我国商业银行信用风险评价应用研究--基于KMV模型分析

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1、硕士学位论文我国商业银行信用风险评价应用研究—基于KMV模型分析培养单位：金融学院学科专业：金融学作者姓名：韩娇指导教师：周晔副教授2AppliedStudyonCreditRiskEvaluationofChinaCommercialBanks—AnAnalysisBasedonKMVModelCultureunit:SchoolofEconomicsandFinanceMajor:FinanceCandidate：HanJiaoSupervisor：vice-Prof.ZhouYe独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资

2、料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全同意首都经济贸易大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全

3、部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日摘要近年来，国内融资市场由于地方政府的新融资模式发生了重大变化，而《巴塞尔协议》的出台又使我国商业银行的监管环境发生了变化。互联网金融为商业银行的信用风险管理也带来了机遇和挑战。因此对商业银行信用风险度量及管理的研究具有着重要的理论意义及实践价值。本文按照所有制结构将中国15家上市银行分为股份制银行、国有银行和城市银行三组样本。本文首先结合我国实际情况对KMV模型进行了必要的修正，计算2008-2017年三组银行的违

4、约概率与违约距离，并对三组银行的信用风险进行讨论和对比；其次，本文进行了不同银行在同一年份信用风险的横向对比和同一银行在整个时间跨度上信用风险的纵向比较；再次，本文探讨了违约点设置与信用风险区分效果的关系。最后，本文总结了所得结论并对其进行解释分析。研究表明，KMV模型对同一银行在不同时间点的信用风险及不同银行的信用风险均有一定的区分能力。国有银行与城市银行信用风险的大小和变化趋势大体相同，而股份制银行则总体上比其余两种银行承担着更高的信用风险。近年来，银行的信用风险则随着银监会《商业银行资本管理办法（试行）》的施行及管制的加强，得到了有效控制。关键词：KMV模型；信用风险；违约距离

5、；商业银行IAbstractTheimplementationoftheBaselprotocolIIIdeepensthecapitalconstraintmechanismwhichtakescapitaladequacyratioasthecore,whichfurtheremphasizestheimportanceofcreditriskmeasurementandundoubtedlyputforwardhigherrequirementsfortheabilityofcreditriskmanagementofcommercialbanks,inwhichcaseres

6、earchingthemethodstoeffectivelymeasurethecreditriskpossessesincreasingsignificanceonriskmanagement.TakingthenewfinancialmarketenvironmentasthebackgroundanddividingChina’s15listedbanksintothreesamplesasstate-ownedbanks,joint-stockbanksandcitybanks,thispaperadaptstheclassicalKMVmodelaccordingtoCh

7、ina’sactualsituationandinvestigatesintothedistributionofdefaultprobabilityanddefaultdistanceamongthethreesamplesofbanks.Further,thispapercarriesoutcomparisonofaparticularbank’screditriskduringthewholetimespanof2008-2015aswellaslon