商业银行信用风险度量研究——基于LOGISTIC与KM(3)

银行信用风险度量理论资料

贷款要一直持有到贷款到期，只有当违约实际发生后才在其资产负债表中作相应的调整．所以传统的信用风险主要是指贷款到期违约的可能性。

２０世纪９０年代以来，市场风险量化管理技术飞速发展，特别是

ＶＡＲ法的快速发展，组合管理的观念被引入信用风险管理。从组合投资的角度出发，投资组合不仅会因交易对手（包括贷款借用人、债券发行者和其他交易合约的交易对手）的直接违约而发生损失，而且会因交易对手履约可能性的变化影响组合投资损失的大小。

在１９９９年巴塞尔委员会发布的研究报告《信用风险模型化：目

前的实践和应用》中，根据信用风险定义的不同，将银行业使用的信用风险模型分为两大类：违约式模型（ＤｅｆａｕｌｔＭｏｄｅｌ）和盯住市场式模型（Ｍａｒｋ—ｔｏ－ＭａｒｋｅｔＭｏｄｅｌ）．ＤＭ模型只考虑违约与不违约两种信用状态，而ＭＴＭ模型除了考虑违约与不违约两种信用状态以外，还要考虑到信用质量的变化：比如信用等级的升降或转移，在此意义下ＭＴＭ模型是ＤＭ模型的一种推广。。

ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型度量信用风险是ＤＭ模型的一种，而ＫＭＶ模型是

动态的基于证券市场的信用评价方法，是ＭＴＭ模型的一种。本文对Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和ＫＭＶ信用风险模型进行了详细论述，就两个模型在我国银行信用风险度量中的应用进行了理论和实证的分析。探讨各自的优缺点，试图通过两种方法的结合运用提高甄别信用风险的准确率。

分析ＬＯＧＩＳＴＩＣ模型的回归结果可知对信用风险有显著影响的

指标，可分为四类：１）偿债能力指标：资产短期负债率，利息保障倍数；２）现金流量指标：筹资活动净流入现金与负债比率；３）盈利性指标：净资产收益率；４）营运能力指标：股东权益周转率。

股东权益周转率越小，违约可能性越小，如果短期内公司营业

收入变化不大，那么在主营业务收入一定的情况下，公司权益资本越充足，越有能力保护债权人的利益；利息保障倍数越大，息税前利润能够非常充分地满足支付利息的需要，违约可能性越小；净资产收益率越小，公司的违约可能性越小。因为虽然每一单位净资产创造的利