kmv模型在银行信贷风险分析中的实证研究

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1、上海大学硕士学位论文KMV模型在银行信贷风险分析中的实证研究姓名:傅阳春申请学位级别:硕士专业:金融学指导教师:李双20061201上海大学硕士学位论文摘要银行信贷风险的度量及其控制一直是商业银行生存和发展的一个极其重要的环节,但是国内银行目前大多采用的还是“5c”、“5P”法等定性分析工具,鉴于国内会计报告制度和审计制度的不十分完善,这类定性分析方法具有很大的局限性,并且在分析的效率和正确程度上也难以保证。随着中国加入WTO,国内金融市场的进一步放开,国内商业银行对于信贷风险的度量需要逐渐从定性分析转为利用各种风险度量模型进行定量分析,以提高分析和预测的准确程度。本文通过对传

2、统的信用风险量化方法和现代信用风险量化方法的介绍,分析各种方法的优势和不足。利用期权定价的思想,将银行信贷与期权进行类比,引入KMV模型进行信贷违约概率分析。本文从深市和沪市随机挑选了30家绩优上市公司和30家ST上市公司,并从市场和这些公司的年报、季报中搜集了相关的财务数据,通过SAS和VC++等程序对KMV的适用性和有效性进行了验证,并对与KMV模型在商业银行信贷风险分析上的局限性和发展前景做出了总结。关键词:银行,信贷风险,KMV模型,实证V上海大学硕士学位论文ABSTR^CTThemessurementandmanagementofthecreditriskoftheb

3、ankisalwaysoneofthemostimportantprocoduresforacommercialbanktosurviveanddevelop.ButinChina,mostofthecommercialbanksaleus啦thequalitativeanalysismethodssuchas“5C"or“5P”modeltodeterminethenatureofthecreditrisk.Forthattheaccountingreportsystemandauditsystemisnotveryco--ate,thesekindofmodelshavea

4、lotofdisadvantage,andalsoCannotp【融agoodperformancoOBtheefficiencyandtheaccuracyoftheanalysis.AsChinahasenteredtheWTO,andwiththeloosenofthedomesticfinancialmarket,therequirementofthecreditriskanalysisofthedomesticcommercialbankhavetoimprovefromthequalitativeanalysismethodstothosequantitativea

5、nalysismethodstom韶sureandforecastthecreditrisk.Thiswillimprovethep曲咖an∞ofthecreditriskmanagement.Thispaperintroducesthemainstreamofthetraditionalcreditriskanalysismodelsandthemodemcreditriskanalysismodels,analysestheadvantageanddisadvantageofthesemodels.Weu∞theoptionpdcingtheoryandtheKMVmode

6、ltoanalysisthedefaultprobabilityoftheloans,sothattodeterminethecreditriskofthebank.Thispaperchooses30goodperformedcompaniesand30STcompaniesfromthestockmarket,andcollectsthefinancialrequiredfromthemarketandthefinancialreportofthosecompanies.WeusetheSASprogramandVC++programtoapprovetheapplicab

7、ilityandthevalidityoftheKMVmodel.Finally,itconcludestheshortcomingoftheKMVmodelintheanalysisofcreditrisk,andofferssomesuggestiontoimprovetheusefulnessoftheKMVmodel.Keywords:Bank,Creditrusk,ICMVModelDemonstrationV1上海大学硕士学位论文原创性声明本人声明:所呈交的论文是本人在导师指导下

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