商业银行信贷风险度量与预警研究——基于上市公司数据

论文总字数：23836字

摘 要

商业银行在金融行业中起着主导与引领的作用，在如今经济大发展的情势下，为了提高银行业的效率、推动我国金融市场的发展，最为重要的就是加强商业银行的信贷风险管理和控制，对此需要建立在我国金融市场适用的信贷风险度量和预警体系。本文选取上市公司作为实证研究的样本，认为是商业银行的债务人，以此来验证KMV模型在我国信贷风险管理中是否适用。

在理论研究层面，首先介绍了信贷风险管理理论发展的历史进程，然后详细介绍一些常用的信贷风险度量模型。对于我国目前信贷风险管理控制的现状做出简述，综合考虑我国金融市场的特殊性和银行业的发展现状，决定把KMV模型作为实证分析的模型。

在实证研究层面，本文对40家样本公司（20家2014年被ST的公司和20家未被ST的公司）2013年的股价数据和财务数据进行了分析，结合实证结果和实际情况。实证研究的结果表明模型在一定程度上反映了样本公司的信用状况，从定量的角度证明了KMV模型对于我国银行的适用性，模型对于我国信贷风险度量和预警体系的建立具有相当的参考价值。

关键字：商业银行， 信贷风险， KMV模型， 违约概率

Abstract

Commercial Banks play a leading role in the development of the financial sector. With the rapid development of economy, in order to improve the efficiency of the banks and promote the development of China's financial market, we should strengthen the management and the control of commercial banks’ credit risk. Therefore, government ought to establish a prediction and measurement system, which is suitable for China’s financial market. Listed companies are chosen as the sample of the research. They can be regarded as commercial banks’ debtors.

In theoretical research, the historical process of the development of credit risk management and some models of measuring credit risk are introduced. And then this paper makes a brief of the status of our country. Considering the particularity of our country’s financial market, this paper choose KMV model as the object of research.

In empirical research, stock prices and financial data of forty listed companies are used. To some extent, the empirical result shows that the model reflects the company's credit profile. The research proves that KMV model’s applicability for China from a quantitative point. The model has a reference value for our country.

Keyword: Commercial bank , Credit risk， KMV model， Probability of default

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究背景和意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2文献综述 2

1.2.1传统信贷风险度量模型 2

1.2.2现代信贷风险度量模型 3

1.3研究内容和方法 5

1.3.1研究内容 5

1.3.2研究方法 6

第二章 理论分析 7

2.1信贷风险概述 7

2.2我国信贷风险管理现状 7

2.3 KMV模型 8

2.3.1信贷风险度量 8

2.3.2 KMV模型原理 8

第三章 KMV模型在中国金融市场适用性的实证研究 11

3.1样本的选取 11

3.2确定相关参数 12

3.2.1公司资产的市场价值和资产价值的波动率 13

3.2.2 计算违约概率 17

3.3 实证结果的分析 19

3.3.1实证结果描述性统计 19

3.3.2实证结果数据差异解释 21

3.3.3实证结论 22

第四章 KMV模型与我国商业银行信贷风险预警 23

4.1 KMV模型在中国金融市场的运用局限性 23

4.2信贷风险预警 23

4.2.1 KMV 模型与定量指标风险预警 23

4.2.2定性指标风险预警 24

第五章 结论 26

5.1政策建议 26

5.2研究不足之处和后续研究方向 27

5.2.1研究不足之处 27

5.2.2后续研究方向 27

5.3结束语 28

参考文献： 29

致谢 30

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