【摘 要】
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在当前金融风暴席卷全球的形势下,商业银行的风险控制前所未有地为世人所关注。本文即从信用风险,这一商业银行面临的最大的风险入手,以违约率为出发点,进行度量研究。一般认
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在当前金融风暴席卷全球的形势下,商业银行的风险控制前所未有地为世人所关注。本文即从信用风险,这一商业银行面临的最大的风险入手,以违约率为出发点,进行度量研究。一般认为,违约率与宏观经济是有一定联系的,当经济条件较好时违约率较低,反之亦然。本文利用CPV模型,将违约率与宏观经济指标建立起数量关系,以研究其相关性。纵观全文,有如下两点创新:一是文章没有进行具体行业划分,研究我国商业银行贷款违约率的总体情况,是CPV模型实证研究方面的一个创新;二是在宏观经济因素的确定上,不同于一些实证性文章的主观选取,而是在初步确定一些相关指标后,利用多元回归的性质进行筛选,选取方法较为科学,并且选取结果和与已有的文献有所不同。经过综合分析,本文认为实际利用外资、城市人均季度总收入、工业增加值增速、固定资产投资、货币供应量M2、社会消费品零售总额和CPI,这7个宏观经济指标,经过CPI调整、季节调整之后,可以对宏观经济指数Y进行很好的解释,拟合优度达到95%以上。通过Y和违约率的数学转换关系,上述宏观经济指标同样可以对违约率进行良好的拟合。从实际经济分析的角度讲,即宏观经济对违约率存在直接的影响。而上述种种也在无形中验证了,CPV模型,至少其回归部分,是适用于我国宏观经济环境的。
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