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《我國銀行業(yè)信用風險的宏觀壓力測試實證研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、我國銀行業(yè)信用風險的宏觀壓力測試實證研究----信用管理論文-->我國銀行業(yè)信用風險的宏觀壓力測試實證研究商業(yè)銀行信用風險管理商業(yè)銀行信用風險管理作為壓力測試方法在宏觀經濟分析中的運用，宏觀壓力測試應運而生。隨著各國金融監(jiān)管當局對金融風險的日益重視，宏觀壓力測試逐漸成為檢驗一國金融體系脆弱性的首選工具。本文的研究目的就是為了探索我國銀行體系信貸違約率與宏觀經濟因素之間的關系，并在此基礎上運用宏觀壓力測試評估我國銀行體系的抗風險能力。本文在借鑒和分析國外成熟模型的基礎上，構建了適合我國經濟環(huán)境的宏觀壓力測試模型。首先使用Logit變換和
2、一階差分將不良貸款比率轉化為“不良貸款指標”〖∆y〗_t，以指標〖∆y〗_t作為因變量與宏觀經濟因素進行多元線性回歸分析，盡可能使這一指標能夠充分反映各宏觀經濟指標所提供的信息。在宏觀經濟變量的選擇方面，參考國內外學者實證研究，結合我國宏觀經濟環(huán)境，并逐個對各個變量進行單變量回歸分析，最終，選取了狹義貨幣M1增速和房地產開發(fā)投資增速作為宏觀經濟變量來構建模型。本文的一個創(chuàng)新之處是對官方公布的銀行業(yè)不良貸款比率進行了修正。我國分別在2005年和2008年進行了兩次大規(guī)模的不良資產剝離，使商業(yè)銀行的不良貸款比率大幅
3、下降，但這樣的數據有人為操縱之嫌。因此本文將被剝離的不良資產重新計入不良資產余額，并重新計算不良貸款比率，以使模型的回歸結果更加貼近現實。本文研究發(fā)現貨幣M1增速與銀行不良貸款比率呈負相關關系，房地產投資增速與不良貸款比率正相關，即：貨幣M1增長越慢，房地產投資增長越快，均會導致銀行不良貸款比率的上升。并在此基礎上構建了三種極端惡劣的宏觀經濟環(huán)境，模擬了我國銀行業(yè)在各種壓力情境下的損益分布。本文最后提出了相關政策建議。關鍵詞：不良貸款比率；宏觀壓力測試；蒙特卡羅模擬[英文摘要]：Asstress-testingintheuseofma
4、croeconomicanalysis,macroeconomicstresstestscameintobeing.Sincetheauthoritiestakeimportancetothefinancialrisk,macroeconomicstress-testingisbeingthefirstchoicetotestthevulnerabilityofacountry'sfinancialsystem.Thepurposeofthispaperistoexploretherelationshipbetandmacroecon
5、omicfactors,andonthebasisofpreviousresearch,carryingstressteststoassesstheriskresistancecapacityofChinesebankingsystem.Afterarevieaturemodelconstructedformacroeconomicstress-testing,thispaperhasdesignedamodelsuitableforChina.First,makingChinesenon-performingloansasdefau
6、ltrates,andcalculatedefaultratesindexy_tastheinverseoftheLogitfunction,andthenestablishtheannualdifferences〖∆y〗_tinedbythemacroeconomicfactorsunderconsiderationofmultiplelinearregressionanalysis.1’sgroent’sgroacroeconomicvariablestobuildthemodel.Oneinnovationofthi
7、spaperistocorrectthebadloansratepublishedbyofficial.Chinahasconductedtingassetsstrippingin2005and2008respectively,makethedefaultratesofbankingsystemfellsharply,butthisdatashouldbesuspected.Thispaperrecalculatethenon-performingassetsincludedthestrippedassetsandputethemod
8、ifieddefaultrates,hoppingtheregressionresultsofthemodelorerealistic.ThisstudyfoundthatM1’sgroent’sgroeans:thes
