将净资产收益率引入KMV模型及其应用

发布时间：2017-07-30 08:26

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【摘要】：文章以KMV模型和贷款五级分类理论为基础,通过将净资产收益率引入KMV模型的方法对KMV模型进行修正,并将2012年7月被ST和非ST的两组公司设为样本公司,通过对其2008年初至2011年末的季度净资产收益率样本进行模型验证,对修正后计算得到的样本公司违约距离进行检验。实证结果表明,修正后的模型能够有效区分ST和非ST公司的信用风险差异。由于净资产收益率指标数据相对于股权价值数据更容易获得,修正后的模型不仅可以用于上市公司的信用风险度量,还可以用于非上市公司的信用风险度量,扩展了KMV模型的使用范围。另外,由于净资产收益率与债务的年化利息率具有很好的可比性,因此修正后的KMV模型更加关注债务的内部结构,而非单纯的债务规模。由于净资产收益率是作为衡量公司盈利能力的重要指标,将其引入KMV模型可以提高模型对风险的预测能力,进而构建可以相对准确、全面度量信用风险的KMV模型。
【作者单位】： 东北农业大学;
【关键词】： 净资产收益率 KMV模型 风险度量 贷款五级分类
【基金】：黑龙江省哲学社科项目《黑龙江省新型农村金融机构有效支农研究》(编号:12D058)阶段性成果
【分类号】：F832.51;F275;F224
【正文快照】： 信用风险是银行存在的主要风险,即交易对手不能完全履行合同的风险。信用风险不仅在贷款业务中大量存在,也存在于承兑、担保和证券投资等表外表内业务。如果银行不能及时有效地识别损失的资产,增加呆账核销的准备金,并在相应的规定下停止对利息收入的确认,银行将可能面对更为

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本文编号：593329