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KMV模型的计算中国政法大学MBA
论文编号:
KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的应用研究
中国政法大学研究生院
二○一五年三月
KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的应用研究
摘要
随着金融全球化的快速发展及日益变化的金融创新,信用风险变得更加隐蔽、复杂和多变,而原有的信用风险管理方式已经不适用当前形势的需求。
如何有效提高信用风险的管理水平已是商业银行亟需解决的问题。
近年来国际上研发出了许多现代信用风险度量模型,其中KMV模型在使用条件上比较符合我国情况。
该模型因其所需主要数据基于上市公司的股票价格和财务数据公开易得,经过研究发现该模型得到金融界专家认可度比较高在我国适宜性较强,未来应用前景可期。
选题是基于该模型依据著名的经济大师诺贝尔奖获得者莫顿(Merton)的期权定价模型(OPM)建立的。
KMV模型也称之违约预测模型,雄厚的理论基础决定可信度高;其次模型采用的数据主要是针对上市公司的股票市场的收盘价和公司年报里的长期债务数据,输入数据简单易得;再者因所需数据公开透明,避免了传统的方法需要大量的财务数据和企业造假所带来的弊端;最后因股票市场变化莫测,基于此市场数据预测出来的EDF值不同于传统度量法,是动态的且能预知未来,非常适用于信用风险的度量,可弥补我国商业银行以往测量信用风险的传统方法静止的、落后于时间的缺陷。
KMV模型是近年来广泛应用于发达国家的信用风险度量模型,也是国际金融监管机构巴塞尔委员会重点推荐的现代模型,足见该模型的使用价值和在国际金融界的认可度有多高。
我国商业银行的信用风险度量技术由传统型向现代度量模型转变时,实践《新巴塞尔协议II》建议的内部评级法(IRB)里的KMV模型则是最佳的时机。
研究KMV在我国商业银行的应用意义非凡,是对传统管理方法的挑战也是革命,关系到能否有效提升我国商业银行风险管理水平,以保证经济平稳运行实现中华复兴之梦。
本文以国内外学者的研究成果为基础,结合我国经济环境和实际条件,精心研究分析KMV模型内涵,并结合12家上市公司在股票市场的相关数据,通过实证以达到探讨违约预测模型的效果在我国现有的体制下有哪些适用性的目的。
本论文的研究内容主要分四部分:
一、主要介绍问题提出的背景、目的和意义,精心研读国内外学者对KMV模型研究文献,借鉴前人经验,形成自己研究课题的独立思路和方法。
指出采用现代度量模型技术不仅对商业银行的信用风险度量效果好而且对提高银行整体风险的控制和管理水平的提高都是有意义的、非常必要也非常紧迫。
二、本章重点分析KMV模型的原理,尤其对模型的参数反复思考。
合理的参数设定是保证模型有效性及适用性的前提,亦是本文重点部分之一。
三、这是本文核心内容,在样本和数据选取上花费较多时间,以我国沪深交易所上市的12家公司为样本截取信达证券通达信网上交易系统2013年的最新数据进行计量和类比。
本章涉及内容多、数据量大,故采用了计算机编程的运算法、简洁准确,达到实证模型有效性的目的同时分析出可在风险预测、风险评级及贷款定价等方面的应用,同时分析了使用该模型的困难和问题并采取了应对措施。
四、根据现代度量技术的使用条件和目前我国商业银行信用风险管理存在的问题就商业银行完善风险管理这一方面提出合理化建议。
关键字:
KMV模型;现代信用风险度量模型;商业银行信用风险管理;巴塞尔委员会
KMVMODEL’SAPPLICATIONRESEARCHINCREDITRISKMANAGEMENTOFOURCOMMERCIALBANK
ABSTRACT
Withtherapiddevelopmentoffinanceglobalizationandinnovation,creditriskhasbecomemoreconcealed,complexandmultiple,however,theoriginalcreditriskhadoutdated.Howtoimprovethestandardofcreditmanagementhasbeenthemostcriticalproblemtocommercialbanking.Recently,somedevelopedcountrieshavefiguredoutamountofmoderncreditriskmeasuremodels.Amongthere,theprovisionofusingKMVmodelrelativelyaccordswithoursituation,becausethebasicdataofKMVisbasedonthestockpriceoflistcompaniesandpublicfinancedataiseasiertogain.Besides,themodelhasgainhighlyrecommendoffinanceexpertsanditalsohasastrongflexibilityinChina,whichallcontributestoaprospectedfuture.
SelectingthistopicisbasedonthismodelanditisalsobasedonthefamousmasterEconomicsMerton`smodelcalledOPM.KMVmodelalsonamedthedefaultpredictionmodel.Solidtheoreticalbasismakesitconvinced.Secondly,thedataofthismodelmainlyaimsatclosedpriceinstockmarketoflistcompaniesandlong-termdebtdatainannualreportsofthecompanies.Incomingdataareeasiertoacquire.Furthermore,becausedataisopenandtransparenttopublic,comparedwithtraditionmethodwithahighdemandoffinancedataandenterpriseswhichcanbeforged,KMVcanavoidallthesedisadvantages.Lastly,stockmarkingalwayschanges,thedataofEDFismeasuredinthismarket,differentfromtraditionmeasuremethod,whichmakesitdynamicandcanpredictfutureatthesametime.Allthesebenefitsareverysuitableforcreditriskmeasureandcanremedyourtraditiononewhosefaultissteadyandoutoftime.
KMVmodelhasbeenwidelyusedindevelopedcountriesforcreditriskmeasureandisalsohighlyrecommendedbytheInternationalFinancialRegulatorsBaselcommissionformodernuse.Fromthis,itisobviousthatthismodelhashighvalueinuseandreputation.Thecreditriskmeasuretechnologyinourcommercialbankinghasbeentransformedfromthetraditionalwaytomodernone.Atthesametime,carryingoutthenewBaselagreementIIisalsoanidealoptionalchoice.Itismeaningfulforexpertsinourcommercialbankingtoresearchapplicationprospectandmakearevolutionforchallengingtheconventionalmanagementmethod,whichrelatestowhetherenhancesourbankingcommercialmethodmanagementornotandensuretohaveafunctioningeconomy.AllofthisisaimingtoachievingthedreamofChineseRenaissance.
ThisessayisbasedonresearchfindingofforeignscholarsandcombineswithourrealitytoanalyzethemeaningofKMVmodel.Andrelateddatacomesfromthe12listcompaniesinstockmarket.TheaimistogropeforwhatkindofadaptabilitycanapplyindefaultpredictionmodelsinChina.
Thecontentincludingfourchapters,whichis:
Chapterone:
introducingthebackground,purposeandmeaningofthisessay.StudyinginrelatedessaysofforeignexpertsinKMVmodelinordertodevelopmyownwaysofthinkingandmethod.
Chaptertwo:
analyzingtheKMVmodelmethod,speciallyrevolvingtheproblemindata.Theprovisionofensuringtheeffectivenessandadaptabilityistosetoutrationparametersanditisalsothekeypointofthispaper.
Chapterthree:
thispartisthecoreoftheessay.Spendingamountoftimeinsamplesandselectingdata.Basedonthesamplesof12listcompaniesintheShanghaiandShenzhenStockExchangeandinterceptedthelatestdataofCindaSecuritiestomeasureandcomparewith.Thischapterarelongwithhugedata,soitissuitableforittoadopttheoperationmethodforthecalculationoftheinternationalcomputerprogramming,whichisconciseandprecise.Itcanachievetheeffectivenessandanalyzetheriskprediction,riskgradeandfixedpriceatthesametime.
Chapterfour:
Accordingtothebackgroundofserviceconditionsinmodernmeasuretechnologyandthegeneraltrendineconomyenvironmentbecomegood,itisthedutytogiverationalsuggestionincompletingriskmanagementofcommercialbanking.
KEYWORDS:
KMVmodel;modernriskmeasuremodel;commercialbankingcreditriskmanagement;Baselcommission
图表索引
第一章绪论
一、问题的提出
(一)选题背景、目的和意义
1、选题背景
随着网络金融的发展,参与互联网金融的人越来与普遍,人们最关心的话题自然是商家是否履约和资金安全等问题,即信用风险如何管理。
信用风险成了当下热议的话题。
商业银行一旦爆发信用危机直接关系银行的生存,关系到每一个普通百姓的生活,也关系到社会的稳定,所以金融监管机构对信用风险的管理从来都不曾掉以轻心,一直以来都把如何提高商业银行信用风险管理水平的问题放在重要位置。
从国际上看,近年来频繁爆发的金融风暴,除了与银行的风险监管不到位有关系外,还说明风险的复杂性和严酷性。
上个世纪九十年代末相继爆发的由于泰铢大幅贬值和银行监管不当引起的亚洲金融危机;欧洲货币成员国因其中一些成员国独善专行没有危机意识,造成欧洲货币危机;特别是最近距离的美国次贷危机,典型的信用风险管理不到位,次级贷变成次级债又打包上市使得衍生品市场链条过长基本面被忽略,使风险放大,不易监管造成的。
面对这一系列金融危机的发生,有分析指出日新月异的金融创新埋下信用风险隐患也是世界金融危机频发的主要原因。
所谓信用风险就是债务人无力偿还或者不想偿还所借款项的可能性。
由于信用风险造成的金融危机带给世界经济造成的巨大危害,早已引起各国政府和金融界高度重视,特别是对信用风险的管理更是金融家的热点、重点和难点的课题。
其实在我国金融史上曾经发生过许许多多因信用风险造成的恶果,不知给国家和人民生活带来多少危害。
如1997年,中农信因盲目在国内外扩张,导致风险管理失控,造成50亿巨额亏空而宣告破产;2010年前,我国四大国有银行在进行商业银行股份制改革时,曾因资本金不足和1.4万亿不良资产过多而迟迟不能上市。
如此看出,巨大的不良资产与银行信用风险管理不到位有关亦是银行破产倒闭的主因,成为金融机构乃至经济发展的阻力。
面对国内外金融新环境的变化,我国应提高应变各种风险的能力。
为应对日新月异的复杂金融环境,国际金融监管机构巴塞尔委员会发出了一系列监管条例并鼓励成员国使用内部评级法,要求从06年开始在成员国实施,并且得到国际金融界的积极响应,各成员国银行管理水平的快速提升和良好的示范效应也影响了我国。
现阶段对于我国银行而言,使用内部评级法KMV模型是最为适用的模式,这实质是建立了适用于各商业银行风险状况的信用风险量化模型。
就我国的现状来看,随着国际风险监管力度的加强,信用风险管理水平在不断地进步,各大行都相继建立了内部评级体系;近几年我国又相继创建几个大型信用评级机构,为实践现代化风险管理铺路垫基。
由于我国正处于新老方法交替阶段,所以信用风险度量技术与“巴塞尔新资本协议”内部评级高级法的要求相差甚远,但随着我国上海自贸区的设立和人民币国际化进程的加快,必然带动包括资本市场在内的各行业整体水平的提升,这为以KMV模型为代表的现代风险度量模型的使用增加了可能性的成分。
也就是在这样的背景下本文将KMV模型作为重点研究对象探讨其能有效的提高我国商业银行信用风险管理水平的问题。
2、选题目的
由于当下全球金融环境复杂,信用风险难以控制,而我国管理手段在某些方面跟不上形式的发展,所以要集思广益,探讨新思路,提升对现代度量模型包括KMV模型的高度重视。
将商业银行所存在的风险和风险管理问题分类罗列出来对比查找原因,认识到问题的关键是管理手段和方法已不适用当前复杂的国际环境。
通过本文的研究找出KMV模型在信用风险度量方面确实比传统方法实用效果好,能解决哪些实际问题。
同时也想借此机会提高自己的理论水平,将来在工作上需要时能发挥一点作用,以实际行动为我国商业银行风险管理的提高尽一点绵薄之力。
3、选题意义
近年来随着全球金融海啸的发生和由此造成的巨大损失,各国银行无不把风险控制作为核心工作来抓。
在总结分析原因的同时,更多的是思考,如何从宏观和微观两个层面持续加强并优化金融业的风险管理,包括信用风险在内的管理,已然成为世界各国金融界重要课题。
由于银行在国民经济及金融系统所处的关键位置,保证银行平稳运行已成为国家层面重要任务,所以引进新理念、新思维和新方法意义不凡。
作为现代信用风险度量技术KMV模型,在应用上不需要过多财务数据,且获得数据简单,能节省人力财力,会给管理带来高效能。
其次又由于定量精确,使管理者心中有数,决策力强,继而降低不良贷款的比率,实现资本资源合理配置。
再者该技术测出的风险概率值是变化的,使风险控制人能及时调整策略有针对性采取不同得措施。
最后,因为信用风险在所有风险里最不好管理最令人担忧的风险,特别是在风险定价方面一直是大难题。
而KMV模型能解决信用风险定价难的问题。
(二)国内外文献的研究状况
1、国外文献研究状况
国际著名的资信公司穆迪公司下属子公司KMV公司研究伊始,集大批优秀人才百折不挠坚持对模型的有效性研究达几千次,并分别开发了两个重要的数据库:
一个是债务人违约距离的数据库。
另一个是与债务人相对应的违约率的数据库。
KMV公司通过两个数据库建立违约距离与违约概率的之间的关系,为研究者创造了极为方便的条件。
辛勤的努力必有收获,KMV公司于1997年终于成功了,从而得出模型对违约事件的预测能力非常强,能有效预测到因信用风险引发的破产或危机并及时发出预警信号。
如:
1993年-1997年之间用KMV模型预测出泰国国家银行有危机,因该公司的EDF值一直处于上升阶段,后来果然发生了经济危机;在90年代初的前5年KMV公司以同样的方法跟踪测评国际知名品牌计算机企业——IBM公司的信用质量有恶化的趋势,因其公司EDF值在这几年持续上升直到升为20%,结果终于在90年代初,由于受亚洲金融危机的冲击,导致IBM公司个人电脑业务未能保持行业老大地位遭受900亿美元的损失的危机事件发生。
类似的事例不胜枚举。
2、国内文献研究状况
由于我国资本市场起步较晚,在不具备条件情况下,金融界研究者依然克服种种困难大概从1998年开始对KMV模型坚持科研。
研究的重点是集中在探讨模型的参数与我国实际情况不符如何修正以及修正后在我国的适用性,终于取得了一些成果。
最初以杜本峰、王琼与陈金贤为代表的学者在对金融衍生品市场很陌生的环境里敢于挑战最先对模型的理论基础和模型框架进行研究起到了抛砖引玉的作用,也为后来的研究打下基础。
随后,我国不少学者又就KMV模型的相关要素和有效性进行分析。
大致分两类:
一类是不用修正KMV模型里的参数,保持KMV模型原有的基本框架,以此验证该模型在我国的有效性。
主要研究成果:
吴冲锋(2002)选择绩优股、绩差股和高科技公司的股票为样本股,通过对这三类多家上市公司的比较分析验证了模型的有效性。
张义强(2003)以一家公司为样本,选择4年时间段的股票价格的时间序列和对应的财务数据整理分类,然后利用KMV模型计算该公司不同时间段的EDF值分析比较,验证了模型的有效性。
另一类是在修正参数后的KMV模型研究。
修正后的KMV模型比较符合我国现行经济环境,在实用方面更进一步。
2007年,陈东平,孙明他们根据我国资本市场的特点,选取了KMV模型的相关参数,进行多次分析研究发现贷款不良率与违约距离有某种联系,经过深入研究发现使用多家上市公司在某国因有外贸业务而在该国贷款产生的商业银行贷款不良率替代违约率计量这一类型的公司的信用风险的方法是可行的结论。
2008年,马雨生以公开上市的40家ST公司和非ST公司为样本,发现模型具有最强识别风险能力的违约点恰好在短期负债加上四分之一长时的这一有价值的结论
除此之外国内也有学者注重模型的变量之间的函数关系的建立以寻求更适合我国当前经济体制下的KMV模型。
就目前而言,由于我国缺乏大量的违约数据库,导致EDF与违约距离DD间的映射关系无法建立,这是未来需要进一步研究的。
本文在国内学者关于KMV模型的研究的基础上深入一些,突破了国内的实证研究和有效性方面的研究。
面对现有的经济市场体制下试探性往前走开拓模型实用性的研究领域。
二、研究方法、思路和主要内容
研究方法:
本文最先采用理论分析法以雄厚的期权定价理论为依据再结合理论联系实际法分别研究KMV模型的原理和计算结果,同时采用定量分析法,对12家上市企业的最新财务数据和市场数据分成三类并通过计算机编程软件算出违约距离(DD值),之后用定性分析法比较DD值的大小,一方面验证模型有效性另一方面探索模型可在我国商业银行信用风险管理的哪些领域使用。
研究思路:
首先,从我国商业银行信用风险管理存在的问题为切入点,重点分析信用风险的特征,提出防范信用风险的难点和对我国商业银行发展的重要性。
其次,针对国际上使用现代化信用风险度量模型因受使用条件所限,只能选择比较符合我国实际情况的一种现代化计量模型KMV模型进行研究,重点对模型的参数重新设定,以使其符合我国资本市场的实际情况,修正后模型的有效性会更好。
最后,通过严谨的实证研究,将其结果与我国情况结合起来作深入分析找出该模型的适用性。
针对使用过程中存在的问题和困难,找出原因和解决的方案。
主要内容:
本文将分为四部分,第一部分为绪论,阐述引用现代度量模型进行信用风险管理问题的研究背景、目的和意义;借鉴国内外专业学者的宝贵经验,为本文的研究提供了有价值的参考意见;第二部分详细阐述了基于莫顿期权定价理论的KMV原理、变量的计算过程并分析模型在我国有那些适用性。
第三章部分实证分析也是论文的重点部分,以沪深A股市场的12家上市公司的相关数据为基础,利用KMV模型计算违约距离值,经过比较分析模型对业绩不同的企业信用状况的识别力较强,进而验证模型的度量效果是有效的、在我国是适用的结论,并就目前使用该模型遇到的困难提出了应对措施。
第四部分结合实证分析的结果根据现代度量技术的使用条件和我国商业银行信用风险管理中存在的一些问题,为完善商业银行风险管理这一方面提出了合理化建议
三、论文的创新点及其应用价值
论文的创新点:
首先,选题比较大胆突破了保守传统观念,如果实证研究成果被应用将弥补商业银行信用风险管理的薄弱环节,其效果不可估量。
其次,大多数研究者注重模型的有效性和适用性,而本文没有到此为止又拓展了模型的实用性功能。
论文的应用价值:
首先,针对信用事件的发生造成的严重后果查找原因,特别是对风险影响最大的因数不良资产的变化做了重点分析,随着我国深化改革处于深水
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