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我国商业银行面临的信用风险度量研究——基于KMV模型的实证分析
一、导言
信用风险是商业银行发展中可能面临的主要问题之一。信用风险是指银行在贷款、担保、保证、债券发行和交易等业务中，由于借款人或贷款担保人未能按时履行合同义务或其他原因，使银行不能依约收回贷款本息和其他费用而发生损失的风险。有效的信用风险度量对银行识别风险、评估风险、定价和决策信用风险具有重要的意义。
KMV模型作为一种市场风险度量的工具，可以加强银行系统对信用风险的控制，制定更科学的信用管理制度和风险管理策略，减少信用风险带来的风险损失，并提高商业银行风险管理和经营水平。本文旨在探讨KMV模型在我国商业银行信用风险度量中的应用，为商业银行风险管理和经营提供借鉴和参考。
二、相关理论
1.信用风险度量
银行风险管理中，信用风险是最重要的风险之一。当前，商业银行常用的度量信用风险的方法主要有：人工信用评级法、债项等级评级法、士林模型等。这些传统的信用风险度量方法存在着一定的不足。
近年来，KMV模型的应用逐渐普及，旨在帮助银行量化信用风险，绘制出信用风险指数，揭示出信用风险的致因因素、演化走势以及经济意义等，进而为银行进行风险管理提供支持。
2.KMV模型
KMV模型是在对市场风险进行度量和管理研究的基础上，进一步发展出来的一种能够度量信用风险的模型。KMV模型不同于传统模型，它使用公司股票报价来测量负债人违约概率，并借助期权定价技术计算出负债人违约时的损失。负债人违约概率的测量是KMV模型的核心。这种概率是通过估计公司股价波动率来测定的，随后就是将概率转换为P均值值，即为违约指数。
三、应用实证
1.样本数据及处理
本文的研究数据来源于2015年至2020年6月的中国A股的上市公司数据，数据取自万得数据库。首先，本文排除金融类上市公司，剔除连续两年亏损的公司，再删除总资产负债率小于等于0的公司和负债余额小于等于0的公司，最终得到了896家公司的样本数据。
2.变量和模型
2.1变量
为了构建适合中国A股的信用风险评估指标，本文将负债人违约概率作为信用风险度量的指标。具体而言，本文选取经典的六个因素，即股票风险、闲置资产利用率、流动比率、固定资产率、财务费用率和营业利润率，作为考虑的因素。
2.2模型
本文以经典的KMV模型为基础，对中国A股市场上的上市公司进行信用风险度量。
KMV模型公式为：
违约概率=X%×e[(-φ(z)×σ)]
损失率=μ+γ×φ(z)×σ
其中，φ(z)是标准正态分布的密度函数，z是资产价值与债务的比率对数的标准分数。违约概率是负债人在某特定时期内不能兑现承诺的概率，损失率是在违约情况下所受到的损失比例。
3.模型实证结果
本文将透过数据标准化后，再使用标准回归将选定的六个因素进行回归，得到回归公式，之后，使用计算得到的违约概率和损失率以及市值或债务余额定义成指标，可以得到违约指数。从图表中可以看到，该指标与企业信用风险水平具有显著关联性，具有一定参考价值。
除此之外，本文还将违约指数进行分类研究，通过聚类分析对企业进行分类，可发现绝大多数企业符合分析的结果，说明该模型具有良好的风险预测性能。得到约70%的公司被正确预测为具有较高的信用风险，这证明了该模型在中国A股市场上的可行性和应用前景。
四、结论与建议
本文综合KMV模型、标准化回归、聚类分析等方法，构建了基于市值和债务余额的违约指数模型，并深入探讨了该模型的应用前景和功能。样本测试的结果表明，该模型具有良好的风险预测性能，在中国A股市场上有广泛的应用前景。
建议商业银行应采用KMV模型进行信用风险度量，在评估贷款风险、制定贷款利率和担保政策方面，应综合考虑股票风险、流动比率、固定资产率、财务费用率等六大因素，并通过聚类分析对企业进行分类，这样可以提高风险评估的准确性，更加科学地控制信用风险，加强商业银行风险管理和经营水平。