文档介绍：商业银行信用风险度量实证分析:商业银行信用风险度量和风险管理

　　一、文件回顾　　商业银行的信用风险关键是指债权人因借款人因为多种原因不能还款或不愿意还款而发生违约所产生损失的可能性。伴随金融业和金融市场的不停创新和发展，金融市场的竞争日趋剧烈，促进我国外的金融市场对信用风险的测量成为众多学者研究的关键内容。
　　信用风险度量模型包含传统测量和当代测量两种。而常见的度量模型关键有以下几个：ZETA模型、MDA模型、Z计分模型、Logit模型和神经网络模型属于传统测量模型；而现在最流行的也是研究最多Credit Metric模型、Credit Risk+模型、KMV模型、Credit Portfolio View模型、KPM模型等模型被归类于当代测量模型。在西方，2021年就开始利用模拟的方法对信用风险的测量模型进行相关的研究和总结，Gordy和Crouhy等对相同时点即静态的资产组合进行了对应的评定测量认为，经过不一样模型对数据分析结果是靠近的。同时，Nickell依据对风险测量模型进行了比较分析研究，关键针对实际资产的组合数据进行实证分析，不过结果验证了模型对风险的评定的可能性不够正确。和此相同的是，张宗益等针对重庆市的1000多家家贷款企业的信用风险对传统模型和当代模型进行了相关的比较分析，数据来自重庆市的四家国有商业银行。经过对数据进行分析，张宗益得出和Nickell相靠近的研究结果，研究结论也显示对风险的预计，靠模型来推导产生的效果显著性较弱。另一个看法是，1993年由美国KMV企业提出的KMV模型，即利用期权思想而且中间剔除了信贷检测模型，现在在中国的实践中显示，KMV模型应用范围最广，关键原因归于中国资本市场管理不停的规范和上市企业的市场价值和其内在价值不停的靠近，应用KMV模型的前提是资本市场的数据愈加有效，同时对信息的对称性要求更高。
　　KMV模型为学界及实务界普遍接收且应用广泛，在我国新的金融发展特征出现以后，广泛研究KMV模型有较强的理论意义和实务意义。众所周知，KMV模型关键的理论依据是Merton期权定价理论，输入变量采取的是企业股权的市场价值及其波动性，同时依据目标企业的负债情况计算该企业的违约实施点，并以此计算出违约距离，接着依据违约距离和预期违约率的二者之间的关系，得出企业的违约率，将违约率作为企业的信用风险。最近，在我国很多学者也开始对KMV模型依据中国市场进行的相关的理论和实践研究，刘迎春等认同国外学者有关KMV模型的利用基础是当代期权理论，在此基础上对资本市场的相关披露信息进行预计，相关信息不包含市场中的历史账面汇报，其做出的预计结果实际上更能反应资本市场中上市企业现在的的信用风险情况。不过刘迎春的研究也有其不足的地方，即对于非上市企业的应用效果很差，关键针对上市企业。吴恒煜等认为KMV模型中的EDF指标关键是针对股票价格的实时数据的显示，对企业信用风险的度量含有连续性。同时，KMV模型向相关的监管部门和投资者提供了可中较为可靠的信用分析测量模型；该模型的不足在于中国资本市场中缺乏企业违约和相关的破产的历史数据，无法把违约距离和预期违约率之间进行相互转化，从而影响了KMV模型在中国的广泛利用。
　　综述所述，对KMV模型的理论研究的文件比较丰富，不过现在我国对KMV模型的实证研究相关