基于KMV模型的房地产上市公司信用风险度量研究

论文摘要

近年来我国房地产市场迅猛发展，市场过度扩张推高房地产市场泡沫，我国房地产价格呈现过高、上涨过快的势头已成为不争的事实，房地产企业也面临着严重的价格调整带来的信用风险问题。自2010年开始，国家连续出台了多项严厉的房地产调控政策。在持续趋紧的宏观调控政策作用下，我国房地产企业的资金链日趋紧张，部分企业资金链已危如累卵，信用风险骤然升级，对我国房地产企业进行信用风险水平的度量与分析显然犹为必要。在房地产价格调整背景下，本文选择更符合我国国情的KMV模型，根据59家我国房地产上市公司的股票市场信息及财务数据，对其自2008年至2011年第二季度该时间段每年的违约距离及理论违约概率进行了度量，以此来衡量样本公司的信用风险状况。实证结果显示：2008年我国房地产上市公司的信用风险明显较近几年要高；2009年与2010年信用风险状况逐渐转好；面对复杂的2011年新形势，房地产上市公司的信用风险走势出现了较大的分歧，部分企业继续前两年的良好发展态势，其信用风险继续小幅减少或与之前保持相对稳定，而另外部分企业的信用风险状况迅速逆转向恶，甚至比2008年还要糟糕。本文一方面从四年来的宏观经济因素入手分析了我国房地产这四年的一个纵向走势的形成原因主要是由于次贷危机冲击2008年房地产市场造成企业信用风险升级；2009年政府出台相应救市政策为房地产企业开源，刺激房地产市场的发展，宽裕的资金环境和火热的市场导致了信用风险的下降；而2010年政府出台的一系列调控政策使市场格局出现扭转，但由于政策作用显现存在时滞性，企业信用风险的转变在2011年开始逐渐显现。另一方面，对于2011年信用风险发生了截然不同的样本企业，本文从微观经济角度进行了对比分析，发现他们在公司规模、主营业务地域与类型分析，以及短期、中期、长期信用风险防范能力都有所不同。据此本文提出了房地产企业防范信用风险的相关建议：关注国家宏观调控，努力转变经营观念；拓宽融资渠道，提升资本运作；完善内部管理制度与体系，开发符合市场需求的产品与服务；减少土地囤积，提高资金回笼效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究思路与创新点
• 第2章 信用风险及其度量方法
• 2.1 信用风险的定义
• 2.2 信用风险的度量指标
• 2.3 信用风险的度量方法及其比较
• 2.3.1 现代信用风险度量主要模型
• 2.3.2 模型的比较和分析
• 2.4 KMV 模型的理论基础与框架
• 2.4.1 期权定价理论
• 2.4.2 Black-Scholes-Merton 模型
• 2.4.3 KMV 模型的理论框架
• 第3章 我国房地产上市公司信用风险的测量
• 3.1 样本数据选取与处理
• 3.2 KMV 模型中具体参数的计算
• 3.2.1 股权价值的计算
• 3.2.2 违约点的设定
• 3.2.3 资产价值与资产价值波动率的计算
• 3.2.4 无风险利率的设定
• 3.2.5 违约距离的计算
• 3.2.6 理论违约概率的计算
• 3.3 实证结论
• 第4章 信用风险度量结果分析
• 4.1 经济因素对房地产信用风险的影响
• 4.1.1 次贷危机冲击房地产市场
• 4.1.2 救市政策为房地产企业开源
• 4.1.3 严厉的房地产调控政策
• 4.2 业务因素对房地产信用风险的影响
• 4.2.1 公司规模与融资渠道
• 4.2.2 主营业务地域与类型分析
• 4.3 财务因素对房地产信用风险的影响
• 4.3.1 短期信用风险防范能力
• 4.3.2 中期信用风险防范能力
• 4.3.3 长期信用风险防范能力
• 第5章 政策建议
• 5.1 推进 KMV 模型用于我国房地产公司信用风险度量的建议
• 5.1.1 加快证券市场的建设
• 5.1.2 建立房地产上市公司违约数据库
• 5.1.3 推进对 KMV 模型的理论研究
• 5.2 我国房地产公司防范信用风险的建议
• 5.2.1 关注国家宏观调控，努力转变经营观念
• 5.2.2 拓宽融资渠道，提升资本运作
• 5.2.3 完善内部管理制度与体系，开发符合市场需求的产品与服务
• 5.2.4 减少土地囤积，提高资金回笼效率
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录 Matlab 程序代码