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时间:2019-05-15
《基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理》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、东北大学硕士学位论文摘要基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理摘要由于利率未能实现市场化,企业融资的主要方式仍是金融机构为媒体的间接融资,信用风险成为我国商业银行面临的最重要的风险。对信用风险的准确度量和有效管理是商业银行提高风险识别、评估、控制能力的前提,因此精确度量信用风险是实现有效风险管理的关键。但是我国的商业银行,自身所开发的内部评级主要是用于客户筛选和风险预警,尚未向更深层次的风险量化管理方向发展。随着金融机制改革的深化,商业银行日益意识到风险管理及市场化运作对银行业的重要性。因此,需要对信用风险的度量和管理重新定位,建立适合我国信用风险管理水平的度量模型。本文
2、通过对KMV模型进行修订,使之适合我国信用风险的现状,鉴于此模型适合上市公司信用风险的度量,选取股改后上市公司的数据对模型的实用性进行实证分析,以说明修正后的KMV模型对我国的信用风险度量具有很强的适用性。本论文的主要研究工作如下:(1)在阐述信用风险概念的基础上,对信用风险特征和风险管理的各个环节进行分析,同时进一步分析信用度量模型在银行信用审核、信用等级测评、信用资产定价等方面的实际应用。(2)根据传统风险度量方法和现代信用风险度量模型的分类,分别介绍了不同类型的风险度量方法,并从信用评级、利率市场化和模型假设前提等方面,对模型在我国的运用进行适用性分析。‰(3)阐述了K
3、MV模型的理论基础:风险债务定价理论和期权定价理论,并论述了KMV模型的基本思想、计算框架以及模型在商业信用风险管理中的应用。(4)选取股改后全流通状态下10家sT上市公司和10家非ST上市公司的数据做实证研究,运用BSM模型得到股权年波动率,最后利用Matlab6.5计算出违约距离和理论违约概率,并对结果进行分析。(5)因KMV模型可用于上市公司和非上市公司的信用风险度量,构建了东北大学硕士学位论文摘要基于KMV模型的商业银行信用风险管理的框架。由于上市公司违约数据不足,无法构建预期违约率和违约距离之间的映射,实证得到的预期违约率是理论上的违约率,可能不能真实的反映上市公司
4、的违约状况。关键词:KMV模型;风险度量;风险管理;违约率;违约距离l☆.1j■CreditRiskMeasurementandManagementinBankingBasedonKMVModelAbstractTheinterestrateinchinahasnotachievedtobemarket—oriented,themainformofcorporatefinancingisstillindirectfinancingmediatedbyfianceinstitutions.whichmakecreditriskasthemostseriousriskinchin
5、a’Scommercialbanksystem.AccuratemeasurementandeffectivemanagementtocreditriskISprerequisiteforcommercialbankstomakeprogressinriskrecognization,accessandcontr01.Precisemeasurementofcreditriskisthekeytoachieveeffectiveriskmanagement·Buttheinternalratingsystemdevelopedbychina’Scommercialbanksi
6、smoreintendedtoscreencustomersandearlywarnrisk,ithasnotyetdirectedtofurtherdevelopmentofquantitymanagementofrisk.Withthefinancialmechanismrefbrms,China’Scommercialbanksarebecomingmoreawareoftheimportanceofriskmanagementandmarketoperationforbankingindustry·Therefore.weneedtorepositmeasuremen
7、tandmanagementofcreditrisktoestablishthemeasurementmodelwhichissuitabletoChina’Screditriskmanagementlevel.InthepaperamendedKMVmodelandmadeitsuittocurrentsituationofchina,Screditrisk.Thismodelisrightformeasurementofcreditriskoflistedcompany,SOthedatafromt
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