论文总字数：17430字

目 录

1导论 1

1.1研究背景和研究意义 1

1.2研究内容及框架 1

1.2.1研究框架 1

1.2.2研究方法 1

1.2.3论文的不足和创新点 1

2国内外研究现状及评述 2

2.1国内研究现状 2

2.2国外研究现状 3

2.3评述 3

3违约风险的KMV模型介绍 3

3.1违约风险概念与内涵 3

3.2违约风险的分类 3

3.3银行违约风险的表现及特点 4

3.3.1银行违约风险的表现 4

3.3.2银行违约风险的特点 4

3.4违约风险模型及KMV模型的优点 4

3.4.1违约风险模型 4

3.4.2KMV模型在我国的适用性 5

3.5KMV模型 6

3.5.1KMV模型的原理 6

3.5.2KMV模型的计算方法 6

4基于KMV模型的我国上市银行违约风险实证 7

4.1数据选取与参数估计 7

4.1.1股权市值 7

4.1.2股权市值波动率 7

4.1.3时间期限 7

4.1.4违约点 7

4.1.5无风险利率 7

4.1.6上市公司违约距离的计算 7

4.2实证结果分析 8

5结论及对策建议 13

5.1结论 13

5.2对策建议 13

参考文献： 14

致谢 15

上市银行违约风险研究

宋萍

，China

Abstract: The analysis of the default risk of domestic banks will gradually highlight its importance in the increasingly intensified financial market. In order to study this issue, this paper first analyzes the bank's default situation in the modern social financial environment, followed by the introduction to the default risk and model, and introduces the applicability of KMV in China. Then, we selected relevant data from 14 different types of listed banks in China and calculated the default distances of the 14 listed commercial banks. Through analysis and comparison of the default distances of China's 14 listed commercial banks, the level of default risk of listed commercial banks in China was measured. The results verify that the state-owned bank default risk is minimal, and the risk of default of city commercial banks is relatively large, while the risk of default of joint-stock banks is high maximum. Finally, put forward the relevant feasibility suggestions.

Key words: financial market; Listed Banks; Default risk

1导论

1.1研究背景和研究意义

在中国经济体制改革的进程当中，金融市场也在日益深化。其中，商业银行作为我国金融资产的调控中心以及经济信息的交流中心，在全球经济交流及经济货币化的不断加强，商业银行纷纷选择上市，所以，形成了上市银行为中国金融行业的主导地位。但是，根据银监会披露的信息，发现我国各银行业金融机构截止2018年3月底总资产为249.62万亿元，而总负债为229.7万亿元，计算出资产负债率高达92.02%。当然，这么高的资产负债率也符合我国现在的银行情况，毕竟，银行是通过吸收贷款，利用信用来进行主营业务的运行。而在利用信用的同时，银行也遭受了相应的风险。特别是金融危机爆发时，银行表现的风险就更为明确。

在国内，银行等金融机构由于信用违约事件而倒闭的案例非常少见。自改革开放以来，国内只有海南发展银行这一案例。1990年代末，海南房地产市场崩盘，导致一系列的金融市场遭受到重大损失，出现了不良资产大幅度增加的状况，受到了违约风险损失。而海南发展银行不幸成为这场房地产危机的牺牲品，这一事件对当时的金融市场造成了巨大的伤害。而放眼于国际，银行等金融机构由于信用违约事件倒闭的案件比较常见，并且往往会产生连带效应，使得一大批金融机构遭遇损失甚至倒闭。在2008年，由于次级抵押贷款机构的破产危机，导致那一年美国有19家银行倒闭，更是引发了席卷全球的金融危机。

1.2研究内容及框架

1.2.1研究框架

本文结构如下：

第一部分为导论，首先介绍了经济快速发展下的银行状况及其违约风险，其次，介绍了论文的结构框架、不足和创新点。

第二部分从国内、国外两个方面介绍银行违约风险的相关研究现状。

第三部分为理论分析，介绍了违约风险和银行违约风险的表现，然后介绍违约风险模型及KMV模型在我国的适用性。最后，介绍了KMV模型的原理。

第四部分，通过14家上市银行2008-2017年的财务的数据，运用MATLAB进行计算，再通过银监会的分类将，将银行分为三类，解释各银行的相关情况并作为整体分析。

第五部分，对实证结果进行总结，并对此提出相关的对策建议。

1.2.2研究方法

本文选取2008-2017年14家上市银行作为研究对象，基于KMV模型计算出上市银行违约距离。由于数据计算复杂，本文用了MATLAB进行编程计算。然后，运用SPSS对各银行的违约距离进行分析，再根据银监会对银行进行分类，进行分组分析。

1.2.3论文的不足和创新点

论文的不足：

本文数据仅选取2008年至2017年的数据，数据相对较少，所以实证的结果与实际存在偏差。而且，KMV模型的数据是从股票市场获得，但是由于我国的金融市场是弱有效市场，上市银行的股价不能完全反应上市银行的经营状况，并且股价可能不够准确，所以模型结果可能部分失效。其次，对于违约风险的趋势和波动较大的情况，本文只能给出可能的原因，不能给出给出准确的解释。

论文的创新：

（1）该模型中的违约点选取为上市银行的负债总值，而不是KMV公司长期计算得出来的经验值，即短期负债 0.5*长期负债。原因主要有以下两点，首先，由于国内的研究有较多对长期负债前面的系数提出了不同的意见。例如，张志梅，张仁军，季东升，张娟，曹运发都认为长期负债乘数应设定为0.75，甚至更高，这样会更符合我国的实际情况。因为发达国家和国内的市场环境存在较大差异，国内公司使用融资工具应对风险的能力较差。因此，有必要增加对国内公司信用违约风险的估计。其次，因为银行业的资产负债表与其他行业的资产负债表非常不同。迄今为止，国内上市银行的债务尚未到期，在银行的相关数据中不能找到长期负债和短期负债，只能获得总负债。因此，本文只能使用总负债作为违约点。

（2）过去国内的研究很多采用了银行的定期存款利率。本文选择国债利率作为模型的无风险利率。原因有两个，第一，国债利率可以更好地表现“无风险”这一性质。因为银行存款利率在现实中是由无风险利率、期限溢价和风险溢价决定，所以银行的存款利率实际上包含了银行信用违约风险溢价，所以国债才能真正为无风险证券；第二，相比于银行定期存款利率，国债有更为活跃的交易市场。利率可以更好地反映实际利率的市场波动。

2国内外研究现状及评述

2.1国内研究现状

随着近年来银行的不断发展，我国学者在不断的对国内外关于银行违约风险的模型进行验证和比对，以寻求更适合国内国情的模型及对应的参数。易丹辉、吴建民（2004）对不同行业的违约距离以及违约率进行比较，表明公共事业类违约距离低于工业类和商业类，且上市银行违约距离可测量违约风险。范洪波（2004）通过logit模型对国有商业银行进行研究，认为从脆弱的中国目前的银行体系来看，宏观层面因素对国有商业银行的信用风险的影响是非常大的，且宏观和微观间有互补性。张玲、杨贞柿、陈收（2004）选取ST和非ST公司的公司财务数据，运用KMV模型，发现该模型对上市银行的风险研究具有准确性和时效性。向新民（2005）通过研究发现，在当今快速发展的市场经济条件下，任何社会单位都存在“债务债务”信用关系，这是由于存在跨期性、衍生性、期待性，导致发生了盲目追求利润和逃避危害的行为，加剧了现代信贷的脆弱性。黄波和王楚明（2010）运用logit模型，对中国的就业风险进行度量。发现与1997年金融危机相比，2008年的金融危机导致城市地区的失业率在2009-2010年超过6.545％的可能性几乎为100％。陈光中（2010）运用违约损失率模型，通过选取四川省十多年的违约贷款相关数据进行研究，发现无风险利率与违约损失率是正相关的。童磊，彭建刚（2013）通过流动性压力测试模型，来分析宏观经济因素影响下的流动性挤兑。表明根据《巴塞尔协议III》指标，中国银行业应处理流动性问题。发现资产储备的流动性高低对流动性挤兑有重要的影响。张盼盼和周新淼（2014）通过16家上市银行的违约距离，发现上市银行的违约风险比较低，而且地方性商业银行的违约风险相对较高。曹琳，原雪梅（2017）选取了16家上市银行近十年的财务数据，运用或有权益模型，发现传统的风险事件对上市银行违约风险具有较大的影响，而且相较于其他商业银行，国有商业银行对违约风险的抵御能力较高。

2.2国外研究现状

国外与违约风险研究的相关文献有，Peter C和Jeff B（2003）运用KMV模型，对金融公司进行分析，发现违约概率可以在公司发生违约事件之前可以准确地计量出违约事件。Matthew K和Irina K (2003)选取美国几千家公司近十年数据，通过KMV模型比较，发现计算出的逾期违约率和实际违约率大体一致，发现KMV模型对违约风险的测量是准确的。Jeff B（2005）运用现代信用度量模型，选取美国市场近百家上市公司近十年的数据，发现KMV模型对上市两年连续亏损的公司和上市两年未持续亏损的公司具有更好的违约风险识别能力。Sreedhar T (2008)通过使用莫顿模型，通过上市公司的数据研究，发现莫顿模型对违约概率的统计方面的能力较弱，但是对预测违约方面的能力较突出。Olaf W，Roland W，Georg M（2010）第一次把问卷调查法应用于违约风险管理之中，为违约风险研究开辟了新的途径。David W，David T (2010)运用KMV模型，对美国上市银行2008年金融危机前后的预期违约概率与实际概率进行对比，发现KMV模型对违约事件具有预测性。Anju A（2012）通过对商业银行违约风险管理的策略研究，发现商业银行规模对其具有一定的影响。这对以后银行在风险测量方面具有指导意义。Omar M（2012）通过违约风险模型，选取了几百家公司的财务数据，发现可持续发展能力对违约风险有很大的影响。Stiglitz J（2016）通过对银行业的研究，发现利率水平对银行的违约风险有显著影响，并且呈正相关。

2.3评述

综上所述，可以看出国内外学者近年来对现代信用度量模型进行不断的尝试与创新。其中，KMV模型对违约风险度量是相对准确且具有时效性的。但对于不同的国情，模型需要做出相应的修正，而修正过程中，由于不同的数据获取难度与准确性，导致模型的结果会有一定的出入。

3违约风险的KMV模型介绍

3.1违约风险概念与内涵

信用风险是指交易双方不能履行债务而造成损失的风险。可以分为违约风险和信用利差风险。其中，违约风险是指交易双方因为违约事件而造成的风险，信用利差风险是指信用等级的变化而导致资产价格的波动而带来的风险。

3.2违约风险的分类

根据其性质，违约风险分为被迫违约风险和故意违约风险。被迫违约风险是由于债务人由于不能预见及不可避免的原因不得不违约，这种违约形式不仅会给对方带来不利影响，还会给自己带来损失。故意违约风险是指由于自身的主观意图或是道德缺失而拒绝履行合同的。

根据发生主体的不同，违约风险可以划分为个人违约风险、企业违约风险、金融机构自身的违约风险、主体违约风险、金融机构业务违约风险。其中，企业违约风险指的是企业由于无法履行合同而造成的风险；金融机构自身违约风险指的是由于金融机构自身运营不善，导致债务人无法到期获得债务而产生的风险；主体违约风险是指债务人由于国家出台的某项政策而无法偿还债务所带来的风险；金融机构业务风险是指金融机构之间由于借贷无法偿还以及交易过程中产生的风险。

3.3银行违约风险的表现及特点

对于违约风险的衡量，长久以来的主要研究对象为上市公司，但对于银行自身违约风险的研究较少。事实上，银行业是一个高风险行业。所以应当重视银行业违约风险的计量和管理。

3.3.1银行违约风险的表现

银行违约风险主要表现在由于银行之间的违约导致银行信用等级下降。因此，避免银行发生违约事件造成违约风险的关键在于对交易对手的信用度量。通常，银行的资产质量对信用评级影响较大，其中包括贷款和投资。银行对资产质量的要求不同于其他公司，因为，银行需要其客户能够在较长的时间里履行其合约，这样银行才能进行相应的贷款以此来支撑其运营。因此，银行需要根据其他银行暴露的风险大小以及披露的信息，对其进行信用等级的不断更新。而因为银行危机出现的频繁性，导致一些新方法的出现，而这些新方法可以对银行的信用违约风险进行预警。

3.3.2银行违约风险的特点

银行违约风险的特点主要有三点：

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