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基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量的研究的中期报告
一、研究背景
商业银行是金融体系的核心组成部分，信用风险是商业银行面临的最大风险之一。因此，准确度量银行的信用风险非常重要。在信用风险度量中，概率违约模型已成为金融行业的主流模型之一。与传统的违约率模型不同，基于概率违约模型的KMV模型可以在市场因素和财务因素的基础上对银行整体的信用风险进行量化。
二、研究目的
本研究旨在探讨基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量方法，具体包括以下方面：
1.分析我国商业银行信用风险的现状和存在的问题；
2.介绍KMV模型理论和应用；
3.探讨KMV模型在我国商业银行信用风险度量中的适用性；
4.基于我国商业银行的实际情况，构建适合其信用风险度量的KMV模型；
5.利用历史数据对所构建的KMV模型进行实证研究，并对结果进行分析和验证。
三、研究方法
本研究主要采用文献研究和定量研究相结合的方法。文献研究将对KMV模型的理论和应用进行归纳总结，并分析国内外相关研究的现状和进展。定量研究将对所构建的KMV模型进行参数估计和模型拟合，并利用历史数据进行实证分析。
四、研究进度计划
1.文献研究和理论总结：2021年3月-4月；
2.KMV模型构建：2021年5月-7月；
3.数据处理和参数估计：2021年8月-10月；
4.实证分析和结果验证：2021年11月-2022年1月；
5.中期报告撰写：2022年2月-3月。
五、预期研究结果
基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量方法构建，并对所构建的模型进行实证分析和结果验证，旨在为我国商业银行信用风险管理提供科学、有效、可行的方法和决策参考。预期研究结果将为银行业风险管理和监管提供理论指导和实践参考。