2016最新金融專業(yè)論文開題報(bào)告
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一、課題任務(wù)與目的
本論文主要解決以下幾個(gè)問題：1、我國信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的現(xiàn)狀;2、目前國際上最具影響力的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型;3、我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)實(shí)證分析;4、我國商業(yè)銀行計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)的新思路。
二、調(diào)研資料情況
上世紀(jì) 90年代,隨著金融市場的發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的進(jìn)步,現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型得到了迅速的發(fā)展�，F(xiàn)代信用度量模型與傳統(tǒng)的信用度量方法相比,具有很大的優(yōu)越性。
目前國際上流行的信用分析度量模型主要有四類,即KMV模型、CreditMetrics模型、麥肯錫模型和 CSFP信用風(fēng)險(xiǎn)附加法 (Credit Risk)。 1. CreditMetrics模型。CreditMetrics模型是世界上第一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)的量化度量模型,是由 J. P. 摩根公司等于 1997年開發(fā)出的模型。該模型以資產(chǎn)組合理論為依據(jù),運(yùn)用 VaR(Value at Risk)框架,對貸款和非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。CreditMetrics模型依賴于歷史數(shù)據(jù),屬于盯市模型 (MTM)。
2.麥肯錫模型。麥肯錫模型是在 CreditMetrics模型的基礎(chǔ)上,對周期性因素進(jìn)行了處理,將評級轉(zhuǎn)移矩陣與經(jīng)濟(jì)增長率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系模型化,并通過蒙地卡羅模擬技術(shù) (a structured MonteCarlo simulation approach)模擬周期性因素的“沖擊 ”來測定評級轉(zhuǎn)移概率的變化。
麥肯錫模型克服了 CreditMetrics模型中不同時(shí)期的評級轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點(diǎn),可以看作是對 CreditMetrics模型的一種補(bǔ)充。
3. KMV模型。KMV模型是估計(jì)借款企業(yè)違約概率的方法。該模型將貸款看作期權(quán),首先利用 Black - Scholes期權(quán)定價(jià)公式,根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)的市場價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性、到期時(shí)間、無風(fēng)險(xiǎn)借貸利率及負(fù)債的賬面價(jià)值估計(jì)出企業(yè)股權(quán)的市場價(jià)值及其波動(dòng)性,再根據(jù)公司的負(fù)債計(jì)算出公司的違約實(shí)施點(diǎn) (default exercise point),然后計(jì)算借款人的違約距離,最后根據(jù)企業(yè)的違約距離與預(yù)期違約率 (EDF)之間的對應(yīng)關(guān)系,求出企業(yè)的預(yù)期違約率。KMV模型主要使用股票市場的相關(guān)數(shù)據(jù),是一種動(dòng)態(tài)模型。該模型同時(shí)具有盯市模型和違約模型 (DM)的特征。
4. Credit Risk模型。Credit Risk模型是一種基于精算方法的信息風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型, 由 CSFP (Credit Suisse FinancialProduct)于 1997年推出。該模型把信用評級的升降和與此相關(guān)的信用價(jià)差變化看作是市場風(fēng)險(xiǎn),在任何時(shí)期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài),計(jì)量預(yù)期到和未預(yù)期到的損失。Credit Risk是一種違約模型,它忽略了轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。但是,該模型具有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn):如模型只需要相對較少的數(shù)據(jù),具有簡易性的特點(diǎn);能夠得到債券組合或貸款組合的損失概率的閉形解,具有計(jì)算上的優(yōu)勢。
除上所述,國際上應(yīng)用的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型還有許多,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型、死亡率模型等等。
就我國而言，已逐步建立起風(fēng)險(xiǎn)管理體系,但是與國際同業(yè)相比,在數(shù)據(jù)的采集、加工、度量方法的運(yùn)用上都存在著相當(dāng)?shù)牟罹?因此我國對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法的研究主要集中在對發(fā)達(dá)國家先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的學(xué)習(xí)和借鑒上，以此尋求一種適合我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理模型。
徐暢在《Credit Metrics 模型及其對我國銀行風(fēng)險(xiǎn)量化管理的啟示》[2006,3]中認(rèn)為，Credit Metrics是世界上第一個(gè)評估信用風(fēng)險(xiǎn)的量化度量模型。該模型以資產(chǎn)組合理論、VaR(Value at Risk)理論等為依據(jù) ,以信用評級為基礎(chǔ) ,不僅可以識別貸款、債券等傳統(tǒng)投資工具的信用風(fēng)險(xiǎn) ,而且可用于互換等現(xiàn)代金融衍生工具的風(fēng)險(xiǎn)識別。研究此模型對于我國銀行風(fēng)險(xiǎn)量化管理有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。
張紅舸和夏佳南在《KMV信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在我國的適應(yīng)性研究》[2006，11]中提出， KMV模型作為國際上應(yīng)用最為廣泛的信用風(fēng)險(xiǎn)量化技術(shù),早已引起我國學(xué)者對它的關(guān)注。他們對我國應(yīng)用 KMV模型做了大量的實(shí)證研究,以期能找到一種在我國適用的新的信用風(fēng)險(xiǎn)管理的度量方法。但我國目前對 KMV模型所涉及到的各參數(shù)的估計(jì)方法都沒有較好的研究結(jié)論,這勢必使得我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理者要尋求一些替代指標(biāo)進(jìn)行近似評估。而這種近似的替代最直接的后果就是 KMV模型的輸出結(jié)果不準(zhǔn)確。作者也在文章中提出了我國商業(yè)銀行使用 KMV模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)采取的措施。
姚傳娟、李源和夏蘇林在《信用風(fēng)險(xiǎn)度量KMV模型與Credit Risk+模型比較研究》[2006]中，結(jié)合中國商業(yè)銀行目前信用風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際情況,比較分析KMV模型和CreditRisk+模型的基本原理和參數(shù)選擇的共性及差異,對兩模型各自特點(diǎn)做出客觀評價(jià),結(jié)果發(fā)現(xiàn)運(yùn)用Credit Risk+模型有利于提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的精確性,為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供了有益的借鑒。
喬小京和周石鵬在《信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型比較及其對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的啟示》[2006,10]中，對信用組合觀點(diǎn)模型即CPV進(jìn)行了描述，Credit Portfolio View(CPV)模型將周期性因素納入計(jì)量模型之中，將遷移概率與宏觀因素之間的關(guān)系模型化，并且通過模擬宏觀因素對于模型的沖擊來測定遷移概率的跨時(shí)演變，這樣可以得到未來每一年的不同的遷移矩陣，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用Credit Metrics的方法計(jì)算處于不同經(jīng)濟(jì)周期的VaR�？梢哉f這種方法是對Credit Metrics的補(bǔ)充，它克服了由于假定不同時(shí)期的遷移概率是靜態(tài)的而引起的一些偏差。 曹道勝和何明升在《商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)模型的比較級其借鑒》[2006,10]中，從模型建立的理論基礎(chǔ)、模型類型、回收率、現(xiàn)金流折現(xiàn)因子四個(gè)維度對國際上最有影響力的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)模型KMV 模型、Credit Metrics模型、Credit Risk +模型和Credit Portfolio View模型進(jìn)行比較，在此基礎(chǔ)上對各模型在我國商業(yè)銀行適用性進(jìn)行了分析，為我國商業(yè)銀行加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，開發(fā)適合我國國慶的信用風(fēng)險(xiǎn)模型提供了有益的借鑒。
同時(shí)，在相關(guān)研究過程中隨處都暴露出了與發(fā)達(dá)國家商業(yè)銀行相比，我國信用風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的種種不足。因此，針對目前我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理存在的一系列問題,借鑒西方發(fā)達(dá)國家的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理經(jīng)驗(yàn),我國銀行業(yè)應(yīng)當(dāng)大力加強(qiáng)建立信用風(fēng)險(xiǎn)量化分析和管理體系所需數(shù)據(jù)庫的建設(shè),建立和完善銀行內(nèi)部的企業(yè)信用評級體系,促進(jìn)我國專業(yè)評估機(jī)構(gòu)的建立,建立強(qiáng)大的信息技術(shù)平臺,強(qiáng)化銀行業(yè)的`信息披露,加強(qiáng)市場約束,借鑒發(fā)達(dá)國家先進(jìn)的關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理的理論知識,結(jié)合實(shí)際,建立適合我國國情的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理模型。
三、實(shí)施方案
1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生與發(fā)展
1.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生
1.1.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的定義
1.1.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)
1.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展
1.2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀
1.2.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展
2商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型研究
2.1 Credit Metrics模型(信用度量術(shù)模型)
2.2 KMV模型
2.3 Credit Risk+模型(信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型)
2.4 Credit Potfolio View模型(信用組合觀點(diǎn)模型)
3我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的現(xiàn)狀
3.1 我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)
3.1.1企業(yè)對銀行信用的過度依賴
3.1.2企業(yè)還貸付息意識差，銀企關(guān)系惡化
3.1.3信貸結(jié)構(gòu)單一，貸款風(fēng)險(xiǎn)集中
3.2 我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的不足
4我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的新思路
4.1 加強(qiáng)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的防范
4.1.1 培育良好的銀行信用文化
4.1.2加強(qiáng)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的全程動(dòng)態(tài)監(jiān)控
4.2 加強(qiáng)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)量化度量
4.2.1 完善信息系統(tǒng)的建設(shè),建立信息數(shù)據(jù)庫
4.2.2建立信用風(fēng)險(xiǎn)評估和定價(jià)模型,改進(jìn)信用分析方法和技術(shù)
4.3 創(chuàng)造與現(xiàn)代模型相配套的外部條件
四、預(yù)期結(jié)果
本文以商業(yè)銀行運(yùn)行過程中面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)為切入點(diǎn)，分析我國信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的現(xiàn)狀，對目前國際上最具影響力的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行研究，并結(jié)合我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)證分析，為我國商業(yè)銀行計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)提出新的思路。
分析國際銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的發(fā)展?fàn)顩r;研究目前國際上最具影響力的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型;進(jìn)行商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)證分析。
五、進(jìn)度計(jì)劃
20XX.12 選題
20XX.1 下達(dá)畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)書
20XX.2 文獻(xiàn)調(diào)研
20XX.3 論文開題報(bào)告與英文翻譯
20XX.3-5 論文寫作
20XX.5 論文定稿，準(zhǔn)備答辯
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