商業銀行信用風險評估方法的研究綜述

孫姣

【摘要】信用風險是我國金融機構所面臨的最主要風險之一。科學精確地度量信用風險，把握風險狀況對我國金融體系穩定性的維護具有重要意義。KMV方法提出，更能客觀的量化風險的大小。本文介紹了KMV模型計算信用風險敞口虧損分布的算法，結合中國實際，研究KMV模型參數修正方法，最后對我國商業銀行風險管理提出了合理化的建議。

【關鍵詞】信用風險 KMV模型 EDF 風險測算

一、KMV模型提出及其思想

KMV模型是1993年由美國的KMV公司3位創辦者提出來的，其僅限于對上市公司信用風險的研究。K、M、V分別是3位創辦者Keal hofer、MC-Quown和Vasicek的第一個字母組成。KMV模型是基于期權定價理論的一種量化公司違約風險的高效分析方法。其用“預期違約率（EDF）”指標來度量信用風險的發生，用來計算違約事件發生概率的數據一般采取的是該公司股票市場的市場價值、賬面價值等資本市場信息，一般認為公司的價值是遵循布朗運動，并且與資本結構相關性較高。KMV模型的核心思想是其把公司所有者權益看成看漲期權，把負債看成看跌期權，而把公司的資產當作標的資產。基于此，KMV模型能夠將信用風險量化，并且不需要有效市場假說，比較適合我國特殊的弱市場情況，因此其的提出得到了我國廣大學者的研究。KMV模型的框架圖如下：

KMV模型認為：一般的信用風險主要是由該公司資產的市場價值決定，但是該公司資產的市場價值無法直接得到，所以KMV將從公司債務人的角度來考慮銀行貸款風險的大小。當債務到期時，如果公司資產價值VA大于債務值（設定為公司貸款的違約點DPT），則公司的股權價值為兩者之差，公司不會違約；相反如小于，就算買光所有資產也不能償還起債務，這時公司就會達到DPT。我們把違約距離DD定義為未來資產價值的期望值到DPT的長度，長度越大，違約的概率越小，長度越小，則公司發生違約的概率越大。

二、EDF概率的計算及修正

（一）先要從公司股票的股權價值Vε和股價的波動率σE以及負債來估計VA及波動率σA

由于KMV基于期權定價模型：則VA滿足隨機過程

（三）DD與EDF之間是具有穩定的函數映射關系

從第二部計算中可以看出，KMV模型定義DPT=SD+0.5LD，這是基于美國龐大的違約數據庫的基礎上計算出來的，但是中國信用體系數據庫還不夠完備，且不同行業的信用情況也對DPT計算有影響，因此KMV模型在度量我國信用風險時需要進行參數的修正。

DPT=SD+m*LD（0≤m≤1）

對于m值得選擇，不同學者研究的論大都不一，但大部分結果傾向與m≥0.5以上的這個結論，由于我國公司信用體系的不完善，失信情況出現較美國發達資本市場較為嚴重，所以，m值一般設定為0.5以上比較符合我國的基本國情。對于DPT計算方法的選擇，還有很多種方法，如：有的學者采用模糊隨機方法、DEA方法中的CCG模型、回歸、神經網絡等等。

第三部中，計算EDF時，由于我國沒有龐大的違約數據庫，所以無法建立DD與EDF之間的映射關系，所以一般假定VA服從參數為μ、σ的正態分布，則：

三、結論

（一）完善DPF計算

（二）加快風險管理體系的建設

應成立專門的研究部門，盡快建立適應中國特色的商業銀行風險監控預測體系，借鑒國外的先進經驗，完善我國的信用體系評級制度建設。

（三）建立精確的數據庫管理系統

數據的精確度和真實性決定了我們模型預測的準確性，統計口徑的規范化還是特別有必要性的。違約數據積累的缺乏在我國風險管理領域是一個極大的缺陷，金融機構應該加快數據的積累，盡快建設一個龐大的違約數據庫。

參考文獻

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