| 第一章 信用风险管理的概述 | 第1-21页 |
| 第一节 信用风险的概念 | 第9-10页 |
| 第二节 现代信用风险管理的趋势: | 第10-12页 |
| 第三节 信用风险分析技术 信用风险管理模型 | 第12-21页 |
| 一、 定性分析方法 | 第13页 |
| 二、 定量分析的信用风险模型 | 第13-16页 |
| (一) 运用财务报表数据建立的单变量模型(Univariate Model) | 第13-14页 |
| (二) 多变量模型(Multivariate Model) | 第14-16页 |
| 1 、 Z评分模型 | 第14-15页 |
| 2 、 ZETA模型 | 第15页 |
| 3 、 工商贷款信用风险评分模型(Chessen Model) | 第15页 |
| 4 、 神经网络模型(Neural Network Model) | 第15-16页 |
| 三、 新一代信用风险模型 | 第16-21页 |
| (一) 信用计量模型(CreditMetricsTM): | 第17-19页 |
| (二) 组合经理系统(PortfolioManager~(TM)System) | 第19页 |
| (三) 信用风险+系统(CreditRisk+) | 第19-21页 |
| 第二章 新巴塞尔协议 | 第21-26页 |
| 第一节 新巴塞尔协议和信用风险度量的模型 | 第21-23页 |
| 一、 新巴塞尔协议出台的背景 | 第21-22页 |
| 二、 金融风险和巴塞尔新协议 | 第22-23页 |
| 第二节 新巴塞尔协议对我国信用风险管理水平提出的的挑战 | 第23-26页 |
| 一、 外部评级系统缺乏 | 第24页 |
| 二、 内部评级体系不完善 | 第24页 |
| (一) 评级结果过于简单化，风险揭示严重不足。 | 第24页 |
| (二) 数据严重缺乏，风险模型难以建立。 | 第24页 |
| (三) 信用评级标准不统一 | 第24页 |
| 三、 评级方法过于简单，缺乏科学的计量模型 | 第24-26页 |
| 第三章 信用风险计量法(CreditMetrics~(TM)) | 第26-36页 |
| 第一节 信用风险模型化 | 第26-28页 |
| 一、 模型化的难点 | 第26-27页 |
| 二、 VaR的概念 | 第27-28页 |
| 第二节 计算VaR的值 | 第28-36页 |
| 一、 计算单一贷款的价值分布的思路 | 第28-34页 |
| (一) 基本思路 | 第28-30页 |
| (二) 贷款现值的估计 | 第30-34页 |
| 二、 模型的说明 | 第34-35页 |
| 三、 模型的应用 | 第35-36页 |
| (一) CreiditMetrics是一种基于盯市模型的信用风险度量法。 | 第35页 |
| (二) CeditMetrics模型可以估算出不能在二级市场上交易的市场价值 | 第35页 |
| (三) CreditMetrics模型计算出的VaR值是衡量贷款信用风险的一个很重要的参考值。 | 第35-36页 |
| 第四章 我国商业银行信用风险的成因分析和量化管理探讨 | 第36-43页 |
| 第一节 国有商业银行信用风险现状 | 第36-37页 |
| 一、 不良信贷资产的比例很高，数额巨大 | 第36页 |
| 二、 核心资本达不到《巴塞尔协议》的规定 | 第36-37页 |
| 三、 信用风险管理的技术还比较落后 | 第37页 |
| 第二节 我国商业银行目前信用风险管理的状况 | 第37-38页 |
| 一、 我国商业银行贷款的信用风险管理的经验 | 第37页 |
| (一) 已形成较为完善的信用风险体制制约机制。 | 第37页 |
| (二) 贷款前对借款人信用风险的审查手段已经比较成熟。 | 第37页 |
| 二、 我国商业银行在信用风险管理中存在的问题 | 第37-38页 |
| (一) 信用风险管理依赖原始的单一的古典信用分析技术 | 第37页 |
| (二) 过度重视抵押担保 | 第37-38页 |
| (三) 信用风险的度量手段非常落后 | 第38页 |
| (四) 无法准确的计量信用风险的大小，无法确定贷款的违约概率，违约损失 | 第38页 |
| 第三节 、 我国商业银行信用风险形成的原因分析 | 第38-43页 |
| 一、 商业银行信用风险形成的一般性原因分析 | 第38-41页 |
| (一) 信息均衡与信息非均衡理论 | 第38-39页 |
| (二) 信息不对称是银行信用风险的产生的普遍原因 | 第39-41页 |
| 1 、 商业银行与借款企业之间的信息不对称。 | 第39-40页 |
| 2 、 中央银行与商业银行之间的信息非对称 | 第40页 |
| 3 、 银行内部，总行与分支行在信贷管理中存在信息不对称导致的“委托-代理问题”。 | 第40页 |
| 4 、 存款关系中的信息不对称 | 第40-41页 |
| 二、 我国商业银行信用风险形成的特殊原因 | 第41-43页 |
| (一) 产权制度不健全是我国国有商业银行信用风险产生的特有的原因 | 第41页 |
| (二) 政府对国有商业银行的经营管理施行行政干预，商业银行充当“第二财政” | 第41-42页 |
| (三) 中国的国有企业对银行信贷资金的高度依赖 | 第42-43页 |
| 第五章 完善我国信用风险管理技术 | 第43-51页 |
| 第一节 完善方向--建立信用风险量化分析和管理体系 | 第43-44页 |
| 一、 量化管理提供了一种客观的风险衡量标准，能对定性管理中 的主观判断进行修正 | 第43页 |
| 二、 量化管理体系的建立过程也是企业信用评级体系、贷款数据库、信用备案体系的建立过程，这对维持一国长期的金融安全有着重要意义 | 第43-44页 |
| 三、 量化管理模式的推广有利于促进各家银行在信用风险管理方面的沟通与合作，在信用风险管理领域实现帕雷托改进。 | 第44页 |
| 四、 量化管理方式的推行有助于推进我国贷款损失准备金计提制度的改革 | 第44页 |
| 第二节 建立信用风险量化分析和管理体系的难点 | 第44-46页 |
| 一、 我国股票市场的投机性过于严重，无法为银行提供正确的信号 | 第44-45页 |
| 二、 我国债券市场极不发达，降低了银行利用债券信用价差、债券履约情况、债券评级等信息来计算贷款价值和信用迁移概串的可能性 | 第45页 |
| 三、 当前我们已有几家银行建立了贷款数据库，但是还没有技术对这些数据进行分析和利用 | 第45页 |
| 四、 我国缺乏成熟的外部评级机构 | 第45页 |
| 五、 银行内部缺乏既有相关专业知识,又有奉富做从业经验的人员专门从事量化管理方面的研究工作 | 第45-46页 |
| 第三节 建立信用风险量化分析和管理体系的总体构想和操作 | 第46-51页 |
| 一、 总体构想 | 第46-48页 |
| 二、 操作性建议 | 第48-51页 |
