基于CVaR的CreditMetrics模型及其在商业银行信用风险管理中的应用

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鉴于美国次贷危机的影响及经验,对投资银行及金融衍生产品市场监管的不到位,使得世界各国商业银行的风险管理成为商业银行经营管理者最需要关注的问题。而在所有的风险当中,信用风险占了银行总体风险暴露的60%,继而成为商业银行当前所面临的最大风险。在这样的金融环境下,如何有效地防范风险特别是信用风险是我国银行业面临的重大课题,而在信用风险的防范和管理中,信用风险的度量是最基础也是最首要的工作。本文从商业银行信用风险的概念,涵义及特征出发从风险度量这一角度着手,对商业银行的信用风险度量方法—VaR及其改进方法CVaR的来源、概念、参数、特点相关阐述并且,在此基础上介绍了几种信用风险度量模型。接下来通过对CreditMetrics模型的适当修正引进以CVaR值为代表的CreditMetrics信用风险度量模型。CreditMetrics模型是J.P摩根银行1997年提出的一种基于VaR的信用风险测量模型。本文主体部分结合我国商业银行的实际情况用基于CVaR的CreditMetrics模型对我国某银行的一笔组合贷款进行了实证分析。对CreditMetrics模型的输入参数进行了相应的修正在得出VaR结果的基础上计算出CVaR值。分析表明修正的基于CVaR的CreditMetrics模型可以准确度量我国商业银行的信用风险。最后在前文实证结论以及基于CVaR的CreditMetrics模型在我国商业银行适用性分析的基础上,结合我国商业银行信用风险管理的实际情况,提出应从构建基于CVaR的CreditMetrics模型应用的数据信息系统、构建基于CVaR的Credit -Metrics模型应用的信用评级系统及建立基于CVaR的CreditMetrics模型的银行信用风险度量体系三个方面来加大新模型在我国商业银行信用风险管理中的应用。
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