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基于KMV模型对我国不同规模上市商业银行的信用风险研究
作者：朱可涵
来源：《商情》2013年第26期
【摘要】
本文基于KMV模型，以中国建设银行、招商银行及北京银行为例，比较分析了我国不同规模的上市商业银行面临的信用风险状况，进而研究导致它们面临不同信用风险状况的原因并且提出建议。同时，笔者还将根据时间对各银行进行纵向比较，特别研究了次贷危机前后，各银行面临的信用风险的变化。 【关键词】
KMV模型；商业银行；信用风险 一、引言
随着我国金融市场体系的日益完善，金融产品日趋复杂并不断发展，商业银行的风险暴露成倍增长对于我国商业银行而言，贷款占银行总资产的绝大比重，因此信用风险也是我国商业银行面临的最大风险。截至2013年3月末，我国商业银行的不良贷款余额达到5243亿元，不良贷款率为0.99%。
本文意在比较分析我国不同规模的上市商业银行面临的信用风险状况，进而研究导致它们面临不同信用风险状况的原因，从而提出建议。在同一时间段对上述银行进行横向比较的同时，笔者还将根据时间对各银行进行纵向比较，特别研究次贷危机前后，各银行面临的信用风险的变化。 二、研究假设
H1：三家银行的违约距离自2007年开始逐年减小，理论违约概率逐年增大；
从2007年美国次贷危机爆发以来，由于次级贷款机构破产，投资基金关闭，股市震荡，全球主要金融市场动荡不安。中国金融市场虽然相较美国、欧盟、日本等受影响较小，但仍受到了很大冲击，银行业所面临的风险增加，因此，笔者猜想三家银行违约距离会减小，而违约概率会增大。
H2：三家银行中，中国建设银行违约距离最小，理论违约概率最大；
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由于中国建设银行为国有控股银行，虽上市前很多不良资产已剥离，但其未剥离的不良资产比例仍大于招商银行与北京银行，再考虑到其存贷比率较其他两家银行低，因此，笔者猜想建设银行的违约距离较其他两家银行小，而违约概率较大。 三、研究方法
（1）估算企业的资产价值及波动性
根据上市商业银行股权价值的期权特征，利用Black一Scholes期权定价公式，由股权价值和股权价值波动率倒推出上市商业银行资产的市场价值及其波动率。 四、数据来源与分析
本文选择中国建设银行、招商银行和北京银行三家上市商业银行代表三种不同规模不同性质的银行：国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行，进行案例分析。所使用数据来自Wind数据库，包含这三家银行2006年至2012年每日股票收盘价、每股净资产、流通股和非流通股股本数以及中国人民银行公布的2006至2012一年期定期存款利率。
由上图清晰可见，三家银行的违约距离均在逐年递减，违约风险逐年增大，同时，中国建设银行的违约距离要明显小于另外两家银行，其平均违约距离为5.9595年，招商银行次之，平均违约距离为6.5185，而北京银行违约距离最大，平均为6.05，说明中国建设银行违约风险暴露最大，招商银行居中，北京银行最小。中国建设银行的违约距离下降速度也要明显快于另外两家银行，违约风险增长速度更快。违约概率均在逐年上升，中国建设银行的上升速度明显快于另外两家银行，而且违约概率也为另外两家银行的100倍左右。 五、结论
中国建设银行、招商银行及北京银行的信用风险自2007年次贷危机爆发后都在增加，其中中国建设银行的信用风险暴露最高，这可能与其不良资产高、存贷比降低、非利息收入减少，核心资本充足率降低有关。同时，也有中国建设银行中间业务较弱，抵御风险能力较差的可能性。数据分析结果与之前研究假设一致，说明KMV模型较好地反应了银行当前的信用状况。
参考文献：
[1]都红雯，杨威.我国对KMV模型实证研究中存在的若干问题及对策思考[J].国际金融研究，2004，（11）.
[2]马若微.KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验[J].数理统计与管理，2006，25（5）.
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