违约损失率LGD是商业银行风险管理的重要指标，是巴塞尔资本协议中计算风险加权资产和资本充足率的关键参数。在中国，无论是学术界还是业界，对LGD的研究和实务都处于起步阶段，亟需基于大规模数据的实证研究成果，以加深对LGD风险的认识，提高我国银行的风险管理水平，提升国际竞争力。　　 以往国内缺乏LGD实证研究的一个关键原因是不良贷款的数据不易获得，而本文的研究在这方面是一个突破。本文所使用的数据样本来自东方资产管理公司的不良贷款LGD数据库，其中包含东方资产管理公司于1999年至2009年间从各大银行接收的万余笔不良贷款，涉及的贷款企业涵盖了26个省级行政区和17个行业大类。无论从样本量还是从涵盖范围的角度看，本文的数据样本都具有明显的优势，具有很强的代表性，可基本反映中国不良贷款的整体状况。　　 宏观经济波动给各国商业银行的稳健经营带来了巨大冲击，宏观经济因子是银行信用风险度量必须考虑的重要参数。我国商业银行主要是采用定性分析或者简单量化的方法来估计宏观经济因子对信用风险的影响，未能进行较精确的模型化的度量。美国金融危机之后，我国银行监管部门加强了对商业银行的宏观审慎监管，更加注重对系统性风险的防范。在此背景下，研究基于宏观经济因子的商业银行信用风险度量具有重要的现实意义。　　 本文以金融资产管理公司的两大类处置手段--单户处置和打包处置--的不良贷款为研究对象，围绕宏观经济周期与不良贷款回收率的关系这一主题展开研究，主要研究内容有以下几方面：　　 1)分别对单户处置和打包处置下回收率的影响因素进行实证分析，其中着重分析宏观经济的影响；　　 2)以各个影响因素的统计分析为基础，分别建立单户处置和打包处置下的回收率计量模型，其中着重讨论宏观经济因素在模型中所起的作用；　　 3)分析宏观经济周期对回收率总体趋势的影响，特别是对不同担保方式下不良贷款的不同影响；　　 4)计算单户处置和打包处置下的衰退LGD(downturn LGD)，并做宏观经济压力测试。　　 本文的创新之处主要有以下几点：　　 1)将研究对象从以往的单户处置LGD扩展到包括单户和打包处置的样本，首次研究了打包处置回收率的影响因素和计量模型。在打包处置计量模型中运用了“由单户估值到整体估值”的思路，将单户回收率计量模型用作打包计量模型的一部分。　　 2)首次研究了宏观经济周期对回收率总体趋势的影响，而不仅局限于对个体回收率影响因素的探讨。原创性地将不良贷款按担保方式分类，对比研究宏观经济周期对每类贷款的影响。　　 3)引入“广义贝塔回归”建模技术，用于对不同宏观经济情景下的LGD分布估计。与一般的线性或非线性回归模型不同，广义贝塔回归模型假设LGD在宏观经济情景下的条件分布是贝塔分布，更准确地刻画了LGD的分布形状。　　 4)利用丰富的LGD数据，首次对经济衰退时的LGD(downturn LGD)做了估计，并结合违约概率PD和信用风险暴露EAD，利用蒙特卡洛模拟方法，对不良贷款信用风险做了压力测试。