基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量的研究

发布时间：2020-04-01 05:21

【摘要】： 信用风险是我国商业银行所面临的最大风险。我国商业银行信用风险度量在模型构建方面存在建模数据库不完备，定量评估风险手段落后，模型计算结果应用效果不明显等问题；在模型应用环境方面，存在内部应用环境和外部应用环境两个方面的问题。因此，本文在对信用风险度量方法进行研究的基础上，运用修正的KMV模型对我国商业银行信用风险度量进行实证分析，具有重要的理论和实践意义。 本文运用了文献分析法、股票数据分析法、比较分析法、实证分析法和定性与定量相结合的方法。首先，在研究商业银行信用风险理论的基础上，对商业银行信用风险度量的方法进行了对比，认为KMV模型优于其他信用风险度量模型。其次，深入分析了我国商业银行信用风险度量存在的问题，包括模型构建方面的问题和模型应用环境方面的问题。再次，对KMV模型在参数上进行修正，运用修正的KMV模型对我国上市公司进行了实证分析，并对实证分析的结果进行评价。最后，，针对我国商业银行信用风险度量在模型构建和模型应用环境上存在的问题，基于KMV模型，提出了信用风险度量方面的对策。 本文认为：修正的KMV模型符合我国商业银行信用风险度量的特点，在解决我国商业银行信用风险度量的问题方面有贡献。通过实证分析，验证了修正的KMV模型在度量我国商业银行信用风险方面是有效的。修正的KMV模型的违约概率可以预警我国商业银行信用风险。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F224;F832.2

【引证文献】

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本文编号：2610031