基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度

基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度

ID:35060932

大小:3.10 MB

页数:58页

时间:2019-03-17

基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度_第1页
基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度_第2页
基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度_第3页
基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度_第4页
基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度_第5页
资源描述:

《基于修正kmv模型的我国商业银行信用风险测度》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、:;i獲變户e讀纖以讀讀J;.一.,議顯:、;s;I.错^讀麵代-w莱i巧e資^.r.蕉;ul综f轉;這i茲lni.ip祈誓>i論l#sy、.^切';p!叢篡装;t讀^繼1:袭磯=盤l—每^如暖震^—舅坏..'.,.汽-.w-冀.'蠢辕.顧瞧讓.4巧学位沧獲義^篡^綠;|i:;_職l?群-誘Sf^豫片審馨f‘;議.管,£讀'副^琴"?S晚正論1励^I险‘'議宗,.,記f;::度V:A'&霎起養屬':%蒙'譜?f據朽^.祕^!:馬;-.’3H1'::J瑶^璋^Si:麵.:£.l截;究方i析^.'扁縛..

2、8覇禱?一导教i'w輪攝''賴-'成日'.s7-讓辩日i:;麵;s裤為,-;:p"oi约vs潑蘇^1?.讓i終私參敎#護—讀^讓装y露^COMMERCIALBANKCREDITRISKMANAGEMENTRESEARCHBASEDONTHEMODIFIEDKMVMODELADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDegreeofMasterofEconomicsBYQianJiu

3、linSupervisedbyProfessorChenYaohuiSchoolofEconomicsNanjingUniversityofFinanceandEconomicsAugust2015学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文>地方外,不包當其他人或其它机构已经发表或中除了特别加^^1标注和致谢的撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名:知W林日期;W心。学位论文使用授权声明本人完全了解南京财经大学

4、有关保留、使用学位论文的规定,目P:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅:学校可W公布论文的全部或部分内容,可采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名:扁:献导师签名日斯摘要作为我国商业银行面临的最主要金融风险类型之一,信用风险对商业银行的整体发展起到至关重要的作用。与西方发达国家相比,我国商业银行的信用风险管理水平明显落后,信用风险管理体系有待完善,特别是风险管理工具及技术与国际上发达国家的商业银行相比存在较大的差距。因此我国商业银行若想稳健发展,并参与激烈的国际金融

5、市场竞争,必须提高风险识别、评估、控制等能力,通过借鉴、吸收并应用国外一些成熟的风险管理技术,进而建立科学的风险识别、检测、度量控制体系,及时对面临的信用风险进行科学度量与有效管理,提高信用风险管理系统在风险控制过程中所发挥的关键效用。首先,本文多角度全面分析我国商业银行信用风险现状、信用风险管理中存在的问题并详细阐述度量在信用风险管理中的重要地位。在比较现代四种信用风险测度模型在我国适用性的基础上,选择KMV模型为基础模型。其次,为提高KMV模型在我国的适用性,对其参数进行修正:针对股票收益率序列尖峰厚尾及杠杆效应的特征,采用EGARC

6、H(1,1)-M模型取代GARCH(1,1)模型计算股权价值波动率;针对我国存在非流通股问题,采用净资产定价法估值;在违约点的设置上,通过计算并检验3种不同违约点下正常公司与违约企业的违约距离是否存在显著性差异,从而选出最优违约点;无风险收益率采用上海同业拆借利率(Shibor)以更好反映利率市场化进程。最后,本文选取2014年商业银行贷款投向位居前5的行业共计14家上市公司财务数据与市场数据进行信用风险测度的实证分析和检验,验证了修正KMV模型在我国信用风险测度中的有效性。最后,本文从度量手段与应用环境两个方面对提高信用风险管理水平提出

7、建议。研究结果表明:(1)运用EGARCH(1,1)-M模型计算股权价值波动率,可以反映出前收益率与未来波动间的杠杆效应,提高了计算精度。(2)通过独立样本T检验,选出最优违约点为DPT=0.75LTD+STD;(3)ST公司的违约距离均值在总体上是小于非ST公司的,这意味着总体上其违约风险也小于ST公司,这与现状相一致。而理论违约概率与现状并不完全相符,即理论违约概率无法有效识别公司的全部信用风险。(4)不同行业的上市公司信用风险水平差异明显,其中制造业上市公司的信用风险最大。(5)对实证结果进行K-S检验、Mann-WhitneyU检

8、验,结果表明修正后的KMV模型可以有效区分ST公司与非ST公司的风险水平。在此基础上,进一步利用ROC曲线表示修正后模型预测能力,预测能力准确率达到85.7%。关键词:信用风险;EGARCH(

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。