基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量研究--招商银行和工商银行.docx

摘要：当前随着我国经济步入转型的关键时期，再加上我国的金融系统的流动性收缩，由此对我国金融系统的信用风险度量提出了更高的要求。本文通过对工商银行和招商银行的信用风险度量为例，对基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量进行研究，介绍了本次研究的背景和意义，同时介绍了商业银行信用风险产生的原因，并对其识别和评估进行了分析；结合我国商业银行的发展历程，分别介绍了传统信用风险度量方法和现代信用风险度量方法，并分析了KMV模型的优势；分析了我国商业银行信用风险管理的现状，并选定2018年1月1日至2018年12月31日为研究周期，并确定了无风险利率、时间参数、股权价值和违约点作为研究参数，通过分析发现，招商银行的信用风险要高于工商银行。

关键词：商业银行；信用风险；KMV模型

目录

摘要

Abstract

1引言-1

1.1研究背景-1

1.2研究意义-1

1.2.1理论意义-1

1.2.2实践意义-1

1.3国内外研究现状-1

1.3.1国外研究现状-1

1.3.2国内研究现状-2

2商业银行信用风险概述-3

2.1商业银行信用风险的产生及其原因-3

2.2商业银行信用风险的识别-4

3我国商业银行信用风险度量模型的选择-4

3.1传统信用风险度量方法-4

3.1.1专家判别法-5

3.1.2信用评分法-5

3.2现代信用风险度量方法-5

3.2.1 Credit Metrics模型-5

3.2.2 Credit Risk+模型-5

3.2.3 KMV模型-5

3.3选择KMV模型的原因-6

3.3.1KMV模型具有预测性-6

3.3.2KMV模型具有预警功能-6

4我国商业银行信用风险管理的现状-6

4.1信用风险管理的前景良好-7

4.2不断完善的信用体系-7

4.3 KMV模型应用较少-7

5基于KMV模型的工商银行和招商银行信用风险度量实证分析-8

5.1样本选取-8

5.2参数设定-8

5.2.1无风险利率-8

5.2.2时间期限-8

5.2.3股票总价值-8

5.2.4违约点-8

5.3参数的计算-9

5.3.1银行股票价值波动率的计算-9

5.3.2银行的股票市场价值的计算-9

5.3.3银行违约点(Default Point)的计算-10

5.3.4银行的资产市场价值与其波动率的计算-10

5.3.5违约距离与违约概率的计算-11

5.4实证结果-12

6结论与建议-12

6.1结论-12

6.2建议-12

6.2.1优化银行的资本充足率和存贷比-13

6.2.2加强银行员工风险意识的培养和人才吸收-13

6.2.3建立银行间违约风险数据库-13

参考文献-15