基于修正的Z模型和KMV模型的信用风险实证研究

发布时间：2017-11-15 11:23

  本文关键词：基于修正的Z模型和KMV模型的信用风险实证研究

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【摘要】：信用风险,是指债务人因还款意愿或还款能力不足而不能根据借款时的约定及时并全额偿还债务所造成债权人经济损失的可能性。它不仅会影响人们的日常生活、企业的正常运营,而且对一个国家乃至全球的金融稳定都会产生巨大的影响.我国资本市场的融资体系长期是以银行为金融媒介进行的间接融资,而直接融资体系的发展一直较为滞后,因经济市场化程度不高和融资法律法规不够完善的高信用风险债券市场的滞后性显得尤为突出,近几年发生的主要由财务困境引起的海龙、新中基、超日、华锐等违约事件严重影响了我国债券市场的稳定,信用风险度量的不够准确或缺失对这一系列事件的发生有不可推卸的责任。信用风险度量是对债务人进行信用评级的关键手段,也是一个国家进行信用风险管理的重要依据。从学者们对信用风险进行度量研究的发展历程来看,可以将其概括为20世纪70年代的以定性分析为主的传统信用风险评估方法和20世纪90年代后期快速发展的以定量分析为主的现代信用风险度量模型两个阶段。传统的信用风险评估方法主要有专家法、信用评级法和信用评分法;现代信用风险度量模型被评级机构、银行等广泛使用,主要有Credit Metrics、KMV、Credit Risk+、CPV模型等。本文的样本选取为:从2014年年初评级机构报表披露的所有2013年度企业债券主体评级被下调的99家企业中,选取所有财务数据完整且仅含A股的41家上市企业的财务数据和股票数据作为信用风险大的样本,再根据总资产和行业对应选取主体评级未被下调的41家企业的数据作为信用风险小的样本。本文的主要工作包括:首先,根据我国债券市场的实际情况,对Altman的Z模型进行财务比率变量的修正,替换原Z模型中的一个变量,并新加入代表企业盈利能力的主营业务收益率变量,实证研究表明修正后模型对企业信用风险大小的判别率比原Z模型有了较大的提升;其次,对KMV公司的KMV模型中违约点计算时非流动负债的系数进行修正,实证分析发现其系数值取为1.0时是相对最合适的,此时新模型的判别率有了小幅度的提升;最后,将修正的Z模型和修正的KMV模型结合起来,在修正Z模型中加入KMV模型的违约距离DD变量来组建一个新的线性模型ZKMV,实证研究显示新模型比前两个修正模型的判别率都要高,从而得到了针对债券主体评级被下调上市企业的信用风险度量最优模型。
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275;F832.51;F224

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本文编号：1189564