KMV模型在商业银行风险管理中的应用研究

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【摘要】： 在我国金融分业经营,利率市场化尚处于起步阶段、资本市场发展滞后,以金融机构为媒介的间接融资仍为企业融资的主要方式的经济金融大背景下,信用风险成为我国商业银行面临的主要风险之一。对信用风险的准确度量和有效管理,既是商业银行提高风险的识别、评估、预警、控制能力的前提,同时也是监管当局进行风险性监管的基础,因此,精确度量信用风险是实现有效风险管理的关键。 传统的度量和管理信用风险的方法和手段已远远不能适应当今社会发生的新情况和新问题,更不能满足人们对信用风险进行科学量化度量和有效管理的需要。西方发达国家的银行业已经采取了非常先进的内部信用风险度量模型,这些模型利用当前能够获得的所有信息对企业信用状况进行评估。与西方商业银行的信用风险管理水平相比,国内商业银行还存在着很大的差距,尤其在风险量化方面。对于我国商业银行来说,内部评级仅仅处于起步阶段,商业银行开发的内部评级系统更多的是用于客户的筛选和风险的预警,尚未向更深层次的风险量化管理方向发展。因此,随着金融机制的改革和金融开放步伐的加快,商业银行的风险管理意识的明显得到加强,意识到市场化运作、稳健经营、防范风险对于银行业的重要性,我们需要对信用风险的度量和管理重新进行定位,建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型。 本文以商业银行信用风险计量和管理为研究方向,对商业银行传统的信用分析、评估方法和现代信用风险计量方法进行了研究与探讨,重点分析KMV模型,结合我国的实际情况对模型进行修正,使之适合我国的信用风险现状.鉴于其特别适用于上市公司的信用风险的计量,以上市公司的数据对模型的实际效果做了实证分析,对其结果加以解释分析,说明修正后的模型对信用风险具有明显的识别功能,最后,对模型的应用提出了相应的政策建议并展望未来的应用前景。本文的创新之处体现在: 1.KMV模型的一个前提假设是股票全流通,在股权分置时代,对KMV模型有效性的验证还必须考虑国有股的市场价值,但是随着目前我国证券市场上股权分置改革的全面进行,可以把股票二级市场股价作为上市公司股权的市场价值。 2.在参数估计过程中,采用目前股市波动率最好的建模方法GARCH(1,1)进行估计和拟合,并尝试运用Excel规划求解功能求解两个非线性方程组。 3.扩展了KMV模型的应用领域,如银行贷款定价,银行内部信用评级预期违约率的测算,为商业银行风险管理开拓了新的思路。在文章的结构安排上,本文以六章的篇幅进行阐述: 第1章为导论部分,介绍了本文的论述研究背景、研究方法、研究难点和文献综述。 第2章主要对信用风险模型的基本内容进行了较为详细的讨论,包括信用风险的定义、分类和度量方法,着重介绍了传统信用风险模型和现代信用模型基本理论,计算步骤和优缺点; 第3章主要论述了KMV模型的理论框架。阐述了期权定价模型(B-S模型)、贷款与期权之间的关系,并论述KMV模型的基本框架、核心思想和参数估计方法; 第4章主要讨论KMV模型在我国商业银行度量上市公司信用风险中的适用性,从一般性和在我国的适用性两方面阐述了模型的优缺点,并讨论了修正后模型在我国商业银行中的适用性; 第5章主要论述模型在商业银行风险管理中的应用问题,包括在预期违约率测算、银行内部评级违约率测算、银行贷款定价中的应用,并介绍了模型在安然破产事件的实际应用经验; 第6章以KMV模型为基础通过选取30家上市公司的数据对模型做了实证分析,采用GARCH模型拟合股票收益率波动率,利用EXCEL规划求解功能求解KMV方程组。最后计算出各自的违约距离和理论违约率,并对计算结果进行分析。 第7章对模型的应用提出了政策建议并展望未来的应用前景; 由于我国上市公司违约数据不足,因而无法构建预期违约率与违约距离的映射关系,本文实证分析所得到预期违约率是理论上的违约率,虽然不能真实刻画上市公司的真实违约率,但可以用于比较同一类上市公司的违约率。随着KMV模型的不断完善,我国资本市场不断完善,股权分置改革的全面解决,上市公司违约数据库的不断充实,最终将会在商业银行对上市公司风险管理中得到应用。我将KMV模型在商业银行风险管理中的应用研究作为硕士毕业论文研究的着眼点,虽然难度较大,但是较强的理论意义和实践意义激励着我努力钻研,期望能以此抛砖引玉,引起更多研究学者对KMV模型的研究热情。

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