本文關(guān)鍵詞：基于KMV模型的我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量研究

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【摘要】：眾所周知的美國次貸危機引起了世界巨大的金融危機,各國的金融經(jīng)濟(jì)都受到前所未有的沖擊,而其直接導(dǎo)火索指向了次級房屋信貸業(yè)務(wù)的大量違約,至此,信貸資金違約概率的測度成為各國商業(yè)銀行開始格外重視的環(huán)節(jié),不例外的,我國商業(yè)銀行也必須重視信貸資金違約概率的掌握即信貸風(fēng)險的度量。KMV模型作為成熟的風(fēng)險量化工具,應(yīng)當(dāng)被運用到我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量之中,幫助我國商業(yè)銀行在信貸風(fēng)險既定發(fā)生之前準(zhǔn)確度量信貸風(fēng)險大小,掌握商業(yè)銀行自有資金的安全程度,有效避免損失發(fā)生。本文通過理論分析得出KMV模型在我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量中的適用性,在結(jié)合我國商業(yè)銀行度量信貸風(fēng)險存在不足的現(xiàn)狀,提出我國商業(yè)銀行引入成熟的KMV模型來度量信貸風(fēng)險的必要性,并進(jìn)一步通過實證分析檢驗了我國商業(yè)銀行運用KMV模型度量信貸風(fēng)險的有效性。在實證檢驗中,首先,詳細(xì)介紹了KMV模型的相關(guān)理論,重點闡明了KMV模型的求解步驟,以該求解步驟作為后續(xù)的實證過程。其次,將選取的來自五個不同行業(yè)的五家上市公司的ST股和五家上市公司的績優(yōu)股的相關(guān)股票交易數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)帶入模型,得出最后的度量指標(biāo)即違約距離DD,做出樣本DD值的直觀圖。最后,通過分析違約距離DD的直觀圖,從違約距離經(jīng)驗值、樣本股票分類和樣本行業(yè)分布三方面得出一致的實證結(jié)果,即KMV模型度量我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的可行性。由于KMV模型在我國仍處于探索階段,制約因素很多且運用條件不夠成熟,針對這些不足本文從三方面提出我國商業(yè)銀行運用KMV模型度量信貸風(fēng)險的對策建議。一是推進(jìn)科學(xué)的信貸風(fēng)險量化手段,二是創(chuàng)立良好的金融生態(tài)環(huán)境,三是引入完備的信貸風(fēng)險人文體系。
【關(guān)鍵詞】：商業(yè)銀行 信貸風(fēng)險 KMV模型 違約概率
【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F832.4
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述12-17
• 1.2.1 國外文獻(xiàn)綜述12-14
• 1.2.2 國內(nèi)文獻(xiàn)綜述14-17
• 1.2.3 文獻(xiàn)述評17
• 1.3 研究思路與方法17-18
• 1.4 主要工作與創(chuàng)新18-19
• 1.5 論文的基本框架19-20
• 2 商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量的理論發(fā)展脈絡(luò)20-35
• 2.1 商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的內(nèi)涵20
• 2.2 傳統(tǒng)的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的度量方法20-25
• 2.2.1 專家評級法20-21
• 2.2.2 信用評級法21-24
• 2.2.3 多元判別分析法24-25
• 2.3 現(xiàn)代的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量方法25-34
• 2.3.1 Credit Metrics模型25-27
• 2.3.2 CreditRisk+ 模型27-29
• 2.3.3 Credit Portfolio View模型29-30
• 2.3.4 KMV模型30-32
• 2.3.5 現(xiàn)代的信貸風(fēng)險度量方法比較32-34
• 2.4 小結(jié)34-35
• 3 KMV模型在我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量中的應(yīng)用現(xiàn)狀35-43
• 3.1 我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量的實踐35-37
• 3.1.1 我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量的總體現(xiàn)狀35
• 3.1.2 我國C商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量的通行做法35-37
• 3.2 對我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量的評價37-39
• 3.2.1 信貸風(fēng)險度量的相關(guān)制度不健全37-38
• 3.2.2 信貸風(fēng)險度量專家資源缺乏38-39
• 3.2.3 以傳統(tǒng)的定性分析方法居多且方法落后39
• 3.3 我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量應(yīng)用KMV模型存在的不足39-41
• 3.3.1 金融市場和證券市場不完善40
• 3.3.2 歷史信用數(shù)據(jù)庫的建立不連續(xù)40-41
• 3.3.3 外部信息不對稱問題嚴(yán)重41
• 3.4 小結(jié)41-43
• 4 KMV模型對我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量的實證分析43-60
• 4.1 KMV模型實證原理43-51
• 4.1.1 KMV模型的理論基礎(chǔ)43-45
• 4.1.2 KMV模型的前提假設(shè)45-46
• 4.1.3 KMV模型的參數(shù)設(shè)定46-47
• 4.1.4 KMV模型的求解步驟47-51
• 4.2 KMV模型實證過程51-59
• 4.2.1 樣本選取51
• 4.2.2 數(shù)據(jù)選取51-52
• 4.2.3 實證過程52-57
• 4.2.4 實證結(jié)論57-59
• 4.3 小結(jié)59-60
• 5 我國商業(yè)銀行運用KMV模型度量信貸風(fēng)險的對策建議60-64
• 5.1 推進(jìn)科學(xué)的信貸風(fēng)險量化手段，以創(chuàng)造信貸風(fēng)險度量的技術(shù)條件60-61
• 5.2 創(chuàng)立良好的金融生態(tài)環(huán)境,以創(chuàng)造信貸風(fēng)險度量的外部條件61-62
• 5.3 引入完備的信貸風(fēng)險人文體系，，以創(chuàng)造信貸風(fēng)險度量的資源條件62-64
• 總結(jié)與展望64-66
• 一、總結(jié)64
• 二、展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 致謝69-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和其他科研情況70-71

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本文編號：765434