商业银行信用风险度量研究
我国商业银行信用风险度量研究——基于KMV模型的验证分析
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
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。
中国商业银行信用风险管理研究
部环境 不够 完善 ， 内部环境 在信用 风 险管理 中起基 础性 作
用 。内部环境包括风险管理理念 ， 从业 人员的诚 信价值观以
济扩张期时 ， 信 用风险降低 ， 可能会低估信用风 险的发 生 ； 在 处 于经济紧缩期 时 ， 信用 风险增加 ， 可 能会 高估信用 风险 的
发生 。 （ ２ ） 对于公司经营有影响的特殊事件 的发生 ： 这种特殊
定的。三是传染性 。 一个或少数信用 主体经营 困难或破产就 可能会导致信用链条的 中断和整个信用秩序 的紊乱 ， 甚至产
生系统性风险。四是难 以量化评估。信用风险 的量化分析之
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — １ １ － ２ ８
作者简介 ： 章番（ １ ９ ９ ０ 一 ） ， 男， 安徽合肥人 ， 硕士研究生 ， 从事 系统性风险研 究。
及管理层分配职责的方式等 。 （ ２ ） 信用风险管理 目 标设定 。 目
标包括战略 目标 、 经营 目标和合规 目标。确定 目标是有效的 信用风险识别 ， 风险评估的前提。（ ３ ） 信用风险识别 。利用风 险识别技术 对影 响 因素进行 分析 ， 以识别 事项 中蕴藏 的风 险， 为信用风险评估提供信息 。（ ４ ） 信用风险衡量。采用定性 和定量 的方法 ， 利用风险度量模型对企业 的违约概率 以及所 带来 的损失进行评估 。 （ ５ ） 信用风险控制 。 控制活动贯穿 于整 个商业银行 主体 ， 主要包括职责分工 、 审贷分离 、 提损失准备 金、 风险转移与控制等 。现代全球性商业银行基本上都建立 起了完整规范的风险管理制度 ， 而 中国在这方 面还有很 多不 足， 需要长时间的发展。（ ６ ） 信用风险反馈 。现代信息管理系
太 大的冲击 ，但是商业银行所 面临的风险仍 然不 可忽视 ， 在 这诸 多风险中 ， 信用风险 占据着最重要 的位置 。深入研究 中
浅析商业银行信用风险度量——基于KMV模型
利 息率 ； 债务期限为一年 ， ｔｌ 即 ＝。具体计算步骤如下 ： （） １利用指数平滑法计算公 司股价 波动率 ， 步骤通过Ｅ 此 —
ｖｅ ｓ ｉ 软件实现 ； ｗ （） ２ 利用软件Ｍａ ａ编程求 解 由（ ）２ （ ）４ 组成 的方程 ｌ ｆｂ １ （ ）３ （ ）
个 ｓ 公 司和一个非ｓ 公司 。上市公 司的股权价值用股票价格 ｒ Ｔ 与股本 总数 的乘积来表示 ， 由历史数据估计出的股价波动率 用 来 代替股权价值波动率 ；违 约点的选取采用Ｋ 公 司使用 的 ＭＶ （） ５ 式计算 ； 无风险利率采 用中 国人 民银行制 定的一年期存款
（） １满足Ｂ ｓ — 期权定价模型 的基本假设 ； （ ） 款人资产价值 大于债务价 值时 ， ２借 借款人不会选 择违
（） ３借款人资 产价值服从几何 布朗运动 ， 借款人 资产收益
服从正态分布 ； （ ） 款人 资本 只包 括所有者权益 ， ４借 短期 债务、 长期债务可
组 ， 出公 司资产价值和资产价值 波动率 ； 得
（） ３根据 （ ）６ 两式计算出违约点 Ｄ 和违约距离Ｄ 。 ５（ ） Ｐ Ｄ
ｓ 公司的信用风险状况 ，这对商业银行贷 款决 策具 有重要 的 Ｔ 参考价值 ， 因此 ， ＭＶ Ｋ 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
４Ｏ１ ４ ． ５
实验管理 、 实验教学改革 、 实验条件 、 实验教学效果等 内容进行
的重要方式， 承担着培养高素质应用型、 技能型、 管理型旅游专
业人才的重要任务 。改革实验课程体 系， 采用体验式实训教学
商业银行信用风险量化管理体系研究
行利率市场化 的渐进性…。所 以， 国内商业银行在
利率市场化的过程 ｃ ， 竞争的驱动迫使银行经营者
着重以内部为重点 ， 强化风险控制和定价管理 ， 建立
Ｋ Ｖ模型等。信用 风险管理模型在金融领域的发 Ｍ
展也引起了监管 当局 的高度 重视 ，９９年 ４月 ， １９ 巴
起现代的风险量化管理体系。
得到了很高的重视和长足的发展 。ＪＰ 摩根继 １９ ．． ９４
收稿 日期 ：０ ６—１ ０ ２０ ０— ７
作者简介： 山（９７ 。 湖北武汉人， 高 １７ 一） 男， 在读博士研究生， 主要研究方向为财务管理。
・
７ ・ ６
维普资讯
【 商业银行经营与管理 】
来越猛， 他们的竞争优势不仅体 现在前 台的营销能 力上 ， 而且更多存在于后 台的风险管理领域 ， 风险管 理领域恰恰是我国银行业“ 难守易攻” 软肋” 的“ 。 ３ 应加强对集 中度风险的管理。我国商业银行 ． 信用风险的一大特征是风险集 中度过高 ， 且呈现 出
日益 上 升 的势 头 。根 据 银 监 会 ２０ ０３年 的 有 关 统
量化管理的研究重点在 于如何借助新 的统计学 、 数
学、 计算机和其他新兴的工具和技术 ， 以更精确地进 行信用评级 ， 更好地测度信用风险， 包括利用信用衍 生工具直接解决信用 问题 ， 最小化信用损失 ， 优化信
（ 信用风险量化管理方法的发展趋势 一）
近年来 ， 信用风 险量化管理模型在 国际金融界
一
从最新 的研究成果 和趋势来看 ， 于经济 日益 基
全球化背景和宏观经济政策作用 的强化 ， 信用风险 量化管理的研究在不断寻求新 的路径和方法， 以使 信用评级更加精确 ， 评估信用风险更准确 ， 信用风险 管理更主动有效。其特点体现为 ： 一方面 ， 信用风险
《2024年我国商业银行信用风险度量和管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量和管理研究》篇一一、引言随着经济全球化和金融市场的日益复杂化，商业银行所面临的信用风险问题愈发突出。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产质量和金融稳定具有重要意义。
本文旨在研究我国商业银行信用风险的度量和管理，分析当前存在的问题及挑战，并提出相应的解决方案和建议。
二、我国商业银行信用风险现状及问题1. 信用风险现状我国商业银行的信用风险主要表现在贷款业务中。
由于经济周期、政策调整、企业经营状况等多种因素影响，借款人的还款能力可能发生变化，导致银行贷款无法按时收回，从而产生信用风险。
2. 存在的问题（1）信用风险度量体系不完善：我国商业银行在信用风险度量方面，尚未形成完善、科学的度量体系，导致风险识别和评估的准确性不高。
（2）风险管理意识不足：部分银行对信用风险的认识不足，风险管理意识薄弱，缺乏有效的风险管理机制。
（3）信息不对称：银行与借款人之间的信息不对称，使得银行难以全面、准确地了解借款人的信用状况和还款能力。
三、信用风险度量方法及模型研究1. 传统信用风险度量方法传统信用风险度量方法主要包括专家评估法、信用评分法等。
这些方法主要依赖于银行信贷人员的经验和主观判断，准确性受人为因素影响较大。
2. 现代信用风险度量模型（1）KMV模型：KMV模型是一种基于借款人公开信息的信用风险度量模型，通过分析借款人的信用状况和还款能力，预测违约概率。
（2）CreditMetrics模型：CreditMetrics模型是一种基于市场数据的信用风险度量模型，通过分析借款人的信用等级转移概率和违约概率，计算贷款的预期损失和波动性。
（3）我国商业银行在实践中应用的度量模型：近年来，我国商业银行在实践中逐渐引入了KMV、CreditMetrics等现代信用风险度量模型，结合自身业务特点进行改进和创新，形成了具有中国特色的信用风险度量模型。
四、信用风险管理策略及实施建议1. 完善信用风险度量体系：建立科学、完善的信用风险度量体系，提高风险识别和评估的准确性。
商业银行信用风险度量方法综述
模型， 即公司的资产的市场价值低于对外部债 权人的负债时， 公司破产。 这其中根据应用的不
同又可以分为二种类型，一是工具性模型 ， 如
我国是一个经济高速发展的国家， 在计划 经济向市场经济转化过程中，市场环境和银行 从logistically分布的 假设 基础之上， 利用一系列 的作用都发生了巨大变化， 贷款人违约、 骗贷、 会计变量来预测借款人违约概率的。违约的概 票据欺诈等金融事件层出不穷，我国商业银行 率 从。 服 到1范 内 的 istic函 形 。 围 的 log 数式 面临着的信用风险之大不言而喻。另外随着商 需要指出的是这一阶段的模型有三方面的 业银行表外业务拓展、 金融创新步伐的加快， 对 局限性: 1、大都以帐面非连续性的会计数据为 信用的度量 、控制和监管上升到前所未有的高 基础， 很难发现微观的快速变化的贷款条件改 度。但目前国内银行无论是在风险控制方法还 变 (如资本市场数据和价值反映出来的变化) ; 是在监管手段方面 同国际著名投资银行还存在 2,现实世界的非线性的事实与模型的线性假设 着较大的差距， 尤其在风险度量模型的应用上。 间存在着巨大的差距， 导致模型无法精确预测; 本文对西方商业银行比较常用的风险度量方法 3, 模型在预测时得出的结论经常只与理论模型 进行了系统的概括和比较 ，这些模型都是经过 有细微的联系。 学者理论检验或被国外商业银行广泛采用的比 (二)以期权定价模型为I LA 的阶段 较成功的模型， 希望对我国商业银行信用风险 这一阶段的模型大都是建立在期权定价模
负财富效应。由于我国股票市场的不完善制约
(10.69468) 0.119782;
36.27788
(- 6.023113 ) F - statistic 二
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
Ｊ —Ｊ ７ ＲＹ ３ Ｊ —
商业银行信用风险管理研究与分析
商业银行信用风险管理研究与分析【摘要】商业银行信用风险管理是商业银行日常经营管理中的重要组成部分，对于保障银行资产安全和稳健经营具有重要意义。
本文首先介绍了商业银行信用风险的定义，然后深入探讨了商业银行信用风险管理的体系架构、方法和工具，以及存在的问题和挑战。
接着通过案例分析，进一步阐述了商业银行信用风险管理的实践经验和启示。
展望了商业银行信用风险管理的未来发展趋势，并总结了研究的结论。
本文旨在为商业银行提供更有效的风险管理方案，以应对日益复杂多变的市场环境，确保其稳健运营和可持续发展。
【关键词】商业银行、信用风险、管理、研究、分析、定义、体系架构、方法、工具、问题、挑战、案例分析、启示、未来发展、结论1. 引言1.1 研究背景商业银行信用风险管理作为金融领域中一项至关重要的工作，一直受到广泛关注。
随着金融市场的不断发展和变化，商业银行信用风险管理也面临着新的挑战和机遇。
研究商业银行信用风险管理，对于提高银行的风险管理水平、维护金融市场稳定具有重要意义。
在全球金融危机爆发以后，人们对信用风险的关注程度进一步提高。
商业银行信用风险是指因借款人或债务人未能按时履行债务而造成的金融风险。
信用风险管理的重要性在于，商业银行作为金融市场的中介机构，承担着信贷风险、市场风险、操作风险等多种风险，其中信用风险是其面临的主要风险之一。
通过深入研究商业银行信用风险管理，可以帮助银行更好地应对各种风险，提高风险管理水平，保障金融市场的稳定运行。
对商业银行信用风险管理进行研究分析，具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义商业银行信用风险管理是现代金融领域中的重要课题，其研究意义主要表现在以下几个方面：1. 保障金融体系稳定：商业银行信用风险管理是金融稳定的基础。
随着金融市场的持续发展和全球化程度的不断加深，商业银行信用风险管理显得尤为重要。
有效的信用风险管理可以降低金融机构的违约风险，提高金融体系的稳定性。
2. 促进经济发展：商业银行信用风险管理直接关系到金融机构的健康发展，进而关系到整个经济的发展。
《2024年我国商业银行信用风险度量和管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量和管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的日益发展和深化，商业银行作为我国金融体系的核心，其在国民经济中发挥着越来越重要的作用。
然而，伴随着业务的不断扩张和金融创新的不断涌现，商业银行所面临的信用风险也日益突出。
因此，对信用风险进行准确的度量和有效的管理，已成为我国商业银行稳健经营和持续发展的关键。
本文旨在研究我国商业银行信用风险的度量和管理，以期为商业银行的风险管理提供理论支持和实际操作建议。
二、我国商业银行信用风险现状我国商业银行的信用风险主要来源于贷款业务，尤其是对企业和个人的信贷业务。
近年来，随着经济的发展和金融市场的变化，信用风险呈现出新的特点和趋势。
例如，风险规模不断扩大，风险类型日趋复杂，信用违约事件频发等。
这给商业银行的风险管理带来了巨大的挑战。
三、信用风险度量方法研究针对信用风险的度量，本文详细介绍了多种度量方法，包括传统的信用评分模型、现代的风险度量模型以及基于大数据和人工智能的度量方法。
这些方法各有优缺点，需要根据实际情况选择使用。
例如，传统的信用评分模型主要依据企业或个人的财务数据和历史信用记录进行评分，适用于对历史数据丰富的企业或个人进行信用评估。
而现代的风险度量模型则更加注重对未来风险的预测和评估，可以更好地应对金融市场的变化。
基于大数据和人工智能的度量方法则可以通过分析大量的非结构化数据，提高信用评估的准确性和效率。
四、信用风险管理策略研究在信用风险管理策略方面，本文提出了一系列的建议和措施。
首先，商业银行应建立完善的信用风险管理体系，包括风险评估、风险控制、风险监测和风险报告等环节。
其次，应加强对风险的预警和监测，及时发现和处理潜在的风险。
同时，商业银行应加强与监管机构的沟通与协作，共同维护金融市场的稳定。
此外，还应加强对员工的培训和教育，提高员工的业务能力和风险意识。
最后，应加强信息披露和透明度建设，保障投资者的合法权益。
五、实际案例分析本部分以某大型商业银行为例，对其信用风险的度量和管理工作进行详细的案例分析。
对商业银行风险度量的初探
对业行险量初 商银风度的探
文 ／陈
一
丹
６年亚当・ ７ 斯密在《 ４ 虱富 中提出银 短期内不会实行新协议，然而新协议对 我国现阶段商业银行风险管理 １７
行必须保持资金的流动ｌ 生，由此产生了 我国银行业的影响将是深远的。 国内对商业银行信用风险管理方面 为主，集中在国有银
现状
我国当前正处在建设社会主义和 真实票据理论， 强调贷款的 自 ｌ 墨尔 偿 生。
谐社会、实现中华民族伟大复兴的历史 顿在 １ １ 年提 出资产转移理论 ，强调 的研究以老 ９８
时期 ， 经济发展是核心任务， 也是一项长 贷款的担保 。普鲁克诺于 １４ 年提 出 ９９ 行产权改革、国有商业银行不 良资产等 理论，使 中长期贷款的发放有 方面 ，对信用风险管理、信用风险的度 期而艰巨的任务。金融体系是整个国民 预期收 入 量 、信 用衍生 工具的研 究还仅停 留在介 经济体系的主要组成部分和核心环节 ， 了理论依据 。 在维持社会资金的流动转移和配置、 促 Ａｋ ｒ ｆ ９０首先提出柠檬问题 ， 绍阶段，也有不少学者对加入 ＷＴ ｅｌ （ ７ ） ｏ１ Ｏ以 进经济发展方面发挥着不可替代的作 此 后 在 Ｍｙ ｒ ｅｓ和 Ｍａｌｆ （９４ 及 及巴塞尔新协议对我国商业银行带来的 ｊ ｕ １８） 用。商业银行是金融体系中十分重要的 Ｓｉｌ ｚ Ｗｅｓ １ ８） ｔ ｉ 和 ｇｔ ｉ ９１ ｓ（ 等人的研究中， 挑战进行了积极的探索。谢平（ ０） ２ ３ ０ 指 金融机构，它的健康发展对整个金融体 柠檬问题被发现广泛存在于金融领域， 出我国商业银行信用风险主要是产权结 系都是至关 要的，这在我国显得尤为 、 信息经济学在信用风险管理方面得到了 构问题造成的，政企不分的公司治理结 ｔ ｉ 和 ｇｔ ｉ ９１ ｓ 作 突出，因为我国商业银行的资产规模在 应 用和 发展 。Ｓｉｌ ｚ Ｗｅ １８ 年 构导致银行不断出现大量不 良资产 ， 整个金融体系中占据了绝对优势。 的论文，详细地研究了信 息不对称条件 为银行业主体的国有商业银行的不良贷 商业银行在我 国金融业 占据主体 下逆向选择和道德风险如何在信贷市场 款目前仍然是很严重的问题。 地位 ，这与西方发达国家如美国是不同 上 发生 ，成为该领域 经典性的论著 。 ｓ ｉ ２ １ 其（ ｈ ０ ￣ 货币银行等 劭一书 的。２０ 年末， ０４ 我国银监会统计的银行 Ｍｉ ｋｎ（ ０）Ｅ （
商业银行国际信贷中国家风险LGD度量研究
技术 。 无论是基 于历史数据度量 Ｌ Ｄ还是通过现金流贴 现度量 Ｇ Ｌ Ｄ或是通过 隐含在 市场数据 中的信息度 量 Ｌ Ｄ， Ｇ Ｇ 都是对商业 风险影响下 的 Ｌ Ｄ进行度量 的方法 。而国家风 险 Ｌ Ｄ是 国际 Ｇ Ｇ 信贷 中特 有的风险—— 国家风险所导致 国家违约 的 Ｌ Ｄ， 是 Ｇ 它 因借款 国家的政治 、 经济 、 社会 、 自然 等宏 观 因素变 化导致借款
收益率的差额 。
一
国家无力或不愿意按期偿付外债的损失程度。
国家风险贷款人来说 ， 是一种难 以防止和规避 的风 险。 除
非事前作 出充分估计 ，认为这笔 国际信贷存在 国家风险 的可 能 性大 ， 贷款人不予贷款 ， 以避免风险外 ， 事后似无补救办法 。 因为
贷款人一般都是银行或银 团，并不具有可 以同借款 国或借款 人 所在 国相抗衡 的力量 ， 旦遭 受国家风 险 ， 一 贷款人无能 为力 。对 于国家风险特点下 的国家风险 Ｌ Ｄ度量 ， Ｇ 现有 的度量方法并 不 能完全适用 ， 我们要在借鉴现有 的 Ｌ Ｄ度量方法及思想 的基 础 Ｇ
０ 引言
违约 损失率 （ｏｓ Ｇｖｎ Ｄ ｆｕｔ简称 Ｌ Ｄ） 指债务 人 发 Ｌ ｓ ｉｅ ｅ ｌ ａ ， Ｇ 是
标准普 尔的资深 风险分析 和管理专 家 Ａ ｕ ｅＳ ｒｉ ｙ ｍａｄ ｄ ｅｖ ｎ ｇ 和 Ｏｉ ｅ ｅａｌ在 （ ａｕｉ ｎ ｎ ｇ ｇ Ｃｅｉ Ｒｓ》 ｌｉｒＲ ｎｕｔ （ ｓｒ ｇ ａ ｄ Ｍａａｉ ｒｄｔ ｉ 一 ｖ Ｍｅ ｎ ｎ ｋ 书中也提 出 “ 从证券价格 中提取 回收率” 理论 ， 认为可 以从证券 价格 变化 信息中估计借款人 的违约损失率 。 基于以上思想 ， 我们 同样可 以认 为 ： 国际信 贷 中， 国国 在 一 家债券 的升水 幅度 可以反映 出该 国的 国家风险变化信息。 因此 ， 我们 可以通过计算一 国国债 的升水幅度来估计该 国的国家风 险
商业银行信用风险度量模型的演进及实践研究
高 质 量 级 别 ： 常 正
Ｏ ％
第三 ， 信用评 分方法。 信用评分方法是将反映借款人经济状况 或影 响信用状况 的若干指标赋予一定的权重 ，用特定的方法计算 出综合分值或违约概率值 ，将其与基准值相 比来预测其信用风险 的高低 ， 并据此决定是否给予贷 款以及贷 款的条件 。
信用评分方法 中， ｌ ｎ １６ 年提 出的ｚ 由Ａ ｔ 于 ９ ８ ｍａ 值模 型最具有代 表性 ，他采用 多变量分析法对６ 家美 国上市制造公 司的经营状况 ６ 进行 了判别研究 ， 并建立了 由５ 个参数 （ 财务指标 ） 成的Ｚ 组 值模 型 ， 对美 国制造企业 的破产进行 了判别分析 。
第一 ， 家方 法。 专 专家方法是 由银行的信贷管理 人员根据 自己 的专业技能 、 经验 、 判断做出信贷决策的方法。 专家方法有很多种 ， 其 中最有 代表性 的是 信贷 的 “ ｃ ５”方 法 。专 家对贷 款人 的 品德
（ｈ ｒｃ ｒ）资本（ａ ｉ１、 ｃ ａａｔ 、 ｅ ｃｐｔ ）偿付能 力（ａａｉ ）抵押 品（ｏ ａ ｒ ） ａ ｃｐｃ ｙ 、 ｔ ｃｌ ｔ ａ ｌｅ１ 和经 济周 期 （ｙｌ ｃｎ ｉｏ ｓ进 行 分析 ， ｃｃ ｏ ｄｔｎ ） ｅ ｉ 然后 做 出是 否贷 款 的决
风险管理 Ｉ ｉ ａａｅ ｅｔ ｓ Ｍ ｎｇｍ ｎ Ｒｋ
商业银 行信 用风 险度量模 型 的演进及 实践研 究
苏州大学 王英姿 王光伟
商业银行信用风险是指 由于借款人或市场交易对方违约而导 致损 失的可能性 ，以及 由于借款人 的信用评级 的变动和履约能力 的变化导致其债务的市场价值变 动而引起损失 的可能性 。本文讨 论的借款人现定于一般 工商企业 。商业银行信用风险 由两部分组 成： 一是违约风险 ， 指交易一 方不愿或无力支付约定款项致使商业 （ａｍ ｎ）保障 因素 （ｒｔ ｔｎ 和前 景因素（ｅｓｅｔｅ 。 ｐ ｙ ｅ ｔ、 ｐｏ ｃ ｏ ） ｅｉ ｐｒｐｃ ｖ ） ｉ
商业银行信用风险度量理论研究综述
山西科技
Ｓ Ａ Ｘ ＣＥ Ｃ Ｎ Ｅ Ｈ ＯＺＧ Ｈ Ｎ Ｉ ＩＮ ＥＡ Ｄ Ｔ Ｃ Ｎ Ｉ）Ｙ Ｓ
２０ 年第 ４ ０８ 期
７月 ２ ０日出版
●管理科学
商 业 银 行 信 用 风 险 度 量 理 论 研 究 综 述
潘 前 进
（ 华北 水利水 电学院 ）
１ ３ Ｃ ｅｉ ｉｋ＋模 型 ． ｒｄｔ ｓ Ｒ
商业银行对 信用 风 险模型 的应用 方 面 尚处 在起 步 阶段 ， Ａｉ ａ ｍ 和 ｔｊ ｏｌ ｉ ０ ６对美 国排名前 １０家的银行进 行 ｌＦｔ ｉ ｒ ｏ ｄ（ ０ ） ｅ ａＦ ａ ２ ０ 的信用风险管理调查表明 ： 识别信用违约风险是运用信 用风险 模型 的最重要 目的 ， 只有 １ ５家银行采 用 了基 于期权 理论 的信 用风险模型来识别和预测信 用风 险。基 于期权 理论的信用 风 险度量模型主要包括了 以下几种类 型。
算上市公司的预期违约概率 ， 使得市场信息能被反映在模 型当 中。然而 ， 结构模型有其 自身无法解决的缺陷 ， ： 即 结构模 型是 用连续 时间 的扩散过程描述资产价值。在这种假设 下 ， 公司资 产价值 的变化属于平稳过程 ， 然而 ， 在实际的金 融市场中 ， 存在
着 突发性 的异常变化 。
１ １ Ｍｅｔｎ信 用 风 险模 型 ． ｒ ｏ
对违约风险建模 的另一种思路是 ： 不去探讨违约事件 的内 在形成机制 ， 而是直接对 违约事件本身建 模 ， 违约看作是 由 把 某个外 生的随即过程决定 的随机事件 ， 这类模 型被称 为简约模
型 ， 中， 其 以瑞士信贷波斯 顿银行开 发的 Ｃｅｉｉ ＋模型为典 ｒ ｔｓ ｄＲ ｋ
想是 ， 将期权定价理论 运用于 风险贷款估 值 ， 它站在借 款企业 股权 持有者 的角度考虑贷款偿还 的问题 。Ｋ Ｖ模型 的优点在 Ｍ 于将 违约与公 司特 征而不是公 司的初始信用等级联系在一起 ，
商业银行信用风险度量方法的分析与研究
险。《 巴塞尔新资本协议》 信用风险的定义是银行 的借 中， 款人 或交易对 方不 能承 担 事先 约 定条 款 的偿 还 责 任 的一 种
不确定性 。
信 用风险 管理 的核 心 问题 是信 用 风 险的度 量 。２０ ０４年
３ 月出台的《 巴塞尔新资本协议》 要求对 资本进行有效监管 ， 其 中 的最 重要 的就是 风险度 量 ， 而信用 风 险的度量 又是 重 中
之重 。
我 国银 行业 在 ２０ 年 已向 世 界全 面 开放 ， 界 各 大 银 ０６ 世 行纷纷 进入 中 国金 融市 场 ， 内的银行将 在 同等环 境下 与其 国 他银行 进行激 烈 的竞 争 ， 这对 我 国的商业 银行风 险 管理 提 出
比较 ， 确定各项指标的得分及 总体指标的累计分值， 最后对 企业 的信用水 平做 出评 价的 方法 。 ．
３信 用评 分法 。信 用评 分 法 是将 反 映 借 款人 的相 关信 ． 用 和经 济状况 的指标 给予 一定权 重 ， 过模型 或某 种方 法得 通
了更高的要求。由于我国银行发展起步晚， 商业银行体制 的 建立有待完善 ， 其信用风险管理技术较世界发达国家有很大 的差距 ， 尤其是信用风险度量技术仍处于传统阶段 。因此 ，
杜邦财务分析评价体系（ ｈ ｕＰ ｎ Ｓｓｍ） 由美国 ＴｅＤ ｏｔ ｙｅ 是 ｔ 杜邦公司始创的。该评价体系以权益净利率为核心 ， 层层分 解， 即权益净利率 ＝ 销售净利率 资产周转率 权益乘数，
从 而分析 权益 净利率 这 一项 综 合性 指 标 发 生升 降 变 化 的具 体原 因 ， 评估 企业获 利能力 及其 风 险。 沃尔 比重评分 法 是指将 选 定 的财 务 比率 用 线 性关 系 结 合起来 ， 分别 给定 各 自的分数 比重 ， 后 与标 准 比率 进 行 并 然
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。
中国商业银行信用风险度量研究
２１ ０ ｉ年 ５ 月
成都 理 工大 学学 报 （ 会科 学版 ） 社
Ｊ ＯＵＲ Ｌ Ｏ ＨＥ ＧＤ ＵＮ Ｖ Ｒ Ｉ Ｅ ＨＮＯＬ Ｙ（ ｏ ｉ ｃ ｎ ｅ ） ＮＡ Ｆ Ｃ Ｎ Ｕ Ｉ Ｅ Ｓ ＴＹ ＯＦ Ｔ Ｃ ＯＧ Ｓ ｃａ Ｓ ｉ ｃ ｓ ｌ ｅ
型 ［ ， ９ ７年 Ａｌ ｎ ２ １７ ］ ｔ ｍａ ，Ｈａｄ ｍａ ｌｅ ｎ和 Ｎａａ ａ ａ ｒｙ ｎ ｎ对
原 有 的 Ｚ值 计 分 模 型进 行 了修 改 并 推 出 了 Ｚ Ｔ Ｅ Ａ 模型， 变量 由 ５个增 加 到 了 ７个 ［ 。它 所选 变量 更 ３ ］ 加稳 定 ， 适用 范 围更 广 ， 企业 违约 的辨认 能力 也增 对 强 了 。多元判 别分 析模 型是根 据观察 到 的一些 统计
・
１ ・ ７
孙 宁华 ， ： 国商 业银 行 信 用 风 险 度 量 研 究 等 中
模 型 的特点 是 己经掌握 了一定 时间范 围内每个 类别 的若 干 个样本 ， 析其 特征 并 总结 出分类 的规 律性 ， 分 建 立判 别公 式 并得 出 判 别结 果 。Ｌ ＯＧＩ 模 型不 要 Ｔ
了美 国 １ ５ ￣１ ６ 间资 产规模 大致相 同的 ７ 家 ９ ４ ９ ４年 ９
经营失 败 和 ７ 家 经 营 良好 的企业 进行对 比， ９ 发现现 金 流量 ／ 债总额 、 负 资产 收益 率和资 产负 债率是 具有 较 好预 测性 的财务 比率 ［ 。Ａｌ ｎ提 出 了 ｚ值 模 １ ］ ｔ ｍａ
特 征对 判别对 象 进 行 分类 ， 以确 定 对象 的类 别 。该
作者 简介： 孙宁华（ ９８ ． ， １６ － ） 河南人， 南京大学经济学 院经济 系副教授 ． 经济学博士 。 康奈尔大学经济学系访问学者 ，经济 《 研究 》 等杂志匿名审稿人 ； 刘杨 （９ ５ ， １ ８ 一） 黑龙江人 ， 渣打银行南京分行 ， 南京 大学经济 系硕士研究生 。
关于商业银行信用风险及其度量的探讨
更多地和 传统信用风 险的经营理念 和管理技 术相联系 。还 有一 长 达十 年 的 巨额 坏 账等 都 表 现 出 了 当 代金 融 风 险 的 新特 征 、
种 观 点 认 为 ， 用 风 险 是 指 由 于 借 款 人 或 市 场 交 易 对 手 违 约 导 信 致 损 失 的 可 能 性 ．或 者 ．信 用 风 险 还 包 括 因 为借 款 人 信 用 评 级 ３信 用风 险 成 因的操 作 性 分 析 具体 地 说 ，除 了系 统 性 原 因 外 信 用 风 险 的 主要 原 因可 以分
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全 刊 ／ 贸 经齐 ｌ 类 １ 期
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关于商业银 行信用风 险及其度量 的探 讨
黄新春 中原工学院经济 管理 学院
的管 理 随 着信 贷 业 务 和 管理 思 想 的 变化 而 变 化 。 统 的观 点 认 为 传
信 用 风 险 是 交 易对 象 无 力 履 约 的风 险 ．即 债 务 人未 能 偿 还 其 债务 用风 险 。它往 往 通 过 完 善信 息披 露 制 度 和市 场 交 易 规 则 加 强 监 而 给 资 金 借 出 人 带来 的风 险 。该观 点 仅 仅 是 传 统 的信 用 风 险 理念 管 等 方式 来 降 低 和管 理 方 式 随 着 金 融 市 场 的发 展 、商业 银 行 的 金 融 创 新 ，它 已 经 显 得 落 后 。另 一 种 观点 认 为 ， 用风 险 可 分 为 为广 义 和 狭 义 的 信
况发生变动给 银行经营带来的风险。但信用风险不仅包含贷款风 融市场风波迭起。除了不胜枚举的银行倒 闭、破产事 件 １９ 年 ４ ９
商业银行信贷风险及其度量模型研究
贷 息差 风 险是 对信 贷违约 风 险很 好 的补 充 。 随着 证券 市 场 的不 断发 展 和完 善 ， 贷 息差 风 险将 成 为信 贷 风 险考 虑 的 信
主要 部分 。
违约 率 与宏 观 经 济状 况 有 直接 关 系 ， 非 固定不 变 ；２ 模 并 （） 布 呈现 厚 尾特 征 ；３ （ ）关 于 企业 资产 收 益 之 间 的相 关度 等
的风险 补偿 。 随着 金融 产 品 的创 新 ， 行持 有 企业 的金 融 银
衍 生品 市场 ，因此 可 以轻 易收 集 广泛 的价 格 和评 级 数据 。 它 对 贷款 和债 券 在 给 定 的 时 间单 位 内 （ 常为 一 年 ） 通 的未 来 价 值 变 化 分 布 进 行 估 计 ，并 通 过 在 险 价 值 （ ａｕ ｔ Ｖ ｌｅａ
随着 金 融 界 对 信 贷 风 险 度量 研 究 的重 视 和 现 代 金 融
度 量技 术 的发 展有 了突破 性 的发 展
南以上 信贷 风 险 的涵 义 我们 可 以看 出 ， 现代 信 贷风 险 理论 的发 展 以及 高等 数 学 和计 算 机 技术 的引 人 ， 贷 风 险 信 １ Ｃ ｅ ｉＭｅｒ ｓ — 信 用度 量 术 。信用 度 量术 （ ｒｄｔ ． ｒｄｔ ｔ ｃ— ｉ Ｃｅ ｉ
维普资讯
■ ２０ ０ ６年 第 １ ０期
■现 代 管理 科 学
■ 名家 观 察
商 业银行 信 贷 风 险及 其度 量模 型 研 究
●马 超 群 丁 玉 张 虹
摘要 ： 文章首先对信贷风险的概念和性质进行 了分析， 然后在此基础上对信贷风险的度量方法、 模型进行研究， 出 指
的情况 下 ， 行 的收 益将 遭受 的损 失 。信 贷 违约 风 险并 不 Ｍｅｒ ｓ 是 Ｊ Ｐ 银 ｔ ｃ ） ． ．摩 根 银 行 （Ｐ 和一 些 合 作 机 构 １ ９ ｉ Ｊ Ｍ） ９ ７年 考 虑借 款企业 没 有 发生 违约 情 况 下 的损 失 ， 款人 没 有 发 借 推出的， 第一 个公 开 的银 行 业 用 于 投 资组 合信 用 风 险度 量 生 违约 就表示 银 行 不会 遭 受任 何 损失 。但 是 ， 一旦 借 款人 的方 法 。 在该 方 法 已经成 为 当今世 界 最 为著 名 的信 贷风 现
商业银行信用风险度量实证分析——以16家上市银行为例
使得许多的监督机制无法发挥作用 。两职分离使得董事 长领导董
事会对股东 负责 ， 总经理对董事 会负责 。 总经理无法胜任 的 ， 董事
会 可 以解 除 总 经 理 的 职务 ， 而 向 经 理 人市 场 寻 找 更 合 适 的 人 选 。 转 （ ） 化 上 市 公 司股 权 结 构 ， 三 优 完善 股 东大 会 运 作 规 则 股 权
一
的集 中或分散本身并 不能判断股权结构 的合理与否。股权分散 的 英美模式和股权集中的 １德模式各有优点。有效的股权结构应 当 ３ 能够提高和稳定公司的绩效 ， 调节非股权结构 因素 ， 保障公 司战略
风 险管理 ｌ ｉ ａａｅ ｅｔ ｓ Ｍ ｎｇｍ ｎ Ｒｋ
商业银 行信 用风 险度量实证分 析
— —
以 １ ６家上 市银 行 为 例
中国农 业银行 青 岛分行 万 言 四川省 中砝税务 师事务所 李俐 莎
一
、
文 献 用模 拟的方式对信用 风险的测量模 型进行 相
关 的研 究和总结 ， ｏｄ 和Ｃ ｏｈ （０ ０ 等对相 同时点 即静态 的资 Ｇ ｒｙ ｒｕｙ ２ ０ ）
商业银行的信用风险主要是指债权人 因借款人由于各种原 因不 能还款或者不愿意还款而发生违约所产生损失的可能性 。随着金融
产组合进行 了相应 的评估测量认 为 ，通过不 同模型对数据分析结 果是接 近的。 同时 ， ｉ ｅ （ ０４ 根据 对风险测 量模 型进行了 比较 Ｎｃ ｌ２０ ） ｋｌ 分 析研究 ， 主要针对实际资产 的组合数据进行实证分析 ， 但是结果
到发挥 ， 因此其对于财务风险的防范功 能也未有得到有效发挥。
五 、 于公 司治 理 的财 务 风 险 防 范 策 略 基
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商业银行信用风险度量研究
引言：简要分析国际上已有的商业银行信用风险度量模型，提出适合我国的信用风险度量模型。
1商业银行信用风险度量的重要性
1.1信用风险是商业银行面临的最主要的风险
1.2信用风险的过度集中问题威胁着我国商业银行的生存和发展
1.3《新巴塞尔协议》的出台对商业银行的信用风险度量提出了更高的要求
2我国商业银行信用风险度量中存在的问题
2.1建模数据库不完备
2.2定量评估风险手段落后
2.3模型计算结果应用效果不明显
3 KMV信用风险度量模型的简介
3.1 KMV模型概述与基本假设
3.2 KMV模型的优势与劣势
4 KMV模型在我国的适用性分析
4.1KMV模型在我国具有较强的适用性的主要表现
4.2KMV模型应用于我国银行业的困难
5 KMV模型运用于我国的对策及建议
5.1加强证券市场的有效性，确保样本数据的真实性和完整性
5.2加快建立全面、统一的大型违约数据库
5.3健全有关社会信用的法律体系和征信评估管理体系
5.4加强KMV在我国应用的理论研究
小结：本文结合我国商业银行信用风险程度的现状，就国际上已有的KMV信用风险度量模型进行分析与研究，分析其在我国的适用性，并在此基础上对信用风险管理一处可行性、建设性的建议。