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基于KMV模型的我国商业银行信用风险评价研究

魏婷  
【摘要】: 信用是当今经济生活中必不可缺的一部分,信用风险不仅直接影响整个金融企业,更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,那么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问题。本文选择信用风险的评价方法作为研究课题,通过研究,试图在借鉴国内外已有的研究成果的基础上,对商业银行信用风险问题做较为系统的理论分析和实证研究,期望为我国商业银行信用风险评价方法的发展和应用作一些有效的探索性工作。 我国商业银行信用风险主要来源于银企的信贷问题,面对日益严重的信用风险暴露,无论是商业银行等金融机构还是债权人、投资者以及政府监管部门都希望开发一种既能够科学有效的判别公司的信用风险,同时又易于使用的企业信用风险判别模型。 结合我国目前的实际情况,本文选择Logistic和KMV模型,是能比较科学、客观的评价企业的信用风险,又便于使用者掌握、应用的评价方法,是比较理想的银行信用风险评价方法。 本文针对商业银行信用风险所存在的问题,首先阐述了信用风险的概念以及商业银行信用风险管理的一些基本理论,并综述了信用风险在国内外的研究状况。 在信用风险评价方法的发展过程,包括传统评价方法和现代评价方法,考虑到商业银行信用风险评价方法在我国的适用性,本文选取了Logistic和KMV模型信用风险模型,样本数据为湖南省47家上市公司的财务报表、股票价格等数据,并对两个模型的实证研究进行详细阐述。实证分析中首先选取Logistic模型对47家上市公司进行实证分析,将无不良贷款的企业称为低风险企业,有不良贷款的企业称为高风险企业,Logistic模型实证分析结果中出现了五家被误判的公司。 再采用KMV模型对这五家被误判的上市公司进行实证研究,结果显示:没有发生误判的情况,通过实证分析比较两个模型的判别准确率,结果表明KMV模型能够弥补Logistic模型的不足,KMV模型在我国是一种效果显著的商业银行信用风险评价模型。


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