基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量研究

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商业银行面临的最主要的风险就是信用风险。商业银行信用风险是指借款人在债务到期时不愿或者不能偿还债务而给银行带来损失的可能性。商业银行信用风险管理主要是针对借款人的信用风险进行管理。近年来,我国商业银行不良贷款率呈上升趋势,不良贷款余额不断增加,风险抵补能力下降。因而,加强对商业银行信用风险管理显得尤为重要。信用风险度量是商业银行信用风险管理中的关键环节,准确的度量信用风险能够提高商业银行信用风险管理水平。本文选取制造业企业为样本,通过KMV模型展开实证分析,对商业银行信用风险进行度量研究。通过分析商业银行信用风险管理中出现的问题,对本文的研究背景简要介绍。通过对国内外研究现状的分析进一步阐述了本文研究的必要性。基于商业银行信用风险管理的相关理论和KMV模型概述,进行研究设计,设定KMV模型相关参数。在制造业门类下,按2017年被ST企业所在行业选取样本,以1:4的比例选取了 20家ST公司和80家非ST公司,对KMV模型的各项参数值进行计算,得出违约距离DD与理论违约概率EDF。其中,股权价值波动率通过建立GARCH(1,1)模型代替历史波动率进行计算,提高了模型的计算精确度。通过实证分析可以得到以下结论。(1)KMV模型能够判别ST公司和非ST公司的信用风险,对我国商业银行度量信用风险具有较好的适用性。(2)KMV模型可以对同一公司不同时期风险进行度量,区分公司ST之前与被ST之后信用风险的不同。(3)KMV模型计量得出的为具体违约数值,因此也可以对ST公司之间和非ST公司之间的信用风险进行度量比较。(4)通过KMV模型计算结果可以发现制造业门类下不同行业大类的信用风险有着较大差异。通过实证分析后,结合我国商业银行信用风险度量发展现状,从KMV模型应用方面和信用风险度量模型的选择及保障措施方面提出相关建议。
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