基于GA-KMV模型的商业银行贷款定价研究

发布时间：2017-07-26 12:25

  本文关键词：基于GA-KMV模型的商业银行贷款定价研究

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【摘要】：伴随着我国利率市场化进程的日益推进、互联网金融的迅速发展和民营银行的获准筹建,我国商业银行将面临日益激烈的竞争局面。为了应对竞争和挑战,商业银行必须提高风险管理能力、科学制定贷款定价机制。目前,我国尚未建立健全的信用评价体系,使得商业银行制定的贷款价格与其承受的信用风险并不对等。科学度量借款人的违约风险并将其合理地反映到贷款定价中,对于商业银行有效控制风险、提升贷款定价能力和应对日益激烈的竞争局面,都具有重要意义。本文在梳理了贷款定价的理论研究和应用研究的相关文献后发现,RORAC模型具有较多的优点和较大的发展潜力且在国际金融领域普遍应用。在我国利率市场化趋势下,实施RAROC的条件将逐渐具备,因此本文选择RAROC定价模型作为贷款定价的主要分析框架,分别对资金成本率、经营费用率、预期损失率和经济资本目标利润率进行探讨,特别是对贷款定价的核心因素——违约风险进行了重点分析和探讨。运用遗传算法对KMV模型中的违约点进行了修正,通过最小化对样本公司的错判率求得最优违约点,并通过检验样本对最优违约点的有效性进行检验。检验结果表明,新违约点比原KMV模型中的违约点能够更好地区分ST公司和非ST公司,通过其计算得到的违约距离能够反映上市公司整体的财务风险状况,因此修正后的模型比较适用于我国上市公司。最后,通过一个模拟案例,展示了模型在具体贷款定价中的应用。
【关键词】：贷款定价 遗传算法 KMV模型 RORAC定价
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRCT5-7
• 第一章 前言7-19
• 1.1 研究背景和意义7-9
• 1.2 研究综述9-16
• 1.2.1 贷款定价理论研究综述9-11
• 1.2.2 贷款定价应用研究综述11-14
• 1.2.3 文献评述14-16
• 1.3 论文写作思路16-18
• 1.4 研究的创新与不足18-19
• 第二章 基于风险调整收益的贷款定价方法19-31
• 2.1 RAROC贷款定价模型原理19-21
• 2.2 资金成本率及经营成本率的确定21-22
• 2.2.1 经营成本率的确定21
• 2.2.2 资金成本率的确定21-22
• 2.3 预期损失率的确定22-25
• 2.3.1 信用风险溢价的推导22-23
• 2.3.2 违约损失率的确定23
• 2.3.3 违约概率的确定23-25
• 2.4 经济资本目标利润率的确定25-29
• 2.5 RAROC贷款定价在我国的适用性分析29-31
• 第三章 GA-KMV违约模型构建及分析31-55
• 3.1 KMV模型介绍31-36
• 3.2 GA-KMV模型的构建36-43
• 3.2.1 遗传算法介绍36-37
• 3.2.2 GA-KMV模型构建37-43
• 3.3 最优违约点的求解及分析43-49
• 3.3.1 样本选择及数据收集43
• 3.3.2 参数设定43-44
• 3.3.3 遗传算法求解结果及分析44-49
• 3.4 最优违约点预测效果检验49-51
• 3.5 贷款定价案例分析51-55
• 3.5.1 案例分析方法设计51
• 3.5.2 资金成本率与经营成本率的计算51-52
• 3.5.3 预期损失率的计算52-53
• 3.5.4 经济资本目标利润率的计算53-54
• 3.5.5 贷款利率的计算54-55
• 第四章 总结与展望55-58
• 4.1 本文的主要研究成果55-56
• 4.2 可行性及约束因素56-57
• 4.3 后续研究展望57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-62
• 附录A MATLAB计算代码62-64
• 附录B 攻读学位期间发表学术论文目录64-65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 邓超;敖宏;胡威;王翔;;基于关系型贷款的大银行对小企业的贷款定价研究[J];经济研究;2010年02期

2 郑立平,郝忠孝;遗传算法理论综述[J];计算机工程与应用;2003年21期

3 张晓玫;潘玲;;我国银行业市场结构与中小企业关系型贷款[J];金融研究;2013年06期

4 张玲;刘澄;;KMV模型在中国应用的参数修正——一个文献综述[J];海南金融;2013年10期

5 盛军;科学的贷款定价方法——RAROC定价法[J];上海金融;2000年07期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 孙江涛;基于修正KMV模型的我国上市公司信用风险度量研究[D];江南大学;2013年

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本文编号：576390