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1、西南珊謹(jǐn)犬學(xué)SOUIHwESTERNL附IV肌SnYoFF州^NCEANDEoDNOMICS碩士學(xué)位論文MASTER7SDISSERTATl0NCreditMetrics模型應(yīng)用于我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的優(yōu)勢與方案設(shè)計(jì)TheAdvantagesandApplicationPlanofCreditMetricsModelinChineseCommercialBanks’CreditRiskManagement學(xué)位申請人楊蓉學(xué)位類別經(jīng)渣堂
2、CreditMetrics模型應(yīng)用于我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的優(yōu)勢與方案設(shè)計(jì)Metrics模型更利于檢測長期貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)變化;從信用事件的相關(guān)性來看,CreditMetrics模型和KMV模型允許信用事件受多種因素的影響,并可設(shè)定違約事件之間相關(guān)性,比起假定每一信用事件獨(dú)立的CreditRisk模型更符合一般實(shí)際;從回收率的分布來看,由于beta分布能更真實(shí)地反映違約嚴(yán)重程度和貸款回收情況的波動性,所以CreditMetrics模型和
3、KMV模型更優(yōu)。同時(shí),作者又從現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型分類的角度,根據(jù)市場式(岍M)優(yōu)于違約式(Dm、條件模型優(yōu)于無條件模型、結(jié)構(gòu)化模型優(yōu)于簡化式模型和連續(xù)估值模型優(yōu)于離散估值模型的原則,同樣推導(dǎo)出CreditMetrics模型和KIf、r模型更優(yōu)。作者在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步著重比較CreditMetrics模型和KMV模型在中國特殊國情下適用性后發(fā)現(xiàn):首先,在我國特殊的企業(yè)融資環(huán)境中,存在上市公司占比低,更偏好股權(quán)融資而非長期負(fù)債率低,絕大部分向商
4、業(yè)銀行長期借款的企業(yè)為非上市國有企業(yè),以及我國資本市場很不成熟,投機(jī)思想嚴(yán)重等各種問題K吖模型難以應(yīng)用,而CreditMetrics模型能克服這些問題,不管是采用銀行的內(nèi)部信用評級還是專業(yè)機(jī)構(gòu)的外部評級,至少每年都能對長期貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的變化進(jìn)行監(jiān)控,將其作為信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理的主要依據(jù),穩(wěn)定性更強(qiáng),更能反映出企業(yè)的真實(shí)信用情況。其次,從我國信貸結(jié)構(gòu)特殊性來看,長期受國家財(cái)政影響的國有商業(yè)銀行投向相對低效國有企業(yè)的貸款仍占相當(dāng)比重,同時(shí)大部
5、分銀行貸款未能擺脫”順周期”的行業(yè)投向結(jié)構(gòu),集中于近年來發(fā)展迅猛的房地產(chǎn)、制造、通訊等行業(yè),貸款期限長期化。所以,企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)較長時(shí)間內(nèi)的調(diào)整變化要比實(shí)時(shí)的更為重要,更有利于對行業(yè)周期性信用風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控。因而盡管KMV模型觀測量是動態(tài)的,但其實(shí)用性并不如CreditMetrics模型每年一次或適當(dāng)提高頻率的測量值。再次,從我國特殊的銀行管理結(jié)構(gòu)來看,同發(fā)達(dá)國家銀行管理結(jié)構(gòu)相比,國內(nèi)銀行特別是國有商業(yè)銀行的信貸審批控制鏈條長、信息傳導(dǎo)慢,K
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