本文關鍵詞：基于修正KMV模型的我國上市公司信用風險度量研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信用風險是銀行風險管理的核心內容之一,它的有效管理在維護銀行體系的穩(wěn)健運行、提高金融資源的配置效率、更好的服務于實體經濟等方面發(fā)揮著巨大的作用。2008年美國次級債務危機的爆發(fā)對信用風險管理提出了更高的監(jiān)管標準和要求,量化的信用風險管理將會在預測公司違約、防控行業(yè)風險和系統(tǒng)性風險等方面發(fā)揮重要的作用。根據(jù)2014年社會融資規(guī)模存量統(tǒng)計數(shù)據(jù),我國實體經濟貸款余額為81.43萬億元,同比增長13.6%。由此可知,商業(yè)銀行的公司信貸規(guī)模是非常龐大的,增速也較快。然而,現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行的公司信用風險評估方法主要采用“五級分類法”、“專家法”。這些傳統(tǒng)的風險度量方法監(jiān)測滯后,而且主觀性較強,定性的成分較大,在指標的選取和權重設置方面還存在一定的問題,不能精準地度量公司的償債能力和違約概率。因此,商業(yè)銀行公司信用風險度量研究是個非常重要且緊迫的課題,研究利用高級計量模型來進行信用風險度量具有較高的理論和現(xiàn)實意義。本文首先回顧了商業(yè)銀行信用風險測量方法的歷史變遷,并重點分析比較了現(xiàn)代風險度量方法的優(yōu)缺點以及推廣使用的條件,發(fā)現(xiàn)KMV模型是比較適宜我國應用的高級計量模型。隨后闡述了KMV構建的基本步驟,并提出對關鍵參數(shù)違約點進行修正,進而運用修正后的KMV模型來度量我國商業(yè)銀行公司信用風險。最后對本文進行總結,并提出政策建議。全文具體分為五章：第一章是緒論,闡述了文章的選題背景及意義、國內外研究現(xiàn)狀、研究思路和研究內容、本文的創(chuàng)新與不足。第二章是信用風險及其度量方法,首先,界定信用風險的概念；其次,詳細介紹了傳統(tǒng)的信用風險度量方法和現(xiàn)如今國際上比較流行四種信用風險度量方法；最后,通過定性比較這四種現(xiàn)代風險度量方法的優(yōu)缺點以及推廣使用的條件,發(fā)現(xiàn)KMV模型是比較適宜我國應用的高級計量模型。第三章是KMV模型及其修正,本章首先對穆迪公司開發(fā)的KMV模型進行了簡要的介紹；其次,考慮到我國資本市場的市場化程度并不高,本文提出對KMV模型的關鍵參數(shù)違約點進行修正；最后,使用國內2009年到2014年6月期間首次被標記為*ST的116家公司樣本數(shù)據(jù)進行最小二乘估計,得出適合我國的違約點計算公式應該是短期負債加上0.59倍的長期負債。第四章是基于修正的KMV模型的實證分析,運用修正后的KMV模型來度量商業(yè)銀行公司信用風險,實證結果顯示修正后的模型能夠較好地測度ST企業(yè)和非ST企業(yè)的違約距離和預期違約概率。第五章是結論和建議,本章歸納了文章的主要結論,同時提出了提升銀行信用風險度量水平的政策建議：加強公司歷史信用數(shù)據(jù)的收集,建立違約數(shù)據(jù)庫；積極推進內部評級體系建設；加快KMV模型的修正及運用；重視現(xiàn)代信用風險管理人才的培養(yǎng)。
【關鍵詞】：信用風險 KMV模型 違約點 預期違約概率
【學位授予單位】：江西財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F272.3;F832.51
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 研究背景和意義11
• 1.2 文獻綜述11-14
• 1.2.1 國外文獻綜述11-13
• 1.2.2 國內文獻綜述13-14
• 1.3 研究思路與內容14-15
• 1.3.1 研究思路14-15
• 1.3.2 研究內容15
• 1.4 創(chuàng)新與不足15-16
• 2 信用風險及其度量方法16-28
• 2.1 信用風險的界定16
• 2.2 信用風險的度量方法16-24
• 2.2.1 傳統(tǒng)信用風險度量方法16-18
• 2.2.2 現(xiàn)代信用風險度量方法18-24
• 2.3 現(xiàn)代信用風險度量方法的比較及在我國的適應性分析24-27
• 2.3.1 現(xiàn)代信用風險度量方法的定性比較24-26
• 2.3.2 現(xiàn)代信用風險度量方法在我國的適應性分析26-27
• 2.4 本章小結27-28
• 3 KMV模型及其修正28-36
• 3.1 KMV模型的基本參數(shù)28-30
• 3.1.1 無風險收益率28
• 3.1.2 時間參數(shù)28
• 3.1.3 股權市場價值28
• 3.1.4 股權市場價值的波動率28-30
• 3.1.5 資產預期增長率30
• 3.1.6 違約點30
• 3.2 KMV模型構建的基本步驟30-32
• 3.2.1 資產價值及其波動率的計算30-31
• 3.2.2 違約距離的計算31
• 3.2.3 預期違約概率的計算31-32
• 3.3 KMV模型的修正32-36
• 3.3.1 違約點修正的原因分析32-33
• 3.3.2 違約點修正的OLS估計33-36
• 4 基于修正的KMV模型的實證分析36-50
• 4.1 數(shù)據(jù)來源與樣本選取36-37
• 4.2 實證計算過程37-48
• 4.2.1 無風險利率的選取37
• 4.2.2 股權價值的計算37-38
• 4.2.3 股權價值波動率的計算38-44
• 4.2.4 資產預期增長率的計算44-45
• 4.2.5 違約點的的計算45-46
• 4.2.6 資產價值及其波動率的計算46
• 4.2.7 違約距離的計算46-47
• 4.2.8 預期違約概率的計算47-48
• 4.3 實證結果分析48-50
• 5 結論和建議50-53
• 5.1 研究結論50
• 5.2 提升銀行信用風險度量水平的政策建議50-53
• 5.2.1 加強公司歷史信用數(shù)據(jù)的收集,建立違約數(shù)據(jù)庫51
• 5.2.2 積極推進內部評級體系建設51-52
• 5.2.3 加快KMV模型的修正及運用52
• 5.2.4 重視現(xiàn)代信用風險管理人才的培養(yǎng)52-53
• 參考文獻53-57
• 附錄57-58
• 致謝58

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本文編號：320892