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国外研究现状

商业银行信用风险，国外研究者研究的更多更早，也更彻底，更有深度，研究内容主要包括信用风险计量模型和信息不对称研究。

AndrewWiss和JosephE.Stiglitz（1981）认为，在信息不对称的市场下发生的信贷行为，商业银行提高贷款利率以提高收益，结果就是贷款更容易流向高风险企业，伴随这种选择的直接后果是违约概率增加，最终利益流失大于收益，银行得不偿失，利益减少。KMV公司（1993）提出KMV模型用于检测信用风险，该模型认为，以期权原理对借方的资产和市场价值计算得到预期违约概率，再以预期违约概率来估算借方的信用质量，一次来检测信用风险。MarkCarey（2001年）修正KMV模型的参数，实证结果表明，新参数下的模型更为科学实用。Imola（2010年）研究发现，信用风险分析是所有银行风险研究的关键环节。RobertMark和MikeKlu（2005年）通过实物分析，把信用评级分为六个过程，依次为信用评级、评级迁移、负债调整、金融评价、区域风险和额度评级。

国内研究现状

相比国外学者的研究，在定量分析研究和信用衍生工具方面，国内研究人员研究较少。他们主要主要方向是，国内外对比，模型在中国的实际运用论证，巴塞尔协议对中国信用风险研究的意义。

刘利文和王吉恒（2010年）分别选择了三个业绩不一的上市公司作为样本，对KMV模型进行科学检测，结果表明，KMV模型适用于中国商业银行风险管理。梁家瑞（2010年）运用动态博弈思想，并采用风险的量化分析模型，修正了商业银行信用卡风险管理模型。蔡万科（2011年）分别使用KMV模型和传统的信用评级方法对债券市场进行实证研究分析，结果发现，KMV可以更有效地评估上市公司的信用情况。顾海峰（2014年）采用模糊综合评价方法，建立了科学高效测度模型来检测商业银行的信用风险。