kmv模型下st上市公司對商業(yè)銀行信用風(fēng)險影響的測度分析

1、 分類號 U D C 密 級 編 號 專業(yè)碩士 專業(yè)碩士學(xué)位論文 學(xué)位論文 KMV 模型下 ST 上市公司對商業(yè)銀行信用風(fēng)險影響的測度分析 The Measure Analysis of ST Listed Companies’impact on Credi

2、t risk of Commercial Banks by KMV Model 2017 年 05 月學(xué)位申 學(xué)位申請人： 人： 戎研 戎研 指導(dǎo)教師： 指導(dǎo)教師： 褚曉飛 褚曉飛 副教授 副教授 合作教師 合作教師： 專業(yè)領(lǐng)域 專業(yè)領(lǐng)域： 項目管理 項目管理 學(xué)位類別： 學(xué)位類別： 工程碩士 工程碩士 摘要 摘 要 近些年，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展和利率市場化的推進，商業(yè)銀行間競爭的加劇，迫使銀行從只選擇資信狀況良好的優(yōu)質(zhì)客戶到逐

3、漸選擇信用風(fēng)險較高的劣質(zhì)客戶，如高風(fēng)險行業(yè)、ST 公司等，這就使得商業(yè)銀行的經(jīng)營風(fēng)險和信用風(fēng)險越來越大。加之我國經(jīng)濟形勢整體較為不景氣，實體經(jīng)濟疲軟，這導(dǎo)致我國好多中小企業(yè)經(jīng)營壓力越來也大，出現(xiàn)倒閉浪潮，而 ST 公司大多因經(jīng)營不善或其他財務(wù)狀況出現(xiàn)虧損，信用風(fēng)險較大，會導(dǎo)致銀行不良不斷暴露，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，上市公司中被 ST 風(fēng)險警示的數(shù)量也逐步增長，ST 公司在上市公司中的占比也逐漸增大，所以，研究 KMV 模型下 ST上市公司對商

4、業(yè)銀行信用風(fēng)險影響非常重要。 ST公司經(jīng)濟狀況出現(xiàn)波動時，信用合同簽訂前與簽訂后借款人的行為也會發(fā)生一定的變化，從而會對商業(yè)銀行會產(chǎn)生一定的信用風(fēng)險，銀行業(yè)會因此受到一定的沖擊，這一系列行為會影響到金融體系的穩(wěn)定，從而會對我國的經(jīng)濟的健康發(fā)展產(chǎn)生一定的影響，因此研究KMV模型下ST公司對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險影響具有很大的現(xiàn)實意義。本文從ST上市公司角度出發(fā)，闡述了我國滬深兩市ST上市公司的概念、現(xiàn)狀以及對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響。系統(tǒng)分析了

5、我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險產(chǎn)生的原因，闡述了信用風(fēng)險所產(chǎn)生的后果。本文通過研究國際上信用風(fēng)險量化管理模型發(fā)展趨勢，結(jié)合我國商業(yè)銀行和金融市場的實際情況， 介紹了國際上比較著名KMV模型， 對KMV模型的適用性進行分析，列舉了測度模型數(shù)據(jù)來源及樣本選擇，并對該模型進行實證檢驗。本文選取了2013年72家滬深交易所上市公司、2014年的68家公司和2015年的24家公司作為樣本，分別對樣本進行ST和非ST進行配對，從而對比計算這些公司的違約距離。

6、實驗結(jié)果表明ST公司的違約距離大部分小于配對的非ST公司， 這就說明KMV模型度量出來的ST公司的信用風(fēng)險大于配對的非ST公司，與實際情況相符，驗證出該模型的識別能力較強。本文對KMV模型進行了適當(dāng)?shù)母倪M以適應(yīng)我國的國情，并進一步提出我國應(yīng)構(gòu)建較為完善的商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理體系等政策建議,從而提高我國商業(yè)銀行的經(jīng)營管理水平,降低信用風(fēng)險,促進商業(yè)銀行持續(xù)健康的發(fā)展。 關(guān) 鍵 詞： 詞：商業(yè)銀行；KMV 模型；ST 上市公司；實證檢驗 論