基于KMV模型的商業(yè)銀行信用風險度量及研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在商業(yè)銀行的運作過程中,信用風險是其面臨的最重要的風險之一。中國商業(yè)銀行的信用風險度量和管理水平同國際先進銀行業(yè)相比還存在很大差距,信用風險度量方法和模型的研究仍處于起步階段。因此,根據(jù)中國銀行業(yè)獨特的經營環(huán)境,引進國外先進的信用風險度量方法和模型,再結合中國的實際經濟情況加以修正,在提高中國銀行業(yè)信用風險管理水平方面具有顯著意義。
  本文引進了KMV模型,考慮了上市公司實際經營過程中的資產價值增長率,重點研究了這種修正的KMV

2、模型對中國商業(yè)銀行面臨的信用風險的度量。為了檢驗模型的效果,本文選取56家公司作為研究樣本,其中包括28家ST公司和28家與之行業(yè)相同、資產規(guī)模相近的配對的非ST公司。根據(jù)這些公司的股市數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù),首先計算公司的股權價值和股權波動率,接著運用Matlab軟件求解出了相對應的公司價值和公司價值的波動率,最終計算出56家樣本公司的違約距離。文章利用了ROC曲線對模型的準確性進行了評價,結果顯示識別概率達到了80.4%,表示修正后的KMV

3、模型能夠比較好的衡量兩個樣本組的信用風險水平,證明了運用該模型度量我國商業(yè)銀行的信用風險具有較強的可行性。本文還利用SPSS軟件對上市公司違約距離各參數(shù)的敏感性進行了分析,結果顯示:違約距離受到資產價值波動和資產價值增長率的影響較大,資產價值的波動每增加1%,違約距離減少2.858個百分點,而資產價值增長率每增加1%,違約距離將增加0.703個百分點。
  文章最后對提高中國銀行業(yè)的信用風險管理水平提出了一些建議,并對KMV模型應

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