信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

基于貝葉斯方法的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究摘要風(fēng)險(xiǎn)是亙古不變的研究課題,自從信用和金融誕生以來，風(fēng)險(xiǎn)就伴隨其左右。每當(dāng)人們自認(rèn)為掌握了其中的道理的時(shí)候，它就以“經(jīng)濟(jì)危機(jī)”的形式給人類教訓(xùn),2023年度的金融危機(jī)就是這種教訓(xùn)的典型代表。危機(jī)之后，各國政府便開始尋找其背后原因并實(shí)施應(yīng)對(duì)措施。在2023年，G-20通過了新的巴塞爾協(xié)議即《巴塞爾協(xié)議III》，巴塞爾協(xié)議III它不僅加強(qiáng)了微觀層面的監(jiān)管，更加注重了宏觀審慎的監(jiān)管。巴塞爾協(xié)議III的產(chǎn)生反應(yīng)了過去對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的低效率事實(shí)，也說明了信用風(fēng)險(xiǎn)問題從來沒有被徹徹底底的解決過。信用與違約這對(duì)孿生兄弟，在經(jīng)歷人類數(shù)百年的研究之后，依然充滿了神秘，依然有待深入研究。另外，我國“十二五”規(guī)劃綱要中也明確強(qiáng)調(diào)，在新的五年里面我國要全面推動(dòng)金融改革開放，構(gòu)建多元、服務(wù)高效、監(jiān)管審慎、風(fēng)險(xiǎn)可控的金融體系。商業(yè)銀行在我國金融體系中占有舉足輕重的地位，其信用風(fēng)險(xiǎn)狀況關(guān)系到我國金融業(yè)整體的安全，研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。綜上本文確定研究的對(duì)象：信用風(fēng)險(xiǎn)。伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，貝葉斯統(tǒng)計(jì)也得到了快速發(fā)展，它逐漸成為統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展的前沿陣地,這是促使作者選擇貝葉斯方法來研究信用風(fēng)險(xiǎn)問題的最初動(dòng)力。另外，R、SAS、OpenBUGS、WinBUGS等軟件的出現(xiàn)也使貝葉斯模型的實(shí)踐成為可能,由此作者確定了完整的研究題目：基于貝葉斯方法的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。本文采用理論與實(shí)證相結(jié)合的方法，在搜集參考了大量資料的基礎(chǔ)上，從商業(yè)銀行交易對(duì)手（上市企業(yè)）的角度出發(fā)，研究不同貝葉斯信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用問題。研究過程中，我們選擇商業(yè)銀行的交易對(duì)手作為研究對(duì)象，一類是存在潛在風(fēng)險(xiǎn)的ST企業(yè)，另一類是相對(duì)安全的非ST企業(yè)；通過對(duì)企業(yè)的個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作因子分析處理，最終選擇能夠反映指標(biāo)大部分信息的6個(gè)主因子作為構(gòu)建貝葉斯模型的影響變量；運(yùn)用挑選出的敏感性主因子指標(biāo)分別構(gòu)建貝葉斯判別分析、貝葉斯Logistic回歸模型、貝葉斯Poisson回歸模型、貝葉斯二元分位數(shù)回歸模型。實(shí)證結(jié)果表明，貝葉斯方法在信用風(fēng)險(xiǎn)度量上不僅具有傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量模型的準(zhǔn)確性，還擁有更好的穩(wěn)健性。關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險(xiǎn)；貝葉斯；判別分析；廣義線性混合模型；二元分位數(shù)回歸TheresearchoncreditriskassessmentofcommercialbankbasedonBayesianmethodsAbstractRiskwasaneverlastingtopicanditwasassociatedwithcredit.Andwheneverpeoplethoughtthattheyknewitstruth,itwouldpunishhumansintheformof"economiccrisis",andfinancialcrisisin2023wasatypicalexample.Afterthecrisis,thegovernmentsaroundtheworldbegantolookforreasonsandmakesomemeasures,andIn2023,theG-20unanimouslyadoptedtheBaselIII.ThenewbaselIIInotonlystrengthenedthemicro-levelsupervision,butalsopaidmoreattentiontomacro-prudentialsupervision.Anditalsoreactedthatthesupervisionhaslowefficiencyinthepast,thecreditriskissueshadneverbeenthoroughlysolved.Thetwinsofcreditandriskwerestillfullofmysteryandtheyalsoneededtoberesearchedinanexperienceofhundredsofyears.Inaddition,theoutlineofthe12thFive-YearPlanofChinaalsoexplicitlystressedthatweshouldpromotethefinancialreformingandopening,andbuildacompletefinancialsystemwhichwouldhavemultivariablecompositions,efficientserviceandprudentialsupervision.CommercialbankoccupiedapivotalpositioninChinesefinancialsystem,anditsriskwouldberelatedtothesecurityofthewholefinancialindustry,soitwasofpracticalusetodoresearchonthecreditriskofcommercialbank.Consequentlywemadethe“creditrisk”tobeourresearchproject.Withthedevelopmentofcomputertechnology,thebayesianstatisticsalsotookagreatstepforward,andithadbecometheforefrontofstatistics.Thisphenomenonmotivatedmetostudycreditriskproblemusingbayesianstatistics.AndtheemergenceofstatisticalsoftwaresuchasR,SAS,OpenBUGSandWinBUGSmadetheempiricalanalysisinthispapertobepossible.Lastlytheauthormadethedecisionthattheresearchtopicwas“TheresearchoncreditriskassessmentofcommercialbankbasedonBayesianmethods”.Thispaperresearchedthecommercialbanks’riskmanagementproblemsbybuildingdifferentBayesiancreditriskmeasurementmodels,adoptingthecombinationoftheoryandempiricalmethodsandcollectingalargeamountofdataandreferences,andthearticleperspectivewasonthebasisofcounterpartiesofcommercialBanks(listedcompanies).Ontheresearch,wedividedthecounterpartiesofcommercialBanksintotwocategories,onehadapotentialriskmarkedastheSTenterprises,theotheronewhichwastherelativesafetyflaggedasnonSTenterprises.Withthehelpoffactoranalysisofseventeenfinancialindicators,wefinallychosesixsensitivemainfactorsastheindependentvariableinthebayesianmodels,andthesefactorscouldreflectmostoftheinformationoftheindicators.Thentheauthorbuiltbayesiandiscriminantanalysis,bayesianLogisticregressionmodel,bayesianPoissonregressionmodelandbayesianbinaryquantileregressionmodel.Theempiricalresultsshowedthatthebayesianmethodhadnotonlythesameaccuracyasthetraditionalriskmeasurementmodel,butalsohasbetterrobustness.Keywords:creditrisk;bayes;discriminantanalysis;generalizedlinearmixedmodels;binaryquantileregression目錄論文總頁數(shù)：55頁第一章緒論1各1.1少課題背景企般1美1.2欠本課題研究提的意義跨秀1逮1.3匯研究思路和臣研究框架罩散2束1.4叫國內(nèi)外研究臥現(xiàn)狀青民4嬸歸國外研究狀勁況侵連4獵標(biāo)國內(nèi)研究狀直況泥遺5珠狠貝葉斯方法廳在信用風(fēng)險(xiǎn)螞中運(yùn)用的研羊究概況接粥6堪第二章劫搬基于貝葉斯染方法的信用驚風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理即論基礎(chǔ)煎擇8虛2.1與信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)待估理論基礎(chǔ)膝肯8傍餃信用風(fēng)險(xiǎn)定韻義及誘因待爪8憑島信用風(fēng)險(xiǎn)的們特征揀漠9繼押信用風(fēng)險(xiǎn)的紐度量突強(qiáng)9縣2.2占貝葉斯統(tǒng)計(jì)濤理論基礎(chǔ)梯仙13惑拴條件概率霞祖13沿驢先驗(yàn)分布、申似然函數(shù)與益后驗(yàn)分布睜炭14密披貝葉斯定理障渴15冤悲貝葉斯計(jì)算棗培16進(jìn)第三章蕩帝基于貝葉斯火方法的信用冒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模尋型亞宵20武3.1涂貝葉斯判別通信用評(píng)估模誘型濟(jì)護(hù)20車3.2必信用風(fēng)險(xiǎn)的辦貝葉斯廣義尺線性混合模喬型騎妹21抄演貝葉斯舉Logis感tic董回歸信用風(fēng)醫(yī)險(xiǎn)評(píng)估模型別邊21蕉糟信用風(fēng)險(xiǎn)的犬貝葉斯廣義君線性混合模板型餓綁22嘩3.3系基于貝葉斯茄方法的分位嗽數(shù)回歸風(fēng)險(xiǎn)膏評(píng)估模型丙勿25謊座分位數(shù)回歸測(cè)民25翁緊二元分位數(shù)素回歸螞疫25照3.4祝模型優(yōu)越性疼診斷推棄26滾第四章請(qǐng)翻基于貝葉斯饒方法的信用燃風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的忙實(shí)證研究梳踏28界4.1垃樣本數(shù)據(jù)的航說明的壇28揉4.1死.1地?cái)?shù)據(jù)來源央銅28此匙指標(biāo)體系的此建立逢密28黎燒指標(biāo)數(shù)據(jù)的欄處理鄉(xiāng)民30脅透指標(biāo)的簡(jiǎn)化斗萬31奧4.2賽基于貝葉斯?jié)u方法的信用僑風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的他實(shí)證結(jié)果龍挺35伸拆貝葉斯判別遠(yuǎn)實(shí)證結(jié)果焦忘35當(dāng)俊貝葉斯廣義饒線性混合模搏型的信用風(fēng)工險(xiǎn)度量結(jié)果盡機(jī)36稿占基于貝葉斯嬌分位數(shù)回歸帳模型的信用廊風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)聚果愁纏39煎4.3堂小結(jié)奔為40炊第五章錘醫(yī)結(jié)論與展望繩偉42陣5.1所總結(jié)蛇倡42敲5.1筒不足與展望削暴43激參考文獻(xiàn)錫金45附錄48墻附錄侵A拼數(shù)據(jù)處理過量程查猾48懲附錄慨B或貝葉斯判別煉分析過程待野50黨附錄奉C騰貝葉斯修Log后istic驢模型和孕Poiss漫on款模型凝祥51性附錄震D播貝葉斯二元老分位數(shù)回歸鑄李52用作者在讀期陷間科研成果睛簡(jiǎn)介喉務(wù)54京致利退謝致灰55計(jì)第一章圍緒論腎1.1毫課題背景須自從信用產(chǎn)聰生以來違約睡就伴其左右鴉，這個(gè)道理哄同樣適用于呀銀行業(yè)，可遣以說銀行出輔現(xiàn)至今，對(duì)院風(fēng)險(xiǎn)的防控殃就成為銀行玩管理工作的蝕核心怪,喉事實(shí)上信用漲風(fēng)險(xiǎn)在當(dāng)代遇商業(yè)銀行風(fēng)顧險(xiǎn)管理中占獸的地位還在栗逐步提高。遷銀行業(yè)從來捉就是從事管傻理風(fēng)險(xiǎn)的行泉業(yè)，因?yàn)楣芗±硇庞蔑L(fēng)險(xiǎn)韻失策而造成駛銀行重大損環(huán)失的例子并勿不在少數(shù)，反無論是巴林催銀行的破產(chǎn)罪還是法國興怕業(yè)銀行的巨石額損失，還石有銀行每天到都在產(chǎn)生的岸壞賬，這些咱都要求銀行繪進(jìn)行全面的竟風(fēng)險(xiǎn)管理。添除了巴林銀昆行和法國興含業(yè)銀行這些旬著名的案例資之外，有關(guān)個(gè)銀行倒閉的午數(shù)字或許更哀能讓本文清軌晰的認(rèn)識(shí)到癥風(fēng)險(xiǎn)控制的譽(yù)重要性，圍年金融危機(jī)券期間美國倒細(xì)閉的銀行有孝26匪家，攜2023紛年倒閉具141歷家銀行。國扶際銀行業(yè)經(jīng)辮歷金融危機(jī)極后，在各國慰政府和各界領(lǐng)人士集思廣訓(xùn)益下《巴塞拘爾協(xié)議陡III裹》誕生了察,評(píng)它匯集了國雪際銀行業(yè)最割豐富的實(shí)踐光經(jīng)驗(yàn)王,偵反映了隨著至國際經(jīng)濟(jì)形添勢(shì)的變化，筐代表著國際送金融業(yè)的發(fā)蠅展方向，同剖時(shí)它也對(duì)銀陸行業(yè)防范信忘用風(fēng)險(xiǎn)提出之新的要求。秩相比歐美資螺本主義國家商的銀行倒閉艦，我國商業(yè)丈銀行在國家完宏觀調(diào)控的漲作用下雖未闖出現(xiàn)大規(guī)模閘倒閉事件，罩但長期以來綠累積的不良獵貸款依然困注擾著我國的蔑商業(yè)銀行。榮隨著我國金染融行業(yè)的對(duì)黎外開放程度優(yōu)的擴(kuò)大，國赴內(nèi)商業(yè)銀行愿還將面臨著酷更加嚴(yán)峻的墓競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，周然而在我國企金融市場(chǎng)還裙處在發(fā)展階埋段的今天，曲我國商業(yè)銀糊行管理銀行濃風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)駕仍然相對(duì)落們后。在這種寄新興的金融僵市場(chǎng)環(huán)境，彼機(jī)遇不可多剖得是，加強(qiáng)給對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的防藍(lán)控就更利于獄我國銀行抓仙住機(jī)會(huì)快速采發(fā)展。另外抄，十二五規(guī)俱劃和新政府爽報(bào)告都凸顯洞了國家對(duì)金字融業(yè)重視，抓這種情況下鏟增加對(duì)信用躲風(fēng)險(xiǎn)的研究朝就遇有一定玉現(xiàn)實(shí)意義。核目前國內(nèi)關(guān)恰于信用風(fēng)險(xiǎn)犁的研究與國場(chǎng)外相比還有逮很大差距房。哀縱觀國內(nèi)信云用風(fēng)險(xiǎn)管理議方面的文獻(xiàn)歌，國內(nèi)研究校大部分集中游在傳統(tǒng)的信蝶用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)里和商業(yè)信用池風(fēng)險(xiǎn)度量這信兩個(gè)方面，蝦而對(duì)貝葉斯仔統(tǒng)計(jì)在信用絹風(fēng)險(xiǎn)度量方萬面的應(yīng)用方妥面研究相對(duì)披較少。伴隨畏計(jì)算機(jī)技術(shù)供的進(jìn)步，貝苦葉斯統(tǒng)計(jì)也膨得到了飛速去發(fā)展，尤其熔是豆R墳、鹽SAS久、帥OpenB爸UGS險(xiǎn)、即WinBU妹GS囑等軟件的出去現(xiàn)也使以后肌。但是我們礦必須意識(shí)到茅葉斯統(tǒng)計(jì)在怖金融領(lǐng)域的務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)度絨量中的應(yīng)用悄這一課題還誤需要更深入瞇研究。現(xiàn)有掏研究已經(jīng)表顏明，貝葉斯顫統(tǒng)計(jì)在解決先信用風(fēng)險(xiǎn)度婦量中的經(jīng)驗(yàn)檢數(shù)據(jù)缺失、燦風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專邪家主觀意見惰因素、模型師穩(wěn)健等方面央存在優(yōu)勢(shì)。腔在此種背景逗下，吸取前幕輩科研人員昂已有研究結(jié)音果，繼續(xù)深女入研究信用嚇風(fēng)險(xiǎn)理論相重當(dāng)必要。宅1.2值本課題研究濱的意義振從理論層面望上看，一方資面，我國商趙業(yè)銀行信用換風(fēng)險(xiǎn)理論研謀究依然處于腦起步階段，零盡管在國內(nèi)紐眾多專家的榨貢獻(xiàn)之下已蘆經(jīng)取得長足體發(fā)展，但距球離發(fā)達(dá)國家錢的水平依然碌存在不小的貧差距，追趕仇發(fā)達(dá)國家在射該領(lǐng)域的研遼究需要國內(nèi)嗚科研人員的仆共同努力。荷本文的研究銜也立志為我么國的信用風(fēng)傻險(xiǎn)研究貢獻(xiàn)砌綿薄之力。狹另一方面，霧目前貝葉斯結(jié)統(tǒng)計(jì)也處在擋發(fā)展階段，象本文將貝葉旱斯方法與信財(cái)用風(fēng)險(xiǎn)相結(jié)禾合也拓展了忠貝葉斯統(tǒng)計(jì)廳運(yùn)用。貝葉痕斯方法將先貝驗(yàn)知識(shí)與樣輔本信息相結(jié)弱合，該方法傳可以有效的聯(lián)處理信息缺殃失、不完全上數(shù)據(jù)等問題蕉，而現(xiàn)實(shí)世襲界尤其信用廁風(fēng)險(xiǎn)方面廣控泛存在信息爛不對(duì)稱、道鞏德風(fēng)險(xiǎn)等問妻題，所以從鞠表面上看貝坡葉斯方法與瘡信用風(fēng)險(xiǎn)相宰結(jié)合將是相膜當(dāng)完美的。替最后，現(xiàn)有僑的基于貝葉虹斯方法的信狀用風(fēng)險(xiǎn)研究限還較少，還硬有待于進(jìn)一羞步深入的研蔥究。綜上，蠅完善貝葉斯齊方法在信用蝴風(fēng)險(xiǎn)方面的元研究既可以證完善信用風(fēng)廢險(xiǎn)理論，又勝可以拓展貝脅葉斯統(tǒng)計(jì)的鉆運(yùn)用。從信持用風(fēng)險(xiǎn)理論揭角度看，它晨將與專家分勉析法、鋼Z-Sco股re圖法、判別分?jǐn)辔龇?、熄Logis燙tic回歸級(jí)、護(hù)Credi澇tMet該rics壞、出KMV浩、承Credi時(shí)tRis弦k+紗、遼Credi籮tPor品tfoli鏡oVie秋w槍等共同構(gòu)成打信用風(fēng)險(xiǎn)度叫量模型體系徒；從貝葉斯湯統(tǒng)計(jì)的角度撥看，它將成捕為貝葉斯方準(zhǔn)法在除博弈梁、醫(yī)學(xué)、生猛物學(xué)、密碼握學(xué)等以外的框又一靶場(chǎng)。感從實(shí)踐層面眉看，本文的杯意義主要有腳以下幾點(diǎn)。甲一方面可以鍋增加我國的乞銀行對(duì)自身棵風(fēng)險(xiǎn)尤其是撤信用風(fēng)險(xiǎn)的嶺重視程度，磁提高資產(chǎn)安櫻全的意識(shí)。移商業(yè)銀行需局要意識(shí)到風(fēng)尋險(xiǎn)和信用是爐孿生的，信旦用的存在也耀意味著違約兔的可能，交絕易對(duì)手的違貿(mào)約就意味著盈銀行壞賬的堂產(chǎn)生和資產(chǎn)沖的損失，所偶以只有全面說認(rèn)識(shí)潛在的氧影響違約的抵因素，才會(huì)櫻很好的控制逆風(fēng)險(xiǎn)，避免攜損失。另一鏟方面，我國洽各個(gè)商業(yè)銀需行的內(nèi)部研谷究員雖然也照在從事信用君風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的班研究，但他釣們通常著眼覆自家銀行的建情況，受困居于銀行間的鄙競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，握而本文的研掙究則突破這龍種困境，對(duì)肚各個(gè)銀行都似有一定的參牌考價(jià)值。另蓮?fù)?，在我國牢，由于商業(yè)甚銀行大都及貸多種金融功設(shè)能一身，所欲以銀行業(yè)的存發(fā)展對(duì)整個(gè)限金融業(yè)的發(fā)戀展都有重大究貢獻(xiàn)。同樣拼商業(yè)銀行在遺信用風(fēng)險(xiǎn)管參理上的經(jīng)驗(yàn)弄也可以被其循他金融企業(yè)夾拿來借鑒，圖它們可以將五其變異、衍鞠生為適用于殃自身的風(fēng)險(xiǎn)凡管理工具。戴總之，銀行侍業(yè)在金融業(yè)墊占有最突出傻地位的基本逮國情下，我勵(lì)們可以說信萌用風(fēng)險(xiǎn)管理過既是銀行的稍主要風(fēng)險(xiǎn)也丸是金融業(yè)中顫最主要的風(fēng)泡險(xiǎn)，故控制寄好銀行信用伏風(fēng)險(xiǎn)，一方軟面可以很好翻的為我國金歸融業(yè)的發(fā)展繪保駕護(hù)航，殿另一方面，康在我國金融簡(jiǎn)行業(yè)快速發(fā)閑展的今天，熔防控作為國稀家金融領(lǐng)頭罪羊的商業(yè)銀冰行信用風(fēng)險(xiǎn)宵，還可以為耕國家經(jīng)濟(jì)體譽(yù)系中其他行私業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防另范工作起到徹帶頭的作用都。殊1.棍3悟研究思路和鑄研究框架馳現(xiàn)有的信用帆風(fēng)險(xiǎn)理論包暖括了均值-貍協(xié)方差、違窮約概率和回濤收概率、在柴險(xiǎn)價(jià)值等理蹦論，這些理淘論在各國科襲學(xué)家的研究聯(lián)之下逐漸成現(xiàn)熟，同時(shí)越單來越多的文賊獻(xiàn)開始將貝塞葉斯理論運(yùn)距用到信用風(fēng)蘿險(xiǎn)研究上來剛。本文的研窩究是從違約蹦概率角度出鴉發(fā)，概述了喉幾種典型的武貝葉斯信用全風(fēng)險(xiǎn)度量模莫型，并利用怎收集的數(shù)據(jù)賞進(jìn)行與之相檔對(duì)應(yīng)的的實(shí)馳證分析，在顏實(shí)證分析分掩析過程中，廉本文采用交貼叉驗(yàn)證法，稈即一部分?jǐn)?shù)暈據(jù)作為訓(xùn)練藍(lán)集，得到模墻型，再用另表外一部分?jǐn)?shù)可據(jù)作為測(cè)試鄰集來驗(yàn)證模果型的誤差。得訓(xùn)練樣本和怒測(cè)試樣本是秋利用隨機(jī)抽翁樣技術(shù)得到綠的。窮在數(shù)據(jù)處理歸和統(tǒng)計(jì)建模貌過程中，杯本文靜利用甚SAS姑和姿R切軟件完成所占有普計(jì)算工作術(shù)。其中壺R旬軟件是一款廊免費(fèi)小巧通那用而開源的息軟件，讀者還可以在渡:逃//www吊.r-pr慈oject廟.org/塔網(wǎng)頁，選擇剪離自己最近船的鏡像，根皮據(jù)自己電腦飽的操作系統(tǒng)卡選擇相應(yīng)的域R么版本進(jìn)行下腫載。在其核額心維護(hù)組的臭維護(hù)下譜R然軟件包得到磁不斷更新和寇完善，截至畏作者成稿時(shí)芳間，要R幅軟件已經(jīng)升手級(jí)至被R2.15徑版本。另外掃，乎R濕使用者可以疾上傳自己編區(qū)輯的造R保軟件包，在傳世界范圍內(nèi)之的會(huì)R更使用者的貢塞獻(xiàn)下，目前登可以下載的失R膚軟件包有繡4420像拘個(gè)?，F(xiàn)在本R淹軟件已經(jīng)成扶為統(tǒng)計(jì)研究盡領(lǐng)域的中堅(jiān)懇力量。小SAS例（護(hù)Stati楊stics商Anal蹦ysis姿Syste青m厭）軟件尿是用于決策透支持的大型羨集成信息系訊統(tǒng)悲，它是辛由多個(gè)功能刻模塊組合而慘成，敢最基礎(chǔ)的柴部分是BA血SE模塊良，常用的模增塊還有ST陰AT、GR塵APH、E瞧TS、QC批、QR、I抗M模塊等等燃。其中，母BASE爺模塊是SA顏S瓣軟件瞞的核心，觀它般承擔(dān)磁了姐主要的數(shù)據(jù)巖處理功能我，宿另外它還具交有威進(jìn)行用戶語羊言的處理，蘭調(diào)用其他模翼塊平等功能黨。漠兩款軟件一輸起幫助筆者政完成了本文堅(jiān)的實(shí)證分析崖過程。賤本文在結(jié)構(gòu)揭上分為五章介，具體結(jié)構(gòu)襖如下：辰第一章，緒飽論部分，該瞞部分包括了潤本研究的課畢題背景、理龜論意義和實(shí)秩踐意義、研采究思路和研和究框架，以偷及寫作過程曠中所涉及的飄國內(nèi)外參考膊文獻(xiàn)；找第二章，基曲于貝葉斯方信法的信用風(fēng)閥險(xiǎn)理論基礎(chǔ)蹈。在這部分歡，本章將分壽別從信用風(fēng)劇險(xiǎn)理論基礎(chǔ)戶和貝葉斯統(tǒng)哄計(jì)理論基礎(chǔ)酬兩個(gè)方面進(jìn)腿行論述。其鏈中，信用風(fēng)貢險(xiǎn)理論基礎(chǔ)據(jù)部分討論了麥信用風(fēng)險(xiǎn)定茫義、誘因、卸特征以及信呈用風(fēng)險(xiǎn)的度營量，重點(diǎn)論宿述了巧違約概率歪度量模型。暈在貝葉斯統(tǒng)罷計(jì)理論基礎(chǔ)攏部分，筆者慌按照貝葉斯泄定理的推導(dǎo)筒過程先后論諸述了條件概膝率、先驗(yàn)分嬌布、似然函烘數(shù)、后驗(yàn)分旗布以及貝葉盈斯概率模型漠，除此之外反我們還闡述博了在實(shí)證過儀程運(yùn)用到的欲MCMC機(jī)技術(shù)。現(xiàn)第三章，基饑于貝葉斯方叮法的信用風(fēng)苦險(xiǎn)評(píng)估模型槳。在這部分如筆者重點(diǎn)闡尖述三類貝葉鐵斯信用風(fēng)險(xiǎn)選度量模型，黃筆者先后介敢紹了貝葉斯臣判別分析、臥貝葉斯廣義壇線性混合模憤型和貝葉斯表分位數(shù)回歸哨模型。其中咬在貝葉斯廣貫義線性混合哪模型中，筆招者重點(diǎn)描述秒了其簡(jiǎn)化模為型貝葉斯?jié)鶯ogis霉tic欺模型，而在籃貝葉斯分位嬌數(shù)回歸模型訂中，則重點(diǎn)冷闡述了貝葉劑斯二元分位序數(shù)回歸模型屋。此第四章，基惹于貝葉斯方治法的信用風(fēng)挖險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)硬證研究。本啄章筆者將結(jié)美合搜集的商詢業(yè)銀行交易睬對(duì)手上市企竭業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)請(qǐng)據(jù)，構(gòu)建文弄章第三章部貧分闡述的貝偷葉斯信用風(fēng)搜險(xiǎn)模型進(jìn)行湯實(shí)證分析。猜本部分由三糖小節(jié)組成，程第一節(jié)主要昌講述實(shí)證數(shù)魂據(jù)的來源、垮指標(biāo)體系的崖建立以及數(shù)酒值的處理，郊第二節(jié)則具戒體展現(xiàn)模型屬實(shí)證的結(jié)果治，第三節(jié)對(duì)歡本章做簡(jiǎn)單摸的小結(jié)。滔第五章，結(jié)俘論。在該部燈分筆者主要酷討論文章的飼結(jié)論，并給疾出文章的創(chuàng)夫新部分和不辛足之處，并冒對(duì)未來研究冰做震出胡相關(guān)的息展望。嗓1.育4國內(nèi)外研床究現(xiàn)狀滾目前，信用芬風(fēng)險(xiǎn)理論已君經(jīng)形成完整腐的體系，國來內(nèi)外的研究橫也已經(jīng)非常該豐富，通過成對(duì)這些文獻(xiàn)傻的梳理我們森也可以更清辯楚的認(rèn)識(shí)信舍用風(fēng)險(xiǎn)理論玻體系。這些盟理論包括了撕均值方差理慕論、違約概姐率理論、風(fēng)瞎險(xiǎn)定價(jià)、蜂VaR獨(dú)等等。惜1.殿4.我1賠國外研究狀蒜況澆現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)度淡量的理論基想礎(chǔ)是均值方街差理論，儀Marko哥wit恨z塑在1992登年發(fā)表的《通投資組合選編擇》一文中扔第一次將均雁值和方差引嶼人了風(fēng)險(xiǎn)度禿量上來，均據(jù)值方差理論求是可以承受妖住科學(xué)、精隙密、審慎的揭數(shù)學(xué)推理過有程的，如今脫該理論已經(jīng)確成為風(fēng)險(xiǎn)的劃度量了數(shù)理賊邏輯基礎(chǔ)堪[1]號(hào)。齡Marko芒witz巷之后，許多配學(xué)者開拓了寒均值方差理籌論在風(fēng)險(xiǎn)度稈量領(lǐng)域的上痕的應(yīng)用，其宇中最重要最魚突出的代表里是費(fèi)Black迎、Fisc優(yōu)her、M森yron披Schol猴es理推導(dǎo)出蔽的側(cè)股票的歐式玻期權(quán)定價(jià)公捐式，雖然該追公式的思想灰是來源于無陡套利思想，疾但是將數(shù)理且運(yùn)用于資產(chǎn)孟和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)役的思路卻來旗源于均值方帳差，歐式期示權(quán)定價(jià)公式剖是所有其他想金融衍生品爽定價(jià)的基石捧[壯2]皇。在歐式期炮權(quán)定價(jià)公式激之后，伙Rober核tMer羨ton安于1974委年在塘Black賤-Scho緞les柔模型解出關(guān)攀于公司債務(wù)盒的價(jià)值備[3]誼，油Geske慧在1977載年發(fā)表的文鋤章中將拿Merto仙n和模型拓展到碗其他各種類洞型的債務(wù)上抽，給出各類刃債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)獲價(jià)值的計(jì)算透方式淚[4]緒，乞Black事和者Cox既在1976左年從財(cái)務(wù)約橋束、附屬條植款以及再融命資限制等角劣度出發(fā)探討綱企業(yè)的安全綢情況站[5]乞，趟Kim蝴、核Ramas瞞wamy溫和繼Sunda勿resan息于1993啄年提出無風(fēng)井險(xiǎn)利率服從修維納運(yùn)動(dòng)的丹隨機(jī)過程且蚊債務(wù)人的風(fēng)蠶險(xiǎn)價(jià)值與其撒相關(guān)的假設(shè)遵，從假設(shè)可融以看出，他俘們?cè)诳紤]了而違約風(fēng)險(xiǎn)與保利率風(fēng)險(xiǎn)的科相關(guān)性的同噴時(shí)，也放松哀了利率常數(shù)莫的假設(shè)驗(yàn)[6,7]芽。從均值方軟差的提出到相期權(quán)定價(jià)公栽式，再到無狀風(fēng)險(xiǎn)利率，痛以上理論研地究都是基于此均值方差理薪論的，這些經(jīng)研究為信用蝦風(fēng)險(xiǎn)及其度沒量的理論的翼形成莫定了申基礎(chǔ)。松從違約概率陪及回收率角屬度看，違約部概率方面的從研究略晚于辰均值方差理園論。雖然目腐前我們常見閉的用于信用向風(fēng)險(xiǎn)研究的砍Lotit識(shí)模型在19旱44年就由如Berks哭on員提出了，但芬該模型運(yùn)用對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)默方面的研究痛要晚很多，莖知道198決4年懶Zmije賢wski飯才最早將與描Logit引模型原理類鄭似的暫Probi爬t狐模型用于風(fēng)咸險(xiǎn)度量領(lǐng)域溪[8]欣。與違約率筑同樣重要的捉風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)還炕有回收率，瓣Duffi身e帝和竭Singl蓄eton佳在其團(tuán)年發(fā)表的論央文中，構(gòu)建公了回收率模鋒型，發(fā)展了貨回收率在風(fēng)映險(xiǎn)度量方面撐的作用篩[9]件，此后不久剩，粥Schon件buche歲r郵出版了《串Credi疾tDer納ivati嬸vesa次ndPr晴icing娃Mode紙ls誦》，在此著廁作中勿Schon換buche業(yè)r異對(duì)回收率作化出更深層次言的研究，為惠回收率在信陪用風(fēng)險(xiǎn)度量科方面的應(yīng)用蘋做出勞重要的貢獻(xiàn)蚊[10]聚。另外有關(guān)燥回收模型方堡面的研究，獲Jarro桃w膏和堂Tumbu個(gè)ll園在1995妹年首先先提周出違約債券煙回收模型，曉在實(shí)證的基午礎(chǔ)上作者得舉出了在風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)中性條件下鉛多數(shù)違約風(fēng)果險(xiǎn)模型中的雀回收率期望貨水平是一個(gè)培適應(yīng)過程的稼結(jié)論踐[11,1訪2]訂。磁有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的聲定價(jià)方面的器研究，又可歐以追溯到攜Fishe殼r邁在1959適年發(fā)表的文修章《Det榨ermin即ants勵(lì)ofri穿skpe虎rmium事son瓶corpo船rate睜bonds萌》，該文是照關(guān)于信用風(fēng)煤險(xiǎn)度量決定菌因素方面的成開創(chuàng)性的研沾究成果覆[13]虧。另外，風(fēng)麻險(xiǎn)的定價(jià)方養(yǎng)面的研究離皮不開前面提鑼到的期權(quán)定煉價(jià)模型，斥Black敞-Scho轟les-M拿erton錦模型是較早眉闡述的信用謠風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模驅(qū)型，對(duì)信用勝風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)研狼究具有里程漿碑的意義。懲Merto偉n塘在推導(dǎo)公司陣債券的定價(jià)劫公式得到和躁Black唉、Scho達(dá)les秧一致的結(jié)論慰，我們可以舌這樣理解他趨們的定價(jià)公吃式：將存在神違約可能的讓債券看做未迷來收益的字[14]伙。自此之后猛，又有很多援研究者繼續(xù)亞拓展他們的揀研究逐步形布成完整的風(fēng)偉險(xiǎn)定價(jià)理論經(jīng)，這一領(lǐng)域堤的研究為金軟融衍生品的撕創(chuàng)新提供了植理論基礎(chǔ)。帝在險(xiǎn)價(jià)值（貼VaR汗）是另外一冷種利用統(tǒng)計(jì)閑思想進(jìn)行風(fēng)樸險(xiǎn)價(jià)值度量畫的方法，雖宇然最早起源搬于效世紀(jì)暢年代，但作漢為一種風(fēng)險(xiǎn)飛測(cè)量和管理壘工具，歸VaR窯方法是由梅G-30鬧在斬1993羨年發(fā)表的題妥目為《衍生誕產(chǎn)品的實(shí)踐耀和規(guī)則》報(bào)羞告中第一次堆提出來的，世此后得到廣卻泛應(yīng)用。與吼VaR淺方法最先結(jié)受合的風(fēng)險(xiǎn)度禍量模型是稈漠organ緩公司給出的瓦RiskM揀metri禾c傭s躬模型，該公鞭司從伴1994脆年起開始給溪出計(jì)算全球冊(cè)范圍內(nèi)的煮400摔多種資產(chǎn)和細(xì)指數(shù)的粉VaR曲值所需要的狹數(shù)據(jù)。在貪健organ受公司公布相敵關(guān)數(shù)據(jù)兩年賞后，嬌VaR黑的研究又取島得進(jìn)步，室Litte殿rman寺等先后提出喚增量堡VaR敢和成分竟VaR樸飛[15]薦。級(jí)VaR聲發(fā)展過程中身逐漸形成了目幾種主流的天計(jì)算方法，湊它們分別是撓分析法、歷勸史法和蒙特蹄卡羅模擬法蜓。殿隨著信用風(fēng)童險(xiǎn)理論的完偵善及商業(yè)競(jìng)恢爭(zhēng)愈來愈激克烈，各種商暖業(yè)機(jī)構(gòu)尤其流是金融季候成開始將信用并風(fēng)險(xiǎn)度量模煩型賦予實(shí)踐夢(mèng)。上個(gè)世紀(jì)活90年代以林來，主要的矛商業(yè)信用風(fēng)垃險(xiǎn)度量模型慈主要有狹柿organ炊開發(fā)的惠Credi冊(cè)tMetr嘉ics赤模型、逆KMV圣的么Credi暑tMon曾itor映M來o枝del班模型、抖CSFB旁的紹Credi呼tRisk嘩+主模型及共Wilso蘇nand帖Mcki該nsey新的寧Credi干tPor碑tfoli義o銅View凳模型等。瑞1.梨4.2允國內(nèi)研究狀罰況記國內(nèi)學(xué)者在閱信用風(fēng)險(xiǎn)度獎(jiǎng)量問題上的治研究也取得離了顯著的成秧績?？v觀國化內(nèi)的研究成笑果，我們可凍以將其歸納羞為兩大類。渾一類文獻(xiàn)主灶要貢獻(xiàn)是對(duì)乓國外先進(jìn)的慰信用風(fēng)險(xiǎn)度揪量研究成果瞇的引入國內(nèi)哲，并將國外拼先進(jìn)的理論肌與我國的現(xiàn)述實(shí)相結(jié)合，嬌發(fā)現(xiàn)其成果居的優(yōu)缺點(diǎn)，樹進(jìn)一步形成垂適合中國國鼠情的信用風(fēng)笑險(xiǎn)度量模型豬。此類研究痛成果主要有賓：張維和李明玉霜的文獻(xiàn)撤綜述囊括了示信用風(fēng)險(xiǎn)度加量的很多方且法，諸如判毒別分析法、蔬Logis竟tic紅回歸、基于涉計(jì)算技術(shù)與籌人工智能的楊專家分析系撕統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)途絡(luò)等，兩位紗在文中也給千出了自己對(duì)籠信用風(fēng)險(xiǎn)分膛析方法發(fā)展零的展望襯[16]貍；與張維和諸李玉霜的研淡究略有不同社，張玲和張禁佳林在蔑2000祝發(fā)表的文章較中綜述了上財(cái)世紀(jì)最后2筍0年的國內(nèi)究外在信用風(fēng)保險(xiǎn)評(píng)估上的系研究，文章給涉及了慎“瞞5C扁”三分析法、財(cái)鞏務(wù)比率分析愉法、風(fēng)險(xiǎn)判守別模型、神析經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、期殲權(quán)定價(jià)模型訪、模擬法等鴉風(fēng)險(xiǎn)度量方她法削[17]懂；程鵬、吳訂沖鋒和李為倍冰則重點(diǎn)研盾究了商業(yè)信縫用風(fēng)險(xiǎn)度量蒼模型，他們匯比較分析志Credi伶tMetr粱ics鉛、召KMV羽和言Credi邪tRisk石+挺三類商業(yè)風(fēng)強(qiáng)險(xiǎn)評(píng)估模型腎，在闡述了奏三類模型的定基本原理的斃同時(shí)也評(píng)價(jià)凱了它們各自脂的優(yōu)缺點(diǎn)均[18]暖；在商業(yè)風(fēng)匆險(xiǎn)度量模型音研究方面，擺薛鋒、關(guān)偉舞、喬卓深入燭地研究了福KMV默模型，他們幼將基于禽KMV廊模型計(jì)算出幸的隊(duì)EDF夾結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)瑞普爾對(duì)債務(wù)嶄人的信用評(píng)衡級(jí)結(jié)果作詳儉細(xì)比較，得擔(dān)出基于各KMV拋模型算出的躁EDF精值較標(biāo)準(zhǔn)普唯爾評(píng)級(jí)能夠講更準(zhǔn)確且及血時(shí)地度量債褲務(wù)人的信用例狀況沖[19]栗；另外，沈輝沛龍和任若裂恩在200撞2年也曾比絞較研究了商兇業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)且管理模型，答與前面學(xué)者她不同的是，績他們不僅比坊較了森Credi直tMetr奸ics擾、編Credi身tMon鐵itor基Model欲、敵Credi萬tRisk服+丟、恐Credi棋t需壯Portf板olio訂View培、齡掘Loan純抹Analy貝sisS橋ystem唇等方法，還祥闡述了它們就之間的相互挽關(guān)系、特點(diǎn)抵、發(fā)展趨勢(shì)壁[20]傻。以上所有眨的研究對(duì)后驚面的學(xué)者提虧供了一個(gè)清歌晰的研究框奶架，具有一乏定的指導(dǎo)意噸義。額1.忍4.3踐貝葉斯方法材在信用風(fēng)險(xiǎn)惜中運(yùn)用的研溉究概況瓦Thoma雁sBay賢es偵是第一位給無出解答賠Berno蜘ulli芽提出的不確復(fù)定因素推理眼的學(xué)者，需“蔑貝葉斯剖”耍也因紀(jì)念而咳他得名，但椅是今天以經(jīng)Bayes源名字命名的曲貝葉斯定理卻其實(shí)是由右Lapla晶ce塑重新推理并柄推廣應(yīng)用的銹。與頻率統(tǒng)糞計(jì)學(xué)不同的決是，頻率統(tǒng)康計(jì)學(xué)的研究坐主要是基于煩實(shí)驗(yàn)和抽樣演等得到的數(shù)翅據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)袋研究紐,箏但是，現(xiàn)實(shí)魂中的很多科映學(xué)研究都是默不可重復(fù)的臺(tái)，金融信用惠風(fēng)險(xiǎn)尤其是從商業(yè)銀行信甲用風(fēng)險(xiǎn)問題際尤為明顯，迷貝葉斯統(tǒng)計(jì)童可以有效的裳解決此類問鴉題。貝葉斯交方法最大的互困難在于后脂驗(yàn)分布的計(jì)紀(jì)算，隨著計(jì)甜算機(jī)技術(shù)的糧發(fā)展和統(tǒng)計(jì)魚軟件的出現(xiàn)紅，后驗(yàn)分布緞的計(jì)算問題離迎刃而解，童貝葉斯方法非已經(jīng)開始運(yùn)劃用于信用風(fēng)辱險(xiǎn)研究。憤Spieg京elhal園ter院將貝葉斯方療法與離差信考息準(zhǔn)則相結(jié)色合校驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯翌A(yù)測(cè)力，該聾方法拓展了立離差信息準(zhǔn)啞則，但是它桃主要應(yīng)用于買廣義的線性掀模型，對(duì)于篇其他情形可甲能出現(xiàn)一定接的問題，還撓有待于進(jìn)一鴨步研究虧。找Kadam啄和舒Lenk血在他們優(yōu)年發(fā)表的論吉文中探討了于信用等級(jí)轉(zhuǎn)襪移概率中債鋸務(wù)人異質(zhì)性決的貝葉斯推鄰斷問題，文案章給我們提仔供了利用貝蛛葉斯方法解余決異質(zhì)性問猾題的新思路淋。帝Kadam含、捧Lenk羨之后，倦Stefa骨nescu抽等在炕年同樣構(gòu)建舉了貝葉斯轉(zhuǎn)準(zhǔn)移概率模型雹，其結(jié)論是拋貝葉斯方法掉可以得出更肅可靠的推斷賓。湖Mc銷n偽eil匯和均Wendi繁n滅在誦2006喘年和與2007輕年的文章中污曾系統(tǒng)地論錄述了貝葉斯跟方法在違約地概率推斷中寒的應(yīng)用，文娃章采取傳統(tǒng)閉的潛在因素綢建模方法來訓(xùn)估計(jì)轉(zhuǎn)移概半率，但并沒駐有把模型的銹預(yù)測(cè)能力作的為側(cè)重點(diǎn)來稍研究，同時(shí)仆值得商榷的朱是轉(zhuǎn)移概率楊依賴于最初諒的信用評(píng)分喉，信用評(píng)分懇過程對(duì)于相叔同等級(jí)的債垂務(wù)人的評(píng)分菌往往并不相宣同，這必然折導(dǎo)致等級(jí)轉(zhuǎn)離移存在異質(zhì)懲性，所以山Mc食n胳eil供的潛在因素召模型沒有解座決這個(gè)問題籍。目前貝葉詞斯方法在信呢用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域盈的應(yīng)用還在握發(fā)展，依然妖存在很多問屑題需要進(jìn)一腥步研究。草國內(nèi)關(guān)于貝甲葉斯統(tǒng)計(jì)在田信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)笑域的研究也糧一直緊跟國杰際研究，同像樣取得了一昏定成績。例溉如，程建、師連玉晃君、劉奮使給用對(duì)小樣本耕數(shù)據(jù)分別建瞞立阿Logit縫模型和基于趨貝葉斯方法茫的改進(jìn)模型命，進(jìn)而比較周兩類模型預(yù)敬測(cè)效果，他煩們得出經(jīng)貝舉葉斯改進(jìn)的綁模型更優(yōu)的碧結(jié)論本[2擔(dān)6期]陷。同樣是利糠用貝葉斯方刊法對(duì)信用度騎量模型進(jìn)行隱修正，譚德把俊、呂寶華辨研究了信用弄損失分布的越貝葉斯修正告模型，他們澆使用了信息惡融合方法充敏分考慮了多繭種信息建立仇貝葉斯修正轉(zhuǎn)模型，其研玻究結(jié)果也表愿明修正后的喚模型在結(jié)論更的穩(wěn)健性、買可靠性、抽掘樣的次數(shù)等答方面都優(yōu)于泡原先的模型序[掙27月]練。除了使用泛貝葉斯方法緩對(duì)模型進(jìn)行輸修正的研究姑外，另外一愿些學(xué)者嘗試圓從方法和理窗論角度研究蜂貝葉斯與信看用風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)手合問題，如罵錢正培、賀全學(xué)強(qiáng)試圖將宅信用風(fēng)險(xiǎn)中盆的結(jié)構(gòu)模型柴與貝葉斯統(tǒng)桂計(jì)相結(jié)合，禁基于貝葉斯宰定理來計(jì)算渡違約概率的痛后驗(yàn)估計(jì)值目[28]痛。丁東洋分沿別從貸款組蔥合和損失分保布的角度，還結(jié)合微觀和金宏觀的思維彎構(gòu)建貝葉斯零模型，探討娃信用風(fēng)險(xiǎn)中遺的貝葉斯方步法的運(yùn)用備[眾29梨]幟。且目前的貝葉如斯信用風(fēng)險(xiǎn)披方面研究主弱要針對(duì)違約飼概率的先驗(yàn)鋒分布進(jìn)行，蛾其他方面的久應(yīng)用還沒有測(cè)全面的展開榴，另一方面姑貝葉斯統(tǒng)計(jì)之學(xué)還在發(fā)展魯階段，尤其態(tài)是貝葉斯方瘋法的穩(wěn)健性控和非參數(shù)估臘計(jì)領(lǐng)域。宴第二章基木于貝葉斯方灘法的信用風(fēng)鵲險(xiǎn)評(píng)估理論骨基礎(chǔ)朱2.裳1信用風(fēng)險(xiǎn)傷評(píng)估理論收基礎(chǔ)糖鼠信用風(fēng)險(xiǎn)定悶義及誘因澤隨著商業(yè)銀賺行業(yè)務(wù)的擴(kuò)弦張，商業(yè)銀撲行所面臨的帆交易對(duì)手也孩越來越多越三來越雜，其瓜所面臨的風(fēng)扯險(xiǎn)也越來越自復(fù)雜。再加黎上現(xiàn)代信用溉風(fēng)險(xiǎn)理論的愿演變，?！皾嵭庞蔑L(fēng)險(xiǎn)掛”回一詞的涵義伸也在不斷變?；Ｉ鲜兰o(jì)屬90年代，蜓信用風(fēng)險(xiǎn)理端論吸取了組三合管理的概郵念，此時(shí)商藏業(yè)銀行信用拐風(fēng)險(xiǎn)不僅包溫含其交易對(duì)劇手直接違約蘭所帶來的經(jīng)杯濟(jì)損失的風(fēng)伙險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)逐狂漸延伸到交堆易對(duì)手履約盾的可能性的找問題上，履賞約可能性則煮涉及很多確棄定性和不確別定性的因素血，如交易對(duì)昂手的經(jīng)營狀裕況、盈利能招力、信用情蠶況等等。早患在1999索年巴塞爾協(xié)封會(huì)的研究報(bào)料告就針對(duì)上腦述兩種可能蹈提出了兩種不信用風(fēng)險(xiǎn)度僻量模型，即竊違約模型和薪盯市模型。槍違約模型對(duì)艙應(yīng)的是商業(yè)敏銀行交易對(duì)異象違約情況斬的信用風(fēng)險(xiǎn)卷，該模型假符設(shè)只有在違典約事件發(fā)生旗之后信用資覺產(chǎn)才會(huì)損失猛，而在違約懇事件發(fā)生之弦前交易對(duì)象典的信用狀況缸的變化是不華會(huì)影響信用孤資產(chǎn)的價(jià)值慶，所以違約塊模型只考慮機(jī)違約和不違傅約兩種狀態(tài)夾。盯市模型驕則是針對(duì)商敏業(yè)銀行交易括對(duì)象的違約茅可能性的信得用風(fēng)險(xiǎn)的定費(fèi)義，該模型車的主要思想手是：即使債跨務(wù)人不違約廉，但其信用熊評(píng)級(jí)降低，禮則信用資產(chǎn)楚的價(jià)值也會(huì)堂降低，所以瞎，盯市模型陽考慮的信用柿結(jié)果不局限趴于違約和不證違約兩種信多用狀態(tài)。爛綜上，我們溝可以給出信照用風(fēng)險(xiǎn)的定載義：信用風(fēng)喂險(xiǎn)指具有信靠用關(guān)系的一擋方違約進(jìn)而吩造成另一方化的可能損失賓。商業(yè)銀行儀信用風(fēng)險(xiǎn)，旗則是指商業(yè)休銀行的交易顛對(duì)手、合作鈔伙伴或貸款鳳人不履行合番約造成銀行慮的所有的可修能性的經(jīng)濟(jì)束損失。具體喉而言，商業(yè)車銀行信用風(fēng)捎險(xiǎn)主要有兩娃大塊，一是柱交易對(duì)手的柿還款能力下武降而引起的架潛在還款風(fēng)毅險(xiǎn)，二是銀閥行自身的表東外業(yè)務(wù)交易禽對(duì)手的違約釀風(fēng)險(xiǎn)。前者創(chuàng)是外在的原冶因，后者是展自身的問題億。從商業(yè)銀考行交易對(duì)手霸角度看，交紛易對(duì)手的信粥用度下降可桐能導(dǎo)致其在季合約期限內(nèi)你無法還清或茄者喪失還款協(xié)能力從而造覆成銀行的損恭失；從商業(yè)急銀行自身角化度看，銀行忽自身的資產(chǎn)蠶組合存在風(fēng)厘險(xiǎn)。金融也暈發(fā)達(dá)的今天幼，商業(yè)銀行筐更像一個(gè)金墨融超市，其愁業(yè)務(wù)涉及證菜劵、基金等蜓金融衍生品龜，這些金融沈風(fēng)險(xiǎn)都需要濕銀行承擔(dān)。您進(jìn)一步深入股分析本文可晌以解析出商浮業(yè)銀行信用辯風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的奮原因。從博啟弈論角度看題，商業(yè)銀行引和其交易對(duì)籮手構(gòu)成了博富弈的雙方，河二者間存在立信貸的信用椅關(guān)系，且交暗易雙方間的璃信息是不對(duì)謝稱的，逆向明選擇和道德腫風(fēng)險(xiǎn)就成為卡商業(yè)銀行信疊用風(fēng)險(xiǎn)的誘爽因之一。在辣二者發(fā)生信墳用關(guān)系前，汁銀行關(guān)注的遭是放寬額及腸貸款利率，刻對(duì)不同潛在同風(fēng)險(xiǎn)的交易焰對(duì)手都實(shí)行戰(zhàn)統(tǒng)一的利率輔，且銀行很薯難察覺交易紙對(duì)手的潛在位違約風(fēng)險(xiǎn)，艦這就造成了略優(yōu)質(zhì)客戶由炮于利率過高籃退出貸款，瞞信用度較低讓的客戶偏好鵲貸款。另一險(xiǎn)方面，銀行擺交易對(duì)手為俗了想方設(shè)法悶得到貸款合繡同，故意掩躲蓋自身真實(shí)悟的財(cái)務(wù)狀況具、盈利能力召等相關(guān)信息第。為了追求嘩高回報(bào)，憐企業(yè)湊將貸款資金避投入到高風(fēng)廣險(xiǎn)的項(xiàng)目上納，這也間接米增加了銀行蹤的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)即然產(chǎn)生銀行券信用風(fēng)險(xiǎn)的等原因還有很造多，諸如銀棒行系統(tǒng)內(nèi)風(fēng)畫險(xiǎn)、外部宏萌觀原因、流蔥動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等屑，這些都不洞是本文關(guān)注皂的重點(diǎn)，本踩文重點(diǎn)從商平業(yè)銀行的交碌易對(duì)手（企矩業(yè)）的角度效分析商業(yè)銀排行信用風(fēng)險(xiǎn)播。皺信息不對(duì)稱鐘是造成商業(yè)雕銀行信息風(fēng)神險(xiǎn)的根源之倘一，所以了挪解交易對(duì)手漆全面的經(jīng)營穩(wěn)狀況、盈利穴能力、成長農(nóng)性等是控制攪銀行自身風(fēng)宮險(xiǎn)的重要措蓄施之一。從艷歷史研究可運(yùn)以看出，嫩螞鞏固反映企悼業(yè)整體運(yùn)行跌狀況的指標(biāo)培諸如資本總倡額、現(xiàn)金流盞量、利潤等牙財(cái)務(wù)指標(biāo)都橫可以成為信搏用風(fēng)險(xiǎn)度量需模型的指標(biāo)療變量，另外產(chǎn)，部分研究頸者也考慮到倚企業(yè)所處的估行業(yè)、運(yùn)營麥能力、管理?xiàng)壞芰Φ纫蛩爻?，這些指標(biāo)辜將成為本文擋研究的基本詳指標(biāo)。駱議信用風(fēng)險(xiǎn)的賊特征窩在眾多的文諒獻(xiàn)中，信用泡風(fēng)險(xiǎn)的特征古通常被概括議為非系統(tǒng)性飲、數(shù)據(jù)難獲剖取、道德風(fēng)池險(xiǎn)、悖論現(xiàn)灰象、分布可牽偏等，這些謝特征還沒有帳包括曠“冠風(fēng)險(xiǎn)縱”蠻所共同的特滴征，如不確創(chuàng)定性、傳遞俯性、隱蔽性惱、突發(fā)性等賣。首先，信穩(wěn)用風(fēng)險(xiǎn)的非律系統(tǒng)性主要啦取決于商業(yè)屬銀行交易對(duì)編手的經(jīng)濟(jì)財(cái)傲務(wù)狀況、誠感信品質(zhì)、經(jīng)覺營情況、投取資去向等，狼這些非系統(tǒng)滔因素會(huì)影響種到銀行的交瘋易對(duì)手的違哄約的可能性砌。其次，信控用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)火獲取難度較卷大的原因有掠很多，譬如禍債務(wù)人是第言一次進(jìn)行借望貸行為，那縫么該債務(wù)人傅的歷史信用思數(shù)據(jù)就是缺恐失的，另外因債務(wù)人的賬遍目資產(chǎn)價(jià)值興很難反映其振信用風(fēng)險(xiǎn)的濟(jì)變化情況，即再者違約事述件是時(shí)點(diǎn)行碌為，而貸款武期限通常具百有較長期限樂，這些都會(huì)圾影響到信用獨(dú)數(shù)據(jù)的獲取稼。再者，信郊用雙方的信厚息不對(duì)稱很歇容易產(chǎn)生道側(cè)德風(fēng)險(xiǎn)，道寬德風(fēng)險(xiǎn)中，減急于貸款的番債務(wù)人通常萄處于信息有網(wǎng)利的一方，弓在貸款過程勝中故意隱瞞晚不利于自己愿的信息以達(dá)蛾到貸款的目壇的，同時(shí)貸步出方很難對(duì)病債務(wù)人進(jìn)行幅有效的監(jiān)管潮；悖論現(xiàn)象鳴在現(xiàn)實(shí)中廣葬泛存在，現(xiàn)伴實(shí)中商業(yè)銀大行存在逐利級(jí)現(xiàn)象，偏好小某個(gè)行業(yè)或繪某些公司，劫這些現(xiàn)象都刺與投資分散向化、多元化債等風(fēng)控理論雀相悖。交信用風(fēng)險(xiǎn)的爽一個(gè)重要特希征是其分布抖可偏，即信夢(mèng)用產(chǎn)生的收攀益和損失的央分布都是不灣對(duì)稱的，其診圖形表現(xiàn)是斯厚尾的。信粒用風(fēng)險(xiǎn)分布舉可偏的原因扭在于信貸是尚以盈利目的設(shè)，最終償還后結(jié)果是本息心和。另外，堅(jiān)通常情況下卵貸款回收的膜可能性要遠(yuǎn)朱遠(yuǎn)大于違約蓬的可能性，孕但是現(xiàn)實(shí)中桿違約帶來的擊損失又會(huì)遠(yuǎn)壩遠(yuǎn)大于貸款腐利息，這就筐造成了信用炕的收益分布永曲線的厚尾戀和右偏臉特征?，F(xiàn)有英技術(shù)中模特鏡卡羅模擬和兼貝葉斯統(tǒng)計(jì)來方法都可以譽(yù)得到和真實(shí)盲信用風(fēng)險(xiǎn)概屬率分布相似斬的分布。度壞信用風(fēng)險(xiǎn)的林度量鄭風(fēng)險(xiǎn)是相對(duì)楚于收益而言聲的，數(shù)值上訴當(dāng)收益為負(fù)麗值時(shí)風(fēng)險(xiǎn)也最就發(fā)生了，綠所以當(dāng)知曉經(jīng)收益的分布箭情況后，該組項(xiàng)資產(chǎn)的風(fēng)叉險(xiǎn)狀況也就賀清晰了。通員常情況下交示易的收益分毛布是復(fù)雜的鞏，很多經(jīng)濟(jì)磚學(xué)家采用反影映盈利能力訪的期望收益沖指標(biāo)和反映戀風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)刃差指標(biāo)來度懶量一項(xiàng)交易揀。本文在緒導(dǎo)論部分闡述桶的國內(nèi)外研碌究現(xiàn)狀已經(jīng)恒反映出各國摔經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)牧信用風(fēng)險(xiǎn)度群量研究所環(huán)做出頓的貢獻(xiàn)。隨秋著金融衍生裳品的大量出嬸現(xiàn)，信用風(fēng)灑險(xiǎn)轉(zhuǎn)移成為詢經(jīng)濟(jì)學(xué)家研真究的熱點(diǎn)，簽2023年消金融危機(jī)的炸出現(xiàn)更加堅(jiān)罩定了包括政代府部門在內(nèi)磁的經(jīng)濟(jì)工本朵文對(duì)現(xiàn)有信坦用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管滲體制和信用御風(fēng)險(xiǎn)度量方槐法的反思，其其中巴塞爾喇協(xié)議是最權(quán)包威和最全面雹的反思結(jié)果匯。巴塞爾洗擁衣II創(chuàng)新健之一是提出逮了信用風(fēng)險(xiǎn)第內(nèi)部評(píng)級(jí)法傍（IRB法描），而巴塞定爾協(xié)議II僻I再次就銀褲行自身的監(jiān)親管提出要求演，如明確新象的最低資本撈要求、更新筐杠桿比率、墓強(qiáng)化交易對(duì)霞象的信用風(fēng)悲險(xiǎn)管理等等寄。其中IR良B法能反映兇銀行信用風(fēng)族險(xiǎn)與資本之刺間的內(nèi)在關(guān)唉系，商業(yè)銀平行只要能滿誓足技術(shù)和信將息披露方面退的標(biāo)準(zhǔn)，就題可以測(cè)算出跟借款人風(fēng)險(xiǎn)撫等級(jí)并能計(jì)限算出潛在損針失，進(jìn)而計(jì)拘算出監(jiān)管部書門規(guī)定的最痕低資本充足倒率。未IRB法中油反映商業(yè)銀粱行交易對(duì)手扎的指標(biāo)主要借有違約概率寺（Prob叢abili滿tyof要Defa石ult,握PD）、違思約損失率（淺Loss冒Given補(bǔ)Defa升ult,園LGD）、蒜違約風(fēng)險(xiǎn)曝偏露（Eup泊osure蹤AtD航efaul萄t,EA畏D）和期限意（Matu獻(xiàn)rity,禮M）等。晌本文引用日鏡本銀行的信健用風(fēng)險(xiǎn)管理罪操作流程圖忘來說明巴塞鞋爾協(xié)議中的稼信用風(fēng)險(xiǎn)度腹量指標(biāo)，如棕圖卵2-氧1所示。內(nèi)部評(píng)級(jí)定性評(píng)估定量評(píng)估內(nèi)部評(píng)級(jí)定性評(píng)估定量評(píng)估壓力測(cè)試測(cè)試力測(cè)試測(cè)試壓力測(cè)試測(cè)試力測(cè)試測(cè)試信用質(zhì)量轉(zhuǎn)變矩陣基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信用質(zhì)量轉(zhuǎn)變矩陣基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)期損失信用風(fēng)險(xiǎn)水平預(yù)期損失信用風(fēng)險(xiǎn)水平違約概率(PD)風(fēng)險(xiǎn)成分違約概率(PD)風(fēng)險(xiǎn)成分違約損失率(LGD)違約損失率(LGD)違約暴露違約暴露(EAD)相關(guān)性相關(guān)性衫莫圖爹2-并1巴塞爾謎協(xié)議框架下負(fù)信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)信量概括捐上述信用風(fēng)督險(xiǎn)管理流程呆圖中涉及到蹈的過程包括盆了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)業(yè)的收集、基價(jià)于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)鋤的定量評(píng)估勝、定性評(píng)估豎、內(nèi)部評(píng)級(jí)架、壓力測(cè)試宜等過程，其矩中反映信用更風(fēng)險(xiǎn)水平的販量化指標(biāo)主客要有違約概至率、違約損傲失率、違約枕曝露等，我造們將重點(diǎn)闡蘭述違約概率溝指標(biāo)，其他恰信用風(fēng)險(xiǎn)度主量指標(biāo)僅作勢(shì)簡(jiǎn)單概述。陶1．違約概膛率求（柄PD給）灶焦關(guān)于違約的犁定義，我們誰可以從巴塞搞爾協(xié)議中找板到答案，嘉“侵如果不采取耍追索措施，迫如變現(xiàn)抵押郵品匙,縮借款人可能烤無法全額償榜還對(duì)銀行集祥團(tuán)的債務(wù)，悅或債務(wù)人對(duì)石于銀行集團(tuán)凝的實(shí)質(zhì)性信畝貸債務(wù)逾期絨90編天以上即為劈違約骨”慢。巴塞爾協(xié)阻議中規(guī)定以回下情況可以跪視為無法全柱額償還債務(wù)值：惡(1)銀行鍵停止對(duì)貸款勿計(jì)息；開(2)發(fā)生爛信貸關(guān)系后吼,由于信返貸質(zhì)量出現(xiàn)稱大幅度下降聯(lián),銀行沖婆銷了貸款或督計(jì)提專項(xiàng)準(zhǔn)爭(zhēng)備金；山(3)銀行蘆將貸款出售跡并相應(yīng)承擔(dān)紋了較大的經(jīng)游濟(jì)損失；肉(4)銀行社同意消極債袋務(wù)重組,洪由此可能發(fā)獄生較大規(guī)模摘的減免或推垂遲償還本金殿、利息或費(fèi)技用,造成肌規(guī)模減少；免(5)銀行揮將債務(wù)人列策為破產(chǎn)企業(yè)膛或類似的情踢況；際(6)債務(wù)腹人申請(qǐng)破產(chǎn)截或已經(jīng)破產(chǎn)觀,或者處賠于類似保護(hù)梳狀態(tài),由預(yù)此將不履行蛛或延期履行網(wǎng)償債銀行的煮債務(wù)。昂關(guān)于儲(chǔ)PD洪的風(fēng)險(xiǎn)度量末模型的大體尸可以歸納為即三類：一類潮是基于紅債務(wù)人測(cè)（窩企業(yè)獄）推財(cái)務(wù)資料的聽統(tǒng)計(jì)模型，估一類是基于賠上市荒企業(yè)烘的股價(jià)和資街本結(jié)構(gòu)的K頓MV模型，哲一類是根據(jù)相歷史信用評(píng)風(fēng)級(jí)結(jié)果確定委違約概率，灰其中常見的帶度量模型主銳要有棟判別分析、教Logis其tic掩回歸及其他戴線性先模型室等，以判別卻分析和Lo旨gisti萍c模型為例命：魔a.謊風(fēng)險(xiǎn)判別分秒析筒用判別分析綿方法來評(píng)估炭風(fēng)險(xiǎn)，其主悶要思路如下薪：蚊假設(shè)存在商瀉業(yè)銀行交易熊對(duì)手懶，能夠反映臥該企業(yè)的整攤體運(yùn)行、財(cái)舅務(wù)、償債、染成長性等情絮況的指標(biāo)我燃們用沙個(gè)獨(dú)立的變拴量片組成的向量遵來表示。假敗設(shè)銀行將交絮易對(duì)手劃分桌為兩類，一懲類為視為違艘約企業(yè)，另萄一類為正常孩企業(yè)，判別罷分析通過構(gòu)肢建自變量的掌線性組合的休判別函數(shù)，笛同時(shí)要求自揚(yáng)變量的組間吸方差與組內(nèi)劣方差之比達(dá)站到最大化，勤將待判別的默企業(yè)劃分到慕相應(yīng)的類別微。需要注意膜的是，判別浮分析存在假可設(shè)條件，要規(guī)求指標(biāo)變量頌的數(shù)值服從壟多元正態(tài)分粉布，且兩類妖別的指標(biāo)的朗協(xié)方差矩陣虛相等，但均躺值不同。眾假設(shè)，判別漲函數(shù)中的系分?jǐn)?shù)向量用固表示匠,闊常數(shù)項(xiàng)用昌表示，則我煎們可以得到亭的每一家企挺業(yè)的判別膀值：命瞞密孔（2責(zé)-1）削其中，嫂是第稿個(gè)企業(yè)的憂分值，扭是第偷個(gè)企業(yè)的第鋒個(gè)自變量。土通過檢驗(yàn)樣贊本內(nèi)數(shù)據(jù)計(jì)緣算出臨界爭(zhēng)值。通過比佩較各個(gè)債務(wù)谷人的傭值和臨界鉆值得出該債晴務(wù)人屬于那跳類企業(yè)的答著案。蠅．揮Logis串tic臭模型愚在研究企業(yè)坑違約概率時(shí)駱，違約概率豐是介于就和薪之間的，其叮微小的變化資很難察覺，動(dòng)為此本文設(shè)偶法研究與違住約概率洞嚴(yán)格單調(diào)相星關(guān)的新的函膏數(shù)棒，其中確可以反映出袖違約概率矛在逼和攀附近的細(xì)微鉛變化。由此蘆出現(xiàn)了Lo習(xí)git變換步：瘦眼壓認(rèn)枕坦嘩展們（2-2凍在覺的情況下，岸，這樣就解塘決了違約概協(xié)率微小變化誓的察覺問題裕。利用敞作為因變量抬進(jìn)行建模，饞考察企業(yè)的上各個(gè)變量指扶標(biāo)與捉的關(guān)系，再授通過Log鼓it變換，虎這樣本文就允可以得到L級(jí)ogist思ic回歸模稠型：湊假設(shè)共有招個(gè)企業(yè)，用喊表示第妙個(gè)企業(yè)的自擁變量，度表示變量對(duì)昆應(yīng)的待估參景數(shù)，則企業(yè)驗(yàn)違約概率灘可以由下式候給出宣芬(2-燭3)沈其中孔，餅，所以違約椒概率又可以烘表示為：譯語店賀鵝我泛(2-4花)灑與渴模型類似的瞇模型是河模型，兩者喝的區(qū)別只在燃于累積概率玩函數(shù)不同。姐這兩個(gè)模型夏的突破了對(duì)夢(mèng)樣本數(shù)據(jù)的咱分布作假設(shè)忙的局限。違振約概率的闊模型形如：吼市沖條鋸斯(2-爬5)斥販糟玩右景筍樸尋謙2．違約損缺失率鹿（秋）拋、違約風(fēng)險(xiǎn)程曝露（炒）和期限（考）球，是企業(yè)違躲約導(dǎo)致的銀增行損失的資封產(chǎn)與處于風(fēng)狀險(xiǎn)曝露的資健產(chǎn)的比值，授它反映了銀捏行在企業(yè)違城約發(fā)生后所槳導(dǎo)致的損失兇的嚴(yán)重程度括。商業(yè)銀行搶的違約損失忘率中的損失管主要包括本螞金損失、不縫良貸款的持梢有成本和壞胡賬清算費(fèi)用旺。貸款由違必約損失和貸懶款回收兩部被分構(gòu)成，故芹貸款的違約遺損失率可以巴用回收率來午表示：兩毛似旁手秘痰(2-寸6)佛是內(nèi)部評(píng)級(jí)燙法債務(wù)評(píng)級(jí)割的核心指標(biāo)要,它關(guān)注特漢定的交易條陸款且很大程董度上依賴于床貸款抵押物鳴。除抵押物葵外，優(yōu)先償寶還、宏觀經(jīng)件濟(jì)環(huán)境、行午業(yè)因素、企評(píng)業(yè)的資本結(jié)幕構(gòu)等因素都旨與垂存在一定的關(guān)相關(guān)性?，F(xiàn)愉有的基于似指標(biāo)度量風(fēng)籌險(xiǎn)的文獻(xiàn)有申很多，從中倒我們可以發(fā)倒現(xiàn)用于度量括的方法主要膽有歷史平均曲法、資產(chǎn)估前值法、非參云數(shù)法、蒙特改卡洛模擬等母。送違約風(fēng)險(xiǎn)曝奧露（寒），即違約盤時(shí)銀行承受玉風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)易的總額。悄EAD主要寸包括企業(yè)違旱約時(shí)已用授末信的貸款金評(píng)額、使用銀讓行為授信的夫金額，IR貞B(tài)中定義E饑AD為扣除兇損失準(zhǔn)備或躲沖減后的余玩額。稼期限（葡）指信用交壁易的有效合炊同期限，它裕是重要的風(fēng)惜險(xiǎn)緩釋工具淘，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)定察價(jià)、收益評(píng)板價(jià)等都有影循響，對(duì)于有蛾確定現(xiàn)金流樸量的金融工斬具有效期限亦可以定義為撓：三寇豈劫只輝凍鹽(2-7傲)凈其中，辣為時(shí)間，弟為厚信用企業(yè)憶在抄時(shí)期內(nèi)根據(jù)才合約支付的老現(xiàn)金流，現(xiàn)澤金流包括本釀金、利息、融費(fèi)用等。州2.榴2貝葉斯統(tǒng)蟻計(jì)理論基礎(chǔ)窯Thoma江sBay趁es王在《萍論有關(guān)機(jī)遇呼問題的求解存》精一文中首次駕給出了用于債推斷不確定街因素的方法壇，這篇文章碼雖僅僅是現(xiàn)繭代貝葉斯定提理的一個(gè)特星例，但正是豬這篇文章拉樸開了貝葉斯綢統(tǒng)計(jì)的序幕博。之后，驚Lapla走c味e英證明了廣泛參適用的貝葉免斯定理，將怕貝葉斯理論匪推廣運(yùn)用于僵天文和醫(yī)學(xué)兄上，繼鍋Lapla胃ce硬之后的坑統(tǒng)計(jì)學(xué)譯家將該理論裙發(fā)展為一種蜓系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)比推斷方法寶，由此形成島了宗貝葉斯方法雖。作為獨(dú)立次的統(tǒng)計(jì)學(xué)派寫的理論根基站，貝葉斯方址法與頻率統(tǒng)謠計(jì)學(xué)方法有違明顯的區(qū)別竊。首先，頻右率統(tǒng)計(jì)學(xué)家諸通常是基于淘樣本來估計(jì)你總體的信息晝，頻率統(tǒng)計(jì)傲學(xué)家眼里的烏統(tǒng)計(jì)推斷只車用到了兩種匪信息：樣本六信息和總體必信息。與之槳不同的是，屋貝葉斯統(tǒng)計(jì)宗學(xué)將樣本信缺用和總體信盤息發(fā)展為先威驗(yàn)信息和后孤驗(yàn)信息。所湯謂總體信息宵，就是研究紋對(duì)象總體分說布提供的信京息；樣本信歇息即利用抽五樣技術(shù)或?qū)嵮候?yàn)所得到的盞觀測(cè)值提供返的信息；而肺先驗(yàn)信息則濾是人們?cè)谶M(jìn)響行抽樣或?qū)崗津?yàn)前在經(jīng)驗(yàn)月上和資料上母對(duì)研究對(duì)象爬的了解情況營，這些信息剃來源于生活漂經(jīng)驗(yàn)或歷史扯資料。由此泡可見，貝葉墨斯統(tǒng)計(jì)與頻遷率統(tǒng)計(jì)的主斬要差異在于陜后驗(yàn)信息。憂其實(shí)，貝葉尿斯定理其實(shí)鹿正由條件概乏率推倒而來掙的，后驗(yàn)信適息在本質(zhì)上室是在先驗(yàn)信桶息發(fā)生條件聲下的推斷，估先驗(yàn)信息和宵后驗(yàn)信息中茶間的媒介我昂們稱之為似言然函數(shù)。在好介紹貝葉斯琴定理前，我報(bào)們首先介紹凡條件概率。繩較條件概率贈(zèng)很多教科書記上都有條件蓮概率的定義滴，本文作如棕下假設(shè)：漲設(shè)熱和遣為兩個(gè)隨機(jī)疏事件，平表示事件拉發(fā)生的概率張，其中汽。在獨(dú)發(fā)生的條件料下夠發(fā)生的概率膝可以用驚表示，顯然納是一種條件棍概率，該條埋件概率的表量達(dá)式為：耽火駝太流(2講-8)警為說明條件剪概率，我們宮以隨機(jī)實(shí)驗(yàn)號(hào)為例，我們鍬知道一次隨梁機(jī)實(shí)驗(yàn)有無樸數(shù)種可能的燈結(jié)果，實(shí)驗(yàn)第所有可能結(jié)障果構(gòu)成樣本遼空間，該樣赴本空間記為償。那么隨機(jī)泄實(shí)驗(yàn)的結(jié)果緩之間的關(guān)系鐘取決于這兩麥次實(shí)驗(yàn)結(jié)果砍的公共部分感。如果實(shí)驗(yàn)狹的結(jié)果包含限于實(shí)驗(yàn)揪的結(jié)果中，浪則敞就是購的子集，如帆果字與衡有部分結(jié)果巾相同，它們偉的關(guān)系可以威用圖合交泰中陰影部分沿表示：寫講棄靠肉匆洞疲圖2捉-2盾框漸A佩交B戶此時(shí)，事件執(zhí)已經(jīng)發(fā)生的勒情況下事件危發(fā)生的概率纖就可以認(rèn)識(shí)趣是懲和軍的公共部分拉除以團(tuán)的全部，即歲：緩番先驗(yàn)分布、持似然函數(shù)與姨后驗(yàn)分布的頻率統(tǒng)計(jì)學(xué)潤家認(rèn)為，對(duì)井于一個(gè)隨機(jī)適變量，其待叉估參數(shù)碰及其發(fā)生的廚概率都是確闊定的。貝葉惰斯分析中，劫待估參數(shù)被資認(rèn)為服從一執(zhí)定概率分布想的隨機(jī)變量催，本文對(duì)待處估參數(shù)已有州的認(rèn)識(shí)被看桿作先驗(yàn)信息仇，由先驗(yàn)信舍息得到先驗(yàn)鳥分布，記作其?，F(xiàn)實(shí)中科言學(xué)工本文可巨以通過對(duì)歷難史資料進(jìn)行籮meta分浮析得到研究推對(duì)象的先驗(yàn)堡信息，這樣百的先驗(yàn)信息鞋的分布稱為送“健信息先驗(yàn)分培布循”濃（Info頓rmati你vePr麻iorD居istri澡butio岡n）。與此特相對(duì)應(yīng)，某笛些研究對(duì)象糞資料匱乏，咱缺少先驗(yàn)信蠶息，本文將納這樣的先驗(yàn)規(guī)分布稱為絮“槳無信息先驗(yàn)稻分布（No閑n-inf堪ormat勻iveP葬rior聚Disti吧butio間n）報(bào)”赴。功貝葉斯統(tǒng)計(jì)掀中，先驗(yàn)分投布的確定是燦關(guān)鍵。貝葉醫(yī)斯先驗(yàn)分布廊的研究已經(jīng)使相當(dāng)完善，濾相關(guān)的貝葉憑斯統(tǒng)計(jì)的書流籍都有介紹經(jīng)。概括起來高，信息先驗(yàn)傲分布的確定車方法主要有阻主觀概率、出直方圖法、尿概率密度函糖數(shù)超參數(shù)估絞計(jì)法及定分蝴度法和便分燭度法。無信貸息先驗(yàn)分布北的確定方法侵主要有樸素舍不變法、晌法、旗法、最大熵序等。需要強(qiáng)垮調(diào)的是，共蛙軛分布、J鏈effre效y原則、最浮大熵原則、留經(jīng)驗(yàn)貝葉斯巨、不變測(cè)度皇、非正常先凡驗(yàn)分布等為彈解決先驗(yàn)分光布確定問題敗提供了有效踏的途徑。嚼貝葉斯統(tǒng)計(jì)屋中的似然函劉數(shù)與最大似屠然估計(jì)法有銀類似的地方暖，嚇最大似然估目計(jì)的主要思懼想是在店總體分布已駕知飾情況下冶，在參數(shù)樂的一切可能嶺取值中選出媽一個(gè)使樣本纏觀察值出現(xiàn)舉的概率為最承大的作為參回?cái)?shù)的估計(jì)約，這個(gè)值同叉樣是似然函牌數(shù)獲得極大于值，所以最陣大似然估計(jì)源中的結(jié)果主棟要取決于樣仿本數(shù)據(jù)。與喘最大似然估籍計(jì)略有不同脖的是，貝葉伏斯統(tǒng)計(jì)結(jié)合縮了先驗(yàn)信息糟，貝葉斯似病然函數(shù)是以返先驗(yàn)信息的魂條件概率的誘形式表達(dá)的廢，例如給定陜參數(shù)灣的樣本咬的似然函數(shù)形記為告。污貝葉斯后驗(yàn)檔分布也是以女條件概率的假形式給出的困，根據(jù)樣本英的信息及待猜估參數(shù)的先孩驗(yàn)信息，利啄用求條件概憲率的方法，濱可以得到在遞一定條件下疼的待估參數(shù)勤條件分布，干該條件分布教被稱為后驗(yàn)況分布?？梢耘d看出，后驗(yàn)型分布不僅綜扒合了樣本信鐘息，同時(shí)也拖考慮了待估痛參數(shù)的先驗(yàn)龍信息，由先膏驗(yàn)分布到后偵驗(yàn)分布的轉(zhuǎn)危換過程需要攻通過似然函唯數(shù)作為橋梁指。舒垮貝葉斯定理挎為說明貝葉頸斯定理，本夫文作如下規(guī)余定：而已知條件呆發(fā)生的概率戶記為撫，該概率耳為先驗(yàn)概率富；在事件鐘發(fā)生的條件伍下，族事件A南發(fā)生，此時(shí)烤A發(fā)生的概總率即為條件母概率，記為攜；A發(fā)生的睬條件概率要與先驗(yàn)概率喘之間的乘積絡(luò)稱為聯(lián)合概踩率巖；福事件A發(fā)生稼條件下事件谷發(fā)生的概率憂記為妥，該條件概派率垂為后驗(yàn)概率戒。茂假設(shè)存在崖個(gè)互不相容勇的事件愿，接事件憑的發(fā)生每次制必與事件料之一同時(shí)發(fā)淘生卵，則事件租與命的聯(lián)合事件漢可以表示為矩輝，那么園事件度發(fā)生的條件行下,事件肌發(fā)生的概率曠可以表示為公：迷偏棄天頑倘災(zāi)(2-9頂)壩公式2-9悶中，如果把夜分母看做一惠個(gè)用來對(duì)分矛子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)蒜化的常量，就那么該公式?？杀硎鰹闃O可以表述為引：泊寺狡覆決貝后驗(yàn)概率團(tuán)=(似然亡函數(shù)*先驗(yàn)敗概率)/標(biāo)葉準(zhǔn)化常量飄由此我們可欲以顯而易見賭的看出洗后驗(yàn)概率與侮先驗(yàn)概率和快似然函數(shù)的垮乘積成正比耍，即梯躺術(shù)僵復(fù)曬(2孩-10)往勢(shì)貝葉斯計(jì)算李在說明貝葉血斯定理時(shí)，壓假設(shè)將專看作待估參看數(shù)，廊看作從趁事件中抽取潛的觀測(cè)值，予那么待估參晌數(shù)喜的估計(jì)問題巨轉(zhuǎn)化為待估肢參數(shù)后驗(yàn)概桐率分布的推同斷問題，假紗設(shè)待估參數(shù)摩的后驗(yàn)分布膠是連續(xù)的，刺我們利用積席分的形式表完示兩事件的栗聯(lián)合分布，聽那么參數(shù)殖發(fā)生的后驗(yàn)酷概率可以表吹述為：釋規(guī)鄭億崗確(2-11晶)覽在涉及多個(gè)諷待估參數(shù)的面情況下，本拒文還需要考潛慮參數(shù)的邊鋪際密度函數(shù)宜的情況，以憤兩參數(shù)粱為例，假設(shè)休本文需要估涂計(jì)參數(shù)嗎，本文需要跪通過兩參數(shù)督的聯(lián)合后驗(yàn)得分布函數(shù)對(duì)布參數(shù)鮮求導(dǎo)來計(jì)算浸，即：燙新績閱賀脫(2-12濱)閣這些積分的嘉計(jì)算在很長仗一段時(shí)間內(nèi)欲都限制了貝譜葉斯統(tǒng)計(jì)發(fā)距展和應(yīng)用，旨隨著計(jì)算機(jī)扔技術(shù)的發(fā)展挺，這一難題縫得到有效的做解決。在計(jì)著算貝葉斯后吐驗(yàn)分布解決膽積分問題上彈有兩種思路仆，一時(shí)直接罵編輯積分表弦達(dá)式進(jìn)行求狂解，另一個(gè)序是通過蒙特甘卡洛模擬技鎖術(shù)進(jìn)行后驗(yàn)浴分布函數(shù)的音模擬。相比棕第一種方法未，其中蒙特齊卡洛模擬技爺術(shù)在解決復(fù)丸雜積分問題返上有著自己逗獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)促，它也成為惱貝葉斯計(jì)算隊(duì)的主要方法勢(shì)。常用的模檔擬算法有接徹受拒絕性采忠樣(移Accep江tance索-Reje熱ction加samp奧ling米)、重要性貓采樣(倉Impor踩tance標(biāo)samp管ling勢(shì))，馬爾科覆夫蒙特卡洛泰模擬(MC倦MC)。下丘面簡(jiǎn)單介紹絮下重要性采重樣和MCM果C方法的算叼法。壁葛.1汪重要性抽樣暮(引Impor炕tance巧samp號(hào)ling友)淋通常本文估斗計(jì)一個(gè)隨機(jī)暑變量的期望份，更多時(shí)候獵，本文還需削要知道關(guān)于耳的某一個(gè)函刷數(shù)王的期望馳。如果隨機(jī)防變量長的概率分布閑異常復(fù)雜，添這個(gè)時(shí)候按駛照常規(guī)思路辦進(jìn)行積分或老者求和來求嘗它的躁就會(huì)相當(dāng)麻騾煩，不僅進(jìn)禽行大量的計(jì)捧算，甚至結(jié)葵果還是無解蛙，看上去常蔽規(guī)求法不現(xiàn)傲實(shí)。換個(gè)思饞路，按照蒙塊特卡洛模擬蛾法，本文按完照隨機(jī)變量慕的這個(gè)概率妨分布，隨機(jī)膽的取一些樣忍本點(diǎn)，再利向用積分求該宰期望的近似慧值。感令隙表示具有聯(lián)澇合密度函數(shù)敞的隨機(jī)變量碎，繞則灰待估參數(shù)船。燦忘發(fā)啄(2-叼13)云重要性抽樣隸的思想是引桿人新的密度愁函數(shù)，構(gòu)造蒙并尋找具有妨較小方差的沉估計(jì)值。具薯體步驟如下求：胡1.引人新岔的密度函數(shù)蛇,那么此時(shí)禮待估參數(shù)可背以表示為：熄腳萬寄叨果(2-犯14)涌2.通過產(chǎn)蠶生密度函數(shù)拒為省的隨機(jī)變量驗(yàn)X過，乳利用控來估計(jì)診3.選擇具弊有較小方差模的鍬作為撿估計(jì)值。刷閉.2竹MCMC方守法和目前，MC究MC方法在都解決多元隨笑機(jī)變量的模粱擬的主要方樂法，該方法繭的基本思想宰是通過建立旬一個(gè)平穩(wěn)的嫩馬爾科夫鏈徹模擬出一個(gè)薄樣本，在這硬個(gè)樣本基礎(chǔ)軍上進(jìn)行各種竊推斷。馬爾挪科夫鏈?zhǔn)亲畎吆?jiǎn)單的隨機(jī)朗過程，它具屑有馬爾科夫昏過程的典型愛特征。特征伐一是無后效索性，即當(dāng)前誘狀態(tài)只與前逼一時(shí)刻狀態(tài)壘有關(guān)系，而凍下一時(shí)刻的岸狀態(tài)也只與倍當(dāng)前狀態(tài)有獵關(guān)；特征二趨是遍歷性，飾即在長時(shí)間斧內(nèi)馬爾科夫只鏈將趨于平嬸穩(wěn)且與初始白狀態(tài)無關(guān)。奶馬爾科夫鏈拖的定義如下脾：如果隨機(jī)碧過程局滿足條件:瞞(l)我們鼻將時(shí)刻記為跌，狀態(tài)集合街記作丘，轎是離散的。獅(2)對(duì)任巖意的整數(shù)疼,條件概率絞滿足：匪(2涼-15)嘉則稱噴為馬爾科夫無鏈，并記架伐(醫(yī)2-16)創(chuàng)上式正是潤“決無后效性墻”蝶的數(shù)學(xué)表達(dá)勇?；趤喌臓顟B(tài)瀉的概率只與社的狀態(tài)栽有關(guān)，而與說其他狀態(tài)無請(qǐng)關(guān)。撇MCMC方辦法正是通過添構(gòu)造馬爾科藍(lán)夫鏈進(jìn)而生舉成隨機(jī)變量碎抽取隨機(jī)變歲量的后驗(yàn)分憑布來估計(jì)參徐數(shù)的模擬技歪術(shù)。其核心孤步驟主要有孩三步，首先糖，構(gòu)造一個(gè)秋平穩(wěn)分布為溉的馬爾科夫感鏈，其轉(zhuǎn)移摸核記為局；其次利用瓦馬爾科夫鏈殖生成隨機(jī)向評(píng)量醒；最后利用委餐菊繼君喂(2渠-17)角作為誰的估計(jì)值?；颥F(xiàn)在應(yīng)用最晚廣泛的查方法主要有涉方法和耀采樣法。1．方法漢Metro榴polis立-Hast踢ings托方法是償首先提出并叢由撥進(jìn)行推廣的順一種構(gòu)造平殘穩(wěn)馬爾科夫腿鏈的方法，延其構(gòu)造馬爾臭科夫鏈轉(zhuǎn)移康核的思路是穗首先選擇一晝個(gè)不可約的書轉(zhuǎn)移概率民的馬爾科夫誓鏈和一個(gè)接拆受概率為和的函數(shù)，進(jìn)們而構(gòu)造一個(gè)沾具有轉(zhuǎn)移核巷概率追的馬爾科夫撤鏈。假設(shè)本輸文需要模擬子一個(gè)后驗(yàn)分頑布為眾的隨機(jī)變量偶，Metr證opoli念s-Has特tings維方法的具體極算法如下：猛第一步：選姓擇一個(gè)不可棉約馬爾科夫冰鏈，其轉(zhuǎn)移粒概率為臥，從該馬爾甚科夫鏈中模冒擬出隨機(jī)變鮮量閥第二步：計(jì)宅算比率銜圓芳晴夸忘群(2-18躺)帳記卷為初始值，聲為隨機(jī)序列穗中第t-1犬個(gè)值，曠為t個(gè)值。嗽第三步：計(jì)還算轉(zhuǎn)移核的劇接受概率,看第四步：以斬概率祝判定然，剛的概率判定2.采樣芽和躺首先提出了設(shè)采樣法，該目方法