KMV模型与信用风险测度的实证分析

KMV模型是众多信用风险测度模型中比较成熟的一种,它结合了期权定价理论直接利用股票市场的数据进行信用风险管理,具有广阔的应用前景。将这个模型应用到我国的上市公司的信用风险评估中,利用深圳股市能源板块公司的数据,初步实现了运用KMV模型对中国上市公司的信用风险进行估测,并对影响信用风险的相关因素进行了回归分析的探讨,得出偿债能力、公司治理、成长能力显著影响能源企业的信用风险。     

我国商业银行信用风险度量模型的实证研究——基于KMV模型的实证分析

本文以商业银行信用风险度量模型作为研究对象,展开对信用风险度量模型的比较分析,试图找出适合我国实际的信用风险模型,以提高我国商业银行的竞争力。通过研究,本文得出KMV模型在我国目前比较适用,并对该模型进行了实证分析,并提出该模型运用于我国应该采取的对策建议。     

基于KMV模型的小微企业信用风险预警研究

随着我国经济增速的放缓,商业银行的不良贷款余额和不良贷款率呈现出双升的趋势,信用风险成为了银行面临的首要风险。实践证明,风险预警对防范信用风险、控制不良贷款具有重要意义。当前在多数商业银行的授信客户结构中,小微企业的授信占据了主要地位,开发专门针对小微企业的预警模型具有现实意义。本文选取了78家公司作为样本,构建了KMV信用风险预警模型。实证研究证明：该模型能够有效识别出有问题的企业,降低商业银行不良贷款的形成。     

论中国银行业经营管理面临的挑战——基于违约风险的中国商业银行的贷款定价

随着我国稳步推进利率市场化,要求我国银行按照市场风险来确定贷款利率.由于在金融市场中信用风险是最为基本、危害最大的一类风险,本文将通过美国KMV公司提出的信用监控KMV模型着重考察商业银行基于考虑违约信用风险的时候的贷款利率的确定问题.     

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。     

基于KMV模型的我国上市券商信用风险计量

<正>作为高风险金融市场的重要主体,证券公司既是信用风险的承担者,也是信用风险的制造者。本文首先分析了我国上市券商面临的信用风险,其次结合信用风险和模型特点,选择KMV模型对我国5家上市券商的信用风险状况进行实证分析。考虑到模型的适用性,本文对KMV模型进行了一些修正。实证研究发现,所选样本2020年信用风险从大到小排序依次为中信证券、海通证券、广发证券、华泰证券,国泰君安。最后本文从券商自身和外部环境入手,     

国内关于现代信用风险度量模型的研究综述

信用风险是金融机构面临的重要风险。目前国际上最具影响力的信用风险度量模型有四个:KMV、CreditMetrics、CreditRisk+、CreditPortfolioView。本文通过对近年来国内学者关于各个模型的研究文献的回顾,总结出四大模型的基本框架,分析它们各自的特征和适用性,并讨论其在我国金融机构信用风险管理中的应用。结果表明:现阶段,KMV模型更适合我国金融机构。     

现代信用风险管理模型比较分析

在银行的信用风险管理中,有效的管理模型是简化银行管理章程,提高银行信用管理效率和降低管理成本的首要条件。最基本的管理模型包括Credit Metrics模型,CreditRisk+模型KMV模型和CPV模型。文章通过对这几种基本的信用管理模式进行探讨和分析,阐述现代信用管理的基本原理和运用的基本方以及管理模型的特点和适用性。在此基础上分析我国银行当前信用风险管理的现状以及存在的问题,针对实际的情况和管理的需要提出适用于我国银行现代信用管理体系的模型,为我国的银行体系参与社会信用管理提供科学的参考和指导,不断建立完善的社会体系和完善的信用制度和管理方式。     

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KMV模型的不良资产支持证券的信用风险测量

不良资产证券化一方面可以帮助银行降低不良贷款的份额,另一方面还可以促进我国金融市场的活跃度,但前提是要防控好潜在的信用风险.通过对不良资产证券化中产生的信用风险进行分析,利用修正的KMV模型对不良资产支持证券分档测算违约风险,并结合真实分布对违约风险结果进行比较.结果表明,不良资产支持证券信用风险较低,在整体比较安全和...     

基于信用风险论我国商业银行管理模式的转变

随着美国次贷危机及巴塞尔协议Ⅲ的制定,银行服务业为了追求利润最大化,不断的进行开发新的金融产品,这在很大的程度上带来了风险,信用风险就是银行面临的最大的风险,但是传统的信用风险的测度比较理论化,基于这个层面,本文利用KMV模型来测量了部分上市公司的信用风险。通过结果对银行信用风险管理模式提出了转变的建议。     

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。     

Logistic模型和KMV模型在中国上市公司信用风险度量中的比较研究

本文从违约概率衡量上市公司信用风险的角度来看,基于因子分析的Logistic回归模型和KMV模型都能反映上市公司的信用风险状况,但基于因子分析的Logistic回归模型的评级结果比KMV模型较准确。     

修正后的KMV模型对我国上市公司信用风险度量的适用性分析

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文试图通过修正KMV模型使之更适用于我国上市公司信用风险度量。通过实证研究对其结果加以分析表明,修正后的KMV模型由于数据采集相对容易,计算操作简便,比较适合目前我国的信用风险管理水平,可用于对我国上市公司信用风险的度量,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

基于KMV-TGARCH模型的中国铝业信用风险实证分析

自1993年KMV模型推出以来,其在商业银行信用风险评估得到了较为广泛的应用.由于中国铝业去年暨今年上半年出现巨额亏损,本文在KMV-TGARCH理论基础上对中国铝业信用风险进行实证研究,并得出相应结论.     

基于监管视角的信用风险预警研究

本文基于监管视角确定了信用风险预警的实现路径,辨析了基于监管视角进行信用风险预警的必要性及其特殊性;以信用风险发生的基本单元即银行客户为研究介质,以监管部门长期监测的银行客户数据、非现场监管数据和经济数据为基础,建立了涵盖客户财务指标、信贷行为、关联担保、区域经济、行业运行的前瞻性指标体系;利用Logistic模型对客户的信用风险进行度量。实证检验结果显示,模型预警效果良好、风险得分前十名的客户,预警抓获率高达65%。为进一步提高预警效率,使之能更好地用于实践,本文通过综合权衡模型的观察面和覆盖面,将风险得分排名前200名的客户确定为预警适宜区,再将2014年6月批次的山东省银行业客户数据代入预警模型,测算当前正常类客户在今后十二个月内变为不良客户的可能性,为信用风险防控提供抓手并赢得宝贵时间。此外,本文还根据预警分析提出监管部门进行信用风险防范、化解的意见建议,以推动银行业机构完善信用风险防范的长效机制。     

客户信用风险诸因素的Logistic回归分析

为研究影响客户信用风险的诸因素，运用数据挖掘软件SAS/EM对银行提供的大量客户资料进行卡方检验和多因素Logistic回归分析，力求能够根据模型实现对客户的信用风险状况进行分类，进一步对客户进行评分，并对结果进行了分析讨论。     

偿二代下保险公司银行交易对手信用风险研究

2016年1月1日,我国保险业开始实施 “偿二代”,其第8号信用风险监管规则对包括商业银行在内的保险公司交易对手的信用风险进行了最低资本设定,规则的核心是针对不同类别的交易对手设定不同的基础因子。本文希望检验不同类别商业银行的信用风险差异是否足够大,以至使保险公司最低资本要求的基础因子需要不同。为此,本文首先利用KMV模型计算了反映不同类型上市商业银行信用风险大小的违约距离,将计算结果与第8号监管规则中的规定进行对比,之后再结合对我国银行监管财务指标体系的分析进一步加强了结论：按照国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行进行分类,并赋值不同基础因子的信用风险最低资本计算方法值得商榷。     

银行信贷资产证券化信用风险度量及传染研究——基于修正KMV模型和MST算法的实证

精准科学地度量和描述信用风险及传染机制有利于银行信贷资产证券化的高效健康发展和货币市场系统性风险的防范.运用修正KMV模型测度银行信贷资产证券化产品在不同时期的信用风险,并采用最小生成树(MST)算法考察银行间信用风险的传染机制.结果显示:政策性银行和大型商业银行发行的产品在各个时期信用风险均处于较低水平;股份制银行、城商行和农商行发行的产品违约率前期略高于前两类银行,但后期明显下降;后三类银行位于银行股票收益率网络的中心位置,具有传递信息和维系网络稳定的重要作用.