基于KMV模型的商业银行贷款定价问题研究

【摘要】在2013年召开的十八届三中全会上,金融改革被认为是会议讨论的重中之重。利率作为金融市场的基本价格指标,成为金融体制改革的重要方面,利率市场化也已经成为实现市场经济的基本要求。中国人民银行为此设定了三重目标。其中,近期目标是取消贷款利率下限,建立健全金融机构自主定价机制。目前,这一目标已基本完成,贷款利率下限在2013年7月就已经取消。与此同时,贷款基础利率也在近期开始报价运行。一系列金融政策的颁布使得利率市场化的进程得以稳步推进,并快速发展。然而,对于我国整个金融行业,尤其是对于商业银行业来说,既是一种挑战也是一种机遇。如何抓住机遇,是商业银行得以实现最终经营目标和可持续发展的关键。大量研究表明,加强银行贷款定价研究,提高商业银行自主定价能力,有利于商业银行建立与时俱进的信贷经营管理体系,来谋取竞争优势。因此,国内商业银行大多采取因时因地的差别定价方式,如建立相关资料库,构建定量模型,以区分不同信用状况的借款人,再根据贷款的风险度自由地确定利率的高低。这里,作者认为信用风险是影响贷款的质量和回收情况的直接因素,进而也影响着银行的稳定运营。所以研究信用风险定价是研究科学贷款定价的突破口,KMV模型是被最广泛运用于度量商业银行的信用风险的模型。作者通过在阅读一系列文献、数据资料的基础上,引入KMV模型对借款企业进行信用风险分析,构建基于信用风险度量的商业银行贷款定价模型。KMV模型是建立在期权定价模型基础上的一种动态模型,突出特点是以上市公司的资产市值及波动率、股权价值及波动率等相关参数为计算依据,计算违约概率、违约距离以及违约损失等,推导风险报酬率。KMV模型对违约风险测度精确高效,适用范围极广,尤其适合我国当前信用机构缺乏,信用数据获取困难的局面。另外,以KMV模型计算出的风险报酬率仅仅是贷款定价的其中一方面,还需要调整、整合借款企业和贷款银行其他影响因素得出最后的贷款利率。本文选取由传统方法演绎的RAROC定价法,该方法经过风险调整收益得出贷款利率是由资金成本率、经营成本率、预期损失率和经济资本目标利润率加总而成。其中关键的预期损失率即是由KMV模型推导计算出的风险报酬率。此种方式所需的数据方便寻找,该方法可行性较高。本文针对贷款定价的重点和难点,采用理论研究与实证研究相结合的方式,先是介绍贷款定价研究背景、研究意义以及有代表的定价方法,挑选基于RAROC的定价法为最后定价方法,打好理论基础。然后以KMV模型为切入点,也就是基于风险分析来讨论差异性定价策略,因而还需要系统阐述商业银行信用风险,再详细推导出KMV贷款定价模型。而后的实务方面,本文随机选取某上市公司不同年份的财务数据、股价情况,在计量分析方法和统计分析方法的同时作用下,对文中构建的贷款定价模型进行检验,并有效分析比对。最后总结得出,基于KMV模型对借款企业进行的贷款定价能够合理的反应某阶段企业的信用状况,综合得出的贷款利率也基本符合借款企业和贷款银行的经营发展趋势。同时展现了基于KMV模型定价策略的优势,坦言劣势,给出该模型在我国的应用中的建议,力图寻求一个完善、实用、高效的商业银行贷款定价方式。
【作者】李晶；
【导师】杨俊龙；
【作者基本信息】安徽大学，金融学，2014，硕士
【关键词】贷款利率；KMV模型；贷款定价；RAROC定价法；信用风险；

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