基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量分析

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1、基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量分析专业名称：会计硕士申请人姓名：刘莎导师姓名及职称：黄诒蓉副教授张珩高级经济师答辩委员会(签名)妻罂：刻础卸委员：‘’曼如一．／‘獭答辩日期：2010年11月30日f学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名：导师签名：‘复协卷／日期：≯户年／9月／

2、口日基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量分析专业：会计硕士硕士生：刘莎指导教师：黄诒蓉副教授张珩高级经济师摘要信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一。相对于发达国家已经建立的成熟的信用风险管理理论体系相比，我国的信用风险管理研究起步相对较晚，我国商业银行面对的信用风险问题同样突出，目前摆在我国商业银行面前最重要的问题就是建立适合我国国情的信用风险管理体系。在信用JxL险管理体系建设方面，我国商业银行最为薄弱的环节就是对信用风险的度量。本文选择信用风险度量方法作为研究课题，通过对几种现代主要的信用风险模型在我国商业银行的适用性研究，得出KMV模型最适合我国实际的结论，并选

3、取10家正常类公司和10家ST类公司进行实证研究。KMV模型是美国KMV公司于1995年开发出的一种计算信用风险的方法，是当今世界主流风险管理模型之一。本文主要采用规范的理论与实证研究相结合的方法，在深入分析模型理论的基础上，运用KMV模型在商业银行风险管理中的应用研究。本文首先阐述了信用风险的概念以及商业银行信用风险管理的一些基本理论，并综述了信用风险管理在国内外的研究状况。其次对传统信用风险管理方法和现代信用风险管理方法进行了比较和分析，同时对现代信用风险管理方法在我国的适用性问题进行了论述。再次，本文重点阐述了KMV模型理论，并对KMV模型进行实证分析，样本公司为10家

4、正常类上市公司和10家ST类上市公司，数据为其股票价格及财务数据。实证结果显示KMV模型能够很好的区分两类公司的信用风险方面的差异，KMV模型在我国是一种适合商业银行信用风险评价模型。本文的创新之处在于作者根据我国国情将违约点分两种进行比较①违约点=短期负债(STD)+0．5长期负债(LTD)②违约点=短期负债(STD)+长期负债(LTD)，最终证明违约点①更适合我国国情。关键字：信用风险管理模型，KMV模型，商业银行IITheAnalysisofOurCommercialBankCreditRiskMeasurementbasedonKMVModelMajor：Master

5、ofProfessionalAccountingName：LiuShaSupervisor：HuangYiRongZhangHengABSTRSACTCreditriskhasbeenconsideredasoneofthemajorrisksthatcommercialbankshavefaced．Comparingwiththesoundsystemofcreditriskmanagementtheorythatdevelopedcountrieshaveestablished，theresearchofcreditriskmanagementinourcountryst

6、artsrelativelylate．However,thecreditriskproblemsourcommercialbankshavefacedarealsonoticeable．HowtocreatecreditriskmanagementsystemadaptedtoourcountryhasbeenthemostimportantquestionOurcommercialbankshavefaced．Astothecreditriskmanagement，howtomeasurecreditriskistheweakestlink．Thispaperchoseth

7、emethodofcreditriskmeasurementasthetopicofourresearch,elaboratinghowtoapplyseveralmajorcreditriskmodelinourcommercialbanksandchoosingKMVmodelfinally．Weselect10normaland10STcompaniesinourempiricalstudy．KMVmodel，devisedbyAmericanKMVCompanyin1995，isonekindo