本文關(guān)鍵詞：中國(guó)上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)分析及比較——基于KMV模型及面板數(shù)據(jù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一,運(yùn)用恰當(dāng)?shù)哪Ｐ蛯?duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)估及管理具有非常重要的意義。在諸多模型中,KMV模型被視為一種較為成熟的信用風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估技術(shù),該動(dòng)態(tài)模型不僅可以依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,還具有一定的前瞻性。筆者選取了2010—2015年間我國(guó)16家上市商業(yè)銀行作為樣本,運(yùn)用KMV模型計(jì)算出每個(gè)商業(yè)銀行的違約距離,隨后通過面板數(shù)據(jù)對(duì)于影響違約距離的主要因素進(jìn)行了回歸分析。結(jié)果表明,國(guó)有銀行相對(duì)于非國(guó)有銀行而言其信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低,而商業(yè)銀行的總不良貸款率、貸存比以及資產(chǎn)規(guī)模對(duì)于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)有著較為顯著的影響。因此,我們需要重點(diǎn)關(guān)注國(guó)有銀行之外的其他銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)問題,切實(shí)提高非國(guó)有銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力;同時(shí)也需要控制其不良貸款率的高低,降低其對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的不良影響。
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué);中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)金融發(fā)展研究院;
【關(guān)鍵詞】： 商業(yè)銀行 信用風(fēng)險(xiǎn) KMV模型 違約距離
【分類號(hào)】：F832.33
【正文快照】： 一、引言商業(yè)銀行在金融行業(yè)內(nèi)一直扮演著重要的角色,信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一。相對(duì)于外資銀行,我國(guó)商業(yè)銀行一直以來(lái)都面臨著較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。以總不良貸款率為例,2015年年末外資銀行的平均值只有0.33%,而我國(guó)五大行的平均值卻高達(dá)1.48%。隨著近年來(lái)我國(guó)金融

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1 劉呂科;;模型風(fēng)險(xiǎn)及其控制研究[J];農(nóng)村金融研究;2012年04期

2 保羅·克魯格曼;論新一代危機(jī)模型[J];國(guó)際金融研究;2001年10期

3 潘珍珍;;浙江省金融發(fā)展和對(duì)外貿(mào)易關(guān)系研究——基于VAR模型分析[J];經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊;2011年13期

4 陳沙;世界經(jīng)濟(jì)模型分析和中國(guó)經(jīng)濟(jì)[J];世界經(jīng)濟(jì);1991年06期

5 張士濤;;基于VAR模型分析我國(guó)工業(yè)化與金融發(fā)展的關(guān)系[J];經(jīng)濟(jì)論壇;2010年01期

6 周贊文;;蒙代爾-弗萊明模型在發(fā)展中大國(guó)的適用與延伸[J];開放導(dǎo)報(bào);2008年05期

7 王子劍;王敏;;基于VAR模型分析日元匯率預(yù)期的就業(yè)傳遞效應(yīng)[J];商業(yè)時(shí)代;2008年36期

8 楊成貴;;理論印證角度:中國(guó)貨幣速度實(shí)證分析[J];現(xiàn)代物業(yè)(中旬刊);2010年06期

9 辛德軍;;FDI對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的VAR模型分析——基于山東省的實(shí)證研究[J];山東青年政治學(xué)院學(xué)報(bào);2013年03期

10 吳建偉;關(guān)于證券投資風(fēng)險(xiǎn)的表述及相關(guān)模型分析[J];經(jīng)濟(jì)論壇;2001年24期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 高林;劉喜梅;;多模型中權(quán)值確定的新方法及其應(yīng)用[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第二分冊(cè)）[C];2009年

2 潘潔;周宗放;;全流通下KMV模型中的違約點(diǎn)修正及實(shí)證研究[A];中國(guó)企業(yè)運(yùn)籌學(xué)[C];2009年

3 李猛;;結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中公共支出政策效果的金融CGE模型分析[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第10卷）[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 宋澤芳;基于投資者情緒效應(yīng)的均值—方差關(guān)系模型研究[D];廣州大學(xué);2016年

2 閆彬彬;符號(hào)約束的TVP-VAR模型及我國(guó)信貸供求沖擊的研究[D];華中科技大學(xué);2013年

3 羅毅丹;靈活的非線性時(shí)間序列模型及應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2010年

4 張運(yùn)鵬;基于GARCH模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究[D];吉林大學(xué);2009年

5 么向華;商業(yè)銀行貸款定價(jià)的簡(jiǎn)化型模型研究[D];天津大學(xué);2007年

6 孫小麗;基于KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

7 仝冰;貨幣、利率與資產(chǎn)價(jià)格[D];北京大學(xué);2010年

8 葛靜;CDO產(chǎn)品定價(jià)模型的比較研究[D];華中科技大學(xué);2014年

9 李松華;基于DSGE模型的中國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制研究[D];華中科技大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 蘇冰;基于PCA-SVM模型的量化擇時(shí)研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

2 于海恒;基于GARCH模型的股市波動(dòng)性分析與風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量[D];吉林大學(xué);2015年

3 王玉榮;我國(guó)商業(yè)銀行分支行高管領(lǐng)導(dǎo)力模型[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

4 陸勝斌;GARCH模型族與SV模型的選擇與比較[D];南京大學(xué);2016年

5 山麗;對(duì)金融資產(chǎn)預(yù)期減值模型的研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2013年

6 張靖宇;基于AR-TAR-GARCH模型應(yīng)用研究[D];海南師范大學(xué);2012年

7 王以明;不同分布下收益率波動(dòng)模型的比較[D];華東師范大學(xué);2009年

8 程婧;一類風(fēng)險(xiǎn)模型下利率衍生品定價(jià)的反問題[D];吉林大學(xué);2009年

9 杜春娟;幾類相依風(fēng)險(xiǎn)模型的研究[D];中南大學(xué);2007年

10 孫希鋒;我國(guó)利率決定模型的實(shí)證研究[D];暨南大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：中國(guó)上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)分析及比較——基于KMV模型及面板數(shù)據(jù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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