导读:本文包含了信用风险量化管理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:商业银行,信用风险,量化管理
信用风险量化管理论文文献综述
殷朋[1]（2019）在《商业银行信用风险量化管理研究》一文中研究指出本文将围绕"商业银行信用风险量化管理研究"这一话题,从信用风险量化管理的提出、发展趋势,信用风险量化管理模型的构建、信用风险量化管理的有效执行措施几个部分作详细阐述。(本文来源于《现代经济信息》期刊2019年15期）
俞勇[2]（2019）在《金融机构非零售信用风险量化管理之道(四)》一文中研究指出商业银行数据质量、技术储备和各项投入等处于弱势,其内部评级体系建设相对存在诸多困难,如何建立体系是一项十分重要的工作。本文为《金融机构非零售信用风险量化管理之道》的第四部分。风险报告国际先进金融机构风险管理强调全面的风险管理范围,全球的风险管理体系,全程的风险管理过程,全员的风险管理文化和(本文来源于《当代金融家》期刊2019年05期）
俞勇[3]（2019）在《金融机构非零售信用风险量化管理之道(叁)》一文中研究指出商业银行数据质量、技术储备和各项投入等处于弱势,其内部评级体系建设相对存在诸多困难,如何建立体系是一项十分重要的工作。本文为《金融机构非零售信用风险量化管理之道》的第叁部分。内部评级的应用结合国内外先进银行中内部评级与信贷业务流程相结合的信用风险管理流程先进实践,内部评级存在以下应用:①信贷风险审批:建立全面并遵从一致的信用风险管理标准的信用审批流程;(本文来源于《当代金融家》期刊2019年04期）
俞勇[4]（2019）在《金融机构非零售信用风险量化管理之道(二)》一文中研究指出商业银行数据质量、技术储备和各项投入等处于弱势,其内部评级体系建设相对存在诸多困难,如何建立体系是一项十分重要的工作。本文为《金融机构非零售信用风险量化管理之道》的第二部分。非零售内部评级计量和管理工具新协议的核心内容是全面提高风险管理水平,即准确地识别、计量和控制风险,坚持以风险为主的监管战略,注重信用风险的评估与控制,对信用风险管理提出了更高、更严格的要求。风险暴露分类风险暴露分类是从权重法向内部评级法转变的第一步,风险(本文来源于《当代金融家》期刊2019年Z1期）
俞勇[5]（2019）在《金融机构非零售信用风险量化管理之道》一文中研究指出商业银行数据质量、技术储备和各项投入等处于弱势,其内部评级体系建设相对存在诸多困难,如何建立体系是一项十分重要的工作。本文为《金融机构非零售信用风险量化管理之道》的第一部分。近30年来,金融机构正面临日趋复杂的风险环境。随着巴塞尔新资本协议在国内的推广应用,在信用风险量化上着重强调内部评级法,以内部评级法为核心的信用风险管理体系建设成为各商业银行的重点工作。对于数据质量、技术储备和各项投入等处(本文来源于《当代金融家》期刊2019年01期）
王军[6]（2015）在《银行信用风险量化管理研究》一文中研究指出本文对信用风险管理的基本理论做了简要阐述,介绍了在国外现代信用风险管理中发展成熟的4种风险量化模型:KMV公司的KMV模型、J.P.摩根公司的Credit Metrics模型、麦肯锡公司的Credit Portfolio View模型和瑞士信贷第一波士顿银行的Credit Risk+模型,并结合我国商业银行信用风险管理的特点,指出Credit Risk+模型应用在我国商业银行信用风险管理中的优势。(本文来源于《现代商业》期刊2015年09期）
王芳[7]（2013）在《村镇银行信用风险量化管理分析研究》一文中研究指出村镇银行在经营的过程中,时刻面临着金融风险的考验。为了提高村镇银行信用风险管理水平,本文通过分析信用风险的产生原因,研究风险管理方法的发展趋势,同时对现代信用风险量化进行研究和思考,进而为村镇银行信用风险量化管理提供参考依据。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2013年10期）
郑玉华,崔晓东[8]（2012）在《金融风险背景下我国商业银行信用风险量化管理体系的构建》一文中研究指出内部评级与信用风险度量是我国商业银行信用风险量化管理体系的基础,在设计内部评级系统时,应当综合考虑各种要素,按照科学合理的步骤和流程来构建;而在信用风险度量方面,应当实现从单笔交易、单项贷款和单个客户向贷款组合方向的转变,分别对公司和零售客户构建组合信用风险模型,从而实现组合信用风险管理。(本文来源于《中国经贸导刊》期刊2012年12期）
郑玉华,崔晓东[9]（2012）在《完善我国商业银行信用风险量化管理体系的对策与建议》一文中研究指出为了构建和完善信用风险量化管理体系,商业银行以及监管机构应当加强商业银行基础数据库的建设;开发适合我国实际情况的内部评级方法;研究与发展信用风险度量模型;建立健全以内部评级为核心的信用风险管理体系;促进资信评级行业健康发展。(本文来源于《特区经济》期刊2012年01期）
曹胜杰[10]（2011）在《基于logit模型的商业银行信用风险量化管理》一文中研究指出随着我国金融体制改革不断深入、金融行业对外开放水平不断扩大、金融创新产品日益丰富与复杂,国内商业银行在经营管理过程中面临的风险形式趋于多样化,这种复杂的风险形式也对国内银行的经营管理水平提出了更高的要求。目前,国内商业银行在经营过程中,主要面临着信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等风险形式,其中,信用风险是商业银行所面临的最重要也是最古老的一类风险。金融史上因信用风险管理不当造成银行破产的实例不胜枚举。随着金融市场的迅猛发展,国际监管的压力逐步增强,银行间竞争的日趋激烈,商业银行必须对自身的信用风险进行更加灵活、积极和主动的管理。为此本文以金融学、投资学、数量经济学等理论为基础,深入分析了信用风险量化管理中的一种常用分析模型一logit模型,对其理论推导,软件实现,模型运用等都作了详细介绍。选取大量上市公司作为研究样本,提取每个样本公司的多个财务数据进行深入的统计分析,最终构建了基于logit模型的商业银行信用风险量化模型,检验结果显示,该模型对商业银行的信用风险预测准确率非常高,值得在实践中推广使用。从结构上讲本文一共分为包含绪论在内的五大部分。第一部分主要讲了本文的研究背景以及国内外学者在信用风险量化管理的研究领域做出的重要成绩。首先阐述了信用风险量化管理的研究背景及研究的迫切性。伴随着人类迈入21世纪,国际金融环境和经济环境也变得日益复杂,次贷危机、欧洲债务危机等金融灾害对全球金融机构影响巨大,我国的商业银行也无法避免的受到了冲击；与西方发达国家的商业银行相比,在当前我国的经济金融发展阶段,信贷业务仍然是我国各商业银行的主要经营业务种类,利息收入依然是银行的最主要收入来源,而这背后是巨大的信贷资产,蕴含着巨大的信用风险,因此,相比国外银行业,国内商业银行的信用风险更为严重；另外,与西方发达国家的商业银行相比,国内银行业的信用风险管理水平还很低,对信用风险的量化管理能力还处于比较低级的阶段,而且国内商业银行可以用来转移信用风险的各种工具比较缺乏,总之,目前国内银行在信用风险管理领域与西方发达国家的商业银行之间仍然存在很大差距。第二部分介绍了信用风险研究的理论基础及信用风险的内涵、特征,指出本文研究的信用风险为狭义的信用风险即信贷违约风险。一般来讲,信用风险是指交易对象无力履约的风险,也是债务人未能如期偿还其债务造成违约而给经济主体的经营带来的风险。随着商业银行经营管理水平的不断提高,各种业务的逐渐演变和发展,信用风险有了广义和狭义之分,广义的信用风险是指所有因客户违约(不守信)所引起的风险,如资产业务中的借款人不按时还本付息引起的资产质量恶化；负债业务中的存款人大量提前取款形成挤兑,加剧支付困难；表外业务中的交易对手违约引致或有负债转化为表内负债,等等。狭义的信用风险通常是指信贷风险,在商业银行经营发展历史的很长一段时间里,都将信用风险等同于信贷风险。本文总结了信用风险相对其他风险形式所具有的七大特征：信用风险的概率分布明显不同于市场风险的概率分布,不符合正态分布的条件；道德风险在信用风险的形成中起重要作用；信用风险具有显着的传递性；具有明显的非系统性风险的特征；信用悖论现象；信用风险诱发因素的复杂性；信用风险数据收集困难性。另外,本部分介绍了信用风险管理的理论基础,当前发达国家商业银行普遍使用的信用风险控制技术和量化模型均是以传统的金融理论为基础,如：美国经济学家Markowitz提出的现代资产组合管理理论、威廉夏普提出的资本资产定价理论、期蒂芬·罗斯提出的套利定价理论等。第叁部分、第四部分是本文的重点,包括了本文实证的主体。由于信用风险度量的logit模型构建过程较为复杂,中间包括了大量的数理统计分析过程,另外,logit函数本身就相对比较复杂,为此,本文专门拿出第叁部分系统、全面的介绍logit模型构建中使用到的各种统计分析方法,尤其是主成分分析方法及logit函数的相关理论,因此,也可以说,第叁部分是第四部分的理论铺垫,第四部分是第叁部分的理论应用。本文的第叁部分先后详细介绍了统计分析中的独立样本T检验方法、主成分分析方法的基本原理及该方法中主成分个数确定的问题、logit函数模型相关理论。经过详细介绍,我们可以发现,主成分分析方法是将现实生活中众多相关、重迭的信息进行合并和综合,将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标,以利于分析判定的一种多元统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。而logit函数模型是一种二元离散选择模型,它可以形象的刻画在-定的约束条件下,备选项只有两个的前提下,这两种各选项分别出现的可能性大小。第四部分是本文的实证分析部分,详细的描述了基于logit模型的商业银行信用风险量化模型的构建过程。实证研究之初,首先要选择样本,本文从深交所和上交所分别选择了32家*ST公司和32家非*ST公司作为信用风险研究的样本集,并将这64家公司分为两个组：预测样本组和检验样本组。本文的研究是基于各个上市公司的财务状况信息来进行的,因此,本文针对每一家上市公司都选取了六大类财务指标：盈利能力指标、成长性指标、流动性与偿债能力指标、资产管理效率指标、现金流量指标、市场监管指标,共计19个具体财务指标作为构建logit模型的基本元素。为了得到能够显着区分*ST公司和非*ST公司的那些财务指标,本文运用统计分析方法：独立样本T检验方法对事先选取的19个财务指标进行显着性检验,根据显着性检验结果并结合财务指标的经济意义筛选出15个财务指标进行下一步计算。显然,如果直接运用15个财务指标来构造logit模型的话,模型将过于复杂,最关键的是财务指标之间不可避免的会出现多重共线性问题,影响模型的有效性。为了避免这些情况的出现,本文运用多元统计分析方法：主成分分析方法对15个财务指标进行了综合、简化,得出五个能够表达原来15个指标绝大部分信息的主成分。然后基于logit回归分析方法中的logit回归模型,运用得出的五个主成分构造了我国商业银行信用风险量化模型。最后,本文对该模型进行了全面的实证检验,将64家样本公司的财务数据输入该模型,对该模型得出的数据和上市公司本来的状况进行对比,发现该模型准确率很高,对商业银行管理、量化其面对的企业违约风险具有很高的指导意义,本模型为商业银行进行贷款决策提供了-个很好的工具。模型的检验结果显示,基于logit模型的信用风险量化模型对上市公司信用风险的预测准确率非常高,平均准确率达到了92.1875%。相比较而言,本模型对*ST公司的判定准确率较高为93.75%,而对非*ST公司的判定准确率为90.625%。第五部分是本文的总结,该部分对本文的研究进行了综合阐述。本论文尚有一些不足之处,本文使用的logit模型仅仅是二元选择模型,对上市公司信用风险的分类较为粗略,如果使用多元logit模型进行实证研究,则信用风险的量化将更加精确。但是如果采用多元logit模型刻画信用风险的话,需要首先将上市公司进行多组分类,而目前这种资料、数据收集极为困难。因此本文无法运用多元logit模型研究企业的信用风险,这不得不说是本文写作过程中笔者最大的遗憾。论文的遗憾与不足,希望在我今后的学习工作中,能够进一步学习与研究,有所突破。(本文来源于《西南财经大学》期刊2011-04-01）
信用风险量化管理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
商业银行数据质量、技术储备和各项投入等处于弱势,其内部评级体系建设相对存在诸多困难,如何建立体系是一项十分重要的工作。本文为《金融机构非零售信用风险量化管理之道》的第四部分。风险报告国际先进金融机构风险管理强调全面的风险管理范围,全球的风险管理体系,全程的风险管理过程,全员的风险管理文化和
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信用风险量化管理论文参考文献
[1].殷朋.商业银行信用风险量化管理研究[J].现代经济信息.2019
[2].俞勇.金融机构非零售信用风险量化管理之道(四)[J].当代金融家.2019
[3].俞勇.金融机构非零售信用风险量化管理之道(叁)[J].当代金融家.2019
[4].俞勇.金融机构非零售信用风险量化管理之道(二)[J].当代金融家.2019
[5].俞勇.金融机构非零售信用风险量化管理之道[J].当代金融家.2019
[6].王军.银行信用风险量化管理研究[J].现代商业.2015
[7].王芳.村镇银行信用风险量化管理分析研究[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2013
[8].郑玉华,崔晓东.金融风险背景下我国商业银行信用风险量化管理体系的构建[J].中国经贸导刊.2012
[9].郑玉华,崔晓东.完善我国商业银行信用风险量化管理体系的对策与建议[J].特区经济.2012
[10].曹胜杰.基于logit模型的商业银行信用风险量化管理[D].西南财经大学.2011