不良贷款的处置和管理是金融体系正常运作的重要环节之一。自2007年以来的金融危机对全球银行业造成了重创。至今虽然局面已经逐渐趋于稳定，但隐藏的风险仍然存在，一旦危机重新降临，势必又将形成新的不良资产。在此背景下研究和分析不良资产性质并对其进行合理估值和建模具有重要的现实价值。对我国而言，不良贷款的违约回收率研究还有着特别意义。违约贷款的回收过去为中国银行业的改革以及上市铺平了道路，帮助了我国银行向现代化银行的过渡和转变，今天违约贷款仍然是我国银行的一个重要课题。不良贷款违约回收率的研究也与银行业的国际化进程紧密相连。巴塞尔新资本协议作为国际银行业的标杆，已经受到越来越多国家的认同和采纳。巴塞尔新资本协议使用违约概率、违约回收率、违约风险暴露、到期时间等作为贷款风险管理的基础，其中违约回收率是衡量未违约贷款和不良贷款风险的核心之一。　　 另一方面，贷款相关违约回收率研究相对不成熟。目前国际上对违约回收率的研究成果绝大部分是基于债券市场，商业银行贷款缺乏交易价格，同时数据的可得性也相对欠缺，所以对商业银行贷款违约回收率的研究还相对比较薄弱；特别对我国而言，商业银行贷款包含很多政策性因素和体制改革的痕迹，存在区别于美国等银行贷款的特殊性，不能完全照搬其他国家的模式。　　 同时，与违约概率等信用风险领域的其他研究对象比较，违约回收率的研究比违约概率的研究尚不成熟。这主要有两个方面的原因。第一，违约概率的研究对象是违约与否的示性变量，取值为违约和不违约；而违约回收率的研究对象是违约后的回收比例变量，一般取值在0到1之间。违约概率研究对象是两点分布变量，违约回收率研究对象是无穷点取值变量，变量取值范围的延展使违约回收率较违约概率复杂很多。第二，由于所有的样本无论违约与否都可以作为违约概率的研究样本，而对违约回收率而言，只有违约的样本可以作为违约回收率的研究样本，从而造成了违约回收率可用样本数量较少而违约概率样本数量较多，研究对象的复杂性和历史样本的有限性增加了对违约回收率研究的难度。　　 在不良贷款违约回收率研究的问题上，众多研究表明，违约回收率并非正态分布，而是在高值回收和低值回收存在双峰分布，甚至在完全无回收和完全回收这两个极端值存在堆积分布现象。对模型分析而言，这种极端值堆积特征使得传统线性回归模型不再适用；对不良资产的处置和管理工作而言，这种特征可能导致对贷款整体估值的偏高或偏低。因此，如何认识和处理这样的这样的分布特征，在这样的特征下分析各因素对违约回收率的影响，并采用能体现上述分布特征的模型展开分析，对违约回收率的研究具有重要意义。　　 本文主体内容如下。　　 第2章给出了不良贷款违约回收率研究的整体框架和新巴塞尔协议下违约回收率相关内容。　　 第3章基于本文的样本，针对不同属性下违约回收率堆积特征情况进行了描述统计。　　 第4章采用衰减分析和回归分析等方法，研究不同回收时间长度下我国资产管理公司违约贷款的回收特征。　　 第5章采用广义贝塔模型，对不同企业规模下贷款回收率建模拟合，得到了不同企业规模下影响贷款回收率的因素和影响机制。　　 第6章针对违约贷款回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点，采用新的研究思路改进传统支持向量机方法进行判别预测，一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的优选上，二是将线性逐步回归的结果作为模型变量优选的初始状态，从而解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题。　　 第7章在预期效用分布理论的框架下，对非极端违约回收率构造了贝塔分布修正模型。该模型与传统分布模型相比，保持了贝塔分布刻画违约回收率的适用性，同时具有一定的经济理论基础，还避免了过拟合问题。进一步，采用提出的模型对我国违约贷款数据作了实证分析。　　 第8章建立了极端值堆积的违约回收率逻辑变换分布模型，在理论上证明了该模型的分布性质，并通过添加合适的约束条件得到了有约束的极端值堆积模型，在保持分布基本形态的同时，实现了模型在极端值与近似极端值相对稳定性。同时通过对我国违约回收率的单因素和多因素实证分析，得到了无约束和有约束模型下我国违约贷款回收率的影响因素和影响程度。并对无约束和有约束的拟合效果及其稳定性进行了比较。　　 第9章在上述研究的基础上进行总结，提出了相应的政策建议并对未来研究方向做出展望。　　 本文的主要创新之处如下。　　 (1)实证了我国不良贷款违约回收率的时间效应，得到了我国不良贷款违约回收的时间效应特征。　　 (2)采用广义贝塔模型，对我国不同企业规模下贷款回收率建模，得到了不同企业规模下影响贷款回收率的因素和影响机制。　　 (3)将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的优选上，同时将线性逐步回归的结果作为模型变量优选的初始状态，从而解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题，提高了不良贷款有无回收问题的判别准确度和稳定性。　　 (4)对我国非极端回收分布问题，引入预期效用模型，得到的结果能够直观有效地解释各因素对违约回收率分布的影响，符合违约回收率变化的经济机制；同时通过实证方法比较说明了修正贝塔模型进行违约回收率分布的样本外预测效果也优于传统贝塔拟合和广义贝塔回归模型。　　 (5)引入带极端值堆积的全局分布模型，研究了违约回收率在[0，1]整体分布情况，避免了以往研究将极端值近似和分离研究的问题。并通过添加合适的约束条件得到了有约束的极端值堆积模型，在保持分布基本形态的同时，实现了模型在极端值与近似极端值相对稳定性。