發(fā)布時(shí)間：2019-08-08 16:16

【摘要】：信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行中最為傳統(tǒng)的一類風(fēng)險(xiǎn)。近幾年金融全球化不斷加劇，信用衍生產(chǎn)品大量涌現(xiàn)，銀行的經(jīng)營(yíng)范圍也不斷擴(kuò)展，因此銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)也在不斷加大。目前信用風(fēng)險(xiǎn)管理逐步成為銀行經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中最為重要的內(nèi)容。信用風(fēng)險(xiǎn)管理中較為有效方法是使用信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，目前被廣泛關(guān)注的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型有基會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的Z評(píng)分模型和基于股票價(jià)格的KMV模型。這兩種模型雖然在預(yù)測(cè)借款企業(yè)違約概率方面起著至關(guān)重要的作用，但是由于其所依賴的數(shù)據(jù)來(lái)源不同，導(dǎo)致兩者分別適用于不同的范圍。分位數(shù)回歸依據(jù)因變量的不同條件分位數(shù)對(duì)自變量進(jìn)行回歸，它描述的是研究對(duì)象在不同分位數(shù)的分布，而不同分位數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)量也不同，這就顯示了同一種的影響因素對(duì)處在不同分位水平的研究對(duì)象的影響作用也大小不同。特別對(duì)于分析具有厚尾分布特征的金融數(shù)據(jù)方面，分位數(shù)回歸方法往往能夠提供更為準(zhǔn)確詳細(xì)的信息。 本文將分位數(shù)回歸模型應(yīng)用于信用風(fēng)險(xiǎn)模型研究之中,通過(guò)分位數(shù)回歸模型構(gòu)建了一個(gè)用Z值和DD值預(yù)測(cè)違約概率的模型，旨在通過(guò)分位數(shù)回歸方法對(duì)所構(gòu)建的模型進(jìn)行回歸分析，以此判斷Z值和DD值在不同分位數(shù)情況下對(duì)違約概率的影響，進(jìn)而驗(yàn)證Z評(píng)分模型和KMV模型對(duì)不同信用質(zhì)量上市公司的違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)效果。隨后本文選取了40家上市公司的數(shù)據(jù)對(duì)所構(gòu)建的模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明處于高分位水平的違約概率與DD值相關(guān)性強(qiáng)，與Z值相關(guān)性弱；處于低分位水平的違約概率與Z值的相關(guān)性高，與DD值的相關(guān)性低。這就說(shuō)明Z評(píng)分模型預(yù)測(cè)信用質(zhì)量較好的企業(yè)時(shí)準(zhǔn)確性較高，相反KMV模型在預(yù)測(cè)低信用質(zhì)量的企業(yè)時(shí)準(zhǔn)確性較高。因此在預(yù)測(cè)交易對(duì)手的違約風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以相應(yīng)的考慮該公司的信用質(zhì)量，，選擇適合的模型，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)違約風(fēng)險(xiǎn)。
【學(xué)位授予單位】：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F830.42;F224

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本文編號(hào)：2524463