基于KMV模型的商业银行信用风险管理研究

论文摘要

2007年美国爆发次贷危机并殃及整个金融系统进而引发全球金融海啸,给全球经济带来重创,此次全球金融危机的爆发与银行业信用风险管理失当不无关系。信用风险一直以来都是金融机构面临的主要风险之一,信用风险度量和管理水平的高低与金融机构经营成败有着密切的联系。随着经济全球化和我国金融业对外开放程度的加深,如何完善我国银行业对信用风险的管理,开发适合我国实际情况的信用风险度量和管理模型,提高我国金融行业管理信用风险的整体水平,是一个很具研究意义的课题。本文以商业银行信用风险管理研究为出发点,通过对当前国外主流信用风险管理模型的研究,寻找适合我国实际情况的信用风险度量模型,并运用模型对我国上市公司进行实证研究,以验证模型在我国的适用性,并对模型在我国的运用和发展提出相关建议,以提高我国金融机构对信用风险的管理水平。什么是信用风险?它与市场风险、流动性风险相比有哪些特征?引发信用风险的的成因又有哪些?信用风险有哪些处理方法?目前国外主流的信用风险度量模型有哪些?哪种信用风险度量模型更适合我国金融机构对信用风险管理的需要?如何更好地管理信用风险?带着这些问题,作者开始了论文的撰写。论文共分为五章第一章为本文的绪论。第一节为论文的选题背景及研究意义。伴随着银行业的快速发展,世界各地频繁爆发金融危机,危机的爆发使得人们开始重新关注商业银行信用风险管理,而风险管理也逐渐成为我国银行业经营管理中的焦点。本章第二节为选题的国内外研究现状。第三节为研究思路与方法。第四节为创新与不足。第二章对信用风险管理的发展状况进行了详细介绍。第一节界定了信用风险的概念、介绍了信用风险的特征、分析了信用风险的成因以及处理办法。第二节重点介绍了目前国外主流的四种信用风险度量模型：Credit Metrics模型、KMV模型、Credit Risk+模型和Credit Portfolio View模型。第三节在前面对四种信用风险度量模型的优缺点分析的基础上,做出进一步的比较,得出KMV模型在我国较为适用的结论,为下面章节深入研究KMV模型提供了理论依据。第三章基于KMV模型的信用风险管理。第一节介绍了期权及Black-Scholes期权定价公式,利用贷款和期权之间的联系,即银行放出一笔贷款,它的收益相当于以借款公司的资产为标的卖出了一份看跌期权,从而在公司违约、资产价值、公司债务三者之间建立了关系。第二节描述了KMV模型的基本框架,包括应用模型的6个假设,公司资产价值、波动率、违约距离的计算原理和方法以及预期违约率的经验算法和理论算法。第三节详细介绍了KMV模型的优缺点,其优点包括具有较强的理论基础和前瞻性,是一种动态模型,可以依据最新数据来更新结果,但也存在假设不一定成立、适用范围受限制等缺点。第四章KMV模型对我国上市公司的实证研究。本章从钢铁、汽车制造、酒店旅游、房地产、食品行业、纺织行业、电力行业、煤炭行业、水泥行业、有色金属这十大行业里分别选择一只绩优股和一只ST股,为了增强可比性并更好地考察所选取公司的信用风险差异,所选择的配对股票是在同一个证券交易所上市、属于同一个行业而且总资产规模相近的股票。通过对20只样本股票的数据处理,计算出每只股票的资产价值、波动率、负债等值,进而得出每个公司的违约距离。实证结果显示绩优股的违约距离整体上要大于ST股的违约距离,这与常理上的绩优股的信用状况要好于ST股是一致的,从而说明了KMV模型在一定程度上能较好地预测我国上市公司信用状况。第五章结论和建议。KMV模型利用上市公司的财务数据,计算得到上市公司的违约距离,通过比较违约距离的大小,能够在一定程度上判断公司的信用状况的好坏。为了更进一步地运用和发展KMV模型,使其更加符合我国的实际,本章对运用和发展KMV模型提出了三点建议：一是收集违约数据并建立数据库,为更好地运用和发展KMV模型奠定基础,二是构建一套更加符合我国实情的违约点计算方法,三是加强KMV模型的理论研究、开发和利用。本文的创新之处。首先对信用风险做了更为精确的定义,从经济学的视角对信用风险的成因进行了分析,并研究和比较了目前国外主流的四种风险度量模型,在此基础上选择适合我国实际情况的KMV模型,并利用我国证券市场上的实际数据进行实证研究,通过分析实证结果,为我国运用和发展信用风险管理模型提出一些建议。本文主要的观点。随着经济的全球化和我国资本市场对外开放的进一步加深,传统的信用风险管理方法已不能很好地满足我国商业银行对信用风险管理的需求,而当前国外主流的信用风险管理方法已被证实能够有效地管理信用风险,这为我国借鉴国外先进的风险管理方法并提高我国风险管理水平提供了可能。考虑到各国国情的差异,我们在借鉴国外信用风险管理方法的同时,应结合我国具体实情,做出某些修正和改变,以便能更好地满足我国对信用风险管理的需要。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1. 绪论
• 1.1 研究背景及研究意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 选题的国内外研究的现状
• 1.3 研究思路与方法
• 1.4 创新与不足
• 2. 信用风险管理的发展状况
• 2.1 信用风险理论综述
• 2.1.1 信用风险的概念
• 2.1.2 信用风险的特征
• 2.1.3 信用风险的成因
• 2.1.4 信用风险的处理方法
• 2.2 信用风险度量模型
• 2.2.1 信用度量制方法Credit Metrics模型
• 2.2.2 信用监控模型KMV
• 2.2.3 CSFP的信用风险附加模型Credit Risk+模型
• 2.2.4 信贷组合审查系统（Credit Portfolio View System）
• 2.3 信用风险度量模型的比较
• 3. 基于KMV模型的信用风险管理
• 3.1 KMV模型的理论基础
• 3.1.1 期权及Black-Scholes期权定价公式
• 3.1.2 贷款与期权的联系
• 3.2 KMV模型的基本框架
• 3.2.1 KMV模型的假设
• 3.2.2 KMV模型的计算原理
• 3.3 KMV模型的优缺点分析
• 4. KMV模型的实证研究
• 4.1 研究背景和基本假定
• 4.2 样本的选择
• 4.3 数据计算
• 4.4 实证结果
• 5. 结论与建议
• 参考文献
• 后记
• 致谢
• 读研期间科研成果