| 摘要(英) |
For the past decades, we usually use 5C, 5P methods and financial ratio analysis to measure credit risk for bank loans; however, they are too subjective. Therefore this paper uses an objective and quantitative model, Risk Neutral Valuation, to measure credit risk of loan positions. The model is used to study: 1) If Risk Neutral Valuation is better than traditional methods; and 2) If credit spread is significant correlated with different types of data. Those data are from market interest rates, TEJ, and bank loans. We estimate credit spread, the probability of default and the differences between actual spread (AS) and credit spread (CS).
The empirical results: 1) By Chi–Square Test, actual spread is significant correlated with different types of lending companies, conditions of loans, terms of loans, collateral and purposes. It means the direction of the subjective analysis is not wrong.2) the average of the differences between AS and CS are negatives, so we infer actual spread is too low. In order to know if our inference is right, the probability of default (or loss given default) is significant correlated with the differences between AS and CS. In other words, actual spread is lower than credit spread, and it proves our inference. Hence, we suggest the bank should use quantitative model to calculate the accurate spread to enhance credit risk management and policies. |
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