基于公開財務(wù)信息的商業(yè)銀行信用風險問題研究.pdf

1、我國銀行業(yè)普遍存在信用風險的度量與管理問題，因此，銀行業(yè)的不良貸款問題日益嚴重。根據(jù)銀監(jiān)會于2016年2月15日發(fā)布的銀行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，在2015年四季度末的中國商業(yè)銀行不良貸款率為1.67％，較上季度增加了0.08個百分點，新增加了881億元。如今我國商業(yè)銀行仍主要依賴存貸息差獲利，而存貸業(yè)務(wù)則是建立在銀行良好的信用水平上;因此，對銀行業(yè)的信用風險進行識別，構(gòu)建出良好的信用風險度量模型，做好防范與管理準備，使商業(yè)銀行可持續(xù)健康發(fā)展，成為

2、中國銀行業(yè)亟待解決的主要問題之一。
　　本文立足于研究我國商業(yè)銀行信用問題產(chǎn)生的原因及其特征，將銀行業(yè)內(nèi)外部評級方法做了對比并提出相關(guān)建議;對銀行業(yè)信用風險的不同度量模型進行分析與比較，針對我國實際情況以及數(shù)據(jù)的適用性，經(jīng)過對比篩選，選定了以企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的多元判別分析的方法。采用國內(nèi)外研究界定方法的慣例，從我國資本市場的主板選擇40家財務(wù)正常企業(yè)以及40家出現(xiàn)財務(wù)危機企業(yè)樣本，選取七大類共17個財務(wù)比率指標數(shù)據(jù)，并將財務(wù)正常

3、與財務(wù)危機企業(yè)平均分為2組，分別用來構(gòu)建模型與校驗模型，運用2014年數(shù)據(jù)和SPSS統(tǒng)計軟件，構(gòu)建了多元判別分析模型，對于數(shù)據(jù)的多維性，運用了主成分分析進行降維處理，最后得到優(yōu)化的多元判別分析模型。通過檢驗與比較，此兩種模型均為有效模型，且判別正確率均在85％以上，對于數(shù)據(jù)降維后的多元判別分析模型，其穩(wěn)定性與精確性要略高于原始數(shù)據(jù)的多元判別模型，最后對于兩種模型的應(yīng)用提出相關(guān)建議與結(jié)論，即對于臨界值進行適宜調(diào)整來提高模型正確率。銀行業(yè)應(yīng)