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宏观经济类论文范文文献,与基于宏观经济环境的银行信用风险度量模型相关毕业论文
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[摘 要]信用风险作为商业银行业所面临的主要风险,一直是银行风险管理的核心内容.随着全球经济越来越相互依赖,商业银行与中央银行都必须面对并分析宏观经济环境对信用损失分布的影响.在我国当前经济环境下,从信用风险管理的角度入手,将能够测量到的不稳定因素纳入到信用风险计量模型中去,使商业银行能够按照新巴塞尔协议的资本要求,建立具有长远性、稳定性、前瞻性的更为有效的信用风险管理体系,对增强金融体系和宏观经济的稳定性将具有非常现实的意义.
[关 键 词]信用风险；宏观经济环境；信用循环指标；违约概率
[中图分类号]F830.2[文献标识码]A[文章编号]1006-5024(2008)01-0152-05
[基金项目]国家自然科学基金重点项目“中国宏观经济中期发展建模：预测方法与应用研究”(批准号：70531010)；国家自然科学基金“创新研究群体科学基金基于行为的若干社会经济复杂系统建模与管理”(批准号：70521001)
[作者简介]曹汉平,北京航空航天大学经济管理学院博士生,中国银行总行高级经理,研究方向为金融工程与风险管理；任若恩,北京航空航天大学经济管理学院教授,博士生导师,研究方向为国际竞争力比较、金融工程与风险管理.(北京100053)
一、问题的提出
近20年来,信用风险的研究如雨后春笋,取得了长足发展.但这些早期的信用风险模型大多集中对违约可能性(信用评分)的预测,主要强调对样本截面数据,而不是从时间序列角度来分析辨别“好”或“坏”的公司,并且这些模型大部分仅仅考虑了公司本身的状况与能力,而未将外在的环境因素纳入其中.近年来,随着经济的快速发展和经营环境的快速变迁,公司必须面对许多不确定性,增加了公司经营的风险.信用风险的时间序列或动态行为分析已经广受学术界、业界以及监管机构的重视.
首先,信用风险市场的流动性越来越大.抵押证券(ABS),如债券抵押证券(CBO)与贷款抵押证券(CLO),与信用衍生产品(CreditDerivatives)相似,都允许金融机构在不用破坏客户关系的情况下降低信用风险敞口.这些新信用工具的定价需要利率、违约率、回收率、以及信用利差等的动态行为的足够数据.一般而言,可利用直接观测这些变量的历史数据,或者利用流动性信用敏感工具定价模型来计量这些相关经济变量的动态行为即为信用违约互换(creditdefaultswaps).其中信用衍生工具或证券有效性弥补了早期信用评分方法在管理信用风险时的适应能力,同时它也使违约分析的重点从截面分析、时间点分析转换到动态的信用风险管理.
其次,信用风险组合管理需要动态信用风险分析.虽然这些模型基本上都能作为分析信用风险组合的工具,但是对于不同风险种类的分析却存在很大的差异.在可辨别的独特性风险与系统风险情况下,绝大多数独特性风险都能被分散,系统性风险对信用组合最重要.而目前的信用组合模型,如CreditMetrics、CreditRisk+都较少关注系统风险因素的行为.通常而言,系统信用风险因素经常与宏观经济环境有关.因此,如果能将宏观经济环境与系统信用风险因素建立联系,那么有关宏观经济变量的趋势与状态的知识就可以帮助商业银行评价组合信用风险.
第三,监管的发展也需要对信用风险进行动态分析.新巴塞尔协议(BaselCommitteeonBankSupervision(2003))建议银行的资本需求(capitalrequirements)必须直接与交易双方的履约能力(creditworthinessofthecounterparties)相联系.同时,新监管架构的一个主要关注点就是银行资本需求的亲周期性(pro-cyclicalcapitalrequirements),并且按照这样的方法来增加经济周期的冲击,这可能会恶化经济周期波动.经济增长期间,银行可能会降低经济资本水平,而经济资本水平的降低可能是受到基于近期违约概率估计的风险敏感性资本需求(risksensitivecapitalrequirements)的刺激.因此,在经济周期的波峰时,经济资本水平可能非常低以致于无法应付后续的经济下降趋势.而在经济下降期间,经济资本的积累同样可能很低.此外,经济资本的增加可能会导致银行信用紧缩(creditcrunch)并且因此恶化已经不利的经济环境.亲周期(pro-cyclicality)的问题进一步凸现了对信用评级、违约概率、信用利差以及其它信用风险驱动因子进行动态分析的需要.
本论文主要尝试将宏观经济环境和行业竞争环境纳入信用风险模型,来辨别外在因素对信用风险的影响程度.希望利用辨别出的外在因素对信用风险的影响,为投资者在评估投资时提供多一层的考量,并建立一个能够纳入外在因素的信用风险评估模式,以供后续研究与实务界应用.
二、信用风险模型的发展历程
信用风险分析最早起源于Beaver(1967)和Altman(1968)的工作,并且在过去近四十年来取得了广泛的研究与探讨,发展出许多类型的信用风险模型.不同的模型具有不同的特性及相关的理论基础,大致而言可以划分为两大类.第一类是基于会计信息与市场价值所发展出来的模型,如Altman,HaldemanandNarayanan(1977)的ZETA模型,第二类则是以股票价格为基础的模型,如KMV、Moody’s等机构用期权理论发展出来计算违约概率的模型.但到目前为止,并未有具体将宏观经济因素纳入信用风险模型的研究.不过,经由Belkin,SuchowerandForest(1998)与JongwooKim(1999)两篇对信用转移矩阵(credittransitionmatrix)的研究,替信用风险模型纳入宏观经济变量的方式提供了一个可行的研究方向.Belkin,SuchowerandForest(1998)首先将公司价值变动的因素分成两部分,个别公司单独面对的风险与所有公司共同面对的风险,前者可称为个别风险,后者则为系统风险.JongwooKim(1999)运用前述研究的概念,进一步建立较为具体的信用循环指标.
近年来,一些学者对违约概率与宏观经济变量的相关性展开了研究,较具有代表性的是Pesaran等(2005)建立的全球自回归宏观经济矩阵模型GVAR.该模型以Merton(1974)的期权理论为基础架构,以经济的全球化为背景,用横跨25个国家、时间段为1979―1999的季度相关数据,通过建立模型,分析国内宏观经济变量,包括GDP、CPI、短期利率、汇率、以及全球变量(如石油价格等)的冲
宏观经济类论文范文文献
综合以上文献,我们可以发现信用风险作为商业银行业所面临的主要风险,一直是银行风险管理的核心内容,同时也是监管机构及学术界研究的主要话题.目前我国商业银行的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段.随着全球经济越来越相互依赖,商业银行与中央银行都必须面对并分析宏观经济波动对信用风险(或损失分布)的影响.因此,在此领域,尤其是宏观经济环境与信用风险相关性研究方面,将有大量的工作去做、值得深入研究.
三、基于宏观经济因素的信用风险评估模型
考虑到本论文旨在尝试将其忽略的外在因素(可分成宏观经济环境和行业竞争环境两部分)纳入信用风险模型,来辨别外在因素对信用风险的影响程度,因此主要参照Jong-wooKim(1999)的研究方法建立宏观经济模型,并利用宏观经济变量(GDP增长率,CPI通膨率、货币供应量、失业率等)建立信用循环指标(Z
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