基于LOGISTIC与KMV模型的实证分析

西南财经大学硕士学位论文商业银行信用风险度量研究——基于LOGISTIC与KMV模型的实证分析姓名：罗佳申请学位级别：硕士专业：统计学指导教师：毛中明20060401商业银行信用风险度量研究——基于LOGISTIC与KMV模型的实证分析作者：罗佳学位授予单位：西南财经大学相似文献(10条)1.学位论文吴恒煜信用风险违约概率度量与信用衍生品定价研究2005信用风险一直是金融市场上最为基本、最为古老也是危害最大的一类风险。近年来，信用风险再次受到整个金融业的极大关注。随着金融自由化、全球化和金融创新的发展，金融机构面临的风险环境日益复杂，金融业竞争日益激烈，金融机构的并购、破产、重组事件蔓延全球，使银行和其他金融机构面临更大的信用风险。然而，由于信用风险具有收益可偏性、非系统性和违约数据难获取性的特点，长期以来，对信用风险的分析停留在传统的，静态的，历史的财务比率分析和信用分析，没有有效的信用风险模型和市场对冲手段来衡量和控制违约风险。因此，研究信用风险的度量、控制和管理成为学术界和应用领域的一个重点，信用风险也许是21世纪最重要的风险管理挑战之一。信用衍生品是20世纪90年代末发展起来的一种用于规避信用风险的新型金融衍生工具。新巴塞尔协议明确指出：“信用衍生品的近期发展使银行风险管理的水平大幅度提高”。我国银行业一直以来面临着信用风险集中、不良贷款数额巨大等问题，而另一方面银行管理信用风险的技术方法和手段还相当落后。随着金融体制改革，金融竞争将更加激烈，金融风险更加突出，迫切需要引入新的信用风险管理方法和技术。另外，在国际金融领域频繁发生危机的同时，我国金融市场近年来也出现了不少金融问题和金融事件，对我国金融和经济运行产生了不良影响，信用风险更成为我国金融业的一个严重问题，建设信用衍生品市场控制信用风险是未来金融市场建设的一个选择。对信用衍生品的定价研究对我国的信用风险管理具有以下十分重要的作用前景。本报告对信用风险违约概率度量与信用衍生品定价作了一些研究，主要内容包括以下几个部分：第一章是绪论，说明金融全球化中我国商业银行实施信用风险管理的必要性，强调商业银行信用风险管理的关键是违约概率测度，指出信用衍生品是信用风险管理的重要手段，简述信用衍生工具及其产生与发展，分析信用衍生产品在信用风险管理中的作用。第二章是基于KMV模型的上市公司信用风险违约概率度量，中国金融市场由于缺乏足够的信用数据，直接利用股票市场数据来进行信用风险管理的KMV模型有着广泛的应用前景。鉴于公司信用风险的重要性，介绍了以期权理论为基础的KMV信用风险模型如何计算违约距离、预期违约率，并以我国上市公司为样本对该模型进行实证分析。结果表明KMV模型在我国现阶段有一定的有效性，最后指出KMV模型的优点与存在的问题。第三章是结构化模型中违约概率的比较静态分析及实证，由于违约概率估计在金融机构中风险测度与风险管理的重要性，基于信用风险管理的结构化方法，应用Black-Scholes-Merton的结构化模型计算客观违约概率，分析客观违约概率的比较静态特征，实证结果表明，比较静态特征在信用风险管理中起着重要的作用。第四章是有违约风险权益定价理论综述，有违约风险权益的定价模型分为三类。基于古典的默顿模型，第一类结构化模型假设资产价值的动态模型，当股权价值达到一个外生给定的违约边界的时候，违约就发生。在第二类结构化模型中，公司违约边界内生决定。第三类的约化模型中违约取决于外生风险率过程。在分析现有文献的基础上，提出一个一般化的违约权益定价模型，说明这几类模型均为一般化模型的特殊形式，对相关文献进行详细综述，而且讨论模型的相关扩展。第五章是信用衍生产品的基本定价模型，现代金融市场两个重要的发展是资产的证券化和衍生产品的大量使用，而信用衍生品正是这两者的合理延伸。本章介绍常用的信用衍生品，并给出几种信用衍生品的定价公式。第六章是随机挽回率马尔可夫链模型下信用差价衍生品定价，通过假设随机挽回率，扩展了Jarrow,LandoandTurnbul(1997)的马尔可夫链模型，得到有违约风险零息债券与信用衍生品的定价公式，并一般化了KijimaandKomoribayashi(1998)模型中的风险贴水调整，进一步给出信用差价期权的定价公式。第七章是基于跳-扩散过程的公司债务证券定价，综合考虑违约风险与市场风险对公司债务证券价格的影响，用非齐次的泊松过程描述突发事件发生的强度函数，试图完善Zhou(1997，2001)的模型，利用远期风险中性测度变换方法，在随机利率环境下建立跳—扩散过程的公司资产价值模型，分析违背绝对优先规则时公司债券的定价与信用差价买权的定价。得出跳—扩散过程是资产价格过程的较适当假设，在公司资产定价与信用衍生品定价中有广阔的应用前景。第八章是具有违约风险的欧式期权定价，允许随机利率与随机的对手公司负债，扩展了klein(1996)的定价模型，运用结构化方法，得到有违约风险欧式期权的一般化定价公式，进一步推导出一些特定欧式期权的定价公式，并指出这些公式均为本文公式的特例。第九章是结论，总结全文并提出进一步研究的方向。2.学位论文胡月明新资本协议框架下信用风险IRB法对于违约概率（PD）的测算——我国银行的现实选择及案例说明2006选题背景2004年6月巴塞尔银行监管委员会正式推出《巴塞尔新资本协议》以来，如何加快提升我国商业银行的全面风险管理水平，以便早日与这一国际金融界普遍认同的国际标准接轨，就成了我国银行业在今后的工作中急需解决的问题之一。而《巴塞尔新资本协议》的核心内容——内部评级法，无疑将成为未来很长一段时间内国际银行业风险管理和资本监管的主流模式。本文尝试通过对新资本协议框架下信用风险IRB法对于核心指标PD的测算要求及度量模型的阐述与分析，给出了我国商业银行在IRB法下建立PD模型所应采取的现实选择之相关建议，并以一个实际研究案例以模型预测效力的结果证明了此选择的可行性。研究方法与逻辑架构本文在第一章首先介绍了违约概率的理论含义和数学含义，以及其在商业银行信用风险管理工作中的重要性。在接下来的三章中，我们运用规范研究方法，通过对新资本协议框架下信用风险IRB法对PD的测算要求及相关度量模型的阐述与分析，给出了我国商业银行在IRB法下建立PD模型所应采取的现实选择之相关建议。具体的，第二章我们分不同敞口讨论了新资本协议框架下信用风险IRB法对于PD测算的要求以及在实践中用于PD测算的模型或方法。第三章我们介绍了国外同业在进行PD测算时所采用的几个著名模型的原理及其特点。第四章我们结合我国商业银行所处的内外部环境从理论上提出了其建立IRB法下PD测算模型的现实选择之建议以及需要注意的一些问题。最后在第五章，我们运用实证分析方法以一个零售敞口下建立行为评分模型的实际案例展示了第四章中所提建议的可行性。主要观点及结论一、PD是新资本协议IRB法下度量信用风险的核心指标。1、PD的准确测度是商业银行进行信用风险管理的首要条件。2、PD的准确测度是衡量不同评级体系优劣的重要依据。3、PD的准确测度是提升商业银行风险管理素质的重要动力。二、在新资本协议框架下运用IRB法进行信用风险的度量，我们不能抱着简单的“拿来主义”的想法，而是应该结合我国银行的实际情况和所处的金融环境建立相应的PD测算模型。1、零售暴露下我们可以考虑采用风险评分模型进行PD的测算。2、交易账户上股权暴露的风险加权资产遵守市场风险资本规则，这也是新资本协议中指定的测算方法。3、对于交易帐户外的股权暴露，银行应考虑采用市场法下的简单风险权重法计算资本要求。这里不涉及到PD的测算问题，直接采用新协议中规定的风险权重。4、公司、银行和主权暴露下我们可以考虑采用基于统计学方法的模型。三、我们在IRB法下进行PD测算时需要注意的一些问题：1、注意加强对企业财务欺诈识别技术的研究，提高PD预测值的准确性。2、注意加强对企业行为特征的研究，探寻PD预测的关键变量。3、结合新资本协议的违约参考定义，对客户违约的概念进行合理界定。4、加强信息系统建设，重视数据积累工作。5、统一PD模型建立工作中的技术规范，对风险进行准确度量。6、对PD预测模型进行有效维护，确保对模型表现的定期监控。四、以我国商业银行目前的数据积累条件，建立此类基于统计学方法的模型对客户的违约概率进行预测，是完全可行的，其模型预测效力也能够满足商业银行对信用风险进行有效识别和控制的需要。创新与不足本文的创新之处是：采用实证的方法以模型预测效力的结果证明了在我国商业银行目前的数据积累条件下，建立基于统计学方法的行为评分模型进行零售暴露下的PD测算，其模型预测效力是令人满意的。并且在模型建立中，除了运用传统的logistic回归的方法之外，还尝试建立了基于改进BP算法的神经网络模型，并发现在本案例的研究框架下，基于神经网络的模型其PD预测效力是优于传统的logistic回归模型的。本文的不足之处是：由于数据条件的限制，无法对案例中模型的鲁棒性进行检验，并且无法验证运用主成分法（或因子分析法）处理变量冗余信息对于改善模型表现的价值。3.期刊论文陈守东.李晓纯.刘兵我国信用风险违约概率计量模型的实证比较研究-工业技术经济2009,(4)基于我国上市公司数据,本文通过建立因子得分、多元典型判别、贝叶斯判别、Logit回归和神经网络多个信用风险违约概率计量模型,实证比较各模型的功效.发现神经网络模型能够比较准确地反映样本内信用风险违约情况,是上述模型中最优的信用风险违约概率计量模型.4.学位论文郭东彤信用风险中多公司违约概率的偏微分方程算法2006评估违约相关(defaultcorrelations)，即多公司的违约概率对于信用分析，衍生产品定价及风险管理都是非常重要的.单个债务单位的运营状况总是与其所在产业和经济环境相关联。为此，本文讨论了由耦合函数建立的多公司违约概率模型导出的偏微分方程。给出了二维情形的古典解，讨论了差分格式和积分数值近似，并利用积分近似给出了数值解。5.学位论文朱鲁秀特别处理公司违约概率估计的实证研究——基于KMV模型2006我国资本市场中存在的市场风险已经引起社会各界的广泛关注，但对资本市场中存在的信用风险关注不足，这与我国资本市场中存在的信用风险隐患是不对称的，因此加强对我国资本市场存在的信用风险研究具有重要的意义。鉴于违约概率在信用风险管理中的核心地位，本文运用KMV模型，选取上海证券交易所2004年特别处理公司中19家公司作为样本，对我国资本市场中特别处理公司的违约概率进行了实证研究。本研究分析了特别处理与信用违约之间的内在关系并结合特别处理后一年内样本公司实际发生的违约案例，提出了两个基本假设：(一)特别处理公司是高违约概率公司；(二)随着时间向特别处理日期逼近，公司的违约概率呈现上升趋势。本研究采用描述统计分析、相关分析与分类分析方法对实证输出结果进行了分析。本文得出的主要结论有：(一)假设一在特别处理前一年及各个季度内成立，假设二在特别处理前三个季度内成立，我国资本市场中的特别处理公司具有较高的违约概率且随着时间向特别处理实施日期逼近违约概率增加；(二)KMV模型具有较强的对违约债务人的识别力；(三)影响违约概率的主要因素是公司资产价值波动率。本文包括五部分：第一章介绍选题背景，提出本文的研究主题是资本市场中上市公司的违约概率，指出拟采用KMV模型作为研究方法。第二章对论文的基本概念进行界定。在本部分，指出现代违约定义由一系列违约事件构成，违约概率是指债务人发生违约事件的概率，介绍违约概率在信用风险管理中的地位，对各种违约概率估计方法进行了比较。第三章全面介绍KMV模型，内容包括KMV模型的理论基础、主要内容及检验方法等。在第四章运用KMV模型对我国上市公司的违约概率进行实证研究，在分析了特别处理与信用违约之间的关系后提出两个基本假设，指出在我国应用KMV模型遇到的主要问题，设计研究方案，说明各种变量的赋值方法及样本选取，对输出结果从不同角度进行分析，寻找影响该模型解释力的主要因素。第五章为总结，概括