基于宏觀經(jīng)濟(jì)影響的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建.pdf

1、本文針對(duì)現(xiàn)有的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)因素考慮不足的情況，通過(guò)理論和實(shí)證分析證明了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了包括宏觀經(jīng)濟(jì)因素的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。
　　目前現(xiàn)有的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的估計(jì)不足，大都忽略宏觀經(jīng)濟(jì)因素或是對(duì)其僅做簡(jiǎn)單的定性分析。本文通過(guò)分析宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響以及巴塞爾新資本協(xié)議的順周期性影響，闡明了在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素的必要性，

2、以此作為本文模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)。
　　在模型構(gòu)建上，本文分兩步進(jìn)行。首先，測(cè)定影響我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)的宏觀經(jīng)濟(jì)因子。為此本文通過(guò)收集我國(guó)183家銀行2003年至2010年的財(cái)務(wù)指標(biāo)，采用主成分分析法將這些銀行分成了高風(fēng)險(xiǎn)銀行和低風(fēng)險(xiǎn)銀行兩類(lèi)。在分類(lèi)的基礎(chǔ)上測(cè)量了2003年至2010年商業(yè)銀行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)水平。接下來(lái)，本文選取適當(dāng)?shù)暮暧^經(jīng)濟(jì)因子，構(gòu)建了MFD模型，對(duì)影響商業(yè)銀行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)的宏觀經(jīng)濟(jì)因子進(jìn)行了測(cè)定。測(cè)定結(jié)果表明：1.

3、貸款利率、貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率和固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率這三個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)狀況具有顯著影響。2.貸款利率和貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有反向的影響，即貸款利率和貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率的增加能夠降低我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平；而固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率的增加會(huì)提高我國(guó)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平。
　　在測(cè)定出對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的宏觀經(jīng)濟(jì)因子后，本文驗(yàn)證了測(cè)定出的宏觀經(jīng)濟(jì)因子對(duì)于單家商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響同樣是顯著的。然后

4、基于Logistic模型構(gòu)建了包括宏觀經(jīng)濟(jì)因子的MF-Logistic模型并對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示：MF-Logistic模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，模型的擬合效果較好，并且具有很好的判別能力；通過(guò)與一般不包含宏觀經(jīng)濟(jì)因子的Logistic模型的ROC比較分析，證明了MF-Logistic模型具有更好的模型判別能力，這進(jìn)一步說(shuō)明了在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因子的科學(xué)性。
　　在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)“3δ”法則確定了MF-Lo