基于KMV模型的中國商業(yè)銀行信用風險度量和管理研究.pdf

1、2008年下半年，金融危機席卷全球。各國紛紛推出經(jīng)濟刺激計劃，我國也推出了四萬億刺激計劃，同時各地方投融資平臺也加速運轉，因而形成了數(shù)額巨大的貸款，其蘊含的潛在風險不容低估。與此同時，中國銀監(jiān)會及時推出了中國版“巴塞爾Ⅲ”，中國商業(yè)銀行面臨新的監(jiān)管環(huán)境。因此，商業(yè)銀行迫切需要加強信用風險管理，尤其需要找到有效的工具去甄別和衡量公司的信用風險。
　　KMV模型為信用風險度量模型之一。在以往的研究中，往往側重于對該模型進行簡單的檢驗，

2、相關參數(shù)的設定也往往采用西方的經(jīng)驗值。同時，也沒有對該模型的甄別能力進行縱向檢驗。
　　本文基于中國商業(yè)銀行面臨的信用風險形勢和新的監(jiān)管環(huán)境，全面考察了KMV模型在甄別中國上市公司信用風險方面的適用性，尤其全面考察了其中一個關鍵方面即違約點的設定。首先，本文選取了在深圳A股市場上市的ST公司和非ST公司各36家，對于他們在2010年至2012年三年間的違約距離分年度進行了測算。并選取了9個違約點進行了對比。實證結果表明，KMV模型

3、在股市逐步實現(xiàn)全流通的情況下，其甄別信用風險的能力在逐步增強。該模型在甄別ST和非ST公司的信用風險方面具有良好的表現(xiàn)。同時，經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn)，我國的最佳違約點為短期借款加上0.3倍長期借款。我國的長期借款在違約點中的權重低于西方經(jīng)驗值。
　　基于目前我國的信用風險形勢和新的監(jiān)管環(huán)境，結合我國商業(yè)銀行目前的信用風險管理狀況，本文認為，KMV模型可以作為商業(yè)銀行衡量上市公司信用風險狀況的工具。在相關數(shù)據(jù)可以獲得的情況下，KMV模型也不限