商业银行经营过程中的风险分析

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3.0 赵德峰 2024-11-19 4 4 1.51MB 60 页 15积分
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摘 要
社会经济的周期性波动，不同行业间的风险传递以及负债企业的违约风险都
给商业银行的经营带来潜在风险。在我国银行业全面对外开放、外资银行大量涌入
的背景下，如何提高我国商业银行的竞争力，在国际竞争中立于不败之地，已成
为不可回避且亟待解决的问题。
本文主要研究我国商业银行经营过程中面临的三类风险。具体分为三部分：
首先采用多元 GARCH 模型对我国宏观经济周期与信贷周期的相互关系进行分析，
研究发现我国商业银行的经营活动对宏观经济的周期性波动具有推动作用，宏观
经济的周期性波动对我国商业银行的信贷周期也具有显著影响，进一步通过协整
分析和回归分析，发现宏观经济的周期性波动对商业银行的资产质量产生明显影
响；接下来针对我国商业银行即将进入企业债券市场这一趋势，采用向量自回归
方法对相关行业的风险传递状况进行研究，并利用石油、交通、旅游三个相关行业
的债券数据进行实证分析，发现交通行业在三个行业间的风险传递中起决定性作
用，然后建立了针对行业风险大小和风险传递方向的投资组合优化模型来规避市
场风险，实现收益最大化；最后利用企业的流动资产和相关的宏观经济变量建立
了负债企业违约风险预测模型，通过与企业的到期债务比较，讨论了负债企业违
约概率的估计问题，并对我国某上市公司的信用风险问题进行了实证分析。
关键词：商业 银行 亲周 期性 不 良贷款 行业相关 违约预 测 多元
GARCH 模型 VAR 模型 投资组合优化
ABSTRACT
The periodically fluctuation of macro-economy, the risk transformation among
related industries, and the default probability of corporations that get loans from
commercial banks all bring potential risk for the operation of commercial banks. Under
the background of the all-round opening up of China’s bank field and many foreign-
fund commercial banks having set up branch office in China, it has become an urgent
and indispensable problem of how to improve the competitive capability of Chinese
commercial banks and make them perform well in the international competition.
The thesis mainly focuses on analyzing the three kinds of key risks during the
operation of commercial banks. Firstly, the multivariate expanded GARCH model is
applied to study to relation between the business cycle and the credit cycle of China. It
turns out that the credit cycle of commercial banks promotes the fluctuation of the
business cycle greatly, while the business cycle affect the credit cycle in a great extent.
Further study is accomplished by co-integration method and regression analysis, finding
out that business cycle affects the capital quality of commercial banks greatly. Secondly,
Since there exists a trend that commercial banks of China will be allowed to invest in
corporation bond market in the near future, a VAR model was established to analyze the
risk transformation among related industries, using the bond data of industries of oil,
transportation and tourism as the empirical test. We find that transportation industry
play a decisive part in the risk transformation of them. Then a portfolio optimization
model based on the quantity and direction of risk transformation among industries was
introduced to avoid the market risk and realize the maximum return. Thirdly, a default
predicting model of corporations that having debts from commercial banks was set up to
get the estimated default probability of them, using random predicting method and
based on indexes of macro-economy and current asset and mature liability of
corporations. And then the related information of a listed company was used to
accomplish the empirical test.
Key Word: Commercial banks, Pro-cyclicality, Non performance
loans, Related industries, Default risk prediction,
Multivariate GARCH model, VAR model, Portfolio
optimization.
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论.........................................................1
§1.1 选题背景.....................................................1
§1.2 选题意义.....................................................1
§1.3 本文的主要内容...............................................1
第二章 本领域国内外研究概况..........................................3
§2.1 商业银行经营活动与宏观经济周期关系的研究现状.................3
§2.2 市场风险传染的分析模型.......................................4
§2.2.1 VAR 理论模型.............................................4
§2.2.2 GARCH 族模型............................................5
§2.2.3 VAR 理论模型与 GARCH 族模型的复合模型...................5
§2.3 投资组合优化理论.............................................6
§2.3.1 均值—绝对离差模型.......................................6
§2.3.2 均值—LPMq 模型..........................................7
§2.3.3 VaR 投资组合优化模型.....................................8
§2.4 企业信用风险度量模型..........................................9
§2.4.1 违约过程的理论模型.......................................9
§2.4.1.1 结构模型(Structure Model).............................10
§2.4.1.2 强度模型（Intensity Model）............................10
§2.4.2 信用风险商用度量模型....................................12
§2.4.2.1 CreditMetrics 模型.....................................12
§2.4.2.2 KMV 模型...........................................12
§2.4.2.3 CreditRisk+模型.......................................13
§2.4.2.4 CreditPortfolioView 模型................................13
第三章 宏观经济与商业银行信贷行为的关系.............................14
§3.1 我国商业银行亲周期性的实证分析..............................14
§3.1.1 模型介绍................................................14
§3.1.2 实证分析.................................................15
§3.1.2.1 数据的选取...........................................15
§3.1.2.2 数据的基本分析.......................................16
§3.1.2.3 二元 GARCH 模型参数估计............................17
§3.1.2.4 二元 GARCH 模型拟合效果检验........................19
§3.2 宏观经济对我国商业银行资产质量的影响........................20
§3.2.1 数据预处理...............................................23
§3.2.2 单位根检验..............................................23
§3.2.3 变量的协整关系数目检验..................................24
§3.2.4 回归方程................................................24
§3.3 结论与建议..................................................25
§3.4 本章小结....................................................26
第四章 市场风险对商业银行经营活动的影响.............................27
§4.1 国内债券市场的行业相关性问题.................................27
§4.1.1 VAR 模型介绍............................................27
§4.1.2 实证分析................................................28
§4.1.2.1 样本选取与数据预处理................................28
§4.1.2.2 单位根检验..........................................29
§4.1.2.3 协整检验............................................29
§4.1.2.4 模型的建立..........................................30
§4.1.2.5 Granger 因果检验.....................................32
§4.1.2.6 方差分解............................................33
§4.2 商业银行债券投资优化问题....................................35
§4.2.1 边际分析模型............................................35
§4.2.2 实例分析................................................38
§4.3 本章小结....................................................41
第五章 负债企业信用风险的预测.......................................42
§5.1 信用风险预测模型的构建.......................................42
§5.2 模型的应用..................................................44
§5.3 模型的合理性检验............................................46
§5.4 本章小结.....................................................48
第六章 总结与展望...................................................50
参考文献............................................................51
第一章 绪论
第一章 绪 论
§1.1 选题背景
商业银行在国民经济中处于关键地位，商业银行的作用和经营特点使得其经
营风险在整个国民经济中有着极大的影响力。一旦商业银行的经营风险转化成现
实损失，将对整个国民经济带来严重后果。在我国银行业全面对外开放，外资银
行大量涌入的背景下，如何提高我国商业银行的竞争力，已成为不可回避且亟待
解决的问题。
社会经济的发展会出现周期性的波动，银行的资产质量也会随之波动。信息
技术的发展，导致金融风险的影响范围更广，传递速度更快。此外，大量无法收
回的贷款，已经成为我国商业银行的沉重包袱。
综上所述可见，我国银行业经营风险日趋显现，经营日益艰难已经成为不争
的事实。
§1.2 选题意义
商业银行信贷资产质量与宏观经济之间存在怎样的关系，宏观经济的周期性
波动对商业银行资产质量有何影响，如何减轻宏观经济的周期性波动对商业银行
资产质量的不利影响，这些都是目前银行业需要解决的重要问题。
不同行业间存在不同程度的依赖关系，商业银行如何判断它们之间的相互关
系，并利用这种关系来规避市场风险对其经营业务的影响，从而进一步提高经营
效益也是至关重要的问题。
信贷业务是商业银行最重要的一项业务，信贷资产质量好坏对商业银行的生
存有着举足轻重的作用。如何利用反映企业财务状况的指标和宏观经济指标，建
立合理、精确的违约风险预测模型，增强对企业信用风险的预见性，尽早采取相
应的对策，对于提高商业银行信贷资产质量具有重要的现实意义。
§1.3 本文的主要内容
本文研究我国商业银行经营所面临的风险问题。具体分为三大部分：首先研
究我国宏观经济周期和信贷周期间的相互关系，并在此基础上研究宏观经济周期
对商业银行资产质量的影响；接下来考察相关行业间的风险传递状况，并建立投
资组合优化模型；最后预测负债企业的违约概率。
本文分为六章：
1
商业银行经营过程中的风险分析
第一章为绪论部分，介绍了本文的研究背景、研究意义及主要内容。
第二章阐述本领域国内外的研究概况。首先对国内外现有的研究宏观经济周
期与商业银行信贷周期相互影响的问题所用模型进行概述，然后介绍了国内外对
银行不良资产分析的研究状况；其次对市场风险传染模型进行阐述，重点分析了
VAR 模型在市场风险传染分析中的应用，接着对投资组合优化的理论模型和近年
来发展状况进行描述，最后概述了国内外学者对企业信用风险的研究成果。
第三章研究宏观经济与我国商业银行资产质量的关系。首先采用多元 GARCH
模型对我国宏观经济周期与信贷周期的相互关系进行研究，接下来研究宏观经济
周期对我国商业银行资产质量的影响。
第四章针对我国商业银行即将进入企业债券市场这一趋势，研究市场风险对
我国商业银行经营活动的影响。首先建立向量自回归模型对相关行业的风险传递
状况进行分析，并利用三个相关行业的债券数据对模型的拟合效果进行了实证检
验，最后建立了针对行业风险大小和风险传递方向的投资组合优化模型来规避市
场风险，实现收益最大化。
第五章研究单个企业信用风险的预测问题。首先建立向量自回归模型对宏观
经济变量进行预测，在此基础上预测负债企业的违约概率，并利用企业的流动资
产、到期债务和宏观经济变量数据对我国某上市公司的信用风险问题进行了实证
分析。
第六章对全文进行总结，给出本文的创新点和不足之处，同时提出今后进一
步研究的设想。
第二章 本领域国内外研究概况
2
摘要：

摘要社会经济的周期性波动，不同行业间的风险传递以及负债企业的违约风险都给商业银行的经营带来潜在风险。在我国银行业全面对外开放、外资银行大量涌入的背景下，如何提高我国商业银行的竞争力，在国际竞争中立于不败之地，已成为不可回避且亟待解决的问题。本文主要研究我国商业银行经营过程中面临的三类风险。具体分为三部分：首先采用多元GARCH模型对我国宏观经济周期与信贷周期的相互关系进行分析，研究发现我国商业银行的经营活动对宏观经济的周期性波动具有推动作用，宏观经济的周期性波动对我国商业银行的信贷周期也具有显著影响，进一步通过协整分析和回归分析，发现宏观经济的周期性波动对商业银行的资产质量产生明显影响；接下来...

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