基于KMV的上市公司信用风险度量模型研究

发布时间：2020-06-03 23:38

【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。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F276.6;F832.51

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