预期信用损失模型在我国城商行的应用研究 ——以南京银行为例
发布时间：2021-11-25 09:08
2014年7月《国际会计准则第9号》出台,该准则引入预期信用损失模型。为与国际财务会计准则趋同,财政部于2017年4月颁布了新的金融工具准则。2018年除强制应用新减值模型的金融机构以外,我国仅有浦发和平安两家银行主动应用新的减值模型,其他金融机构被要求在2021年之前全部应用新的减值模型。本文以南京银行作为研究对象,对其模拟应用预期信用损失模型,分析应用新减值模型的带来的影响,为南京银行应用预期信用损失模型提供思路,也为其他金融机构实施新的减值模型提供参考。本文以国内外关于预期信用损失模型的相关研究为基础,简述并对比新旧减值模型的内容及应用,梳理我国三类上市商业银行的贷款及其贷款减值准备计提现状。简述南京银行背景及资产状况之后,模拟应用预期信用损失模型。首先,根据面临违约风险的不同将其划分到三个阶段。其次,指出新的减值模型所选取的主要参数及其确定方式,计量预期信用损失模型相关参数,将所得参数代入预期信用损失模型分别计量三个阶段的贷款减值损失,加总三个阶段计提的减值准备金额作为总的贷款减值损失。最后,分析应用预期信用损失模型所可能带来的影响,包括银行业绩和财务状况的影响、对资本管理和风...
【文章来源】：江西理工大学江西省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
预期信用损失模型定量计算过程
各国有控股商业银行不良贷款率变化趋势
第三章南京银行贷款减值损失及计提现状20但也绝对是占比最大的资产，因次本部分同样选取贷款总额、资产减值损失和不良贷款率这三个指标作为分析对象对我国股份商业银行的贷款减值准备计提现状进行分析。具体数据如表3.2所示。表3.2股份制商业银行贷款总额、资产减值损失以及不良贷款率（单位：百万）银行名称指标20142015201620172018兴业银行贷款总额15931481779408207981424306952934082资产减值损失2590445260512763550746404不良贷款率（%）1.11.461.651.591.57浦发银行贷款总额20283802245518276280631946003549205资产减值损失2419338795491045528560420不良贷款率（%）1.061.561.892.141.92平安银行贷款总额10247341216138147580117042301997529资产减值损失1501130485465184292557不良贷款率1.021.451.741.71.75招商银行贷款总额25139192824286326168135650443933034资产减值损失316815926666159599268不良贷款率（%）1.111.681.871.611.36中信银行贷款总额21879082528780287792731968873608412资产减值损失2367340037522885578758233不良贷款率（%）1.31.431.691.681.77图3.2各股份制商业银行的不良贷款率变化趋势从表3.2可知股份制商业银行的贷款规模如国有控股大型商业银行一样规模也是逐年扩大。但反观股份制商业银行的不良贷款率，变化趋势与国家控股大型商行相比就显得不是那么规律。由图3.2可知股份制商业银行不良贷款率有一部分呈现出下降的趋势，有一部分则显现出持续上升的趋势，但总体来看股份制银行也在近几年也开始控制不良
【参考文献】：
期刊论文
[1]金融资产减值准则改革对银行业影响研究[J]. 王茜,刘娅,赵淑鹏. 财会通讯. 2018(31)
[2]基于违约概率测度的商业银行预期信用损失模型应用研究[J]. 王荭,刘昱沛. 武汉金融. 2018(08)
[3]银行信贷行为顺周期性形成机制研究——基于DSGE模型的分析[J]. 李志辉,王文刚,王近. 南开学报(哲学社会科学版). 2018(04)
[4]金融工具会计准则修订对银行业的影响分析[J]. 董钰凯,胡本源,岳俊侠. 财会通讯. 2018(19)
[5]商业银行资产减值损失模型选择[J]. 斯叶青. 财会通讯. 2018(16)
[6]商业银行资本缓冲周期性特征的差异性分析[J]. 康旺霖,赵昕,刘鹏飞. 财经论丛. 2018(04)
[7]商业银行贷款业务核算的财税比较及分析[J]. 张高丽. 财会月刊. 2018(07)
[8]金融工具确认和计量准则的修订对银行业的影响分析——以A股上市银行为例[J]. 王世军,晁艺璇,孟星辰. 金融发展研究. 2018(02)
[9]实施逆周期资本缓冲的若干探讨[J]. 汪航,徐培文. 新金融. 2018(01)
[10]中国商业银行资本缓冲周期性研究——基于宏观审慎逆周期监管视角的分析[J]. 汪航,董青马. 投资研究. 2018(01)
本文编号：3517834
【文章来源】：江西理工大学江西省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
预期信用损失模型定量计算过程
各国有控股商业银行不良贷款率变化趋势
第三章南京银行贷款减值损失及计提现状20但也绝对是占比最大的资产，因次本部分同样选取贷款总额、资产减值损失和不良贷款率这三个指标作为分析对象对我国股份商业银行的贷款减值准备计提现状进行分析。具体数据如表3.2所示。表3.2股份制商业银行贷款总额、资产减值损失以及不良贷款率（单位：百万）银行名称指标20142015201620172018兴业银行贷款总额15931481779408207981424306952934082资产减值损失2590445260512763550746404不良贷款率（%）1.11.461.651.591.57浦发银行贷款总额20283802245518276280631946003549205资产减值损失2419338795491045528560420不良贷款率（%）1.061.561.892.141.92平安银行贷款总额10247341216138147580117042301997529资产减值损失1501130485465184292557不良贷款率1.021.451.741.71.75招商银行贷款总额25139192824286326168135650443933034资产减值损失316815926666159599268不良贷款率（%）1.111.681.871.611.36中信银行贷款总额21879082528780287792731968873608412资产减值损失2367340037522885578758233不良贷款率（%）1.31.431.691.681.77图3.2各股份制商业银行的不良贷款率变化趋势从表3.2可知股份制商业银行的贷款规模如国有控股大型商业银行一样规模也是逐年扩大。但反观股份制商业银行的不良贷款率，变化趋势与国家控股大型商行相比就显得不是那么规律。由图3.2可知股份制商业银行不良贷款率有一部分呈现出下降的趋势，有一部分则显现出持续上升的趋势，但总体来看股份制银行也在近几年也开始控制不良
【参考文献】：
期刊论文
[1]金融资产减值准则改革对银行业影响研究[J]. 王茜,刘娅,赵淑鹏. 财会通讯. 2018(31)
[2]基于违约概率测度的商业银行预期信用损失模型应用研究[J]. 王荭,刘昱沛. 武汉金融. 2018(08)
[3]银行信贷行为顺周期性形成机制研究——基于DSGE模型的分析[J]. 李志辉,王文刚,王近. 南开学报(哲学社会科学版). 2018(04)
[4]金融工具会计准则修订对银行业的影响分析[J]. 董钰凯,胡本源,岳俊侠. 财会通讯. 2018(19)
[5]商业银行资产减值损失模型选择[J]. 斯叶青. 财会通讯. 2018(16)
[6]商业银行资本缓冲周期性特征的差异性分析[J]. 康旺霖,赵昕,刘鹏飞. 财经论丛. 2018(04)
[7]商业银行贷款业务核算的财税比较及分析[J]. 张高丽. 财会月刊. 2018(07)
[8]金融工具确认和计量准则的修订对银行业的影响分析——以A股上市银行为例[J]. 王世军,晁艺璇,孟星辰. 金融发展研究. 2018(02)
[9]实施逆周期资本缓冲的若干探讨[J]. 汪航,徐培文. 新金融. 2018(01)
[10]中国商业银行资本缓冲周期性研究——基于宏观审慎逆周期监管视角的分析[J]. 汪航,董青马. 投资研究. 2018(01)
本文编号：3517834
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