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商业银行在一国金融行业中占据着举足轻重的地位,其信用风险更是一国金融稳定与否的关键。伴随着全球金融风险状况的趋紧,对我国商业银行信用风险进行有效评估及预警就显得极为重要。基于我国16家上市银行2012-2017年的数据,我们不仅运用KMV模型对各商业银行的违约距离与预期违约频率进行了测算,而且还对影响违约距离的因素进行了敏感性分析,结果发现:2012-2017年间我国商业银行的信用风险呈现先上升后下降的趋势,这与我国经济新常态及产业结构调整所导致的银行不良贷款率的变化有关,据此我们给出了完善我国商业银行信用风险监管体系的政策建议。
Abstract：Commercial banks occupy a pivotal position in the financial industry of a country,and their credit risk is the key to a country’s financial stability.With the tightening of the global financial risk situation,it is extremely important to effectively evaluate and warn the credit risks of commercial banks in China.Based on the 2012-2017 data of 16 listed banks in China,we not only use the KMV model to measure the default distance and expected default frequency of commercial banks,but also conduct sensitivity analysis on the factors affecting the default distance.The results show that:from 2012 to 2017,the credit risk of China’s commercial banks rose first and then decreased,which is related to the changes in the bank’s non-performing loan ratio caused by the new normal of China’s economy and the adjustment of the industrial structure.Based on this,we give policy recommendations to improve the credit risk supervision system of commercial banks in China.
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基本信息:
DOI：
中图分类号:F832.33
引用信息:
[1]陈媛媛,何雨晨,马恩涛.基于KMV模型的我国商业银行信用风险研究[J].公共财政研究,2020,No.31(01):67-83.
基金信息:
国家社科基金重点项目“我国银行业政府或有债务风险及其财政成本研究”（17AJY024）;; 山东省社会科学规划项目“防范化解重大风险财政对策研究”（19ACZJ01）阶段性研究成果