上市民营企业信用风险度量方法研究
发布时间：2021-09-03 15:17
2014年3月“11超日债”实质违约事件的发生,标志着我国债券违约拉开了序幕。根据Wind数据库,截至2019年12月31日,我国公司发行债券发生违约事件总共425起,随着信用风险向多样化和复杂化趋势发展,企业信用风险问题日益受到监管层和国内银行等金融机构的关注。民营企业在产业结构中占有相当大的比例,在国民经济的重要地位不言而喻,其经营管理状况直接影响着我国经济的总体发展状况。在此背景下,深入研究我国民营企业上市公司的信用风险,选择合适的评估模型和指标体系更加科学地衡量企业信用风险,具有高度的理论和现实意义。本文研究的内容及得出的结论主要有:（1）选取360家上市民营企业在2018年1月1日至2018年12月31日的数据,其中包含发生债券违约及特殊处理（ST）的上市公司样本为60家,未发生债券违约的上市公司样本为300家,研究2019年上市民营企业违约行为。通过GARCH（1,1）修正股权价值波动率,然后代入KMV模型中求解违约距离。结果表明,KMV模型求解的违约距离对于信用风险具有良好的识别能力;相比于传统KMV模型,采用GARCH（1,1）模型修正的KMV模型具有更优越的信用评价效...
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２历年债券违约规模统计??中国经济的快速发展离不开民营经济的持续健康发展，民营经济在我国经济??体系中占有重要地位，民营企业是中国经济微观基础的最大主体
山东大学硕士学位论文??■？国企违约主体数童?？民企违约主体数量??４５「??３６?＾?■??：｜?■?｜?Ｉ?＿??２０１４?年?２０１５?年?２０１６?年?２０１７?年?２０１８?年?２０１９?年?２０２０年??图２．丨债券市场历年新增违约主体数量??图２．２展示了违约企业的２０１４年至２０１９年行业占比图。从规模上看，信用??违约最集中的三个行业分别为综合、商业贸易和建筑装饰。综合行业一般没有具??有竞争优势的主营业务，容易存在无序多元化的问题，是信用违约高发区。商业??贸易行业资金占用量大，盈利能力弱，管控难度大，也是融资信用风险爆发的领??域。建筑施工行业集中度低，行业门槛较低，竞争激烈，即使是央企子公司的中??国建筑也面临回款不及时，盈利水平偏弱等问题。??整体来看，违约风险较高的行业有如下特征：（丨）主营业务不突出，无序多??元化，典型如综合行业；（２）行业小而分散，竞争激烈，如轻工制造、食品饮料；??（３）行业资金占用大，资金断链风险较大，如商业贸易、建筑装饰等。??１１００，?．２０１４?２０１５?２０１６?２０１７?２０１８?－?２０ｔ９??９００??７００?－??５００?－?｜??３００－??１００???Ｉ?Ｉ?ｉｉ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?？?ｉ?＿?ｉ?ｉ?■?ｉ?＿?ｉ?＊＊＊＊＊?ｉ?—＊?ｉ?ｉ?ｍ?ｉ?——?ｉ?ｆ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??－１００ｌ？ｇｌＳ３ＩＩＳＳＩＳｇ｜§ＩＩＳｌｌ§ＢＳｉｌＳＩ??＾?Ｏｇ邮笨Ｓ?旺链ｒ如＃抝泛Ｈ?Ｓ?右?斑！ｓ??炤＊?￥?宕识?勿埘肛切凼坭？?ａ?锴教??图２．２历年违约行业违约规模统计??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SV-KMV模型的信用风险度量研究[J]. 王新翠,王雪标,周生宝. 经济与管理. 2013(07)
[2]基于KMV模型的中国上市公司信用风险研究[J]. 闫海峰,华雯君. 产业经济研究. 2009(03)
[3]现代信用风险度量技术在我国的应用方向研究[J]. 章政,田侃,吴宏. 金融研究. 2006(07)
[4]Logistic违约率模型的最优样本配比与分界点研究[J]. 石晓军,肖远文,任若恩. 财经研究. 2005(09)
[5]KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究[J]. 张玲,杨贞柿,陈收. 系统工程. 2004(11)
[6]信用风险量化管理模型发展探析[J]. 陈忠阳. 国际金融研究. 2000(10)
硕士论文
[1]我国非上市公司债券违约风险研究[D]. 吴江英.浙江大学 2019
[2]商业银行信用风险的影响因素及实证研究[D]. 华玉婷.浙江大学 2019
[3]基于Logistic模型的中小企业信用风险研究[D]. 徐晓玲.山东大学 2019
[4]通信设备行业信用风险度量[D]. 吴则人.厦门大学 2018
[5]基于BP-KMV模型的非上市中小企业信用风险度量研究[D]. 潘霄.武汉理工大学 2018
[6]基于Fisher判别分析及BP神经网络下信用风险度量应用研究[D]. 雷晨念.湖南大学 2016
[7]我国商业银行的中小企业贷款风险研究[D]. 张鹏.山东大学 2014
[8]基于市场分割和随机利率下KMV模型的上市公司信用风险度量研究[D]. 李泽凯.广东财经大学 2014
[9]基于跳跃扩散KMV模型的上市公司信用风险度量[D]. 赖琼琴.湖南大学 2014
[10]我国ST上市公司信用风险预警模型[D]. 闫晨辉.西南财经大学 2013
本文编号：3381353
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２历年债券违约规模统计??中国经济的快速发展离不开民营经济的持续健康发展，民营经济在我国经济??体系中占有重要地位，民营企业是中国经济微观基础的最大主体
山东大学硕士学位论文??■？国企违约主体数童?？民企违约主体数量??４５「??３６?＾?■??：｜?■?｜?Ｉ?＿??２０１４?年?２０１５?年?２０１６?年?２０１７?年?２０１８?年?２０１９?年?２０２０年??图２．丨债券市场历年新增违约主体数量??图２．２展示了违约企业的２０１４年至２０１９年行业占比图。从规模上看，信用??违约最集中的三个行业分别为综合、商业贸易和建筑装饰。综合行业一般没有具??有竞争优势的主营业务，容易存在无序多元化的问题，是信用违约高发区。商业??贸易行业资金占用量大，盈利能力弱，管控难度大，也是融资信用风险爆发的领??域。建筑施工行业集中度低，行业门槛较低，竞争激烈，即使是央企子公司的中??国建筑也面临回款不及时，盈利水平偏弱等问题。??整体来看，违约风险较高的行业有如下特征：（丨）主营业务不突出，无序多??元化，典型如综合行业；（２）行业小而分散，竞争激烈，如轻工制造、食品饮料；??（３）行业资金占用大，资金断链风险较大，如商业贸易、建筑装饰等。??１１００，?．２０１４?２０１５?２０１６?２０１７?２０１８?－?２０ｔ９??９００??７００?－??５００?－?｜??３００－??１００???Ｉ?Ｉ?ｉｉ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?？?ｉ?＿?ｉ?ｉ?■?ｉ?＿?ｉ?＊＊＊＊＊?ｉ?—＊?ｉ?ｉ?ｍ?ｉ?——?ｉ?ｆ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??－１００ｌ？ｇｌＳ３ＩＩＳＳＩＳｇ｜§ＩＩＳｌｌ§ＢＳｉｌＳＩ??＾?Ｏｇ邮笨Ｓ?旺链ｒ如＃抝泛Ｈ?Ｓ?右?斑！ｓ??炤＊?￥?宕识?勿埘肛切凼坭？?ａ?锴教??图２．２历年违约行业违约规模统计??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SV-KMV模型的信用风险度量研究[J]. 王新翠,王雪标,周生宝. 经济与管理. 2013(07)
[2]基于KMV模型的中国上市公司信用风险研究[J]. 闫海峰,华雯君. 产业经济研究. 2009(03)
[3]现代信用风险度量技术在我国的应用方向研究[J]. 章政,田侃,吴宏. 金融研究. 2006(07)
[4]Logistic违约率模型的最优样本配比与分界点研究[J]. 石晓军,肖远文,任若恩. 财经研究. 2005(09)
[5]KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究[J]. 张玲,杨贞柿,陈收. 系统工程. 2004(11)
[6]信用风险量化管理模型发展探析[J]. 陈忠阳. 国际金融研究. 2000(10)
硕士论文
[1]我国非上市公司债券违约风险研究[D]. 吴江英.浙江大学 2019
[2]商业银行信用风险的影响因素及实证研究[D]. 华玉婷.浙江大学 2019
[3]基于Logistic模型的中小企业信用风险研究[D]. 徐晓玲.山东大学 2019
[4]通信设备行业信用风险度量[D]. 吴则人.厦门大学 2018
[5]基于BP-KMV模型的非上市中小企业信用风险度量研究[D]. 潘霄.武汉理工大学 2018
[6]基于Fisher判别分析及BP神经网络下信用风险度量应用研究[D]. 雷晨念.湖南大学 2016
[7]我国商业银行的中小企业贷款风险研究[D]. 张鹏.山东大学 2014
[8]基于市场分割和随机利率下KMV模型的上市公司信用风险度量研究[D]. 李泽凯.广东财经大学 2014
[9]基于跳跃扩散KMV模型的上市公司信用风险度量[D]. 赖琼琴.湖南大学 2014
[10]我国ST上市公司信用风险预警模型[D]. 闫晨辉.西南财经大学 2013
本文编号：3381353
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