简介：当上市银行的长期负债系数γ的取值不同时,应用KMV模型测算出的银行违约概率大相径庭。根据债券的实际信用利差可以推算出上市银行的违约概率PDi,CS,根据长期负债系数γ可以运用KMV模型确定上市银行的理论违约概率PDi,KMV。本文通过理论违约率与实际违约率的总体差异^n∑i=1｜PDi,KMV-PDi,cs｜最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型的最优长期负债γ系数;通过最优长期负债系数γ建立了未发债上市银行的违约率测算模型、并实证测算了我国14家全部上市银行的违约概率。本文的创新与特色一是采用KMV模型计算的银行违约概率PDi,KMV与实际信用利差确定的银行违约概率PDi,CS总体差异^n∑i=1｜PDi,KMV-PDi,cs｜最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型中的最优长期负债γ系数;使γ系数的确定符合资本市场利差的实际状况,解决了现有研究中在0和1之间当采用不同的长期负债系数γ、其违约概率的计算结果截然不同的问题。二是实证研究表明,当长期负债系数γ=0.7654时,应用KMV模型测算出的我国上市银行违约概率与我国债券市场所接受的上市银行违约概率最为接近。三是实证研究表明国有上市银行违约概率最低,区域性的上市银行违约概率较高,其他上市银行的违约概率居中。

简介：以2008～2009年中美两国利率互换市场的日交易数据为样本,分析比较了影响两国利率互换利差的主要因素,进而实证研究了危机期间中美两国利率互换市场的动态互动效应。结果表明：两国利率的水平和利率期限结构斜率是影响互换利差的主要因素,另外,中国的流动性溢价和美国的违约溢价对互换利差的影响也较为显著;研究发现：中美两国互换利差均受对方市场因素的影响,特别地,在金融危机期间,中美两国利率互换市场间存在着明显的互动效应,一方面,美国利率互换市场信息能够对中国利率互换市场产生较强的冲击,虽然冲击的程度受制于美国的经济状况;另一方面,中国市场对美国市场也形成了一定的反向冲击,且程度受制于中国的货币政策。