【正文】 。 對信用風(fēng)險的研究 ,國內(nèi)外學(xué)者主要集中在測量信貸與違 約概率 ,違約風(fēng)險的信用評級和專家判斷?，F(xiàn)有個人信貸資產(chǎn)違約概率模型主要包括默頓模型 (默頓 ,1973)。物流模式 。信用評級是由五個評價指標(biāo)包括資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量、管理、收益和流動性。專家判斷方法的情況下使用上述模型需要的數(shù)據(jù)缺失的情況下 ,信用評級和違約等數(shù)據(jù)。 國內(nèi)學(xué)者所做的風(fēng)險評估研究。這些模型和方法主要是用來衡量風(fēng)險的大小 ,然后得出資產(chǎn)組合的形式 ,以避免或減少信用風(fēng)險的發(fā)生。方舟子和曾慶紅 (2021)建立了信用風(fēng)險評價函數(shù)使用多元統(tǒng)計方法對借款企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù) ,以提高企業(yè)的信用風(fēng)險評估的科學(xué)性。空置的基礎(chǔ)上深入研究影響因素 ,本文研究了影響因素的減值貸款分析通過發(fā)生率不同行業(yè)使用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法識別方法。根據(jù)實證分析結(jié)果 ,分析了銀行信用風(fēng)險的出現(xiàn)將從宏觀的角度 ,提供了客觀依據(jù)一些宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象的存在。第三部分展 示了實證研究和分析歷史數(shù)據(jù)的交通銀行理論模型 ,認為商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理建議根據(jù)這項研究的結(jié)果 。 2 發(fā)生率識別方法 信用風(fēng)險是借款人或交易對手不能履行合同規(guī)定的義務(wù) (如維修 )由于信貸質(zhì)量變化 ,導(dǎo)致銀行損失。減值貸款的銀行包括現(xiàn)有的不良貸款和部分可能是未來的不良貸款。如果減值貸款比率高 ,商業(yè)銀行信貸風(fēng)險相對大 。 屬性的銀行貸款的行業(yè)和宏觀經(jīng)濟因素對銀行信貸風(fēng) 險的影響 ,本文選擇灰色系統(tǒng)理論的灰色關(guān)聯(lián)分析方法來研究建立發(fā)生率識別方法。盡管總是使用回歸分析方法來研究解釋變量和變量之間的關(guān)系也廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的客觀經(jīng)濟變革現(xiàn)象 ,適用于灰色關(guān)聯(lián)分析無論有多少數(shù)量的樣品相比 ,回歸分析和方差分析。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)灰度值的大型商業(yè)銀行的發(fā)展和一些人為的因素 ,這種方法似乎尤其適用。與此同時 ,宏觀經(jīng)濟因素將虛擬變量來測量相對貸款比率的變化通過使用絕對發(fā)生率識別方法對宏觀經(jīng)濟和減值貸款。 定義 7 基于上面的發(fā)病率識別方法 ,我們可以計算灰色關(guān)聯(lián)度對行業(yè)與減值貸款比率因素和宏觀經(jīng)濟因素。因此 ,我們可以發(fā)現(xiàn)水平 ,宏觀經(jīng)濟因素影響商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險。 具體來說 ,影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險的行業(yè)主要將通過灰色關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)之間的貸款規(guī)模和減值貸款比率 ,這樣我們可以提供定量參考商業(yè)銀行信貸。 風(fēng)險控制系統(tǒng) ,從行業(yè)的角度 ,行業(yè)風(fēng)險因素可以根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度確定不同行業(yè)因素和不良資產(chǎn)貸款所示 :方程 14 根據(jù)不同行業(yè)的行業(yè)風(fēng)險因素 ,實際的風(fēng)險和預(yù)期的風(fēng)險之間的偏差可以設(shè)置為 ： 15 個方程根據(jù)公式 (10),行業(yè)關(guān)聯(lián)度越大 ,風(fēng)險越小偏差。償還能力是需要特別指出。 因此 ,根據(jù)判斷行業(yè)信貸風(fēng)險的角度 ,行業(yè)因素的風(fēng)險判斷的結(jié)果可以擴展到風(fēng)險控制。 風(fēng)險控制是風(fēng)險管理的重要過程之一 ,所以我們可以控制的風(fēng)險信用風(fēng)險的行業(yè)因素根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)不同的行業(yè)因素造成的信用風(fēng)險。風(fēng)險控制制度的目的是確 保在一定范圍控制風(fēng)險。 2 實證分析 根據(jù)第二部分的結(jié)果 ,我們得出這樣的結(jié)論 :宏觀經(jīng)濟影響的減值貸款與實際情況一致。穩(wěn)定的宏觀經(jīng)濟環(huán)境 ,如宏觀經(jīng)濟政策的擴張或整個經(jīng)濟社會的發(fā)展將促進企業(yè)經(jīng)營 ,提高企業(yè)的管理。關(guān)于上面的五個行業(yè)因素 ,制造業(yè)的貸款比例 ,權(quán)力、批發(fā)和零售和房地產(chǎn)業(yè)有各種對減值貸款比率的影響。 在田間小路的過程中 ,違約風(fēng)險最小而銀行為電力行業(yè)提供貸款。運輸以及批發(fā)和零售貿(mào)易屬于高風(fēng)險信貸行業(yè)。特別是房地產(chǎn)業(yè)的相關(guān)程度最大的五個行業(yè)和對不良資產(chǎn)的影響是最大的。土地代理商尋求發(fā)展機遇無處不在 ,到處都建了房子。銀行將風(fēng)險的承擔(dān)者。資本流動的困難造成的體積小 ,房屋銷售將導(dǎo)致整個行業(yè)鏈的中斷 ,導(dǎo)致更多的高信用風(fēng)險的銀行。銀行應(yīng)該確定為各行業(yè)的方向來分散風(fēng)險。s financial system, mercial bank39。s credit risk which will strive for favourable reserve ratio for the mercial bank so as to pursue a better development under the condition of different reserve requirements implemented by the Central Bank. On the study of credit risk, domestic and foreign scholars mostly focused on the measurement of the credit default risk with default probability, the credit rating and expert judgment. The default probability is the possibility expected that the debtor cannot repay debts (default) on time. Existing individual credit asset default probability models mainly include Merton model (Merton, 1973)。 Logistic model。 CreditRisk + model of Swiss bank。s financial data so as to improve the scientificalness of enterprise39。 the fourth part is the conclusion of investigation. 2 The incidence identification method Credit risk is that the borrower or the counterparty is unable to perform a contract with the obligation prescribed (such as servicing) due to credit quality changes and causes a loss to the bank. This paper selects impairment loan ratio referring to the index of credit risk size. The impairment loan of the bank includes the existing nonperforming loans and the portion which is likely to be nonperforming loans in the future. The proportion of the impairment loans influence the bank credit risk directly. If the impairment loan ratio is high, mercial bank credit risk will be relatively big。s credit risk. According to the results of the method, how the different industry and macroeconomic factors influence the impaired loan ratio can be analyzed. Specifically, the industry affecting mercial bank credit risk largely w