本站小編為你精心準備了商業銀行信用風險論文參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

1KMV模型相對于其他模型的優勢

傳統的信用風險度量模型主要有專家系統分析法（又稱古典系統分析法），貸款評級分類模型，信用評分模型，神經網絡法。這些傳統的模型由于其側重于定性分析，而已不能適用于現代復雜多變的金融市場。現代信用風險度量方法主要有CreditMetrics模型、麥肯錫模型、CSFP信用風險附加模型、KMV模型等。CreditMetrics模型是不僅考慮到了違約與不違約兩種可能，而且也考慮到了債務人降級引起的潛在信用風險，刻畫出的是非連續的變量,利用在險價值VAR值來衡量一年期限內的信用風險。此種模型基本步驟第一步是獲取債務人信用等級轉換的概率，第二步驟估算信用等級改變后的貸款市值，最后計算風險價值量。麥肯錫模型是在CreditMetrics模型的基礎上，將金融市場的周期性因素納入考慮范圍，將評級轉移矩陣與經濟增長率、匯率、政府支出、經濟周期等宏觀經濟變量之間的關系數據化和模型化，并通過蒙地卡羅模擬技術模擬周期性因素的“沖擊”來測定評級轉移概率的變化。麥肯錫模型可視為是對CreditMetrics模型的補充。CSFP信用風險附加模型不同于盯市模式的CreditMetrics模型，它是一種違約模型，只考慮了違約和不違約這兩種情況而忽略債務人的降級風險，而且認為違約風險與資本結構無關。它巧妙地仿照保險學框架推導出貸款組合的損失分布。其計算步驟是將貸款組合中具有相近風險敞口水平的單筆貸款劃分為一個頻段。再求出各頻段的違約概率分布。然后計算各頻段的損失分布。最后將各頻段的損失分布加總得到總損失分布。KMV模型是將期權定價理論應用于貸款預測而開發出的一種信用監控模型，它通過分析公司股價變化來估計公司資產價值和債務孰高孰低以此來預測公司發生違約的可能性。該模型的第一步驟是估計企業的資產價值和資產價值的波動性程度。第二步驟是估計違約點和違約距離。第三步驟估計預期違約率。根據四種模型的基本原理和思路可看出KMV模型和其他模型相比有以下優點：（1）運用了權威的莫頓模型和股價定位理論，所以得出的預測違約頻率分值也就更具說服力。（2)運用的數據不是基于會計賬簿上的歷史數據，而是通過股市分析得出受信企業的資產市值，所以市場風險因素也在考慮之中，進而KMV模型是種“向前看”的模型，而不是簡單地認為歷史總是在周而復始地重演。（3）KMV模型對股票市場的有效性不作要求。由于股票市場監管不力，常會發生實力雄厚掌握有效信息的機構投資者利用內部信息進行股票大宗交易，引起股市的強烈波動，但這也暴露了這些公司發展前景的大量信息。所以KMV模型很適合運用于生存在股票市場還不是很成熟的江蘇的江蘇省農村商業銀行。當然KMV模型也存在很多缺點，比如它對長期債務的類型沒有區分，假設利率是確定的，假設企業資產價值呈正態分布等這就要求江蘇省農村商業銀行在運用此模型時需要結合自身實際情況變通。

2KMV模型的應用

KMV由于需要使用股市數據，所以更適合運用于上市公司。KMV模型應用步驟：（1）估計企業的資產價值（VA）和資產價值的波動性程度（σA）企業的資產價值不是指會計賬簿上的歷史價值，而是可以在股市中表現出來的市場價值。資產價值的波動率也不是表面可以看出來的，而是通過股價的波動情況來反映的。（2）估計違約點（DPT）和違約距離（DD）。根據公司的現有價值確定出公司的預期價值，并根據負債計算出公司的違約點DPT以及違約距離DD。在違約點，公司資產價值等于負債。KMV模型資產價值的未來變化服從正態分布，用違約距離DD表示表示公司的預期價值與違約點之間的距離是標準差的幾倍，DD是用來衡量違約風險的指標。（3）估計預期違約率（EDF），即確定違約距離與違約率之間的映射。由于Merton期權定價理論計算出的違約概率與實際違約概率會有一定出入，所以KMV公司利用其掌握的大規模歷史違約數據將違約距離轉化為每一個公司的經驗期望違約率，從而得出來了以經驗期望違約率為基礎的信用分值來評價企業的信用風險。大量實證分析也表明，經驗EDF確實能夠反映債務人的信用狀況。但是目前對于江蘇省農村商業銀行來說，運用此模型最大的障礙就是缺少系統的數據資料。這也要求金融市場監管部門能夠加強監管信用工具等金融產品，建立完善的數據庫信息。

作者：宋玉琳王海榮單位：南京航空航天大學金城學院