基于CPV模型的我国商业银行信用风险分析

摘要

信用风险是现代金融市场存在的非常重要的一种风险，我国经济不断发展，对外贸易不断扩大，金融业开放的程度也不断加大，传统的信用风险的度量和控制管理方法已经无法应对当前社会复杂多变的形势以及出现的各种经济问题，金融机构需要结合我国国情实际选择更为先进合理的方法去度量我国金融市场信用风险的度量模型。
　　本文首先阐述了商业银行信用风险研究的背景和意义，介绍了国内外对商业银信用风险研究的现状以及对CPV模型研究情况。接着详细介绍了几种传统和现代信用风险度量的方法，并且对这些方法的适用情况进行了对比。再对现实中我国商业银行风险管理情况进行分析，论述目前风险管理的现状以及存在的问题，验证了对信用风险进行度量的必要性。最后建立CPV模型对我国商业银行的信用风险进行度量，建模分析工作主要包括以下几个方面：
　　（1）选择合适的宏观经济指标，收集数据并利用数理统计方法对数据进行通货膨胀调整，利用Census X12方法对数据进行季节调整，使不同季度的数据更具有可比性；
　　（2）利用SPSS软件进行数据标准化处理，再对数据进行平稳性检验；
　　（3）利用2010年到2016年各季度的数据建立度量商业银行信用风险的回归模型，并对模型进行检验；
　　（4）利用CPV模型中不良贷款率与宏观经济综合指数之间的关系进行转换，计算2017年一季度的不良贷款率。

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1 绪论

中文目录

1.1 选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究方法及框架

2 信用风险相关理论

2.1 信用风险的内涵及特点

2.2 传统信用风险度量方法

2.3 现代信用风险度量方法

3 我国商业银行信用风险管理现状及存在的问题

3.1 我国商业银行信用风险管理现状

3.2 我国商业银行信用风险管理存在的问题

4 实证分析

4.1 CPV 模型介绍

4.2 宏观经济变量的选择及解释

4.3 数据来源及处理

4.4 模型构建与回归分析

5 总结

5.1 研究结论

5.2 本文研究的局限性

参考文献

致谢

攻读硕士期间主要成果