商业银行跨周期动态信用风险模型构建与调整

Building through the cycle dynamic credit risk management models which are appropriate for Chinese national conditions is one of the most important things for Chinese financial risk management. Basing on wind,bank of China,Agricultural bank of China and Lossmetrics database,this study intends to build through the circle quantitative credit risk models for Chinese macroeconomic cycle fluctuations , the causes of default loans and influencing factors of default.This study will use data mining, Monte Carlo, generalized linear and nonlinear regressions, survival analysis and time series methods and focuse on probability of default, loss given default and exposure at default.Combining with macroeconomic indicators ,correlations of credit risk parameters and other factors,the study builds and improves credit risk management system of 'data, models, validations and policies'.The system gives strong support to risk management of commercial banks, long-term portfolio strategies and capital measurement, Further more ,it gives a lot of methods to the commercial bank regulatory policies and the recoveries of default loans .All of the above,it provides a solid theoretical foundation for buildbing Chinese competitive modern commercial banks.

构建跨越经济周期波动且与国际银行业风险监管接轨又适合于中国国情的银行业乃至金融业风险控制的动态量化系统，是我国金融风险管理中的重中之重。本研究拟以WIND、中国银行、农业银行和Lossmetrics等数据库为依据，针对中国宏观经济周期、违约贷款形成原因和违约影响因素等特点，利用数据挖掘、蒙特卡洛、广义线性和非线性、生存分析和时间序列等方法，围绕"违约率、违约损失率和违约暴露"为核心构造商业银行跨周期动态量化模型框架，并结合各宏观经济指数、信用风险参数的相关性和企业规模等因素，调整和完善商业银行风险度量体系，最终建立"数据、模型、验证和制度"四位一体跨周期信用风险动态量化管理体系，有力地支持商业银行风险管理、长期投资组合策略调整和资本储备计量，进一步给商业银行风险监管政策改革、资产管理公司不良贷款处置和定价提供有效的借鉴及量化方法，为构筑我国有竞争力的现代商业银行风险管理体系夯实理论基础。

在后欧债危机、巴塞尔资本协议III提出和推广以及全球不良资产累积急增背景下，对来自中国银行、中国农业银行、国家开发银行和东方资产管理公司的海量债务人、债项和其他中国特色的微观数据，包括地区、行业、企业类型和财务指标信息以及来自万得、彭博和中经网等经济、金融周期性数据进行整合处理，研究了我国商业银行与其它金融机构贷款的信用风险参数——违约概率、违约损失率和违约暴露的时点静态、跨周期动态计量模型，并衍生研究了商业银行不良贷款处置、系统性风险估计和预警、流动性风险和市场风险等商业银行全面风险管理问题。在时点静态模型方面，从商业银行贷款、上市公司评级、农村信用社和资产管理公司不良贷款等多个角度对比了信用风险参数模型的异同，并通过多种方法交叉验证信用风险参数估计的准确性，得到了行业、地区、财务、经营情况、五级分类和抵质押等因素是多个信用风险模型的共通核心影响因素；在跨周期动态模型方面，以谱分析和小波方法分解宏观经济和银行业信贷规模的周期性指标，主要分为趋势项和周期波动项，通过对周期波动项的研究，一方面对比了中外银行业周期长短的差异，另一方面把波动项引入模型，逆周期选择商业银行资本管理的计提和释放，克服时点模型的顺周期特性，并提出单个信用风险参数模型整合为组合模型的最小残差准则，由此可以吸取单一信用风险模型的优点，构建组合模型，从而提高估计结果的精度和解释力度；进一步通过市场、流动性风险等问题的研究，系统给出了我国商业银行信用风险从微观参数估计、中观信贷资本提取乃至宏观信贷规模发放的计量框架，提出我国商业银行“数据、模型、验证和制度”四位一体的建设意见。课题组取得的成果包括咨询报告，由资产管理公司递交银监会和中国银行，获得采纳证明，专著 2 部，发表和接收论文 14篇(1 篇 SCI、 1 篇 EI、自科管理学部认定核心期刊（含A、B类）共8篇，国内、外核心期刊总计12篇)，后续还有4-5篇论文在投稿中。