1、 中文 3028 字，2000单词Jin J, Yu Z, Mi C. Commercial bank credit risk management based on grey incidence analysisC/ Grey Systems and Intelligent Services (GSIS), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011:534-538. 毕 业 论 文 外 文 文 献 翻 译 毕业设计（论文）题目 翻译题目 基于灰色关联分析商
2、业银行信贷风险管理 学 院 经济学院 专 业 金融专业 姓 名 班 级 学 号 指导教师 基于灰色关联分析商业银行信贷风险管理 1 介绍 作为中国金融体系的重要组成部分 ,商业银行的操作的鲁棒性一直是金融监管的核心 ,这是关于整个金融系统的关键
3、 ,国民经济的健康发展。目前 ,我国商业银行的大部分收入来自存贷款利率之间的区别。所以贷款的质量直接影响着银 行的操作导致流行的信用风险的研究在理论和实践上。等问题在银行信贷资产质量低 ,大量的不良贷款逐渐挤压与金融市场环境的日益复杂和衍生金融工具的不断发展。信用风险对商业银行吸引了越来越多的关注 ,必须正确理解。它不仅具有实际意义的加强国内商业银行的风险管理 ,但也有助于建设一个健全的和强大的金融监管体系 ,并最终导致日出发展道路。与此同时 ,信用风险的分析提供了一个参考实现不同的信贷和降低商业银行的信用风险 ,争取有利的商业银行的存款准备金率 ,以追求更好的发展条件下的中央银行实施不同的存
4、款准备金率。 对信用风险的研究 ,国内 外学者主要集中在测量信贷与违约概率 ,违约风险的信用评级和专家判断。违约概率是债务人不能偿还债务的可能性预期 (默认 )。现有个人信贷资产违约概率模型主要包括默顿模型 (默顿 ,1973)；KMV 模型的 KMV 公司(KMV,1993 - 1997)；物流模式 ；麦肯锡公司的信贷组合视图模型 (威尔逊 ,1997)； 瑞士银行 模型 ,摩根大通和强度模型的信用度量模型 (JP 摩根 ,1997)。信用评级是由五个评价指标包括资本充足率、资产质量、管理、收益和流动性。骆驼评级体系是一套标准化和制度化的索引使用的综合评级系统目前全国性银行的货
5、币监理署管理员直接在业务和商业银行和其他金融机构的信贷条件。专家判断方法的情况下使用上述模型需要的数据缺失的情况下 ,信用评级和违约等数据。这种方法主要是集中在信用风险评估从定性的角度。 国内学者所做的风险评估研究。例如 ,总结了信用风险评估理论 ,提出了相关的理论基础和基本做法。这些模型和方法主要是用来衡量风险的大小 ,然后得出资产组合的形式 ,以避免或减少信用风险的发生。在考虑具体的影响因素 ,研究低的数量。方舟子和曾庆红 (2004)建立了信用风险评价函数使用多元统计方法对借款企业的财务数据 ,以提高企业的信用风险评 估的科学性。白朱所做的研究信用风险影响因素 ,得出结论企业
6、金融和宏观经济、地区和行业指数 ,对信贷风险在一定程度上产生影响。空置的基础上深入研究影响因素 ,本文研究了影响因素的减值贷款分析通过发生率不同行业使用灰色关联度分析方法识别方法。它增加了宏观经济因素 ,得出结论 :信贷资产的比例所拥有的银行对信用风险的影响 ,并提供行业判断执行不同的信贷。根据实证分析结果 ,分析了银行信用风险的出现将从宏观的角度 ,提供了客观依据一些宏观经济现象的存在。 本文的结构如下 :第二部分提出了发病率识别方法与时间序列相关银行信用风险根据行 业和宏观经济因素。第三部分展示了实证研究和分析历史数据的交通银行理论模型 ,认为商业银行信用风险管理
7、建议根据这项研究的结果 ；第四部分是调查的结论。 2 发生率识别方法 信用风险是借款人或交易对手不能履行合同规定的义务 (如维修 )由于信贷质量变化 ,导致银行损失。本文选择减值贷款比率指的是信用风险大小的指标。减值贷款的银行包括现有的不良贷款和部分可能是未来的不良贷款。减值贷款的比例直接影响银行信贷的风险。如果减值贷款比率高 ,商业银行信贷风险相对大 ；如果减值贷款比率较低 ,商业银行信贷风险也相对较小。 属性的银行贷款的行 业和宏观经济因素对银行信贷风险的影响 ,本文选择灰色系统理论的灰色关联分析方法来研究建立发生率识别方法。灰色关联度分析方法主要研究的
8、发展趋势和发展因素的内部系统 ,广泛应用于社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统。尽管总是使用回归分析方法来研究解释变量和变量之间的关系也广泛应用于复杂的客观经济变革现象 ,适用于灰色关联分析无论有多少数量的样品相比 ,回归分析和方差分析。计算也非常小 ,非常方便、定量和定性分析结果的偏差不会出现。根据现有数据灰度值的大型商业银行的发展和一些人为的因素 ,这种方法似乎尤其适用。减 值贷款比率多年了的行为反应系统的数据序列和不同行业的银行贷款比例发生率相关因素序列建立模型行业占比和银行不良贷款比率 ,然后影响因素上的探索性研究信用风险将会完成。与此同时 ,宏观经济因素将虚拟变量来测量相
9、对贷款比率的变化通过使用绝对发生率识别方法对宏观经济和减值贷款。发病率识别模型的过程如下。 定义 7 基于上面的发病率识别方法 ,我们可以计算灰色关联度对行业与减值贷款比率因素和宏观经济因素。根据绝对程度的灰色关联度 m1,我们可以判断宏观经济因素会影响商业银行明显的减值贷款比率。因此 ,我们可以发现水平 ,宏观经济 因素影响商业银行的信贷风险。 根据结果的方法 ,不同的行业和宏观经济因素如何影响不良贷款比率可以分析。 具体来说 ,影响商业银行信用风险的行业主要将通过灰色关联的发现不同行业之间的贷款规模和减值贷款比率 ,这样我们可以提供定量参考商业银行信贷。宏观经济因素的影响 ,商业银行信贷风险将灰色系统理论的角度。 风险控制系统 ,从行业的角度 ,行业风险因素可以根据灰色关联度确定不同行业因素和不良资产贷款所示 :方程 14 根据不同行业的行业风险因素 ,实际的风险和预期的风险之间的偏差可以设置为 ： 15 个方程根据公式 (10),行业关联度越 大 ,风险越小偏差。在真正的贷款过程中 ,影响越大的行业信贷风险 ,管理部门应该更多的关注。偿还能力是需要特别指出。风险的控制下 ,该行业风险大相关性相对小范围也符合实际
