商业银行信用风险预警机制研究

重庆大学硕士学位论文商业银行信用风险预警机制研究姓名：顾胥申请学位级别：硕士专业：金融学指导教师：蒲勇健20050301中文摘要I摘要建立商业银行信用风险预警机制是防范银行信用风险，避免发生银行信用危机爆发的重要环节。研究如何完善商业银行信用风险管理，并找到适合我国国情的商业银行信用风险预警机制，对推进和深化我国银行信用风险的理论研究，增强我国商业银行抵御风险的能力，具有重要意义。本文在界定风险、银行风险和银行信用风险这三个概念的基础上，对银行信用风险管理理论做了系统的总结，指出构建风险预警机制是建立银行管理系统的首要环节，且分为风险识别与风险测定两个阶段，并指出我国目前实行的风险集中管理模式，较之风险分散管理模式存在很大的缺陷。在对我国银行信用风险的成因分析中，首先运用委托代理理论分析产生机理，然后结合我国商业银行发展的历史背景和现实环境，深入分析特有成因。本文的主体是研究如何构建银行信用风险预警机制，总共分为四个部分：技术基础、系统构建、实证分析和风险防范。其中技术基础部分，分别就国内外各种风险识别技术和风险测定技术的原理，作出了系统的总结，并进行初步的比较；构建系统部分，基于对各种技术的优劣势分析，结合我国商业银行的实际情况和目标管理模式，构建出反映客户偿债能力的指标体系，并选择主成分分析法与人工神经网络模式识别系统作为构建风险预警的风险识别技术，选择VaR法的CreditMetrics模型和CVaR技术作为构建风险预警的风险测定技术；实证分析部分，运用了银行的客户资料和前述所构建的预警指标体系，在SPSS和MatLab程序实验条件下完成了对风险识别系统的实证分析，再通过分析真实案例，并运用案例的数据，在Cplex程序实验条件下完成对风险测定系统的实证分析，最后找出了预警效果更佳的风险预警系统，得出了实证结论，实现了实证目的；风险防范部分，结合我国商业银行信用风险成因，以及本文所构建的基于风险识别系统和风险测定系统的预警系统，就如何直接和根本地防范商业银行信用风险提出了一些制度要求和政策建议，为以后的工作提供了一些方法和思路。关键词：银行风险，银行信用风险，预警，风险英文摘要IIIABSTRACTItisveryusefultoavoidexplosionofbankingcreditcrisisthatanEarly-Warningsystemofrisksincommercialbankshouldbeestablished.Moreover,itisinstructiveforpromotingthetheorytostudyonbankingcreditriskmanagement.AndtheEarly-WarningMechanismofCreditRiskisimportanttomakecommercialbankstrongeragainstrisks.Basedonthedefiningrisk,bankingrisk,andbankingcreditrisk,thispapersummarizesthetheoryofbankingcreditriskmanagement,andpointsoutthatanEarly-Warningsystemisthefirststageofbankingmanagementsystem,whichcomprisesriskrecognitionandriskmeasurement.Theriskmanagemenmodelofourcountryisonconcentration,whichislessthanscattering.ThispaperanalysesthefundamentalreasonofbankingcreditriskwithPrincipal-Agenttheory,andthespecialreasonswiththehistoryandthecurrentsituationofChina.ThecoreofthispaperisstudyingonhowtobuildanEarly-Warningsystemofrisksincommercialbank,whichincludestechnicalknowledge,buildingsystem，positiveanalysisandpreventingrisks.Firstly,itsummarizestheprinciplesofriskrecognitionandriskmeasurement.Secondly,basedontheanalysisofalltechnologes,actualityofourcommercialbanks,andexpectedmanagementmodel,indexsystemisestablishedtoreflectthecapacityofpayingdebts,thenPrincipalComponentsandNeuralNetworkareselectedtoriskrecognition,CreditMetricsmodelandCVaRtoriskmeasurement.Thirdly,positiveanalysisofriskrecognitionsystemiscompletedwithrealdata,indexsystemandMatLabprogram,andthatofriskmeasurementsystemwithcasesandCplexprogram.Therefore,thebetterEarly-Warningsystemofrisksisconcluded.Finally,thispapergivessomepoliticaladviceaimingatpreventingrisksandsupplyingsomemethodsandideasforworks,combiningthereasonsandEarly-Warningsystemofrisksincommercialbankthathavebeenachieved.Keywords:bankingrisk,bankingcreditrisk,Early-Warning,risk重庆大学硕士学位论文VIII图表目录图1.1本论文的研究思路................................................................................................................9图2.1商业银行面临的风险..........................................................................................................12图3.1审贷行为的预期效用分析..................................................................................................22图4.1人工神经元模型..................................................................................................................36图4.2单层神经网络模型..............................................................................................................36图4.3前向网络..............................................................................................................................37图4.4人工神经网络BP算法的学习过程...................................................................................38图4.5模式识别系统的流程图......................................................................................................40图5.1信用风险与市场风险的价值分布......................................................................................45表5.1不同级别客户一年期信用矩阵..........................................................................................48表5.2不同信用等级债券一年远期价值......................................................................................48图5.2价值分布的宽尾现象..........................................................................................................49表6.1预警指标体系......................................................................................................................59图7.1提取因子的碎石图..............................................................................................................64表7.1因子贡献率..........................................................................................................................64表7.2KMO统计量和Bartlett's球形检验结果............................................................................65表7.3因子贡献率..........................................................................................................................66表7.4KMO统计量和Bartlett's球形检验结果............................................................................66图7.2训练、验证和测试误差......................................................................................................67图7.3第一类仿真结果与目标输出的相关性..................................................................