ABA银行信贷项目的风险识别与分析研究（开题）

中金融市场的主体，对银行的信贷风险研究对维护金融市场的平稳运行也具有一定意义。2.国内外研究现状信贷风险己成为众多学者的研究方向，学术界逐渐形成了在信贷风险成因和风险识别方法方面有代表性的理论研究。(1)银行信贷风险成因研究从信贷风险的成因方面来看，Krugman(1998)在研究银行信贷风险的成因时，认为政府的背后担保作用以及严峻的市场环境是导致信贷风险产生的重要原因。MatutesVives(2000)从另外一个角度来分析信贷风险产生的原因，他认为市场竞争与存款保险的结合，可能使银行选择风险高的贷款项目，形成不顾风险的放款行为，最终导致商业银行信贷风险的产生。Aitaian and Halderman(2008)通过数据统计和计量分析得出银行信贷风险与银行规模之间存在一定的正相关性，银行的整体规模越大，信贷风险也就随之越高。在国内，有学者认为信贷风险的发生与我国体制有一定的关系，刘锡良、罗得志(2001)指出不良贷款的根源在于银行垄断下的信用抑制与风险转嫁以及信贷交易的内部性上升，有深刻的制度性原因。刘平、梁瑜(2011)利用VAR模型讨论分析了宏观经济因素对商业银行信贷风险的影响，认为应通过加强和完善金融宏观调控，提高货币政策执行效果，实施逆周期调控政策降低商业银行信贷风险。刘妍(2014)从外部宏观经济环境、借款企业所处行业发展状况和银行内部自身经营管理水平三个方面对商业银行不良贷款的产生原因进行分析，并得出不良贷款率同国内生产总值、城镇居民人均收入等呈负相关关系，与CPI,PPI和一年期贷款利率呈正相关关系的结论。杨靖(2014)认为借贷双方的信息不对称是商业银行逆向选择产生的最大成因，由于我国商业银行的贷款利率一直保持在较高水平，较高的贷款利率使那些愿意冒风险但偿债能力不佳的企业通过各种渠道获得了贷款。逆向选择使得市场上那些最有可能违约的企业反而成为了金融市场中最容易获得资金的企业。多变的宏观经济政策更是加速银行的逆向选择，逆向选择也加剧道德风险的形成，从而使不良贷款频发，银行资产质量下降。(2)银行信贷风险识别研究国外学者对银行信贷风险的识别研究是建立在西方经济学理论基础上，从信息不对称理论入手，通过运用统计学、博弃论、不完全合同理论等分析银行和借款企业之间的信贷关系。如Altman(1969)提出了Z-score模型，使用多元回归的方法对借款人的信贷风险进行统计量化分析。Merton(1974)研究显示，在测度企业的信贷风险时，应考虑市场价值的变化，一旦企业的市场价值降低到某一水平，就会被判定为潜在的违约行为即将发生。Eisenbeis(1977)在研究企业信用风险与财务指标关系时采用，采用逻辑回归计量分析模型和线性模型评估企业的信用风险水平。Laitinen(2000)通过泰勒级数理论和统计回归分析，研究得出现金流量比率、股东权益比率、现金比率指标等财务指标均会影响到信贷资产的违约风险。