基于KMV模型的我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理問題研究.pdf

1、信用風(fēng)險一直是商業(yè)銀行面臨的最為重要的金融風(fēng)險形式，這一點對于利息收入占其收入總額的比例約為88％的中國銀行業(yè)更是如此。銀行大量的不良資產(chǎn)和國外銀行的競爭，使得提高銀行的信用風(fēng)險管理水平成為我國銀行業(yè)面臨的重要課題。國際上，由于新巴塞爾協(xié)議的實施和衍生品交易的快速發(fā)展，信用風(fēng)險的管理正經(jīng)歷著一場革命，涌現(xiàn)出了大量有代表性的信用風(fēng)險量化管理模型。而我國商業(yè)銀行在信用風(fēng)險管理方面，最為薄弱的環(huán)節(jié)就是利用模型進行量化管理。
　　 本文

2、致力于從量化分析角度對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理進行研究。根據(jù)我國主要商業(yè)銀行2007年的年度報表披露的財務(wù)信息及信用風(fēng)險管理度量方法，分析了我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險現(xiàn)狀和信用風(fēng)險管理中存在的問題。對目前應(yīng)用廣泛的信用風(fēng)險度量的CreditMetrics模型、CreditRisk+模型、Credit Portfolio View模型和KMV模型進行比較，分析各種信用風(fēng)險管理模型在我國的適用性。
　　 本文主要研究KMV模型在我國商業(yè)銀

3、行對上市公司信用風(fēng)險量化管理中的適用性。本文選取2007年末存在于我國證券市場的完成股權(quán)分置改革的67家ST上市公司和與之配對的67家非ST上市公司為研究對象，根據(jù)2007年兩類樣本公司的財務(wù)數(shù)據(jù)和股票交易數(shù)據(jù)，運用KMV模型衡量兩類公司對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險的差異。實證結(jié)果顯示：運用KMV模型計算出ST公司的違約距離明顯小于非ST公司的違約距離。違約距離作為一個序數(shù)度量指標，其值越大公司違約的可能性就越??；反之，違約距離越小表明公司違約