【文章內(nèi)容簡介】 信用風(fēng) 險。 //.gan1997 建立了 Credit Metrics 模型 ,該模型以 VAR 方法為基礎(chǔ) ,在盯 2 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)碩士學(xué)位論文我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量和管理 市 (MTM ) 的基礎(chǔ)上估計個別證券或投資組合的信用風(fēng)險 , 輸出的是 VAR 值 , 該模 型在估計時充分考慮了信用等級轉(zhuǎn)換 , 還考慮了投資組合分散化的作用。 模型主要解 決的 是計量組合風(fēng)險集中度的問題 , 也就是負(fù)債企業(yè)同時違約的非預(yù)期性風(fēng)險 , 最大 的價值在于對組合風(fēng)險的衡量。 KMV 公司 1993 開發(fā)了違約預(yù)測模型 ,理論基礎(chǔ)是 BlackScholes 和 Merton 的期權(quán)定價理論 ,以企業(yè)在資本市場上的價值和企業(yè)的資本 結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ) , 對所有股權(quán)公開交易的主要公司債務(wù)違約可能性作出預(yù)測。 麥肯錫公司 (1997)提出 Credit Portfolio View 模型 ,又稱為宏觀模擬模型 ,其創(chuàng)新之處在于關(guān) 注資產(chǎn)信用等級的轉(zhuǎn)換和宏觀經(jīng)濟(jì)狀況之間的關(guān)系。 模型 將各種影響違約概率以及相 關(guān)聯(lián)的信用風(fēng)險等級轉(zhuǎn)換概率的宏觀因素考慮進(jìn)來 , 從而 克服信用度量制方法的很多 偏差。 瑞士信貸銀行 (1996) 開發(fā)了 Credit risk+ 模型 , 該模型將財產(chǎn)保險的方法用 于 推 倒 貸款 組合 的 損失 分布 , 核心 思想 來 自保 險精 算 (尤 其是 火 險 ) 。模 型 不分 析違 約 的原因 , 只針對違約風(fēng)險不涉及轉(zhuǎn)移風(fēng)險 , 一個貸款組合的風(fēng)險分布就反映了貸款違 約的頻率以及違約的嚴(yán)重程度。 RAROC 模型 在歐美國家 被廣泛運用 , 模型通過計算 單位貸款風(fēng)險的收益率并與基 準(zhǔn)相比來決定是否發(fā)放貸款以及貸款定價。 國 內(nèi) 研 究 現(xiàn) 狀 國內(nèi)學(xué)者對于信用風(fēng)險度量 的研究并不系統(tǒng) , 仍然以定性分析為主 , 定量的研究 成果并不多。 陳靜 (1999)以證券市場的 28 家 ST 公司為樣本 ,進(jìn)行了單變量分析和多元線 性分析 , 她的研究室 是國內(nèi)第一個以上市公司為樣本判定企業(yè)財務(wù)困境的成果。 林平、 趙勇偉 (2020 )采用多元判別分析、 logistic 分析等方法對農(nóng)村信用社信用危機(jī)預(yù) 警 體系進(jìn)行研究。 張杰 1999 經(jīng)過分析得出我國商業(yè)銀行的大部分呆賬是信貸剩 余轉(zhuǎn)移 造成的。 張愛民 (2020) 運用主成分分析法對上市公司財務(wù)困境問題進(jìn)行研究。 范南 2020 介紹了 Credit Metrics 模 型 ,指出了我國目前由于信用轉(zhuǎn)移矩陣尚未建立、企 業(yè)的歷史違約數(shù)據(jù)不足 , 還缺乏運用該模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 朱小宗、 張宗益2020 從多 方面剖析了當(dāng)前比較著名的現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型 ,并進(jìn)行了范式比較和實證比較。 李志輝和李萌 2020 對 Fisher 線 性方法、 Logit 模型、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實證檢驗了其 在中國的適用情況 , 并建議對幾種方法結(jié)合使用。 薛鋒、 關(guān) 偉、 喬卓 (2020) 介紹了 KMV 模型 ,用 KMV 計算出的預(yù)期違約率 EDF 與標(biāo)準(zhǔn) 普爾 公司對安然公司的信用評 級進(jìn)行比較 ,認(rèn)為 EDF 的變化更 及時準(zhǔn)確地度量一個公司的信用狀況 ,討論了對我 國上市公司應(yīng)用 KMV 模型的意義及遇到的問題。 荊偉 (2020) 設(shè)計了基于內(nèi)部評級 法的違約概率和違約損失率建模方法。 劉兵 (2020) 通過對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管 理現(xiàn)狀進(jìn)行研究 , 提出實施巴塞爾新資本協(xié)議、 建立適合我國商業(yè)銀行資本狀況的信 用風(fēng)險模型、 實施內(nèi)部評級法 , 是我國商業(yè)銀行進(jìn) 行信用風(fēng)險度量與管理的發(fā)展方向。 論 文 的 研究 方 法與 內(nèi) 容 3 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)碩士學(xué)位論文我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量和管理 本文采用理論分析與實證研究相結(jié)合 的方法 , 對國際流行的幾種信用風(fēng)險度量模 型進(jìn)行對比分析 , 結(jié)合我國國情選定 KMV 模 型進(jìn)行實證研究 , 并且提出了改善我國 商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理的對策建議。 具體的研究方法包括 : (1 )歷 史分 析 、比 較分 析 與模 型分 析 相結(jié) 合。 對 傳統(tǒng) 的信 用 風(fēng)險 管理 方 法、 現(xiàn) 代信用風(fēng)險管理模型進(jìn)行介 紹 ,并對目前流行的四種信用風(fēng)險管理模型進(jìn)行比較。 (2) 定性分析與定量分析相結(jié)合。 定性研究我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的狀況 , 對我國商業(yè)銀行的呆賬、壞賬 ,不良資產(chǎn)率進(jìn)行定量分析。 (3)理論分析與實證分析相結(jié)合。 結(jié)合我國商業(yè)銀行現(xiàn)狀選定 KMV 模型進(jìn)行 實證分析。 研究了 KMV 模型的理論架構(gòu) , 以公司資產(chǎn)價值和波動率為基礎(chǔ) , 運用 期 權(quán)定價模型求解。 選取我國公開招股、 上市公司的數(shù)據(jù) , 設(shè)定模型參數(shù) , 得出實證分 析結(jié)果。并根據(jù)實證分析對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理提出相應(yīng)的對策建議。 論 文 的 結(jié)構(gòu) 本文分為六章 : 第一章 : 緒論。 主要介紹了論文的研究背景和意義、 國內(nèi)外對信用風(fēng)險的研究狀 況以及論文的研究思路。 第一節(jié)通過對信用風(fēng)險和信用風(fēng)險管理的簡單介紹 , 提出對 其進(jìn)行研究的重要意義。 第二節(jié)是國內(nèi)外信用風(fēng)險管理狀況的文獻(xiàn)綜述 , 介紹了很多 專家學(xué)者的研究成果。第三節(jié)介紹了本文的 主要研究方法。 第二章 , 信用風(fēng)險概述。 本章對信用風(fēng)險和信用風(fēng)險管理進(jìn)行了較為詳細(xì)的闡述。 第一節(jié)介紹了信用風(fēng)險的基本內(nèi)涵 , 包括定義、 特征、 成因以及對宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀經(jīng) 濟(jì)的影響。 第二節(jié)對信用風(fēng)險管理進(jìn)行闡述 , 包括信用風(fēng)險管理的目標(biāo)、 意義和基本 的管理過程 ,指出了信用風(fēng)險度量在管理過程中的重要作用。 第三章 , 信用風(fēng)險度量模型。 本章介紹了傳統(tǒng)與現(xiàn)代、 國際與國內(nèi)的信用風(fēng)險管 理方法 , 對國際流行的信用風(fēng)險管理模型進(jìn)行對比以及在我國的適用性分析。 第一節(jié) 傳統(tǒng)的信用風(fēng)險度量方法。第二節(jié)現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型 ,對 Credit Metrics 模 型、 KMV 模型 、 Credit Portfolio View 模型、 Credit Risk+ 模 型進(jìn)行介紹、 比較并且進(jìn)行對 比 分析 ,根據(jù)實際情況得出 KMV 模型更適用于我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量。 第四章 ,KMV 模型的基本架構(gòu)。本章對 KMV 模型的基本理論、假設(shè)、計算 步 驟及優(yōu)缺點進(jìn)行介紹。第一節(jié)貸款與期權(quán)的關(guān)系 ,KMV 模型的理論基礎(chǔ)是期權(quán)定價 模型 , 因此首先介紹了貸款與期權(quán)的關(guān)系。 第二節(jié)介紹 了 KMV 模 型的基本思想和基 本假設(shè) ,模型的建立需要一系列的假設(shè)條件。第三節(jié)說明了 KMV 模 型的計算步驟 , 通過計算得到違約點 DPT 、違約距離 DD 和預(yù)期違約率 EDF , 并介紹了預(yù)期違約率 EDF 和 信 用 評 級 之 間 的 映 射 關(guān) 系 。 第 四 節(jié) 列 舉 了 模 型 的 優(yōu) 點 和 缺 點 , 指 出 了 模 型雖 然在我國有一定的適用性但是也需要進(jìn)一步的改進(jìn)和修正 ,提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。 第五章 ,基于 KMV 模 型的實證研究。 4 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)碩士學(xué)位論文我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量和管理 第六章 , 結(jié)束語。 提出了改善我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量和管理的一點建議 , 以 及本文的不足之處和需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。 2 信用風(fēng)險 概述 信 用 風(fēng) 險的 基 本內(nèi) 涵 信用風(fēng)險是金融市場中最古老、 最重要的一種風(fēng)險形式。 信用風(fēng)險的廣泛存在是 現(xiàn)代金融市場的重要特征。 從二十世紀(jì)九十年 代以來 , 金融市場風(fēng)波迭起。 九十年代 的經(jīng)濟(jì)危機(jī)給東南亞、 東亞許多國家的經(jīng)濟(jì)造成沉重 , 泰國的經(jīng)濟(jì)水平甚至倒退了十 年。 1994 年由于墨西哥比索貶值引發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機(jī) , 蔓延到亞洲、 拉丁美洲直至全球。 1995 年 8 月 1 日 ,日本東京的宇宙財務(wù)公司遭遇 億美元的擠提。1997 年由于泰 銖貶值引發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)波及菲律賓、 印尼、 馬來西亞等國 , 銀行由于出現(xiàn)大量的壞賬 、 呆賬而紛紛倒閉。之后波及到東亞各國 ,日本、韓國的一些大型銀行隨之倒閉。 在 國 際 金 融 市 場 由 于 信 用 風(fēng) 險 跌 宕 起 伏 的 同 時 , 我 國 金 融 市 場 也 是 風(fēng) 波 迭 起 。 1998 年 6 月 ,海南發(fā)展銀行由于巨額的不良貸款出現(xiàn)經(jīng)營困難 ,最后央行不得不對 其接管。 根據(jù)美國標(biāo)準(zhǔn)普爾公司的研究報告 ,1997 年中國各銀行的不良貸款達(dá)到 2020 億美元 ,不良貸款率高達(dá) % 。 此次席卷全球的經(jīng)濟(jì)危機(jī) , 同樣是由于嚴(yán)重的信用風(fēng)險導(dǎo)致的。 近 些年來 , 人們 越來 越關(guān)注信用風(fēng)險 , 金融市場中的各種經(jīng)濟(jì)要素都處于變化之中 , 這給金融市場的 所有參與者帶來了很大的挑戰(zhàn) , 隨 時都會遭遇交易對手違約的可能性。 信