一直以來,商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)發(fā)展過程中,信用風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)屬其最重要的風(fēng)險(xiǎn)之一,那么對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確測(cè)算和有效經(jīng)管,將非常有益于商業(yè)銀行安全、穩(wěn)定發(fā)展,也有益于整個(gè)金融市場(chǎng)的穩(wěn)固和國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量與經(jīng)管的技術(shù)和理念已不能滿足當(dāng)今市場(chǎng)發(fā)生的新問題,也不能滿足經(jīng)營(yíng)主體對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)測(cè)量和有效防范的需求。因此我國商業(yè)銀行須在借鑒國外先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,結(jié)合我國行業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境,在引入國外信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量模型時(shí)須進(jìn)行修正,以適用于準(zhǔn)確量化我國商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn),不斷提高商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的能力。本文以我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量和評(píng)價(jià)問題為研究方向來展開論述。前兩章說明了選題的意義、具體研究?jī)?nèi)容和商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的涵義等內(nèi)容,著重在對(duì)國內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量和評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述、對(duì)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上,得出在新巴塞爾協(xié)議的指導(dǎo)框架下,我國商業(yè)銀行可以考慮將KMV模型加入到其信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的研究范圍內(nèi)。本文第三章在借鑒已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合我國行業(yè)自身發(fā)展?fàn)顩r,針對(duì)公司股權(quán)價(jià)值、違約點(diǎn)、資產(chǎn)價(jià)值增長(zhǎng)率三個(gè)參數(shù)進(jìn)行修正。第四章運(yùn)用修正的模型對(duì)選取... 

【文章來源】：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

預(yù)期違約率原理圖

5 126 9.191 13.615 1.213 1.919 125.5196 53 2.008 1.127 0.155 0.198 5.774總數(shù) 1378 11.144 39.228 1.057 0.198 529.441DD2 1 40 4.152 1.362 0.215 0.233 7.3902 914 3.961 5.901 0.195 1.197 140.0713 87 5.866 4.644 0.498 1.170 27.3414 158 6.280 9.632 0.766 1.473 94.9405 126 10.101 15.583 1.388 1.940 142.5976 53 4.385 3.574 0.491 1.640 23.492總數(shù) 1378 4.931 7.807 0.210 0.233 142.597DD3 1 40 4.212 1.414 0.224 0.104 7.6812 914 4.030 6.197 0.205 1.197 149.2813 87 6.075 4.941 0.529 1.126 28.8664 158 6.459 10.204 0.812 1.471 98.9245 126 10.999 17.469 1.556 1.961 158.9236 53 4.446 3.62 0.497 1.640 23.491總數(shù) 1378 5.097 8.448 0.228 0.104 158.923其分布圖如下所示：

圖 4.2 各組均值標(biāo)準(zhǔn)差的誤差線由輸出結(jié)果可以看出：樣本中分組變量編號(hào)為 1 的組即農(nóng)林牧漁業(yè)上市公司共有 40 個(gè)樣本，其不同違約點(diǎn)計(jì)算出的違約距離的均值分別為 4.091、4.152、4.212，標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.314、1.362、1.414，均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為 0.208、0.215、0.224。樣本中分組變量編號(hào)為 2 的組即制造業(yè)上市公司共有 914 個(gè)樣本，其不同違約點(diǎn)計(jì)算出的違約距離的均值分別為 3.892、3.961、4.03，標(biāo)準(zhǔn)差分別為 5.6255.901、6.197，均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為 0.186、0.195、0.205。樣本中分組變量編號(hào)為 3 的組即建筑業(yè)上市公司共有 87 個(gè)樣本，其不同違約點(diǎn)計(jì)算出的違約距離的均值分別為 5.566、5.866、6.075，標(biāo)準(zhǔn)差分別為 8.6354.644、4.941，均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為 0.256、0.498、0.529。樣本中分組變量編號(hào)為 4 的組即批發(fā)零售業(yè)上市公司共有 158 個(gè)樣本，其不同違約點(diǎn)計(jì)算出的違約距離的均值分別為 6.097、6.280、6.459，標(biāo)準(zhǔn)差分別為9.020、9.632、10.204，均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為 0.718、0.766、0.812。樣本中分組變量編號(hào)為 5 的組即房地產(chǎn)業(yè)上市公司共有 126 個(gè)樣本，其不同

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3269511