基于整合框架体系的商业银行信用风险管理研究文献综述及论大学生写作能力

浙江大学经济学院文献综述基于整合框架体系的商业银行信用风险管理研究PAGEPAGE16（一）国外研究现状1、理论界研究综述 EdwardI.Alterman和AnthonySaunders对信用风险度量近20年的戏剧化发展作了如下的总结。1.倒闭风险结构的的全球化。2.各商行倾慕与高质量、大客户所带来的不协调性。3.日益恶化的贷款边际利率竞争。4.抵质押物市场价值的减少。和5.飞速增长的表外金融产品(包括金融衍生品)所带来的不可避免的违约风险。(EdwardI.AltmanandAnthonySaunders,CreditRiskMeasurement:DevelopmentsOverTheLast20Years,1996)在学术上和业务实务上，随着宏观经济的改变、融资方式的进化尤其是在贸易全球化背景的作用下，与之相对应的发展则有：1.银行注重于开发一套全新的，更为成熟风险评级和早期预警体系2.不再仅仅专注于单一贷款、证券等组合的信贷风险分析，而是将主要精力着重于开发信用集中风险(组合风险–portfoliorisk/integratedriskmanagement)，即所谓的整合信用风险体系。3.开发信用风险定价模型，如RAROC(Riskadjustedreturnoncapitalmodels)。4.开发表外业务的信用风险度量模型。(EdwardI.AltmanandAnthonySaunders,CreditRiskMeasurement:DevelopmentsOverTheLast20Years,1996)。5.在度量的基础上切分风险额度并风险予以转移和缓释(MichelCrouhy,DanGalai,RobertMark,riskManagement,2021)。 2、信用评级在信用风险的的度量史上，信用风险度量分为4个阶段。第一阶段是以所谓的“银行专家”评级体系，对单一的企业贷款进行信用风险主管评估，评估的主要标准可概括为“4C”，即(Borrow’scharacter(reputation),capital(leverage),capacity(volatilityofearningsandcollateral)，根据

Sommerville和Taffler在1995年的研究，由于银行对欠发达国家(LDCs)的过度悲观见解和信用评级体系的建立，国外发达国家已基本摈弃了专家评级体系。第二阶段是基于财务指标的信用评级体系。财务信用评级体系源于JBF(JournalofBanking&Finance)于1984年发布的二条单项国际模型条款(1984，2号协议和1988，补充条款)，根据Altman和Narayanan在2021年的研究，国际模型已在超过25个国家得到应用。多元信用评级体系得到4种方法论支持。1.LinearProbability模型2.Logit模型3.Probit模型4.Discriminantanalysis模型。在以上4个模型中，Altman,Haldeman和Narayanan 参考logitanalysis模型并开发了ZETA®模型。ZETA®模型通过7个变量解释了公司会计和市场变量间线性关系，而Lawrence,Smith和Rhoades使用logit模型预测房贷，并发现还款历史和违约之间存在重要关系。Martin(1977),West(1985)和Plat(1991)研究发现logit模型在预测破产方面有一定的作用。然而，多元模型存有3个缺陷：1.多元模型采用会计簿记值，受到会计准则的制约，无法反映短期内或年报外的快速振荡情况。2.现实世界的企业的实际情况不同于线性模型，多元模型无法根据参数精确预估企业的实际状况。3.Logit模型过于理论化。Altman(2021)提出了MDA(multiplediscriminantanalysis)，MDA模型依据会计和市场变量，找出二者之间的线性关系并寻求二个确定的结果：倒闭或不倒闭。MDA线性模型基于经验法，按照经验找出最易于导致倒闭的参数变量。MDA有2个缺点：1.在理论上不支持杠杆化融资的公司数据分析。2.由于数据基于动态数据，无法预测公司动态，也无法捕捉正迅速倒闭的公司。第三阶段，是学术界清楚看到基于财务指标的评级体系的众多缺点后提出的改进型模型。Black-Scholes,Merton,Hull（1973）提出了OPF(Optionpricingmodels)。Black-Scholes-Merton模型主要假设是：一个公司的破产可能性主要依赖于公司的期初资产价值（A），包括公司负债(D)的依存度和市场对该公司的波动(σ)影响，公司权益可视作该公司资产的期权。Black-Scholes-Merton在商业上很快得到了应用，现有的实例就是KMV模型。学术界对OPF主要争议在于：1,使用公司股票价格作为公司资产价值的代表未必合适,2.对于一个尚未公开上市，无法披露公共数据的公司来说，OPF的有效性还有待商榷。紧接着，Jonkhart（1979）提出基于比较零风险公司证券和有风险公司证券到期结构的收益浮动观点,并受到的学术理论的大力支持。Iben和Litterman（1989）对此理论进行了进一步的研究和补充。比较到期日结构的收益浮动理论通过零风险和风险证券的现值和远期利率推算市场预期价值和违约时间，但是该理论受到以下假设限制：1.利率固定2.交易费用有限3.不考虑证券期权买入成本和沉没成本4.必须得到债券的收益率曲线或者可以从票息现金流中得到收益曲线。随后，Altman（1988，1989）发明了市场违约模型，Asquith,Mullins和Wolff（1989）提出了期限方法论。这些理论都基于Moody/S&P的债券历史违约记录和债券自有的到期时间。经过研究，McAllister和Mingo（1994）发现，如需使用市场违约模型，普通的金融机构需要至少2万至3万的基础债券数据，显然，在实务肿，金融机构难以采集如此众多的标本数据并通过模型进行实际运算。第四阶段，最新的神经网络分析理论回避了为预测变量的关联系数，并将其作为额外变量加入到非线性违约预测函数中，并用来分析非线性信用风险。同时，神经网络模型的批评者主要认为，神经网络建立缺乏牢固的理论支持，且隐藏关联系数的方法论尚未得到最终证明。根据Altman1995）年的研究，神经网络和线性结构分析没有实际区别。MichelCrouhy,DanGalai,RobertMark(2021)将在实务上将信用评级分为6个过程：1.信用评级creditrating,2.评级迁移ratingmigration,3.负债方评级调整－第一次评级调整[Obligorcreditrating(firstgroupofadjustment),4.金融状况评价(FinancialStatementQuality),5.国家风险(CountryRisk),6.额度评级－第二次评级调整(FacilityRating-secondgroupofadjustment)3、风险度量二十年前，金融机构的注意力主要集中在表内风险的分析，而二十年后，互换掉期，期权、远期和期货等金融衍生品的交易金额开始不断壮大和发展(Jagtiani,Sauners和Udell,k1995)。为防止表外业务的违约风险，BIS(1992)要求强制实行基于以上产品风险考虑的风险的资本金计提制度。然而，由于表外业务或场外交易(OTC)和表内业务在会计准则和法律合同上存在巨大差异，表外业务的计量完全不能等同于表内业务的计量，比如，商业贷款可以贷款全额作为计量，而外汇远期仅在亏损(Out-of-Money)时产生部分或全额违约。由于公司金融状况恶化的的发生不因表内表外而产生区别，所以在原则上，表内业务度量方式也同样实用于表外业务。然而，表外业务的违约风险与表内业务、场外交易等合约仍然以下差别：1.表外业务的违约通常只在损失情况下(out-of-money)。2.相比，表内业务，表外业务的LGD通常小于前者。以利率互换为例，并非损失名义本金，而是以互换的固定、浮动利率所来来的净现金流为最大损失。自90年代起，金融机构普遍开始意识到信用集中度风险。早期的风险分析主要集中于:1.专家主观分析。2.限制金融机构资本金限额的风险限额。3.转移分析：即将一部分的相关贷款从目前评级转移为另一评级，并将贷款设置为30天逾期贷款并予以销记。Altman和Kao(1992)研究认为该模型的主要以Markovian稳定、非稳定模型为代表。Bennett于1994年率先提出了银行资产评级转移的讨论。近几年来，Chirinko和Guill(1991)提出了MPT方法论，该理论以美国宏观经济数据为样本，产生未来的经济预测数据，并以损失率、平均数、方差和协方差计算有效贷款组合。Markovits(1959)率先提出了风险投资组合。传统意义上的给定风险获取最大收益，和最小风险赢得给定收益的的方法论带来了有效的投资组合分类。由此带来了风险回报框架。在实务中，问题的关键不在于单一资产的预期收益度量，而在于可能收益的分布概率。金融机构开始倾向于度量包括短期收益和更具管理挑战性的长期的、以交易为目的的投机组合。风险度量的概念提出后，回报收益的度量日渐为金融机构所重视，固定收益债券和贷款资产的组合投资回报率计算相对直接。Altman(1988,1989)提出了EAL=YTM-EAL(ExpectedAnnualLoss=Yield-to-Maturity/Worst–Expectedannualreturn)的预期年收益概念。 JoelBessis（2021）提到，正对衍生品，可以将信用风险拆分为两部分，当前风险(CurrentExposure)和潜在风险(PotentialExposure)，潜在风险也被成为附加风险(Add-on)。当前风险为该衍生品的市场价值(MarkettoMarketvalue)，比如互换类交易的市场价值即是通过市场参数有效排序而计算的贴现值，而附加风险则是市场价值的上升背离值。香港金融管理局(HKMA,2021)提出了交易对手信风险管理（Counter-partyRiskManagement,CCR），并对此框架提出了管理要求。CCR主要指指是交易对手方在最终清算前的违约造成资产方损失，包括了信用风险(Pre-settlementRisk)和清算风险(SettlementRisk)。HKMA对贷款和衍生产品的风险度量做了分类和分析，在度量中区分了OEM(Originalexposuremethod),CEM(Currentexposuremethod)，Standardizedmethod和Statsticalorsimulationmethodologies.这些度量方法都是建立在风险投资组合理论之上，使用简单或复杂的模拟方法对风险组合进行综合度量。MichelCrouhy,DanGalaiRobertMark(2021)将风险度量分为4类，并进行了比较分析：1.基于CreditMetrics的CreditMigrationApproach。2.基于Merton模型/KMV方法的ContingentClaimApproach–框架3.CreditRisk+所代表的ActuarialandReduced-FormApproaches和Duffie,Singletion(2021)提出的reduced-formApproacch。此类比较采取了以上模型中普遍采用的输入参数：CreditExposure,RecoveryRates(LGD)和defaultcorrelations。研究表明，以上4模型：1.对Vanillabonds(单纯债券)和贷款组合均有效。2.对互换或信用类衍生产品，则需进一步完善利率波动的处理。3.针对信用衍生产品的组合，则产生了更为复杂的问题。因为其风险组合分布基于实际违约数据，而对衍生品的估值却以无风险(Risk-neutral)为假设。J.P.Morgon(1993)年在考察衍生品后提出了新的风险测度方法，其基本含义是在给定的置信区间和持有期间上，在市场条件下的最大期望损失。VaR的计算方法有正态方法、历史模拟法、压力测试法和蒙特卡罗法。BASELCommittee(1988)提出了CaR(Capitalarrisk，风险资本)，指在莫一既定的置信水平内，为了吸收银行潜在损失所需要的资本。BankersTrust(1970)提出了RAPM(资本配置理念)，首次将银行收益与其承担的特定风险挂钩。RAPM包括RORAA(Returnonrisk-adjustedAssets)，RAROA(Risk-adjustedReturnonAssets)，RORAC(Returnonrisk-adjustedCapital),RAROC(Risk-adjustedReturnonCapital)和SVA(ShareholderValueAdded)5个指标。MichelCrouhy,DanGalaiRobertMark(2021)提出信用风险管理在经历额度管理、风险分析、RAROC之后必将进入APMR(Activeportfoliomanagement)的时代。APMR主要指2个方面：1.银行应通过与客户的互动从而为客户主动度量风险，并主动提供对客户的风险进行平盘或对冲。2.APM同时提供了各种风险组合工具，包括并不限于以企业债和权益衍生产品在内的资产证券化，主动对冲等衍生产品。3.考虑到利率、市场和信用风险间的关系，提出了整合风险管理的概念。4、风险对冲与衍生品通过评级和风险度量，商业银行已经能够了解和掌握资产的涉险情况，然而，仅有这些是完全不够的，如何将手中的风险转移或部分转移，并能从中获得收益是银行管理层最为关心的要务。多年以来，银行在风险方面已经积累的许多传统的风险转移技巧，如债券保险，溢价轧差交割，市场价值交割、抵押品、提前终止履约或向交易对手出售部分贷款余额等。MichelCrouhy,DanGalai,RobertMark(2021)对风险对冲技术做了统一的归纳。对冲技术可以分为传统与衍生品二种大类。传统手段包括：1.债券保险、担保人制度和信用证(Bondinsurance,GuaranteeandLetterofCredit)。2.各类看跌期权(EmbeddedPutOptions)。3.溢价轧差交割(Netting)。4.抵押品(Collateralization)5.提前终止履约和转让背书(TerminationandReassignment)衍生品包括：1.CreditSwaps2.TotalAssetSwaps3.Asset–BackedCreditlinkednotes4.Spreadoptions.5.CreditIntermediationSwaps6.CreditRiskSecuritizationforLoansandHighYieldBonds在美国，地方政府债券保险业务拥有可观的市场。

Das(1995)研究指出，1991年新保债券余额达到510.6亿美元，其中三分之一为地方政府债券保险。Chandy(1989)和Jafe(1992)的研究显示，市政当局因使用债券保险而大大节约了融资成本。DavidMengle(2021)研究了CDS(Creditdefaultswap)/CDOcollateralizeddebtobligation）、TWS(Totalreturnswap)和AssetSwap等信用衍生品的运作机制，定价、浮动利率、风险管理和收益分析。指出衍生产品是交易双方达成的以转移风险为目的的双边交易，衍生品的交易价值在于传递资产价格、汇、利率和金融工具背后的潜在价值。信用衍生品是用来明确转移交易双方的信用风险的主要合约，信用衍生品的定价和价值依赖于公司、主权和负债方的信用。衍生产品在帮助银行转移风险的过程中起到了重大的正面作用，但其对整个金融、社会的负面作用也引起了国外学者的关注。GregoryR.Duffee和ChunshengZhou(2021)研究衍生品时发现，信用衍生品对风险转移具有非常灵活的特性，能够帮助管理层包装贷款资产的质量，但同时，信用衍生产品市场未必令人满意，而且同时会带来其他贷款风险转移市场(othermarketsforLoanrisksharing)的崩溃。CarlstromandSamolyk(1994)认为银行使用衍生品的原因在于银行在资产清偿时会产生极高的成本。这些清偿成本迫使银行对外投机出售衍生品作为对冲，而不是采取传统方式为这些贷款再融资。此时交易对手方无法观察贷款质量，从而正向接受此类衍生产品。Gorton和Pennacchi(1995)通过模型研究银行在再融资贷款和出售贷款间的选择。他们研究发现，当银行仅握有一部分资源或一部分的贷款时，银行的声誉风险会随着贷款的出售而降低。Gorton和Pennacchi大量运用了计算机制，包括衍生品将银行风险向外传递。目前信用连接债券和信用浮动收益衍生产品大约占了整个市场的50%份额，由于衍生品的不透明性，衍生品对交易买房确实产生了非对称信息的情况。Das(2021b)披露了一笔衍生品交易，此交易应与华尔街债券连接，但事实上这些债券根本没有为这些衍生品起到影响。MastersandBryson（2021）发现MorganBISTRO信用连接债券(CreditLinkedNotes)实际与几百个信用工具相连。5、银行风险信息系统框架SAS(2021)认为银行信用风险信息系统框架的作用在于优化风险调解定价(risk-adjustedpricing)和收益。风险管理信息系统应能够1.抽取、合并、整合来自不同系统的数据2.通过整体信贷组合风险的评估，对整合信用评分及内部评级进行无缝整合3.通过对手级别和投资组合维度对风险及潜在风险进行准确的预测、度量、监控及报告4.提供对信用风险的定价、对冲和转移提供有效的、有选择性的战略评估5.对常规、经济资本进行优化分配6.满足大量的监管报表及风险披露，如BASELII7.管理贷款的整个生命周期，从组织、服务到抵押或者索回。Algo(2021)提出了整合信用风险管理系统概念。风险度量可以整合到整个业务流程中去，这些信息都可以成为重要的运行信息。整合风险管理系统可以帮助商业银行计算:1.资本充足率Capitaladequacyassessment.2财务报告Financialreporting3.风险喜好定义Definitionandimplementationofriskappetite4.外部合规分析Externalcommunications:regulators,ratinganalysts,andequityanalysts5.内部审计分析Internalcommunications:thelanguageofrisk6.预算Budgeting/Riskplanning7.交易或产品的定价Deal/Productpricing8.绩效管理Performancemanagement–RAPM9.客户关系度评价Clientrelationshipevaluation–RAROC。Algo(2021)认为有效的整合风险模型应能够1.捕捉风险(利率、浮动点差、降级、违约以及风险间的相互作用)2.精确评估线性、非线性、敏感非敏感产品间的风险组合影响3.对组合风险提供透视功能4.建立合适的风险档案，提供多重时间序列和风险舒解、分类管理战略。Algo(2021)对整合风险系统论提出了实现框架：1.构建市场情景(Generatemarketscenarios2.评估风险净敞口(Evaluatenetcreditexposures)3.构建信用风险情景、通过各债务人相关性并对信用进行评估(Generatecreditscenarios),Describecreditworthiness).4.根据不同场景计量损失(Countidiosyncraticrisks)5.综合损失评估(Aggregatelossdistributionsandmeasurerisk)。Innovations(2021)认为信用风险管理系统的处理步骤应分为1.数据采集与导入Datacollectionandimport2.数据分析与评估Dataanalysisandriskassessment3.信用决策与定价Creditdecisionandpricing4.报告与管理Reportingandadministration。为能够与现存系统向融合，Innovations(2021)提出了三层式的整合理论：1.信用风险应用处理(以上4点处理)2.银行内部系统(CoreBanking/Datawarehouse/BalanceAnalysisSoftwar/RatingKernels/WorkflowSystem/CreditPricingEngines/ReportingTools/DocumentManagment)3.银行外部系统(CreditReporting/ExternalRiskAssessment/ReportingRequiredbySupervisoryRegulation)。TriplePoint(2021)将信用风险管理系统分为5个功能模块：1.对手管理2.抵押品管理3.合同管理4.数据集中5.信用分析。（二）国内研究现状信用评级我国目前的信贷评级、度量方法均处于初步实施阶段，各项指标均通过银行内部专家进行评定，属于主观判断下的专家意见法，而缺少专业评级，信用升降级的标准指标计算。同时由于信贷评级体系尚未完全建立，相关的科学技术手段无法提供长期、有效的自动化计算、分析支持。王明涛(2021)认为，信用风险是指受信方（借款人）拒绝或无力按时，全额支付所欠债务时，给信用提供方（贷款人）带来的潜在损失，包括由于借款人的信用评级变动和履约能力的变化导致其债务市场价值变动而引损失的可能性。王明涛(2021)还重点区分了信用风险和信贷风险间的区别。他指出狭义的信用风险通常指信贷风险，一般分为商业信用风险和银行信用风险。信用风险的范畴还可以扩展到信用的接受周，是指与由于供货方或银行因资金原因而无法提供上平、服务和资金等给授信方对信用风险。汪明涛将评级与度量统称为信用风险度量，对信用风险计量的基本方法划分为：1.专家评级系统2.信用等级计量法3.财务指标模型(以Redward/AltmanZ模型为代表)4.信用差额计量法5.违约概率计算6.期望损失方法7.KMV模型和违约距离方法8.VaR模型。叶蜀君(2021)对传统的信用风险度量与评级进行了区分:1.专家方法(5C要素分析法和常用财务比率如EBITDA等)。2.评级方法3.信用评级方法（多元判别分析法、基于多元判别分析的Z评分模型、Logit和Probit回归模型和神经网络模型等。叶蜀君(2021)研究了模糊综合平评判模型和RAROC模型，认为模糊综合平评判模型由于结合了定量和定性因素，其评判结果更具科学性，而RAROC模型将收益与风险综合考虑的思想方式已经被众多国际银行所接受，在一定程度上影响着传统的银行管理理念。肖北溟、李金林(2021)在对国有商业银行当前信用评级方法存在问题和国内外相关研究成果进行分析的基础上，提出了构建国有商业银行内部评级模型，提高信贷管理水平的观点。利用贷款实施数据，通过因子分析、聚类分析等方法构建内部评级模型，并对模型有效性进行了检验。贾曼莉(2021)对我国商业银行信用评级现状进行了初步分析，认为我国商业银行的信贷评级主要以定性分析为基础，历史考察与未来预测、跟踪相结合。银监会体系评级方法包括：1.资本充足状况2.资产安全状况3.管理状况4.盈利状况5.流动性状况6.市场风险敏感性状况。贾曼莉(2021)建议加强我国银行信用监管建设力度，创建并在摸索中寻找一种适应我国国情的银行信用评级方法。杨猛(2021)对我国商业银行信用评级现状及对策进行了分析，建议改进我国商业银行的信用评级现状，在历史考察、未来预测、跟踪和支持评级等方面并相应做出改进，从而稳定银行业的发展。李毅、赵兴罗（2021）对国外评级机构普遍使用的三种企业债券信用评级方法：包括加权评分法、模糊评估法、多变量信用分析二位判断分析法进行了比较与分析。建议我国采用国际主流评级方法，统一债券信用评级基本方法。2、风险度量郑文通(2021)是中国大陆最早对VaR进行研究的学者之一。王春峰((2021)通过《金融市场风险管理》一文对Var的有管理理论基础进行了介绍。马超群等(2021)、朱宏泉(2021)、欧阳刘琳(2021)、叶永刚(2021)、刘丹(2021)、赵先信(2021)、詹原瑞(2021)通过不同的研究方向对VaR的概念实证等作出了具体的研究，包括：1.介绍了Var的计算方法。2.应用VaR方法模型对香港股票市场风险进行了实证分析3.对VaR方法在我国股票市场的应用进行了初步探讨4.VaR对我国证券投资基金市场风险进行了度量5.对VaR若干度量方法的准确性进行了比较研究6.ui巴塞尔协议的现代度量与管理进行了专题研究。刘晓星（2021）通过实证分析表明，在银行市场风险计量中，基于VaR的EGARCH(1,1)-GED的计量精度优于GARCH(1,1)-N模型；建立了包括银行交易成本、风险偏好和经营侧率的银行资本优化模型；从理论上分析了银行面对搞定来那个钟不同类型风险的资产组合进行选择时，银行的监管强度对银行风险策略选择的相互影响关系；建立了VaR约束下的银行投资融决策模型和基于CVaR约束的银行投资组合优化模型。叶蜀君(2021)对现代信用风险度量模型进行了比较分析。风险度量模型包括KMV模型,J.P.摩根的信用度量术模型、宏观模拟模型(麦肯锡)、CreditRisk+模型等，并通过

风险定义、风险驱动因素、信用时间波动性、信用事件相关性、收复率、数学方法、违约类别、针对风险、决策选择方法、决策主体和风险方法漏洞等不同方面和维度进行了比较。叶蜀君(2021)还提出了通过压力测试对信用风险度量模型进行测试，防止VaR计量方法的不足之处或低估市场风险的问题。孙彤、汪波（2021）根据风险调整收益（RAROC）的原理，借鉴J.P.摩根的信用计量CreditMetrics模型中信用等级转移的思想，构建了应收账款回收期内授信企业信用状况转移矩阵，并根据此计算出企业信用VaR值和经济资本CaR值，进而计算RAROC比值。赵煌、毛长飞(2021)通过对KMV模型及其影响因素的实证研究，选取了我国40家已完成股权分置改革的非ST上市公司的数据，测算基于期权定价理论的KMV模型中的违约距离，并以企业的规模，成长能力，公司治理，偿债能力、营运能力作为影响上市公司信用风险的主要因素，建立回归模型分析上述因素对违约距离的影响得出公司规模、成长能力、营运能力对违约距离影响不显著，而偿债能力对违约距离有显著影响的结论。郭英见、吴冲、于天军(2021)结合了BP神经网络和DS证据理论，将其有效地结合应用于商业银行的信用评估中。该方法通过对信用风险的输入数据特征进行分类，建立BP网络组，对网络组的输出，建立对于各类信用度的基本概率分配函数，最后利用DS证据理论融合，从而视线信用风险的最终决策。张靖靖(2021)建立了BP神经网络和KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型，并选择上市的49家样本公司的财务数据和股价水平对BP-KMV模型进行了实证分析，将结果与商业银行现行的评价结果相比较，表明BP-KMV模型更符合实际情况，进一步发现了评价结果的差异体现在信用度相对较高、风险相对较大的区域。刘郁菲（2021）针对我国商业银行信用风险管理遇到的问题，提出了建立银行业行业数据库，国际化分散信用资产等信用风险管理方式。汪颖(2021)通过压力测试的2种技术性手段，敏感分析和情景分析分别研究我国商业银行的信用风险。对单笔贷款进行分析后发现贷款现值变化幅度大。运用logit方程转化贷款违约率作为评估银行系统信用风险的指标，通过回归发现利率指标(一年期的贷款利率和存款利率)以及通货膨胀率（CPI）对银行体系贷款的影响较强。并在此基础上构建了宏观经济极端情景，刚发现一年期贷款利率和通货膨胀率的变化容易引发贷款违约率的巨量变动。刘铁牛(2021)从国外和国内两方面对商业银行贷款违约模型的研究进行了梳理和回顾，研究指出目前商业银行贷款违约模型还存在较大的改进空间。马若微和唐春阳(2021)利用SAS统计软件对某国有商业银行的2021-2021年短期贷款企业的财务数据进行分析，筛选出11个财务指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。基于fisher线性判别原理，建立了一个简明的违约判别模型，该模型在统计上是显著有效的。林森、吴云峰、高峰在信用组合风险度量研究中提出，在考虑了违约相关性的基础上，基于Logit的回归分析，利用微模拟的方法，提出了一个符合中国商业银行资产特点的信用组合风险度量模型。3、风险对冲与衍生品王明涛(2021)对金融衍生工具管理金融风险进行了介绍，主要包括金融远期、金融期货、金融互换等产品在金融风险管理中的基本方法。文章通过实例与分析的方法对部分金融衍生品的应用进行详细阐述。信用风险的管理可以主要通过1.分散化投资方法2.信用风险分析法3.应用信用衍生品管理信用风险。孙玉普(2021)通过衍生金融工具会计的视角对衍生金融工具进行了分析：1.衍生金融工具指具有以下特征的金融工具1)其价值随特定利率、证券价格、商品价格、汇率价格或利率指数，或累次变量的变通而变动2)不要求初始净投资，或与对市场条件变动具有类似反映的其他类型合同相比，要求较少的净投资，或与对市场条件变动具有类似反映的其他类型合同相比，要求较少的净投资。3)在外来的日期进行结算。通过合约类型的标准，衍生工具可以分为远期、期货、期权和互换四种类型。由于衍生金融工具最为一种对企业有重大影响的尚未履行的或处于履行中的合约，对传统财务会计带来了以下的挑战和冲击：1.对传统财务会计要素概念的冲击2.对传统财务会计要素确认的冲击3.对传统财务会计要素计量的冲击4。对传统财务会计报告的冲击。4、银行风险信息系统框架吴军,左春(2021)提出了一种基于全流程的银行信息系统操作风险管理的框架，阐述了交易前、中、后三个组成模块的具体功能和实现要点，最后说明了在某大型商业银行的实践情况。此框架从操作风险控制的全局归纳出了共性的控制点，设计了主要的风险控制流程环节。毛锦，周鹏，蔡淑琴(2021)针对当前商业银行信用风险预警研究以风险度量为主而缺乏对预警过程的机理和模型研究，分析商业银行信用风险的生命周期，结合企业预警理论提出了商业银行信用风险预警的逻辑过程，对商业银行信用风险预警建立了支持系统，并在应用实例上作出了阐述。张邦文（2021）在总结国内外各种信用或信用风险评估模型的基础上，结合民营科技企业的特点，运用神经网络技术建立科技信用评估模型并对模型进行训练和系统评估研究。吴文森(2021)对国内外关于风险管理及管理信息系统的相关研究进行了综述;接着对管理信息系统的相关概念、开发方法及开发原则和目标做了概述;然后对福建省农村信用社风险管理现状进行了分析,并在此基础上从逻辑结构、拓扑结构、平台结构和数据处理等方面对福建省农村信用社风险管理信息系统的构建进行了探讨。吴文森(2021)对农村信用社风险管理信息系统建设过程中可能出现的问题提出了建议并结合国内外前人的研究成果,结合福建省风险管理的实际情况,提出了适合福建省风险管理的信息系统的建设方案。马重（2021）认为计算机实时交易风险管理系统是其中不可缺少的重要一环，并对各种较为成熟的衍生品风险计算模式如传统的Strategy、Greek和目前流行的VAR、SPAN、TIMS等逐一作了分析比较,同时还对各种风险管理系统的功能特点及相应的计算机技术作了对比研究。谢德勇(2021)认为商业银行是有经营风险的企业,准确地识别和度量经营风险,实现经营风险的优化管理是商业银行得以生存和发展的关键。在银行风险管理中,核心是信贷的风险管理，建立商业银行信用风险预警机制是防范银行信用风险。银行信贷预警系统就是提供了进一步规范银行信贷的业务流程,提高信贷业务质量水平,增强银行的风险控制能力、最大限度地减少贷款风险的功能。谢德勇(2021)采用传统的瀑布模型为软件开发方法,以统一建模语言(UML)为分析设计描述语言,对信贷预警系统进行需求获取、需求分析和系统设计;以WindowsXP为系统平台,Eclipse为开发平台,Tomcat5.0为web应用服务器,利用JSP、Servlet和Javabean编程技术,实现了银行现有信贷预警系统的开发。郑四华、胡颖（2021）从商业银行信贷安全体系的构建角度出发，建立了一个商业银行信贷安全预警、监管体系，从而为商业银行开展信贷分析、实现科学化和信息化管理与决策提供了参考文献。5、比较研究综述

国内文献大多采用比较研究的方法，借鉴国际先进银行和银行业发达的国家的经验，对国内外商业银行信用风险管理的发展概况、信用结构和特征、差异形成的原因等进行分析，提出我国银行信用风险管理存在的问题，并提出政策建议。国内文献主要研究方法:1.对各类模型功能、数据实现之间的比较研究。2.对国内外信用风险管理的比较研究。秦志林(2021)对CreditMetrics、CreditRisk+、KMV、CreditPortfolioView模型作出了比较性研究，提出了积极鼓励信用评级机构发展，监管部门积极引导商业银行转变风险管理模式的建议。欧阳资生对国际流行的四种信用风险管理方法(CreditMetrics、PortfolioManager、CreditPortfolioView、CreditRisk+)、模型特点，并对其进行了比较，并对四种信用模型在我国应用的使用性条件进行了分析。 胡国辉、蔡怡(2021)通过中美商业银行资本充足率、信用风险度量方法、分散信用风险手段、转移，规避信用风险的方法的比较，对我国商业银行信用风险管理存在的原因进行了分析，主要认为我国信用风险管理存在如下不足:1.外部环境问题。2.商业银行自身体制的问题。3.缺乏良好的银行信用文化和风险意识，没有足够的时间积累风险管理所需要的人才、技术和数据。 澎湃(2021)通过中卫商业银行信用风险管理比较研究，发现以美国为代表的西方现代商业银行信用风险管理技术强调1.对信用风险管理的模型化2.拥有完善的信用风险管理信息系统3.创建完善的信用风险预警系统。中国风险管理的现状由以下几点组成1.在商业银行全面推广五级分类法。2.提出风险报告制度、强调贷款发放流程、贷后管理制度等3.风险管理正在实现专业化。中国风险管理的在以下方面较为落后1.实行信贷资产五级分类的时间不长。2.风险量化还处于理论研究阶段。3.企业信用等级制度不够完善。4.信用风险与操作风险相互交织，信用风险的根源是操作风险。 王哲、罗虹豫(2021)对国内外商业的信用风险管理进行了比较和借鉴，通过发现1.国外商业银行银行注重事前防范，国内银行注重时候化解。2.国外商业银行注重组织结构上的水平制衡，国内商业银行注重垂直管理3.国外商业银行注重人员激励，国内商业银行注重人员控制4.国外商业银行注重资产价值的正式性，国内商业银行缺乏提取准备的主动性。5.国外商业银行注重不良贷款处理的转化，国内商业银行注重清收。6、实证研究综述与国外相比，国内文献关于信用风险框架研究还明显不足。已有的研究从不同的角度出发，对信用风险评级、度量进行了分析，揭示了现阶段我国商业银行信用风险管理现状。从实证结果来看，由于存在人才、理念、管理方面的差距，许多文献仅专注与对某一模型或某一过程的分析和论证，并没有提高到信用框架体系的高度将理论与时间结合，为商业银行在实际运用中提供有效的实施参考。同时，研究大多关注与贷款违约方面的研究，很少涉及衍生品等较为复杂的金融产品，在国外强调整合信用风险框架的背景下，我国的信用风险管理体系并没有取得良好的实践效果。具体代表性的实证研究如下： 顾乾屏、孙晓昆、吴斌、张林(2021)对信用风险的两阶段非线性便捷Logit模型进行了实证研究。该研究为有效测度公司的信用风险，基于统计、结构、简约模型的原理，利用某商业已拿回那个的数据、得到了多个具有较高回判精度的实证模型，并比较了不同模型的相关性和贴点，由此提出了一个回判率为88%的变量边界的两阶段非线性便捷Logit模型。研究认为统计、结构、简约模型对信用风险的计量具有相关性和一定的互补性，可根据信息掌握情况选用不同模型有效预测风险，信息与模型技术改进间具有一定的替代性。 汪颖(2021)发表了对我国商业银行信用风险压力测试进行了实证研究，敏感分析和情景缝隙分别研究我国商业银行的信用风险问题。运用Logit方程转换贷款违约率作为评估银行系统信用风险的指标，通过回归发现利率指标(一年期的贷款利率和存款利率)以及通过膨胀率(PPI)对银行体系贷款的影响较强。 刘方、巴曙松、任亮(2021)在综述现有信用风险计量预警模型的基础上，针对其在我国的适应及局限性问题，根据风险相关性原理和多米诺骨牌理论，提出从企业关联管理系(Correlation)和信贷行为(Behavior)角度建立一种全新的信用风险预警模型(简称C&B模型)，并应用国内某商业银行的数据进行实证研究。结果表明，在我国商业银行中应用C&B模型，数据易得，预警有效。 杨星、麦元勋(2021)应用Merton模型的分析框架，提出了一个度量个人住房消费信贷信用风险的指标体系，并对影响这一体系的经济因素进行了多元回归分析。研究表明1.无风险利率和贷款期限是影响信用风险的主要因素2.住房价格波动率、贷款与住房价值比例与信用风险呈正相关关系，而无风险利率与信用风险呈负相关关系3.贷款年限对违约风险的影响比较复杂，并不是单调的递减或递增关系。五、参考文献Michel,Crouhy,DanGalai,RobertMark,RiskManagement,2021JoelBessis,RiskManagementinBanking,2021S.ScottMacDonald,TimothyW.Koch,ManagementofBanking,2021Money,Banking,andFinancialMarkets,StephenG.Cecchetti,2021FrankJ.Fabozzi,Bondmarkets,AnalysisandStrategies,2021EdwardI.AltmanandAnthonySaunders,CreditRiskMeasurement:DevelopmentsOverTheLast20Years,1996ThomasR.Beileki,MarekRutkowski,CreditRisk:Modeling,Valuation,andHedging,2021BasleCommitteeonBankingSupervision,CREDITRISKMODELLING:CURRENTPRACTICESANDAPPLICATIONS,April2021MichaelB.Gordy,Acomparativeanatomyofcreditriskmodels,2021HongKongMonetaryAuthority,FrameworkForStressTestingBanks'CreditRisk,2021H.UgurKoyluoglu，NdrewHickman，AGeneralizedFrameworkForCreditRiskPortfolioModels,2021,CatherineSokeFunHo,NurulIzzaYusoff,ApreliminaryStudyonCreditRiskManagementStrategiesofSelectedFinanialInstituationsInMalaysia,2021GurHUberman,ZhengYuWang,ArbitragePricingTheory,2021ScottAguais,LarryForestandDanRosen,BuildingaCreditRiskValuationFrameworkforLoanInstruments,2021GrupoBancoEspiritoSanto,CreditRiskManagementFramework,2021RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement,AQuantitativeApproachforProvidingSuperiorReturnsandControllingRiskSecondEditionBaselCommitteeonBankingSupervision,FrameworkForInternalControlSystemsInBankingOrganization,2021PaulEmbrechts,FilipLindskogandAlexanderMcNeil,ModellingDependencewithCopulasandApplicationstoRiskManagement,2021ThomasC.Wilson,PortfolioCreditRisk,2021RobertA.Jarrow;StuartM.Turnbull,PricingDerivativesonFinancialSecuritiesSubjecttoCreditRisk,1995KennethA.Froot;DavidS.Scharfstein;JeremyC.Stein,RiskManagement:CoordinatingCorporateInvestmentandFinancingPolicies,1993KennethA.FrootJeremyC.Stein,RiskManagement,CapitalBudgetingandCapitalStructurePolicyforFinancialInstitutions:AnIntegratedApproach,1995BankofInternationalSettlements,WorkingPaperNo.14StudiesontheValidationofInternalRatingSystems,JamesJ.Schiro,BankofInternationalSettlements,WorkingPaperNo.14StudiesontheValidationofInternalRatingSystems,2021HongKongMenetaryAuthority,CounterpartyCreditRiskManagement,SupervisoryPolicymanual,2021ongKongMenetaryAuthority,CreditAdministration,MeasurementandMonitorying,SupervisoryPolicymanual,2021HongKongMenetaryAuthority,CreditDerivatives,2021DavidMengle,CreditDerivatives:AnOverview,2021GregoryR.Duffee,ChunshengZhou,CreditDerivativesinBanking:UsefulToolsforManagingRisk?RomainG.Ranciere,CreditDerivativesinEmergingMarkets,2021PhilippJ.Schönbucher,CreditRiskModellingandCreditDerivatives,2021HedgingOfBasketCreditDerivativesInCreditDefaultSwapMarket,2021RüdigerFreyandJochen,PricingandHedgingofPortfolioCreditDerivativeswith,2021李宏杰，肖杰胜，刘海东，潘根梅,不同借贷利率下含有交易成本的投资组合模型,嘉兴学院学报,第21卷第5期2021年9月谭超,IRB法在我国商业银行信用风险管理中的应用研究,金融视线徐永红，徐鹏，基于CreditMetrics模型的商业银行信用风险管理应用研究，现代金融2oo9年第4期总第314期朱学峰，基于DELTA—EVT的商业银行信用风险超额损失的VAR度量，价值工程，2021年11期胡新华，结构性衍生产品的定价和风险管理技术，金融论坛，2021年第9期欧阳资生，商业银行信用组合风险管理模型比较研究，湖南商学院学报，第16卷3期李勤，信用风险对冲技术与我国商业银行的信用风险管理，金融论坛，2021.7黄祺，企业双向全称信用风险管理模式研究，2021孙彤，汪波，基于风险调整收益方法的企业信用风险管理研究，2021秦志林，国外信用风险管理模型启示，2021赵煌，毛长飞，KMV模型及其影响因素的实证研究，2021郭英见，吴冲，于天军，基于BP神经网络组和DS证据理论的信用风险评估算法,2021徐波，基于利差期权的供应链金融信用风险管理研究，2021温蒙蒙，商业银行的风险管理与收益的最大化，2021张靖靖，基于BP-KMV模型的商业银行信用风险评价研究，2021刘郁菲，商业银行信用风险管理，2021汪颖，基于压力测试的我国商业银行信用风险实证研究,2021刘铁牛，商业银行贷款违约模型研究综述，2021杨敏，银行风险防范再认识，2021梁磊，用EXCEL实现风险决策的蒙特卡洛模拟分析，2021高云，关注信用风险加强信用衍生品监管，2021林森，吴云峰，高峰，信用组合风险度量研究，2021吴文森，商业银行信用管理体系建设问题，2021冯学平，陆隽，论商业银行内部评级在授信客户价值管理中的运用，2021叶蜀君，信用风险度量与管理，首都经济贸易大学出版，2021王明涛，金融风险计量与管理，上海财经大学出版社，2021刘晓星，基于VaR的商业银行风险管理，中国社会科学出版社，2021孙玉普，衍生金融工具会计，复旦大学出版社，2021

论大学生写作能力写作能力是对自己所积累的信息进行选择、提取、加工、改造并将之形成为书面文字的能力。积累是写作的基础，积累越厚实，写作就越有基础，文章就能根深叶茂开奇葩。没有积累，胸无点墨，怎么也不会写出作文来的。写作能力是每个大学生必须具备的能力。从目前高校整体情况上看，大学生的写作能力较为欠缺。一