【摘要】：商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，面臨的風(fēng)險(xiǎn)包括信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)以及法律風(fēng)險(xiǎn)。其中信用風(fēng)險(xiǎn)尤其重要，信用風(fēng)險(xiǎn)占銀行總體風(fēng)險(xiǎn)暴露的60%以上。目前我國(guó)的資本市場(chǎng)還不發(fā)達(dá)，企業(yè)的融資方式主要是依靠媒介的間接融資，信用風(fēng)險(xiǎn)成為我國(guó)商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)。與西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理還處于起步階段，還沒(méi)有建立起完備的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。因此本文借鑒西方成熟的風(fēng)險(xiǎn)管理模型，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理進(jìn)行實(shí)證研究具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。 信用風(fēng)險(xiǎn)管理是一個(gè)系統(tǒng)的流程，包括識(shí)別、度量、監(jiān)督和控制。其中，信用風(fēng)險(xiǎn)的度量是至關(guān)重要的，準(zhǔn)確的度量是有效控制和管理的前提。因此本文側(cè)重于對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行研究。文章首先介紹了國(guó)內(nèi)外信用風(fēng)險(xiǎn)度量的一些方法和工具。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法包括專家方法、評(píng)級(jí)方法和信用評(píng)分方法。然而，隨著金融改革和金融開放的發(fā)展，傳統(tǒng)方法已經(jīng)不再適用現(xiàn)在的情況，新的、現(xiàn)代的信用風(fēng)險(xiǎn)管理工具應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)對(duì)Credit Metrics、KMV、Credit Portfolio View和Credit Risk+四種現(xiàn)代的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的介紹和對(duì)比，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，選定KMV模型進(jìn)行實(shí)證研究。 論文闡述了KMV模型的基本架構(gòu)，，詳細(xì)介紹了KMV模型的理論基礎(chǔ)－期權(quán)定價(jià)模型。由于上市公司是商業(yè)銀行重要的貸款對(duì)象，論文選取了滬市的5家業(yè)績(jī)較好的公司和5支業(yè)績(jī)較差的ST公司進(jìn)行實(shí)證研究。使用B-S-M模型，借助Matlab軟件，推算違約距離和預(yù)期違約概率，并對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析。最后在信貸風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，為我國(guó)商業(yè)銀行提出一些信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理的建議。
[Abstract]:The risks faced by commercial banks include credit risk, operational risk, market risk, liquidity risk, national risk, reputation risk and legal risk. Credit risk is especially important, which accounts for more than 60% of the total exposure of banks. At present, the capital market of our country is not developed, the financing way of the enterprise mainly depends on the indirect financing of the medium, the credit risk becomes the main risk that the commercial bank of our country faces. Compared with the western developed countries, China's credit risk measurement and management is still in its infancy, and a complete credit risk management system has not been established. Therefore, it is of great practical significance to study the measurement and management of credit risk of commercial banks in China by using the mature risk management model of western countries for reference. Credit risk management is a systematic process that includes identification, measurement, monitoring and control. Among them, the measurement of credit risk is very important, and accurate measurement is the premise of effective control and management. Therefore, this paper focuses on the measurement of credit risk. This paper first introduces some methods and tools of credit risk measurement at home and abroad. Traditional credit risk management methods include expert method, rating method and credit scoring method. However, with the development of financial reform and financial openness, the traditional methods are no longer applicable to the present situation. New and modern credit risk management tools emerge as the times require. Based on the introduction and comparison of four modern credit risk measurement models, Credit Metrics KMVU Credit portfolio View and Credit risk, the KMV model is selected for empirical research in combination with the actual situation in China. In this paper, the basic structure of KMV model is expounded, and the theoretical basis of KMV model-option pricing model is introduced in detail. As listed companies are important loan targets of commercial banks, this paper selects 5 companies with good performance and 5 St companies with poor performance to carry out empirical research in Shanghai Stock Exchange. By using B-S-M model and Matlab software, the distance of default and the probability of expected default are calculated, and the empirical results are analyzed. Finally, based on the empirical study of credit risk, some suggestions on credit risk measurement and management are put forward for Chinese commercial banks.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.33;F224

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本文編號(hào)：2137527