基于KMV模型的我国商业银行信贷风险度量研究

发布时间：2017-08-31 11:47

  本文关键词：基于KMV模型的我国商业银行信贷风险度量研究

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【摘要】：众所周知的美国次贷危机引起了世界巨大的金融危机,各国的金融经济都受到前所未有的冲击,而其直接导火索指向了次级房屋信贷业务的大量违约,至此,信贷资金违约概率的测度成为各国商业银行开始格外重视的环节,不例外的,我国商业银行也必须重视信贷资金违约概率的掌握即信贷风险的度量。KMV模型作为成熟的风险量化工具,应当被运用到我国商业银行信贷风险度量之中,帮助我国商业银行在信贷风险既定发生之前准确度量信贷风险大小,掌握商业银行自有资金的安全程度,有效避免损失发生。本文通过理论分析得出KMV模型在我国商业银行信贷风险度量中的适用性,在结合我国商业银行度量信贷风险存在不足的现状,提出我国商业银行引入成熟的KMV模型来度量信贷风险的必要性,并进一步通过实证分析检验了我国商业银行运用KMV模型度量信贷风险的有效性。在实证检验中,首先,详细介绍了KMV模型的相关理论,重点阐明了KMV模型的求解步骤,以该求解步骤作为后续的实证过程。其次,将选取的来自五个不同行业的五家上市公司的ST股和五家上市公司的绩优股的相关股票交易数据和财务数据带入模型,得出最后的度量指标即违约距离DD,做出样本DD值的直观图。最后,通过分析违约距离DD的直观图,从违约距离经验值、样本股票分类和样本行业分布三方面得出一致的实证结果,即KMV模型度量我国商业银行信贷风险的可行性。由于KMV模型在我国仍处于探索阶段,制约因素很多且运用条件不够成熟,针对这些不足本文从三方面提出我国商业银行运用KMV模型度量信贷风险的对策建议。一是推进科学的信贷风险量化手段,二是创立良好的金融生态环境,三是引入完备的信贷风险人文体系。
【关键词】：商业银行 信贷风险 KMV模型 违约概率
【学位授予单位】：山西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.4
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外文献综述12-17
• 1.2.1 国外文献综述12-14
• 1.2.2 国内文献综述14-17
• 1.2.3 文献述评17
• 1.3 研究思路与方法17-18
• 1.4 主要工作与创新18-19
• 1.5 论文的基本框架19-20
• 2 商业银行信贷风险度量的理论发展脉络20-35
• 2.1 商业银行信贷风险的内涵20
• 2.2 传统的商业银行信贷风险的度量方法20-25
• 2.2.1 专家评级法20-21
• 2.2.2 信用评级法21-24
• 2.2.3 多元判别分析法24-25
• 2.3 现代的商业银行信贷风险度量方法25-34
• 2.3.1 Credit Metrics模型25-27
• 2.3.2 CreditRisk+ 模型27-29
• 2.3.3 Credit Portfolio View模型29-30
• 2.3.4 KMV模型30-32
• 2.3.5 现代的信贷风险度量方法比较32-34
• 2.4 小结34-35
• 3 KMV模型在我国商业银行信贷风险度量中的应用现状35-43
• 3.1 我国商业银行信贷风险度量的实践35-37
• 3.1.1 我国商业银行信贷风险度量的总体现状35
• 3.1.2 我国C商业银行信贷风险度量的通行做法35-37
• 3.2 对我国商业银行信贷风险度量的评价37-39
• 3.2.1 信贷风险度量的相关制度不健全37-38
• 3.2.2 信贷风险度量专家资源缺乏38-39
• 3.2.3 以传统的定性分析方法居多且方法落后39
• 3.3 我国商业银行信贷风险度量应用KMV模型存在的不足39-41
• 3.3.1 金融市场和证券市场不完善40
• 3.3.2 历史信用数据库的建立不连续40-41
• 3.3.3 外部信息不对称问题严重41
• 3.4 小结41-43
• 4 KMV模型对我国商业银行信贷风险度量的实证分析43-60
• 4.1 KMV模型实证原理43-51
• 4.1.1 KMV模型的理论基础43-45
• 4.1.2 KMV模型的前提假设45-46
• 4.1.3 KMV模型的参数设定46-47
• 4.1.4 KMV模型的求解步骤47-51
• 4.2 KMV模型实证过程51-59
• 4.2.1 样本选取51
• 4.2.2 数据选取51-52
• 4.2.3 实证过程52-57
• 4.2.4 实证结论57-59
• 4.3 小结59-60
• 5 我国商业银行运用KMV模型度量信贷风险的对策建议60-64
• 5.1 推进科学的信贷风险量化手段，以创造信贷风险度量的技术条件60-61
• 5.2 创立良好的金融生态环境,以创造信贷风险度量的外部条件61-62
• 5.3 引入完备的信贷风险人文体系，，以创造信贷风险度量的资源条件62-64
• 总结与展望64-66
• 一、总结64
• 二、展望64-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 攻读学位期间发表的学术论文和其他科研情况70-71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨秀云;蒋园园;段珍珍;;KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验[J];财经理论与实践;2016年01期

2 邓凯韶;;商业银行绿色信贷发展研究[J];合作经济与科技;2016年02期

3 黄鹂;安瑞萍;;美国中小型信用评级机构发展经验及对我国的启示[J];征信;2015年12期

4 陈新胜;李广鹏;徐凌;;基于KMV模型的商业银行信贷风险度量研究[J];甘肃科学学报;2014年05期

5 葛小慧;;财务危机预警理论与商业银行信贷风险管理[J];现代商贸工业;2014年14期

6 邹彬;;我国商业银行信用风险度量研究——基于KMV模型的验证分析[J];科技创新导报;2014年02期

7 苏任刚;王炜;贾超群;;基于博弈论和Creditrisk+模型的知识产权质押评估新模式研究[J];河北北方学院学报(自然科学版);2013年04期

8 赵丽敏;;基于Credit Metrics模型的商业银行信贷风险的度量[J];市场论坛;2012年04期

9 王颖;聂广礼;石勇;;基于信用评分模型的我国商业银行客户违约概率研究[J];管理评论;2012年02期

10 周芳;;城市商业银行信贷风险分析[J];青海金融;2011年05期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 李拓;国外商业银行信用评级及限额管理研究[D];中国农业大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 王梦琪;我国商业银行中小企业信贷风险成因分析及对策研究[D];浙江大学;2015年

2 蒋菡;利率市场化下我国上市商业银行信贷风险管理研究[D];安徽大学;2015年

3 屈金金;中国商业银行信贷风险管理研究[D];沈阳师范大学;2015年

4 胡敏;我国商业银行内部风险控制研究[D];财政部财政科学研究所;2013年

5 张成恩;我国商业银行信贷风险度量研究[D];北方工业大学;2008年

6 徐杰;基于VaR原理和Copula理论的我国商业银行信贷风险度量研究[D];西南财经大学;2008年

本文编号：765434