商业银行信用风险管理及实证研究

硕士学位论文商业银行信用风险管理及实证研究Credit Risk Management and Empirical Study of Commercial Bank学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名： 年 月 日 学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；在以不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名： 年 月 日导师签名： 年 月 日I 摘要商业银行信用风险管理是关系到银行体系乃至整个国民经济稳定的大问题，加强对信用风险的研究具有重要的理论和现实意义。本文在分析我国商业银行信用风险现状和形成原因的基础之上，对于当下主流的信用风险度量模型进行了比较，对于他们是否适合中国的实际情况进行了分析。在上述分析的基础之上，本文认为 KMV 模型比较合理且进行实证分析的条件相对成熟。由于上市公司的数据容易获得且准确度高，文章选取了沪深两市纺织服装行业 2009 年被 ST 的 5 家公司，并选取了 5 家相对应的非 ST 公司进行比较。由于历史违约数据的积累工作滞后，确定违约距离和实际预期违约率之间的映射目前尚无法实现，因此本文采用违约距离作为度量指标。研究表明，套用 KMV 已有的违约距离并不能很好地解释 ST 公司比非 ST 公司具有更高的信用风险，故而本文假设资产价值服从对数正态分布而不是一般正态分布，对 KMV 模型的违约距离进行了修正，实证结果表明修正的 KMV 模型能够较好地区别纺织服装行业内 ST 公司和非 ST 公司的信用风险。在分析信用风险形成原因和各种风险度量模型的基础上，文章在最后有针对性地提出了一些建议。关键词：商业银行，信用风险，KMV 模型，纺织服装业上市公司II AbstractCommercial banks credit risk management is a major issue that is related to the stability of the banking system and even the entire national economy. Researches on such issue are helpful both in theoretical and realistic aspects.Based on the analysis of credit risk status and reasons of Chinese commercial banks, we compare a series of risk assessment models and come to the conclusion of whether they are feasible in China .After discussion, we think KMV model is reasonable and can do the empirical analysis in China. As listed companies are easily accessed and they have high accuracy, We choose 5 listed companies in China textile and apparel industry that are special treated in 2009, and choose 5 normal companies that of same size with ST companies. Due to the historical lag in the accumulation of data, the foundation between the default distance and the actual expected default probabilities cannot be established yet. So we use the default distance as a metric. Researches prove that that the existed default distance of KMV model cannot properly explain the ST companies have a higher credit risk than non-ST companies. Therefore we assume that the value of assets is subject to the log-normal distribution rather than the general normal distribution and modify the default distance of the KMV model. Empirical results show that the modified KMV model can distinguish the credit risk between ST companies and non-ST companies better in textile and apparel industry. Based on the analysis of reasons and assessment models of credit risk，we put up some suggestions for the credit risk management of commercial banks.Keywords: Commercial bank, Credit risk, KMV model, Listed companies in textile and apparel industry III 目录第一章 绪论 .11.1 研究背景及 现实意义 .11.2 国内外研究现状 .21.2.1 国外研究现状 .21.2.2 国内研究现状 .41.3 研究内容与方法 .51.3.1 研究 内容框架 .51.3.2 研究方法及可行性 .6第二章 商业银行信用风险概述 .72.1 商业银行信用风险的概念与特征 .72.2 信用风险管理的概念与方法 .92.3 现代信用 风险 度量模型的比较 .10第三章 我国商业银行信用风 险管理的现状分析 .133.1 我国商业银行信用风险管理存在的主要问题 .133.2 我国商业银行信用风险成因分析 .153.3 我国现行的商业银行信用风险管理 .16第四章 构建我国的商业银行信用风险度量模型 .184.1 前述四种信用风险度量模型对我国商业银行的适用性 .184.2 KMV 模型实证研究 .204.2.1 KMV 模型的理论基础和计算过程 .204.2.2 参数的选择 .224.2.3 计算 V 和 .24IV 4.3 对 KMV 模型的修正 .284.3.1 对违约点（DP）的修正 .284.3.2 对违约距离（DD）的修正 .294.4 结论和不足 .31第五章 完善我国商业银行的信用风险管理对策 .345.1 完善我国商业银行的信用风险管理的宏观对策 .345.2 完善我国商业银行的信用风险管理的微观对策 .35参考文献 .37附录 A .40致谢 .41个人简历及在读期间发表的学术论文与研究成果 .421第一章 绪论1.1 研究背景及现实意义风险管理与商业银行的日常经营管理紧密相关，风险管理能力更是现代商业银行最重要的核心竞争力。随着我国金融机构改革的日益深化，以及 2006 年12 月起的金融业全面对外开放，作为金融体系的中流砥柱，商业银行越来越清晰地认识到健全的风险管理体系在其长远发展中具有及其重要的战略地位。为了有效识别和控制风险，首先商业银行有必要对其所面临的风险进行明确分类。结合商业银行经营的主要特征，根据诱发风险的原因，巴塞尔委员会将商业银行面临的风险划分为信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、国家风险、声誉风险、法律风险以及战略风险八大类。其中，信用风险是商业银行与生俱来的一种风险，是金融市场上最为古老的一类风险，也是最重要最复杂的一种风险。商业银行信用风险的控制与管理对于整个金融市场乃至国民经济都具有举足轻重的作用。表 1.1 2005 年-2008 年商业银行不良贷款情况表 1不 良 贷 款 分 机 构 国 有 商 业银 行 股 份 制 商 业银 行 城 市 商 业银 行 农 村 商 业银 行 外 资 商 业银 行2005年 末 (亿 元 ） 10724.8 1471.8 841.7 57.1 38.2占 全 部 贷 款 比 例 10.49% 4.22% 7.73% 6.03% 1.05%2006年 末 (亿 元 ） 10534.9 1168.1 654.7 153.6 37.9占 全 部 贷 款 比 例 9.22% 2.81% 4.78% 5.90% 0.78%2007年 末 (亿 元 ） 11149.5 860.4 511.5 130.6 32.2占 全 部 贷 款 比 例 8.05% 2.15% 3.04% 3.97% 0.46%2008年 末 (亿 元 ） 4208.2 657.1 484.8 191.5 61占 全 部 贷 款 比 例 2.81% 1.35% 2.33% 3.94% 0.83%在我国，由于长期以来的体制和机制方面的原因，商业银行风险管理的意识和风险管理的水平始终较为薄弱。尤其是在我国从计划经济向市场经济的转轨过程中，商业银行在信用风险管理中暴露的问题就显得尤为突出，使其在经营上面临着巨大不确定性。近年来，通过多种方式，商业银行处置了相当数量1 数据来源：中国银监会:/2的不良资产，但从银行业自身来看，尚未从根本上解决新的不良资产问题，信用风险仍然较大。而我国商业银行信用风险管理水平与国际大银行相比，差距始终存在，信用风险计量才刚刚起步。因此，进行信用风险管理研究，提升我国商业银行信用风险管理水平，是我国商业银行面临的重要课题。1.2 国内外研究现状1.2.1 国外研究现状随着计算机技术的蓬勃发展和世界一体化进程加快，运用高级数量经济方法度量和管理风险在国际上成为一种流行。特别是 90 年代以来，随着信用衍生产品的出现和发展，信用风险量化模型在国际金融界特别是银行界得到了重视，一些大银行纷纷试图建立度量信用风险的内部方法与模型。国际上有关信用风险度量和管理方法的发展历程，可以总结为：20 世纪 80 年代以前，古典信用分析方法 2。(1) 专家分析法。金融机构主要依赖于主观分析或定性分析法衡量信用风险。目前所使用的专家方法，虽然有多种多样的架构设计，但其选择的关键要素都基本相似。其中，对企业信用分析的“5C”法使用最为广泛。它包括借款人的品德(Character)、能力(Capacity)、资本(Capital)、抵押(Collateral)、经营环境(Conditions)。除“5C”法外，使用较为广泛的还有针对企业信用系统的“5P”法和针对商业银行等金融机构的骆驼（CAMELs）分析法。专家分析法的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，这种主观性很强的方法带来的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性和客观性。（2）评级方法。评级方法是在美国货币监理署(OCC)最早开发的评级