管理體系搭建各個階段重要節(jié)點，再通過CS銀行信用風險管理戰(zhàn)略目標進行分析，對與先進同業(yè)比較的差距提出有針對性和實操性的信用風險管理改進方案建議。（5）CS銀行信用風險管理改進方案評價與保障措施。對CS銀行信用風險管理改進方案進行實施后評價，為確保所有改進方案能夠正常推進，提出了完善整體信用風險管理體系搭建的保障措施建議。（6）結論與展望。在歸納研究商業(yè)銀行搭建信用風險管理體系后對整體業(yè)務經(jīng)營和風險管理的長遠促進做總結，最后對優(yōu)化后的信用風險管理體系進行分析，對后續(xù)的優(yōu)化和研究進行展望。論文框架如圖1-4所示：圖1-4論文框架

【參考文獻】：
期刊論文
[1]我國商業(yè)銀行信用風險管理與控制研究[J]. 董翰誠.  時代金融. 2020(05)
[2]互聯(lián)網(wǎng)背景下信用制度的演進和風險管理[J]. 劉澤黎.  經(jīng)濟學家. 2020(01)
[3]商業(yè)銀行信用風險量化管理研究[J]. 殷朋.  現(xiàn)代經(jīng)濟信息. 2019(15)
[4]新興的現(xiàn)代管理:信用管理[J]. 何雨格.  現(xiàn)代管理科學. 2019(03)
[5]商業(yè)銀行信用風險管理的反思[J]. 王學武.  新金融. 2018(10)
[6]大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行信貸風險管理的完善思考[J]. 張莉.  全國流通經(jīng)濟. 2018(26)
[7]面向風險管理的銀行大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構研究[J]. 盧小賓,徐超.  信息資源管理學報. 2018(02)
[8]金融科技與銀行信用風險管理[J]. 袁媛.  中國金融. 2018(09)
[9]大數(shù)據(jù)與商業(yè)銀行風險管理優(yōu)化的關聯(lián)分析[J]. 孫繼鋒,劉高峰.  區(qū)域金融研究. 2017(10)
[10]大數(shù)據(jù)風控:金融風險控制的與時俱進[J]. 曹越.  國際融資. 2017(09)

碩士論文
[1]M銀行陜西分行小額信貸風險管理研究[D]. 王偉.西安石油大學 2019
[2]郵儲銀行A分行對小微企業(yè)授信風險管理研究[D]. 張陽.安徽財經(jīng)大學 2019
[3]大數(shù)據(jù)技術在銀行風險管理中的應用研究[D]. 薛暉.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 2018
[4]K銀行信貸業(yè)務風險管理研究[D]. 張弛.安徽大學 2017
[5]互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊下商業(yè)銀行應對戰(zhàn)略研究[D]. 楊亞康.西南財經(jīng)大學 2016
[6]互聯(lián)網(wǎng)金融時代的商業(yè)銀行發(fā)展模式研究[D]. 降磊.西南交通大學 2013



本文編號：2907055