【正文】 要建立自己的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型需要進(jìn)行大量的參數(shù)估計(jì)，如信用等級轉(zhuǎn)換概率等參數(shù)的估計(jì)是建立在大量歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的，如果沒有有效的歷史信貸數(shù)據(jù)，則建模如同無米之炊。在 KMV 方法中，信用風(fēng)險(xiǎn)從根本上是由發(fā)行者的 資產(chǎn)價(jià)值的變化驅(qū)動(dòng)的。 古典信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法 ① Zeta 和 Z 評分模型的內(nèi)容 Z 評分模型（ Zscore model）是美國紐約大學(xué)斯特商學(xué)院教授愛德華 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)可以通過建立科學(xué)有效的決策機(jī)制，降低經(jīng)營管理中的不確 定性；建立統(tǒng)一規(guī)范的內(nèi)部控制平臺(tái)，減少道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇；建立內(nèi)部評級體系，強(qiáng)化信用分析和預(yù)警，將風(fēng)險(xiǎn)控制在一定的范圍之內(nèi)。 市場風(fēng)險(xiǎn) 市場風(fēng)險(xiǎn)（ market risk）是指因市場 價(jià)格（利率、匯率、股票價(jià)格和商品價(jià)格）的不利變動(dòng)而使銀行表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn)。 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 7 2 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述 關(guān)于什么是風(fēng)險(xiǎn)，學(xué)術(shù)界的說法不一，有的認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是可測定的不確定性；也有的認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是損失的可能性，或者風(fēng)險(xiǎn)是損失出現(xiàn)的概率或機(jī)會(huì)； 還有的認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)就是潛在損失的變化范圍與變動(dòng)幅度。信貸投放的行業(yè)集中度過高，潛伏著新的風(fēng)險(xiǎn)隱 患。 以及近來的德隆事件、藍(lán)田事件、鐵本事件造成巨額不良貸款都對商業(yè)銀行造成巨大的損失。當(dāng)銀行和其他經(jīng)濟(jì)主體發(fā)生信貸關(guān)系時(shí)，經(jīng)濟(jì)主體的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)通過信貸關(guān)系，部分甚至全部轉(zhuǎn)化為銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行成為風(fēng)險(xiǎn)的中樞。與此同時(shí)，其他新型的服務(wù)渠道 —— 客戶服務(wù)中心、手機(jī)銀行出 現(xiàn)并不斷發(fā)展。s mercial banks low credit risk management, management tools has been lagging behind the high rate of bad loans, a serious impact on the petitiveness of Chinese mercial banks. In this regard,China39。 結(jié) 題 驗(yàn) 收 一、完成日期 年 月 日 二、完成質(zhì)量 三、存在問題 四、結(jié)論 指導(dǎo)教師： XXX 年 月 日 中文摘要 摘要 ： 金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，商業(yè)銀行又是金融的核心。 ① 資金需求量分析 流動(dòng)資金類資金需求增量分析 1）擴(kuò)大指標(biāo)估算法測算客戶流動(dòng)資金需求增量： 擴(kuò)大指標(biāo)法是以客戶歷史年度流動(dòng)資金占用資料為基礎(chǔ) ，估算企業(yè)短期信用需求量的方法；具體測算可根據(jù)影響客戶流動(dòng)資金占用的主要因素（比如銷售收入或產(chǎn)量）的變動(dòng)趨勢進(jìn)行簡便測算。 中期報(bào)告 題目：我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的探討 報(bào)告人：工商管理系 張三 畢業(yè)設(shè)計(jì)的兩個(gè)月來，在導(dǎo)師的幫助以及自己的努力下，設(shè)計(jì)進(jìn)展順利，除了對銀行信貸有了一定了解外，還較熟練的掌握了信貸的形成，化解信貸風(fēng)險(xiǎn)的方法，以及信貸的控制和評估等。但是隨著全球市場和政策環(huán)境的變化，我國商業(yè)銀行不良資產(chǎn)前清后冒的情況時(shí)有發(fā)生，而且數(shù)量驚人，損失嚴(yán)重，這一問題已成為當(dāng)前困擾我國經(jīng)濟(jì)與金融的突出問題。信貸風(fēng)險(xiǎn)是指銀行在信貸活動(dòng)中預(yù)期收益不能實(shí)現(xiàn)的可能性。對此，提高我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理水平和管理手段顯得十分必要。 下達(dá)任務(wù)日期： 年 月 日 要求完成日期： 年 月 日 答辯日期： 年 月 日 指導(dǎo)教師： XXX 開題報(bào)告 題目：我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的探討 報(bào)告人：工商管理系 張三 一、文獻(xiàn)綜述 近年來 ,隨著金融的全球化趨勢及金融 市場的波動(dòng)性加劇 ,商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理一直是國際國內(nèi)金融界關(guān)注的焦點(diǎn)。 我國商業(yè)銀行的發(fā)展只是剛剛起步，信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系還不健全，商業(yè)銀行產(chǎn)權(quán)關(guān)系不明確，責(zé)權(quán)利不對稱，是造成大量不良貸款的制度成因。 提出構(gòu)建我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部控制制度的建議，通過對內(nèi)部各職能部門及其工作人員從事的業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制、制度 管理 ，從銀行的 內(nèi)部來減少信貸操作風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的可能性，達(dá)到控制信貸風(fēng)險(xiǎn)的目的。在 KMV 方法中，信用風(fēng)險(xiǎn)從根本上是由發(fā)行者的資產(chǎn)價(jià)值的變化驅(qū)動(dòng)的。 3. 我國商業(yè)銀行信 貸風(fēng)險(xiǎn)控制分析 1) 商業(yè)銀行 我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制分析 風(fēng)險(xiǎn)管理的組織結(jié)構(gòu) 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的組織結(jié)構(gòu)是建立在商業(yè)銀行整體組織結(jié)構(gòu)上。在貸前調(diào)查中，通過對信貸客戶信用評估，確定信貸客戶的信用等級，建立信貸客戶準(zhǔn)入機(jī)制。 隨著中國改革開放的逐步深入，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的不確定性 和風(fēng)險(xiǎn)因素增多，銀行風(fēng)險(xiǎn)有擴(kuò)大的趨勢。 在市場經(jīng)濟(jì)條件下，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)性是客觀存在的，銀行經(jīng)營活動(dòng)作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要組成部分，其風(fēng)險(xiǎn)性是不可避免的。 1995 年 8 月 1 日，日本東京最大的財(cái)務(wù)公司宇宙財(cái)務(wù)公司遭遇 億美元存 款的擠提；同年 9 月，日本大和銀行紐約分行的一名業(yè)務(wù)人員因投資美國債券失誤，虧損 11 億美元。 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 緒論 4 表 20202020年主要商業(yè)銀行不良貸款率和余額 單位：億元 2020年 12月 2020年 12月 2020年 12月 2020年 12月 主要商業(yè)銀行 不良貸款率 % % % % 余額 (億元 ) 24406 17176 12196 11703 從以上數(shù)據(jù)可以看出我國商業(yè)銀行不良貸款問題雖有好轉(zhuǎn)，但仍然較為嚴(yán)重，與國際水平相比相差較大。 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 緒論 5 本文從商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的定義入手，揭示商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制，找出商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)形成原因，結(jié)合自己 的專業(yè)學(xué)習(xí) ，提出商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的對策和方法，建立商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)流程化管理。二者的不同點(diǎn)在于其所包含的金融資產(chǎn)的范圍；信用風(fēng)險(xiǎn)不僅包括貸款風(fēng)險(xiǎn)，還包括存在于其他表內(nèi)、表外業(yè)務(wù)，如貸證券投資、金融衍生工具中的風(fēng)險(xiǎn)。不確定性是風(fēng)險(xiǎn)最本質(zhì)的特征，由于客觀條件的不斷變化以及人們對未來環(huán)境認(rèn)識(shí)不充分，導(dǎo)致人們對事件未來的結(jié)果不能完全確定。 ① 專家制度的主要內(nèi)容 在專家制度下，由于各商業(yè)銀行自身?xiàng)l件不同，因而在對貸款申請人進(jìn)行信貸分析所涉及的內(nèi)容上也不盡相同。第一，兩個(gè)模型都 依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表的帳面數(shù)據(jù)，而忽視日益重要的各項(xiàng)資本市場指標(biāo)，這 必然削弱模型預(yù)測結(jié)果的可靠性；第二，由于模型缺乏對違約風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)，理論基礎(chǔ)薄弱，從而難以令人信服；第三，兩個(gè)模型都假設(shè)在解釋變量中存在著線性關(guān)系，而現(xiàn) 實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非線性的，因而削弱了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確程度，使得違約模型不能精確地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)；第四，兩個(gè)模型都無法計(jì)量企業(yè)的表外信貸 風(fēng)險(xiǎn)，另外對某些特定行業(yè)的企業(yè)如公用事業(yè)企業(yè)、財(cái)務(wù)公司、新公司 不適用，使用范圍受到較大限制。 Credit Metrics 方法是基于信用轉(zhuǎn)移分析，它對任一債券或貸款組合的價(jià)值建立了完全分布 模型，并且其價(jià)值的變化只與信用轉(zhuǎn)移有關(guān)， 通過在險(xiǎn)價(jià)值來衡量風(fēng)險(xiǎn)，而這一在險(xiǎn)價(jià)值即是在指定置信水平下這一分布的百分位數(shù)。西方一些大的商業(yè)銀行都建立了自己的成熟的內(nèi)部評級體系，從而為其建立信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型奠定了基礎(chǔ)。 Credit Portfolio View 是基于一種因果關(guān)系，違約概率以及轉(zhuǎn)移概率都與宏觀經(jīng)濟(jì)緊密 。由于 Z 評分 模型和 ZETA 模型具有較強(qiáng)的操作性、適應(yīng)性以及較強(qiáng)的預(yù)測能力，所以它們一經(jīng)推出便在許多國家和地區(qū)得到推廣和使用并取得顯著效果，成為當(dāng)代預(yù)測企業(yè)違約或破產(chǎn)的核心分析方法之一。這種方法的最大特征就是：銀行信貸的決策權(quán)是由該機(jī)構(gòu)那些經(jīng)過長期訓(xùn)練、具有豐富經(jīng)驗(yàn)的信貸專家所掌握，并由他們做出是否貸款的決定。從巴塞爾委員會(huì)關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)的定義維度，操作風(fēng)險(xiǎn)可以劃分為四類 : 一是人員因素引起的操作風(fēng)險(xiǎn)包括操作失誤、違法行為（員工內(nèi)部欺詐 /內(nèi)外勾結(jié)）、關(guān)鍵人員流失等情況；二是流程因素引起的操作風(fēng)險(xiǎn)，可分為流程設(shè)計(jì)不合理和流程執(zhí)行不嚴(yán)格兩種情況；三是系統(tǒng)因素引起的操作風(fēng)險(xiǎn)，包括系統(tǒng)失靈和系統(tǒng)漏洞兩種情況；四是外部事件引起的操作風(fēng)險(xiǎn)主要指外部欺詐、突發(fā)事件以及銀行經(jīng)營環(huán)境的不利變化等情況。 信用風(fēng)險(xiǎn)與信貸風(fēng)險(xiǎn)是兩個(gè)既有聯(lián)系又有區(qū)別的概念： 信貸風(fēng)險(xiǎn)是指在信貸過程中，由于各種不確定性，使借款人不能按時(shí)償還貸款，造成銀行貸款本金及利息損失的可能性。信貸風(fēng)險(xiǎn)不是孤立的風(fēng)險(xiǎn)，影響信貸風(fēng)險(xiǎn)的因素很多。根據(jù)銀監(jiān)會(huì)的最近統(tǒng)計(jì)：我國主要商業(yè)銀行的不良貸款情況如下。這主要表現(xiàn)在：人們對信用的態(tài)度發(fā)生了重大變化；債務(wù)的規(guī)模急劇擴(kuò)張；作為信用主體的商業(yè)銀行潛伏著危機(jī)；新的債務(wù)主體不斷增加，新的金融交易品種不北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 緒論 3 斷推出等，從而使得整個(gè)社會(huì)的信用風(fēng)險(xiǎn)增大了。 ③ 非銀行金融機(jī)構(gòu)的快速發(fā)展 由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，各種機(jī)構(gòu)的信息儲(chǔ)存、處理和傳遞能力明顯提高，導(dǎo)致各類金融機(jī)構(gòu)之間傳統(tǒng)的專業(yè)化體系被淡化 ,非銀行金融機(jī)構(gòu)甚至非金融企業(yè)都 在向銀行業(yè)務(wù)滲透，加入這一領(lǐng)域的競爭。從根本上講，安全性是商業(yè)銀行的立行之本。找出解決商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的對策。測算公式如下： 授信控制量： C＝ EKZ － D 其中： E 為有效凈資產(chǎn)。它對貸款和債券在給定的時(shí)間單位內(nèi)（一年）的未來價(jià)值變化分布進(jìn)行估計(jì)，并通過在險(xiǎn)價(jià)值（ VAR）來衡量風(fēng)險(xiǎn)。 從經(jīng)濟(jì)學(xué)的微觀角度，銀行和企業(yè)作為不同利益的市場主題，在信貸市場上，分別扮演著的角委托人和代理人色， 兩者在運(yùn)行中存在著明顯的信息不對稱性。 在綜合經(jīng)營背景下，商業(yè)銀行能夠創(chuàng)造規(guī)模效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)，極大地拓展業(yè)務(wù)空間，創(chuàng)造滿意的顧客，不斷提高資產(chǎn)的市場價(jià)值。 三、重 點(diǎn)研究的問題 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述 我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)及其形成原因 我國商業(yè)銀行信貸風(fēng) 險(xiǎn)控制分析 四、主要技術(shù)指標(biāo) 請查閱有關(guān)文獻(xiàn)，必須本人真正閱讀過，以近期發(fā)表的雜志類文獻(xiàn)為主，圖書類文獻(xiàn)不能過多，且要與論文工作直接相關(guān)，要求至少 10 篇。然后根據(jù)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù) 發(fā)生的三個(gè)流程：貸前調(diào)查、貸時(shí)審查和貸后管理；提出商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)流程管理。信貸風(fēng)險(xiǎn)管理是銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的核心 ,它是指商業(yè)銀行對信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、評價(jià)并準(zhǔn)確度量 ,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有效防范和控制信貸風(fēng)險(xiǎn) ,以最低成本實(shí)現(xiàn)信貸資產(chǎn)最大安全保障的科學(xué)管理方法。銀行要提高績效，必須實(shí)現(xiàn)信貸風(fēng)險(xiǎn)最小化、經(jīng)營收益的最大化 ，建立完善的經(jīng)營決策激勵(lì)約束機(jī)制和有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理，樹立良好的銀行信用文化，有針對性地加強(qiáng)貸款管理，防范信貸 風(fēng)險(xiǎn)。 97 年推出了信貸風(fēng)險(xiǎn)量化度量和管理模型 —— 信貸風(fēng)險(xiǎn)度量制(Credit Metrics)，隨后瑞士信用銀行又推出另一類型的 信貸風(fēng)險(xiǎn)量化模型CreditRisk+都在銀行業(yè)引起很大的影響。 ② 資金來源量分析： 1） 根據(jù)對客戶流動(dòng)負(fù)債穩(wěn)定性進(jìn)行分析； 2） 根據(jù)對客戶長期負(fù)債進(jìn)行分析； 3） 根據(jù)對客戶預(yù)計(jì)一年內(nèi)折舊、攤銷等非現(xiàn)金成本及利潤、增資情況等進(jìn)行分析； 4） 其他可轉(zhuǎn)化為資金來源的項(xiàng)目： a 壓縮帳齡過長的應(yīng)收款項(xiàng)、長期積壓的存貨、其 他應(yīng)收款項(xiàng)目中的不合理部分，啟用過量沉淀的貨幣資金； b 收回投資；c 處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)。在現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)中，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行高度貨幣化、信用化和金融化。 proposed business process management mercial bank credit. Before the survey in loans through the credit customer credit assessments to determine the customer39。它可以幫助銀行快速的擴(kuò)張業(yè)務(wù)。 ② 從微觀層面上講，信貸資產(chǎn)是商業(yè)銀行重要的生息資產(chǎn)，它產(chǎn)生了銀行未來的主要現(xiàn)金流，是商業(yè)銀行利潤的主要來源。 ④ 從現(xiàn)實(shí)的角度來看。所以十分有必要加強(qiáng)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理。因此，風(fēng)險(xiǎn)較為一般的定義是：風(fēng)險(xiǎn)是某一種事件預(yù)期后果估計(jì)中較為不利的一面。其中最重要的是利率風(fēng)險(xiǎn)。由于銀行之間存在著密切而復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)聯(lián)系，因此金融風(fēng)險(xiǎn)具有很強(qiáng)的傳染性。 1977 年他又對該模型進(jìn)行了修正和擴(kuò)展，建立了第二代模型 ZETA 模型（ ZETA credit risk model）。 KMV 最適用于公開上市公司，它們的股票價(jià)格和財(cái)務(wù)報(bào)表的信息便于轉(zhuǎn)化為一個(gè)暗含的違約風(fēng)險(xiǎn)。 ② 缺乏有效的外部信用評估機(jī)構(gòu)。在當(dāng)前情況下，我國商業(yè)銀行尚不具備獨(dú)立建立信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型等銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)度量模型 的條件。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)不僅由債務(wù)人的違約風(fēng)險(xiǎn)引起，也會(huì)因債務(wù)人的信用等級降級而引起潛在的市場價(jià)值損失。第三，專家制度加劇了銀行在貸款組合方面過度集中的問題，使銀行面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)。這種信用創(chuàng)造功能可以 在較長的時(shí)間里掩蓋已經(jīng)出現(xiàn)的損失 ，銀行在巨額虧損時(shí)仍能夠運(yùn)轉(zhuǎn)，因此其風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性。 銀行的負(fù)債即企業(yè)居民的存款是具有很強(qiáng)的流動(dòng)性，是強(qiáng)制性的支付北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 8 結(jié)算。 本文試圖從這方面進(jìn)行嘗試，綜合運(yùn)用