1、防范信用風(fēng)險一直是商業(yè)銀行經(jīng)營管理過程中面臨的核心問題。目前國際上“歐債危機”的惡化,美國經(jīng)濟的持續(xù)低迷以及“阿拉伯之春”引起的阿拉伯世界各國的政治動蕩等不利因素進一步加劇了世界經(jīng)濟的不確定性,這種不確定性將會惡化銀行信用的外部環(huán)境,使商業(yè)銀行業(yè)面臨的信用風(fēng)險進一步加大。國內(nèi)通脹引起的原材料與勞動力價格的普遍上漲,增加了企業(yè)的成本,進而擠壓了企業(yè)的利潤空間。加之國內(nèi)利率的市場化以及市場流動性的短缺等諸多因素的影響加大了企業(yè)的違約風(fēng)險。嚴

2、峻的信用風(fēng)險形勢對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的防范提出了更高的要求。
　　本文以商業(yè)銀行面臨的上市公司信用風(fēng)險為研究對象,通過改進KMV模型違約點選取的參數(shù),使之更適用于我國金融市場現(xiàn)狀以及使銀行更準確的對上市公司客戶的信用風(fēng)險進行度量。本文對國內(nèi)外有關(guān)KMV模型以及信用風(fēng)險度量研究的文獻進行歸類分析的基礎(chǔ)上，介紹了信用風(fēng)險的度量由定性分析向定量模型發(fā)展的過程,通過對比國際上最有代表性的四大信用度量模型,確定KMV模型較為適合中國的金融

3、市場環(huán)境。鑒于KMV模型在國外應(yīng)用的經(jīng)濟環(huán)境與我國現(xiàn)行經(jīng)濟狀況存在很大的差異,本文對模型違約點的選取及股權(quán)市場價值的計算進行了一定的修正,使之適合我國的金融市場現(xiàn)狀以及我國信用風(fēng)險管理現(xiàn)狀。然后利用修正后的KMV模型對我國4個行業(yè)中的32家上市公司的數(shù)據(jù)進行實證研究,得出以下幾個結(jié)論:
　　1.通過對ST公司與非ST公司三組違約點下的違約距離均值差的比較發(fā)現(xiàn),違約點選取的參數(shù)為0.75時,即違約點DP=流動負債+0.75*長期負債

4、時, KMV模型預(yù)測效果最顯著。
　　2.文章對兩組樣本即ST上市公司與非ST上市公司的違約距離進行對比分析,發(fā)現(xiàn)非ST上市公司的違約距離要顯著的大于ST的上市公司的違約距離,說明經(jīng)過修正后的模型能夠較好的區(qū)分ST公司與非ST公司的違約風(fēng)險。
　　3.四個行業(yè)的違約距離存在明顯差異,按違約風(fēng)險由大到小依次排序為:房地產(chǎn)行業(yè)、生物制藥行業(yè)、汽車行業(yè)、電力行業(yè)。
　　最后結(jié)合實證結(jié)果,對四個行業(yè)整體違約風(fēng)險大小及風(fēng)險產(chǎn)生的

5、原因作出分析,并為商業(yè)銀行信貸管理提出建議。
　　全文大致分為六個部分:
　　第一部分為緒論,主要闡述了論文選題的背景、意義以及文章的研究思路、研究內(nèi)容、研究方法和可能的創(chuàng)新之處。
　　第二部分是國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀綜述,對國內(nèi)外關(guān)于信用風(fēng)險度量和管理的理論研究成果進行梳理,并對優(yōu)秀文獻進行簡單評述。
　　第三部分是分別對幾種信用風(fēng)險度量方法進行優(yōu)缺點的分析,重點對KMV模型作了詳細介紹,包括模型所依據(jù)的理論基礎(chǔ),

6、研究框架和計算步驟。通過比較分析突出了KMV模型的優(yōu)勢。
　　第四部分是模型的修正及實證分析。該部分首先根據(jù)中國經(jīng)濟的實際狀況對模型進行合理的修正。然后從上市公司中選取32家具有代表性的上市公司(包含ST與非ST公司)作為樣本,運用修正后的KMV模型對樣本進行實證分析,并根據(jù)實證結(jié)果進行比較分析,分析結(jié)果表明,KMV模型能較好的識別上市公司的風(fēng)險。既能夠較好的區(qū)分ST公司與非ST公司的違約風(fēng)險,又能夠識別不同行業(yè)的違約風(fēng)險,以此說