我国商业银行信用风险度量研究——基于KMV模型的验证分析
我国上市公司信用风险度量——基于KMV模型
＝
（） ２
本文实证分析可分为如下两个 步骤 ： 第一步 ， 计算各样本股违约距离 Ｄ 先 Ｄ。 １ ． 样本股股票市值 Ｅ的计算。由于所选样本均无非流通股 和
限售股， 故其股票市值 Ｅ等于总股本乘以基准 日当日收盘价。
２样本股股 票年波动率 的计 算。 ． 本文运用 Ｇ Ｒ Ｈ（ ， ） Ａ Ｃ １ １
（） ２ 依据借款企业 的负债计算 出公 司的违约触发点 （ ｒ ） Ｄ， ， ｒ 进而计算违 约距 离（ Ｄ） Ｄ ：
Ｄ ｒｓＤ Ｐ ＝Ｔ ＋ ＬＤ Ｔ （） ３
其 中 ，Ｔ Ｓ Ｄ代表流动负债 ，Ｔ Ｌ Ｄ代表 长期 负债 。
Ｄ ：Ｅ Ｖ ）Ｄ Ｔ Ｄ － Ｐ （１
组。
、
问题 的提 出
２０ ０ ８年 ， 伴随着美 国次贷危 机 的爆 发 ， 加深 了人们 对信 用 风险度量重要性 的认识 。 理论上 ， 风险是市场参 与者面临 的主要风 险之一 。信 信用 用风 险度 量是信用风险管理 目标 的核 心 。由美 国 Ｋ Ｖ公司开 Ｍ 发 的 Ｋ Ｖ模型 ， 当今世界最流行 的信用风 险度 量模型之一 。 Ｍ 是 因此 ， Ｋ 对 ＭＶ模 型的适用 性研 究有很强 的理论意义 。 实践上 ， 国证券 市场规模 逐步扩 大 ， 我 上市公 司在 国 民经 济中 占有重要地位 。对商业银行 和证券市场 的投资者而 言 ， 需 要 准确地识 别和度量 上市公 司的信用 风险 以降低 信贷 和投资 风 险 ； 上市公 司而言 ， 对 需要 有效地 预测和 控制 自身的信用 风 险， 以降低融资成本 ； 对监管 当局而 言 ， 建立起上市公 司信 需要 用风 险约束机制 ， 以更 好的维护投 资者 的利 益 ， 维护我 国金融
基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究
基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究李朝辉张明洁杨帆李焱（大连海事大学航运经济与管理学院，辽宁大连116026）DOI ：10.19647/ki.37-1462/f.2023.07.011一、引言金融是现代经济的核心，商业银行在中国金融体系中居于主导地位，是支撑中国经济发展的重要力量。
近年来，面对复杂的市场环境，商业银行在经营过程中面临的风险越来越大，不确定因素越来越多，由此导致的信用风险日益加剧，有效识别和防范信用风险对中国银行业的经营环境和整体发展都十分重要。
在诸多现代信用风险度量模型中，对于中国上市商业银行信用风险，KMV 模型在样本数据选择和适用范围上都有明显优势，但需要根据商业银行的行业特点对股权价值、违约点和无风险收益率等相关参数进行修正，其中，由于股权价值波动率无法直接观察，以往文献使用收益率的标准差度量，该方法默认历史事件中各个时间点上的收益率对当前波动率权重相同，与收益率实际变化情况之间存在偏差。
同时，国内学者大多针对特定时间段内单一类型的商业银行进行研究。
对此，本文尝试对股权价值波动率的修正方法进行进一步的讨论，以提高KMV 模型在中国上市商业银行信用风险度量中的适用性，并将样本商业银行分为三类，从宏观经济、经营水平和股权结构三个层面对商业银行信用风险的影响因素进行分析，尽可能全面地分析信用风险。
二、违约距离测算与变量选取本文以2001—2021年在A 股上市的41家商业银行作为研究样本，选取2001—2021年20个连续整年作为度量区间，以每年的12月31日为度量基准日，若上述商业银行在某个实证区间内没有完成上市，则不作为该年度分析样本。
本文所采用的数据均通过各年度《中国统计年鉴》、中国A 股市场公开数据和各大商业银行的年度财务报告整理得到。
（一）违约距离的测算1.参数修正。
（1）股权价值（E ）。
相较于西方国家的证券市场，中国证券市场存在特殊性，早期中国上市公司的股票分为流通股和非流通股，非流通股不能上市流通，因此，没有市场交易价格。
基于KMV模型的信用风险度量实证研究
基于KMV模型的信用风险度量实证研究信用风险度量是银行和金融机构日常业务中必不可少的一项工作，它能够帮助机构有效地衡量和管理借款人的信用风险，降低可能的损失。
KMV模型是一种经典的信用风险度量模型，它被广泛应用于金融机构的信用风险管理中。
本文将对基于KMV模型的信用风险度量进行实证研究，旨在探究KMV模型在实际应用中的有效性和适用性。
首先，我们需要简要介绍KMV模型的基本原理。
KMV模型的核心思想是建立一个反映借款人违约概率的准确度量模型，通过衡量借款人违约的概率来评估其信用风险水平。
KMV模型通常采用随机过程的方法，假设借款人的资产价格服从一定的随机演化规律，基于借款人资产价格的变动，利用概率论和统计模型进行信用风险度量计算。
在实证研究中，我们可以选择一家银行作为研究对象，收集该银行的信用风险数据以及相关的财务数据。
然后，基于KMV模型中的信用风险度量公式，计算出每个借款人的预期违约概率，并将结果与实际违约情况进行比较。
通过计算预测准确度指标，如准确率、召回率、F1-Score等，可以评估KMV模型的预测能力和信用风险度量的准确性。
此外，我们还可以通过引入其他因素来改进KMV模型的预测能力。
例如，可以将宏观经济因素、行业周期等因素纳入模型，以更全面地考虑借款人的信用风险。
同时，可以采用机器学习算法来优化KMV模型的预测结果，如支持向量机、随机森林等。
通过与传统的评级模型进行比较，可以评估不同模型在信用风险度量上的差异和优劣。
最后，我们可以利用实证研究的结果，对KMV模型的应用进行优化和改进。
比如，可以根据具体情况调整模型中的参数，以提高模型的适应性和准确性。
可以采用动态追踪方法对借款人的信用风险进行监测，及时调整信用风险度量结果。
此外，还可以将KMV模型与其他风险度量模型进行组合使用，以综合评估借款人的信用风险水平。
综上所述，基于KMV模型的信用风险度量实证研究可以为金融机构提供有力的决策支持和风险管理手段。
基于KMV模型度量我国商业银行信用风险的应用性研究
基于KMV模型度量我国商业银行信用风险的应用性研究作者：蔡源来源：《科学与财富》2020年第11期商业银行在市场经济中发挥着重要的杠杆作用，是直接参与市场经济活动的主体，同时也是货币流通的中介，对控制市场经济发展、汇率、资金流通、货币政策等至关重要。
同时，商业银行自身面临许多风险，其中，由于借贷业务是商业银行的核心业务，而借款人经常由于自身或者外部的原因导致到期时无法偿还贷款加利息，所以商业银行经常面临很高的信用风险。
信用风险与各个市场经济主体的活动都息息相关，不仅影响着经济社会发展，也成为风险分散的焦点，信用风险在识别、度量和管理等方面具有更高的难度，所以信用风险的识别和度量成为风险管理的重中之重，因此本文对更好的度量商业银行的信用风险具有十分重要参考价值。
首先，本文详细阐述了我国商业银行信用风险的定义及分类，并结合我国商业银行信用风险的现状，通过大量的数据分析得出目前我国商业银行信用违约事件频发，发生违约风险的可能性很大。
再次详细系统的介绍KMV模型的理论基础，并给出了该模型中各个指标的计算框架。
最后，通过选取沪深证券交易所15个行业的30家上市公司作为研究对象，利用KMV模型展实证研究并给出了实证结论。
文末，根据之前的研究实证结论，给出了如何有效降低信用风险可能性的方法。
关键字：商业银行;信用风险;KMV模型;违约距离商业银行是一国金融体系的核心，在国家经济发展中占有十分重要的地位。
经过40年的发展，我国银行业信用风险管理取得了巨大的进步，但是与英美等发达国家相比，我国商业银行度量信用风险的举措还不够到位，信用风险数据库也不够全面，信用违约事件频发，这些直接影响商业银行的生存与发展，所以研究我国商业银行信用风险管理具有十分重要的意义。
信用风险，是指借款人，债券发行人没有能力在规定的时间内还本付息，而导致授信方必须承担由此产生的全部经济损失。
商业银行的信用风险有广义和狭义之分，广义的信用风险是指商业银行由于一切信用活动的不确定性而使经济蒙受损失的可能性。
基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究
基于KMV模型的我国上市银行信用风险器量探究摘要：信贷风险一直被视为银行业务中最主要的风险之一，由此引发的信用风险在银行业中具有重要的地位。
为了有效地器量我国上市银行的信用风险，本文基于KMV模型进行探究。
通过对大量的财务数据进行分析，本探究构建了一套综合的信用风险评估框架，以提供我国上市银行在信用风险管理方面的参考和指导。
关键词：KMV模型；信用风险；我国上市银行；器量探究Ⅰ.引言随着金融市场的进步和金融产品的多元化，银行业的信用风险日益成为一种不行轻忽的风险。
近年来，尤其是全球金融危机的发生，更加凸显了银行业信用风险的重要性。
对于我国上市银行而言，如何准确器量信用风险，提高风险管理水平成为亟待解决的问题。
Ⅱ.相关理论及文献综述在信用风险器量方面，探究者们提出了多种模型和方法，其中KMV模型作为一种较为经典的信用风险器量方法备受关注。
KMV模型将信用违约概率与信用损失相关联，通过对违约概率的预估来器量信用风险。
此外，国内外学者在信用风险器量领域也进行了大量的探究。
Ⅲ.数据来源及样本选择本探究选取了我国数家上市银行作为探究对象，并收集了这些银行的财务数据进行分析。
同时，依据中国金融监管部门发布的数据，选择了一些重点指标作为信用风险器量的参考。
Ⅳ.探究方法及模型构建本探究基于KMV模型，构建了一套适应我国上市银行的信用风险器量模型。
起首，选取了一系列的财务指标，如净资产收益率、资本丰富率、不良贷款率等，作为影响信用风险的因素。
然后，通过对这些指标逐一进行分析，建立了一套较为详尽的评估指标体系。
最后，以违约概率为核心，结合这些指标构建了信用风险器量模型。
Ⅴ.实证结果及分析通过对样本数据进行实证分析，我们发现，本探究构建的信用风险器量模型在器量我国上市银行的信用风险方面具有较高的准确性和可靠性。
同时，通过对实证结果的分析，我们也得出了一些关于我国上市银行信用风险管理的结论。
Ⅵ.风险管理建议依据本探究的实证结果，对我国上市银行的信用风险管理提出了一些详尽的建议。
我国商业银行信用风险度量模型的实证研究——基于KMV模型的实证分析
该 模 型 以 Ｍｅｔ ｌ ｎ期 权定 价 理 论 为 依 据 ， 用 输人 变 量 来 ｏ 采 估 算 出 企 业 股 权 的 市 场 价 值及 其波 动性 ，并 根 据 公 司 负 债 计 算 出公 司 的 违 约 实施 点 ， 算 出借 款 人 的违 约 距 离 ， 计 最 后 使 用 企 业 的 违 约 距 离 与 预 期 违 约 率 之 间 的 对 应 关
一
１７ ） 出在 将 股 权 视 为 复 合期 权 的 情 况 下 ， 以 适 用 于 ９ ９指 可
各 种 类 型 的债 务 ； ｌｃ Ｂ ａ ｋ和 Ｃ ｘ （９ ７ 考 虑 了 财 务 约束 、 ｏ １７ ）
次 革 命 。其 局 限性 在 于 对 非 上 市 公 司 因使 用 资 料 的可
附 属 条款 和再 融 资 限 制 ；ｕ ｕｌ１７ ） 虑 了 税 和 破 产 Ｔ ｍｂ ｌ（９ ９ 考
成 本 ； ｉ ，Ｒ ｍａｗ ｍ 和 Ｓ ｎ ａｅ ａ （ ９ ３ 以 及 Ｋｍ ａ ｓａ ｙ ｕ ｄ ｒｓｎ １９ ） Ｌ ｎ ｓ ｆ 和 Ｓ ｈ ａｔ（ ９ ５ 都 假 设 了无 风 险 利 率 遵 循 维 ｏ ｇｔ ａ ｃ ｗ ｒ １９ ） ｚ
适 合 我 国 实 际 的信 用 风 险模 型 ， 以提 高 我 国 商业 银 行 的竞 争 力 。 通 过 研 究 ， 文得 出 Ｋ 本 ＭＶ模 型 在 我 国 目 前 比较 适 用 ， 对 该 模 型 进行 了实 证分 析 ． 提 出该模 型运 用 于 我 国 应该 采取 的对 策 建 议 。 并 并 【 关键 词】 用 风 险 ； ＭＶ模 型 ； 证 分 析 信 Ｋ 实
Ｋ Ｖ 模 型 在 我 国 的广 泛 应 用 。 Ｍ
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基于KMV模型的中国上市银行信用风险度量研究
一、引言商业银行作为金融体系最主要的组成部分，需要自身保持稳定发展，才能促进整个金融体系，甚至国家经济的长期稳定发展。
但是由于商业银行具有与其他金融机构不同的特殊地位，即负责国家货币信用的运作，使商业银行的风险性成为其主要特征，如何做好风险管理也成为现代商业银行经营管理过程中最主要关注的问题。
商业银行的信用风险是不良资产增长继而引发流动性危机的主要因素，信用风险本身的特殊性，加之经济活动中的很多不确定因素，信用风险越来越难以得到有效控制。
风险管控，尤其是信用风险的控制，对于商业银行的持续有效运行至关重要。
因此，运用现代计量模型对我国商业银行的信用风险进行测度，能够更有效地控制信用风险。
KMV模型为我国商业银行信用风险管理提出了一种新的量化分析方法，如果该模型将商业银行的实际经营情况反映得比较有效、准确，且能够预测商业银行发生违约概率的可能性，就可以在一定程度上避免和减少信用风险的发生。
二、文献综述随着西方发达国家银行信用体系的发展，国外学者对商业银行信用风险进行了一系列的研究。
Michel Crouhy等（2000）[1]回顾了当前提出的行业担保信用风险价值评估方法，主要包括J.P摩根银行的CreditMetrics模型、CSFP的CreditRisk+模型、KMV公司的KMV模型等。
其中，KMV模型可以通过股票市场数据直接计算信用风险，利用资本市场信息对公司违约风险进行预测，因此KMV模型的应用相较其他模型而言更为广泛。
Matthew Kurbat和Irina Korablev（2003）[2]检验了KMV模型作为金融机构信用风险度量工具的有效性，研究结果表明，基于KMV模型的违约距离能够很好地反映银行的信用风险。
Ke Wang和Darrel Duffie（2010）[3]认为，KMV 模型能够较好地通过计算对公司预期违约率进行预测。
Kollár等（2015）[4]通过对Merton模型和KMV 模型的比较，KMV模型主要以股票市场的资产价值及其波动性为变量，对于市场上公开交易的公司而言运用更为方便。
浅析商业银行信用风险度量_基于KMV模型
（ 上 接 第 475页 ）
最终计算结果如下表所示：
表1 各上市公司违约距离
行业
股票代码
违 约 距 离 DD
电器行业
600690 600870
4.0154 -0.3336
通讯行业
600522 600130
1.1271 -9.4117
医药行业
600216 600385
3 结论 由以上分析可以看出，KMV模型能有效区分ST公司和非
ST公司的信用风险状况，这对商业银行贷款决策具有重要的 参考价值，因此，KMV模型在我国商业银行信用风险度量中具 有重要的应用价值。当然，在应用模型对上市公司信用风险进 行计算时，也存在很多不足和有待改进的地方，如违约点的计 算，本文直接利用KMV公司实证调查的结论进行计算，将来的 研究可以根据我国上市公司的调查结果进行设定。另外，由于 我国还没有建立大规模历史违约数据库，因此，不能确定违约 距离与违约概率之间的对应关系，也就不能计算出经验预期违 约概率，这也需要进一步改进。 参考文献： [1] 章文芳，吴丽美，崔小岩.基于KMV模型上市公司违约点的
（ 下 转 第 474页 ）
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教育研究
TECHNOLOGY AND MARKET Vol.18,No.8,2011
旅游行业工作所必需的操作技能，并具备旅游行业所需要的专 业基本素质。体验式实训教学方式主要有两个主要特点：一是 基于真情实景，实践性强。实验教学环境是接近实际岗位的技 能训练环境，使学生在学校就能接触到并掌握本专业的新技 术、新技能，了解行业的要求。二是综合性强。强调本学科内知 识的综合运用，强调跨学科知识的综合运用，强调能力培养的 综合性。体验式实验教学可以激发学生学习兴趣，增强教学效 果，提升学生综合素质，同时不断提高旅游实验室的使用效率。 2.3 完善实验考核与评价体系
基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量及其防范研究
Economic ResearchＫＭＶ模型的我国商业银行信用风险度量及其防范研究17由于上图中所显示的ST 公司所具有的违约距离大体上低于非ST 公司所具有的违约距离，因此可知KMV 模型对于ST 公司和非ST 公司在信用风险的差别的识别方面效果较好，即ST 公司所具有的信用风险普遍高于非ST 公司，这与经验观察是一致的。
四、结论在本文的研究中，在沪深两市中选取 30 只上市公司股票,运用 KMV 模型对我国境内的商业银行所面临的信用风险大小水平进行实证分析，定量地得出违约距离，该违约距离是一个反映在我国的交易所上市的公司信用质量实情的较好指标。
随着经济体制改革步伐的逐渐稳步推进，KMV 模型将在中国证券市场具有更成熟的使用条件。
（3）总负债D本文选取各样本公司2013年年报中所披露的负债总面值作为上市公司的账面负债价值D，可通过计算得出。
（4）股权价值波动率本文运用历史波动率法这一方法来进行估计，以得出未来一年这一时间段内上市公司所拥有的 股权的合计市场价值所具有的 波动率。
计算公式如下：其中， 表示第i 天股票的日收盘价， 表示股票的日收益率，n 表示全年交易日天数， 为日收益率的平均值， 为收益率的日波动率，为年收益率波动率。
2.样本选取和数据搜集本文选取 15 家 ST 公司，然后再选取与之相配对的1 5家非 ST 公司一共合计30家公司作为实证研究样本，涉及化学制品、化工新材、金属材料等一共 15 个行业，采用样本公司 2013 年全年的股票市场交易数据以及经过审计的年报数据进行实证计算。
3.实证计算根据KMV 模型的原理，运用Matlab 软件中的fsolve 函数，通过迭代求解得出各样本上市公司的违约距离，并作出折线图如下所示：图 样本公司违约距离4.实证结果分析李磊宁，张凯．ＫＭＶ模型的修正及在我国上市公司信用风险［Ｊ］．首都经 济贸易大学学报，２００７（４）：４４—４８．陈福生．基于 ＫＭＶ 模型的我国上市公司信用风险工业技术经济． ２００８，２７：１５３－１５６．［５］Ｐｅｔｅｒ Ｃｒｏｓｂｉｅ， Ｊｅｆｆ Ｂｏｈｎ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｄｅｆａｕｌｔ Ｒｉｓｋ． Ｍｏｏｄｙ’ｓ ＫＭＶ ＫＭＶ模型在上市公司信用风险度量中的应用财会通讯， ２００９（１５）：８－１０．ＫＭＶ模型的我国商业银行信贷风险度量和管暨南大学，２０１１．作者单位山西财经大学 山西省太原市 030006＞＞＞。
２０１９－２０２１ 年我国上市银行信用风险度量研究——基于ＫＭＶ 模型
２０１９－２０２１年我国上市银行信用风险度量研究基于ＫＭＶ模型瞿山川(对外经济贸易大学ꎬ北京㊀１０００２９)摘㊀要:近年来ꎬ中国面临着 供给冲击 需求收缩 预期转弱 的三重压力ꎬ这将进一步加大商业银行的信用风险ꎮ信用风险的产生会增加交易成本㊁降低投资者投资意愿ꎬ从而影响经济的发展ꎮ公司通常会采用信用风险度量方法及时预测信用违约情况ꎬ以提高商业银行的风险控制能力ꎬ保证信用交易的正常运行ꎮ而ＫＭＶ模型具有良好的风险预测能力ꎬ可以为银行违约风险监管提供参考ꎮ关键词:ＫＭＶ模型ꎻ信用风险ꎻ上市银行中图分类号:Ｆ８３０.４㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７１－６７２８(２０２２)１８－００８３－０４㊀㊀随着经济增速放缓ꎬ银行增量市场减小ꎬ存量竞争激烈ꎬ银行面临净息差收窄㊁信用风险持续暴露等经营压力ꎬ净利润增速也处于低位ꎮ银行作为间接融资体系下的主要融资渠道也因此遭受了巨大冲击ꎮ因此ꎬ及时评估影响和风险并采取良好的风控措施ꎬ是银行业赢得这场金融风暴的关键ꎮ信用风险是商业银行面临的首要风险ꎮ银行业能否抵御新冠疫情对产业链与居民生活的冲击ꎬ其风险抵御能力是否会受到影响ꎬ其信用风险状况是否仍然可控ꎮ以上问题的顺利解决ꎬ在后疫情时期各地疫情持续反复的大环境下十分重要ꎮ因此ꎬ研究银行业在疫情暴发前后的信用风险变化ꎬ能使商业银行未来在应对类似突发事件时及时采取相应风控措施ꎬ有针对性地加强信用风险管理ꎬ这对银行业的未来健康㊁持续发展具有重要意义ꎮ在相关定性分析中ꎬ钟震ꎬ郭立探讨了新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策ꎮ陆岷峰分析了疫情危机与信用风险叠加背景下中小商业银行的防范对策ꎮ在运用ＫＭＶ模型对企业进行信用风险的研究中ꎬ王灏威ꎬ许嘉文利用ＫＭＶ模型对新冠疫情前后上市房地产企业信用风险进行了研究并指出疫情使中小房地产企业违约概率显著增加ꎮ余钊研究了疫情对信托行业的信用风险的影响并分析疫情影响信托业信用风险的原因ꎬ分析得出有９２.８６％的信托公司的信用风险在疫情发生后上升ꎮ综合上述文献可以看出ꎬ利用ＫＭＶ模型分析疫情对整个银行业信用风险影响的相关研究较少ꎮ基于此ꎬ文章将采用ＫＭＶ模型对银行业在疫情前后所面临的信用风险进行实证分析ꎬ为银行业在后疫情时期如何进一步加强信用风险管理提供量化基础ꎮ一㊁理论模型ＫＭＶ模型将企业的股权看作一种看涨期权ꎬ执行价格是企业的负债ꎬ标的物为企业资产价值ꎮ当企业的资产价值小于负债时ꎬ企业将选择违约ꎬ否则不违约ꎮ根据Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ－Ｍｅｒｔｏｎ期权定价模型ꎬ企业资产价值和股权价值的关系为:Ｅ＝ＶＮ(ｄ１)－Ｄｅ－ｒ(Ｔ－ｔ)Ｎ(ｄ２)其中ꎬ企业的股权价值波动率与资产价值波动率的关系为:ｄ１＝ｌｎ(Ｖ/Ｄ)＋(ｒ＋σ２ｖ/２)(Ｔ－ｔ)σｖＴ－ｔｄ２＝ｄ１－σｖＴ－ｔìîíïïïï股权价值波动率(σＥ)和公司资产价值波动率(σｖ)之间的关系式为:σＥσｖ＝ＶＥ Ｎ(ｄ１)式中ꎬＤ为负债的账面价值ꎬＴ为到期时间ꎬｔ为现在时间ꎬｒ为无风险利率ꎬＶ为资产市场价值ꎮσｖ为资产价值波动率ꎬＥ为股权市场价值ꎬσＥ为企业股权市场价值波动率ꎮＫＭＶ模型假设公司的资产价值３８作者简介:瞿山川(２００１—㊀)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ四川成都人ꎮ主要研究方向:保险学ꎮ服从正态分布ꎬＮ(ｄ)为标准累积正态分布函数ꎬ由股权市场价值Ｅ及其波动率σＥ以及负债账面价值Ｄꎬ利用ＢＳＭ期权定价模型求出公司资产市场价值Ｖ及其波动率σｖꎮ违约距离是企业的资产价值在风险期限内由当前水平降至违约点的相对距离ꎬ可表示为:ＤＤ＝Ｅ(Ｖ)－ＤＰＥ(Ｖ)σｖ其中ꎬＥ(Ｖ)是预期资产价值ꎬＤＰ是公司的违约点ꎮ二㊁实证分析(一)样本选择根据ＫＭＶ模型的计算原理及特点ꎬ研究对象数据应满足有较高公开性和时效性的特征ꎮ因此文章从ｃｈｏｉｃｅ金融终端选取１８家于２０１９年１月１日前上市的商业银行为样本ꎬ包括中国银行㊁农业银行㊁工商银行㊁建设银行㊁交通银行共５家国有控股银行ꎬ中信银行㊁光大银行㊁招商银行㊁浦发银行㊁民生银行㊁华夏银行㊁平安银行㊁兴业银行共８家全国性股份制银行ꎬ北京银行㊁江苏银行㊁上海银行㊁宁波银行㊁南京银行共５家２０２１年资产规模１.５万亿元以上的城市商业银行ꎮ文章以其２０１９－２０２１年相关财务数据为基础ꎬ结合ＫＭＶ模型对上市商业银行进行信用风险研究ꎬ详见表１ꎮ表１㊀样本银行股票代码及财务数据统计表股票代码名称股票代码名称ＳＨ.６０１９８８/０３９８８.ＨＫ中国银行ＳＨ.６０００１６/０１９８８.ＨＫ民生银行ＳＨ.６０１２８８/０１２８８.ＨＫ农业银行ＳＨ.６０００１５华夏银行ＳＨ.６０１３９８/０１３９８.ＨＫ工商银行ＳＺ.０００００１平安银行ＳＨ.６０１９３９/００９３９.ＨＫ建设银行ＳＨ.６０１１６６兴业银行ＳＨ.６０１３２８/０３３２８.ＨＫ交通银行ＳＨ.６０１１６９北京银行ＳＨ.６０１９９８/００９９８.ＨＫ中信银行ＳＨ.６００９１９江苏银行ＳＨ.６０１８１８/０６８１８.ＨＫ光大银行ＳＨ.６０１２２９上海银行ＳＨ.６０００３６/０３９６８.ＨＫ招商银行ＳＺ.００２１４２宁波银行ＳＨ.６０００００浦发银行ＳＨ.６０１００９南京银行(二)参数设定违约点值(ＤＰ):ＤＰ为商业银行短期负债与长期负债一半的和ꎮ无风险利率ｒ:选取中国银行２０１９－２０２１年公布的一年期整存整取基准利率ꎬ即ｒ＝１.５％ꎮ时间范围Ｔ:设定为２０１９－２０２１年ꎮ负债面值Ｄ:根据上市银行２０１９－２０２１年财务报表中的负债总额分别进行估计ꎬ债务期限设定为一年ꎮ股权价值＝流通股数ˑ日收盘价＋非流通股数(限售股)ˑ每股净资产(公司若两地(Ａ＋Ｈ)上市ꎬ则两者相加)ꎮ(三)计算过程１.计算股权价值波动率σＥ假定股票价格服从标准正态分布ꎬ则股票日对数收益率为:μｉ＝ｌｎ(Ｓｉ＋１Ｓｉ)其中ꎬＳｉ为第ｉ天的收盘价ꎬμｉ为第ｉ天的收益率ꎬ股票日收益率的波动率通过计算日均标准差得到:σｎ＝１ｎ－１ðｎｉ＝１(μｉ－Ｅ(μ))２其中Ｅ(μ)＝１ｎðｎｉ＝１μｉ将股票价格数据代入上述公式ꎬ并根据当年实际股票交易日获取Ｎ的数据可得出日收益波动率ꎮ日收益波动率与年收益波动率关系为:σＥ＝σｎˑＮ２.计算资产价值和资产价值波动率通过Ｂ－Ｓ－Ｍ模型得到样本银行２０１９－２０２１年年的资产价值和资产价值波动率ꎬＭａｔｌａｂ计算结果详见表２ꎮ表２㊀２０１９－２０２１年年样本银行股权价值与股权波动率ꎬ资产价值与资产价值波动率名称２０１９年２０２０年２０２１年Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率南京银行０.２４７３２３０.０１４０３２０.２６４１０３０.０１４９５６０.３１８５６６０.０１７４３江苏银行０.１９０３４０.００８０５０.２２６１３４０.００８３１４０.２８８２１５０.０１００８９北京银行０.１５６０８０.００７７１９０.１７９７３９０.００６７１０.０９８２０１０.００３２７５上海银行０.１８６９６４０.０１１７６６０.１８６１９４０.００８９８７０.１５１５４４０.００６２４５宁波银行０.２８６６６９０.０３３４５０.３６７５２９０.０４５７７４０.３７５８１０.０４５３１４华夏银行０.１６６１５６０.００７７６９０.１８７１２３０.００６８６３０.１２１６９９０.００３９４９光大银行０.２２３００１０.０１０９６５０.２９４９６６０.０１１８４３０.１９７００６０.００６１６１民生银行０.１５２１３１０.００６５５３０.１８６４４３０.００６３１０.１４１２４９０.００３５８中信银行０.２０２６４８０.００９０２９０.２２８８７１０.００７５１５０.１４８８１６０.００４１２１平安银行０.３１５００９０.０２５８５３０.３４３２４０.０２９１８７０.３９１０６９０.０２６２８１浦发银行０.２０４６０１０.０１１２２５０.２１９１２０.００８３２４０.１７７９７５０.００５８６５兴业银行０.２５０９０５０.０１５１４７０.２７４１７３０.０１５８３６０.３４５７１４０.０１７１７６招商银行０.２４８７０２０.０３１１５１０.３０８７５５０.０４０４０６０.３４０１８０.０４５７７１交通银行０.１６６９８８０.００７３８４０.２０２６６５０.００６４７８０.１５０２３７０.００４７７８中国银行０.１３８９６９０.００６８１４０.１６２４３８０.００６３５４０.０９２９７０.００３２７９４８续表名称２０１９年２０２０年２０２１年Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率农业银行０.１３５２７９０.００７４５３０.１５３２３８０.００６８１７０.１０２３１８０.００４０４１建设银行０.１７３５２２０.０１１９３０.２４９１７７０.０１３７０８０.１８７２２８０.００８８７２工商银行０.１５８５３７０.０１１４６８０.１９６３３７０.０１１０１４０.１４１７２３０.００６９９㊀㊀３.计算违约距离与ＥＤＦ在此模型下ꎬ决定公司预期违约概率的是违约距离ＤＤꎮ违约距离与企业违约的可能性呈负相关关系ꎬ即当违约距离减小ꎬ违约概率就相对越高ꎮ２０１９－２０２１年样本银行数据详见表３ꎮ表３㊀２０１９－２０２１年样本银行的违约距离与ＥＤＦ类型名称２０１９年２０２０年２０２１年违约距离ＥＤＦ违约距离ＥＤＦ违约距离ＥＤＦ城市商业银行南京银行３.０２７０.００１２３４２.８３３０.００２３０６２.３１７０.０１０２４３江苏银行３.４５６０.０００２７４２.６７１０.００３７７８２.０２３０.０２１５１７北京银行４.５４６０.０００００３３.３９５０.０００３４３５.７２３０.００００００上海银行４.１４５０.００００１７３.７７０.００００８２４.２７８０.０００００９宁波银行３.０８９０.００１００５２.４２７０.００７６２２２.３６１０.００９１１１股份制商业银行华夏银行４.１６４０.００００１６３.２２３０.０００６３５４.５１４０.０００００３光大银行３.１７４０.０００７５３２.１６４０.０１５２１８２.７０.００３４７２民生银行４.３６６０.０００００６３.０５０.００１１４５２.９６５０.００１５１１中信银行３.３３５０.０００４２６２.４２４０.００７６７１３.１５４０.０００８０５平安银行２.６３６０.００４１９０２.４３６０.００７４２５２.００９０.０２２２７５浦发银行３.６１５０.０００１５０２.８１７０.００２４２４３.１２７０.０００８８４兴业银行３.０４８０.００１１５２２.７４８０.００３０００２.０５２０.０２０１０４招商银行３.５９６０.０００１６１２.９１３０.００１７９１２.６５１０.００４００８国有控股商业银行交通银行４.０３２０.００００２８２.６７６０.００３７２７３.５９４０.０００１６３中国银行５.０８７０.００００００３.８７１０.００００５４６.３１０.００００００农业银行５.４７６０.００００００４.４０７０.０００００５６.１８１０.００００００建设银行４.５８３０.０００００２２.９７１０.００１４８３３.７１８０.０００１００工商银行５.０８５０.００００００３.７９８０.００００７３５.００１０.００００００(四)结果分析８家样本银行在２０１９年疫情暴发前的资产价值波动率ꎬ如图１所示ꎬ平均为０.０１３２１ꎬ２０２０年疫情暴发期为０.０１４１９ꎬ２０２１年后疫情时期为０.０１２４０ꎮ２０１９－２０２１年ꎬ样本银行资产价值波动率先上升后下降的趋势一定程度表明疫情的发生对银行业的资产端有一定的影响ꎮ其中零售业务占比较大的宁波银行㊁招商银行在疫情暴发的２０２０年波动幅度最大ꎮ这可能是由于零售类消费类贷款和以批发零售㊁住宿餐饮㊁旅游为代表的对公贷款不良率抬升明显所致ꎮ图１㊀２０１９－２０２１年样本银行资产价值波动率情况通过计算违约距离(如图２所示)可以发现ꎬ疫情暴发前样本银行的平均违约距离为３.９１５ꎬ疫情暴发时期的平均违约率为３.０３３ꎬ后疫情时期为３.５９３ꎮ该数据普遍高于巴曙松ꎬ蒋峰针对我国所有上市Ａ股企业提出的违约预警线２.２的水平ꎬ一方面说明我国商业银行整体风险可控ꎻ另一方面说明疫情的暴发显著降低了银行的违约距离ꎬ加剧了信用风险ꎮ但随着新冠疫情于２０２１年得到缓和ꎬ各行各业有序复工复产ꎬ后疫情时期银行业整体违约距离有所降低ꎬ信用风险控制水平得到提升ꎮ这可能是由于前期行业拨备计提力度较大ꎬ风险抵补充足ꎬ使得上市银行具备良好的风险承受能力所致ꎮ图２㊀２０１９－２０２１年样本银行违约距离变化情况通过计算ＥＤＦ(图３)可以发现ꎬ样本银行的违约距离与期望违约率成反比关系ꎮ绝大部分样本银行在疫情暴发时期的期望违约率均有一定程度的上升ꎬ其中国有控股商业银行由于其资本更为充足ꎬ在样本银行中的表现最为稳健ꎮ图３㊀２０１９－２０２１年样本银行ＥＤＦ变动情况三㊁疫情对银行信贷风险的影响(一)信贷资产质量下滑由于新冠疫情导致的停工停产负面影响波及面广ꎬ既极大冲击了制造业产业链上下游ꎬ也显著降低了餐饮㊁旅游㊁交运等行业的经济效益ꎬ对小微企业的经营能力和盈利能力产生了明显的负面冲击ꎮ因此ꎬ商业银行的信贷投放及资产驱动型负债规模与匹配５８受到影响ꎬ导致信用风险和流动性风险在一定程度上有所增加ꎮ此外ꎬ由于新冠疫情后商业银行不断加大金融信贷支持力度ꎬ多措并举提升普惠金融服务质效ꎻ同时企业信用风险存在滞后性ꎬ疫情对企业的偿付能力影响存在时滞ꎬ因此疫情防控期间的大量增量贷款的潜在风险也不容忽视ꎮ根据样本银行历年年报可知ꎬ过半数以上的样本银行不良贷款率在２０２０年呈现出较明显的上升趋势ꎬ如图４所示ꎮ图４㊀２０１９－２０２１年样本银行不良贷款率情况(二)未来投资偏好将趋向保守２０２０年ꎬ在旧挑战(全球经济减速)和新冲击(疫情全球蔓延㊁油价暴跌和外围证券市场暴跌)的共同夹击之下ꎬ２０２０年一季度ＧＤＰ增速创改革开放以来的新低ꎮ新冠疫情的出现将长期影响企业和居民部门的心理预期ꎬ未来宏观经济下行压力也将压制投资者的风险偏好ꎬ观望情绪加重ꎬ将最终影响金融服务有效需求和供给ꎬ从而对银行信用风险产生一定的负面影响ꎮ(三)银行盈利指标下降总资产收益率(ＲＯＡ)和净资产收益率(ＲＯＥ)方面ꎬ受利率下行与拨备增提的影响ꎬ大部分上市银行的ＲＯＡ与ＲＯＥ指标均有所下行ꎮ净息差方面ꎬ受存款成本刚性㊁贷款基础利率(ＬＰＲ)下行和金融普惠背景下利率优惠等因素影响ꎬ股份制与国有银行将面临较大的净息差收窄压力ꎮ近年来ꎬ商业银行持续加大减费让利的力度ꎬＬＰＲ也经历多次下调ꎬ银行贷款利率呈现持续下行态势ꎬ而负债端成本仍较高ꎬ在多重因素影响下银行净息差普遍收窄ꎮ银保监会披露的数据也显示出净息差收窄的趋势ꎬ商业银行２０２１年末净息差为２.０８％ꎬ较２０２０年末下降０.０２个百分点ꎮ盈利指标的下降将直接影响银行业的资产与拨备情况ꎬ一定程度上加剧信用风险ꎮ四㊁疫情反复背景下银行业信用风险防范对策(一)宏观层面财政政策方面ꎬ中央银行应实行宽松的货币政策ꎬ适时调低法定存款准备率ꎬ既要扶持小微企业发展ꎬ稳定市场信心ꎬ也要保证商业银行拥有充足的资金与超额准备ꎮ监管方面ꎬ相关部门需加强信贷部门流动性监管ꎬ利用压力测试评估信贷资产恶化程度并督促银行完善流动性风险预警机制ꎬ防止包商银行破产事件再次重现ꎮ此外ꎬ相关部门应建立逆周期动态调节机制和差异化管理机制ꎬ在经济下行时期有序调降拨备覆盖率ꎬ提高贷款风险容忍度ꎬ缓解银行存款压力ꎮ(二)微观层面业务流程方面ꎬ商业银行应当加强服务流程线上化建设ꎬ既提升金融服务便捷性与可得性ꎬ也具有良好的可追溯性ꎬ易于后续对风险资产开展数据分析ꎮ业务结构方面ꎬ商业银行应当拓展中间业务收入规模ꎬ构筑第二增长曲线以实现轻资本及内生增长的目标ꎬ在保证收益的同时从根本上减少信用风险ꎮ资本补充渠道方面ꎬ商业银行应采用多元化方式如发行二级资本债㊁永续债与非公开定向增发方式补充核心资本ꎬ提高资本充足率ꎬ有效应对权益端的冲击ꎮ此外ꎬ还应当合理利用衍生金融工具化解银行的不良资产ꎮ风控方面ꎬ商业银行应当加大金融科技投入ꎬ依托大数据和模型进行风险评估从而实现科技赋能银行风控管理ꎬ利用大数据等技术手段改进风险监测体系ꎬ实现降本增效ꎬ达到对困难企业和个人的精准识别与贷后的精确追踪与管理ꎬ遏制可能出现的不良现象ꎮ五㊁结语综上所述ꎬ商业银行应做好中长期资本规划ꎬ密切持续关注资产质量变迁ꎬ积极应对和化解在中长期可能面临的不良压力ꎮ参考文献:[１]钟震ꎬ郭立.新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策研究[Ｊ].武汉金融ꎬ２０２０(３):３７－４１ꎬ５９.[２]陆岷峰.中小商业银行:疫情危机㊁信用风险叠加与防范对策[Ｊ].华北金融ꎬ２０２０(６):６９－７７.６８。
KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验
KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验KMV模型是一种用于衡量和管理商业银行信用风险的模型，在我国商业银行的信用风险管理中具有重要的适用性。
本文将对KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性进行分析，并通过实证检验来验证KMV模型的有效性。
首先，KMV模型适用于我国商业银行信用风险管理的原因在于其基于市场价值的方法。
传统的风险管理方法主要基于财务报表数据和历史数据，而市场价值方法则更加前瞻性和实时性。
在我国商业银行信用风险管理中，市场环境和经济情况的变化较为频繁，因此需要一个能够及时反映这些变化的模型。
KMV模型能够通过市场数据和风险指标来测度信用风险，对于及时把握商业银行信用风险具有重要意义。
其次，KMV模型适用性之一在于其对风险事件的概率分布进行建模。
KMV模型通过对损失的概率分布进行建模，能够准确衡量风险事件发生的概率，从而评估出信用风险的水平。
在我国商业银行信用风险管理中，恶意拖欠、违约等信用风险事件的发生具有一定的不确定性，而KMV模型能够较好地处理这些不确定性，并在模型中进行量化。
因此，KMV模型能够对我国商业银行信用风险进行准确度量和风险管理。
第三，KMV模型适用性之二在于其将宏观经济因素纳入模型中。
KMV模型将借款方的违约概率与宏观经济因素相联系，考虑了经济周期对信用风险的影响。
在我国商业银行信用风险管理中，宏观经济因素对于信用风险的变化具有重要影响，如经济增长速度、利率水平、货币政策等。
KMV模型能够通过捕捉这些宏观经济因素的变动，来评估和管理商业银行信用风险。
最后，本文通过实证检验来验证KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的有效性。
通过选择几家重点商业银行，采集其信用风险数据及市场数据，并运用KMV模型来对其信用风险进行评估和管理。
实证结果显示，KMV模型能够较为准确地评估商业银行的信用风险水平，为商业银行提供有效的风险管理工具。
同时，实证结果也表明，KMV模型能够帮助商业银行定制个性化的信用风险管理策略，提高风险管理的精准度和效益。
基于KMV模型对商业银行的信用风险分析
基于KMV模型对商业银行的信用风险分析【摘要】本文选取了kmv模型对商业银行的信用风险进行评估，且验证kmv 模型能较好地预估出银行的信用风险。
【关键词】kmv模型信用风险商业银行一、文献综述KMV模型是1997年美国kmv公司开发的用于估计贷款企业违约概率的方法，国内外许多学者都对其进行了研究。
Kurbat.e.t（2002）利用美国公司的数据证明了模型的有效性。
Crodbie，e.t（2003）以金融类公司数据研究发现kmv模型很好地预测到公司信用的变化。
易丹辉等（2004）以我国上市公司为样本，发现利用kmv模型估计违约风险效果较好。
综上，大多数研究结果表明，KMV模型能够反映信用风险的高低，而我国将出台存款保险制度，将打破我国商业银行不破产的神话，所以本文利用kmv模型对三家商业银行进行信用风险的分析，并试对模型有效性进行探究。
二、模型基本理论介绍KMV模型是将B-S期权定价模型用于信用风险的管理中。
一笔贷款相当于一份期权，其行权价是贷款额、标的是贷款人的资产，那么如果贷款到期时企业资产市场价值高于贷款，企业偿还债务；小于，则企业选择违约。
根据这一思路，先用B-S期权定价模型估计资产的市场价值V和波动率σV：E=VN（d1）-DσE=■σEd1=■d2=d1-σV■其中，E、V分别为企业股权、资产市场价值，σE、σV为对应的波动率，r 为无风险收益率，τ为债务偿还期限，D（d）为标准正态分布积累函数。
另外，违约点DPT=公司短期债务+长期债务的一半；再根据以下公式可得出用于衡量公司信用风险的两个指标，违约距离DD=（V-DPT）/（V*σV），DD越大，信用风险越小预期违约率EDF = N[-DD] =[1 - N（DD）]*100 ，EDF越小，信用风险越小三、商业银行的信用风险实证分析本文选择工商银行、建设银行、中国银行三家银行2008年至2012年的年度数据进行分析。
数据来源CSMAR以及各银行年报。
基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量实证分析
基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量实证分析作者：于凌云来源：《时代金融》2016年第23期【摘要】信用风险是商业银行最主要的风险之一，度量银行业的信用风险对监管机构和社会公众投资者都有很大意义。
本文以我国16家不同性质的上市商业银行作为研究对象，基于2015年样本银行的财务数据和股票数据，运用先进的度量违约风险的KMV模型，计算得到了这些不同性质银行的违约距离，最后根据结果作了总结并给出几点建议。
【关键词】商业银行信用风险 KMV模型一、引言商业银行作为金融体系中最重要的经营机构，其自身的稳定是整个金融体系乃至国家经济稳健的基础。
然而由于其具有特殊的经营特点—经营国家货币信用，这在根本上决定了风险性是商业银行最主要的特征，风险管理逐渐成为现代商业银行经营管理的核心问题。
在商业银行的经营管理过程中，由于信用风险与其他金融风险常常存在着千丝万缕的联系，加之信用风险本身具有特殊性，这就导致对信用风险的有效控制难度增大，所以，信用风险日益成为商业银行所面临的主要风险。
在我国关于用KMV模型来度量信用风险方面，大部分学者都是以普通上市公司作为研究对象，然而，很少有学者对上市银行本身的信用风险来进行研究。
少数存在违约风险的金融机构尤其是银行机构往往会引发信用危机，对整个金融系统产生巨大冲击，从而导致金融危机的发生。
所以测算银行业本身的违约风险也是意义重大。
首先，测算银行业的违约风险水平可以为社会公众等债权人了解各银行的信用风险提供定量的分析方法，从而为他们的投资决策提供参考。
其次，违约风险水平的测算可以为银行监管部门提供定量分析各银行信用风险，对监管当局的政策导向具有极其重要的指导作用。
最后，测算我国银行业的信用风险水平于防范银行业的违约风险乃至整个金融系统的稳定起到举足轻重的作用。
二、KMV模型概述及计算步骤（一）KMV模型介绍KMV模型是KMV公司在1997年推出的一种用于度量信用风险的模型，该模型根植于期权理论，是在布莱克、斯科尔斯以及默顿的期权定价基础上建立起来的。
基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量和管理研究
CAIXUN 财讯－11－基于KMV 模型的我国商业银行信用风险度量和管理研究□ 山西财经大学财政金融学院 王 磊 / 文随着利率市场化进程的不断加快，商业银行的经营压力和所面临的风险逐步增加。
本文以三家上市公司的数据为基础，对KMV 模型在我国商业银行信用风险管理过程中的适用性进行研究，从而提出商业银行管理信用风险的可行性措施。
商业银行 信用风险 KMV 模型导论商业银行作为金融机构体系中的主体部分，在经营的过程中将面临信用风险，利率风险等各种风险。
其中信用风险是商业银行存在的主要风险。
如何准确度量和管理商业银行的信用风险是商业银行风险管理的重要内容。
KMV 模型是由美国旧金山市KMV 公司建立的，主要用来估算借款企业的违约概率。
国外学术界对KMV 模型的研究主要经历了两个阶段：第一阶段，对KMV 模型的有效性进行了检验。
第二阶段，从新的角度对模型进行验证开发出多种能够验证模型有效性的方法和技术。
我国学者对KMV 模型的研究主要集中于检验模型对我国上市公司信用风险度量的可靠性。
KMV 模型在信用风险测度中的实证研究选取在上海证券交易所上市的保利地产、苏州高新、*ST 新梅2015年第一季度报告作为样本数据，分别代表业绩好、业绩一般、业绩差的3类公司。
假定上市公司一年的交易天数为252天，从理论上来说，业绩好的公司违约距离较大，期望违约率较小，而业绩一般的公司次之，而业绩差的公司违约距离较小，期望违约率较大。
但是实证数据与理论之间存在着差异，保利地产的违约距离大于苏州高新但却小于*ST 新梅，同时保利地产的期望违约率大于*ST 新梅但却小于苏州高新。
这可能是由于我国资本市场仍不完善，或者假设条件并不成立导致结果的不准确，以及样本选取数量较少并不能真实反映整体情况。
我国商业银行管理信用风险的有效措施（1）完善信用风险管理机制，加强对信用风险的管控能力1.完善个人、企业信用评级体系，提高识别信用风险的能力目前我国商业银行主要依靠人民银行统一建立的企业和个人信用信息数据库对客户的信用状况进行查询，查看客户是否有不良记录。
商业银行信用风险度量研究——基于LOGISTIC与KMV模型的实证分析
ｃａｓｈ ｆｌｏｗ．Ｈｉｇｈ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ ｒａｔｉｏ ｗａｓ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｓ’ａｃｔｕａｌ ｔｅｓｔｉｎｇ．Ｔｈｅ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ ｒａｔｉｏ ｒｅａｃｈｅｄ ９２．３％ａｎｄ ９ １，７％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ
ｗｈｅｎ ｔｅｓｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｓａｍｐｌｅ ａｎｄ ｎｅｗ ａｄｄｅｄ ｓａｍｐｌｅ． Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｔｏｏｋ ａｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎｄ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ
ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｉｎ ｂａｎｋ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｆｏｒｅｉｇｎ ｂａｎｋｓ，ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ ｂｅｃｏｍｅ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ
ｐｒｏｊｅｃｔ ｆｏｒ ｄｏｍｅｓｔｉｃ ｂａｎｋｓ．
本文首先分析了引进国外先进的风险管理技术，提高我国商业银 行信用风险管理水平的必要性，同时对现代信用风险管理的理论基础 进行了总结。在此基础上，本文对当前国际上处于主流地位的两种信 用风险模型：ＫＭＶ模型并ＨＬＯＧＩＳＴＩＣ模型，从前提条件、理论基础进行 了论述，并总结了现代信用风险模型的建模思路，结合银行客户的实 际情况，对模型在信用风险度量中的实用性进行了比较分析。
ａｒｏｕｎｄ ｔｈｅ ｗｏｒｌｄ．Ｗｈｅｎ ｍｕｃｈ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｅｆｆｏｒｔ ｗａｓ ｐａｉｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ
ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ，ｍａｎｙ ｎｅｗ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ａｎｄ ｐｕｔ
ｉｎｔｏ ｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｉｔ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔａｓｋ ｆｏｒ Ｃｈｉｎａ’Ｓ ｂａｎｋｉｎｇ ｔｏ ｔａｋｅ ｔｈｅ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｆｒｏｍ ｏｔｈｅｒ ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｆｂｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｓｅｔ ｕＤ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ Ｃｈｉｎａ．Ｗｉｔｈ ｔｈｅ
基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理研究
基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理研究1 导言（论文中不能出现截图）1.1 研究背景及意义在新巴塞尔协议的背景下，商业银行所面临的风险可明确分类为：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。
McKinney（麦肯锡）公司以国际银行业为例进行的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参照，信用风险占银行总体风险暴露的60％，而市场风险和操作风险仅各占20％。
因此，在商业银行所面临的众多风险中，信用风险占有特殊的地位，且信用风险已经成为国际上许多商业银行破产的主要原因。
对于我国商业银行来说，企业贷款是其主要业务，银行大部分的金融资产为企业贷款，因此贷款的信用风险是商业银行信用风险的最主要组成部分。
截至2021年底，商业银行的不良贷款余额为5921亿元，不良贷款率1％，比年初增加993亿元；2021年我国银行业金融机构不良贷款率达1.64%，较2021年提高了0.15%；商业银行2021年末不良贷款率1.29%，提高了0.29%，2021年商业银行不良贷款率创2021年来新高,2021年和2021年我国商业银行不良贷款率也不断上升。
以上数据都表明我国商业银行的信用风险形势还相当严峻。
信用风险问题俨然成为阻碍我国金融业的持续发展的重要原因。
因此，研究信用风险的特点，收集信用相关数据，建立度量信用风险的信用风险模型，定量分析信用风险数据，以及如何将信用风险管理措施运用到各项业务当中，已经是商业银行提高经营管理水平，降低信用风险的最基础、最迫切的要求。
本论文的选题就是在这样的前提和背景下进行的。
在西方发达国家，其商业银行的信用风险管理比较成熟，在实践和理论上都已形成相应的体系，表现出一种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信用风险评级到资产组合信用风险评级的趋势。
信用风险度量的方法和模型也不断推陈出新。
相较而言，我国的商业银行信用风险管理系统体系尚不健全，1信用评级水平较低，对信用风险的分析任然处于传统的比例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满足商业银行对贷款安全性的度量要求。
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Ｖ ４ Ｎ（ ｄ １ ） 一ｅ 一 ＂ ＸＮ（ ｄ ： ）
公司 发生 违 约 可 能性 越 小 。 违 约 距 离 表 （ １ ） 之，
达式为：
ＤＤ ：— Ｖ Ａ－ＤＰ
—
１ Ｋ ＭＶ 模 型基 本 理论
是公 司资产 的市场 价 值 ， Ｎ表 示 标 准 正 态
然加速 。 股 票 市场 制 度 变 革 是 整 体 金 融 改 波 动 率 以及 负 债估 计 出 公司 资产 的 市 场价 公 司 未 来 市场 价 值 的 期 望值 到 违 约 点 （ Ｄ Ｐ ） 革的核心 ， 改 革 必 将 加 速 我 国股 市 的 不 断 值 及其 波 动 性 。 公 司股 权 的 市场 价 值 表 达 之 间的距 离是 资产 市 场 价 值标 准差 的 倍 数 ，
态 变化 趋 势， 能 够较 好 地 预 测出信 用风 险 的变化 。
关键词 ： 信用风险 ＫＭＶ 模型 违约距离 违约概率
中图分类号 ： Ｆ ８ ３ ２
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ４ 一 ｏ ９ ８ ｘ （ ２ ０ ｌ ４ ） ｏ ｌ （ ｂ ） 一 ０ ０ ０ 卜０ ４
Ｚ ０Ｕ Ｂｉ ｎ
（ Ｘ Ｉ Ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ６ １ ０ ０ ０ ０ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ 。ｔ ｈ ｅ Ｋ ＭＶ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｏｕ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ 。 Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅｌ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ， Ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｃ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｒ ｉ ｓ ｋ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ２ ４ ｌ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｃｏ ｒ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ａ ｎ ｄ Ｓ ｈ ｅ ｎ ｚ ｈ ｅ ｎ ｔ ｗｏ ｃ ｉ ｔ ｙ ｖ ａ ｌ ｉ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， Ｔ ｈ ｅ
ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｏ ｆ ｉ ｔ ｓ ｃ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ， ｃ ａ ｎ ｗｅ ｌ ｌ ｐ ｒ ｅ ｄｉ ｃ ｔ ｃ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｒ ｉ ｓ ｋ ． Ｋ ｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｃ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｒ ｉ ｓ ｋ ； ＫＭＶ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ； ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｔ ｏ ｄ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ； ｄ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ
，
摘 要： 该文将Ｋ Ｍ Ｖ 模型与我国国情相结合 ， 在现 有研 究成果的基础上对模型加 以 修正 ， 利用 修 正之后的模型对 沪深两市２ ４ 家上市公 司的信用
风险进行验证分析， 结果表 明， 修正之 后的Ｋ Ｍ ｖ 模型能够在上市公司违 约前预洲 出 其信用质量的急剧下降， 能够清晰地观 察出其信用质量 的动
随 着 金 融 改革 的政 策 出台 ， 预示着我国 型 分 三个 步 骤 来确 定 公司 的违 约 概率 ： 全 面 性 的 金 融 改 革 步 伐 已 在各 项 政 策 中悄
临 界点 发 生 在 公 司市 场 价 值 约 等 于 流 动 负
０ ％长 期 负 债 时 。 违 约 距 离 表 示 从 （ １ ） 根 据 公 司股 票 的 市值 、 股 票价 格 的 债 加 上 ５
垫！
Ｑ ：
研 究 报 告
Ｓｃｉ ｅｎ ｃｅ ａ ｎｄ Ｔｅ ｃｈｎ ｏｌ ｏｇ ｙ 『 ｎ ｈｅ ｖａｔ ｉ ｏ ｎ Ｈｅｒ ａ ｌ ｄ
Байду номын сангаас
我国商业银行信用风险度量研究①
—
— 基于 Ｋ ＭＶ 模型 的验 证分 析
邹彬 （ 西华大学管理学院 成都 ６ １ ０ ０ ０ ０ ）
成 熟 和完 善 ， 这使 得商 业 银 行对 基于股 票市 式 为 ：
场 的信 用风 险 管 理 工具 更具 可行 性 ， 其 中最 著名 的是 ＫＭＶ 模型。 公式 （ １ ） 中， 是 股 权 的市 场 价 值 ，
＝
距离越近， 公 司发 生 违 约 的 可 能性 越 大 ， 反
ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ 。 Ｔｈ ｅ ｍｏ ｄ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ＫＭＶ ｍｏ ｄｅ ｃ ｌ ａ ｎ ｂ ｅ ｉ ｎ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｌ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｃｏ ｒ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｄ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｓ ｈ ａ ｒ ｐ ｌ ｙ ｉ ｔ ｓ ｃ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ， Ｃａ ｎ ｃ ｌ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｃ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｒ ｉ ｓ ｋ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｃｏ ｍｍｅ ｒ ｃ ｉ ａ ｌ Ｂａ ｎ ｋ ｓ ：
Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｖｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＫＭＶ ｍｏ ｄ ｅＩ