신용 위험 측정 모델에는 기존 및 현대 측정이 포함됩니다. 일반적인 측량 모형으로는 ZETA 모형, MDA 모형, Z-scoring 모형, Logit 모형, 신경망 모형 등이 있습니다. 현재 신용 측정 모델, 신용 위험+모델, KMV 모델, 신용 조합관 모델, KPM 모델 등이 가장 인기 있고 연구가 많은 현대 측정 모델입니다. 서양에서는 2000 년 신용 위험의 측정 모델을 시뮬레이션해 연구하고 요약했다. Gordy 와 Crouhy(2000) 는 정적 포트폴리오를 동시에 평가하여 서로 다른 모델의 데이터 분석 결과가 비슷하다고 판단했습니다. 한편 Nickell(2004) 은 실제 자산의 조합 데이터에 초점을 맞춘 위험 측정 모델을 비교 분석했지만, 그 결과 해당 모델이 위험 평가에 충분히 정확하지 않다는 사실이 입증되었습니다. 마찬가지로 장 (2009) 등은 충칭시 65,438+0,000 여 개 대출기업의 신용위험을 전통모델과 현대모델을 비교 분석한 것으로 충칭시 4 개 국유상업은행에서 나온 것이다. 데이터에 대한 분석을 통해 nickel(2004) 에 가까운 연구결과를 얻었고, 모델 연역에 기반한 위험 예측 효과가 약하다는 연구결과도 나왔다. 또 다른 견해는 미국 KMV 가 1993 에서 제시한 KMV 모델, KMV 모델을 적용하기 위한 전제는 자본 시장의 데이터가 더 효과적이고 정보의 대칭성이 높다는 것이다.
KMV 모델은 학계와 실무계에서 보편적으로 받아들여지고 널리 사용되고 있다. 중국 금융 발전에 새로운 특징이 나타난 후 KMV 모델을 깊이 연구하는 것은 중요한 이론과 현실적 의의를 가지고 있다. KMV 모델의 주요 이론적 근거는 머튼 옵션 가격 책정 이론으로 잘 알려져 있으며, 입력 변수는 기업 권익의 시장 가치와 변동률입니다. 동시에 대상 기업의 채무 상황에 따라 위약 집행 지점을 계산하고 위약 거리를 계산합니다. 그런 다음 위약거리와 예상 위약률의 관계에 따라 기업의 위약률을 얻어 위약률을 기업의 신용위험으로 삼았다. 최근 국내 많은 학자들도 중국 시장을 겨냥해 이론과 실천에서 KMV 모델을 연구하기 시작했다. 유영춘 (2004) 등은 외국 학자들이 KMV 모델에 적용한 응용이 현대 옵션 이론에 기반을 두고 있으며 이를 바탕으로 자본시장의 관련 공개 정보를 예측하고 있으며 관련 정보에는 시장의 역사적 장부 보고서가 포함되지 않는다는 데 동의했다. 예측 결과는 현재 자본 시장 상장 회사의 신용 위험 상황을 진정으로 반영할 수 있다. 하지만 유영춘의 연구에도 부족한 점이 있다. 즉 비상상장사의 응용효과가 좋지 않아 주로 상장회사를 겨냥한 것이다. 오 (2005) 등은 모델의 EDF 지수가 주로 주가의 실시간 데이터 표시에 대한 것으로 보고 회사의 신용위험을 측정하는 데 연속성이 있다고 생각한다. 동시에 KMV 모델은 관련 규제 부서와 투자자에게 신뢰할 수 있는 신용 분석 및 측정 모델을 제공합니다. 이 모델의 한계는 중국 자본시장 기업의 위약 및 관련 파산에 대한 역사적 데이터가 부족해 위약 거리와 예상 위약률을 전환할 수 없어 KMV 모델이 중국에서 광범위하게 활용되는 데 영향을 미쳤다는 점이다.
요약하자면 현재 국내 KMV 모델에 대한 이론 연구 문헌은 많지만 KMV 모델에 대한 실증 연구 문헌은 매우 적다. 이에 따라 이 글은 KMV 모델을 적용해 국내 모든 상장은행 기업의 지분 가치와 변동성을 예측하고 추정해 EDF 지수 손실 확률을 산출했다.
둘째, 신용 위험 측정 모델 설정 및 변수 선택
첫째, 신용 위험 측정 모델이 도입되었습니다. 1990 년대 국내외 일부 금융기관들은 기업 신용위험에 대한 기술 연구를 시작하면서 KMV 모델, 신용측정 모델, 크레딧 risk+모델 등 새로운 신용위험측정 모델을 주로 연구했다. 현대 위험 측정 모델은 금융 시장을 기반으로 한 이론적 위험 측정입니다. 동시에, 모델은 주로 상업 은행이 직면 한 위험을 분석, 식별, 측정 및 모니터링하는 수학 통계 방법 및 시스템 공학 연구 방법을 추가했습니다. KMV 모델은 KMV 가 1989 에서 제안한 것으로, 주로 신용 위험 관리 등의 서비스를 제공한다. 이 모델은 주식시장의 주가를 기준으로 신용위험을 측정한다. KMV 모델 (신용 모니터링 모델이라고도 함) 은 옵션 가격 책정 이론에 따라 자기자본을 추정하는 신용 모니터링 모델입니다. 상장회사의 지분 가치, 즉 기업 내재가치의 변동을 분석하여 상장회사의 위약 가능성을 예측하다. 그것의 응용 대상은 상장 회사이며, 상장 회사의 데이터는 쉽게 얻을 수 있다.
KMV 모델에 따르면 회사의 총 가치는 기업의 지분 가치 (자기자본) 와 부채 가치입니다. 대차대조표에 따르면, 회사의 총 가치가 기업 부채보다 클 경우, 이 부채 채권자는 전액 상환되고 주주는 잉여 가치를 얻게 됩니다. 회사의 총가치가 채무가치보다 낮을 때, 즉 자산자금이 채무를 갚지 못할 때, 회사는 채무를 상환할 수 없게 된다. 즉 위약이 나타난다. 이때 주주 가치는 0, 심지어 음수이다. 따라서 회사의 총자산이 일정 금액보다 낮으면 주주와 채권자에게 위약 위험이 생길 수 있다. 이 시점에서 해당 회사의 총 가치는 회사의 기본 지점, 즉 회사 자산 가치가 부채 가치와 같은 지점으로 설정됩니다.
모델은 일정 기간 동안 회사 총자산 가치의 분포 특성이 회사 총자산의 예상 (E) 과 표준 편차 (변동률) 로 설명된다고 가정합니다. 기업의 미래 자산의 평균과 부채의 장부 가치 사이의 차이는 위약 거리로 설정됩니다. 예상되는 위약률과 위약거리의 대응 선형 관계를 결정하고, 즉 위약거리를 위약률을 나타내고, 함수관계를 설정하고, 상응하는 위약률을 추정한다. 예상되는 위약률은 정상 시장 환경에서 기업이 일정 기간 동안 위약할 가능성을 나타낸다. KMV 모델의 가정은 기업의 미래 자산의 평균 가치가 기업이 지급할 부채의 장부가보다 낮을 때 위약이 발생한다는 것이다. 대출업체가 위약할지 여부를 정확히 판단할 수 없기 때문에 위약 위험, 즉 위약 가능성만 추정할 수 있기 때문이다.
둘째, KMV 모델의 매개 변수 추정. 자세한 내용은 다음과 같습니다.
첫 번째는 회사의 주식 가치 추정이다. 이 글은 상장은행을 대상으로 이 16 개 상장은행의 자산가격이 일정 기간 동안 변하지 않았다고 가정한다. 머튼의 모델에서는 회사의 지분을 보유하는 것이 회사의 통화 옵션을 보유하는 것과 같다고 가정하므로 회사 부채의 가치도 옵션의 최종 행권 가격이다.