商业银行信用风险模型比较与分析
基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理研究
基于KMV模型的商业银⾏信⽤风险度量及管理研究1 导⾔（论⽂中不能出现截图）1.1 研究背景及意义在新巴塞尔协议的背景下，商业银⾏所⾯临的风险可明确分类为：信⽤风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。
McKinney（麦肯锡）公司以国际银⾏业为例进⾏的研究表明，以银⾏实际的风险资本配置为参照，信⽤风险占银⾏总体风险暴露的60％，⽽市场风险和操作风险仅各占20％。
因此，在商业银⾏所⾯临的众多风险中，信⽤风险占有特殊的地位，且信⽤风险已经成为国际上许多商业银⾏破产的主要原因。
对于我国商业银⾏来说，企业贷款是其主要业务，银⾏⼤部分的⾦融资产为企业贷款，因此贷款的信⽤风险是商业银⾏信⽤风险的最主要组成部分。
截⾄2014年底，商业银⾏的不良贷款余额为5921亿元，不良贷款率1％，⽐年初增加993亿元；2014年我国银⾏业⾦融机构不良贷款率达1.64%，较2013年提⾼了0.15%；商业银⾏2014年末不良贷款率1.29%，提⾼了0.29%，2014年商业银⾏不良贷款率创2009年来新⾼,2013年和2014年我国商业银⾏不良贷款率也不断上升。
以上数据都表明我国商业银⾏的信⽤风险形势还相当严峻。
信⽤风险问题俨然成为阻碍我国⾦融业的持续发展的重要原因。
因此，研究信⽤风险的特点，收集信⽤相关数据，建⽴度量信⽤风险的信⽤风险模型，定量分析信⽤风险数据，以及如何将信⽤风险管理措施运⽤到各项业务当中，已经是商业银⾏提⾼经营管理⽔平，降低信⽤风险的最基础、最迫切的要求。
本论⽂的选题就是在这样的前提和背景下进⾏的。
在西⽅发达国家，其商业银⾏的信⽤风险管理⽐较成熟，在实践和理论上都已形成相应的体系，表现出⼀种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信⽤风险评级到资产组合信⽤风险评级的趋势。
信⽤风险度量的⽅法和模型也不断推陈出新。
相较⽽⾔，我国的商业银⾏信⽤风险管理系统体系尚不健全，信⽤评级⽔平较低，对信⽤风险的分析任然处于传统的⽐例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满⾜商业银⾏对贷款安全性的度量要求。
风险管理-信用风险量化的4种模型 精品
信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理的新方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。
银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。
除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。
KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。
从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。
尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。
KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。
信用中国c86. 我们共同打造换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。
基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。
在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。
当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。
然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。
可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。
从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。
商业银行对中小企业贷款的信用风险控制_基于博弈模型分析
一、我国中小企业融资现状分析据有关资料显示，截止2008年末我国中小企业数量已超过4200万户，占全国企业总数的99.8％。
其中在工商部门注册的中小企业430多万户、个体经营户3800多万户。
其创造的最终产品和服务的价值占国内生产总值的近60％，上缴税收占50％以上，并且在调整经济结构、建立市场体制、构建和谐社会等方面发挥着越来越重要的作用。
但随着中小企业的进一步发展，其发展过程中面临的矛盾和制约因素也日益突现出来，其中融资难就是制约其健康发展的困难之一。
针对“企业想贷款，银行紧放款”的现象，我们试运用博弈分析的方法，研究其放贷风险，进而建立实用的信用评级模型，提出针对性强的控制措施，真正实现银企的双赢，维护国家的金融安全。
二、博弈视角下商业银行对中小企业贷款的信用风险分析根据企业融资的非对称信息理论，在金融市场上，资金的使用者在企业经营方面比资金的提供者掌握更多的信息。
因此，他们就有可能利用这种信息优势在事先谈判、合同签订和事后资金的使用过程中损害资金提供者的利益，使资金的提供者承担过多的风险，即存在逆向选择和道德风险问题。
在现实经济生活中，中小企业可能通过弄虚作假，如编制虚假会计报表、伪造企业良好业绩等行为来骗取银行贷款。
而银行只能根据融资企业传递的信息来判断该中小企业属于“好企业”（概率为P）还是“差企业”（概率为1-P），然后根据判断结果决定是否向企业发放贷款。
如果判断失误，即拒绝好企业的贷款申请或接受差企业的申请，则银行的潜在不良资产将会上升，从而承担由此产生的机会成本。
银行接受的效用分析如下：银行接受贷款申请的净收益为P×1+（1-P）×（-1）=2P-1；银行拒绝贷款申请的净收益为P×（-1）+（1-P）×0＝-P。
当2P-1> -P 时，则银行选择接受贷款申请，此博弈达到精炼贝叶斯均衡（1，商业银行对中小企业贷款的信用风险控制——基于博弈模型分析■卢艳玲之道观察经济集体经济中国ZHONGGUOJITIJINGJI1）；当2P-1<-P时，则银行选择拒绝贷款申请，此博弈达到纳什均衡（0，0）。
现代信用风险度量模型比较
现代信用风险度量模型比较信用风险，亦称违约风险，是指因交易一方不能履行或不能全部履行合约责任而造成交易对手遭受损失的可能性。
一般来讲，信用风险的基本要素包括违约概率、违约损失率。
这些风险要素不仅被用来评估信用风险，而且可以用来信用定价、计算信用利差等。
信用风险度量模型主要是从这些基本要素展开的。
本文就几种有代表性的模型进行逐一分析比较。
一、KMV模型该模型属于建立在包括利率和公司特征变量在内的动态变化的一种模型。
其理论依据最初由Merton提出，他假设一个简单的公司资本结构，公司仅发行一种零息债券，当公司资产价值低于债券面值时，公司将发生违约。
通过设定违约临界点，计算公司资产价值低于该临界点的概率，以此作为公司的违约概率。
在这一理论依据下，KMV公司于1993年开发出了一种信用风险度量模型，将债权看作债权人向借款公司股东出售的对公司价值的看跌期权（卖权），期权标的是公司资产，执行价格是公司债务价值。
企业所有者相当于持有违约或不违约的选择权，债务到期时，若企业资产的市场价值超出其负债价值，企业愿意还债，将剩余部分留作利润；如果企业资产价值小于负债水平，出售全部资产也不能完全偿债，企业会选择违约，将公司资产转交给债权人。
该模型在度量违约率的过程中，首先利用期权定价原理（BSM模型）推导出的公司股权价值公式和企业股权价值波动性与企业资产价值波动性间存在理论上的关系来估计公司市场价值及其波动性；然后利用所求得的公司市场价值及其波动性来计算违约距离；最后利用正态分布的假定和历史数据分别求得其对应的违约概率。
该模型优点突出，那就是它是一个向前看的动态的模型。
但在技术上利用期权定价方法求解公司资产价值和波动性，缺乏有效方法来检验精确性；基于资产价值正态分布假设不够准确，也使它的缺点明显。
二、Creditrisk+模型CreditRisk+模型，是瑞士第一信贷——波士顿银行开发的一种违约模型，其思想来源于保险精算学。
基于期权定价理论的我国商业银行信用风险度量模型及参数修正
价值Ｄ 来进荇模型的计算， 这样也更符合实际。
２无风险利率ｒ ． 的调整 。无风险利率使 用 中国
人民银行公布的一年期定期存款利率表 （ 见表２ 。 ）
由于我们设定违约距离的计算时间为一年 ，所 以对应的使用当年的一年期定期存款利率。由于实 际的一年期定期存款利率是变化的 ，尤其是在２０ ０７ 年呈急剧上升态势 ，本文采用对年利率进行时间加
的结论 ，中国的资本市场有其 自身的规律 ，直接套
１ ６・ ６
表１
诉 费 用 以及 公 司 的净 负 债 等 。 因 此
从 理论 上分析 ，回归得 出的违约点 也 符 合 实 际 情 况 。 另 外 ， 回归 得 出
的 短 期 负 债 和 长 期 负 债 的 系 数 均 大
于Ｋ Ｖ 型违约点 的系数 ，说 明 中 Ｍ 模 国上市公 司整体 的资 产质量较 之美 国要差 ，违约点较 大 ，信 用风险相 应也较 高 。因为 当资产 的市场价值 低于违 约点时 资产的市场 价值 ，违 约就会 发生 。所 以本文在 实证 中以
仃Ｅ — ：
以反映公 司的信用状况 ，因此该模型对现 阶段我 国商业银行对上市公司 的信用风险分析具有一定
的适 用 性 。 随 着 我 国 资 本 市 场 规 模 的不 断 扩 大 ，
ＶＡ Ｎｄ ０ （
—
一
我 国商业 银行 对上市公 司 的贷 款余额不 断增 加 ， 不 良贷 款 余 额 也 大 量 增 加 。所 以 ，商 业 银 行 对 上
晕 院 硕 士 研 究 生 ，研 究 方 向 ：金 融 工 程 。
Ｋ 模型 的理 论基础 ＭＶ 期 权是 一种 特定 的金 融合 同 ，分 为看涨 期 权 和
浅析商业银行信用风险度量——基于KMV模型
利 息率 ； 债务期限为一年 ， ｔｌ 即 ＝。具体计算步骤如下 ： （） １利用指数平滑法计算公 司股价 波动率 ， 步骤通过Ｅ 此 —
ｖｅ ｓ ｉ 软件实现 ； ｗ （） ２ 利用软件Ｍａ ａ编程求 解 由（ ）２ （ ）４ 组成 的方程 ｌ ｆｂ １ （ ）３ （ ）
个 ｓ 公 司和一个非ｓ 公司 。上市公 司的股权价值用股票价格 ｒ Ｔ 与股本 总数 的乘积来表示 ， 由历史数据估计出的股价波动率 用 来 代替股权价值波动率 ；违 约点的选取采用Ｋ 公 司使用 的 ＭＶ （） ５ 式计算 ； 无风险利率采 用中 国人 民银行制 定的一年期存款
（） １满足Ｂ ｓ — 期权定价模型 的基本假设 ； （ ） 款人资产价值 大于债务价 值时 ， ２借 借款人不会选 择违
（） ３借款人资 产价值服从几何 布朗运动 ， 借款人 资产收益
服从正态分布 ； （ ） 款人 资本 只包 括所有者权益 ， ４借 短期 债务、 长期债务可
组 ， 出公 司资产价值和资产价值 波动率 ； 得
（） ３根据 （ ）６ 两式计算出违约点 Ｄ 和违约距离Ｄ 。 ５（ ） Ｐ Ｄ
ｓ 公司的信用风险状况 ，这对商业银行贷 款决 策具 有重要 的 Ｔ 参考价值 ， 因此 ， ＭＶ Ｋ 模型在我 国商业银行 信用风险度量 中具
有重要的应用价值 。当然 ， 在应用模型对上市公 司信用风险进 行计算时 ， 也存在很多不足和有待 改进 的地 方 ， 如违 约点的计
４Ｏ１ ４ ． ５
实验管理 、 实验教学改革 、 实验条件 、 实验教学效果等 内容进行
的重要方式， 承担着培养高素质应用型、 技能型、 管理型旅游专
业人才的重要任务 。改革实验课程体 系， 采用体验式实训教学
商业银行信用风险评估预测模型研究
商业银行信用风险评估预测模型研究1. 本文概述在当今复杂多变的金融环境下，商业银行的信用风险评估和预测成为了一个至关重要的话题。
本文旨在深入探讨商业银行信用风险评估预测模型的构建与应用，以期提高银行的风险管理能力和决策效率。
本文首先对信用风险评估的重要性进行阐述，接着对现有的信用风险评估模型进行综述，分析其优缺点。
随后，本文将详细介绍所构建的信用风险评估预测模型，包括模型的选择、变量设置、数据来源及处理方法等。
在模型建立的基础上，本文还将通过实证分析来验证模型的准确性和有效性。
本文将讨论模型的实际应用前景，以及可能面临的挑战和解决方案，为商业银行的风险管理提供有益的参考。
2. 商业银行信用风险评估概述商业银行信用风险评估是银行业务中至关重要的环节，它直接关系到银行的资产质量、财务稳定性和长期生存能力。
在概述这一领域时，首先需要强调的是信用风险评估的目的和重要性。
商业银行的核心职能之一是管理信用风险，即借款人或债务人违约的风险。
这种风险的管理不仅关系到银行自身的盈利性和安全性，还影响到整个金融系统的稳定。
目前，商业银行在评估信用风险时，通常采用多种方法论和技术。
传统方法包括专家系统、信用评分模型和财务比率分析等。
这些方法依赖于历史数据和专家判断，但往往存在主观性和信息不对称的问题。
随着金融科技的进步，现代信用风险评估越来越多地依赖于大数据分析、人工智能和机器学习技术。
这些技术能够处理大量数据，识别复杂的模式和关系，从而提高风险评估的准确性和效率。
在商业银行管理中，信用风险评估模型的应用已经渗透到贷款审批、风险定价、信贷管理和资本充足性评估等多个方面。
通过这些模型，银行能够更好地识别潜在的风险，制定相应的风险控制策略，从而降低不良贷款率和信贷损失。
随着巴塞尔协议等国际监管要求的实施，信用风险评估模型也成为了银行合规和风险管理的重要组成部分。
商业银行信用风险评估是一个复杂而关键的领域，涉及到多种技术和方法。
商业银行的信贷风险评估模型
商业银行的信贷风险评估模型商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其信贷业务在经济发展中起着至关重要的作用。
然而，信贷风险是银行业务中的一个重要挑战，因此商业银行需要建立有效的信贷风险评估模型来帮助其准确评估借款人的信用风险，并做出相应的决策。
本文将介绍商业银行的信贷风险评估模型。
一、综合评估模型商业银行的信贷风险评估模型通常是综合考虑多个因素的综合评估模型。
这些因素包括借款人的信用历史、收入状况、负债情况以及所申请贷款的用途等。
商业银行通常会根据这些因素综合评估借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请，以及贷款的金额和利率。
二、量化模型商业银行通常使用量化模型来评估借款人的信用风险。
量化模型是通过分析大量的历史数据和统计方法来预测未来的信用违约概率。
常见的量化模型包括评分卡模型和概率模型。
评分卡模型基于借款人的个人信息和信用历史等因素，为每个借款人分配一个信用评分。
这个评分可以用于判断借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请。
评分卡模型通常是通过回归分析等统计方法来构建的。
概率模型是通过建立一个数学模型来评估借款人的信用风险。
这个模型通常基于借款人的个人和经济信息，并将这些信息与历史违约数据进行拟合。
概率模型可以用来计算借款人违约的概率，并据此决定是否批准贷款申请。
三、专家系统除了量化模型外，商业银行还可能采用专家系统来评估信用风险。
专家系统是通过模拟人类专家的决策过程来评估信用风险的。
它通常基于一些规则和经验知识，并通过推理和逻辑推断来做出决策。
专家系统可以帮助银行评估借款人的信用风险，并提供相应的建议。
四、模型评估和改进商业银行在使用信贷风险评估模型时，需要进行模型评估和改进。
评估模型的准确性和效果是非常重要的，商业银行可以通过比较模型的预测结果与实际违约情况来评估模型的准确性。
如果模型存在一些问题，商业银行可以根据评估结果对模型进行改进，以提高其准确性和预测能力。
综上所述，商业银行的信贷风险评估模型是帮助银行准确评估借款人信用风险并做出相应决策的重要工具。
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商业银行信用风险模型比较与分析
【摘要】金融危机的爆发以及新巴塞尔协议的正式实施，对商业银行应对信用风险度量提出了新的挑战与要求。
本文对商业银行中常用的信用风险模型—credit metrics和kmv进行了比较分析研究，并针对两种模型各自特点给出了在我国的借鉴意义。
【关键词】信用风险 credit metrics kmv 比较
在巴塞尔委员会对商业银行资本充足的严格要求下，金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究。
正是在这个时期，涌现出大量现代信用风险度量模型。
信用风险是商业银行面临的一种传统的风险类型，几乎是和银行信贷业务相伴而生的，世界银行对全球银行业危机的研究表明[1]，导致银行破产的主要原因就是信用风险。
国内外专家学者对信用风险的关注和研究日益加强，先后开发出了若干种信用风险度量方法。
其中credit metrics模型、credit risk+模型、kmv模型和credit portfolio view模型、信贷分析系统——风险中性估值模型是五种最具影响力的模型。
本文重点介绍商业银行中使用的kmv模型和credit metrics模型。
一、现代信用风险度量模型介绍
（一）credit metrics—在险价值模型
credit metrics模型是由j.p摩根于1997年提出的，它是银行业最早使用并对外公开的信用风险管理模型之一。
该模型的核心思想是贷款或资产组合价值的变化不仅要受到资产违约的影响，而且
也受到资产等级变化的影响。
credit metrics模型的优点是：一是违约概念进行了拓展，认为违约也包括债务人信用等级的恶化；二是该模型的应用非常广泛，包括传统的贷款、固定收益证券、贸易融资和应收账款等商业合同，而且其高级版还能够处理掉期合同、期货合同以及其他衍生工具。
credit metrics模型的缺点在于：一是大量证据表明信用等级迁移概率并不遵循马尔可夫过程，而是跨时期相关的；二是模型中违约率直接取自历史数据平均值，但实证研究表明，违约率与宏观经济状况有直接关系，不是固定不变的；三是没有考虑市场风险。
四是模型通过股权回报关系来估计资产回报关系，而这可能影响估计的精确性。
（二）kmv模型—期权定价模型
kmv模型是由美国的kmv公司开发的信用监控模型，该模型的理论基础是莫顿首先提出的将期权定价理论运用于有风险的贷款和
债券估值的模型。
kmv模型的优点在于：第一，根据企业的资产市值估计信用风险波动状况，将市场信息纳入违约概率；第二，模型是一种动态模型，可以随时根据企业股票的市价来更新模型的输入数据，反映信用风险水平的变化；第三，模型是一种“向前看”的模型，在一定程度上克服了依赖历史数据“向后看”的数理统计模型的缺陷。
kmv的缺点是：第一，无法确定是否必须使用估计技术来获得企业的资产价值、企业资产收益率的期望值和波动性等数据，估计的准确率不能确定。
第二，假定利率是事先确定的，限制了将kmv模型应用于
期限长的贷款和其他利率敏感性工具。
（三）信用风险模型的比较分析
creditmetrics模型的主要思想是给定信用资产组合，根据信用评级机构提供的违约率和信用等级转移矩阵，应用解析方法或模拟方法得出一定期限后组合价值的分布曲线，然后用该曲线计算出组合var值。
kmv公司推出信用风险模型是以merton期权定价理论为基础，由输入变量估计出股权的市场价值及其波动性，并根据公司负债计算出公司的违约实施点，计算借款人的违约距离，最后使用企业的违约距离与预期违约率之间的对应关系，来求出企业的违约率。
其基本思想是当公司资产价值下降至一定水平就会发生违约，其核心是dd-edf曲线。
二、信用风险模型对我国商业银行的借鉴意义
这两个模型都是建立在概率论与数理统计的基础上，运用现代金融理论的最新研究成果，能够比较科学地对银行所有风险资产进行综合衡量，但模型也存在缺陷，对我国商业银行来说，最大的问题在于任何一个信用风险模型都没有全面考虑到信用借款人具体情况，尤其是道德风险，因此在对模型的借鉴时需谨慎。
（一）credit metrics模型的借鉴
credit metrics模型依赖于银行的内部评级系统，据此来计提坏账准备金以及衡量资本充足率水平。
当前，国内商业银行既未建立起有关信用资产的历史数据库，也没有象标准普尔、穆迪这样的权威评级机构提供相关数据，给信用资产的现值估计造成困难。
由于
强调信用评级的一致性和一贯性，它是典型的可以在不同行业之间比较的量化方法，这对于我国商业银行目前以定性分析为主起到很好的补充。
另外，credit metrics模型将var方法应用于信用风险分析，这有利于衡量准备金和经济资本，值得我国借鉴。
我国商业银行在开发信用风险度量模型时，应根据credit metrics模型建立的基础和框架，进一步来繁荣和完善债券市场，发展信用评级业务，提高评级质量，完善市场运作机制，加强信用数据的搜集和整理工作，尽快建立大容量、全面的信用数据库，随着商业银行的不断完善，这个目标的可实施性越来越大。
（二）kmv模型的借鉴
kmv模型在我国证券市场上具有一定的适用性，主要表现在：首先，kmv模型的输入数据为公司股票交易数据和财务报表中的财务数据，因此可以被用于任何股权公开交易的上市公司，同时市场有效性的逐渐提高给kmv模型在中国的实践创造了条件；其次，kmv 模型不要求有效市场假设，这对于中国目前市场的弱有效性预测效果会更好；此外，kmv模型对财务指标的依赖仅限于债务的账面价值，不同于其他模型对大量财务指标的依赖。
当然在借鉴的过程中我们不可以忽视模型存在的一些缺陷，主要有：非流通股的定价问题，因为我国市场经济发展的时间还比较的短，股权分置的问题给非流通定价带来了极大的困难；历史违约数据缺乏，这个是利用kmv 模型计算违约概率时面临的最大问题，其次还有还款人意愿不足等问题的存在，因此kmv模型虽在我国的应用具备了一定的条件，但
是应进一步加强研究，对模型进行适当的修改，更加符合中国企业的特征，加强证券市场的有效性，确保样本数据的可靠性和完整性，使kmv模型的适用面更宽。
本文主要介绍了商业银行中两个比较具有代表性的信用风险评
估模型—credit metrics和kmv模型，对模型的产生背景以及理论基础等都给出了相应的说明，但由于我国的金融现状所限，在直接运用时需谨慎。
参考文献：
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[2]金志博，王红娟.现代信用风险度量模型比较分析[j].当代经济，2009，（10）.
[3]kmv corporate. credit monitor overview [r]. san francisco california， 1993.
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[d].暨南大学，2005.。