中國國有商業(yè)銀行信用風(fēng)險識別研究.pdf

1、信用風(fēng)險是銀行經(jīng)營活動中的主要風(fēng)險，國有商業(yè)銀行積累的信用風(fēng)險是中國經(jīng)濟健康運行的“懸劍”，也是困擾金融體制改革的難題之一，研究分析形成信用風(fēng)險的成因?qū)Ψ婪逗突庑庞蔑L(fēng)險有重要的意義。為了有效的抑制不良貸款的增加，選擇合適的信用風(fēng)險識別手段是必須的。信用風(fēng)險為工商企業(yè)到期不能履行信貸協(xié)議中的還本付息的約定，致使銀行遭受損失的可能性。信用風(fēng)險識別是指利用適當?shù)亩ㄐ耘c定量相結(jié)合的方法對于希望借款的企業(yè)進行區(qū)分，將其劃分為高信用風(fēng)險企業(yè)和低信

2、用風(fēng)險企業(yè)：發(fā)放貸款之后，銀行可以利用相同的方法跟蹤企業(yè)信用風(fēng)險的變化。相比與國有商業(yè)銀行現(xiàn)行的信用風(fēng)險識別手段，國外已經(jīng)出現(xiàn)了很多更為有效的手段，包括：多元識別模型，Logistic模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和KMV模型。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在缺陷，KMV模型缺乏實際運用的外部條件，筆者選擇了多元識別模型和Logistic模型作為適合現(xiàn)階段中國國情的信用風(fēng)險識別手段的備選。同時，除了傳統(tǒng)的財務(wù)指標，某些非財務(wù)指標也具有作為識別指標的潛

3、力，本文給予了論證。在以某國有商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進行實證后發(fā)現(xiàn)：非財務(wù)指標無法通過建模的顯著性檢驗進入模型；建立的模型中，多元識別模型的自身驗證準確性和預(yù)測能力所表現(xiàn)出的特性不如Logistic模型更具實用性；Logistic模型的穩(wěn)定性也略高于多元識別模型。因此，現(xiàn)階段用于我國國有商業(yè)銀行信用風(fēng)險識別的最優(yōu)模型為Logistic模型。在文章的最后一個部分，筆者給出了政策建議，包括：建立信息共享機制，建立適合自身的模型，多種模型結(jié)合使用，定