中国绿色信贷风险的评估与监测——基于新能源汽车产业的视角

发布时间：2024-02-03 03:09

　　KMV模型作为现代金融领域广泛运用于风险测度的一种模型,大量的实证研究表明,其可以较好地反映公司的真实信用状况。考虑到中国金融市场的特点,直接将KMV模型运用于中国金融市场,并不能达到模型的最优效果。因此,我们对KMV模型进行了一定的修正。选取我国2016～2018年共三年间的新能源汽车上市企业的数据,并且以这三年的传统行业作为对比,利用修正的KMV模型对其进行分析。研究结果表明:我国新能源汽车行业与传统行业的信用风险差别不大,甚至在某些时候表现要好于传统行业。因此,商业银行大力开展绿色信贷在一定程度上可以降低商业银行的整体风险,从而对提升银行的盈利表现有一定的促进作用。此外,我们还应注意到新能源汽车行业内部各大子板块的风险存在差异,因此商业银行在开展绿色信贷业务时,需要给予一定的考虑。

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【部分图文】：

图1近年中国汽车销量与增长率

表1近三年国家有关新能源汽车行业的政策发布时间文件名称文件内容2017年《城乡高效配送专项行动计划》文件要求,发展绿色运输,推动货运车辆技术升级,推广应用高效、节能、环保的运输装备,积极推广使用新能源和清洁能源车辆。2018年《关于免征新能源汽车车辆购置税的公告....

图2近年中国新能源汽车销量与增长率

图1近年中国汽车销量与增长率(三)论文结论与创新

图3CAP曲线

为了方便计算违约概率(EDF),我们通常假设公司资产价值的分布满足正态分布,因此我们就可以用违约距离计算出违约概率。(二)数据处理

本文编号：3893611