信用分析与管理

《信用分析与管理》课程论文

基于KMV模型下商业银行的

信用风险管理及度量探究

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基于KMV模型下商业银的信用风险管理及度量探究

[摘要]：商业银行在现代金融环境中起到了至关重要的作用，同时，他们也面

临着诸多风险，其中包括具有影响力和破坏力的市场风险和随着金融市场日益变化而加剧的操作风险。但是，信用风险仍是商业银行面临的核心风险，巴塞尔协议 III 将信用风险列入商业银行管理的核心内容。本文介绍了信用风险的主要内容和特点，以及在西方风险管理中被广泛采用的四个信用风险评价模型。通过对这四个模型的比较分析，确定最适合我国商业银行信用风险管理模型：KMV 模型。为了证明 KMV 模型在我国商业银行信用评价中的实用性，本文选取 2014年在 A 股上市的 10家 ST 公司和的 10家非 ST 公司作为样本，根据这两类上市公司 2016年的财务数据和沪深两地交易所 2016年的历史股价，运用 KMV 模型进行实证分析。实证结果证明修正后的 KMV 模型是适合我国商业银行的信用风险评价模型。最后，文章根据之前的研究成果，为我国加强信用风险管理提出

了建议。

[关键词]：KMV模型信用风险商业银行

一、研究背景

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。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，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。因此如何加强我国商业银行的信用风险管理能力，提高我国银行业的风险管理水平，保证银行稳健经营，并使我国商业银行逐渐达到国际资本监管标准己是我国银行业发展的重要趋势，而研究和借鉴国外大银行先进的度量方法和管理措施，根据我国的具体情况探索、开发出适用我国商业银行的信用风险量化模型，提升我国银行的竞争力，确保我国银行在全球化的大环境下稳健经营己是当务之急。

二、文献综述

KMV模型自推出以来，受到国外学术界广泛关注，并对其可行性进行诸多实证分析，来验证其是否有效。首先对该模型进行有效性验证的是KMV公司，它对IBM公司跨越5年信用质量恶化期间得出其EDF值在00%---20%之间变化，在其机构信用评级恶化之前，IBM的EDF值已经开始上升，比标准普尔信用评级的违约预测能力强。KMV公司还收集了包括3400家上市公司和40000家非上市公司自1973年以来的资料，建立了庞大的债券及企业信用资料数据库，结果在评价公司债券等方面具有显著成效，尤其在对上市公司的信用评价中尤为突出.Mark Carey(2001)通过重新定义参数，发现参数修正后KMV模型的预测能力有较大提高。Roger M．Stein(2002)在对原KMV模型进行分析后，通过与现实情况因素进行对比，提出了模型自身存在的一些预测问题和模型相关的改进意。Matthew Kurbat和Irina Korablev(2002)则使用水平确认(Level Validation)和校准(Calibration)方法对KMV进行了验证，研究结果证实KMV模型的输出结果EDF 值实际上是偏态分布，并且样本规模的大小、样本公司的资产相关性的大小和EDF的偏态分布对EDF的预测结果有很大的影响。他们选1991年至2001年间上千家美国公司的数据作为样本，计算出的样本公司资产相关性在0.1至0.2之间，用中位数EDF替代均值EDF，并以中位数EDF小于20和大于20将样本公司分为两类，所描绘出的两类样本公司的预期违约率轨迹与十年间实际发生的违约率轨迹匹配性很好，证明KMV模型是十分有效的。

1998年后，我国学者开始关注KMV模型，早期的研究仅仅局限于对KMV模型的理论基础和模型框架的介绍与分析：张玲、张佳林(2000)，王琼、陈金贤(2002)先后对KMV模型与其它模型进行了理论上的比较研究，认为KMV模型比其它只注重财务数据的信用风险模型更适合于评价上市公司的信用风险，并初步探讨了在中国市场上的适用性。杜本峰(2002)根据KMV公司信用风险评估模型，介绍了如何使用实值期权理论来评估信用风险。鲁炜、赵恒衍和刘翼云（2003）首先利用GARCH族模型对KMV输入变量——股权价值波动率进行评估，并得出与输出变量资产价值波动率的函数关系式，初步实现了运用期权理论对我国上市公司的信用风险进行评估，发表了文章《KMV模型关系函数推测及其在中国股市的验证》。彭非远(2006)，选取17家上市公司实证比较了中国股市进行股权市场化前后的违约距离，结果发现股改后的违约距离显著增大，表明股权分置问题的解决，释放了中国股票市场的信用风险，有利于其健康发展。随着我国证券市场上市公司股权分置改革接近尾声，非流通股的定价问题难以解决不再是阻碍KMV模型在我国应用的主要问题。

从我国目前对风险管理的情况来看，从国家金融机构到银行企业都意识到其重要性并逐步建立起信用风险管理体系，但与发达国家相比，数据库数据不完善，信用文化的缺失，风险管理工具与技术与国际同业较大差距、风险管理体制差距等几个方面，都消弱了我国信用风险管理系统的风险揭示和控制作用。所以我国在风险管理的道路上依旧任重道远

三、商业银行信用风险及其度量模型

现代的信用风险管理方法主要以定量分析为主，它的研究起源于20世纪80年代。自1998年巴塞尔协议修正案正式许可金融机构可以选择内部模型度量其面临的信用风险后，各大银行或咨询公司纷纷推出了用于度量信用风险的内部模型并得到迅速发展。在1998年巴塞尔协议对新资本充足率要求的推动下，用于信用风险度量的新方法也开始兴起，各银行可以使用内部模型评估与市场风险和信用风险相关的监管资本，而开发出的较为成熟的模型有：(1)J．P摩根公司的Credit Metrics模型；(2)CSFP(Credit Suisse Financial Products)开发的Credit Risk+模型；(3)Mckinsey公司的Credit Portfolio View模型；(4)KMV 公司开发的KMV模型。

3.1现代信用风险度量方法的分析比较