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1、信用风险评估研究基于贝叶斯方法的商业银行信用风险评估研究 摘要 风险是亘古不变的研究课题,自从信用和金融诞生以来，风险就伴随其左右。每当人们自认为掌握了其中的道理的时候，它就以“经济危机”的形式给人类教训,2008年度的金融危机就是这种教训的典型代表。危机之后，各国政府便开始寻找其背后原因并实施应对措施。在2010年，G-20通过了新的巴塞尔协议即巴塞尔协议III，巴塞尔协议III它不仅加强了微观层面的监管，更加注重了宏观审慎的监管。巴塞尔协议III的产生反应了过去对金融风险监管的低效率事实，也说明了信用风险问题从来没有被彻彻底底的解决过。信用与违约这对孪生兄弟，在经历人类数百年的研究之后，依
2、然充满了神秘，依然有待深入研究。另外，我国“十二五”规划纲要中也明确强调，在新的五年里面我国要全面推动金融改革开放，构建多元、服务高效、监管审慎、风险可控的金融体系。商业银行在我国金融体系中占有举足轻重的地位，其信用风险状况关系到我国金融业整体的安全，研究商业银行信用风险具有重要现实意义。综上确定研究的对象：信用风险。伴随计算机技术的发展，贝叶斯统计也得到了快速发展，它逐渐成为统计学发展的前沿阵地,这是促使作者选择贝叶斯方法来研究信用风险问题的最初动力。另外，R、SAS、OpenBUGS、WinBUGS等软件的出现也使贝叶斯模型的实践成为可能,此作者确定了完整的研究题目：基于贝叶斯方法的商业银
3、行信用风险评估研究。 采用理论与实证相结合的方法，在搜集参考了大量资料的基础上，从商业银行交易对手的角度出发，研究不同贝叶斯信用风险度量模型在商业银行风险管理上的应用问题。研究过程中，我们选择商业银行的交易对手作为研究对象，一类是存在潜在风险的ST企业，另一类是相对安全的非ST企业；通过对企业的17个财务指标作因子分析处理，最终选择能够反映指标大部分信息的6个主因子作为构建贝叶斯模型的影响变量；运用挑选出的敏感性主因子指标分别构建贝叶斯判别分析、贝叶斯Logistic回归模型、贝叶斯Poisson回归模型、贝叶斯二元分位数回归模型。实证结果表明，贝叶斯方法在信用风险度量上不仅具有传统风险度量模
4、型的准确性，还拥有更好的稳健性。 关键词：信用风险；贝叶斯；判别分析；广义线性混合模型；二元分位数回归 i The research on credit risk assessment of commercial bank based on Bayesian methods Abstract Risk was an everlasting topic and it was associated with credit. And whenever people thought that they knew its truth, it would punish humans in the form
5、 of the governments around the world began to look for reasons and make some measures, and In 2010, the G-20 unanimously adopted the Basel III. The new basel III not only strengthened the micro-level supervision, but also paid more attention to macro-prudential supervision. And it also reacted that
6、the supervision has low efficiency in the past, the credit risk issues had never been thoroughly solved. The twins of credit and risk were still full of mystery and they also needed to be researched in an experience of hundreds of years. In addition, the outline of the 12th Five-Year Plan of China a
7、lso explicitly stressed that we should promote the financial reforming and opening, and build a complete financial system which would have multivariable compositions, efficient service and prudential supervision. Commercial bank occupied a pivotal position in Chinese financial system, and its risk w
8、ould be related to the security of the whole financial industry, so it was of practical use to do research on the credit risk of commercial bank. Consequently we made the “credit risk” to be our research project. With the development of computer technology, the bayesian statistics also took a great
9、step forward, and it had become the forefront of statistics. This phenomenon motivated me to study credit risk problem using bayesian statistics. And the emergence of statistical software such as R, SAS, OpenBUGS and WinBUGS made the empirical analysis in this paper to be possible. Lastly the author
10、 made the decision that the research topic was “The research on credit risk assessment of commercial bank based on Bayesian methods”. This paper researched the commercial banks? risk management problems by building different Bayesian credit risk measurement models, adopting the combination of theory
11、 and empirical methods and collecting a large amount of data and references, and the article perspective was on the basis of counterparties of commercial Banks (listed companies). On the research, we divided the counterparties of commercial Banks into two categories, one had a potential risk marked
12、as the STenterprises, the other one which was the relative safety flagged as non ST ii enterprises. With the help of factor analysis of seventeen financial indicators, we finally chose six sensitive main factors as the independent variable in the bayesian models, and these factors could reflect most
13、 of the information of the indicators. Then the author built bayesian discriminant analysis, bayesian Logistic regression model, bayesian Poisson regression model and bayesian binary quantile regression model. The empirical results showed that the bayesian method had not only the same accuracy as th
14、e traditional risk measurement model, but also has better robustness. Key words: credit risk; bayes; discriminant analysis; generalized linear mixed models; binary quantile regression iii 目 录 论文总页数：55页 第一章 绪论. 1 课题背景 . 1 本课题研究的意义 . 1 研究思路和研究框架 . 2 国内外研究现状 . 4 国外研究状况 . 4 国内研究状况 . 5 贝叶斯方法在信用风险中运用的研究概况
15、 . 6 第二章 基于贝叶斯方法的信用风险评估理论基础. 7 信用风险评估理论基础 . 7 信用风险定义及诱因 . 7 信用风险的特征 . 8 信用风险的度量 . 9 贝叶斯统计理论基础 . 12 条件概率 . 13 先验分布、似然函数与后验分布 . 14 贝叶斯定理 . 14 贝叶斯计算 . 15 第三章 基于贝叶斯方法的信用风险评估模型. 18 贝叶斯判别信用评估模型 . 18 信用风险的贝叶斯广义线性混合模型 . 20 贝叶斯Logistic回归信用风险评估模型 . 20 信用风险的贝叶斯广义线性混合模型 . 21 基于贝叶斯方法的分位数回归风险评估模型 . 23 分位数回归 . 24
16、二元分位数回归 . 24 模型优越性诊断 . 25 第四章 基于贝叶斯方法的信用风险评估的实证研究. 26 样本数据的说明 . 26 数据来源 . 26 指标体系的建立 . 26 指标数据的处理 . 28 指标的简化 . 29 基于贝叶斯方法的信用风险评估的实证结果 . 33 贝叶斯判别实证结果 . 33 贝叶斯广义线性混合模型的信用风险度量结果 . 34 基于贝叶斯分位数回归模型的信用风险度量结果 . 38 小结 . 39 第五章 结论与展望. 39 总结 . 39 不足与展望 . 41 iv 第一章 绪论 课题背景 自从信用产生以来违约就伴其左右，这个道理同样适用于银行业，可以说银行出现至
17、今，对风险的防控就成为银行管理工作的核心, 事实上信用风险在当代商业银行风险管理中占的地位还在逐步提高。银行业从来就是从事管理风险的行业，因为管理信用风险失策而造成银行重大损失的例子并不在少数，无论是巴林银行的破产还是法国兴业银行的巨额损失，还有银行每天都在产生的坏账，这些都要求银行进行全面的风险管理。除了巴林银行和法国兴业银行这些著名的案例2008之外，有关银行倒闭的数字或许更能让清晰的认识到风险控制的重要性，年金融危机期间美国倒闭的银行有26家，2009年倒闭141家银行。国际银行业经历金融危机后，在各国政府和各界人士集思广益下巴塞尔协议III诞生了, 它汇集了国际银行业最丰富的实践经验,
18、 反映了随着国际经济形势的变化，代表着国际金融业的发展方向，同时它也对银行业防范信用风险提出新的要求。相比欧美资本主义国家的银行倒闭，我国商业银行在国家宏观调控的作用下虽未出现大规模倒闭事件，但长期以来累积的不良贷款依然困扰着我国的商业银行。随着我国金融行业的对外开放程度的扩大，国内商业银行还将面临着更加严峻的竞争环境，然而在我国金融市场还处在发展阶段的今天，我国商业银行管理银行风险的技术仍然相对落后。在这种新兴的金融市场环境，机遇不可多得是，加强对风险的防控就更利于我国银行抓住机会快速发展。另外，十二五规划和新政府报告都凸显了国家对金融业重视，这种情况下增加对信用风险的研究就遇有一定现实意义
19、。 目前国内关于信用风险的研究与国外相比还有很大差距。纵观国内信用风险管理方面的文献，国内研究大部分集中在传统的信用风险评级和商业信用风险度量这两个方面，而对贝叶斯统计在信用风险度量方面的应用方面研究相对较少。伴随计算机技术的进步，贝叶斯统计也得到了飞速发展，尤其是R、SAS、OpenBUGS、WinBUGS等软件的出现也使以后。但是我们必须意识到叶斯统计在金融领域的信用风险度量中的应用这一课题还需要更深入研究。现有研究已经表明，贝叶斯统计在解决信用风险度量中的经验数据缺失、风险评估专家主观意见因素、模型稳健等方面存在优势。在此种背景下，吸取前辈科研人员已有研究结果，继续深入研究信用风险理论相
20、当必要。 本课题研究的意义 从理论层面上看，一方面，我国商业银行信用风险理论研究依然处于起步阶段，尽管在国内众多专家的贡献之下已经取得长足发展，但距离发达国家的水平第 1 页 共 55 页 依然存在不小的差距，追赶发达国家在该领域的研究需要国内科研人员的共同努力。的研究也立志为我国的信用风险研究贡献绵薄之力。另一方面，目前贝叶斯统计也处在发展阶段，将贝叶斯方法与信用风险相结合也拓展了贝叶斯统计运用。贝叶斯方法将先验知识与样本信息相结合，该方法可以有效的处理信息缺失、不完全数据等问题，而现实世界尤其信用风险方面广泛存在信息不对称、道德风险等问题，所以从表面上看贝叶斯方法与信用风险相结合将是相当完
21、美的。最后，现有的基于贝叶斯方法的信用风险研究还较少，还有待于进一步深入的研究。综上，完善贝叶斯方法在信用风险方面的研究既可以完善信用风险理论，又可以拓展贝叶斯统计的运用。从信用风险理论角度看，它将与专家分析法、Z-Score法、判别分析法、Logistic回归、Credit Metrics、KMV、Credit Risk+、Credit Portfolio View等共同构成信用风险度量模型体系；从贝叶斯统计的角度看，它将成为贝叶斯方法在除博弈、医学、生物学、密码学等以外的又一靶场。 从实践层面看，的意义主要有以下几点。一方面可以增加我国的银行对自身风险尤其是信用风险的重视程度，提高资产安全
22、的意识。商业银行需要意识到风险和信用是孪生的，信用的存在也意味着违约的可能，交易对手的违约就意味着银行坏账的产生和资产的损失，所以只有全面认识潜在的影响违约的因素，才会很好的控制风险，避免损失。另一方面，我国各个商业银行的内部研究员虽然也在从事信用风险相关的研究，但他们通常着眼自家银行的情况，受困于银行间的竞争关系，而的研究则突破这种困境，对各个银行都有一定的参考价值。另外，在我国，于商业银行大都及多种金融功能一身，所以银行业的发展对整个金融业的发展都有重大贡献。同样商业银行在信用风险管理上的经验也可以被其他金融企业拿来借鉴，它们可以将其变异、衍生为适用于自身的风险管理工具。总之，银行业在金融
23、业占有最突出地位的基本国情下，我们可以说信用风险管理既是银行的主要风险也是金融业中最主要的风险，故控制好银行信用风险，一方面可以很好的为我国金融业的发展保驾护航，另一方面，在我国金融行业快速发展的今天，防控作为国家金融领头羊的商业银行信用风险，还可以为国家经济体系中其他行业的风险防范工作起到带头的作用。 研究思路和研究框架 现有的信用风险理论包括了均值-协方差、违约概率和回收概率、在险价值等理论，这些理论在各国科学家的研究之下逐渐成熟，同时越来越多的文献开始将贝叶斯理论运用到信用风险研究上来。的研究是从违约概率角度出发，概述了几种典型的贝叶斯信用风险度量模型，并利用收集的数据进行与之相对应的的
24、实证分析，在实证分析分析过程中，采用交叉验证法，即一部分数据作为训练集，得到模型，再用另外一部分数据作为测试集来验证模型的误差。训练样本第 2 页 共 55 页 和测试样本是利用随机抽样技术得到的。 在数据处理和统计建模过程中，利用SAS和R软件完成所有计算工作。其中R软件是一款小巧通用而开源的软件，读者可以在/网页，选择离自己最近的镜像，根据自己电脑的操作系统选择相应的R版本进行下载。在其核心维护组的维护下R软件包得到不断更新和完善，截至作者成稿时间，R软件已经升级至版本。另外，R使用者可以上传自己编辑的R软件包，在世界范围内的R使用者的贡献下，目前可以下载的R软件包有4420 个。现在R软件已经成为统计研究领域的中坚力量。SAS软件是用于决策支持的大型集成信息系统，它是多个功能模块组合而成，最基础的部分是BASE模块，常用的模块还有STAT、GRAPH、ETS、QC、QR、IM模块等等。其中，BASE 模块是SAS软件的核心，它承担了主要的数据处理功能，另外它还具有进行用户语言的处理，调用其他模块等功能。两款软件一起帮助笔者完成了的实证分析过程。 在结构上分为五章，具体结构如下： 第一章，绪论部分，该部分包括了本研究的课题背景、理论意义和实践意义、研究思路和研究框架，以及写作过程中所涉及的国内外