商业银行信用风险管理的KMV模型及其修正

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商业银行在其经营活动中,信用风险是最重要的风险之一,对信用风险的准确度量和有效管理,有利于商业银行经营的安全,也有利于金融体系整体的稳定和国民经济的持续健康发展。在金融全球化的新形势下,我国银行业逐渐开放,各种金融衍生工具开始涌入我国金融市场,金融机构面临的信用风险也日趋复杂化和多样化。而现阶段我国商业银行在信用风险度量与管理上的理念和技术与国际先进水平还存在很大差距,对信用风险度量方法及模型的研究还处在起步阶段。因此我国商业银行须借鉴国际上先进的信用风险管理方法和经验,强化信用风险管理。同时由于我国商业银行自身的经营环境,在引入国外先进信用风险度量方法模型时须结合我国经济运行的实际情况加以修正,开发适用的信用风险度量模型以提升商业银行信用风险管理能力。本文以我国商业银行信用风险度量和管理问题为研究方向展开论述。前两章说明了选题的意义、具体研究内容和商业银行信用风险的涵义等内容,着重在对国内外关于商业银行信用风险度量和管理的文献进行综述、对现代信用风险度量方法进行比较分析的基础上,得出在新巴塞尔协议的指导框架下,我国商业银行可以考虑将KMV模型加入到其信用风险度量模型的研究范围内。本文第三章在借鉴既有文献的基础上,结合我国经济的具体发展状况,针对股权市场波动率、违约点、公司股权市场价值和资产价值年增长率四个参数对KMV模型进行了修正。第四章在修正后的KMV模型的基础上,选取了172家上市公司2009年的各项数据,估算了这些样本公司的股权市场价值VE、股权价值波动率σE等输入参数,接着通过Matlab软件输出KMV模型中上市公司信用风险的衡量指标即公司资产价值及其波动率σA、违约距离DD值和理论上的预期违约率EDF值。在对ST公司和配对的非ST公司的违约距离进行对比分析和统计分析后,得出结论即修正的KMV模型输出的违约距离能有效地识别出样本公司信用风险存在的差异。最后利用信用评分绩效度量ROC法对修正的KMV模型做出了绩效评估,结果显示修正的KMV模型整体上有较好的绩效,ST公司和非ST公司被正确预测的概率达到了71%,基本上能够较好地识别出了两样本组公司之间信用风险的差别,同时证实了KMV模型作为我国商业银行信用风险度量模型具有相当的可行性。文章最后针对KMV模型在我国应用过程中可能面临的问题提出了建议和改进方案,其中最重要的就是要尽快建立全面统一的违约数据库,以此构建我国违约距离和预期违约率的映射关系,同时还需加强我国证券市场的有效性建设,加强KMV模型的理论研究和利用,稳步推进新资本协议在我国的实施,加快信用风险管理人才队伍的建设。这样才能确保KMV模型在我国商业银行信用风险度量管理工作中的应用前景。
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