我国商业银行信用风险的度量与控制_沈沛龙
中国银行业系统流动性风险考察与控制
中国银行业系统流动性风险考察与控制作者：降刚沈沛龙来源：《财经理论与实践》2018年第03期作者简介：降刚（1986—），男，山西太原人，山西财经大学研究生学院博士研究生，研究方向：金融工程与风险管理；沈沛龙（1964—），男，山西襄汾人，山西财经大学研究生学院教授，博导，研究方向：金融工程与风险管理。
摘要：基于银行业在宏观风险来临时出现的流动性不足和系统性风险，通过建立DSGEVAR模型，考量银行业在宏观经济运行框架下的系统流动性风险，结果发现：银行同业借贷、其他证券资产和交易性负债业务的综合作用会使得银行系统流动性风险总体增大，银行如果想要降低存款提取率对其流动性的影响，就要在银行间市场停止拆出资金、出售政府证券及其他流动资产，并出售潜在的流动性较低的资产。
从监管层面来讲，应当通过监管的引导效应将交易性负债进行转化，引导同业借贷和其他证券资产业务向平衡区域集中，并在一定范围内减少银行其他证券资产业务的规模。
关键词：银行业；资产抛售价格；系统流动性风险中图分类号：F830 文献标识码： A 文章编号：10037217（2018）03000908一、引言2017年12月召开的中央经济工作会议继续强调了金融监管的重要性，明确了新时期金融体制改革的重心已经转向服务实体经济、货币政策与宏观审慎政策双支柱调控、守住系统性风险底线等层面。
因此，了解银行业在宏观经济运行中的系统流动性状况，对于抓住银行业系统流动性风险的来源、有针对性地制定监管政策、有效发挥功能性监管的作用至关重要。
银行业在宏观风险来临时会出现关联的流动性不足，假设当出现流动性不足的情况时，银行会采取两种应对措施：一是停止在银行间和回购市场贷出资金，并清算银行存款利息，出售政府证券及其他证券。
如果这些措施仍然无法释放充足的流动性，银行也无法调整其信贷组合，这就会导致流动性风险的出现，从而导致债务违约；二是出售其流动性证券，成比例地减少信贷组合，在面对流动性流出的情况时，银行有机会调整其总的资产负债结构。
我国商业银行信用风险内部评级体系研究的开题报告
我国商业银行信用风险内部评级体系研究的开题报告一、选题意义商业银行是最重要的金融机构之一，信用风险是银行面临的最主要和最复杂的风险之一。
随着我国经济的不断发展和金融市场的日益完善，银行之间的竞争也越来越激烈，信用风险的管理和控制变得尤为重要。
因此，建立一个高效、科学的信用风险评级模型已经成为商业银行必须面对的一项重大挑战。
本研究的目的在于分析我国商业银行信用风险评级内部评级体系的现状及存在的问题，进一步探讨建立一种综合、科学、有效的商业银行信用风险评级方法，帮助商业银行更好地进行信用风险的管理和控制，提高银行的经营效益和风险规避能力。
二、研究方法本研究将运用文献资料法、问卷调查法、统计分析法等方法，对我国商业银行的信用风险内部评级体系进行深入的研究和探讨，主要包括以下几个方面：1. 分析我国商业银行信用风险管理的现状和存在的问题，找出内部评级体系存在的不足和缺陷；2. 探索建立商业银行信用风险评级方法的理论基础和实现路径，采用KV-M法构建信用风险综合评价模型；3. 通过问卷调查法，调查银行业内各种类型的人员对商业银行信用风险评级内部评级体系的看法和建议，进一步完善和优化评级模型；4. 运用统计分析法对模型进行验证和实证分析，评估模型的有效性和适用性。
三、预期研究成果1. 全面分析我国商业银行信用风险评级内部评级体系的现状和存在的问题，找出不足和缺陷，提出优化的建议和对策；2. 构建综合评价模型，使评级工作更加科学、客观和系统化，帮助商业银行更好地识别和管理信用风险，提高信用风险管理的有效性；3. 提供一种可供商业银行借鉴和应用的信用风险评级方法，进一步加强银行的风险管理和风险控制，提高银行的竞争能力和盈利能力。
四、研究步骤和时间安排1. 文献资料搜集和分析，2个月；2. 问卷调查和数据统计分析，3个月；3. 构建信用风险综合评价模型，5个月；4. 模型实证分析和验证，2个月；5. 研究报告撰写和论文发表，2个月。
《2024年我国商业银行信用风险度量及管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量及管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的快速发展，商业银行在国民经济中的地位日益凸显。
然而，伴随着金融业务的扩张，商业银行所面临的信用风险也日益加剧。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行稳健经营、防范金融风险具有重大意义。
本文旨在深入研究我国商业银行信用风险的度量方法和管理策略，以期为银行风险控制提供有益参考。
二、我国商业银行信用风险的现状和特点我国商业银行信用风险主要表现在贷款业务中，由于借款人的违约导致银行资产损失。
当前，我国商业银行信用风险呈现出以下特点：一是信用风险多元化，涉及各类企业和个人；二是信用风险地域性差异明显，不同地区经济发展水平、产业结构等因素影响信用风险水平；三是信用风险与市场风险相互交织，使得风险更加复杂。
三、我国商业银行信用风险的度量方法针对我国商业银行信用风险的特殊性，目前主要采用以下几种度量方法：1. 传统信用评分模型：通过分析借款人的财务状况、经营能力、还款意愿等指标，对借款人进行信用评分，以此判断其违约概率。
2. 现代信用风险模型：如KMV模型、CreditMetrics模型等，通过分析市场数据、宏观经济因素等，对信用风险进行定量分析。
3. 机器学习算法：利用大数据和人工智能技术，对银行内部和外部数据进行深度挖掘和分析，提高信用风险度量的准确性和效率。
四、我国商业银行信用风险管理策略针对不同度量方法得出的信用风险结果，商业银行应采取以下风险管理策略：1. 建立完善的信用风险管理机制：包括风险识别、评估、监控和报告等环节，确保银行在业务开展过程中始终保持对信用风险的全面掌控。
2. 强化内部风险管理：通过加强内部控制、完善风险管理流程、提高员工风险意识等措施，降低操作风险和道德风险。
3. 实施差异化风险管理：根据不同行业、地区、客户群体的信用风险特点，制定差异化的风险管理策略，实现风险与收益的平衡。
4. 加强与监管机构的沟通与合作：及时向监管机构报告信用风险情况，接受监管指导，共同维护金融市场的稳定。
我国商业银行信用风险度量和管理研究
我国商业银行信用风险度量和管理研究一、本文概述随着我国金融市场的不断发展和金融体制改革的深入推进，商业银行在国民经济中的地位日益凸显。
信用风险作为商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产安全、维护金融稳定具有重大意义。
本文旨在深入探讨我国商业银行信用风险的度量方法和管理策略，以期为提升我国商业银行风险管理水平提供理论支持和实践指导。
本文将回顾国内外商业银行信用风险度量的理论发展和实践应用，分析现有信用风险度量模型的优缺点，并结合我国商业银行的实际情况，探讨适合我国国情的信用风险度量方法。
本文将从制度层面、技术层面和操作层面等多个角度，分析我国商业银行信用风险管理的现状及存在的问题，提出针对性的改进建议。
本文将结合具体案例，探讨信用风险度量和管理在实际操作中的应用，以期为我国商业银行信用风险管理提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够为我国商业银行信用风险的度量和管理提供一套科学、实用的方法和策略，帮助银行更好地识别、评估和控制信用风险，提高风险管理水平，保障银行资产安全，促进金融市场的健康发展。
二、商业银行信用风险概述商业银行信用风险是指因借款人或债务人违约而导致银行遭受损失的风险。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，对银行的稳健经营和长期发展具有重要影响。
信用风险的发生通常与借款人的还款能力、还款意愿、市场环境以及宏观经济形势等多种因素有关。
商业银行信用风险的度量是信用风险管理的关键环节。
传统的信用风险度量方法主要依赖于借款人的信用评级和历史违约数据。
然而，这种方法往往忽视了市场风险和个体风险之间的关联，难以准确反映信用风险的全面情况。
随着金融市场的不断发展和风险管理技术的进步，现代信用风险度量方法逐渐兴起，如内部评级法、KMV模型、CreditMetrics模型等。
这些方法能够更全面地考虑各种风险因素，提高信用风险度量的准确性和科学性。
商业银行信用风险的管理涉及多个方面，包括风险识别、度量、监控和处置等。
《2024年我国商业银行信用风险度量和管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量和管理研究》篇一一、引言随着全球金融市场的不断发展和我国经济体制的深化改革，商业银行在金融体系中的地位日益凸显。
然而，伴随着业务规模的扩大和复杂性的增加，信用风险已成为商业银行面临的主要风险之一。
因此，对我国商业银行信用风险度量和管理进行研究，对于保障金融市场的稳定和健康发展具有重要意义。
二、我国商业银行信用风险的现状与挑战1. 现状：我国商业银行的信贷业务规模庞大，涉及的企业和个人众多，信用风险主要体现在贷款人的还款能力和意愿上。
当前，由于经济周期的波动、产业结构调整、企业经营管理不善等因素，商业银行信用风险呈现上升趋势。
2. 挑战：在全球经济一体化和金融市场化的背景下，我国商业银行面临的信用风险挑战更加复杂。
一方面，国内外经济环境的不确定性增加了信用风险的不可预测性；另一方面，随着金融创新的推进，新型金融产品的出现使得信用风险的度量和管理更加困难。
三、我国商业银行信用风险度量方法研究1. 传统信用风险度量方法：传统的信用风险度量方法主要包括专家评估法、信用评分法、贷款分类法等。
这些方法主要依据贷款人的财务状况、经营能力、还款记录等指标进行评估，但往往受到人为因素和主观判断的影响。
2. 现代信用风险度量模型：随着金融科技的发展，现代信用风险度量模型如KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk+模型等被广泛应用于商业银行信用风险度量。
这些模型以大数据和机器学习为基础，能够更准确地评估信用风险。
四、我国商业银行信用风险管理策略1. 建立完善的风险管理组织架构：商业银行应建立完善的风险管理组织架构，明确各部门的职责和权限，确保信用风险管理的有效实施。
2. 加强内部控制：商业银行应加强内部控制，建立完善的风险管理制度和流程，对信贷业务进行全程监控和审计。
3. 采用先进的信用风险度量模型：商业银行应采用现代信用风险度量模型，结合大数据和机器学习等技术，提高信用风险度量的准确性和效率。
我国商业银行信用风险度量和管理研究
我国商业银行信用风险度量和管理研究摘要：商业银行是社会经济发展的基本支撑机构之一，信用风险是商业银行最主要的风险之一，在商业银行经营活动中占有重要地位。
本篇论文着重研究商业银行信用风险度量和管理，通过阐述信用风险的定义、特征和表现形式，介绍信用风险的度量模型及常用的度量方法，并分析信用风险管理的基本要素和实践经验，总结商业银行信用风险管理的现状和存在的问题，并提出相关的改进建议。
关键词：商业银行，信用风险，度量，管理，建议Abstract：Commercial banks are one of the basic supporting institutions for the social and economic development. Credit risk is one of the main risks of commercial banks, whichplays an important role in the operation activities of commercial banks. This paper focuses on studying the measurement and management of credit risk in commercial banks, by elaborating the definition, characteristics and manifestation of credit risk, introducing the measurement models and commonly used methods of credit risk, andanalyzing the basic elements and practical experience ofcredit risk management, and summarizing the current situation and problems of credit risk management in commercial banks, and putting forward relevant improvement proposals.Keywords: commercial banks, credit risk, measurement, management, recommendations正文：一、信用风险的定义和特征1.1 定义信用风险是指贷款、授信、债券等以及其他类似交易所涉及的资金、物品、服务等交付风险，当借款人或其他合同方未能履行其合同义务时，这种风险会对放贷人产生损失。
《2024年我国商业银行信用风险度量和管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量和管理研究》篇一一、引言随着经济全球化和金融市场的日益复杂化，商业银行所面临的信用风险问题愈发突出。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产质量和金融稳定具有重要意义。
本文旨在研究我国商业银行信用风险的度量和管理，分析当前存在的问题及挑战，并提出相应的解决方案和建议。
二、我国商业银行信用风险现状及问题1. 信用风险现状我国商业银行的信用风险主要表现在贷款业务中。
由于经济周期、政策调整、企业经营状况等多种因素影响，借款人的还款能力可能发生变化，导致银行贷款无法按时收回，从而产生信用风险。
2. 存在的问题（1）信用风险度量体系不完善：我国商业银行在信用风险度量方面，尚未形成完善、科学的度量体系，导致风险识别和评估的准确性不高。
（2）风险管理意识不足：部分银行对信用风险的认识不足，风险管理意识薄弱，缺乏有效的风险管理机制。
（3）信息不对称：银行与借款人之间的信息不对称，使得银行难以全面、准确地了解借款人的信用状况和还款能力。
三、信用风险度量方法及模型研究1. 传统信用风险度量方法传统信用风险度量方法主要包括专家评估法、信用评分法等。
这些方法主要依赖于银行信贷人员的经验和主观判断，准确性受人为因素影响较大。
2. 现代信用风险度量模型（1）KMV模型：KMV模型是一种基于借款人公开信息的信用风险度量模型，通过分析借款人的信用状况和还款能力，预测违约概率。
（2）CreditMetrics模型：CreditMetrics模型是一种基于市场数据的信用风险度量模型，通过分析借款人的信用等级转移概率和违约概率，计算贷款的预期损失和波动性。
（3）我国商业银行在实践中应用的度量模型：近年来，我国商业银行在实践中逐渐引入了KMV、CreditMetrics等现代信用风险度量模型，结合自身业务特点进行改进和创新，形成了具有中国特色的信用风险度量模型。
四、信用风险管理策略及实施建议1. 完善信用风险度量体系：建立科学、完善的信用风险度量体系，提高风险识别和评估的准确性。
《2024年我国商业银行信用风险度量及管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量及管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的不断发展和深化，商业银行作为金融体系的重要组成部分，其信用风险管理已成为业界和学术界关注的焦点。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产安全、维护金融市场稳定具有重要意义。
本文旨在探讨我国商业银行信用风险的度量方法及管理策略，以期为商业银行的信用风险管理提供理论支持和实证依据。
二、我国商业银行信用风险现状我国商业银行面临的信用风险主要源于贷款业务。
由于贷款业务是银行的主要收入来源，因此信用风险管理显得尤为重要。
当前，我国商业银行的信用风险主要表现为以下几个方面：1. 贷款集中度较高，部分行业或企业的违约风险较大；2. 信用评级体系不完善，导致风险评估不准确；3. 内部信用风险管理机制不健全，缺乏有效的风险控制措施；4. 外部环境变化，如经济周期、政策调整等，对信用风险产生影响。
三、信用风险度量方法针对上述信用风险现状，本文介绍几种常用的信用风险度量方法：1. 信用评分模型：通过建立评分模型，对借款人的信用状况进行量化评估，如KMV模型、Z-score模型等；2. 信用组合模型：基于资产组合理论，对贷款组合的信用风险进行评估和度量；3. 信用等级转移模型：通过分析历史数据，预测借款人的信用等级转移概率，从而度量信用风险；4. 大数据分析和人工智能技术：利用大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高信用风险的识别和评估能力。
四、信用风险管理策略针对不同信用风险的度量结果，本文提出以下管理策略：1. 完善内部信用风险管理机制：建立完善的信用风险管理机制，包括风险评估、监控、预警和处置等环节；2. 加强行业和区域风险管理：针对不同行业和区域的信用风险特点，制定相应的风险管理策略；3. 强化信贷审批和贷后管理：加强信贷审批的严格性和贷后管理的有效性，降低违约风险；4. 利用大数据和人工智能技术提高风险管理水平：通过大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高风险识别和评估能力。
《2024年我国商业银行信用风险度量和管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量和管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的日益发展和深化，商业银行作为我国金融体系的核心，其在国民经济中发挥着越来越重要的作用。
然而，伴随着业务的不断扩张和金融创新的不断涌现，商业银行所面临的信用风险也日益突出。
因此，对信用风险进行准确的度量和有效的管理，已成为我国商业银行稳健经营和持续发展的关键。
本文旨在研究我国商业银行信用风险的度量和管理，以期为商业银行的风险管理提供理论支持和实际操作建议。
二、我国商业银行信用风险现状我国商业银行的信用风险主要来源于贷款业务，尤其是对企业和个人的信贷业务。
近年来，随着经济的发展和金融市场的变化，信用风险呈现出新的特点和趋势。
例如，风险规模不断扩大，风险类型日趋复杂，信用违约事件频发等。
这给商业银行的风险管理带来了巨大的挑战。
三、信用风险度量方法研究针对信用风险的度量，本文详细介绍了多种度量方法，包括传统的信用评分模型、现代的风险度量模型以及基于大数据和人工智能的度量方法。
这些方法各有优缺点，需要根据实际情况选择使用。
例如，传统的信用评分模型主要依据企业或个人的财务数据和历史信用记录进行评分，适用于对历史数据丰富的企业或个人进行信用评估。
而现代的风险度量模型则更加注重对未来风险的预测和评估，可以更好地应对金融市场的变化。
基于大数据和人工智能的度量方法则可以通过分析大量的非结构化数据，提高信用评估的准确性和效率。
四、信用风险管理策略研究在信用风险管理策略方面，本文提出了一系列的建议和措施。
首先，商业银行应建立完善的信用风险管理体系，包括风险评估、风险控制、风险监测和风险报告等环节。
其次，应加强对风险的预警和监测，及时发现和处理潜在的风险。
同时，商业银行应加强与监管机构的沟通与协作，共同维护金融市场的稳定。
此外，还应加强对员工的培训和教育，提高员工的业务能力和风险意识。
最后，应加强信息披露和透明度建设，保障投资者的合法权益。
五、实际案例分析本部分以某大型商业银行为例，对其信用风险的度量和管理工作进行详细的案例分析。
硕士论文--基于CoVaR方法的商业银行系统性风险度量
Thesis for Master’s Degree
Title CoVaR-Based Measurement Banks Systemic Risk Of Commercial
Name Major Research Orientation Tutor
Cheng Lijuan Finance Financial Engineering Shen Peilong
【关键词】 商业银行 系统性风险 分位数回归 VaR CoVaR
1
Abstract
In August 2007 after the financial crisis, the countries banking industry suffered a great loss, default loss of the large banks abroad lead to a wide range of infections and diffusion. This vicious cycle leads to the emergence of the global banking systemic risk. Since the bank systemic risk has a highly contagious and destructive extremely shocked, When it happens, it will endanger the entire financial system and lead to the emergence of the financial crisis, even the entire global economy will be affected, it also can hinder the development of the world economy. Therefore, the study of bank systemic risk measure is very necessary. During the financial crisis, china's banking sector has also been some impact.In this paper, the research content is the risk measruement of individual banks and the banking industry. Based on bank systemic risk measure-VaR, the paper leads to paper's main CoVaR method and introduced its detailed description and specific calculation process analysis model,the paper use CoVaR method on Chinalisted banks empirical analysis of systemic risk. In this paper, we using quantile regression method calculated the VaR and CoVaR of 12 commercial banks listed on the Shanghai Stock Exchange, the empirical results show that the state-owned commercial bank's ability to control risk is better, and they also have better risk prevention mechanism. We found that the use of VaR method of measuring risk spillover between financial institutions and financial markets may lead to financial market risk level has been seriously underestimated, compared with traditional risk measurement techniques, CoVaR method can capture to the financial institutions' risk spillovers to other financial institutions, it is a more comprehensive risk measure.CoVaR can capture the risk spillovers of financial institutions, so it can result in an overall performance of financial institutions' risk. And later for the results of research and analysis, the paper propose effective policy recommendations of the supervision of the banking system.At last chapter ,the paper propose the outlook of thesis topics prospects on the basis of the previous chapter studies.