本文的创新点
本文的创新点本文的研究工作主要的创新包含以下几个方面：通过中国的大规模违约损失数据，实证总结了影响我国不良贷款回收率的基本因素：宏观经济因素、行业地区因素、债务人因素和债项因素。影响因素的得出为中国不良贷款的定价模型建设奠定了理论基础；总结了适合我国国情的不良贷款违约损失率或回收率的建模方法应根据我国不良贷款的违约损失率型分布的特征，通过先判别后回归的方式来进行损失率的计量工作，同时为辑高模型实用性，应采取单户模型和打包模型结合的方式。同时模型建设中应该使用分布模型来更好的认识我国不良贷款的分布特征和影响因素；研究总结了我国金融不良贷款违约损失数据库基本要素，包括：业务变量的内容，业务逻辑结构，数据采集清洗的有效机制。提出了我国金融环境下建立违约损失数据共享机制的必要性和重要意义，为今后我国金融不良贷款定价、管理及风险研究工作奠定了良好的研究基础；通过实证研究，提出只有通过基础违约损失数据库的建设，在进行大量的数据特征和损失率影响因素挖掘的前提下，构建适合中国国情模型开发才能有效的实现金融不良贷款的处置及损失管理，实现不良贷款的风险识别、控制和管理。同时为我国金融不良贷款处置管理及风险控制在整体决策层面上提供了实际案例和参考模式。分析了不良贷款的成因，综述了国内外金融不良贷款的处置模式和方法，并揭示了定价问题是金融不良贷款处置中的核心问题；金融不良贷款处置定价理论研究。由于问题的重要性，本章专门研究了定价理论。在金融不良贷款的框架下，本章从金融资产定价的基础理论出发，探讨了信用风险定价问题和围绕信用资产违约损失率计量的各种计量方法。追根溯源实现了不良贷款定价从理论到实践的全面梳理和研究；金融不良贷款数据特征的挖掘。全面综述了国外违约损失数据库建设变量设计、利用模式。基于中国的实际数据，本文分析了影响我国不良贷款回收率水平的主要因素：宏观因素、行业地区因素、债务人因素、债项因素等；研究并总结了适合我国国情的违约损失数据库建设的基本思路，并给出了我国数据共享模式的政策建议；我国不良贷款回收率模型开发。总结了适合我国国情的不良贷款定价模型框架和回收率估计模型并对主要模型变量的贡献度进行了分析；章金融不良贷款管理框架。以资产管理公司为例，文章给出了在实际研究成果基础上所构建的我国第一个基于计算机技术的，从数据管理到过程风险管理到处置定价管理的流程管理框架。其中包括数据采集和数据处理，不良贷款处置方式的选择、不良贷款的定价及风险监测；全面总结了本文的研究成果，并结合我国国情给出了相应的政策建议各具有逐层递进的研究逻辑关系。
页:
[1]