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      基于KMV模型度量我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的應(yīng)用性研究

      2020-07-10 16:39:02蔡源
      科學(xué)與財富 2020年11期
      關(guān)鍵詞:不良貸款信用風(fēng)險度量

      商業(yè)銀行在市場經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著重要的杠桿作用,是直接參與市場經(jīng)濟(jì)活動的主體,同時也是貨幣流通的中介,對控制市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展、匯率、資金流通、貨幣政策等至關(guān)重要。同時,商業(yè)銀行自身面臨許多風(fēng)險,其中,由于借貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的核心業(yè)務(wù),而借款人經(jīng)常由于自身或者外部的原因?qū)е碌狡跁r無法償還貸款加利息,所以商業(yè)銀行經(jīng)常面臨很高的信用風(fēng)險。信用風(fēng)險與各個市場經(jīng)濟(jì)主體的活動都息息相關(guān),不僅影響著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展,也成為風(fēng)險分散的焦點(diǎn),信用風(fēng)險在識別、度量和管理等方面具有更高的難度,所以信用風(fēng)險的識別和度量成為風(fēng)險管理的重中之重,因此本文對更好的度量商業(yè)銀行的信用風(fēng)險具有十分重要參考價值。

      首先,本文詳細(xì)闡述了我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的定義及分類,并結(jié)合我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的現(xiàn)狀,通過大量的數(shù)據(jù)分析得出目前我國商業(yè)銀行信用違約事件頻發(fā),發(fā)生違約風(fēng)險的可能性很大。再次詳細(xì)系統(tǒng)的介紹KMV模型的理論基礎(chǔ),并給出了該模型中各個指標(biāo)的計(jì)算框架。最后,通過選取滬深證券交易所15個行業(yè)的30家上市公司作為研究對象,利用KMV模型展實(shí)證研究并給出了實(shí)證結(jié)論。文末,根據(jù)之前的研究實(shí)證結(jié)論,給出了如何有效降低信用風(fēng)險可能性的方法。

      關(guān)鍵字:商業(yè)銀行;信用風(fēng)險;KMV模型;違約距離

      商業(yè)銀行是一國金融體系的核心,在國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有十分重要的地位。經(jīng)過40年的發(fā)展,我國銀行業(yè)信用風(fēng)險管理取得了巨大的進(jìn)步,但是與英美等發(fā)達(dá)國家相比,我國商業(yè)銀行度量信用風(fēng)險的舉措還不夠到位,信用風(fēng)險數(shù)據(jù)庫也不夠全面,信用違約事件頻發(fā),這些直接影響商業(yè)銀行的生存與發(fā)展,所以研究我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理具有十分重要的意義。

      信用風(fēng)險,是指借款人,債券發(fā)行人沒有能力在規(guī)定的時間內(nèi)還本付息,而導(dǎo)致授信方必須承擔(dān)由此產(chǎn)生的全部經(jīng)濟(jì)損失。商業(yè)銀行的信用風(fēng)險有廣義和狹義之分,廣義的信用風(fēng)險是指商業(yè)銀行由于一切信用活動的不確定性而使經(jīng)濟(jì)蒙受損失的可能性。而狹義的信用風(fēng)險是指商業(yè)銀行的借款人無法定期償還貸款的風(fēng)險。

      最初的商業(yè)銀行的信用風(fēng)險的定義比較狹義,主要指債務(wù)人不能及時償還債務(wù)。金融市場的不斷發(fā)展,金融工具的不斷涌現(xiàn),出現(xiàn)了一系列其他影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險的因素,例如期貨,期權(quán)等金融衍生性工具、證券類投資等表內(nèi)或者表外業(yè)務(wù)。目前為止,商業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)仍然是是借貸業(yè)務(wù),所以本文主要研究的是狹義的商業(yè)銀行的信用風(fēng)險,即有關(guān)信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險的實(shí)證研究。

      從我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的管理現(xiàn)狀來看,2017年相較于2016年來看,無論是大型商業(yè)銀行,股份制銀行,城市商業(yè)銀行以及農(nóng)村商業(yè)銀行,不良貸款余額都大幅度增加了,就商業(yè)銀行合計(jì)來說, 2017年的不良貸款余額為17057億元,相較于2016年的15122.5億元,增加了1934.5億元,增幅為12.7%。總體來說,商業(yè)銀行不良貸款余額和不良貸款率均呈現(xiàn)上漲趨勢。通過大量數(shù)據(jù)表明,我國商行的機(jī)構(gòu)分布中,農(nóng)商銀行的不良貸款率最高,外資銀行的不良貸款率最低。在我國商業(yè)銀行中不良貸款率比例最低的是城市商業(yè)銀行任是外資銀行的兩倍。這說明,與外資銀行相比,我國商業(yè)銀行的風(fēng)險管理還有許多缺陷,信用風(fēng)險管理水平還有待提升,商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)采取積極的措施來度量信用風(fēng)險,降低商業(yè)銀行信貸風(fēng)險。由此可見,對我國商業(yè)銀行進(jìn)行信用風(fēng)險管理變得極為重要。

      本文選用KMV模型來度量我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險,對我國商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險進(jìn)行實(shí)證研究。該模型的基本思想是將上市股東持有的股權(quán)看做是看漲期權(quán),標(biāo)的資產(chǎn)為公司的資產(chǎn)價值,執(zhí)行價格為公司的債務(wù)價值。當(dāng)公司的債務(wù)到期時,通斷比較公司的資產(chǎn)價值和債務(wù)價值的大小來判斷該上市公司是否會違約。如果該公司的資產(chǎn)價值大于債務(wù)價值,那么該上市公司就不會違約,定期會對債權(quán)人還本付息,反之相反。由于該模型的關(guān)鍵指標(biāo)是違約距離。如果該距離越大,說明公司的資產(chǎn)價值離違約點(diǎn)遠(yuǎn),違約的概率小,商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險也低;反之,相反。本文在運(yùn)用KMV模型計(jì)算違約距離時,選取的樣本是在滬深兩市上市的30個公司,并分成ST公司、*ST公司 和非ST公司兩組。選擇了15個行業(yè)中的15家ST公司,并且同時選擇15家與ST公司同一行業(yè)的非ST公司進(jìn)行比較。

      運(yùn)用KMV度量出了我國30家上市公司的違約距離和違約概率后,結(jié)果發(fā)現(xiàn)

      非ST公司的違約距離要比ST公司的違約距離大,而違約距離越大,說明該上市公司的資產(chǎn)價值距離違約點(diǎn)距離遠(yuǎn),違約風(fēng)險小,商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險低,商業(yè)銀行遭受經(jīng)濟(jì)損失的可能性也就越小。ST公司或者*ST公司的違約距離與違約概率要大于非ST公司,更容易違約,這些公司的違約會在更大程度上加大商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。

      由于信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的核心業(yè)務(wù),因此成功的度量信用風(fēng)險是對商業(yè)銀行的發(fā)展至關(guān)重要,盡管度量信用風(fēng)險的方法有多種,但根據(jù)我國國情,KMV模型是度量信用風(fēng)險的最優(yōu)模型。但是目前我國還未擁有一套完善的,系統(tǒng)的KMV模型度量信用風(fēng)險體系。因此我國商業(yè)銀行應(yīng)該重視對KMV模型的研究,以便能夠更精準(zhǔn)的度量商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。

      商業(yè)銀行可以從完善度量信用風(fēng)險方法、完善外部應(yīng)用環(huán)境和商業(yè)銀行角度三方面來降低其所面臨的信用風(fēng)險。從度量信用風(fēng)險方法和外部應(yīng)用環(huán)境兩個角度來看,商業(yè)銀行可通過改進(jìn)內(nèi)部評級法、建立全面的違約數(shù)據(jù)庫來更好地度量信用風(fēng)險;并逐步完善我國信貸行業(yè)的法律環(huán)境和監(jiān)管環(huán)境。從商業(yè)角度看,商業(yè)銀行可以完善信用風(fēng)險管理體系、加大風(fēng)險管理人才的培養(yǎng)和完善內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。

      參考文獻(xiàn):

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      作者簡介:

      蔡源(1996—),女,山西呂梁人,山西財經(jīng)大學(xué)(金融工程)學(xué)術(shù)碩士研究生,研究方向:金融風(fēng)險管理.

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