商业银行不良资产证券化的信用风险测度与预警分析

发布时间：2020-05-05 05:31

【摘要】：作为商业银行长期以来关注的重点,不良资产的风险问题一直是商业银行市场竞争和经营管理的核心。一方面,商业银行的信贷业务在国内经济良好发展的同时迅猛扩张,在宏观经济政策下商业银行通过信贷利差赚足了资本收益;另一方面,过度扩张的信贷业务也伴随不良资产激增,高居不下的不良资产极大提高了信用危机爆发可能性,同时也拉低了商业银行的资本充足率水平。在全球通过巴塞尔协议之后,尽管监管部门加大了对商业银行不良资产的监管力度,事实上规模激增的不良资产使得商业银行面临着较大的不稳定系统风险,各家商业银行急需针对风险问题采取相关解决措施。对此,国内金融监管部门采取了一些办法如资产清收、重组等,但是这样的传统模式效果并不显著。由于传统的不良资产收回方式在现如今经济转型时期存在一定局限性,而根据国外不良资产处置方式,将不良资产证券化、对不良资产进行集体打包出售等批量处置方式相应则得到了更多重视和应用。不良资产证券化的过程相对传统金融业务更具复杂性和技术性,它将不良资产打包处理并经过一系列复杂的评估重组进而发行成全新的证券产品,这样的不良资产处置模式在国外已有较多的实践经验。然而相比国外高度发达的金融市场,国内的金融市场显得水平落后,市场的资本化程度不高,创新类金融工具诸如资产证券化等整体发展水平比较落后,加上国内信用评级体系、法律规范制度等尚不健全,不良资产证券化的市场模式还在初步推行中,更是缺乏对于资产证券化过程中的信用风险相关领域研究,也就更难以针对信用风险测量结果做后期的风险预警体系建立。因此在国内这样的现实背景下,建立一套比较完整的不良资产证券化的信用风险测度方法和预警机制对于商业银行就十分迫切。出于该目的,本文在研究和撰写过程中,大胆采用国际上比较权威的Credit metrics风险测度模型。针对模型中关键参数——信用转移矩阵,本文根据国内商业银行普遍采用的五级贷款分类标准为基础,采用五级信用评级转移矩阵代替原有的信用评级转移矩阵,再通过VaR方法对不良资产组合计算得到相应的信用风险损失估值,以此来表示商业银行不良资产证券化过程中的信用风险大小,并根据该风险度量结果建立一套适合商业银行的信用风险预警机制,最终通过制定合理的政策措施来提高商业银行自身的信用风险管理水平。
【图文】：

2005年-2015年商业银行不良贷款余额及不良率

信用风险预警模型
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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本文编号：2649620