【摘 要】
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风险测量的建模和管理技术是银行的核心竞争力之一,在加入WTO后,国内商业银行与国外银行的竞争中的主要差距将体现在风险管理水平上.而运用VaR方法对信贷资产组合进行风险管
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风险测量的建模和管理技术是银行的核心竞争力之一,在加入WTO后,国内商业银行与国外银行的竞争中的主要差距将体现在风险管理水平上.而运用VaR方法对信贷资产组合进行风险管理已成为国际银行界最主要的风险管理方法,但通过对当前比较知名的模型的比较分析发现,模型大都采用蒙特卡洛模拟在VaR框架内计算最大损失.然而这种方法存在问题是,通常会产生很大的计算负荷,并且不能涵盖特定信用风险的各个方面.本文目的在于提供一种简单的模型方法来迅速、准确地估计银行信贷资产信用风险的最大损失值和VaR.围绕这条主线,首先分析了信用风险测量模型应用的现实背景,包括对信用风险测量技术发展历程的简要回顾,新巴塞尔协议有关信用风险测量技术的相关规定.之后文章对模型建立的理论基础进行了论述,文中所介绍的VaR的基本思想和计算方法、基于两种模型的信用风险损失的定义等分别构成了模型的思想基础和技术基础.在建模过程中,文章还对模型所必须的基本定义、参数及其假定、重要参数值的获得途径等作了必要的论述,而后的模型推导过程则具体分为违约相关情况下的集中风险度量和最大损失的计算两个阶段进行.为了验证模型的适用性,文章应用了一个现实的贷款组合案例进行了分析,最后则是对模型进行了总体评价,指出模型的应用适用性和局限性.
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