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文檔簡介
1、信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險被稱為當(dāng)代銀行的三大風(fēng)險。其中信用風(fēng)險的復(fù)雜性和破壞性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他兩個風(fēng)險,它幾乎每時每刻都出現(xiàn)在社會經(jīng)濟(jì)生活中,危害到金融的穩(wěn)定和國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,每個市場經(jīng)濟(jì)活動的參與者都無法逃避。隨著我國金融體制改革步伐的加快和金融業(yè)開放程度的提高,國內(nèi)銀行業(yè)面臨著參與國際竟?fàn)幍膰?yán)峻挑戰(zhàn),在金融業(yè)口益全球化的新形勢下,加強(qiáng)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的研究,縮小與國外同行的差距,已成為我國金融業(yè)面臨的重大課題。但是,現(xiàn)階段學(xué)
2、者們對信用風(fēng)險的概念還是莫衷一是,這就影響了對信用風(fēng)險的研究,因此,首先簡單分析了學(xué)者們提出的信用的各種概念,認(rèn)為傳統(tǒng)信用風(fēng)險的定義已經(jīng)愈來愈不能描述當(dāng)今時代風(fēng)險的新特點和新變化。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險來自于商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù),但貸款流動性差,缺乏像一般證券活躍的二級市場,銀行對貸款資產(chǎn)的價值通常是按歷史成本而不是按市價的方法去衡量,當(dāng)違約發(fā)生后,才被動的在資產(chǎn)負(fù)債表里做相應(yīng)調(diào)整?,F(xiàn)在的信用資產(chǎn)組合不僅會因為交易對手的違約而發(fā)生損失,并且也會因
3、為交易對手履約能力的變化而面臨損失的可能性,如信用等級降低、盈利能力的下降。盡管在英文中credit risk 可以翻譯成信貸風(fēng)險,也可以翻譯為信用風(fēng)險,但是本文嚴(yán)格區(qū)分了信用風(fēng)險和信貸風(fēng)險的概念,在信用風(fēng)險的概念中更加贊成盯市模型的觀點,認(rèn)為信用風(fēng)險不僅包括違約風(fēng)險,還應(yīng)包括由于交易對手信用狀況和履約能力上的變化導(dǎo)致債權(quán)人資產(chǎn)價值發(fā)生變動遭受損失的風(fēng)險,這是本文研究的基石。 信用風(fēng)險度量方法研究是國內(nèi)外金融理論研究的熱點。信用
4、風(fēng)險具有金融風(fēng)險所具有的一般特性,如:不確定性、傳遞性和擴(kuò)散性、隱蔽性和突發(fā)性,但也有自身一些特點,如:信用風(fēng)險概率分布的可偏性、信用風(fēng)險承擔(dān)者對風(fēng)險狀況及其變化的了解更加困難、有不能量化的風(fēng)險、信用風(fēng)險的觀察數(shù)據(jù)少等。而且我國大多數(shù)企業(yè)是非上市公司,信息披露更加不充分,企業(yè)為了能獲得銀行貸款,有動機(jī)去粉飾自身的財務(wù)報表。因此,研究認(rèn)為銀行首先應(yīng)解決信息不對稱問題,只有獲得充分可靠的信息,信用風(fēng)險度量模型研究才有實際的價值。 斯
5、蒂格利茨(STIGLIZ)和韋斯(WEISS)研究了信息不對稱的信用市場,他們的研究表明,銀行面臨信息不對稱時會采用信用配給的方式去解決,這是銀行作為理性人的經(jīng)濟(jì)行為。簡單分析了銀行作為價格的制定者和作為價格接受者兩種情況下的信用配給,認(rèn)為信用配給不是信息不對稱有效的解決辦法,它描述的行為過于簡單,銀行和企業(yè)之間的關(guān)系實際上是一個多次博弈的過程,因此可設(shè)立一個聲譽模型來來約束企業(yè)的違約行為,在社會上建立一個信用體系,記錄企業(yè)的信用行為,
6、從而激勵企業(yè)充分暴露自己的信用信息。此外,改善金融監(jiān)管理念,建立中小銀行專司對中小企業(yè)的貸款,也可以減少信息不對稱問題。 介紹了信用風(fēng)險度量模型發(fā)展史,傳統(tǒng)模型包括專家方法、信用評級法,信用評分法;現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型是一種組合風(fēng)險管理模型,是運用特定的數(shù)理統(tǒng)計方法,從歷史數(shù)據(jù)中推測出該風(fēng)險引起損失的概率密度函數(shù),進(jìn)而為未來可能的損失進(jìn)行科學(xué)推測的一種控制信用風(fēng)險的方法。國外大銀行常用的資產(chǎn)組合的風(fēng)險量化管理模型是包括Credi
7、t-Metric、CreditRisk+、KMV和模型,這些模型是新資本協(xié)議推薦使用的信用風(fēng)險量化管理模型,其中應(yīng)用最為廣泛的是KMV模型。但是KMV模型針對的是上市公司,這限制了它的進(jìn)一步使用,在非上市公司中不具有適用性,研究認(rèn)為對非上市公司的數(shù)據(jù)做適當(dāng)?shù)奶幚砗笸瑯涌梢詰?yīng)用KMV模型去度量它的違約概率,方法是用上市公司的資產(chǎn)波動率替代了非上市公司資產(chǎn)波動率,利用現(xiàn)金流折現(xiàn)模型計量非上市公司的資產(chǎn)價值,利用江門市工商銀行給X公司的貸款證
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