基于KMV模型的中国上市公司信用风险评估研究

 2022-01-17 11:01

论文总字数:20637字

目 录

1绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1国外研究现状 1

1.2.2国内研究现状 2

2信用风险及KMV模型原理 3

2.1信用风险 3

2.1.1信用风险的定义 3

2.1.2信用风险的形成原因 4

2.1.3上市公司信用风险的主要特征 4

2.2我国上市公司信用风险管理现状 5

2.3 ST与*ST公司 5

2.4 KMV模型原理及步骤 6

2.4.1资产价值及其波动率的计算 7

2.4.2违约点DPT和违约距离DD的计算 8

2.4.3预期违约概率EDF的计算 9

2.5 KMV模型的基本参数设定 10

2.5.1无风险收益率及时间参数 10

2.5.2股权的市场价值 10

2.5.3股权市场价值波动率 10

2.5.4违约点 11

3实证结果及分析 12

3.1研究假设 12

3.2样本选取 12

3.3基于KMV模型的实证分析 13

3.3.1样本公司股权价值及其波动率的计算 13

3.3.2样本公司资产价值及其波动率的计算 14

3.3.3样本公司违约距离及预期违约概率的计算 15

3.4实证结果及检验 17

4结论 19

4.1本文实证研究总结 19

4.2本文的不足与创新 19

参考文献 19

致 谢 21

基于KMV模型的中国上市公司信用风险评估研究

任聪

, China

Abstract:At first,in this paper, the data of long term liabilities, short term liabilities, total equity, and daily stock price and trading days of financial statements of 20 St companies and 20 non St companies in 2017 are collected.Then, the KMV model is used to measure the default distance and the expected default probability of the two types of companies, to find out whether there is a difference between the two types of companies' expected default probability and default distance.In this way, the credit risk level of listed companies in China is evaluated and analyzed,and the validity of KMV model is further verified.

Key words: credit risk;KMV model;default distance;listed company

1绪论

1.1研究背景及意义

经济主体和经济主体之间以信任为基础来建立合作式,这实质上就是一种信用经济,信用经济是市场经济体制中极为重要的一部分,在信用经济发挥功能以后,不仅能够有效降低市场交易主体的交易成本,同时也能够有效的扩大整个市场中的交易规模,实现市场中各项资源的合理配置,也能够推进市场的健康可持续发展[1]。但是对于政府、企业、商业银行等社会主体而言,在信用经济中,金融风险已经成为不可忽略的重要问题,正是出于这个原因,对企业的违约风险状况进行研究,对违约风险量化模型的科学性和有效性加以全面的评估,对于推进我国社会经济的健康稳定发展,都将产生重要的意义。

KMV模型能够计算出公司的违约距离和预期违约概率,在该模型中会收集公司在股票市场中的实时交易数据,并且结合公司当前的财务状况和资产价值变动情况,全面预测该公司的信用风险。本文介绍了国内外KMV模型的发展过程,然后选择以KMV模型为基础,并利用我国股市实时数据进行实证分析来验证模型是否能够有效度量我国上市公司信用风险水平。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

国外对KMV模型的研究开始的较早。1972年,布莱克、科斯尔斯、莫顿在研究企业的股票期权时,首次建立了股权定价模型[2]。1974年,默顿在研究风险贷款和证券估价时,指出还可以通过期权定价理论来进行分析,从而预测出上市公司的违约风险[3]。1989年,McQuown和Vasicek在对莫顿所提出来的思想进行学习和修正以后,提出了计算上市公司违约距离的方法,并且在信贷资产组合管理中构建了模型进行分析,这一模型就是KMV模型[4]。1990年,KMV公司在原有的KMV模型的基础之上进行了细致的分析,对KMV模型加以完善。2000年,Trigeorgis和Charitou收集了1983年到1994年美国公司的数据,并构建了回归分析模型对这些数据进行了回归分析,其最终的分析结果表明,上市公司的违约破产和到期债务面值对数、公司资产档期市价对数、公司价值变化标准差等等因素之间都存在较为显著的相关性[5]。Roger M. Stein (2002)讨论了常用的几种测试模型。他认为测试模型主要体现在较真程度和区分功能这两个层面。在寻找最优模型时,首先需要对该模型的区分能力加以判断,除此以外还需要判断该模型的校准程度,只有当模型的校准程度较高时,才能够证明该模型最终得出的分析结论具备准确性。随后他又在文章中探讨了样品的可变性,他认为某一个数据并不能代表整个数据集的特点,因此他认为需要对模型的校准程度以及区分能力加以检验[4]。Jeffrey Crosbie和Peter Bohn (2003)基于KMV模型提出了几种金融类公司的量化分析方法,他认为依靠该模型来分析公司的信用风险,并进一步预测信用风险的变动情况,能够获得较为准确的分析结果[6]。Jeffrey Bohn( 2005)收集了美国在1996年到2004年期间的数据,构建了KMV模型对这些数据进行了统计分析,并且将最终的分析结果和其他几个常用模型的分析结果进行对比分析,其对比分析的结果表明,KMV模型在鉴别能力和等级方面准确度更高。2007年,Dwyer和Woo为了研究210家公开交易的房地产信托和抵押贷款机构,构建了KMV模型,他在模型分析中发现,这210家机构中,部分机构未来的违约概率都超过了10%[7]。由此可以看出,KMV模型在分析次级贷款机构时,能够进一步预测次级贷款机构的信用风险和违约概率。2014年,Yan Chen,Guanglei Chu以KMV模型为基础分析了2007年到2012年间中国房地产公司的违约风险,结果显示房地产公司的违约风险在金融危机期间显著增加[8]

综上所述,国外的学者在研究KMV模型方面已经得出了十分成熟的研究结论,尤其是在验证KMV模型的有效性方面,大部分学者都提出了肯定的答案。在上市公司信用风险的评估活动中,采用KMV模型能够获得十分准确的评估结果,因此在国外KMV模型的使用十分广泛。

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