基于Logistic模型的商业银行中等规模企业贷款信用风险研究

摘要

目前，我国商业银行和中等规模企业之间存在着这样的一种矛盾：一方面，中等规模企业融资渠道狭窄，普遍缺乏长期稳定的资金来源，亟需获得商业银行的贷款来保证企业的稳定健康发展；另一方面，由于商业银行不能够正确衡量中等规模企业贷款中隐含的风险从而造成了商业银行的借贷，使得商业银行也错过了许多资信状况好、资产收益率高、经营规范、机制灵活的中等规模企业。导致这一矛盾的主要因素是商业银行对中等规模企业的信用疑虑使其谨慎放贷，因此如何做好中等规模企业贷款的贷款信用风险分析是解决该矛盾的关键所在。 本着建立适合我国国情的中等规模企业贷款信用风险度量模型这一目标，本文先分析并比较了现有的信用风险度量方法，指出了现阶段最适合我国中等规模企业贷款信用风险度量的方法是Logistic回归法。然后，基于Logistic回归模型，利用130家中等规模企业样本的2006年和2007年的财务数据和非财务数据进行了实证分析。实证研究结果表明，在考虑财务指标和非财务指标的基础上，使用Logistic模型来度量我国中等规模企业贷款信用风险是切实可行的，并且其度量结果也比较令人满意。

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1 绪论

1.1选题的背景和意义

1.2文献综述

1.2.1国外信用风险度量的研究现状

1.2.2国内信用风险度量的研究现状

1.3本文的研究方法和基本框架

2商业银行中等规模企业贷款信用风险管理相关理论

2.1信用风险理论

2.1.1信用风险的定义

2.1.2信用风险的特点

2.2我国中等规模企业贷款概述

2.2.1中等规模企业的界定

2.2.2中等规模企业贷款的风险

2.2.3中等规模企业贷款的特点

2.2.4中等规模企业贷款的现状

2.3我国商业银行中等规模企业贷款信用风险管理现状分析

2.3.1商业银行经营管理原则与中等规模企业贷款之间的矛盾

2.3.2商业银行中等规模企业贷款信用风险管理存在的若干问题

2.4本章小结

3信用风险评估方法和度量模型

3.1传统信用风险评估方法

3.1.1专家系统法

3.1.2贷款评级法

3.1.3信用评分法

3.1.4神经网络法

3.2现代信用风险度量模型

3.2.1 KMV模型

3.2.2 CreditMetrics模型

3.2.3 CreditPortfolio View模型

3.2.4 CreditRisk+模型

3.3各评估方法和度量模型的比较

3.4本章小结

4我国中等规模企业贷款信用风险度量模型的建立和实证检验

4.1研究对象的界定

4.2样本的选取

4.3模型指标的选取

4.4模型的构建和指标的筛选

4.4.1 Lo西stic回归模型的原理

4.4.2中等规模企业贷款信用风险度量模型的构建

4.4.3模型指标的筛选

4.5实证结果

4.5.1 Logistic回归结果

4.5.2 Logistic模型的检验

4.6本章小结

5结论和政策建议

5.1总结

5.2研究的局限性

5.3政策建议

致谢

参考文献

附录