基于KMV的上市公司信用风险度量模型研究

论文摘要

作为当前我国金融市场的一类重要的风险,上市公司的信用风险问题已经受到越来越多的关注。研究国际上先进的信用风险度量技术,并将它们应用到我国上市公司信用风险管理的实际中,对提高我国上市公司信用风险管理水平,建立适合我国国情的信用风险度量和管理体系,以及我国金融市场健康稳定的发展具有重要的现实意义。本文首先对国内外相关的上市公司信用风险度量的理论研究成果进行了综述,提出了使用KMV模型对我国上市公司信用风险进行度量的基本思路。在此基础上,介绍了KMV模型的理论基础和计算方法,结合实际可能发生的两种违约情况对该模型的理论违约概率提出了改进,并对KMV模型在我国上市公司信用风险度量的适用性进行了分析。依据所构建模型应用的需要,着重解决模型中关于股权波动率的估计问题,摒弃了传统的历史波动率计算方法,尝试使用能够更好描述股权波动率随时间变化的自回归条件异方差模型对该参数进行估计。选取我国30家上市公司的财务数据,计算违约距离、理论违约概率和改进后的理论违约概率并进行比较,结果表明:KMV模型在使用违约距离对两组样本进行区分时具有显著性的差异,而三组理论违约概率结果具有一致性,这表明KMV模型能够很好的适用于我国上市公司的信用风险度量中。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题的背景及意义
• 1.2 上市公司信用风险度量的研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 论文的研究内容和结构
• 第2章 信用风险度量模型及其比较
• 2.1 传统的信用风险度量方法
• 2.1.1 专家评分法
• 2.1.2 统计模型方法
• 2.2 现代的信用风险度量模型
• 2.2.1 Credit Metrics模型
• 2.2.2 KMV模型
• 2.2.3 Credit Risk+模型
• 2.2.4 Credit Portfolio View模型
• 2.3 不同度量模型的比较
• 2.3.1 传统模型与现代模型的比较
• 2.3.2 现代模型间的比较
• 2.3.3 KMV模型的优缺点
• 2.4 本章小结
• 第3章 KMV信用风险度量模型及其改进
• 3.1 KMV模型的基本原理
• 3.1.1 期权定价理论
• 3.1.2 KMV模型的基本思想
• 3.1.3 KMV模型的假设条件
• 3.2 KMV模型的计算步骤
• 3.2.1 资产价值和资产波动率的计算
• 3.2.2 违约距离的计算
• 3.2.3 违约概率的计算
• 3.3 KMV模型的改进
• 3.3.1 首次违约条件的设定
• 3.3.2 违约点随时间变化函数的设定
• 3.4 本章小结
• 第4章 KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用
• 4.1 样本选择
• 4.2 应用过程
• 4.2.1 上市公司的股权市场价值计算
• 4.2.2 债务面值、债务期限以及无风险利率的确定
• 4.2.3 违约点的设定
• 4.2.4 上市公司股权市场价值波动率的计算
• 4.3 结果分析
• 4.3.1 违约距离的统计特性分析
• 4.3.2 ST组和非ST组违约距离的对比分析
• 4.3.3 ST组、非ST组违约率的比较
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢