基于浙江建行CMIS的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究.pdf

1、商業(yè)銀行金融業(yè)務(wù)趨向多樣化，但商業(yè)貸款仍然是商業(yè)銀行的最主要的業(yè)務(wù)之一，針對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行不良貸款率較高的現(xiàn)狀，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理顯得十分重要，控制不良貸款的增長(zhǎng)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本研究首先進(jìn)行了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究的文獻(xiàn)綜述，介紹了Logistic回歸模型的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用，然后以建設(shè)銀行浙江分行信貸管理信息系統(tǒng)(CMIS)的貸款企業(yè)為研究樣本，通過(guò)建立Logistic回歸模型，獲得企業(yè)違約的可能性，即違約率(PD)。

2、 本文以制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)四個(gè)行業(yè)的169家違約企業(yè)和338家非違約企業(yè)作為建模樣本，選擇了16個(gè)財(cái)務(wù)變量和4個(gè)虛擬變量參與實(shí)證分析，經(jīng)過(guò)t檢驗(yàn)、Mann-whitneyU檢驗(yàn)、多重共線性檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)、后向Wald回歸，得到了關(guān)于四個(gè)行業(yè)企業(yè)的Logistic回歸模型，并且檢驗(yàn)了模型的預(yù)測(cè)效果。最后的回歸模型表明，違約率與建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)，與以下4個(gè)變量的組合顯著相關(guān)：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)對(duì)

3、數(shù)值、產(chǎn)權(quán)比率、營(yíng)運(yùn)資金比率。 為了檢驗(yàn)用單一行業(yè)企業(yè)建立的模型是否會(huì)顯著提高模型的預(yù)測(cè)能力，建立了關(guān)于制造業(yè)企業(yè)的回歸模型。以前述研究樣本企業(yè)中的制造業(yè)企業(yè)為樣本，以同樣的步驟得到回歸模型，并且檢驗(yàn)了模型的預(yù)測(cè)效果。最后的回歸模型表明，制造業(yè)企業(yè)的違約率與以下4個(gè)變量密切相關(guān)：凈資產(chǎn)利潤(rùn)率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)對(duì)數(shù)值、營(yíng)運(yùn)資金比率。 從兩個(gè)模型預(yù)測(cè)能力的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，與考慮到虛擬變量的混合行業(yè)樣本模型相比，用單一行業(yè)樣本建