【摘 要】
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信用风险已是金融行业最主要的风险形式。它的破坏性、联动性和不确定性已经带来了严重的经济损失,同时对经济体的投资决策和收益产生了重大影响。在我国,完全依靠主观、传统的
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信用风险已是金融行业最主要的风险形式。它的破坏性、联动性和不确定性已经带来了严重的经济损失,同时对经济体的投资决策和收益产生了重大影响。在我国,完全依靠主观、传统的度量和管理信用风险的定性方法和技术,在一定程度上不能有效地对信用风险进行科学的度量和管理,随着经济快速的发展,社会对准确度量和管理信用风险的方法和技术提出了更高的要求。在这样的宏观经济背景下,我国金融业开始引进国际上先进的信用风险管理方法,其中KMV模型的应用最为广泛。但由于我国特殊国情及商业银行自身的经营环境,在引入模型时须结合我国经济运行的实际情况加以修正,使模型得出的结果更精确,以提升商业银行信用风险管理能力。本研究内容分为五章:第一章介绍了研究背景及意义,分类综述了国内外研究的文献,最后构建了论文的框架。第二章对KMV模型的理论架构做了概述,同时对其风险度量的适用性进行了分析。第三章是本研究中最重要的部分,对KMV模型进行修正,由于金融数据常呈现“尖峰厚尾”的特征,因此,研究中将用具有此特征的Levy分布进行修正。第四章选取中国两家上市公司的股票数据和财务数据,对修正后的KMV模型实证分析。最后的部分给出了本文的结论,并就完善我国的商业信用风险管理提出了对策。在模型构建方面,本研究将KMV模型中“企业资产价值呈正态分布”的假设,修正为企业资产价值服从具有“尖峰厚尾”特征的分布,如Levy分布。接着将改进后的KMV模型用于实证分析我国上市公司信用状况。
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