我国上市商业银行信用风险度量研究——基于KMV模型.pdf
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1、Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学运筹与模糊学,2024,14(1),552-560 Published Online February 2024 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/orf https:/doi.org/10.12677/orf.2024.141051 文章引用文章引用:田沛元.我国上市商业银行信用风险度量研究J.运筹与模糊学,2024,14(1):552-560.DOI:10.12677/orf.2024.141051 我国上市商业银行信用风险度量研究我国上市商业银行信用风险度量研究
2、基于基于KMV模型模型 田沛元田沛元 贵州大学经济学院,贵州 贵阳 收稿日期:2023年11月25日;录用日期:2023年12月15日;发布日期:2024年2月29日 摘摘 要要 商业银行是我国金融体系的核心组成部分,对国民经济发挥着重要作用,银行业产生危机会对整个经济商业银行是我国金融体系的核心组成部分,对国民经济发挥着重要作用,银行业产生危机会对整个经济体系产生巨大冲击。信用风险涉及到商业银行各个业务环节,对银行的经营和金融稳定性具有至关重要体系产生巨大冲击。信用风险涉及到商业银行各个业务环节,对银行的经营和金融稳定性具有至关重要的影响。文章运用的影响。文章运用Python编程语言,收集和
3、分析我国编程语言,收集和分析我国20家上市银行的家上市银行的2022年相关财务数据以及股市交年相关财务数据以及股市交易数据,建立易数据,建立KMV模型,测算出各银行的违约概率。研究发现,受股票市场价格的影响,商业银行的资模型,测算出各银行的违约概率。研究发现,受股票市场价格的影响,商业银行的资产价值普遍高于其股权价值,但是资产价值的波动率却远低于股权市值的波动率。国有银行相对于股份产价值普遍高于其股权价值,但是资产价值的波动率却远低于股权市值的波动率。国有银行相对于股份制银行而言其信用风险相对较低,城商行信用风险相对较制银行而言其信用风险相对较低,城商行信用风险相对较高。基于研究结果,本文提出
4、了一些建议,以高。基于研究结果,本文提出了一些建议,以改善我国上市银行的信用风险管理,以期加强我国上市银行的风险防控能力。改善我国上市银行的信用风险管理,以期加强我国上市银行的风险防控能力。关键词关键词 上市银行上市银行,信用风险信用风险,KMV模型模型 Research on Credit Risk Measurement of Listed Commercial Banks in China Based on KMV model Peiyuan Tian College of Economics,Guizhou University,Guiyang Guizhou Received:Nov
5、.25th,2023;accepted:Dec.15th,2023;published:Feb.29th,2024 Abstract Commercial banks are the core component of Chinas financial system and play an important role in the national economy,and a crisis in the banking sector will have a huge impact on the entire 田沛元 DOI:10.12677/orf.2024.141051 553 运筹与模糊
6、学 economic system.Credit risk involves all business segments of commercial banks and has a crucial impact on bank operations and financial stability.Using Python programming language,the article collects and analyzes the 2022 relevant financial data of 20 listed banks in China as well as stock marke
7、t trading data,establishes the KMV model,and measures the default probability of each bank.It is found that the asset value of commercial banks is generally higher than their equity value due to the stock market price,but the volatility of the asset value is much lower than the vo-latility of the eq
8、uity market value.The credit risk of state-owned banks is relatively lower than that of joint-stock banks,and the credit risk of urban commercial banks is relatively higher.Based on the results of the study,this paper puts forward some suggestions to improve the credit risk management of Chinas list
9、ed banks,with a view to strengthening the risk prevention and control capabilities of Chinas listed banks.Keywords Listed Bank,Credit Risk,KMV Model Copyright 2024 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/
10、creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 近年来,全球金融市场的迅速发展和变化,使得信用风险成为金融行业中至关重要的问题之一。商业银行作为重要的金融中介机构,承担着存款收取、贷款发放和资金流转的重要角色。然而,由于金融市场的不确定性和银行业务的复杂性,商业银行面临着各种信用风险,如违约风险、资产质量下降、不良贷款率上升等。随着我国金融市场的全面开放及自由化,为了适应国际化竞争环境,对于我国商业银行信用风险管理的要求越来越高。因此,采用适当的模型对于商业银行进行信用风险评估及管理就显得十分重要,可以帮助银行及时识别、评估和应对潜在的风险。据国家金融监督
11、管理总局于 2023 年 2 月公布的数据,我国商业银行的不良贷款率在 2022 年第四季度达到 1.63%的水平,虽然这一指标在过去的八个季度有所下降,但是次级类贷款和损失类贷款的增长相当迅猛,这意味着不良贷款率的降低并不意味着信用风险有所下降,后续仍将面临较大压力。伴随着我国产业结构调整以及经济发展速度的减缓,商业银行势必会暴露在更大的信用风险中,因此能否有效控制与管理信用风险对于整个金融行业甚至整个宏观经济而言都至关重要。KMV 模型是由美国 KMV 公司开发的一种基于市场价值的信用风险量化评估技术,它综合考虑了历史数据和未来相关数据进行定量分析。本文采用 KMV 模型来分析信用风险。通
12、过收集并分析了我国上市银行的财务数据和股票交易数据,并利用 Python 编程语言对这些数据进行分析,以对我国商业银行的信用风险进行实证研究。本文的主要贡献在于以下几方面:一是采用 2022 年我国 20 家上市银行作为样本,囊括五大国有银行、8 家股份制银行、以及 7 家城市商业银行,相较于之前的研究有所完善与扩大;二是不同于大部分文献通过不良贷款率来衡量商业银行的信用风险,本文通过构建 KMV 模型,运用 Python 分析得出相关实证结果。2.文献综述文献综述 信用风险是引发银行业系统性风险的重要源头,是商业银行面临的最复杂的风险之一,其研究经历了从定性研究到定量研究。Otway 等(1
13、992)认为依赖风险分析结果,政策制定者凭借个人意愿来制定行动Open AccessOpen Access田沛元 DOI:10.12677/orf.2024.141051 554 运筹与模糊学 策略,会导致其结果出现偏误1。简单的定性分析不能满足对商业银行信用风险的测度,有学者开始将不同的模型运用到了信用风险评估当中。我国的学者们也广泛应用信用风险模型进行实证研究。李晟和张宇航(2016)以我国 16 家上市商业银行为样本,运用 KMV 模型进行实证研究,结果表明,国有银行相对于非国有银行而言其信用风险相对较低2。韩娇(2018)对 KMV 模型进行了修正,并进行了实证研究。研究结果显示,修正
14、后的 KMV 模型对不同银行的信用风险具有一定的区分能力3。瞿山川(2022)运用 KMV 模型比较了疫情前后我国 8 家上市银行的信用风险,认为疫情的暴发显著降低了银行的违约距离,加剧了信用风险。这些学者的研究扩展了信用风险模型的应用范围,并就不同模型在我国市场环境下的适用性和局限性提出了宝贵的观点4。虽然已有多位学者采用 KMV 模型分析了中国上市公司的信用风险,但仅有为数不多的几项研究是采用该模型分析中国银行业的信用风险,并且现有文献依然存在以下两方面的不足:首先,已有文献的研究对象仅涵盖了少数的银行,样本数量较少,缺乏对银行业整体的考量;其次,大部分文献都集中在分析 2020 年以前的
15、银行数据,而近年来由于新冠疫情的爆发,中国宏观经济发生了很大的变动,尤其是第十四届全国人大会议召开之后,对我国金融监管部门有了重大调整,相应的银行监管也有巨大的变化,过去的研究在一定程度上已难以作为借鉴。我们希望本文的研究有助于弥补这两方面的不足,为银行业监管和风险控制提供更为全面和实时的参考。3.研究方法研究方法 3.1.KMV 模型概述模型概述 KMV 模型的主要特点是以期权理论作为基础,利用市场上的信息而非简单的历史数据进行预测分析;将不断变动的市场信息纳入违约概率的计算当中,该模型能更准确地反映出企业本身当前的信用情况,比以前的方法有较大突破。KMV 模型的思路主要源于 Black-S
16、choles-Merton 期权定价模型(BS-M 模型)。BS-M 模型将上市公司的股权类比为看涨期权,而债权则类比为看跌期权,其标的资产即为公司的资产。当企业未来资产市值低于违约触发点时,企业可能会选择违约,而当资产市值高于该触发点时,企业则会履行债务,进行债务偿还操作。对于商业银行而言,当商业银行通过吸收存款或发行债券等方式获得资金后,便获得了违约或偿还债务的选择权,且需为此支付费用,实际上也就类似于一个标准期权。如果商业银行未来运营不善,当其资不抵债时就会选择违约;而如果经营良好,则选择行权,偿还债务的本息和。该模型提供了一种衡量未来违约风险和企业偿债能力的方法,有助于银行等金融机构更
17、好地评估其风险暴露和资产负债情况。KMV 模型的核心思想,见图 1 所示。Figure 1.Overview of the principles of the KMV model 图图 1.KMV 模型原理概述 田沛元 DOI:10.12677/orf.2024.141051 555 运筹与模糊学 根据 BS-M 模型,可以得到以公司资产为标的物的看涨期权公式(1)和(2):()()12rtEVN dDeN d=(1)()1EVVN dE=(2)其中:()21lnln2VVVrTDdT+=(3)21VddT=(4)以上公式中涉及的参数含义及状态如表 1 所示。Table 1.Relevant
18、parameters and their meanings 表表 1.相关参数及其含义 参数 含义 V 资产价值 V 资产价值波动率 E 股权价值 E 股权价值波动率 T 债务剩余时间 D 债务价值 N(.)标准累积正态分布函数 r 无风险利率 其中,资产价值和资产价值波动率为是需要进行求解的参数,剩余参数为已知参数。联立公式(1)(4),即可求得资产价值 V 以及资产波动率V的数值。根据 KMV 模型中的定义,企业违约距离(DD)用资产价值和违约点(DP)的差与资产价值波动率的比值来表示,即为:()()vDDVDPV=(5)违约距离是 KMV 模型中用于度量企业违约风险的关键指标,它反映了企
19、业的债务价值与违约边界之间的差距。该指标的数值越大,说明企业远离违约的程度越高,风险相对较低。简而言之,违约距离的增加意味着企业在面对潜在违约风险时具有更大的安全裕度。期望违约率(EDF)与违约距离成负相关关系,违约距离越小,期望违约率越大,信用风险越高。由于我国缺少类似违约距离和期望违约率之间映射关系的数据库,根据已有的研究,假设违约概率服从正太分布5。据概率分布计算期望违约概率,公式如下:()EDFNDD=(6)根据上述模型及表达式,本文运用 Python 编程语言的相关程序进行方程求解得出结论。3.2.参数的确定参数的确定 3.2.1.确定股权价值确定股权价值 本文在计算商业银行股权价值
20、时同时考虑了考虑流通股和非流通股。根据各银行每日股票的收盘价田沛元 DOI:10.12677/orf.2024.141051 556 运筹与模糊学 和每股净资产,按照以下公式计算股权价值:股权市场价值=流通 A 股股数*A 股收盘价+非流通 A 股股数*每股净资产 (7)3.2.2.确定股权价值波动率确定股权价值波动率 首先根据股价计算出每日股票的日收益率1lnlniiipp=,其中ip表示第 i 个交易日的收盘价;然 后计算标准差()()()21niiSn=;最后通过ESN=来计算出股权价值波动率,其中,N 代表 该时间段内的总交易天数。2022 年股市总交易天数为 242 天。3.2.3.
21、确定无风险利率确定无风险利率 本文选取中国人民银行 2022 年公布的一年期存款利率作为无风险利率。2022 年的无风险利率 r=0.015。3.2.4.确定债务剩余时间确定债务剩余时间 本文选取 2022 年的相关数据为研究对象,即 T=1。3.2.5.确定违约点确定违约点 上市商业银行所公布的资产负债表不同于一般的上市公司,由于其负债的主要来源为存款,故没有将负债分成流动负债与非流动负债进行核算列示。出于谨慎性考虑,并参照已有的研究,本文将商业银行的吸收存款作为短期负债处理,其他负债科目作为长期负债。违约点一般设置为:DP=STD+a*LTD。其中,DP 为违约点,STD 为短期负债,LT
22、D 为长期负债。经过对大量上市公司的信用风险评估和实际违约调查,KMV 公司发现,通常在企业的资产价值接近或等于短期负债与 0.5 倍长期负债之和时,最容易发生违约6。因此,在 KMV 模型中,该点通常被设置为违约触发点,即:DP=STD+0.5*LTD 然而,商业银行不同于一般企业,因此短期负债与 0.5 倍长期负债之和的违约点设定并不适用。针对这个问题,凌江怀等(2013)在其应用研究中提出了一种更为合理的设定,即将违约点定义为短期负债加上 0.75 倍的长期负债7。鉴于国内相关研究的结论,本文选择了 a=0.75,也就是违约点被定义为短期负债与 0.75 倍长期负债之和。4.实证分析实证
23、分析 4.1.数据来源数据来源 本文选取了 20 家在沪深交易所上市的商业银行作为研究样本。基于以下商业银行的相关股票交易数据和财务数据,并结合 KMV 模型对它们的信用风险进行了研究(详见表 2)。所有使用的数据均来自Tushare 金融大数据社区以及各银行的年报。Table 2.Sample bank stock codes and financials statistical tables 表表 2.样本银行股票代码及财务数据统计表 股票名称 股票代码 总负债(百万元)短期负债(百万元)长期负债(百万元)工商银行 601398.SH 36,095,831 29,870,491 6,225
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