有關(guān)金融專(zhuān)業(yè)論文開(kāi)題報告范文
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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(wèn)題：1、我國信用風(fēng)險計量的現狀;2、目前國際上最具影響力的信用風(fēng)險度量模型;3、我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險特點(diǎn)實(shí)證分析;4、我國商業(yè)銀行計量信用風(fēng)險的新思路。
二、調研資料情況
上世紀 90年代,隨著(zhù)金融市場(chǎng)的發(fā)展和風(fēng)險管理技術(shù)的進(jìn)步,現代信用風(fēng)險度量模型得到了迅速的發(fā)展�，F代信用度量模型與傳統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(lèi),即KMV模型、CreditMetrics模型、麥肯錫模型和 CSFP信用風(fēng)險附加法 (Credit Risk)。 1. CreditMetrics模型。CreditMetrics模型是世界上第一個(gè)信用風(fēng)險的量化度量模型,是由 J. P. 摩根公司等于 1997年開(kāi)發(fā)出的模型。該模型以資產(chǎn)組合理論為依據,運用 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)險計算。CreditMetrics模型依賴(lài)于歷史數據,屬于盯市模型 (MTM)。
2.麥肯錫模型。麥肯錫模型是在 CreditMetrics模型的基礎上,對周期性因素進(jìn)行了處理,將評級轉移矩陣與經(jīng)濟增長(cháng)率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀(guān)經(jīng)濟變量之間的關(guān)系模型化,并通過(guò)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(lái)測定評級轉移概率的變化。
麥肯錫模型克服了 CreditMetrics模型中不同時(shí)期的評級轉移矩陣固定不變的缺點(diǎn),可以看作是對 CreditMetrics模型的一種補充。
3. KMV模型。KMV模型是估計借款企業(yè)違約概率的方法。該模型將貸款看作期權,首先利用 Black - Scholes期權定價(jià)公式,根據企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性、到期時(shí)間、無(wú)風(fēng)險借貸利率及負債的賬面價(jià)值估計出企業(yè)股權的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性,再根據公司的負債計算出公司的違約實(shí)施點(diǎn) (default exercise point),然后計算借款人的違約距離,最后根據企業(yè)的違約距離與預期違約率 (EDF)之間的對應關(guān)系,求出企業(yè)的預期違約率。KMV模型主要使用股票市場(chǎng)的相關(guān)數據,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)險計量模型, 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(chǎng)風(fēng)險,在任何時(shí)期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài),計量預期到和未預期到的損失。Credit Risk是一種違約模型,它忽略了轉移風(fēng)險。但是,該模型具有其獨特的優(yōu)點(diǎn):如模型只需要相對較少的數據,具有簡(jiǎn)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,具有計算上的優(yōu)勢。
除上所述,國際上應用的信用風(fēng)險度量模型還有許多,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)險管理體系,但是與國際同業(yè)相比,在數據的采集、加工、度量方法的運用上都存在著(zhù)相當的差距,因此我國對商業(yè)銀行信用風(fēng)險計量方法的研究主要集中在對發(fā)達國家先進(jìn)的信用風(fēng)險管理技術(shù)的學(xué)習和借鑒上，以此尋求一種適合我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險量化管理模型。
徐暢在《Credit Metrics 模型及其對我國銀行風(fēng)險量化管理的啟示》[2006,3]中認為，Credit Metrics是世界上第一個(gè)評估信用風(fēng)險的量化度量模型。該模型以資產(chǎn)組合理論、VaR(Value at Risk)理論等為依據 ,以信用評級為基礎 ,不僅可以識別貸款、債券等傳統投資工具的信用風(fēng)險 ,而且可用于互換等現代金融衍生工具的風(fēng)險識別。研究此模型對于我國銀行風(fēng)險量化管理有很強的現實(shí)價(jià)值。
張紅舸和夏佳南在《KMV信用風(fēng)險度量模型在我國的適應性研究》[2006，11]中提出， KMV模型作為國際上應用最為廣泛的信用風(fēng)險量化技術(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)險管理的度量方法。但我國目前對 KMV模型所涉及到的各參數的估計方法都沒(méi)有較好的研究結論,這勢必使得我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理者要尋求一些替代指標進(jìn)行近似評估。而這種近似的替代最直接的后果就是 KMV模型的輸出結果不準確。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)險管理應采取的措施。
姚傳娟、李源和夏蘇林在《信用風(fēng)險度量KMV模型與Credit Risk+模型比較研究》[2006]中，結合中國商業(yè)銀行目前信用風(fēng)險管理的實(shí)際情況,比較分析KMV模型和CreditRisk+模型的基本原理和參數選擇的共性及差異,對兩模型各自特點(diǎn)做出客觀(guān)評價(jià),結果發(fā)現運用Credit Risk+模型有利于提高信用風(fēng)險度量的精確性,為商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理提供了有益的借鑒。
喬小京和周石鵬在《信用風(fēng)險量化模型比較及其對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的啟示》[2006,10]中，對信用組合觀(guān)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量模型之中，將遷移概率與宏觀(guān)因素之間的關(guān)系模型化，并且通過(guò)模擬宏觀(guān)因素對于模型的沖擊來(lái)測定遷移概率的跨時(shí)演變，這樣可以得到未來(lái)每一年的不同的遷移矩陣，在此基礎上運用Credit Metrics的方法計算處于不同經(jīng)濟周期的VaR�？梢哉f(shuō)這種方法是對Credit Metrics的補充，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)險模型的比較級其借鑒》[2006,10]中，從模型建立的理論基礎、模型類(lèi)型、回收率、現金流折現因子四個(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)銀行加強信用風(fēng)險管理，開(kāi)發(fā)適合我國國慶的信用風(fēng)險模型提供了有益的借鑒。
同時(shí)，在相關(guān)研究過(guò)程中隨處都暴露出了與發(fā)達國家商業(yè)銀行相比，我國信用風(fēng)險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)險管理存在的一系列問(wèn)題,借鑒西方發(fā)達國家的信用風(fēng)險度量和管理經(jīng)驗,我國銀行業(yè)應當大力加強建立信用風(fēng)險量化分析和管理體系所需數據庫的建設,建立和完善銀行內部的企業(yè)信用評級體系,促進(jìn)我國專(zhuān)業(yè)評估機構的建立,建立強大的信息技術(shù)平臺,強化銀行業(yè)的信息披露,加強市場(chǎng)約束,借鑒發(fā)達國家先進(jìn)的關(guān)于信用風(fēng)險度量和管理的理論知識,結合實(shí)際,建立適合我國國情的信用風(fēng)險度量和管理模型。
三、實(shí)施方案
1商業(yè)銀行信用風(fēng)險的產(chǎn)生與發(fā)展
1.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險的產(chǎn)生
1.1.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險的定義
1.1.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險的特點(diǎn)
1.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險的發(fā)展
1.2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險的現狀
1.2.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險的發(fā)展
2商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量模型研究
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)險附加模型)
2.4 Credit Potfolio View模型(信用組合觀(guān)點(diǎn)模型)
3我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量的現狀
3.1 我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險特點(diǎn)
3.1.1企業(yè)對銀行信用的過(guò)度依賴(lài)
3.1.2企業(yè)還貸付息意識差，銀企關(guān)系惡化
3.1.3信貸結構單一，貸款風(fēng)險集中
3.2 我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量的不足
4我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量的新思路
4.1 加強我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的防范
4.1.1 培育良好的銀行信用文化
4.1.2加強商業(yè)銀行信用風(fēng)險的全程動(dòng)態(tài)監控
4.2 加強我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險量化度量
4.2.1 完善信息系統的建設,建立信息數據庫
4.2.2建立信用風(fēng)險評估和定價(jià)模型,改進(jìn)信用分析方法和技術(shù)
4.3 創(chuàng )造與現代模型相配套的外部條件
四、預期結果
本文以商業(yè)銀行運行過(guò)程中面臨的信用風(fēng)險為切入點(diǎn)，分析我國信用風(fēng)險計量的現狀，對目前國際上最具影響力的信用風(fēng)險度量模型進(jìn)行研究，并結合我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)證分析，為我國商業(yè)銀行計量信用風(fēng)險提出新的思路。
分析國際銀行業(yè)信用風(fēng)險管理的發(fā)展狀況;研究目前國際上最具影響力的信用風(fēng)險度量模型;進(jìn)行商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量的實(shí)證分析。
五、進(jìn)度計劃
20XX.12 選題
20XX.1 下達畢業(yè)設計任務(wù)書(shū)
20XX.2 文獻調研
20XX.3 論文開(kāi)題報告與英文翻譯
20XX.3-5 論文寫(xiě)作
20XX.5 論文定稿，準備答辯
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