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在介绍 KMV 模型、Credit Metrics 模型、Credit Risk+模型和 Credit Portfolio View 模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为 KMV 模型最适合我国目前的国情。以2013年45家 ST 公司和与之配对的45家非 ST 公司以及2014年20家 ST 公司和与之配对的20家非 ST 公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明 KMV 模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV 模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。 相似文献
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KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究 总被引:2,自引:0,他引:2
信用风险已成为当今金融市场的重要风险。随着金融市场许多新情况和新问题的出现.建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型显得十分重要。本文针对我国特有的经济环境,运用并修正KMV模型,基于市场价格变动信息评价我国证券市场上绩优公司与绩差公司的信用风险.通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力,结果表明该模型能较好的识别这两类公司的信用风险,最后对我国建立信用风险管理体系提出政策建议。 相似文献
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信用风险量化模型与我国商业银行信用风险管理 总被引:4,自引:0,他引:4
近20年来,风险计量领域最主要的进展就是发展出了一套完整的模型体系,目前正式对外公布、有影响力的信用风险量化模型主要有四个,特点各异,且对我国商业银行信用风险管理具有借鉴意义。 相似文献
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本文应用KMV模型,对2010年1季度至2018年2季度期间我国A股108家上市房地产公司的信用风险进行了研究。研究表明,我国房地产公司的违约距离集中在[2, 5]区间;在房地产行业信用风险水平恶化时期,房地产公司违约距离表现出由中等区间[3, 5]向低区间|-2, 3]迁移的特点,在违约风险水平改善时期,违约距离又反方向迁移;2015年1季度至2017年1季度,房地产行业违约风险水平剧烈波动,2017年4季度之后,行业违约风险水平再次出现恶化迹象,房地产公司违约距离存在向低区间迁移的可能性;一般认为资产规模越大的房地产公司具有更低的违约风险,本文研究显示资产规模大的房地产公司的违约风险更高,原因主要在于资产规模大的房地产公司的负债率远高于资产规模小的公司,在房地产行业违约风险水平恶化的情况下,资产规模大且负债率高的房地产公司的信用风险应引起格外关注。 相似文献
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商业银行信用风险度量模型简介及思考 总被引:1,自引:0,他引:1
信用风险是商业银行面临的最主要和最重要的风险,大约占到了总体风险暴露的60%左右。本文在对商业银行信用风险度量主要模型介绍、比较和分析的基础上,分析了我国商业银行信用风险管理的特点,并提出了当前加强我国商业银行信用风险度量研究的几点现实思考。 相似文献
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国外信用风险度量方法及其适用性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
信用风险是银行面临诸多风险中最重要的风险,如何量化和控制信用风险一直是金融研究的热点领域之一。本文在对国外现代主流信用风险度量模型进行比较研究的基础上,分析了它们各自的特征和适用性,结合中资银行的特点,提出了适合我国国情的信用风险度量模型选取原则,基于我国现状建议在国内推广应用Logistic模型,以期对我国信用风险管理实务有一定的参考价值。 相似文献
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和总产出的比例也不断提高,在当前中国的经济发展中发挥着举足轻重的作用。同时,由于上市公司都是其领域内实力比较雄厚、盈利能力比较强的企业,构成了当前银行业放款的主要对象。因此,上市公司信用自1984年中国第一只股票上市以来,经过近30年的发展,中国上市公司数量达到了2300多家家。上市公司数量激增的同时,上市公司资产总量和产出总量占国民经济总资产风险的整体构成了我国银行业所面临信用风险的主要部分,研究上市公司信用风险的影响因素对商业银行风险管理具有一定的参考价值。本文选取923家上证A股公司数据,运用KMV模型对企业信用风险进行度量,并运用面板数据模型探讨宏观经济因素对上市公司信用风险的影响。最后,基于实证的结论分析了我国实际经济运行中宏观经济因素对上市公司信用风险的作用机制及政策建议。 相似文献
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文章对信用评分模型在信贷审批决策中的应用进行了探讨,指出信贷审批流程和信用评分模型对防控信用风险起了重要作用,介绍了三种决策方式,一是应用外部信用评分结果的数据化风险决策机制,确定信用风险;二是运用数据构建模型从而得出信用评分结果,可以分为专家评分模型、半监督评分模型和监督评分模型三大类,用于贷前审批阶段;三是将外部评分和内部评分结果进行融合组合成决策矩阵,用于信贷审批决策的依据。三种方式的应用为信贷业务的贷前风险控制提供了解决思路。 相似文献