CS银行信用风险管理研究
发布时间：2020-12-09 15:05
CS银行近几年来在金融信贷领域的快速发展,伴随着上市、上线、上平台的连战连捷,应及时转变金融观念、创新管理模式、调整客户结构,积极的适应新时代高质量高发展要求,主动引导政务业务由融资型向服务型转变,驱使政务平台整体金融体系向政务行业金融体系转型。此外,在地方融资平台持续清理和财税体制改革压力下,以及部分优质上市企业和中小微企业风险呈阶段性上升的情况下,CS银行的风险管理体系建设也正面临着巨大的挑战和前所未有的转型机遇。本文的研究意义主要在于以CS银行为例,以点带面的深入研究和探讨我国商业银行风险管理体系建设路径,积极帮助商业银行进行信用风险量化改革,并助其在数字化浪潮下充分发挥优势进行创新与差异化服务,以有效应对互联网金融服务及其风险对其的冲击,积极找到适应CS银行信用风险防范的措施。本文以CS银行风险管理为研究对象,通过分析CS银行的现状风险痛点,并以此为契机探索其在大数据驱动时代下的内评风险体系及时有效的构建,分别从风险参数量化(评级模型开发)、内部评级验证、风险管理应用、风险压力测试、风险管理的组织与制度保障等多维度多角度阐述了CS银行在大数据驱动时代下信用风险管理体系构建的完整...
【文章来源】：江西财经大学江西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
PD模型示意图
第1章绪论5那定量模型会赋予较易违约的授信客户较低的评分，赋予优质授信客户较高的评分，反之则说明定量模型的区分能力较差。国外商业银行在模型区分能力验证时，通常采用的方法是AR值检验的统计检验方法。累计准确性曲线（CumulativeAccuracyProfile,CAP）/准确比率（AccuracyRatio,AR）是衡量定量信贷风险模型区分能力并且广泛运用于同业实践的验证方法。CAP曲线的绘制需要先根据定量模型的结果，自高违约风险至低违约风险对评级授信客户进行排列，CAP曲线的横坐标是授信客户总数中占有的比例，纵坐标需描绘风险评级分数小于或等于横坐标x中的违约个数百分比。一个有效的模型应在客户同一排除率的情况下，排除更高百分比的授信违约客户。CAP曲线示意图如图1-3所示：图1-3CAP曲线示意图完美临界假设场景下，能够通过定量模型筛选出所有授信违约客户，那CAP曲线会是一条斜率为（1/违约率）而且会停留在1的直线。反之，假设模型是无效的情况下，模型的CAP曲线会是一条45度的直线。而AR值的定义为模型的CAP曲线和45度线间的区域，与介于45度线和完美模型的区域的比率。AR的公式如下。AR=ABAC=待验证评级模型曲线下面积8随机模型曲线下面积最佳模型曲线下面积8随机模型曲线下面积（2.3）完美临界假设场景下，所有授信违约客户应该排列在左边，而优质授信客户应该排列在右边。如果一个样本中如果有20%的违约案例，我们应该看到模型对于这20%的评分要低于其他80%授信客户的评分。图表中理想状况的曲线就显示了这种情况。相反，在无效模型假设场景下，模型无法区分表现好的优质授信客户和较差的授信违约客户。
第1章绪论9阶段进行分析，归纳总结信用风险管理面临的问题与挑战，全面完整的剖析问题存在的成因。（4）CS银行信用风险管理改进方案。结合整体信用风险管理体系搭建各个阶段重要节点，再通过CS银行信用风险管理战略目标进行分析，对与先进同业比较的差距提出有针对性和实操性的信用风险管理改进方案建议。（5）CS银行信用风险管理改进方案评价与保障措施。对CS银行信用风险管理改进方案进行实施后评价，为确保所有改进方案能够正常推进，提出了完善整体信用风险管理体系搭建的保障措施建议。（6）结论与展望。在归纳研究商业银行搭建信用风险管理体系后对整体业务经营和风险管理的长远促进做总结，最后对优化后的信用风险管理体系进行分析，对后续的优化和研究进行展望。论文框架如图1-4所示：图1-4论文框架
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国商业银行信用风险管理与控制研究[J]. 董翰诚. 时代金融. 2020(05)
[2]互联网背景下信用制度的演进和风险管理[J]. 刘泽黎. 经济学家. 2020(01)
[3]商业银行信用风险量化管理研究[J]. 殷朋. 现代经济信息. 2019(15)
[4]新兴的现代管理:信用管理[J]. 何雨格. 现代管理科学. 2019(03)
[5]商业银行信用风险管理的反思[J]. 王学武. 新金融. 2018(10)
[6]大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J]. 张莉. 全国流通经济. 2018(26)
[7]面向风险管理的银行大数据分析系统架构研究[J]. 卢小宾,徐超. 信息资源管理学报. 2018(02)
[8]金融科技与银行信用风险管理[J]. 袁媛. 中国金融. 2018(09)
[9]大数据与商业银行风险管理优化的关联分析[J]. 孙继锋,刘高峰. 区域金融研究. 2017(10)
[10]大数据风控:金融风险控制的与时俱进[J]. 曹越. 国际融资. 2017(09)
硕士论文
[1]M银行陕西分行小额信贷风险管理研究[D]. 王伟.西安石油大学 2019
[2]邮储银行A分行对小微企业授信风险管理研究[D]. 张阳.安徽财经大学 2019
[3]大数据技术在银行风险管理中的应用研究[D]. 薛晖.对外经济贸易大学 2018
[4]K银行信贷业务风险管理研究[D]. 张弛.安徽大学 2017
[5]互联网金融冲击下商业银行应对战略研究[D]. 杨亚康.西南财经大学 2016
[6]互联网金融时代的商业银行发展模式研究[D]. 降磊.西南交通大学 2013
本文编号：2907055
【文章来源】：江西财经大学江西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
PD模型示意图
第1章绪论5那定量模型会赋予较易违约的授信客户较低的评分，赋予优质授信客户较高的评分，反之则说明定量模型的区分能力较差。国外商业银行在模型区分能力验证时，通常采用的方法是AR值检验的统计检验方法。累计准确性曲线（CumulativeAccuracyProfile,CAP）/准确比率（AccuracyRatio,AR）是衡量定量信贷风险模型区分能力并且广泛运用于同业实践的验证方法。CAP曲线的绘制需要先根据定量模型的结果，自高违约风险至低违约风险对评级授信客户进行排列，CAP曲线的横坐标是授信客户总数中占有的比例，纵坐标需描绘风险评级分数小于或等于横坐标x中的违约个数百分比。一个有效的模型应在客户同一排除率的情况下，排除更高百分比的授信违约客户。CAP曲线示意图如图1-3所示：图1-3CAP曲线示意图完美临界假设场景下，能够通过定量模型筛选出所有授信违约客户，那CAP曲线会是一条斜率为（1/违约率）而且会停留在1的直线。反之，假设模型是无效的情况下，模型的CAP曲线会是一条45度的直线。而AR值的定义为模型的CAP曲线和45度线间的区域，与介于45度线和完美模型的区域的比率。AR的公式如下。AR=ABAC=待验证评级模型曲线下面积8随机模型曲线下面积最佳模型曲线下面积8随机模型曲线下面积（2.3）完美临界假设场景下，所有授信违约客户应该排列在左边，而优质授信客户应该排列在右边。如果一个样本中如果有20%的违约案例，我们应该看到模型对于这20%的评分要低于其他80%授信客户的评分。图表中理想状况的曲线就显示了这种情况。相反，在无效模型假设场景下，模型无法区分表现好的优质授信客户和较差的授信违约客户。
第1章绪论9阶段进行分析，归纳总结信用风险管理面临的问题与挑战，全面完整的剖析问题存在的成因。（4）CS银行信用风险管理改进方案。结合整体信用风险管理体系搭建各个阶段重要节点，再通过CS银行信用风险管理战略目标进行分析，对与先进同业比较的差距提出有针对性和实操性的信用风险管理改进方案建议。（5）CS银行信用风险管理改进方案评价与保障措施。对CS银行信用风险管理改进方案进行实施后评价，为确保所有改进方案能够正常推进，提出了完善整体信用风险管理体系搭建的保障措施建议。（6）结论与展望。在归纳研究商业银行搭建信用风险管理体系后对整体业务经营和风险管理的长远促进做总结，最后对优化后的信用风险管理体系进行分析，对后续的优化和研究进行展望。论文框架如图1-4所示：图1-4论文框架
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国商业银行信用风险管理与控制研究[J]. 董翰诚. 时代金融. 2020(05)
[2]互联网背景下信用制度的演进和风险管理[J]. 刘泽黎. 经济学家. 2020(01)
[3]商业银行信用风险量化管理研究[J]. 殷朋. 现代经济信息. 2019(15)
[4]新兴的现代管理:信用管理[J]. 何雨格. 现代管理科学. 2019(03)
[5]商业银行信用风险管理的反思[J]. 王学武. 新金融. 2018(10)
[6]大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J]. 张莉. 全国流通经济. 2018(26)
[7]面向风险管理的银行大数据分析系统架构研究[J]. 卢小宾,徐超. 信息资源管理学报. 2018(02)
[8]金融科技与银行信用风险管理[J]. 袁媛. 中国金融. 2018(09)
[9]大数据与商业银行风险管理优化的关联分析[J]. 孙继锋,刘高峰. 区域金融研究. 2017(10)
[10]大数据风控:金融风险控制的与时俱进[J]. 曹越. 国际融资. 2017(09)
硕士论文
[1]M银行陕西分行小额信贷风险管理研究[D]. 王伟.西安石油大学 2019
[2]邮储银行A分行对小微企业授信风险管理研究[D]. 张阳.安徽财经大学 2019
[3]大数据技术在银行风险管理中的应用研究[D]. 薛晖.对外经济贸易大学 2018
[4]K银行信贷业务风险管理研究[D]. 张弛.安徽大学 2017
[5]互联网金融冲击下商业银行应对战略研究[D]. 杨亚康.西南财经大学 2016
[6]互联网金融时代的商业银行发展模式研究[D]. 降磊.西南交通大学 2013
本文编号：2907055
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