（管理科学与工程专业论文）基于kmv模型的商业银行信用风险度量及管理.pdf

j ， t 吩一j 夕i ：惑 ， j -11 ad i s s e r t a t i o ni nm a n a g e m e n ts c i e n c ea n de n g i n e e r i n g c r e d i tr i s km e a s u r e m e n ta n d m a n a g e m e n t i nb a n k i n gb a s e do nk m v m o d e l b yz h a n gy i k a i s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f e s s o rw a n g y a n x i a n o r t h e a s t e r nu n i v e r s i t y j u l y2 0 0 8 ，飞砖 l 0 fq， 气 i 伢 独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文 中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经 发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文 中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：毒蛳 日 期：y 竹7 心 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用 学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论 文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可 以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后： 半年口一年口一年半口 学位论文作者签名：季硷远场 签字日期：? i v 鲫箩i 、7 1 ， y 、，i 、) 两年阿 导师签名：亚拖霞 签字e t 期：b 6 孑，7 l t j ? b 东北大学硕士学位论文 摘要 基于k m v 模型的商业银行信用风险度量及管理 摘要 由于利率未能实现市场化，企业融资的主要方式仍是金融机构为媒体的 间接融资，信用风险成为我国商业银行面临的最重要的风险。对信用风险的 准确度量和有效管理是商业银行提高风险识别、评估、控制能力的前提，因 此精确度量信用风险是实现有效风险管理的关键。 但是我国的商业银行，自身所开发的内部评级主要是用于客户筛选和风 险预警，尚未向更深层次的风险量化管理方向发展。随着金融机制改革的深 化，商业银行日益意识到风险管理及市场化运作对银行业的重要性。因此， 需要对信用风险的度量和管理重新定位，建立适合我国信用风险管理水平的 度量模型。本文通过对k m v 模型进行修订，使之适合我国信用风险的现状， 鉴于此模型适合上市公司信用风险的度量，选取股改后上市公司的数据对模 型的实用性进行实证分析，以说明修正后的k m v 模型对我国的信用风险度量 具有很强的适用性。 本论文的主要研究工作如下： ( 1 ) 在阐述信用风险概念的基础上，对信用风险特征和风险管理的各个环 节进行分析，同时进一步分析信用度量模型在银行信用审核、信用等级测评、 信用资产定价等方面的实际应用。 ( 2 ) 根据传统风险度量方法和现代信用风险度量模型的分类，分别介绍了 不同类型的风险度量方法，并从信用评级、利率市场化和模型假设前提等方 面，对模型在我国的运用进行适用性分析。 ( 3 ) 阐述了k m v 模型的理论基础：风险债务定价理论和期权定价理论， 并论述了k m v 模型的基本思想、计算框架以及模型在商业信用风险管理中的 应用。 ( 4 ) 选取股改后全流通状态下1 0 家s t 上市公司和1 0 家非s t 上市公司 的数据做实证研究，运用b s m 模型得到股权年波动率，最后利用m a t l a b 6 5 计算出违约距离和理论违约概率，并对结果进行分析。 ( 5 ) 因k m v 模型可用于上市公司和非上市公司的信用风险度量，构建了 东北大学硕士学位论文 摘要 基于k m v 模型的商业银行信用风险管理的框架。 由于上市公司违约数据不足，无法构建预期违约率和违约距离之间的映 射，实证得到的预期违约率是理论上的违约率，可能不能真实的反映上市公 司的违约状况。 关键词：k m v 模型；风险度量；风险管理；违约率；违约距离 l 1 j c r e d i tr i s km e a s u r e m e n ta n dm a n a g e m e n t i n b a n k i n g b a s e do nk m vm o d e l a b s t r a c t t h ei n t e r e s tr a t ei nc h i n ah a sn o ta c h i e v e dt ob em a r k e t o r i e n t e d ，t h em a i n f o r mo fc o r p o r a t ef i n a n c i n gi ss t i l l i n d i r e c t f i n a n c i n gm e d i a t e db y f i a n c e i n s t i t u t i o n s w h i c hm a k ec r e d i tr i s ka st h em o s ts e r i o u sr i s ki nc h i n a sc o m m e r c i a l b a n ks y s t e m a c c u r a t em e a s u r e m e n ta n de f f e c t i v em a n a g e m e n tt oc r e d i t r i s ki s p r e r e q u i s i t ef o rc o m m e r c i a lb a n k s t om a k ep r o g r e s si nr i s kr e c o g n i z a t i o n ，a c c e s s a n dc o n t r 0 1 p r e c i s em e a s u r e m e n to fc r e d i tr i s ki st h ek e y t oa c h i e v ee f f e c t i v er i s k m a n a g e m e n t b u tt h ei n t e r n a lr a t i n gs y s t e md e v e l o p e db yc h i n a sc o m m e r c i a lb a n k si s m o r ei n t e n d e dt os c r e e nc u s t o m e r sa n de a r l yw a r nr i s k ，i th a sn o ty e td i r e c t e dt o f u r t h e r d e v e l o p m e n t o f q u a n t i t ym a n a g e m e n t o fr i s k w i t ht h ef i n a n c i a l m e c h a n i s mr e f b r m s ，c h i n a sc o m m e r c i a lb a n k sa r eb e c o m i n gm o r ea w a r eo ft h e i m p o r t a n c eo f r i s km a n a g e m e n ta n dm a r k e to p e r a t i o nf o rb a n k i n gi n d u s t r y t h e r e f o r e w en e e dt or e p o s i tm e a s u r e m e n ta n dm a n a g e m e n to fc r e d i t r i s kt o e s t a b l i s ht h em e a s u r e m e n tm o d e lw h i c h i ss u i t a b l et oc h i n a sc r e d i t r i s k m a n a g e m e n tl e v e l i nt h ep a p e ra m e n d e dk m v m o d e la n dm a d ei ts u i tt oc u r r e n t s i t u a t i o no fc h i n a ，sc r e d i tr i s k t h i sm o d e li sr i g h tf o rm e a s u r e m e n to fc r e d i tr i s k o fl i s t e dc o m p a n y , s ot h ed a t af r o mt h el i s t e dc o m p a n i e sa f t e rs h a r i n gr e f o r mi s u s e dt om a k ee m p i r i c a la n a l y s i so nu s e f u l n e s so ft h em o d e la n dt oi l l u s t r a t et h a t t h ea m e n d e dk m vm o d e lh a sas t r o n ga p p l i c a b i l i t yt o c h i n a sc r e d i tr i s k m e a s u r e m e n t t h e s em a i nw o r k so ft h i ss t u d ya r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) a n a l y z e da l la s p e c t so fc h a r a c t e r i s t i c so fc r e d i tr i s ka n dr i s km a n a g e m e n t o nt h eb a s i so fd e f i n i t i o no fc r e d i tr i s k ，a n dm a d ef u r t h e ra n a l y s i so fp r a c t i c a l a p p l i c a t i o no fk m v m o d e lt ob a n k sc r e d i tr e v i e w , c r e d i tr a t i n ga s s e s s m e n t ，c r e d i t v hhinj-l垫 0 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t a s s e tp r i c i n g ( 2 ) i n t r o d u c e dd i f f e r e n tt y p e so fr i s km e a s u r e m e n tm e t h o d sa c c o r d i n gt o t r a d i t i o n a la n dc u r r e n tc r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l sa n da n a l y z e dt h eu t i l i z a t i o n o fk m vm o d e lo na s p e c t so fc r e d i t r a t i n g s ，m a r k e t o r i e n t e di n t e r e s tr a t ea n d p r e r e q u i s i t eo fm o d e la s s u m p t i o n s ( 3 ) i l l u s t r a t e dt h e o r yb a s i so fk m v m o d e l ：t h e o r yo fp r i c i n go fr i s kd e b ta n d o p t i o n sp r i c i n gt h e o r y t h eb a s i ci d e ao fk m vm o d e l ，t h ec o m p u t ef r a m e w o r ka n d a p p l i c a t i o no ft h em o d e li nc r e d i tr i s km a n a g e m e n tw e r ea l s og i v e nad i s c o u r s e ( 4 ) d a t aw e r ec o l l e c t e df r o m1 0s tl i s t e dc o m p a n i e sa n d1 0n o n s tl i s t c o m p a n i e sw h i c hw e r eu n d e rf u l lc i r c u l a t i o na f t e rs h a r i n gr e f o r mt od oe m p i r i c a l r e s e a r c h b s mm o d e lw a su s e dt oc a l c u l a t ee q u i t ya n n u a lv o l a t i l i t ya n dm a t l a b 6 5 w a sf i n a l l yu s e dt oc a l c u l a t ed i s t a n c et od e f a u l ta n dt h e o r yd e f a u l tf r e q u e n c y , a n d t h e nt h er e s u l t sw e r ea n a l y z e d ( 5 ) c o n s t r u c t e dt h ef u n d a m e n t a lf r a m e w o r ko fc r e d i tr i s km a n a g e m e n tm o d e l i nb a n k i n gb a s e do nk m v m o d e l ，f o rk m vm o d e li su s e dt om e a s u r ec r e d i tr i s ko f l i s t e dc o m p a n ya n dp r i v a t ec o m p a n y i ti si m p o s s i b l et oc o n s t r u c t e x p e c t e dd e f a u l tf r e q u e n c ya n dd i s t a n c et o d e f a u l tf o rt h ei n a d e q u a c yo fd a t ef r o mt h eb r e a c h e dl i s t c o m p a n i e s ，t h ee x p e c t e d d e f a u l tf r e q u e n c yf r o me m p i r i c a la n a l y s i si st h e o r yd e f a u l tf r e q u e n c ya n d m a yn o t r e a l l yr e f l e c tt h ed e f a u l to ft h el i s tc o m p a n i e s k e y w o r d s ：k m vm o d e l ；r i s km e a s u r e m e n t ；r i s km a n a g e m e n t ；d e f a u l tf r e q u e n c y ； d i s t a n c et od e f a u l t v i ，扣u 东北大学硕士学位论文 目录 目录 独创性声明i 摘要i i i a b s t r a c t v 目录v i i 第1 章绪论1 1 1 选题背景及意义。1 1 2 国内外研究现状3 1 2 1 国外的研究现状一3 1 2 2 国内的研究现状一4 1 3 论文的主要创新点一6 1 4 论文的框架及主要内容7 第2 章商业银行信用风险特征与管理现状9 2 1 信用风险的含义。9 2 2 信用风险的特征9 2 2 1 信用风险收益分布的不对称性9 2 2 2 信用风险的非系统性1 0 2 2 3 信用风险中的信息不对称1 0 2 2 4 度量信用风险的样本数据少1 1 2 2 5 影响因素难以量化1 1 2 2 6 存在悖论现象1 1 2 3 信用风险管理的内容1 2 2 4 信用风险度量模型在银行经营中运用1 3 第3 章信用风险度量方法比较与选择1 5 3 1 传统的信用风险度量方法1 5 3 1 1 专家判别或经验法则。1 5 3 1 2 综合评价法。1 5 东北大学硕士学位论文目录 3 1 3 传统信用评分模型法1 5 3 1 4 类神经网络模型1 7 3 2 常用的现代信用风险度量模型1 7 3 2 1c r e d i tm e t r i c s 模型一1 7 3 2 2k m v 模型1 9 3 2 3c r e d i tr i s k + 模型2 0 3 2 4c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型2 1 3 3 对四种现代信用风险模型的比较和分析。2 2 3 3 1 综合比较分析2 2 3 3 2 四种模型在我国的适用性分析2 5 3 4 本章小结2 7 第4 章k m v 模型在商业银行信用风险管理中的应用理论2 9 4 1k m v 模型的理论框架。2 9 4 1 1 针对上市公司的e d f 模型2 9 4 1 2 针对非上市公司的p f m 模型3 2 4 2 模型的应用理论介绍3 3 4 2 1 预期违约率测算3 4 4 2 2 内部信用评级3 6 4 2 3 风险贷款定价3 8 4 3 本章小结3 9 第5 章l v 模型修正与实证分析4 1 5 1 样本的选取4 1 5 2 参数估计和实证过程。4 1 5 2 1 股权市场价值的计算4 1 5 2 2 无风险利率r 的确定4 2 5 2 3 负债面值d 和债务期限t 4 3 5 2 4 股权年波动率4 3 5 2 5 上市公司资产的预期价值。4 4 5 2 6 上市公司违约点d p t 的估计4 4 5 2 7 实证过程4 6 5 3 实证结果分析4 8 东北大学硕士学位论文目录 第6 章k m v 模型应用于商业银行信用风险管理的思路4 9 6 1 商业银行信用风险模型的基本框架构建4 9 6 2 完善信用风险管理的配套工作5 0 第7 章结论及展望5 3 7 1 研究结论5 3 7 2 展望5 3 参考文献5 5 致谢5 9 阪j屋gp k 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 选题背景及意义 自上世纪八十年代，由于全球经济和金融系统的结构性变革，在银行体 系内部信用风险的管理和控制得到进一步的加强。更重要的是，信用风险已 经日益被银行体系以外的金融市场参与者乃至监管当局的关注。随着我国市 场经济体制的逐步完善，金融市场日渐成为国家经济运行的枢纽，而且在整个 金融体系中，商业银行具有举足轻重的地位，它是金融和交易主要金融中介， 是整个国民经济顺畅运行的关键，因此银行对信用风险的管理尤为重要。 银行所面临的风险包括：信用风险、市场风险、操作风险和系统风险等， 由于外衍生金融产品的出现、银行融资的非中介化等因素，信用风险成了银 行业面临的主要风险。世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破 产的主要原因是信用风险，占银行总体风险的6 0 ，因此对信用风险的管理 成了本世纪的巨大挑战。在我国利率未能实现市场化，存贷款业务仍为商业 银行的主要业务，其资产负债主要是储蓄存款，所以商业银行的风险主要集 中于信用风险。 同时，商业银行信用风险管理正经历一场前所未有的挑战。银行信贷 业务竞争日益激烈，银行信贷利差不断缩小，银行的授信业务质量有所下降， 使得商业银行迫切需更精确的信用风险量化工具来辅助风险管理；企业间 激烈的市场竞争使得倒闭的公司日益增多，从某种程度上说，世界范围内的 破产具有一个持久的或结构性的增长趋势，公司对银行违约概率也随之增大， 这要求银行提高其信用风险的管理水平；信用衍生工具的不断创新和迅速 发展进一步扩大了银行的外生业务，给商业银行带来机遇的同时，也对银行 的信用风险管理提出更高的要求；新巴塞尔资本协议正式提出了信用风险 量化的内部评级法( i r b ) ，并允许各国银行采用该方法计算资本补足率，从 而将资本补足率和银行信用风险的大小紧密结合起来，新协议的体现了定量 和定性管理的结合，标志着单一资本监管全面的风险管理的过渡，促进了现 代商业银行信用风险度量技术的发展；随着企业融资渠道的不断丰富，对 银行贷款的依赖性逐渐减少，以传统贷款利差为主要利润来源的商业银行正 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 面临“金融脱媒”带来的利润萎缩的挑战；更多的金融机构和资金涌入金 融市场，金融机构混业经营成为一种趋势，这使得信用风险进一步扩散，信 用风险的管理将对整个国民经济的运行产生更大的影响。 伴随世界经济和金融环境的变化以及新的巴塞尔资本协议的推出，理论 界对信用风险内涵的理解进一步拓展，关于信用风险的度量和管理的方法也 不断推陈出新，能够及时反映和预测信用状况，并且以数学模型为基础的信用 风险度量方法越来越受到各方面的重视。同时，各大商业银行根据自己的特 殊情况使用符合自己实际情况的信用风险度量方法和管理技术。但长期以来， 我国商业银行在信用风险度量方面，缺乏科学的定量模型，偏重于定性分析， 采取主观评价色彩浓厚的传统方法，由信贷主管人员在分析借款公司财务报 表和近期往来结算记录后进行信贷决策，并采用所谓的“一逾两呆的口径 对不良资产和贷款风险进行分类管理；银行自身的历史信用违约数据库和信 用等级转移矩阵数据库建立较晚，缺乏有效数据，难以建立精确的度量模型； 而且这种静态的管理模式弊端百出，使得商业银行运用现代信用风险度量模 型量化和控制信用风险变得尤为重要。作为银行信贷的重要对象的上市公司， 研究其独特的信用风险特征对商业银行、投资者以及资本监管者都具有重大 意义。 中国证券市场历经十几年的发展，已经初具规模。证券市场对公司上市 有严格的准入限制，使得上市公司的整体质量保持在良好的水平。但是由于 公司的经营能力的限制、市场行情及宏观经济因素的影响，其财务状况逐步 恶化，信用风险和市场风险也将随之升高，造成债务违约，这将给债权人和 投资者带来巨大的经济损失。另外，随着上市公司数量的剧增使得监管部门 对股权融资门槛提高，上市公司必将逐渐增加债权融资比重，这将增加上市 公司违约的机率。因此，研究上市公司的信用状况，准确度量上市公司的信 用风险对商业银行把握上市公司的状态，制定投资策略具有重要作用。 新的巴塞尔资本协议实施，要求银行把信用风险评估放在首位，允许银 行通过内部评级确定风险函数和计量加权风险资产，提供了内部评级的基本 方法和高级方法，并要求了解授信客户的违约概率，以确定其发生违约的潜 在可能性，做好后续信用风险的监管工作。但国内环境不成熟，数据库不完 善，这成为各种现代信用风险度量模型在我国广泛运用的障碍。面对新的形 势，我国的银行业须加强自身的风险管理意识，加强信用风险量化研究的深 l 争 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 度，努力提高国内银行业风险管理水平。 同时，作为现代风险度量模型之一的k m v 模型在我国仍处于理论探讨的 阶段。本文旨在对k m v 模型用于我国信用风险量化管理进行深入的分析，并 通过违约距离和平均违约率的实证分析来验证，最后构建基于k m v 模型的商 业银行信用风险框架。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 国外的研究现状 k m v 模型源于1 9 7 2 年b l a c k ，s c h o l e s 和m e r t o n 关于期权定价模型的研 究，它是基于期权定价理论1 5 】开发的一种实用高效的分析方法，用于度量公司 的违约风险。模型自1 9 9 3 年推出以来，国外学术界对k m v 模型的研究经历 了两个阶段。 第一阶段是将k m v 模型的预测结果与实际的违约数据相比较。大多数研 究结果表明，k m v 模型能够反映信用风险的高低，并对信用风险具有较高的 敏感度。 最早对此进行研究的是k m v 公司【7 1 ，他们利用此模型计算出i b m 公司 跨越五年的信用质量恶化期间预期违约概率值在o 至2 0 之间的变化，观 察到：在其机构信用评级恶化之前，i b m 公司的预期违约概率值已经开始上 升。同样，利用k m v 模型计算出来的泰国国家银行从1 9 9 3 年6 月至1 9 9 7 年1 2 月的预期违约概率值恰好在1 9 9 7 年中期泰国危机之前也开始急剧上升。 对安然及世通也做了同样的验证，并得到相同的结论：预期违约概率值在上 述公司申请破产之前能敏感地反映出信用风险的急剧波动，与信用评级为基 础的体系比较，预期违约概率对信用的变化更敏感。 j e f f r e y ( 1 9 9 9 ) 研究发现：在信用质量最高时，信用分布和标准普尔评级一 致；而信用质量中等或偏低时，信用分布与平均违约概率相符1 9 j 。 m a r kc a r e y ( 2 0 0 1 ) j 置过重新修订参数，发现参数修正后k m v 模型的预测 能力有较大的提高【1 0 l 。 第二阶段，国外学术界对模型的验证寻找新的视角，并开发出多种验证 模型有效性的方法和技术。 rs o b e h a r t ，ck e e n a n 和ms t e i n ( 2 0 0 0 ) 首次公布了一套验证模型有效的方 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 法1 1 1 l ，并运用该方法采用的前推算检验技术对六种信用风险量化技术方法进 行比较，结果证明k m v 模型预测风险的准确度更高。 m a t t h e wk u r b a t 和i r i n ak o r a b l e v ( 2 0 0 2 ) 贝j j 使用水平确定和校准的方法对 k m v 模型进行了验证【1 4 1 ，研究发现：预期违约概率值是偏态分布的，并且样 本规模的大小、样本公司的资产相关性和预期违约概率的偏态分布，对预期 违约概率的预测结果都产生影响。 p e t e r c r o d b i e 和j e f f b o h n ( 2 0 0 3 ) 专门以金融类公司为样本研究k m v 模型， 结果显示预期违约概率在这些公司发生信用事件时或破产前能准确灵敏地监 测到信用质量的变化f 1 5 】。 1 2 2 国内的研究现状 k m v 模型作为国际上应用最为广泛的信用风险量化技术，早己引起我国 学者的关注。他们对k m v 模型在我国的应用做了大量的实证研究。 ( 1 ) 与其他度量模型的比较分析 张玲和张佳林( 2 0 0 0 ) ，王琼和陈金贤( 2 0 0 2 ) 先后对k m v 模型与其他模型 进行了理论上的比较研究，认为k m v 模型比其他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【1 3 】- 【1 6 1 。 马若微( 2 0 0 6 ) 将基于期权定价理论的k m v 模型首次运用到财务困境预警 中，引入功率曲线进行对照分析，经过大量的实证研究后得出结论瞵l ：k m v 模型运用到中国上市公司财务困境预警中是完全可行的，而且相对基于大量 历史数据得到了l o g i s t i c 、f i s h e r 等模型，具有明显的优势。 ( 2 ) 用其他指标代替预期违约概率的分析 吴建民和贾知青( 2 0 0 4 ) 提出鉴于我国市场的特征以及k m v 预测违约率的 特征，可以仅仅利用违约距离的变化做一个信用分析的建模，在违约距离和 信用评级之间建立一个映射，及时反映信用价值的变化【2 1 1 。 周昭雄( 2 0 0 6 ) j 1 匿过修正违约距离，使其能更准确的反映公司的信用状况， 通过对三类上市公司的违约距离和理论违约概率的计算分析，证明k m v 在我 国基本适用【舛j 。 陈东平和孙h ) j ( 2 0 0 7 ) 在选用k m v 模型的相关参数时，使用了上市公司在 某国有商业银行贷款不良率代替其违约率，拟合出贷款不良率和违约距离的 关系函数1 3 5 1 ，证明k m v 模型使用不良率代替违约率计量上市公司的信用风 八 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 险的方法是可行的。 ( 3 ) 对s t 公司和非s t 公司的比较分析 吴冲锋和程鹏( 2 0 0 2 ) 使用k m v 模型对沪深股市1 5 家上市公司的信用状 况进行分析，得出绩优公司信用状况最好，高科技公司信用状况其次，s t 公 司信用状况最差的结论【1 7 1 。 张玲、杨贞柿和陈收( 2 0 0 4 ) 针对中国上市公司股权结构及所处的市场环境 的特殊性，调整k m v 模型股权市值计算和违约点设定方法，运用k m v 模型 评价s t 公司和非s t 公司的信用风险，检验了模型识别上市公司信用风险的 能力1 2 0 】。 翟东升、张娟和曹运发( 2 0 0 7 ) 以我国2 0 0 5 年1 5 家s t 公司和1 5 家非s t 公司作为研究样本，分别在不同非流通股定价方法和不同的违约点设定两种 情况下，通过对k m v 模型进行检验，得出结论：在两种情况下，通过k m v 模型输出的违约距离( d d ) 都能有效识别s t 公司和非s t 公司，并且随着公 司被s t 时间的临近，模型的识别能力越来越强【2 9 1 。 周子元和杨永生( 2 0 0 7 ) 选取中国a 股市场上市公司中四家具有一定代表 性的s t 公司和其它四家对照公司，通过计算从2 0 0 3 年到2 0 0 5 年的静态违约 距离和不变增长率假设下的违约距离。发展后者比前者具有更好的判别能力， 同时对影响违约距离大小的输入变量进行分析，发现违约距离对股票收益的 变化最为敏感，因此精确计算波动率是关键i 叫。 ” 孙小琰、沈悦和罗璐琦( 2 0 0 8 ) 利用修正后的模型对我国证券市场上的部分 样本公司进行了实证检验【2 引。结果表明：对非s t 公司而言，通过模型估算企 业的股权资本价值和企业总价值，不仅考虑了企业资产的现实价值，还考虑 了企业未来获得良好发展前景的各种机会，是一个全面动态的过程；对陷入 财务困境的s t 公司，传统的价值评估方法无法对这些公司的价值和较高的股 价做出合理解释，这些公司依然可以在资不抵债的情况下有一个可观的公司 价值，而此模型能够全面反映s t 公司的净资产价值和虚拟价值一壳”资产 价值，一定程度上解释了我国证券市场上越是被s t 的公司越是被追捧的情况。 ( 4 ) 其他方面的研究分析 鲁炜、赵恒衍和刘冀云( 2 0 0 3 ) 推测出适合中国市场的资产回报波动率和 股权波动率的关系函数，初步实现了运用期权理论对我国上市公司的信用 风险的度量【1 9 1 。 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 杨星( 2 0 0 4 ) 应用k m v 模型研究发现上市公司股票价格波动与e d f 显著负 相关，e d f 与公司信用资质变化吻合1 1 8 l 。同时，在计算上市公司股权市场价 值时，需考虑我国上市公司股权割裂导致的流通股和非流通股之间的价格差 异，若简单的以流通股市场价格乘以总股本来估计公司股权的市场价值，可 能会低估公司的信用风险。由于中国上市公司所处的市场环境比较特殊，违 约点d p 的设置可能影响模型的预测能力。 张智梅和章仁俊( 2 0 0 6 ) 充分考虑流通股和非流通股的分别计价问题，上市 公司的违约点设定问题，对k m v 模型进行了参数的改进，通过对沪市上市公 司的信用风险评估的检验，充分证明了调整参数的k m v 模型能够及时准确的 识别我国上市公司信用质量变化趋势【2 3 1 。 彭非远( 2 0 0 6 ) 实证比较了中国股市进行股权市场化前后的违约距离，发现 股改后的违约距离显著增大【2 4 1 。并得出结论：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。 王健和王海生( 2 0 0 7 ) 则针对我国非上市公司对k m v 模型进行修正并进行 评价【2 4 1 。 由于k m v 模型既有财务数据，又有市场交易信息，能更全面地反映上市 公司地信用状况，特别适合用于评价上市公司信用风险。k m v 模型能充分利 用市场信息和历史账面资料在现代公司理财和期权定价理论的基础上进行 “移植处理”，通过实证分析，使得此模型的结论具有更强的说服力。 本文通过对k m v 模型进行实证分析，对上市公司的违约距离和违约率进 行度量。期望能为商业银行在加快信用风险量化监控方面做进一步探索。 1 3 论文的主要创新点 ( 1 ) 选择全流通状态下1 0 家绩优股和1 0 家s t 企业进行实证分析，使得 股权价值的计算简化，且更符合模型的假设条件。 ( 2 ) 本文通过违约距离和平均违约概率作为最后的输出量来比较绩优股 和s t 公司的信用风险水平，可以较好的识别绩优股和绩差股的信用差别。 ( 3 ) 根据我国的实际状况，提出基于k m v 模型的商业银行信用风险管理 的基本构架，不仅可以包括对上市公司的信用风险管理，而且包括非上市公 司的信用风险管理。 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 4 论文的框架及主要内容 本文参考了国内外的研究成果对商业银行信用风险度量方法和管理理论 进行了深入研究和分析，运用k m v 模型利用股改后我国上市公司的最新数据 对其信用状况进行实证分析，并构建基于k m v 模型的我国商业银行信用风险 管理的基础构架。全文分为七章： 第1 章介绍背景和研究的意义，分类综述了国内外研究的文献，最后提 出本文的创新点并构建了论文的框架。 第2 章引入信用风险的概念，并对其特征和基本要素进行简单的概括； 简单介绍风险管理的过程，重点引入风险度量：最后介绍了信用风险度量模 型在银行经营中运用。 第3 章根据传统信用度量方法和现代信用风险度量技术分类，分别介绍 了各种信用风险度量方法；并对四种运用比较广泛的现代信用度量模型进行 深入的比较分析；最后得出k m v 模型较适合用于本文。 第4 章本章介绍k m v 模型的构架，包括两部分：一是介绍用于上市公 司信用风险度量的e d f 模型，包括其理论基础、基本思想和计算框架；二是 简单介绍用于非上市公司信用风险度量的p f m 模型；并对k m v 模型在商业 银行预期违约率测算、内部信用评级及风险贷款定价三个方面应用进行分析。 第5 章本章为k m v 模型修订和实证分析，即对已实现股改的上市公司 的违约距离和预期违约概率的度量，并对结果进行分析。 第6 章根据以上章节对k m v 模型的分析，构建基于k m v 模型的商业 银行信用风险管理的基本构架。 第7 章结束语，对本文工作和研究成果的总结，并提出展望。 - ， ，代 东北大学硕士学位论文 第2 章商业银行信用风险特征与管理现状 第2 章商业银行信用风险特征与管理现状 2 1 信用风险的含义 传统的信用风险是指借款人不愿或不能履行还本付息协议致使银行等金 融机构遭受损失的可能性，实际上这是一种违约风险【4 4 1 。传统的信用风险主 要来自商业银行的贷款业务，由于传统的贷款流动性较差，缺乏如同有价证 券那样活跃的二级市场，因此只有当实际的损失发生时，银行才能在其资产 负债表上相应的调整。 随着金融市场的不断创新，信用贷款可被看作投资组合的一部分并具有 市场价格。从投资的角度看，投资不仅会因为交易对手直接违约发生损失， 而且交易对手违约可能性的变化也会给组合带来损失，所以信用风险由两部 分组成：一部分是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项而导致另 一方遭受损失的可能性；另一部分为信用价差风险，它是指由于信用品质的 变化引起信用差价的变化而导致的损失。从投资组合的角度上看，信用贷款 和投资组合中其他资产相关性的变动也会引起信用风险的变化。现代意义上 的信用风险是指由于各种不确定因素的影响，使银行等金融机构经营的实际 收益结果和预期目标发生背离，从而导致银行等金融机构在经营活动中遭受 损失或获取额外收益的一种可能性程度降低。巴塞尔委员会于2 0 0 1 年6 月公 布的新资本协议草案修订文件中，把信用风险的定义为“银行的借款人或 者交易对手不能承担根据事先约定条款的偿还责任时的一种不确定性，【4 5 1 。 2 2 信用风险的特征 2 2 1 信用风险收益分布的不对称性 通常来说，市场风险的收益分布相对对称的，大致可以用正态分布曲线 描述：市场价格波动是以其期望为中心，分布主要集中于相近的两侧。相比 东北大学硕士学位论文第2 章商业银行信用风险特征与管理现状 之下，信用风险的分布是不对称的，收益分布曲线的一段向左下倾斜，在左 侧出现“厚尾 现象( 见图1 1 ) 。这种信用风险概率分布的偏离是由企业违 约的小概率事件以及商业银行贷款和约具有收益分布不对称的特征造成的。 借款人的信用状况变化对贷款资产价值变化的影响不对称，贷款者从信用改 善得到的收益小于因信用恶化而造成的损失，因为贷款人最大的回报是贷款 利息，而违约时贷款人可能损失全部的本金和利息。 损 慨翠 一 = = = = = ：= ：，一， 、 收益 图1 1 信用风险概率分布特征 f i g 1 1p r o b a b i l i s t i cd i s t r i b u t i o no fc r e d i tr i s k 信用风险收益的不对称导致信用风险很难用简单的模型度量，而且在金 融实务中，大多数贷款和公司债券都是不进行交易的，或者交易在场外进行 而且事件间隔也不规则。因此，如果没有大量的价格或交易方面的历史数据， 难以利用时间序列数据计算信用风险分布的收益和方差。 2 2 2 信用风险的非系统性 信用风险具有明显的非系统性特征。借款人的还款能力主要取决于与借 款人相关的非系统因素，如借款人的财务状况、经营能力、还款意愿等。而 传统的资产定价模型较少考虑非系统因素，比如基于资产组合理论的资本资 产定价模型和基于组合套利原理的套利资产定价模型都只是对系统风险因素 定价。而非系统因素对信用风险的影响需要更为复杂的模型来度量。 2 2 3 信用风险中的信息不对称 借款人掌握较多的交易信息处于有力地位，放款人则反之。比如在借款 人的经营环境、资本实力、信誉品质等方面，信息缺乏和信息失真使得借款 过程中经常会发生逆向选择和道德风险，这是信用风险形成的一个重要原因。 东北大学硕士学位论文 第2 章商业银行信用风险特征与管理现状 贷款者对借款者信用状况及其变换的了解只有两个渠道：一是通过长期业务