基于KMV模型的我国商业银行信用风险测度及其影响因素研究

发布时间：2017-10-15 00:33

  本文关键词：基于KMV模型的我国商业银行信用风险测度及其影响因素研究

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【摘要】：本文研究商业银行自身的信用违约率及其内部影响因素。通过从不良贷款率视角对我国信用风险现状进行分析,得出我国目前商业银行信用风险整体较低但呈现上升态势。然后,选择我国具有代表性的16家上市银行作为样本,采用适合测算上市公司信用风险的KMV模型测度出其违约率EDF值,测算结果显示16家上市银行信用违约率整体较低但呈上升趋势,与不良贷款率反映出的自身信用风险状况基本相符。再进一步探究商业银行自身信用违约率的内部影响因素,实证检验商业银行主要的五个内部经营指标与其EDF值的线性关系,并按EDF值行分位数回归,结论显示：商业银行资本充足率和流动性比率与其信用违约率呈负相关,银行贷存比和净资产收益率与其信用违约率呈正相关；商业银行的营业收入增长率对其自身信用风险影响程度极小；商业银行处在不同的违约率区间,其各项指标的边际影响效果不同。依据实证结论,为降低商业银行自身的信用风险,建议适当提高资本充足率及流动性比率,适当降低收益率及贷存比,在不同信用违约EDF值区间,可侧重性地调整经营指标以降低其自身信用风险；为防控外部风险和提高自身经营质量,建议规范信用审批流程及完善信用风险预警体系。
【关键词】：信用风险 风险测度 KMV模型
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.33
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究的背景与意义9-11
• 1.1.1 研究的背景9-10
• 1.1.2 研究的意义10-11
• 1.2 国内外研究综述11-16
• 1.2.1 国外研究现状综述11-14
• 1.2.2 国内研究现状综述14-16
• 1.3 论文的内容与结构安排16-18
• 1.4 研究方法18
• 1.5 论文的创新之处18-19
• 第二章 商业银行信用风险测度及其影响因素的理论基础19-33
• 2.1 商业银行信用风险测度的传统方法19-20
• 2.1.1 专家系统法、财务指标法与神经网络法19-20
• 2.1.2 贷款评级法与信用评分法20
• 2.2 商业银行信用风险测度的现代方法20-27
• 2.2.1 KMV信用风险测度模型20-23
• 2.2.2 其他信用风险测度模型23-26
• 2.2.3 KMV模型与其他测度模型的比较分析26-27
• 2.3 商业银行信用风险影响因素的理论分析27-33
• 2.3.1 商业银行信用风险的界定27-28
• 2.3.2 商业银行信用风险的影响因素28-33
• 第三章 我国商业银行信用风险现状及其成因33-42
• 3.1 不良贷款率视角的我国商业银行信用风险现状33-38
• 3.1.1 各类商业银行不良贷款率现状33-35
• 3.1.2 商业银行各类信用产品的不良贷款率现状35-36
• 3.1.3 商业银行的行业不良贷款率现状36-38
• 3.2 我国商业银行信用风险的成因分析38-42
• 3.2.1 我国商业银行的信用风险产生的外部原因38-39
• 3.2.2 我国商业银行的信用风险产生的内部原因39-42
• 第四章 我国商业银行信用风险测度及其影响因素的实证分析42-56
• 4.1 样本数据来源42-43
• 4.2 基于KMV模型的上市商业银行信用风险测度43-45
• 4.3 商业银行信用风险影响因素模型设定45-47
• 4.3.1 建立回归模型45-46
• 4.3.2 变量说明46-47
• 4.4 描述性分析47-50
• 4.5 平稳性与协整性检验50-51
• 4.5.1 平稳性检验50-51
• 4.5.2 协整性检验51
• 4.6 面板模型的估计51-56
• 4.6.1 固定面板回归分析52-54
• 4.6.2 分位数回归分析54-56
• 第五章 降低我国商业银行信用风险的对策建议56-60
• 5.1 提高商业银行资本充足率和流动性比率56-57
• 5.2 适当降低商业银行贷存比和净资产收益率57-58
• 5.3 规范信用操作流程58
• 5.4 完善信用风险预警体系58-60
• 结论与展望60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66-67
• 附录A (攻读硕士学位期间发表论文目录)67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：1034090