KMV模型的实证研究

论文摘要

信用风险始终是金融机构承担的主要风险之一,而风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点,一个金融机构经营的成败与其对信用风险的度量与管理水平有着密切的联系。如何完善对信用风险的管理,开发适合我国实际的信用风险度量和管理模型,提高我国风险管理水平,是目前金融机构面临的最大挑战之一本文通过对信用风险的理论阐述、基本思路、计算框架到模型的建立,最后经过实证结果的分析来展开研究。首先对信用风险的发展进行阐述,分析信用风险的概念以及特征,并简单介绍我国信用风险传统度量方法；对四种现代度量模型从分析思路到计算过程、从各模型的优缺点以及在我国特有的国情下的适用性进行了系统的分析和对比,从而选择最适合我国国情的风险度量模型。详细分析KMV模型的原理和基本框架,利用Matlab对KMV模型进行求解,使之模块化,从而将计算机语言与经济数学连接起来。然后利用上市公司对本模块进行实证研究,得出KMV模型在我国商业银行信用风险度量的可适用性。实证研究结果表明,本模块能快速准确的对KMV模型进行求解,同时研究结果也表明KMV模型可以用于度量我国上市公司的信用风险。也指出了该模型在我国应用的不足,并提出了相应建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 研究目的及意义
• 1.3 论文组成及创新点
• 第二章 信用风险的发展以及理论综述
• 2.1 信用风险定义
• 2.1.1 传统意义上的信用风险
• 2.1.2 现代意义上的信用风险
• 2.2 信用风险的特点
• 2.3 信用风险的影响因素
• 2.4 国内外信用风险管理的发展
• 2.4.1 国际银行信用风险管理的发展
• 2.4.2 国内银行信用风险管理的发展
• 2.5 信用风险评估方法的发展
• 第三章 现代信用风险度量的几种模型
• 3.1 JP摩根的信用度量术模型（CeditMetrics model）
• 3.1.1 CeditMetrics模型的基本思路
• 3.1.2 信用资产的VaR（Value at Risk）计算
• 3.2 信用风险附加模型（CreditRisk+Model）
• 3.2.1 Credit Risk+模型的基本思路
• 3.2.2 CreditRisk+模型的计算
• 3.3 麦肯锡公司的宏观模拟模型（CPV）（Credit portfolio view）
• 3.3.1 CPV模型的基本思路
• 3.3.2 CPV模型的计算
• 3.4 KMV模型
• 3.5 几种模型的比较分析
• 3.5.1 JP摩根的信用度量术模型（CeditMetrics model）
• 3.5.2 信用风险附加模型（CreditRisk+Model）
• 3.5.3 麦肯锡公司的宏观模拟模型（CPV）（Credit portfol io view）
• 3.5.4 KMV模型
• 3.6 几种模型在我国适用性的分析
• 3.6.1 Credit Risk+模型在我国适用性分析
• 3.6.2 信用风险附加模型（CreditRisk+Model）在我国适用性分析
• 3.6.3 麦肯锡公司的宏观模拟模型（CPV）（Credit portfolio view）在我国适用性分析
• 3.6.4 KMV模型在我国适用性分析
• 第四章 KMV模型的解析及实证分析
• 4.1 KMV模型的理论基础
• 4.1.1 KMV模型的论述及思路
• 4.1.2 布莱克-斯科尔斯期权定价模型（Black Scholes Option PricingModel）
• 4.2 KMV模型的解析及实证分析
• 4.2.1 KMV模型（即EDF）的基本原理
• 4.2.2 KMV模型（EDF）的计算过程
• 4.2.3 程序化求解KMV模型及实证分析
• 第五章 结论及建议
• 5.1 结论
• 5.2 建议
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的的研究成果