收藏 分销(赏)

基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究.pdf

上传人:自信****多点 文档编号:641452 上传时间:2024-01-22 格式:PDF 页数:4 大小:1.14MB
下载 相关 举报
基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究.pdf_第1页
第1页 / 共4页
基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究.pdf_第2页
第2页 / 共4页
基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究.pdf_第3页
第3页 / 共4页
亲,该文档总共4页,到这儿已超出免费预览范围,如果喜欢就下载吧!
资源描述

1、金融发展研究 第7期基于修正KMV模型的商业银行信用风险研究李朝辉张明洁杨帆李焱(大连海事大学航运经济与管理学院,辽宁大连116026)DOI:10.19647/ki.37-1462/f.2023.07.011一、引言金融是现代经济的核心,商业银行在中国金融体系中居于主导地位,是支撑中国经济发展的重要力量。近年来,面对复杂的市场环境,商业银行在经营过程中面临的风险越来越大,不确定因素越来越多,由此导致的信用风险日益加剧,有效识别和防范信用风险对中国银行业的经营环境和整体发展都十分重要。在诸多现代信用风险度量模型中,对于中国上市商业银行信用风险,KMV模型在样本数据选择和适用范围上都有明显优势,

2、但需要根据商业银行的行业特点对股权价值、违约点和无风险收益率等相关参数进行修正,其中,由于股权价值波动率无法直接观察,以往文献使用收益率的标准差度量,该方法默认历史事件中各个时间点上的收益率对当前波动率权重相同,与收益率实际变化情况之间存在偏差。同时,国内学者大多针对特定时间段内单一类型的商业银行进行研究。对此,本文尝试对股权价值波动率的修正方法进行进一步的讨论,以提高KMV模型在中国上市商业银行信用风险度量中的适用性,并将样本商业银行分为三类,从宏观经济、经营水平和股权结构三个层面对商业银行信用风险的影响因素进行分析,尽可能全面地分析信用风险。二、违约距离测算与变量选取本文以20012021

3、年在A股上市的41家商业银行作为研究样本,选取20012021年20个连续整年作为度量区间,以每年的12月31日为度量基准日,若上述商业银行在某个实证区间内没有完成上市,则不作为该年度分析样本。本文所采用的数据均通过各年度中国统计年鉴、中国A股市场公开数据和各大商业银行的年度财务报告整理得到。(一)违约距离的测算1.参数修正。(1)股权价值(E)。相较于西方国家的证券市场,中国证券市场存在特殊性,早期中国上市公司的股票分为流通股和非流通股,非流通股不能上市流通,因此,没有市场交易价格。2005年4月证监会启动股权分置改革后,大部分上市商业银行的股票中没有了非流通股,股权价值的计算变得更加准确。

4、本文样本数据区间为20012021年,部分样本商业银行的股本结构中仍然含有非流通股,因此,以每股净资产估算非流通股的股权价值:股权价值=流通股股数当年股票平均收盘价格+非流通股股数每股净资产(1)(2)无风险收益率(r)。无风险收益率是指将资金投资于某一项没有任何风险的投资对象而能得到的收益率。商业银行自身的收益大部分来自利息收入和资本增值收入,本文采用中国人民银行发布的一年期定期存款利率作为无风险利率。(3)违约点(DPT)。KMV模型在设定中将违约点设置为长短期负债之和,但是我国上市商业银行与其他上市企业不同,主要经营存贷款业务,其中包括大量的短期业务。此外,随着互联网的发展,商业银行的业

5、务形式越来越丰富,负债中短期负债占比较大。同时,商业银行年度财务报告中未分别披露长期负债和短期负债,其长短期负债难以统计。因此,将违约点设置为上市商业银行总负债。(4)股权价值波动率(E)。对于中国上市商业银行,无法直接观察到其资产的波动率,但是可以直接观察到其股权价值的波动率。常用的收益率波动率估算模型有SD模型、EWMA模型和GARCH模型。本文使用这三种模型分别估算上市商业银行的股权价值波动率,根据模型拟合度的大小讨论其在使用KMV模型度量商业银行信用风险时的适用性。修正前的KMV模型使用SD模型计算日波动率。国内学者最初将KMV模型应用到中国上市企业信用风险的度量时,将波动率视为收益率

6、的标准差,即SD模型。在股票市场中,股权价值波动率就是对其价格取值不确定性的刻画。SD模型将波动率视为收益率的标准差,以各上市商业银行的全年交易日数据为基础,将当年第i个交易日的日收盘价设置为Si,计算出的股价日收益率为ui=ln(Si/Si-1),日收益率的均 值 为 E(u),日 收 益 率 标 准 差 的 估 计 值 为工 作 论 坛】【89金融发展研究 第7期n=1n-1i=1n(ui-E(u)2,则该商业银行股权市场价值的年波动率为E=nN,其中N表示该商业银行在股票市场一年的交易天数。EWMA模型假设波动率在一段时间内是非恒定的,认为如果给予序列中每个数据相同的权重,就无法准确反映

7、异常事件和影响,因而是以指数式递减加权的移动平均,各个数据的权重随时间指数式递减。该模型认为第n天的股权价值波动率与第n-1天的波动 率 和 收 益 率 有 关。模 型 公 式 为n2=n-12+()1-un-12,其中,为加权系数,且00,0,0,0+股份制商业银行城市商业银行”,各类商业银行之间的资产价值波动率差异较小。国有商业银行的资本规模稳健,发展相对稳定,资产价值普遍较高,同时,拥有更广泛的存款市场,不需要通过频繁的业务调整来增加存款,一定程度上抑制了信用风险的发生,因此,违约距离较大。相较于国有商业银行,股份制商业银行的股东构成较为复杂,资产价值低于国有商业银行,但由于其业务分布广

8、泛,能够通过各种业务增加存款,一定程度上能够抑制信用风险。城市商业银行的业务主要集中在一个城市或地区,地域限制导致其资产规模较小,发展受限,资产价值和违约距离小于其他两类商业银行。为了研究宏微观环境对不同类型商业银行信用风险作用机制的差异,本文先基于Hausman检验确定各样本适合的回归模型,然后分别使用固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE)对面板数据进行计量,回归结果如表3所示,其中,第25列分别表示全样本商业银行、国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行的回归结果。回归结果表明,对所有上市商业银行信用风险而言,贷款基准利率和关注类贷款率都为显著变量。其中,贷款基准利率与信用风险正相关

9、,该指标的提升会增加贷款企业的融资成本和独立债务人的财务成本,增加商业银行的信用风险;关注类贷款率与信用风险正相关,关注类贷款率较高的商业银行资产质量较差,面临的信用风险也较高。此外,对于不同类型的样本商业银行,其信用风险的影响因素存在异质性。首先,国有商业银行的信用风险受到宏观经济变量的显著影响。其中,国内生产总值与信用风险图2:20082021年不同类型中国上市商业银行的年度平均资产价值图3:20082021年不同类型中国上市商业银行的年度平均资产价值波动率图4:20082021年不同类型中国上市商业银行的年度平均违约距离表2:变量说明变量违约距离(DD)国内生产总值(GDP)货币供应量(

10、M2)贷款基准利率(OLR)关注类贷款率(SLR)净资产收益率(ROE)资产负债率(DAR)净资产增长率(NAGR)国有股比例(PSS)第一大股东持股比例(FSP)股权制衡比例(EBR)变量说明使用KMV模型计算出的违约距离国内生产总值的自然对数货币供应量的自然对数中央银行发布的一年期贷款基准利率关注类贷款/总贷款净收益/净资产总负债/总资产(本年净资产-上一年净资产)/上一年净资产国有股数量/总股数第一大股东持股数/总股数第二到第五大股东持股数/第一大股东持股数工 作 论 坛】【91金融发展研究 第7期负相关,国内生产总值的增加代表整个社会生产力水平的提升和宏观经济状况的向好,借贷方还款能力

11、会有所提升,这会降低商业银行的信用风险;货币供应量与信用风险呈正相关关系,这可以解释为货币供应量的增加会使得物价上涨,造成一定的通货膨胀,借贷方需要付出更高的信贷成本,可能导致借贷方违约率提高,从而增加商业银行的信用风险。其次,股份制商业银行的信用风险受到宏观经济变量、自身经营水平和股权结构的显著影响。其中,国内生产总值和货币供应量的回归系数方向与国有商业银行相同,表明这两个变量对股份制商业银行和国有商业银行的影响机制类似。此外,净资产收益率与信用风险负相关,净资产收益率越高说明商业银行的盈利能力越强,商业银行采用的经营策略更符合其自身的发展规律,从而信用风险也越低;第一大股东持股比例与信用风

12、险正相关,这是由于当商业银行的大部分股权集中在少数股东手中时,这些股东可能为了追求超额利益而做出引入高风险业务的决策,从而增加商业银行的信用风险;股权制衡比例与信用风险负相关,股权制衡比例的提升有效减少了大股东的控制力,降低商业银行的信用风险。最后,城市商业银行的信用风险受到宏观经济变量和自身经营水平的显著影响。对城市商业银行而言,净资产收益率回归系数的符号与股份制商业银行相同,表明该变量对两类银行的影响机制类似。此外,资产负债率与信用风险正相关,商业银行与其他上市企业不同,主要依靠信贷业务盈利,资产负债率普遍较高,资产负债率的提高意味着其偿债能力的降低,从而导致其面临的信用风险增大。(三)稳

13、健性分析第一,截至2021年底,共有41家商业银行选择在A股上市,16家商业银行选择在H股上市,为了避免因样本自选择问题造成结果的不稳健,将在H股上市的 16 家商业银行纳入样本后进行回归分析,其中,显著变量回归系数的正负与前文一致。第二,反向因果可能会造成内生性,即商业银行本身信用风险的高低会引起其内部经营水平和宏观环境的变化。对此,本文选择下一期的违约距离作为被解释变量,评估上一期各因素对当期银行信用风险的影响,各影响因素的回归系数基本与上文一致。四、结论及政策建议通过对中国20012021年在沪深A股上市的41家商业银行的统计分析,本文发现相较于SD-KMV模型和 EWMA-KMV 模型

14、,GARCH-KMV 模型在中国上市商业银行信用风险度量方面有更好的适用性。实证检验发现,不同类型商业银行的信用风险的影响因素存在异质性。据此,本文提出以下政策建议:银行业应深化体制改革,强化信用评价体系建设,采取有效措施建立违约数据库,增强信用风险管理能力。相关监管部门应增强银行财务监管力度,帮助商业银行完善信息披露制度,提升商业银行信用风险预警的及时性。财务信息的及时披露能够为中国上市商业银行信用风险的研究提供更加充足的数据,也能帮助商业银行有效识别并及时防范信用风险。各类商业银行应密切关注宏观经济环境的变化,采取更为审慎的信贷策略。股份制商业银行应实现股权结构多元化,避免股权集中,促进股

15、东之间形成制衡局面,在股权结构发生变动时及时关注自身信用风险,及时调整经营战略。城市商业银行具有客户群体固定的特点,应该充分发挥自身优势,制定更为灵活的经营策略,通过不断的业务创新提升自身的市场竞争力,从而在多变的市场局势中有效应对信用风险。基金项目:辽宁省社科基金项目“以支点港口建设为切入点 推动形成国内国际双循环新发展格局研究”(L21AJL 001)。(责任编辑王 媛;校对 WY,LY)工 作 论 坛表3:样本回归分析结果回归模型GDPM2OLRSLRROEDARNAGRFSPEBRPSSCONSTANTNR2FE6.52*(6.43)-10.97*(-6.44)-1.16*(-6.92

16、)-4.35*(-2.96)1.28*(2.95)-1.11*(-3.46)0.65*(2.62)-1.59*(-3.42)1.81*(1.88)0.15(0.72)-14.53*(-3.96)2990.7199RE2.92*(2.09)-6.57*(-2.96)-1.08*(-4.34)-7.19*(-7.89)0.22(0.20)-0.75(-0.59)-0.23(-0.36)-3.20(-0.87)5.73(0.59)-0.81(-1.01)-7.50*(-1.82)670.9602FE8.40*(2.70)-13.79*(-4.96)-1.24*(-5.21)-4.02*(-3.32)1.23*(2.35)-0.58(-0.94)0.46(1.48)-1.59*(-2.88)2.05*(1.80)0.01(0.03)-23.72*(-4.86)1400.8178FE1.77(0.74)-5.42(-1.34)-2.34*(-4.04)-5.52*(-5.76)4.76*(2.61)-4.39*(-3.03)-0.17(-0.16)-0.43(-0.18)0.23(0.17)0.42(0.55)-43.40*(-1.63)920.6995注:*、*和*分别表示在10%、5%和1%的水平下显著,括号内是t值。】【92

展开阅读全文
相似文档                                   自信AI助手自信AI助手
猜你喜欢                                   自信AI导航自信AI导航
搜索标签

当前位置:首页 > 学术论文 > 论文指导/设计

移动网页_全站_页脚广告1

关于我们      便捷服务       自信AI       AI导航        获赠5币

©2010-2024 宁波自信网络信息技术有限公司  版权所有

客服电话:4008-655-100  投诉/维权电话:4009-655-100

gongan.png浙公网安备33021202000488号   

icp.png浙ICP备2021020529号-1  |  浙B2-20240490  

关注我们 :gzh.png    weibo.png    LOFTER.png 

客服