本文關(guān)鍵詞：“債貸組合”產(chǎn)品及其信用風(fēng)險定價實證探究

  更多相關(guān)文章： 債貸組合 商業(yè)銀行 中小企業(yè) 信用風(fēng)險定價 KMV模型

【摘要】：中小企業(yè)的發(fā)展一直是廣為關(guān)注的一個話題,而發(fā)展又離不開資金。商業(yè)銀行作為中小企業(yè)運(yùn)營的重要支持方,除了繼續(xù)優(yōu)化在貸款方面給予的支持,也在考慮是否有其他方式能更好地為中小企業(yè)提供服務(wù)。近幾年債券市場迅速發(fā)展,13年發(fā)行了第一只具有創(chuàng)新意義的“債貸組合”試點債券,目前該類債券發(fā)展勢頭良好,均是由國開行總體調(diào)控并由其子公司國開證券主承。由于“債貸組合”產(chǎn)品是一種有助企業(yè)發(fā)展并促進(jìn)民生的融資方式,一些商業(yè)銀行目前也在考慮對其中小企業(yè)客戶開發(fā)此類產(chǎn)品,而對于產(chǎn)品的定價自然成為首要考慮的問題�！皞J組合”由債和貸兩部分組成,分開定價。債的定價利差需考慮信用風(fēng)險、利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險、發(fā)行時機(jī)等其他因素,一般通過市場詢價決定,而貸的定價由銀行在考慮收益和成本的情況下給定�！皞J組合”產(chǎn)品的特殊性在于,它的定價并不簡單是債和貸兩者分別定價,而是由銀行作為綜合融資協(xié)調(diào)人,在定價時幫助企業(yè)節(jié)約一定融資成本,同時也給銀行帶來利潤的增長。由于信用風(fēng)險無論對于債還是貸的定價,都占有非常重要的位置,故本文主要對于信用風(fēng)險部分的定價做了實證研究,而對于其他風(fēng)險的定價僅簡單做了理論和模型的綜述。定價模型采用了針對信用風(fēng)險的KMV模型,通過小企業(yè)的信息估計出其預(yù)期違約率EDF,從而對信用風(fēng)險部分進(jìn)行定價。此種定價方法對于債和貸中的信用風(fēng)險部分是通用的。實證數(shù)據(jù)部分來自Wind,其他采用了蘇中地區(qū)某商業(yè)銀行小企業(yè)貸客戶的部分信息。本文的研究結(jié)果認(rèn)為,用KMV模型對于小企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行定價仍存在一定的不精確之處,需進(jìn)一步深入研究。商業(yè)銀行需進(jìn)一步精細(xì)化定價模式,并從著眼于“產(chǎn)品”的經(jīng)營模式轉(zhuǎn)向著眼于“客戶”,根據(jù)客戶的特征和需求提供相適應(yīng)的細(xì)化產(chǎn)品與服務(wù),對“債貸組合”產(chǎn)品采取客戶貢獻(xiàn)度角度的定價方式。同時,本文對信貸人員以及債券發(fā)行人員對企業(yè)信用風(fēng)險進(jìn)行考察時需要注意的事項給出了說明,并對于目前商業(yè)銀行想要發(fā)行“債貸組合”產(chǎn)品需要進(jìn)行的改進(jìn)提出了一點優(yōu)化的建議。
【關(guān)鍵詞】：債貸組合 商業(yè)銀行 中小企業(yè) 信用風(fēng)險定價 KMV模型
【學(xué)位授予單位】：南京大學(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
• Abstract7-11
• 第一章 引言11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究思路及研究方法13-14
• 1.4 本文的創(chuàng)新和不足14-15
• 第二章 “債貸組合”產(chǎn)品風(fēng)險定價理論基礎(chǔ)15-27
• 2.1 信用風(fēng)險15-20
• 2.1.1 信用風(fēng)險相關(guān)研究15-16
• 2.1.2 信用風(fēng)險定價模型16-20
• 2.2 利率風(fēng)險20-24
• 2.2.1 利率風(fēng)險相關(guān)研究20-21
• 2.2.2 利率期限結(jié)構(gòu)模型21-24
• 2.3 流動性風(fēng)險24-26
• 2.3.1 流動性風(fēng)險定義及研究發(fā)端25
• 2.3.2 流動性風(fēng)險對債券定價影響的相關(guān)研究25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 “債貸組合”產(chǎn)品模式及定價27-31
• 3.1 “債貸組合”產(chǎn)品簡介27
• 3.2 “債貸組合”產(chǎn)品定價27-28
• 3.2.1 產(chǎn)品定價目標(biāo)27-28
• 3.2.2 產(chǎn)品定價方法28
• 3.3 “債貸組合”產(chǎn)品優(yōu)勢28-30
• 3.3.1 節(jié)約成本保證收益29
• 3.3.2 客戶關(guān)系維護(hù)29-30
• 3.4 “債貸組合”風(fēng)險管理30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第四章 “債貸”產(chǎn)品信用風(fēng)險定價需要注意的因素31-35
• 4.1 企業(yè)基本情況31
• 4.2 企業(yè)經(jīng)營情況31-32
• 4.2.1 所屬行業(yè)及經(jīng)營范圍31
• 4.2.2 企業(yè)的上下游情況31
• 4.2.3 發(fā)展方向及以往業(yè)績31-32
• 4.2.4 重大事件及政策影響32
• 4.3 企業(yè)財務(wù)情況32-34
• 4.3.1 資產(chǎn)負(fù)債表32-33
• 4.3.2 利潤表33
• 4.3.3 現(xiàn)金流量表33-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 第五章 “債貸組合”產(chǎn)品風(fēng)險定價建模及實證35-44
• 5.1 實證基本思路35-36
• 5.2 KMV模型理論基礎(chǔ)及介紹36-37
• 5.2.1 KMV模型的基本思想36-37
• 5.2.2 KMV模型滿足的假設(shè)條件37
• 5.2.3 KMV模型優(yōu)缺點37
• 5.3 KMV模型推導(dǎo)步驟37-39
• 5.3.1 負(fù)債企業(yè)資產(chǎn)價值及波動率的估計37-38
• 5.3.2 違約點DP及違約距離DD的計算38
• 5.3.3 預(yù)期違約率EDF的估算38-39
• 5.4 本文的研究方法39
• 5.5 KMV模型有效性檢驗39-40
• 5.6 數(shù)據(jù)的處理及實證部分40-43
• 5.6.1 研究對象40
• 5.6.2 數(shù)據(jù)的選取40
• 5.6.3 模型求解40-42
• 5.6.4 實證結(jié)果與不足42-43
• 5.7 本章小結(jié)43-44
• 第六章 “債貸組合”產(chǎn)品定價對商業(yè)銀行的啟發(fā)44-49
• 6.1 部分銀行風(fēng)控內(nèi)評現(xiàn)狀44-45
• 6.1.1 信貸審批流程44
• 6.1.2 內(nèi)評系統(tǒng)簡介44
• 6.1.3 內(nèi)評系統(tǒng)缺陷44-45
• 6.2 信貸管理內(nèi)評改進(jìn)45
• 6.3 建議45-48
• 6.3.1 商業(yè)銀行產(chǎn)品定價的注意事項45-46
• 6.3.2 改革信貸流程進(jìn)行風(fēng)險管控46
• 6.3.3 管理經(jīng)濟(jì)資本46-47
• 6.3.4 優(yōu)化內(nèi)評機(jī)制47
• 6.3.5 準(zhǔn)確的定價機(jī)制47
• 6.3.6 建立量化的有效的壓力測試機(jī)制47
• 6.3.7 將銀行的“產(chǎn)品”視角轉(zhuǎn)向“客戶”視角47-48
• 6.4 本章小結(jié)48-49
• 第七章 結(jié)論與展望49-51
• 7.1 結(jié)論49
• 7.2 不足與展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-57
• 附錄57-59

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 周宏;李國平;林晚發(fā);王園;;企業(yè)債券信用風(fēng)險定價模型評析與進(jìn)展[J];管理科學(xué)學(xué)報;2015年08期

2 史茲國;牟星;方先明;;基于風(fēng)險的債券定價評述[J];河海大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2014年02期

3 周宏;林晚發(fā);李國平;王海妹;;信息不對稱與企業(yè)債券信用風(fēng)險估價——基于2008-2011年中國企業(yè)債券數(shù)據(jù)[J];會計研究;2012年12期

4 高強(qiáng);鄒恒甫;;企業(yè)債券與公司債券的信息有效性實證研究[J];金融研究;2010年07期

5 涂永紅,李向科;商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)定價策略綜合模型探討[J];國際金融研究;2004年02期

6 李丙泉;利率市場化下的商業(yè)銀行貸款定價管理[J];濟(jì)南金融;2002年09期

7 張有義;美國商業(yè)銀行的客戶經(jīng)理制度[J];新金融;2001年03期

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本文編號：931468