我国商业银行信用风险度量管理及模型有效性研究

发布时间：2017-11-13 09:04

  本文关键词：我国商业银行信用风险度量管理及模型有效性研究

  更多相关文章： 信用风险 KMV模型 预期违约率 风险管理

【摘要】：信用风险作为银行等金融机构面临的最重要的风险之一,其发生时不仅会带来巨大的经济损失,更易引发流动性风险、声誉风险等其他风险,而最终导致社会整体经济的动荡,甚至引起金融危机和经济危机,造成巨大的社会财富损失。发生在2008年的全球性金融危机,正是由于对信用风险的管理出现了问题,而且那一场美国开始的金融危机进而引发的全球性经济危机的余波至今仍对世界金融环境甚至经济环境有着不可忽视的影响,如何对信用风险能更好加以预警及发生概率进行科学的度量成为世界银行业最为重视的问题之一。本文主要是利用现代信用风险度量模型中的KMV模型来对我国现阶段的信用风险度量及管理来进行分析研究,并且通过实证证明该模型在我国商业银行进行信用风险度量时的有效性。全篇结构如下:第一部分为绪论内容,首先提出本文所研究的商业银行信用风险量化度量的研究背景与研究意义,对国内外学者有关商业银行信用风险量化度量及管理问题的研究及相关模型的应用现状进行了介绍;第二章介绍了信用风险的基础理论,介绍了传统以及现代信用风险度量模型,尤其着重对KMV模型、MetricsCredit模型,redit RiskC?模型和redit View PortfolioC模型进行了介绍,并对其进行了比较分析;第三章从我国商业银行风险现状入手,比较了四种现代信用度量风险模型在我国的适用性,最终得出了KMV模型更适合于我国现阶段对信用风险进行度量的结论;第四章则是基于KMV模型,笔者对我国商业银行信用风险度量模型的开始构建,并为了使KMV模型更适用于我国的现状进行了参数的选取及适合我国国情的修改;第五章是本文是实证部分,本文通过选取了沪深16只不同行业、不同经营成果的企业进行实证研究,得出KMV模型在我国商业银行等金融机构面对风险时可以有效地提出预测,另外在实证之后也提出了本文实证中的不足之处,并且介绍了在KMV模型只能针对上市公司情况下,非上市公司如何通过KMV模型的调整来进行风险预测。第六章是本文的结尾章节,就研究我国商业银行信用风险量化度量与管理的出现的问题提出自己建议的同时,也提出了提高度量信用风险模型有效性的方式和意见。
【学位授予单位】：吉林财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.33;F224

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本文编号：1179985