《商业银行信用风险管理开题报告（含提纲）3800字》

一、开题报告毕业设计(论文)题目商业银行信用风险管理课题背景和意义：课题背景自从进入到新世纪以来，在全球经济一体化的快速发展的大背景之下，国内的经济发展极其迅速，而对国内经济发展起到至关重要作用的就是金融市场的快速发展，这样作用效果也是非常的明显了。在国内当前的金融体系以及相应的市场规模之下，国内的银行业以及金融机构相关行业都成为了高负债以及高风险行业，自然回报也是极高的，所以说银行和金融机构在进行运营过程当中是一定要具备高水平的抵御风险及控制风险的能力，风控能力的优化能够面对未来对冲的风险，这样的一种能力能够对商业银行生存以及发展都起到决定性的作用。在国内的金融机构主要就是中央银行及商业银行、证卷公司等等多个类别，在国内当前的经济体系当中，现在商业银行是非常重要的金融机构，在工作当中会面临各种各样的风险，这其中就包括投资风险、利率风险、信用风险等等。在这些风险当中信用风险是最为突出的，能够直接影响银行生存发展，这类风险主要业务有债券投资、贷款及信用担保等。在全球经济一体化以及是市场经济不断变化的发展态势下，信用风险发生的环境也是在不断地改变，所以国内的商业银行是哟啊顺应大环境的变化，做好应对环境的准备工作，这个时候就要求国内商业银行对信用风险管理能力以及控制能力要加强。不难看出，通过信用风险管理水平的高低是直接决定了商业银行生存和发展方向。在中国内的大环境下，商业银行提高信用风险管理能力就变得非常的重要且迫切了。研究意义当前关于国内经济因素对商业银行信用风险管理的影响，国内的相关研究还是集中在理论分析层面，常用的信用风险度量模型之间的比较以及总结国外具体实践等等，关于计量模型的研究以及压力测试的实际应用，相关的学术著作也是频频出现，很多都是针对某一个行业进行的研究，当然了这些研究是非常的有价值，但是理论还是要和实际进行结合，本文就是希望在前人研究的基础上，能够对国内“整体”商业银行来进行信用风险度量分析，一方面在实践意义上来讲，本文是直接选择了CPV模型进行研究，利用相关的软件选择国内经济指标数据，模拟不用经济波动场景对银行贷款违约情况冲击之后产生的结果，这样能够更加接近国内实际，具有一定的合理性。另外一方面从理论出发，主要是研究紧急因素与国内商业银行信用风险间的关系，通过CPV模型能够找打对信用风险产生影响的经济因素，这样能够提高国内商业银行风险管理水平，同时对商业银行的评级提供一些借鉴参考。研究的主要内容：1绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景1.1.2研究意义1.2研究内容及方法2相关理论基础2.1商业银行信用风险2.2商业银行信用风险诱因3国内商业银行信用风险管理现状及问题3.1国内商业银行信用风险管理体系现状3.1.1企业治理结合慢慢完善3.1.2企业内部管理逐渐科学3.1.3征信监管已有效果3.2国内商业银行施行的信用风险度量办法3.3国内商业银行信用风险管理的问题3.3.1内部评级体系不够完善3.3.2商业银行信用风险管理信息沟通不畅4运用CPV模型构建压力测试实证分析4.1CPV模型和压力测试模型构建主要步骤4.2变量选择及数据选取、处理4.2.1变量选取4.2.2数据选取、处理4.3实证分析4.3.1描述性统计4.3.2平稳性检验4.3.3共线性检验4.3.4生成的VAR模型的估计与检验4.3.5回归结果分析4.4经济压力测试5结论与政策建议5.1结论5.2政策建议5.2.1商业银行信用风险管理体系的完善5.2.2加强商业银行风险抵抗力5.2.3监管机构适当调整监管方向研究方法（或技术路线）：在进行本课题的时候，数据的可获得性以及评价指标的选择及实证分析方法的选择都会对本文可行性有一定的影响。主要表现如下：1.数据的收集。本文的实证分析会关系到很多数据收集的工作，这其中主要就是对国外次贷危机之后的十年里，对国内商业银行不良贷款率数据作为研究样本进行一个实证分析，同时还会有国有商业隐含及城市商业银行的不良贷款了在同时间段的样本作为评价。为此前期花费了一些时间。2.参数计量方法。在进行实证分析的过程当中会有很多参数，使用CPV模型进行检验看能否接近现实情况。最后就是为了总结国内经济因素对我国商业银行信用风险的影响程度。预期结果：完成符合上海建桥学院论文要求的论文一篇。进度计划：1、2019年11月19日左右，与指导老师沟通和选题，接受选题审查并修改；2、12月3日左右，确定论文选题；3、12月20日左右，搜集资料、进行调研、完成文献综述、外文翻译、开题报告，做好开题答辩准备；4、12月23日左右，开题答辩；答辩后修改并完善开题报告；形成初稿；5、2020年2月24日左右，在指导老师指导下进行论文研究和撰写，对初稿进行完善和修改；6、3月2日左右，中期检查答辩；7、4月10日左右，在指导老师指导下进行论文修改和完善，最后定稿；8、4月28日左右，毕业论文答辩；指导教师意见：指导教师签名：年月日学院意见：审查结果：□同意□不同意学院负责人签名：年月日

二、阅读文献目录[1]程鹏,吴冲锋,陈江.信用风险度量与我国商业银行信用风险管理[J].上海金融,2000(8):17-18.[2]周玮,杨兵兵.商业银行信用风险管理基本要素[J].经济理论与经济管理,2002,V(11):24-28.[3]张维,杨春,熊熊,etal.商业银行信用风险管理技术分析[J].天津大学学报(社会科学版),2007,9(2):159-163.[4]南汉馨[1].信用风险量化模型与我国商业银行信用风险管理[J].金融理论与实践,2005(5).[5]章彰.商业银行信用风险管理兼论巴塞尔新资本协议[M].中国人民大学出版社,2002.[6]张贵清.信用风险评级与商业银行信用风险管理[D].对外经济贸易大学,2005.[7]朱娟.昆山农村商业银行信用风险管理研究[D].南京农业大学,2012.[8]杨爱文.商业银行信用风险管理预警指标体系研究[J].浙江金融,2006(7):32-34.[9]龚佑明.商业银行信用风险管理理论及实证分析[J].2007.[10]朱亮.我国商业银行信用风险管理存在的问题及应对措施[C]//2016年第一届今日财富论坛.0.[11]于杰.商业银行信用风险管理[J].赢未来,2017:168.[12]Yu,Jiuhon,Lu,etal.ApplicationoftheCreditMetricsintheCreditRiskManagementofCommercialBanks[J].学术界,2015(5):297-301.[13]MengzeH,WeiL.AComparativeStudyonEnvironmentCreditRiskManagementofCommercialBanksintheAsia-PacificRegion[J].BusinessStrategyandtheEnvironment,2015,24(3):159-174.[14]YinZ,XieF,XuY.AnEmpiricalAnalyzeontheCreditRiskManagementEfficiencyofChineseCommercialBanks[C]//InternationalConferenceonManagement&ServiceScience.IEEE,2010.[15]LiJ.CreditRiskMeasurementandManagementoftheCommercialBanks[J].2014.[16]OswariT.ContingencyVariableInteractionModel:ImplementationonCreditRiskManagementSystemoftheCommercialBanksinIndonesia[J].SSRNElectronicJournal,2011,25(1):96–98.三、文献综述注意：学生阅读文献后，必须写出3000字左右的综述或读书报告，作为开题内容之一。（可增页）国外有学者对美、德、日、法等国家不同企业的授信资料进行实证分析，发现银行的投资组合信用风险与经济有了密不可分的联系，认为违约率与宏观经济之间的关系是CPV模型的研究核心。Yu,Jiuhon通过对英国银行和其他金融机构及其监管部门使用的几种重要且流行的信用风险度量模型进行分析，解释了为什么信用风险的计量模型能成为银行从业人员和监管部门的关注焦点，着重评价了盯市模型中kmv模型、违约模型中的CPV模型，他们揭示了这些模型中存在着很大的弱点及其在压力测试中的使用障碍，并提出了新的计量模型设计中一个关键点，即新模型是融合了回溯测试、跨行比较和惩罚结构的框架，最终使得模型能够整合信贷市场和银行监管信用风险需求。MengzeH基于CPV模型研究银行股价与宏观经济因素之间的相关性间题，实证表明银行股价和宏观经济变量之间存在统计意义上的显著性。YinZ介绍了三种信用风险度量模型（即企业价值模型、强度模型和计量模型），并指出在目前的金融文献中，这三类模型都是在20世纪的研究者们特别是90年代末的那一批研究者的理论基础上发展起来的，文章重点突出了理论分析部分，这一部分特别研究了CPV和Risk这两种模型，并对两种模型的特点进行阐述。国内也有学者进行这方面的研究，但是是以国内宏观经济波动的角度对商业银行信用风险管理进行相关的研究和讨论。程鹏就比较分析了Ciedit模型和CPV模型的基本原理和两者参数选择的共性与差异，他们认为运用CPV模型更利于提高信用风险度量的精确性。周玮等应用CPV模型的原理，构建以企业违约率为被解释变量，以企业自身因素、宏观经济因素、行业和地区等四个因素为解释变量的方程，通过回归分析发现除地区因素以外，其他因素均与企业违约在统计上影响显著。南汉馨则针对我国大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行分别展开了压力测试，分析，她的研究结杲表明固定投资增长率、房价指数对四类银行的影响方向一致，而利率却影响方向不一。张维从宏观经济、行业因素和居民个人三个层面选取了2001年至2007年的样本数据，基于CPV模型实证研究我国商业银行房地产信贷风险与这些宏观经济变量之间的相关关系，得出房地产信贷信用风险与宏观经济景气指数等呈负相关，与CPI等呈正相关的结论。章彰也仅是以中国农业银行为例分析了GDP增长率和制造业PMI对不良贷款率的影响方向及关系。在以往基于CPV模型的研究参数计算方法上，早期的Logit回归模型忽略了自变量之间的复杂关系和各压力因素的滞后影响。针对CPV模型存在的固有缺陷一一宏观经济变量的多重共线性问题，彭建刚对模型的残差相关性假设进行调整改进，区别于常用的最小二乘法），他们引用PLS来解决这一问题，进而使得更多的宏观经济变量能够纳入压力测试系统，获得更为可靠的压力测试结果。当然了在CPV模型这个系统当中，除了考虑经济因素对我国商业银行信用风险的影响而构建回归模型之外，它本身还有一个变量AR模型，对模型的经济变量在常