基于Matlab计算的KMV模型在商业银行信用风险管理中的应用
信用风险管理水平是我国商业银行与外资银行当前的主要差距所在,如何更好地提高我国商业银行的信用风险管理水平就成为提高我国商业银行综合竞争力的关键所在.本文首先描述了目前我国商业银行的信用风险管理状况和存在的问题,并阐述了相关的国内外研究结果.通过对KMV模型Credit Metries模型进行比较,选择KMV模型对我国商业银行信用风险进行度量,并在KMV模型中应用Matlab微分方程数值解函数对我国上市公司的信用风险进行实证计算.最后,提出完善我国商业银行信用风险管理与度量的初步构想和建议,并且提出利用信用风险度量模型确定的信用风险等级来计算风险带业的溢价和升水,以确定不同贷款的贷款证券化的证券发行利率,从而加快贷款证券化的步伐,减少风险带来的损失,最终达到降低银行信用风险的目的.
信用风险管理、KMV模型、Matlab函数、贷款证券化
F830(金融、银行)
2013-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
56-58
