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信用风险管理水平是当前我国商业银行与外资银行主要的差距所在。巴塞尔银行监管委员会于2004年6月正式出台了《新巴塞尔协议》,并于2006年底开始全面实行。在信用风险处理方面,新协议推荐使用技术含量极高的内部评级方法,这对于银行度量信用风险无疑提出了更高层次的要求。目前,西方发达国家的银行业已经采取了十分先进的内部信用风险度量模型,这些模型利用当前能够获得的所有信息对企业信用状况进行全面的评估。通过这些模型的使用,银行大大提高了自身的风险管理能力。然而,由于历史和体制方面的种种原因,我国的商业银行对于信用风险的度量和控制更多的仍是停留在传统的信用分析方法和专家经验判断阶段,主要采用贷款风险度的方法进行信用风险的衡量与评估,这种方法远远不能满足银行对于贷款安全性测算的要求。在经济全球化以及金融深化的大背景之下,如何提高整体竞争力和信用风险管理水平是我国商业银行亟待解决的重要课题。本着这样的目的,本文通过理论分析与实证研究相结合的方式对于KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的适用性做了细致深入的探讨。试图为我国银行业信用风险的控制与管理提出有参考和借鉴价值的建议,从而提高我国商业银行的整体竞争水平,进一步缩小与国际大银行之间存在的差距。
本文首先回顾了国内外在信用风险度量方面的一些研究方法和研究成果,对于近年来国内有关KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用研究也做了总结与归纳。接下来,笔者简单界定了本文中关于信用风险的定义以及信用风险的特征。之后,笔者一一介绍了目前国际上风行的四种现代信用风险管理模型--Credit Metrics、Credit Risk+、Credit Portfolio View和KMV的基本思想和理论框架。传统的信用风险管理方法虽然在技术手段方面相对于现代信用风险管理模型显得落后,但是它们对于当今的信用风险管理仍然存在着一定的借鉴价值。现代信用风险管理模型各有优劣势,本文接下来就对这几个模型的优势和缺陷进行了详尽的比较与分析,从模型的基本假设、模型的推导过程到模型的结论,并且结合我国的实际情况,得出模型在我国的适用性结论：由于信用评级业的发展滞后、资本市场的有效性、信用数据资料的匮乏和模型的假设前提等使得Credit Metrics、Credit Portfolio View以及Credit Risk+模型目前在我国尚无法应用。KMV模型虽然也需要历史违约数据,需要建立违约距离DD与预期违约率EDF的映射关系,但是违约距离DD在信用风险度量评价中却可以成为一个很好的理论参照值。故此,只有KMV模型可以应用于我国的上市公司信用风险的度量。在实证研究部分,采用KMV模型对沪深两市的三十家中国上市公司进行了实证研究。为了最大程度上避免非模型因素对实证结果的影响,笔者分别选取了在同一证券交易所上市的资产规模相近并且同属于制造业的上市公司作为对比分析的样本。本文收集这三十家公司从2007年1月2日至2007年12月28日股票的周收盘价数据以及2007年年报中的一些财务数据,从而测算出它们在2007年12月28日的违约距离DD。在KMV模型的修正方面,笔者基于国内近年来的研究成果,对该模型在我国上市公司具体应用时的参数设置做了详尽的讨论。通过实证结果的比较发现,业绩越好的上市公司,其违约距离DD值越大。这一结论在某种程度上说明了KMV模型对我国上市公司信用风险度量的准确性以及合理性,它能够较好地反映出上市公司真实的信用风险状况。笔者认为,违约距离这一指标运用到我国上市公司信用风险的度量之中确实具有比较理想的判断效果。
本文的最后部分,笔者针对目前KMV模型在我国银行业应用中存在的一系列困难与障碍提出了自己的一些建议与对策。