2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、巴塞爾委員會(huì)于1999年6月公布了《新巴塞爾資本協(xié)議》第一個(gè)征求意見稿,標(biāo)志著以資本充足率、監(jiān)管部門的監(jiān)管檢查和市場(chǎng)紀(jì)律為三大支柱的新巴塞爾協(xié)議的誕生。新巴塞爾協(xié)議調(diào)整了對(duì)商業(yè)銀行的資本監(jiān)管方法,明確指出了未來商業(yè)銀行量化風(fēng)險(xiǎn)的主要技術(shù)手段就是內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)。巴塞爾委員會(huì)要求監(jiān)管部門盡快指導(dǎo)和幫助商業(yè)銀行建立起自身的內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng),鼓勵(lì)管理水平高、條件具備的國際大型商業(yè)銀行采用內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)計(jì)算監(jiān)管資本,將給予采用內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)量化風(fēng)險(xiǎn)和計(jì)算監(jiān)

2、管資本的商業(yè)銀行一定的監(jiān)管資本優(yōu)惠,并計(jì)劃在未來的一段時(shí)間里,力求實(shí)現(xiàn)所有的商業(yè)銀行均利用內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化和監(jiān)管資本估算。 本文對(duì)新巴塞爾協(xié)議框架下商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)進(jìn)行了比較全面地研究,主要從以下幾個(gè)方面展開: 1、首先介紹了本文的研究背景、研究意義、國內(nèi)外研究綜述以及需要解決的問題。自新巴塞爾協(xié)議頒布以來,運(yùn)用商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)量化信用風(fēng)險(xiǎn)是所有商業(yè)銀行都面臨的一個(gè)重要的課題。然而,在信用風(fēng)險(xiǎn)量化的理論和

3、實(shí)際中,還普遍存在著基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)不足和理論模型量化結(jié)果偏差較大等問題。本文著重針對(duì)這些問題作了比較深入地研究。 2、分析了新巴塞爾協(xié)議的資本監(jiān)管方法及其對(duì)商業(yè)銀行資本的影響。新巴塞爾協(xié)議繼承了舊巴塞爾協(xié)議以資本充足率為核心的監(jiān)管思路,將資本充足率視為最要重要的支柱,但對(duì)資本充足率的計(jì)算方法作了較大的修改。信用風(fēng)險(xiǎn)的量化可依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)法或內(nèi)部評(píng)級(jí)法確定,其中內(nèi)部評(píng)級(jí)法又分為內(nèi)部評(píng)級(jí)基本法和內(nèi)部評(píng)級(jí)高級(jí)法。新巴塞爾協(xié)議對(duì)商業(yè)銀行的資本影

4、響是明顯的。對(duì)于國際大型商業(yè)銀行來說,由于可以采用內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)計(jì)量監(jiān)管資本,因此可以大幅度地降低監(jiān)管資本,但對(duì)于中小商業(yè)銀行來說,尚不具備采用內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)計(jì)量監(jiān)管資本的基礎(chǔ),監(jiān)管資本要求相對(duì)提高,競(jìng)爭(zhēng)力減弱。此外,商業(yè)銀行的監(jiān)管資本隨著商業(yè)銀行違約率、特定違約損失率以及資產(chǎn)相關(guān)系數(shù)的增加而增加。商業(yè)銀行實(shí)際資本更多地取決于監(jiān)管資本而非所需的真實(shí)資本,經(jīng)濟(jì)資本主要取決于資本成本、違約率和特定違約損失率等因素。 3、對(duì)內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)的

5、基本框架以及模型進(jìn)行了分析。首先介紹新巴塞爾協(xié)議的監(jiān)管資本量化方法,然后對(duì)內(nèi)部評(píng)級(jí)模型的基本框架和局限性進(jìn)行了研究。根據(jù)新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定,商業(yè)銀行監(jiān)管資本主要取決于違約率、特定違約損失率、違約風(fēng)險(xiǎn)敞口和期限等因素。新巴塞爾協(xié)議提供的內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)模型是單因素模型。因受限于單一因素、同質(zhì)性和正態(tài)分布等假設(shè)條件,模型對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的估算存在較大的偏差。本文指出,卡普拉函數(shù)及尾部相關(guān)系數(shù)能夠準(zhǔn)確地描述信用風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的尾部特征,可以較好地解決

6、信用風(fēng)險(xiǎn)估算的偏差問題。 4、深入研究了內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)的設(shè)置及其對(duì)商業(yè)銀行資本的影響。首先介紹了新巴塞爾協(xié)議對(duì)貸款劃分的基本要求,指出新巴塞爾協(xié)議在信用級(jí)別數(shù)量及貸款類別的劃分方面都給商業(yè)銀行留有自由裁量的余地。貸款劃分對(duì)貸款損失的影響是十分明顯的,因此商業(yè)銀行可以通過采取更為細(xì)致的貸款劃分來精確識(shí)別和量化風(fēng)險(xiǎn),降低監(jiān)管資本;隨后對(duì)我國商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)的設(shè)置提出了建議。 5、研究了利用信用轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)商業(yè)銀行違約率的估

7、算問題。首先研究了信用轉(zhuǎn)移概率的估算問題,包括對(duì)信用轉(zhuǎn)移概率估算的主要方法的分析和評(píng)價(jià)以及如何利用外部評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)對(duì)客戶違約率進(jìn)行估算,然后研究如何對(duì)信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,以修正數(shù)據(jù)中的異常情況。重點(diǎn)研究了利用貝葉斯方法解決商業(yè)銀行在估算違約率過程中普遍存在的數(shù)據(jù)過少的問題。采用貝葉斯方法有助于克服預(yù)測(cè)模型使用歷史數(shù)據(jù)得到的點(diǎn)估計(jì)而低估損失的問題。本文還結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)管理中比較常用的Logit模型,運(yùn)用馬爾可夫鏈蒙特卡洛法(McMc)對(duì)信用數(shù)據(jù)缺

8、乏時(shí)導(dǎo)致模型參數(shù)估算偏差的問題進(jìn)行了探討,較好地解決了模型參數(shù)估算偏差的問題。最后結(jié)合模型定量分析了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)信用轉(zhuǎn)移概率的影響,并提出了相應(yīng)的調(diào)整方法。本文提出了一個(gè)改進(jìn)的數(shù)據(jù)調(diào)整方法,其改進(jìn)結(jié)果比JLT模型更加理想。 6、對(duì)非預(yù)期損失的度量問題進(jìn)行了研究。首先研究非預(yù)期損失度量的一般方法,并就各種方法在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題對(duì)進(jìn)行了客觀評(píng)價(jià)。結(jié)合卡普拉函數(shù)和尾部相關(guān)系數(shù)方法的優(yōu)點(diǎn),分別研究了利用這兩種方法測(cè)算極端損失的問題,并

9、實(shí)證檢驗(yàn)了這兩種方法的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。在樣本數(shù)量較少、分布未知的情況下,參數(shù)估算可能因相關(guān)結(jié)構(gòu)的誤判產(chǎn)生較大的誤差。而一般情況下,非參數(shù)估計(jì)能夠取得較好的效果,尤其是在尾部相關(guān)系數(shù)較高的情況下。本文指出,在實(shí)際應(yīng)用中可以先采用非參數(shù)法求出各信貸資產(chǎn)間的尾部相關(guān)系數(shù),然后可利用方便的卡普拉函數(shù)的相關(guān)結(jié)構(gòu)形式(如t-卡普拉),通過模擬方法得到組合的信用損失。通過驗(yàn)證,本文提出的方法是比較理想的風(fēng)險(xiǎn)量化方法。 7、研究了貸款組合損失和邊際損

10、失的估算問題。指出了就商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理而言,合理的內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)模型將更有利于經(jīng)濟(jì)資本的估算、經(jīng)濟(jì)資本的配置和資產(chǎn)組合管理;隨后進(jìn)一步探討內(nèi)部評(píng)級(jí)模型與監(jiān)管模型對(duì)資產(chǎn)配置的影響,以及監(jiān)管資本與經(jīng)濟(jì)資本的統(tǒng)一問題;并重點(diǎn)探討了如何結(jié)合監(jiān)管模型,利用內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)損失進(jìn)行調(diào)整,以糾正單因素假設(shè)及正態(tài)分布假設(shè)帶來的偏差,從而正確估算貸款組合的非預(yù)期損失與貸款的邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn),實(shí)現(xiàn)商業(yè)銀行資本的準(zhǔn)確度量。 8、探討了內(nèi)部評(píng)級(jí)系

11、統(tǒng)的有效性檢驗(yàn)問題。首先結(jié)合新巴塞爾協(xié)議的要求,對(duì)有效性檢驗(yàn)的基本原則與框架進(jìn)行了分析;同時(shí)分別對(duì)違約率、特定違約損失率、違約風(fēng)險(xiǎn)敞口指標(biāo)的檢驗(yàn)進(jìn)行了全面的分析;最后對(duì)壓力測(cè)試的要求和方法作了全面的介紹。本文指出,在實(shí)務(wù)中定量分析可以作為重要的評(píng)價(jià)指標(biāo),定性分析也是必不可缺少的,建議商業(yè)銀行采用定量與定性分析相結(jié)合的檢驗(yàn)方法。 本論文的創(chuàng)新成果主要有以下幾個(gè)方面: 1、從理論上證明了新巴塞爾協(xié)議采用的內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)模型同質(zhì)

12、性假設(shè)的缺陷,指出貸款異質(zhì)性的增加將會(huì)導(dǎo)致貸款預(yù)期損失的增加,忽略貸款的異質(zhì)性將導(dǎo)致非預(yù)期損失被高估,從而高估所需經(jīng)濟(jì)資本。同時(shí)通過數(shù)據(jù)模擬計(jì)算的形式揭示了貸款劃分對(duì)貸款損失度量的影響。經(jīng)過數(shù)據(jù)模擬得出,對(duì)貸款組合不細(xì)分時(shí),貸款損失分布具有更大的峰度和厚尾性,依靠損失波動(dòng)率這一指標(biāo)并不能很好地反映損失分布的尾部特征。在不同的置信水平下,貸款劃分對(duì)貸款損失的影響程度不同。就商業(yè)銀行的實(shí)際情況而言,當(dāng)貸款組合的相關(guān)系數(shù)不大時(shí),對(duì)貸款組合進(jìn)行

13、合理地細(xì)分能更加精確地度量貸款損失。這一研究成果將提高銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)對(duì)非預(yù)期損失量化的精確度。 2、將卡普拉函數(shù)及尾部相關(guān)系數(shù)聯(lián)合運(yùn)用到信用風(fēng)險(xiǎn)管理中,為解決新巴塞爾協(xié)議模型所采用的單因素、同質(zhì)性和正態(tài)分布三個(gè)假設(shè)條件所引起的估算偏差問題以及數(shù)據(jù)缺乏時(shí)非預(yù)期損失的估算問題提供了新的途徑。本文通過研究得出,可以先采用非參數(shù)法求出各信貸資產(chǎn)間的尾部相關(guān)系數(shù),然后使用方便的卡普拉函數(shù)結(jié)構(gòu)形式(如t-卡普拉),通過模擬方法得到貸款組合

14、損失。在選擇卡普拉函數(shù)類型時(shí),相對(duì)而言,t-卡普拉具有更大的靈活性。對(duì)卡普拉函數(shù)的實(shí)證結(jié)果表明利用卡普拉函數(shù)所得出的數(shù)據(jù)明顯高于Riskmetrics模型,和VaR方法相比,模型的結(jié)果更趨于安全。尾部相關(guān)系數(shù)的估算較為便利,當(dāng)樣本分布已知且樣本數(shù)據(jù)量充足時(shí),采用參數(shù)估計(jì)尾部相關(guān)系數(shù)是非常有效的。但在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中,這些條件有時(shí)并不具備。如果把卡普拉函數(shù)與尾部相關(guān)系數(shù)聯(lián)合運(yùn)用,那么就可以很好地解決信用數(shù)據(jù)缺乏的問題。 3、本文結(jié)合

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