KMV模型在我國商業(yè)銀行信用風險管理中的應(yīng)用研究——以制造業(yè)上市公司為例.pdf

1、從西方發(fā)達國家的金融體系發(fā)展歷史來看，信用風險已然成為了制約商業(yè)銀行發(fā)展的重要因素，因此，加強商業(yè)銀行信用風險管理，也是當今值得重視的問題。從我國的金融市場來看，商業(yè)銀行作為其中的主力軍，雖然發(fā)展迅速，但在面臨外資銀行和其他金融機構(gòu)的巨大競爭壓力下，還是呈現(xiàn)出不良貸款額和不良貸款率雙升的不利狀態(tài)，暴露出了極大的信用風險管理方面的問題。因此，我國商業(yè)銀行應(yīng)該如何合理有效的控制信用風險的發(fā)生，也成為了目前商業(yè)銀行亟需解決的問題。
　　

2、本文首先對商業(yè)銀行信用風險的定義及其相關(guān)性問題進行了分析，并對傳統(tǒng)信用風險度量工具和現(xiàn)代信用風險管理工具的優(yōu)點和不足進行了比對分析，發(fā)現(xiàn)KMV模型因為數(shù)據(jù)容易獲取以及對財務(wù)報表依賴較少的優(yōu)勢比較符合我國商業(yè)銀行對上市公司進行信用風險度量分析的要求，因此，本文選擇了KMV模型對我國上市公司的信用風險進行評估，并對違約點公式進行了一定的修正，以此來檢驗KMV模型在我國的適用性情況。從本文的研究來看，由于制造業(yè)上市公司在我國的基數(shù)非常龐大，因

3、此，從樣本上的選擇上來看，主要選取了80家滬深兩地具有代表性的制造業(yè)上市公司，其中40家為經(jīng)營業(yè)績較差公司，另外40家為經(jīng)營業(yè)績較好公司，并對其在2013年和2014年兩年在7個不同違約點公式情況下的違約距離通過matlab軟件進行計算分析。從實證結(jié)果上來看，經(jīng)營業(yè)績較差的公司的違約距離普遍小于經(jīng)營業(yè)績較好的公司，KMV模型很好的甄別了上市公司的實際信用風險情況，并且隨著我國股市的進一步流通，KMV的適用性也到了進一步的加強。同時，對于

4、最佳違約點的選取上來看，當違約點公式等于短期負債加上0.7倍的長期負債時，KMV模型對于上市公司信用風險的甄別能力最強。最后，本文在最佳違約點公式的基礎(chǔ)上對單個上市公司的違約距離和凈利潤進行了比較分析，結(jié)果也與其實際經(jīng)營情況相吻合，也驗證了KMV模型能夠識別我國上市公司的實際信用風險變化趨勢。
　　最后，本文基于目前我國信用風險管理的實際情況，認為我國商業(yè)銀行可以將修正過后的KMV模型用于度量上市公司信用風險水平。同時，為了使KM