下载文档原格式
基于CreditRisk+模型的石家庄地区商业银行信用风险研究的开题报告一、选题的背景和意义近年来，随着金融业的不断发展，商业银行的信贷业务也越来越发达，而信用风险也成为银行业务中重要的风险之一。
商业银行需要对信用风险进行有效的管理和控制，以保证业务的正常运营和风险的可控性。
而CreditRisk+模型作为一种综合性的风险管理模型，能够为商业银行提供全面的信用风险管理和控制手段。
石家庄地区是华北地区的重要城市，也是河北省的政治、文化、经济中心。
近年来，石家庄地区的金融业得到了快速的发展，商业银行在这里发挥了重要的作用。
但由于经济结构的不断调整以及市场竞争的加剧，商业银行的信用风险不断增加，如何对这些风险进行有效的控制和管理，成为石家庄地区商业银行所面临的一个重要问题。
因此，本文旨在对石家庄地区商业银行的信用风险情况进行研究，并借助CreditRisk+模型，探究其在信用风险管理中的应用和优越性，为商业银行提供风险管理方案和决策支持。
二、选题的研究内容、目标和方法本文的研究内容主要包括：1.石家庄地区商业银行的信用风险情况分析：通过对石家庄地区商业银行的信用风险情况进行分析，了解当前石家庄地区商业银行的信用风险状况，为后续的研究提供数据支持。
2.CreditRisk+模型的原理和特点：通过对CreditRisk+模型的原理和特点进行深入研究，掌握其在信用风险管理中的应用和优越性。
3.基于CreditRisk+模型的石家庄地区商业银行信用风险控制方案研究：根据石家庄地区商业银行的信用风险状况和CreditRisk+模型的分析结果，制定切实可行的信用风险控制方案，为商业银行提供决策支持。
本文的研究目标主要是：1.掌握石家庄地区商业银行的信用风险状况和变化趋势。
2.深入了解CreditRisk+模型的原理和特点，掌握其在信用风险管理中的应用和优越性。
3.基于CreditRisk+模型，研究适合石家庄地区商业银行的信用风险控制方案。
基于商业银行信用风险Credit Metrics模型的改进一、背景随着全球金融市场的不断发展和变化，商业银行面临着越来越复杂的信用风险管理挑战。
信用风险是指由于借款人或债务人未能履行合同义务而导致的金融机构可能面临损失的风险。
在这种情况下，商业银行需要有效地管理和监控其信用风险，以保障自身的稳健经营和持续发展。
为了更好地评估和监控信用风险，商业银行通常会采用一系列的模型和方法来量化和管理这一风险。
Credit Metrics模型是一种被广泛应用于商业银行的信用风险模型。
该模型基于债券个体违约概率和债券组合损失的概率分布，通过债券违约概率和债券组合损失的期望值，对银行的信用风险水平进行评估。
Credit Metrics模型在实际应用中也存在一些局限性，例如对于极端事件的处理不足、对于动态变化的市场环境的适应性不足等。
商业银行需要不断改进和优化Credit Metrics模型，以更好地适应不断变化的金融市场环境和更好地应对复杂的信用风险管理挑战。
二、改进方向1. 加强对极端事件的处理。
在Credit Metrics模型中，通常采用正态分布或者对数正态分布来描述债券违约概率和债券组合损失的分布。
在实际市场环境中，极端事件的发生并非是随机事件，而是具有一定的概率。
商业银行应该引入更加灵活和适应实际情况的分布模型，更好地描述极端事件的发生概率和影响程度。
2. 引入动态因子分析。
Credit Metrics模型在评估信用风险时通常采用固定的因子和参数来描述债券违约概率和债券组合损失的分布。
在实际市场环境中，各种风险因素和市场环境可能会发生变化，这需要引入动态因子来分析和评估信用风险。
在改进Credit Metrics模型时，应该引入动态因子分析，更好地适应复杂和动态变化的市场环境。
3. 加强对违约概率的测度。
在Credit Metrics模型中，通常利用债券个体的违约概率来评估信用风险水平。
违约概率本身并不能完全描述债券的风险，还需要考虑违约风险的传导影响、债券违约之后的损失和违约风险的联动性等因素。
CreditRisk+模型在商业银行信用风险管理中的应用的开题报告一、选题背景商业银行作为金融市场中最重要的一种金融机构，其业务主要包括接受存款、发放贷款、办理汇兑、提供信用证服务等。
在其业务中，信用风险是最为重要的。
因此，商业银行需要对信用风险进行评估，确定信用风险的大小，并采取相应的措施进行控制。
CreditRisk+模型是一种基于黑色-斯科尔斯模型的信用风险管理模型，能够通过对贷款组合的分布、违约概率分布和损失率分布的统计分析来评估信用风险。
由于CreditRisk+模型考虑了不同违约事件之间的依赖关系，因此可以更好地反映真实的信用风险水平。
因此，CreditRisk+模型已经成为商业银行信用风险管理中应用较多的一种模型。
二、研究内容和目的本文的研究内容主要是基于CreditRisk+模型，探究其在商业银行信用风险管理中的应用。
具体来说，研究内容包括以下几个方面：1. CreditRisk+模型的基本原理和算法。
2. 采用CreditRisk+模型进行信用风险评估的步骤和方法。
3. 实际案例分析，通过对某商业银行的贷款组合进行CreditRisk+模型的计算，从而评估其信用风险水平。
本文的主要目的是通过对CreditRisk+模型的深入了解，探究该模型在商业银行信用风险管理中的应用，并研究如何更好地运用该模型来评估和控制信用风险，从而提高商业银行的风险管理水平。
三、论文结构安排本文的主要结构安排如下：第一章：绪论。
介绍本文研究的背景、选题意义和研究内容。
第二章：CreditRisk+模型的基本原理和算法。
主要介绍CreditRisk+模型的基本原理、构建方法和模型参数的估计方法。
第三章：采用CreditRisk+模型进行信用风险评估的步骤和方法。
主要介绍CreditRisk+模型在商业银行信用风险管理中的应用方法，并结合实际案例进行说明。
第四章：实际案例分析。
通过对某商业银行的贷款组合进行CreditRisk+模型的计算，评估其信用风险水平，并提出应对措施。
国外信用风险度量新模型在信用卡风险管理中适用性分析王冰管理天地随着信用卡业务的不断发展，其风险问题也日益显露出来。
在我国，由于商业银行开展信用卡业务单纯追求卡量的粗放式经营模式，使信用卡的信用风险集聚，造成商业银行面临业务扩展和信用风险控制间的矛盾，如何控制和管理信用卡信用风险必将成为保证发卡行稳健经营的重要因素。
因此，探索现有信用风险度量模型在信用卡风险管理中的适用性成为了重要研究思路。
一、传统信用卡信用风险管理模型信用评分模型一直在我国商业银行度量信用卡透支信用风险管理中处于垄断地位。
该方法是指将影响顾客信用品质的项目细分，依其重要程度分别给予不同加权值，评估完成后将每个项目的得分加总，求得代表该客户信用总分，依临界点决定是否核准申请。
信用评分的设计，即评分项目的选取除依靠经验外，可利用统计方法就历史资料中按优劣等随机抽取样本，分别分析其属性，从而选取其中有显著效果的若干项。
但随着《新巴塞尔资本协议》的签订，一方面更加强调风险控制机制，资本金的需求与信用卡的信贷资产质量紧密挂钩；另一方面，监管机构也将加大对发卡行风险管理制度的检查和监督力度，以确保发卡行稳健经营。
这使得信用评分方法不能够满足新巴塞尔协议的时代要求，传统的信用风险度量模型严重滞后于信用卡业务发展的矛盾更加突出。
因此我们需要对国外信用风险管理中的新模型进行深入研究，以求找到适用我国信用卡信用风险管理的更好方法。
二、国外信用风险度量新模型1.KMV模型。
该模型是KMV公司于1993年开发的CreditMonitor Mode （l违约预测模型）。
该模型的理论基础是默顿将期权定价理论运用于有风险的贷款和债券估值中的工作，债券的估价可以看作是基于公司资产价值的看涨期权，当公司的市场价值下降至一定水平以下，公司就会对其债务违约。
KMV模型通过计算一个公司的预期违约率来判断他的违约情况。
2.Credit Metrics模型。
J.P.摩根公司和一些合作机构于1997年推出Credit Metrics方法（信用度量术）。
