中国上市商业银行信用风险分析及比较——基于KMV模型及面板数据
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【摘要】:信用风险是商业银行面临的主要风险之一,运用恰当的模型对商业银行信用风险进行有效评估及管理具有非常重要的意义。在诸多模型中,KMV模型被视为一种较为成熟的信用风险量化评估技术,该动态模型不仅可以依据历史数据进行调整,还具有一定的前瞻性。笔者选取了2010—2015年间我国16家上市商业银行作为样本,运用KMV模型计算出每个商业银行的违约距离,随后通过面板数据对于影响违约距离的主要因素进行了回归分析。结果表明,国有银行相对于非国有银行而言其信用风险相对较低,而商业银行的总不良贷款率、贷存比以及资产规模对于商业银行的信用风险有着较为显著的影响。因此,我们需要重点关注国有银行之外的其他银行的信用风险问题,切实提高非国有银行信用风险管理能力;同时也需要控制其不良贷款率的高低,降低其对信用风险的不良影响。
【作者单位】: 中央财经大学;中央财经大学中国金融发展研究院;
【关键词】: 商业银行 信用风险 KMV模型 违约距离
【分类号】:F832.33
【正文快照】: 一、引言商业银行在金融行业内一直扮演着重要的角色,信用风险是商业银行所面临的主要风险之一。相对于外资银行,我国商业银行一直以来都面临着较高的信用风险。以总不良贷款率为例,2015年年末外资银行的平均值只有0.33%,而我国五大行的平均值却高达1.48%。随着近年来我国金融
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,本文编号:456416
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