中国商业银行信用风险度量研究

孙宁华,刘 杨

(1.南京大学 经济学院;2.渣打银行 南京分行,南京 210093)

中国商业银行信用风险度量研究

孙宁华1,刘 杨2

(1.南京大学 经济学院;2.渣打银行 南京分行,南京 210093)

信用风险是商业银行面临的主要风险,信用风险的度量模型有专家判断法、信用评分法、神经网络分析法以及现代违约概率模型等。通过比较分析LOGIT模型和KMV模型,选取了能够体现公司盈利能力、营运能力、资本结构、偿债能力、成长能力和现金流量的28个指标,运用逐步回归方法建立LOGIT模型,发现该模型能够提前一年较好地预测出公司的违约情况。在分析KMV模型时,通过GARCH-M模型计算出企业股权价值波动率,并运用上市公司数据得出样本公司的股权价值和违约点,从而计算出样本公司的资产价值和资产价值波动率,最后得出KMV模型的判别结果。上述分析表明我国商业银行应以LOGIT模型作为判别模型,以KMV模型作为追踪模型,将LOGIT模型与KMV模型相结合来判断贷款企业的信用风险水平。

信用风险;LOGIT模型;KMV模型

一、引言

美国次级贷款危机仍然对全球的金融市场乃至实体经济产生着深远的影响。此次金融危机暴露出金融行业对风险管理的重视不足,对风险的识别能力仍需加强。从事房地产抵押贷款业务的商业银行,背离了银行业一贯坚持的审慎信贷标准,没有仔细审查客户的还款能力,低估了抵押品的市场风险。投资银行的高杠杆率以及资产证券化的过度衍生也放大了房地产市场和衍生品市场的风险,并波及全球金融市场。……