田 新

(安徽财经大学金融学院 安徽 蚌埠 233030)

一、引言

随着我国金融市场越来越成熟，金融衍生产品的种类也更加多样化，金融的各项创新给经济带来增速，但是防范化解金融风险特别是系统性金融风险一直是政府重点关注的金融工作问题，股份制商业银行和城商行在整个金融体系中的作用也愈来愈重要。在活跃的金融市场背景下，信用风险已然成为重要的风险防控领域，同时也是股份制和城商行等金融机构必须要面对的挑战。

KMV模型源自国外学者研究成果，自1993年正式模型研究推出之前，Black(1972)关于期权定价的评估方法已经初具雏形。学者针对我国不同领域的特点与研究必要，对行业进行选择性细分，王慧和张国君(2018)对房地产行业等易积累资产泡沫，产生金融风险的行业进行探究，而后王元月、景在伦和刘伟(2019)对地方特有龙头产业或具有全国普适性的行业进行研究细分，例如山东渔业，东北林业等相关上市公司的信用债进行调查。基于国内外学者的研究，本文选取2017和2018年我国16家上市股份制和城商行进行实证分析，对比分析16家银行两年的信用风险变化以及同年中各银行信用风险的大小比较，给16家银行在信用风险管理方面提供相应的建议。

二、研究设计

(一)数据选取与数据来源

本文选取了2017和2018年我国16家在沪交所上市的股份制与城商行银行的相关数据进行分析。采用锐思金融数据库和中经网数据库。16家银行分别为浦发银行、华夏银行、民生银行、招商银行、无锡银行、江苏银行、杭州银行、南京银行、常熟银行、兴业银行、北京银行、上海银行、光大银行、贵阳银行、中信银行、吴江银行。……