债项信用风险评级方法

债项评级(Facility Rating)就是评价特定债项内含的信用风险.债项评级是银行内部评级体系的重要组成部分.     

我国上市公司信用风险度量及影响因素分析

首先利用KMV模型度量了样本公司的信用风险,接着以资产规模、股权结构、成长能力、流动性、行业前景、公司经营状况作为解释变量、公司违约距离作为被解释变量,建立了多元线性回归模型。实证分析表明,资产规模、股权集中度、成长能力与信用风险正相关;国有股比重、流动性与信用风险负相关;行业前景和公司经营状况对信用风险也有显著影响。     

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。     

Copula 在商业银行组合信用风险度量中的应用

本文对比分析了正态Copula函数、t-Copula函数、Gumbel Copula函数、Frank Copula函数和Clayton Copula函数对资产组合分布尾部特征的描述特点并选择其中四种Copula函数与KMV模型相结合对商业银行组合信用风险进行度量,度量结果显示Clayton—Copula相关模式假设下的商业银行组合信用风险度量结果最符合实际。     

KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用

通过对沪深两市30家ST公司和30家非ST公司的信用风险进行评估检验,结果表明,利用修正后的KMV模型能够较好地识别出非ST公司和ST公司之间信用风险的差别,比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。     

基于内部评级法的县域农村商业银行信用风险度量研究

针对县域农村商业银行信用风险管理粗放的现状,本文通过对巴塞尔协议Ⅲ中内部评级法的研究,在充分考虑县域农村商业银行实际情况基础上,建立基于CreditMetrics的信用风险度量模型,计算出组合贷款和单笔贷款违约概率、违约损失率,从而建立符合该行实际的信用管理体系。     

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。     

KMV模型对我国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。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。     

信用风险量化模型与我国商业银行信用风险管理

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。     

商业银行信用风险度量模型简介及思考

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。     

商业银行信用风险度量模型简介及思考

信用风险是现阶段商业银行面临的主要风险,本文在对商业银行信用风险度量代表性模型介绍、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,并提出了加强我国商业银行信用风险度量研究的思考。     

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。     

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。     

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。     

信用风险度量模型简介与比较

本文主要对现代信用度量的三个模型:KMV模型、CreditMetrics模型和CreditRisk+模型给出介绍,并且分析模型的相同及其不同点。     

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。     

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。     

我国商业银行信用风险研究—基于20家上市商业银行数据

商业银行的发展在金融体系甚至国民经济中起着重要作用,而信用风险更是金融经济发展稳定的关键.本文以沪深两市上市的20家商业银行信用风险状况为研究对象,采用2019年的数据,使用KMV模型测算其违约距离与违约率,结果表明,大型商业银行的信用风险显然低于中小银行及城商行,并且提出了政策建议.     

改进的KMV模型在信用风险度量中的应用

KMV模型是度量信用风险的一种主要方法。本文在KMV模型的基础上利用期权定价的思想进一步计算了在现行股权市场价值下上市公司负债到期日期望损失的现值。实证结果表明,该方法能很好量化上市公司的信用风险,为商业银行的贷款决策提供了一定的理论依据。     

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。