新巴塞尔协议下基于KMV模型的商业银行信用风险管理实证研究

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McKinsey公司的研究表明,信用风险占银行总体风险暴漏的60%,也就是说信用风险依然是商业银行面临的最主要风险.而随着经济全球化的发展及我国金融业对外资的开放程度不断提高,我国传统的信用风险管理方式已经不能满足当前形势的需要,因此更加迫切的要求国内商业银行的提高风险管理能力,缩小与国外银行业的差距。   而新巴塞尔协议的实施给我国的商业银行信用风险管理带来了机遇,本文就是以新巴塞尔协议关于商业银行信用风险核心思想-内部评级法作为指导,首先介绍了信用风险的定义、特点以及我国信用风险管理的现状,之后介绍了最具代表性的四个西方现代风险度量模型Credit Metries、Credit Risk+、PortfolioView、KMV。并且通过比对分析得出KMV模型在中国最具有可行性。   本文以KMV信用风险度量模型作为研究的主要对象,首先对KMV模型的基本原理和计算步骤进行了深入细致的研究,然后选取两个代表性行业-房地产业和能源业的上市公司样本数据进行模型的实证分析,得出结论,一方面,验证了KMV模型在我国的有效性,即能够明显的识别出同一行业内业绩好的和业绩不好的公司的信用状况,另一方面,通过比对分析不同行业的信用风险状况,得出行业间具有着违约距离的差异性,因此提出了今后的研究方向,对不同的行业,通过修订参数值,比如违约点的设定,来区别对待,以提高模型的针对性及适用性,增强商业银行的信用风险管理水平。最后,对国内商业银行风险度量的管理提出了对策和建议并指出论文的不足之处。
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