商业银行基于KMV模型的信用风险计量研究

论文摘要

信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一。在我国，商业银行所面临的信用风险问题犹为突出。如何尽快提高信用风险管理水平已经成为我国商业银行面临的最为紧迫的课题。我国商业银行在信用风险管理方面，最为薄弱的环节就是利用模型进行量化管理。本文以现代信用风险管理模型为主线，致力于KMV从量化分析角度对我国商业银行信用风险管理进行一定应用研究，根据我国资本市场的特点，修正KMV模型的相关参数，使用上市公司在某国有商业银行贷款不良率替代其违约率，并在KMV模型的基础之上对我国上市公司的信用风险状况进行了实证分析，拟合出贷款不良率与违约距离的函数关系。文章最后对如何提高我国商业银行信用风险量化管理水平提出了建议。本文共分为六个部分：第一部分是绪论，主要阐述了本文的选题来源、选题背景、研究目的、文献综述及本文的结构、主要内容和研究方法。第二部分对信用风险管理作理论上的概述。第三部分是通过对传统信用计量模型的比较和现代信用风险模型比较旨在引入KMV模型的思想。第四部分则是利用上市公司的财务以及市场信息构建适合我国上市公司股权特殊性的信用风险度量模型。第五部分对改进后的KMV模型实证分析，采用建设银行235家贷款客户的不良率来替代上市公司的违约率，建立违约距离与不良率的函数关系。第六部分为本文的主要结论及未来研究的拓展建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出及研究意义
• 1.1.1 问题的提出
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 我国研究现状
• 第二章 信用风险管理概述
• 2.1 信用风险概念界定
• 2.2 信用风险的特点
• 2.3 信用风险管理
• 2.3.1 信用风险识别
• 2.3.2 信用风险的度量
• 2.3.3 信用风险控制
• 2.4 信用风险管理的新发展
• 第三章 信用风险计量模型
• 3.1 传统的信用风险计量模型
• 3.1.1 专家方法
• 3.1.2 评级方法
• 3.1.3 信用评分方法
• 3.1.4 神经网络分析法
• 3.2 现代信用风险计量模型
• 3.2.1 CreditMetrics模型
• 3.2.2 CreditRisk+模型
• 3.2.3 CreditPortfolioView模型
• 3.3 现代信用风险计量模型的比较
• 第四章 KMV模型的理论框架及其应用研究
• 4.1 KMV模型理论的基本框架及其评判
• 4.1.1 理论基础
• 4.1.Z KMV模型基本内容
• 4.1.3 KMV模型的评价
• 4.2 KMV模型在我国的应用研究
• 第五章 KMV模型在我国的实证研究
• 5.1 样本选取
• 5.2 参数的确定
• 5.3 实证过程与结果
• 5.3.1 实证过程
• 5.3.2 实证结果
• 5.3.3 实证结果分析
• 5.4 政策建议
• 第六章 结束语
• 6.1 研究成果
• 6.2 研究局限性
• 6.3 后续研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附件一:样本财务数据
• 附件二:样本计算结果