基于EGARCH-KMV模型的商业银行房地产企业信贷风险度量研究
发布时间：2021-05-13 17:17
房地产行业是我国的支柱性产业,在经历过爆发式发展后,国家为抑制房地产业的过快发展出台了一系列政策,使得我国房地产企业面临着严峻的考验,在按期偿还商业银行信贷方面存在诸多隐患。基于此本文从商业银行角度出发对我国房地产企业的信用风险方面进行了研究,以对我国商业银行对房地产企业进行授信时提供帮助。本文的主要内容如下:第一章,主要介绍了本文的研究背景及研究意义,提出了对房地产企业信用风险度量的重要性,同时在本章还对国内外文献进行了述评,为本文的研究方法及研究内容提供了理论基础;第二章,根据本文研究的主要对象,即房地产企业信用风险,对相关的概念进行了界定,并且提出了如果信用风险一旦发生其可能会造成的危害,同时在本章也简要介绍了我国房地产业发展的现状以及我国商业银行对房地产业信贷的情况,并对我国商业银行目前对信用风险度量的情况进行了简要介绍,在本章的最后对影响房地产业信用风险的因素进行了简要分析;第三章,介绍了几种度量信用风险的方法,并且结合我国实际情况提出了 KMV模型能够更加准确的对信用风险进行度量,同时本章还对KMV模型的核心指标的计算进行了改进,提出构建了EGARCH-KMV模型,并根据我...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究的背景、目的和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 文献述评
1.3 论文写作的总体思路及框架结构
1.3.1 论文写作的总体思路
1.3.2 框架结构
1.4 研究方法
1.5 本文创新之处
第2章 商业银行对房地产信用风险度量概述
2.1 商业银行房地产企业信用风险概述
2.1.1 商业银行信用风险含义及特征
2.1.2 商业银行房地产业信用风险特征
2.1.3 商业银行房地产信用风险的危害
2.2 商业银行房地产授信现状及风险度量现状分析
2.2.1 房地产行业发展现状分析
2.2.2 商业银行房地产行业信贷状况分析
2.2.3 商业银行信用风险度量现状分析
2.3 房地产企业信用风险的形成及其影响因素
2.3.1 形成房地产业信用风险分析
2.3.2 宏观因素分析
2.3.3 微观因素分析
2.4 本章小结
第3章 信用风险模型的选取及EGARCH-KMV模型的构建
3.1 商业银行信用风险度量方法的选取
3.1.1 传统信用风险度量方法
3.1.2 现代信用风险度量方法
3.1.3 KMV模型在我国适用性分析
3.2 EGARCH-KMV模型的构建
3.2.1 KMV模型的假设前提
3.2.2 EGARCH对KMV模型中股权波动率的改进
3.2.3 EGARCH-KMV模型的构建
3.3 基于我国现状的EGARCH-KMV模型参数选取分析
3.3.1 股权价值
3.3.2 债务面值即违约点的选取
3.3.3 无风险利率r
3.4 本章小结
第4章 EGARCH-KMV模型对房地产企业信用风险度量的实证分析
4.1 亏损房地产企业与非亏损房地产企业实证及对比分析
4.1.1 样本选择及时间点确定
4.1.2 相关参数指标的确定
4.1.3 计算资产价值及资产波动率
4.1.4 违约距离与违约概率
4.1.5 亏损与非亏损房地产企业实证结果对比分析
4.2 大型房地产企业与小型房地产企业实证及对比分析
4.2.1 样本组的确定
4.2.2 相关参数指标的确定
4.2.3 大型与小型房地产企业实证结果及其对比分析
4.3 基于EGARCH-KMV模型的违约概率影响因素分析
4.4 EGARCH-KMV模型与传统KMV模型计算结果的比较分析
4.5 本章小结
第5章 对策与建议
5.1 商业银行对房地产企业的选择与风险把控
5.1.1 对亏损与非亏损房地产企业的信用风险的把控
5.1.2 对不同规模的房地产企业的信用风险的把控
5.1.3 对房地产企业进行信用风险度量考察指标
5.2 加强商业银行信用风险管理
5.3 改善我国商业银行信用评级方法
5.3.1 标准法阶段
5.3.2 内部评级初级法阶段
5.3.3 内部评级高级法阶段
5.4 加强商业银行数据库的建设
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于KMV模型的我国农业银行信用风险管理实证研究[J]. 陈敏,彭志云,冯伟,邓飚才. 统计与决策. 2012(01)
[2]基于GARCH波动模型的KMV信用风险度量研究[J]. 刘迎春,刘霄. 东北财经大学学报. 2011(03)
[3]基于KMV模型的中国短期融资券信用风险评级研究[J]. 张宝,岳宗营. 证券市场导报. 2011(03)
[4]“巴塞尔协议Ⅲ”对中国银行业真的没影响吗?[J]. 章彰. 银行家. 2010(10)
[5]适应巴塞尔新资本监管规则,加快国内商业银行战略转型[J]. 张春子. 银行家. 2010(10)
[6]改进的KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用[J]. 张能福,张佳. 预测. 2010(05)
[7]国内关于现代信用风险度量模型的研究综述[J]. 高垒,张云. 时代金融. 2009(08)
[8]基于Tompkins方法的KMV模型研究[J]. 张能福,刘琦铀. 统计与决策. 2009(14)
[9]我国商业银行信用风险度量模型的实证研究——基于KMV模型的实证分析[J]. 欧阳秀子. 金融与经济. 2009(04)
[10]基于Credit Metrics模型的商业银行信用风险管理应用研究[J]. 徐永红,徐鹏. 现代金融. 2009(04)
博士论文
[1]我国商业银行信用风险度量和管理研究[D]. 刘迎春.东北财经大学 2011
硕士论文
[1]我国中小制造类企业信用风险评价研究[D]. 谷鹏.北京化工大学 2010
[2]基于KMV模型的上市公司信用风险度量研究[D]. 李峰.湖南大学 2009
[3]我国企业规模问题的研究[D]. 魏瑞.河南大学 2006
本文编号：3184410
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究的背景、目的和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 文献述评
1.3 论文写作的总体思路及框架结构
1.3.1 论文写作的总体思路
1.3.2 框架结构
1.4 研究方法
1.5 本文创新之处
第2章 商业银行对房地产信用风险度量概述
2.1 商业银行房地产企业信用风险概述
2.1.1 商业银行信用风险含义及特征
2.1.2 商业银行房地产业信用风险特征
2.1.3 商业银行房地产信用风险的危害
2.2 商业银行房地产授信现状及风险度量现状分析
2.2.1 房地产行业发展现状分析
2.2.2 商业银行房地产行业信贷状况分析
2.2.3 商业银行信用风险度量现状分析
2.3 房地产企业信用风险的形成及其影响因素
2.3.1 形成房地产业信用风险分析
2.3.2 宏观因素分析
2.3.3 微观因素分析
2.4 本章小结
第3章 信用风险模型的选取及EGARCH-KMV模型的构建
3.1 商业银行信用风险度量方法的选取
3.1.1 传统信用风险度量方法
3.1.2 现代信用风险度量方法
3.1.3 KMV模型在我国适用性分析
3.2 EGARCH-KMV模型的构建
3.2.1 KMV模型的假设前提
3.2.2 EGARCH对KMV模型中股权波动率的改进
3.2.3 EGARCH-KMV模型的构建
3.3 基于我国现状的EGARCH-KMV模型参数选取分析
3.3.1 股权价值
3.3.2 债务面值即违约点的选取
3.3.3 无风险利率r
3.4 本章小结
第4章 EGARCH-KMV模型对房地产企业信用风险度量的实证分析
4.1 亏损房地产企业与非亏损房地产企业实证及对比分析
4.1.1 样本选择及时间点确定
4.1.2 相关参数指标的确定
4.1.3 计算资产价值及资产波动率
4.1.4 违约距离与违约概率
4.1.5 亏损与非亏损房地产企业实证结果对比分析
4.2 大型房地产企业与小型房地产企业实证及对比分析
4.2.1 样本组的确定
4.2.2 相关参数指标的确定
4.2.3 大型与小型房地产企业实证结果及其对比分析
4.3 基于EGARCH-KMV模型的违约概率影响因素分析
4.4 EGARCH-KMV模型与传统KMV模型计算结果的比较分析
4.5 本章小结
第5章 对策与建议
5.1 商业银行对房地产企业的选择与风险把控
5.1.1 对亏损与非亏损房地产企业的信用风险的把控
5.1.2 对不同规模的房地产企业的信用风险的把控
5.1.3 对房地产企业进行信用风险度量考察指标
5.2 加强商业银行信用风险管理
5.3 改善我国商业银行信用评级方法
5.3.1 标准法阶段
5.3.2 内部评级初级法阶段
5.3.3 内部评级高级法阶段
5.4 加强商业银行数据库的建设
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于KMV模型的我国农业银行信用风险管理实证研究[J]. 陈敏,彭志云,冯伟,邓飚才. 统计与决策. 2012(01)
[2]基于GARCH波动模型的KMV信用风险度量研究[J]. 刘迎春,刘霄. 东北财经大学学报. 2011(03)
[3]基于KMV模型的中国短期融资券信用风险评级研究[J]. 张宝,岳宗营. 证券市场导报. 2011(03)
[4]“巴塞尔协议Ⅲ”对中国银行业真的没影响吗?[J]. 章彰. 银行家. 2010(10)
[5]适应巴塞尔新资本监管规则,加快国内商业银行战略转型[J]. 张春子. 银行家. 2010(10)
[6]改进的KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用[J]. 张能福,张佳. 预测. 2010(05)
[7]国内关于现代信用风险度量模型的研究综述[J]. 高垒,张云. 时代金融. 2009(08)
[8]基于Tompkins方法的KMV模型研究[J]. 张能福,刘琦铀. 统计与决策. 2009(14)
[9]我国商业银行信用风险度量模型的实证研究——基于KMV模型的实证分析[J]. 欧阳秀子. 金融与经济. 2009(04)
[10]基于Credit Metrics模型的商业银行信用风险管理应用研究[J]. 徐永红,徐鹏. 现代金融. 2009(04)
博士论文
[1]我国商业银行信用风险度量和管理研究[D]. 刘迎春.东北财经大学 2011
硕士论文
[1]我国中小制造类企业信用风险评价研究[D]. 谷鹏.北京化工大学 2010
[2]基于KMV模型的上市公司信用风险度量研究[D]. 李峰.湖南大学 2009
[3]我国企业规模问题的研究[D]. 魏瑞.河南大学 2006
本文编号：3184410
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/sylt/3184410.html
