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违约率可变条件下科技型中小企业信贷组合优化研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 问题提出

1.2 文献综述

1.2.1 主流信用风险度量模型

1.2.2 对主流信用度量模型的扩展研究

1.2.3 科技型中小企业信用风险评估研究

1.2.4 贷款组合优化模型

1.3 研究内容与技术路线

1.4 可能的创新之处

第二章 模型适用性分析与基本建模框架

2.1 信用风险模型对科技型中小企业贷款组合的适用性分析

2.1.1 基于输入数据的模型适用性分析

2.1.2 基于违约相关的模型适用性分析

2.2 建模基本框架

本章小结

第三章 科技型中小企业信贷组合优化模型的构建

3.1 基于CreditRisk+模型的贷款组合信用风险度量

3.1.1 固定违约率下的违约损失分布

3.1.2 可变违约率下的违约损失分布

3.1.3 计量风险贡献

3.1.4 因素敏感性估计方法

3.2 科技型中小企业贷款项目选择模型的构建

3.2.1 目标函数

3.2.2 约束条件

3.2.3 贷款项目选择模型

本章小结

第四章 科技型中小企业信贷组合优化模型算例分析

4.1 初始数据说明与政策扶持约束设定

4.2 固定违约率与可变违约率条件下的贷款组合信用风险度量

4.2.1 风险集中度的假定

4.2.2 不同风险集中度假定下的贷款组合信用风险度量

4.2.3 因素敏感性估计实例

4.3 科技型中小企业贷款项目选择模型结果与讨论

本章小结

第五章 提高科技型中小企业贷款可得性的政策建议

5.1 引入针对科技型企业的专业化第三方评估机构

5.2 建立政府财政支持的科技型中小企业贷款风险分担机制

本章小结

第六章 研究结论与展望

6.1 研究结论

6.2 研究展望

参考文献

攻读学位期间主要研究成果及参与科研项目情况

致谢

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摘要

本文探讨包含政策扶持约束、风险控制、风险-收益均衡条件下的科技型中小企业信贷组合的优化问题,建立了基于CreditRisk+和0-1整数规划的信贷组合优化模型。首先,对信贷组合中债务人违约率的波动做出如下三种假定:(1)组合中单个债务人的违约率固定不变(2)组合中债务人的违约率波动只受到同一个系统因素的影响;(3)组合中债务人的违约概率运动由一个系统因素和债务人自身的特有因素联合驱动。然后,运用CreditRisk+模型计算了在三种情况下贷款组合的违约损失分布和单个企业的风险贡献。接下来,以最大化贷款组合的单位风险收益为目标,建立了包含不同发展阶段企业贷款比例的政策性要求、银行风险控制约束以及对资金有效运用限制的贷款项目选择模型。贷款组合优化结果显示:
   ⑴估计贷款组合的损失分布和计量单个风险贡献时,如果考虑影响违约率波动的系统因素时,对组合风险的估计更加审慎。虽然使用固定违约率CreditRisk+计算的组合风险-收益数据获得了最高的单位风险收益,但是考虑到有可能存在违约相关的系统性风险,在此基础上的贷款组合优化结果可能缺乏稳健性。
   ⑵使用同时考虑系统因素和特有因素的可变违约率CreditRisk+模型计算组合损失分布和计量单个风险贡献,贷款项目选择模型在此基础得出的优化结果好于仅考虑系统因素时的情况。组合中债务人违约率波动的假定对计算组合损失分布和单个风险贡献以及之后的贷款项目选择决策至关重要。本文贡献在于,在债务人的信用事件由系统因素和特有因素所联合驱动的假定下,计算组合的损失分布和计量单个风险贡献,这更贴近科技型中小企业的现实情况:①由于科技型中小企业面临更大的不确定性,更容易受到对外部因素的冲击。考虑系统因素对所有债务人在影响到了导致违约相关的系统性风险,在估计损失分布和计量单个风险贡献时将更加审慎。②由于不同的科技型中小企的技术风险、市场风险之间的差异相对一般企业来说更大,通过引入特有风险,不仅仅考虑了因为系统因素带来集中风险,同时也考虑了企业异质性带来的风险分散效应。而在固定违约率和单部门系统因素的假定下有可能高估或者低估贷款组合的风险。

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