《商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理開題報告（含提綱）3800字》

一、開題報告畢業(yè)設(shè)計(論文)題目商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理課題背景和意義：課題背景自從進入到新世紀以來，在全球經(jīng)濟一體化的快速發(fā)展的大背景之下，國內(nèi)的經(jīng)濟發(fā)展極其迅速，而對國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展起到至關(guān)重要作用的就是金融市場的快速發(fā)展，這樣作用效果也是非常的明顯了。在國內(nèi)當(dāng)前的金融體系以及相應(yīng)的市場規(guī)模之下，國內(nèi)的銀行業(yè)以及金融機構(gòu)相關(guān)行業(yè)都成為了高負債以及高風(fēng)險行業(yè)，自然回報也是極高的，所以說銀行和金融機構(gòu)在進行運營過程當(dāng)中是一定要具備高水平的抵御風(fēng)險及控制風(fēng)險的能力，風(fēng)控能力的優(yōu)化能夠面對未來對沖的風(fēng)險，這樣的一種能力能夠?qū)ι虡I(yè)銀行生存以及發(fā)展都起到?jīng)Q定性的作用。在國內(nèi)的金融機構(gòu)主要就是中央銀行及商業(yè)銀行、證卷公司等等多個類別，在國內(nèi)當(dāng)前的經(jīng)濟體系當(dāng)中，現(xiàn)在商業(yè)銀行是非常重要的金融機構(gòu)，在工作當(dāng)中會面臨各種各樣的風(fēng)險，這其中就包括投資風(fēng)險、利率風(fēng)險、信用風(fēng)險等等。在這些風(fēng)險當(dāng)中信用風(fēng)險是最為突出的，能夠直接影響銀行生存發(fā)展，這類風(fēng)險主要業(yè)務(wù)有債券投資、貸款及信用擔(dān)保等。在全球經(jīng)濟一體化以及是市場經(jīng)濟不斷變化的發(fā)展態(tài)勢下，信用風(fēng)險發(fā)生的環(huán)境也是在不斷地改變，所以國內(nèi)的商業(yè)銀行是喲啊順應(yīng)大環(huán)境的變化，做好應(yīng)對環(huán)境的準備工作，這個時候就要求國內(nèi)商業(yè)銀行對信用風(fēng)險管理能力以及控制能力要加強。不難看出，通過信用風(fēng)險管理水平的高低是直接決定了商業(yè)銀行生存和發(fā)展方向。在中國內(nèi)的大環(huán)境下，商業(yè)銀行提高信用風(fēng)險管理能力就變得非常的重要且迫切了。研究意義當(dāng)前關(guān)于國內(nèi)經(jīng)濟因素對商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的影響，國內(nèi)的相關(guān)研究還是集中在理論分析層面，常用的信用風(fēng)險度量模型之間的比較以及總結(jié)國外具體實踐等等，關(guān)于計量模型的研究以及壓力測試的實際應(yīng)用，相關(guān)的學(xué)術(shù)著作也是頻頻出現(xiàn)，很多都是針對某一個行業(yè)進行的研究，當(dāng)然了這些研究是非常的有價值，但是理論還是要和實際進行結(jié)合，本文就是希望在前人研究的基礎(chǔ)上，能夠?qū)鴥?nèi)“整體”商業(yè)銀行來進行信用風(fēng)險度量分析，一方面在實踐意義上來講，本文是直接選擇了CPV模型進行研究，利用相關(guān)的軟件選擇國內(nèi)經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)，模擬不用經(jīng)濟波動場景對銀行貸款違約情況沖擊之后產(chǎn)生的結(jié)果，這樣能夠更加接近國內(nèi)實際，具有一定的合理性。另外一方面從理論出發(fā)，主要是研究緊急因素與國內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險間的關(guān)系，通過CPV模型能夠找打?qū)π庞蔑L(fēng)險產(chǎn)生影響的經(jīng)濟因素，這樣能夠提高國內(nèi)商業(yè)銀行風(fēng)險管理水平，同時對商業(yè)銀行的評級提供一些借鑒參考。研究的主要內(nèi)容：1緒論1.1研究背景及意義1.1.1研究背景1.1.2研究意義1.2研究內(nèi)容及方法2相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險2.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險誘因3國內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理現(xiàn)狀及問題3.1國內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理體系現(xiàn)狀3.1.1企業(yè)治理結(jié)合慢慢完善3.1.2企業(yè)內(nèi)部管理逐漸科學(xué)3.1.3征信監(jiān)管已有效果3.2國內(nèi)商業(yè)銀行施行的信用風(fēng)險度量辦法3.3國內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的問題3.3.1內(nèi)部評級體系不夠完善3.3.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理信息溝通不暢4運用CPV模型構(gòu)建壓力測試實證分析4.1CPV模型和壓力測試模型構(gòu)建主要步驟4.2變量選擇及數(shù)據(jù)選取、處理4.2.1變量選取4.2.2數(shù)據(jù)選取、處理4.3實證分析4.3.1描述性統(tǒng)計4.3.2平穩(wěn)性檢驗4.3.3共線性檢驗4.3.4生成的VAR模型的估計與檢驗4.3.5回歸結(jié)果分析4.4經(jīng)濟壓力測試5結(jié)論與政策建議5.1結(jié)論5.2政策建議5.2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理體系的完善5.2.2加強商業(yè)銀行風(fēng)險抵抗力5.2.3監(jiān)管機構(gòu)適當(dāng)調(diào)整監(jiān)管方向研究方法（或技術(shù)路線）：在進行本課題的時候，數(shù)據(jù)的可獲得性以及評價指標(biāo)的選擇及實證分析方法的選擇都會對本文可行性有一定的影響。主要表現(xiàn)如下：1.數(shù)據(jù)的收集。本文的實證分析會關(guān)系到很多數(shù)據(jù)收集的工作，這其中主要就是對國外次貸危機之后的十年里，對國內(nèi)商業(yè)銀行不良貸款率數(shù)據(jù)作為研究樣本進行一個實證分析，同時還會有國有商業(yè)隱含及城市商業(yè)銀行的不良貸款了在同時間段的樣本作為評價。為此前期花費了一些時間。2.參數(shù)計量方法。在進行實證分析的過程當(dāng)中會有很多參數(shù)，使用CPV模型進行檢驗看能否接近現(xiàn)實情況。最后就是為了總結(jié)國內(nèi)經(jīng)濟因素對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響程度。預(yù)期結(jié)果：完成符合上海建橋?qū)W院論文要求的論文一篇。進度計劃：1、2019年11月19日左右，與指導(dǎo)老師溝通和選題，接受選題審查并修改；2、12月3日左右，確定論文選題；3、12月20日左右，搜集資料、進行調(diào)研、完成文獻綜述、外文翻譯、開題報告，做好開題答辯準備；4、12月23日左右，開題答辯；答辯后修改并完善開題報告；形成初稿；5、2020年2月24日左右，在指導(dǎo)老師指導(dǎo)下進行論文研究和撰寫，對初稿進行完善和修改；6、3月2日左右，中期檢查答辯；7、4月10日左右，在指導(dǎo)老師指導(dǎo)下進行論文修改和完善，最后定稿；8、4月28日左右，畢業(yè)論文答辯；指導(dǎo)教師意見：指導(dǎo)教師簽名：年月日學(xué)院意見：審查結(jié)果：□同意□不同意學(xué)院負責(zé)人簽名：年月日

二、閱讀文獻目錄[1]程鵬,吳沖鋒,陳江.信用風(fēng)險度量與我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理[J].上海金融,2000(8):17-18.[2]周瑋,楊兵兵.商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理基本要素[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2002,V(11):24-28.[3]張維,楊春,熊熊,etal.商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理技術(shù)分析[J].天津大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2007,9(2):159-163.[4]南漢馨[1].信用風(fēng)險量化模型與我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理[J].金融理論與實踐,2005(5).[5]章彰.商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理兼論巴塞爾新資本協(xié)議[M].中國人民大學(xué)出版社,2002.[6]張貴清.信用風(fēng)險評級與商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理[D].對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué),2005.[7]朱娟.昆山農(nóng)村商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理研究[D].南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2012.[8]楊愛文.商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理預(yù)警指標(biāo)體系研究[J].浙江金融,2006(7):32-34.[9]龔佑明.商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理理論及實證分析[J].2007.[10]朱亮.我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理存在的問題及應(yīng)對措施[C]//2016年第一屆今日財富論壇.0.[11]于杰.商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理[J].贏未來,2017:168.[12]Yu,Jiuhon,Lu,etal.ApplicationoftheCreditMetricsintheCreditRiskManagementofCommercialBanks[J].學(xué)術(shù)界,2015(5):297-301.[13]MengzeH,WeiL.AComparativeStudyonEnvironmentCreditRiskManagementofCommercialBanksintheAsia-PacificRegion[J].BusinessStrategyandtheEnvironment,2015,24(3):159-174.[14]YinZ,XieF,XuY.AnEmpiricalAnalyzeontheCreditRiskManagementEfficiencyofChineseCommercialBanks[C]//InternationalConferenceonManagement&ServiceScience.IEEE,2010.[15]LiJ.CreditRiskMeasurementandManagementoftheCommercialBanks[J].2014.[16]OswariT.ContingencyVariableInteractionModel:ImplementationonCreditRiskManagementSystemoftheCommercialBanksinIndonesia[J].SSRNElectronicJournal,2011,25(1):96–98.三、文獻綜述注意：學(xué)生閱讀文獻后，必須寫出3000字左右的綜述或讀書報告，作為開題內(nèi)容之一。（可增頁）國外有學(xué)者對美、德、日、法等國家不同企業(yè)的授信資料進行實證分析，發(fā)現(xiàn)銀行的投資組合信用風(fēng)險與經(jīng)濟有了密不可分的聯(lián)系，認為違約率與宏觀經(jīng)濟之間的關(guān)系是CPV模型的研究核心。Yu,Jiuhon通過對英國銀行和其他金融機構(gòu)及其監(jiān)管部門使用的幾種重要且流行的信用風(fēng)險度量模型進行分析，解釋了為什么信用風(fēng)險的計量模型能成為銀行從業(yè)人員和監(jiān)管部門的關(guān)注焦點，著重評價了盯市模型中kmv模型、違約模型中的CPV模型，他們揭示了這些模型中存在著很大的弱點及其在壓力測試中的使用障礙，并提出了新的計量模型設(shè)計中一個關(guān)鍵點，即新模型是融合了回溯測試、跨行比較和懲罰結(jié)構(gòu)的框架，最終使得模型能夠整合信貸市場和銀行監(jiān)管信用風(fēng)險需求。MengzeH基于CPV模型研究銀行股價與宏觀經(jīng)濟因素之間的相關(guān)性間題，實證表明銀行股價和宏觀經(jīng)濟變量之間存在統(tǒng)計意義上的顯著性。YinZ介紹了三種信用風(fēng)險度量模型（即企業(yè)價值模型、強度模型和計量模型），并指出在目前的金融文獻中，這三類模型都是在20世紀的研究者們特別是90年代末的那一批研究者的理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，文章重點突出了理論分析部分，這一部分特別研究了CPV和Risk這兩種模型，并對兩種模型的特點進行闡述。國內(nèi)也有學(xué)者進行這方面的研究，但是是以國內(nèi)宏觀經(jīng)濟波動的角度對商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理進行相關(guān)的研究和討論。程鵬就比較分析了Ciedit模型和CPV模型的基本原理和兩者參數(shù)選擇的共性與差異，他們認為運用CPV模型更利于提高信用風(fēng)險度量的精確性。周瑋等應(yīng)用CPV模型的原理，構(gòu)建以企業(yè)違約率為被解釋變量，以企業(yè)自身因素、宏觀經(jīng)濟因素、行業(yè)和地區(qū)等四個因素為解釋變量的方程，通過回歸分析發(fā)現(xiàn)除地區(qū)因素以外，其他因素均與企業(yè)違約在統(tǒng)計上影響顯著。南漢馨則針對我國大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行分別展開了壓力測試，分析，她的研究結(jié)杲表明固定投資增長率、房價指數(shù)對四類銀行的影響方向一致，而利率卻影響方向不一。張維從宏觀經(jīng)濟、行業(yè)因素和居民個人三個層面選取了2001年至2007年的樣本數(shù)據(jù)，基于CPV模型實證研究我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險與這些宏觀經(jīng)濟變量之間的相關(guān)關(guān)系，得出房地產(chǎn)信貸信用風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)等呈負相關(guān)，與CPI等呈正相關(guān)的結(jié)論。章彰也僅是以中國農(nóng)業(yè)銀行為例分析了GDP增長率和制造業(yè)PMI對不良貸款率的影響方向及關(guān)系。在以往基于CPV模型的研究參數(shù)計算方法上，早期的Logit回歸模型忽略了自變量之間的復(fù)雜關(guān)系和各壓力因素的滯后影響。針對CPV模型存在的固有缺陷一一宏觀經(jīng)濟變量的多重共線性問題，彭建剛對模型的殘差相關(guān)性假設(shè)進行調(diào)整改進，區(qū)別于常用的最小二乘法），他們引用PLS來解決這一問題，進而使得更多的宏觀經(jīng)濟變量能夠納入壓力測試系統(tǒng)，獲得更為可靠的壓力測試結(jié)果。當(dāng)然了在CPV模型這個系統(tǒng)當(dāng)中，除了考慮經(jīng)濟因素對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響而構(gòu)建回歸模型之外，它本身還有一個變量AR模型，對模型的經(jīng)濟變量在常