基于KMV动态违约距离的商业银行信用风险研究

随着巴塞尔协议对商业银行风险监管要求的不断提高,以及经济新常态下商业银行自身对信用风险管理能力提高的内在需求,对商业银行信用风险的度量和信用评级体系的建立成为当前商业银行面临的重大课题。本文根据国外金融机构常用的风险度量KMV模型,结合我国上市公司具体特征,对KMV模型进行改进,并利用动态违约距离估计最优违约距离,利用改进后的模型对141家上市公司的信用风险进行度量,结果表明,改进后的模型能够很好地区分违约特征,并以此建立的信用评级结果分布良好,能够较好地适用商业银行的信用风险度量要求。     

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

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。     

甘肃商业银行信用风险的研究

本文利用改进的KMV模型,对甘肃省11家上市公司2010年中期财务数据进行分析,得到各个上市公司的违约距离和违约概率,比较了各公司的信用状况,得出甘肃省商业银行信用风险总体较低的结论,最后提出了控制研究甘肃省商业银行信用风险的几点建议。     

甘肃商业银行信用风险的研究

本文利用改进的KMV模型,对甘肃省11家上市公司2010年中期财务数据进行分析,得到各个上市公司的违约距离和违约概率,比较了各公司的信用状况,得出甘肃省商业银行信用风险总体较低的结论,最后提出了控制研究甘肃省商业银行信用风险的几点建议。     

KMV模型在中国的适用性研究

应用KMV模型度量中国公司的信用风险时，需要根据中国特殊情况修正参数。本文综合相关文献，按照KMV模型框架步骤，研究了KMV模型在度量中国公司信用风险时需要修正的所有参数及修正方法，包括违约类似事件的界定、股权价值E和股价波动率δE的计算、违约点的设定、违约距离DD和预期违约概率EDF的函数关系等；分析表明在中国违约点设定应当提高，按理论值计算的预期违约概率通常低于真实值。     

我国上市公司违约点选择问题研究——基于KMV模型

违约点的选择对KMV模型预测的准确性具有直接影响.期权定价模型的假设条件表明,当公司资产价值处于负债价值总额与短期负债之间的某一点时,公司才会违约.KMV公司根据大量违约事件的实证分析,发现违约发生最频繁的临界点处于公司价值大约等于流动负债加百分之五十的长期负债的时候,但由于我国历史违约数据严重缺乏,目前尚不能通过统计分析找出我国上市公司的违约点.作为一个次优选择,本文认为我国上市公司的违约点可以通过比较不同违约点下违约公司和正常公司违约距离差异的显著程度来确定.通过实证研究,本文得出我国上市公司的违约点是流动负债加百分之十的长期负债.     

基于KMV模型的企业违约点的修正研究

根据KMV模型理论,企业的违约率是由企业价值与违约点的距离决定的,其中违约点计算的经验公式由KMV公司给出。本文以我国上市公司为研究对象,通过挖掘财务报表信息,对各公司债务结构进行分析,并重新划分获得三类债权数据,以三类资产负债率为自变量进行拟合,消除公司规模间差异,从而获得适用我国上市公司违约点计算的一般公式。     

基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量实证分析——以16家上市商业银行为例

信用风险是商业银行最主要的风险之一,度量银行业的信用风险对监管机构和社会公众投资者都有很大意义。本文以我国16家不同性质的上市商业银行作为研究对象,基于2015年样本银行的财务数据和股票数据,运用先进的度量违约风险的KMV模型,计算得到了这些不同性质银行的违约距离,最后根据结果作了总结并给出几点建议。     

中小上市公司违约风险评估研究——基于修正的KMV模型

国内中小上市公司随着经济下行压力的刺激而加速了其信用风险的暴露,然而目前相对缺乏一套成熟的用于违约风险评估的方法体系。基于KMV模型的优越性及国内中小上市企业的特殊性,本文指出利用GARCH修正后的KMV模型可以有效地为我国中小上市企业违约风险度量提供判断依据。并据此选取30只ST与非ST中小企业板上市公司股票为样本,对其2014~2016年的财务数据和股票交易数据进行实证分析。研究结果表明,修正后的KMV模型适用于度量经济新常态时期中小板上市公司违约风险水平。     

基于KMV模型与外部资信评级体系的上市公司信用风险度量研究

本文引入2007年新华远东对中国上市公司资信评级结果作为研究样本,并且依据其评级方法引入2007年证监会发出处罚公告的上市公司作为违约部分的拓展样本,采用KMV模型对这些样本公司的违约距离进行度量。结果显示:KMV模型能够很好的区分新华远东资信评级体系中信用等级平均水平以上、平均水平以下、违约级的样本公司,并据此划分出了违约距离等级区间。这对投资者提前识别上市公司潜在的信用风险以及正确度量信用风险,以使投资者能够及时采取措施规避风险具有重要的现实意义。     

EDF模型在中国商业银行信用风险管理中的应用

由于我国违约数据库的缺乏,我国经验EDF函数还没有建立,这极大地制约了EDF模型在我国商业银行信用风险管理中的应用。本文在我国EDF模型现有实证研究成果的基础上,选取我国上市公司2003～2006年的相关数据,尝试建立我国经验EDF函数,并用试点试验（PilotTest）方法对EDF模型的预测能力和稳定性进行检验。实证结果表明EDF模型能够在上市公司违约前1～2年预测出其信用质量的下降,同时EDF模型对公司信用风险度量具有很好的稳定性。结果表明,将EDF模型应用于我国商业银行信用风险管理是可行的。     

EDF模型在中国商业银行信用风险管理中的应用

由于我国违约数据库的缺乏,我国经验EDF函数还没有建立,这极大地制约了EDF模型在我国商业银行信用风险管理中的应用.本文在我国EDF模型现有实证研究成果的基础上,选取我国上市公司2003～2006年的相关数据,尝试建立我国经验EDF函数,并用试点试验(Pilot Test)方法对EDF模型的预测能力和稳定性进行检验.实证结果表明EDF模型能够在上市公司违约前1～2年预测出其信用质量的下降,同时EDF模型对公司信用风险度量具有很好的稳定性.结果表明,将EDF模型应用于我国商业银行信用风险管理是可行的.     

基于修正后KMV模型对于上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文以2013年沪深两市20只上市公司股票作为研究样本,通过运用GARCH(1,1)等方式修正KMV信用监控模型中的主要参数,使之更适用于我国上市公司信用风险度量。实证研究结果表明,修正后的KMV模型与传统信用评估流程相比,数据采集相对容易,操作流程更为简便,且具有较强的前瞻性,比较适用于度量我国上市公司的信用风险水平,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

基于KMV模型的我国农村商业银行信用风险管理实证研究

KMV模型是近年来在国际金融领域信用风险管理方面的重要模型之一,就其本身的框架而言,该方法实际上是在一定的假设前提下,通过计算违约距离与预期违约率量化信用风险,它包括了一整套的分析方法和数据库.本文主要以江苏省10家具有代表性的农村商业银行为样本进行实证调研分析,基于2013年各行的财务报告与财务数据,运用KMV模型的基本算法与思路对其信用风险进行度量,最后,根据实证分析的结果,针对江苏省农村商业银行信用风险管理提出相应的完善措施.     

基于修正后KMV模型对于上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文以2013年沪深两市20只上市公司股票作为研究样本,通过运用GARCH(1,1)等方式修正KMV信用监控模型中的主要参数,使之更适用于我国上市公司信用风险度量。实证研究结果表明,修正后的KMV模型与传统信用评估流程相比,数据采集相对容易,操作流程更为简便,且具有较强的前瞻性,比较适用于度量我国上市公司的信用风险水平,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

KMV模型在中国应用的参数修正——一个文献综述

本文按照KMV模型框架步骤,结合中国特殊情况,研究了KMV模型在度量中国公司信用风险时需要修正的所有参数及修正方法,包括违约类似事件的界定、股权价值和股价波动率的计算、违约点的设定、违约距离DD和预期违约概率EDF的函数关系等。     

西方商业银行行业信用风险管理经验及其启示

西方商业银行普遍认为行业信用风险的实质即为行业信用集中风险，行业信用风险管理的核心就是保持分散化、避免行业过度集中。在此基础上，形成了包括行业信用风险识别、度量、管理手段、监测、报告等内容的管理框架。其中，开发信用组合模型以准确度量行业信用风险，广泛运用行业信用限额、信用衍生工具等有效手段两方面最为突出。我国商业银行应借鉴国外成功经验，通过加强行业分析与监测工作、提高行业信用风险度量精度、综合利用各种管理手段，逐步提高行业信用风险管理水平。     

我国上市公司信用风险度量研究——基于KMV模型

2008年,由美国引发进而席卷全球的金融危机从某种意义上讲更像是一场信用危机。因而如何在促进经济和发展的同时,更好地处理信用风险的问题引起了世界各界人士的广泛关注。本文针对我国股上市公司的实际情况,利用修正后的KMV模型度量我国上市公司的信用风险,经过实证分析发现KMV模型能有效识别度量我国上市公司的信用风险。但是在实际应用上有一定的局限性,并提出相关对策建议。     

基于KMV模型的商业银行贷款定价实证研究

对商业银行的贷款进行合理的定价是商业银行管理贷款风险,实现盈利性、安全性和流动性协调统一的重要手段。本文以布莱克一舒尔斯期权定价模型理论为基础,运用KMV模型,首先利用上市公司财务数据评估贷款的信用风险,然后根据计算出的企业的违约率来计算商业银行贷款风险价格,最后本文根据实证结果,提出相关对策建议。     

基于KMV模型的我国上市中小企业信用风险研究

中小企业在我国社会经济中占有重要地位,近几年来,国家出台多项政策扶持中小企业,促进其健康发展。在中小企业迅速发展的同时也隐藏着信用风险问题。本文基于4个行业16家上市中小企业的股票价格与财务数据,利用KMV模型度量上市中小企业的信用风险,根据分析结果总结上市中小企业信用风险的问题,在创造信用环境、推进股票市场发展、创造违约数据库等方面提出有效控制上市中小企业信用风险的建议。