【摘 要】
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由于我国银行的商业化改革刚刚起步,法律、法规、数据和管理方法等还很不完善,这些都是产生金融风险的因素,其中信用风险是我国商业银行面临的最主要风险.我国加入WTO后,金融
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由于我国银行的商业化改革刚刚起步,法律、法规、数据和管理方法等还很不完善,这些都是产生金融风险的因素,其中信用风险是我国商业银行面临的最主要风险.我国加入WTO后,金融市场进一步对外开放,当前我国商业银行面临的主要任务是如何采取积极有效地措施与国际银行业接轨,这些任务首当其冲的是如何管理信用风险.《新巴塞尔协议》的实施要求银行建立完整的内部信用评级体系,对客户进行信用评级,量化贷款客户的信用风险.本文通过建立违约概率模型来预测客户违约情况,进一步加强商业银行信用风险的管理.本文中的违约概率模型是基于Logistic回归分析。首先,采用逐步向后选择法进行模型指标的筛选。其次,通过Logistic回归得到违约概率模型.最后,我们利用Kolmogorov-Smirnov检验(简称K-S检验)与ROC曲线来检验模型区分违约客户的能力和准确度,最后确定违约概率模型.并且通过某商业银行的真实数据来对我们所建立的模型进行实证分析研究,得出结论.
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