基于KMV模型与外部资信评级体系的信用风险度量研究

发布时间：2020-06-19 20:52

【摘要】： 在过去的十几年时间里,我国资本市场发展迅速,越来越多的公司通过上市这一途径募集资金以谋求发展。随着上市公司的日益增多,市场累积的信用隐患也日益增大。上市公司一旦爆发信用危机将会使投资者蒙受巨大损失。如何准确度量上市公司的信用风险并对其信用水平进行判断,对投资者来说具有重要的现实意义。企业资信评级是以企业为对象的信用评价行为和评价过程。其作用在于揭示信用风险,用简单的符号代表被评企业或其所发行证券的信用状况,使投资者快速、方便地得到客观、简明的信用信息,为其决策提供参考,并帮助投资者控制信用风险。基于以上优点,企业资信评级结果是投资者进行投资决策时的有力参考。由于我国资信评级公司并不完全公开其资信评级结果,其具体的评级方法也大多作为商业秘密,因此投资者并不能很好的利用这一有效的信用风险控制工具。如果将这些资信评级结果看做是专家对企业信用水平的评分结果,那么我们可以尝试用一种广泛适应的信用风险度量模型来模拟其评分结果。这样一来就可实现资信评级方法的可操作性,并且使得评级结果容易获得。在选取模拟资信评级结果的信用风险度量模型时,考虑到大多数资信评级公司的评级方法依赖于公司的财务指标和财务数据,财务数据反映的是公司的历史情况,无法很好得反映公司的未来前景和潜在风险。KMV模型是一种基于股票市场数据的度量模型,对于公司财务数据的依赖较少,因而可以克服传统信用评级方法的缺陷,并且根据股票市场数据度量信用风险具有动态性和前瞻性。因此在本文中将KMV模型作为模拟资信评级结果的信用风险度量模型。根据基于股票市场数据度量模型的特点,笔者将2007年新华远东对中国上市公司的公开资信评级结果与KMV模型的信用风险度量方法相结合,并对该评级结果中违约部分的样本进行了依据其资信评级方法的拓展,最终得到一个不依赖于原资信评级结果的违约距离等级区间,这个违约距离等级区间就是对资信评级结果进行模拟所得到的拟合结果。在对违约距离等级区间的检验中显示,KMV模型与基于财务数据的传统资信评级结果相结合所得的违约距离等级区间在我国证券市场有很强的适用性,区间判断的准确率达到92.98%。投资者可以根据该区间对上市公司的信用等级进行大致判断。在其进行股权投资或购买其企业债券时,有一定的参考价值。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F832.5
【图文】：

散点图,违约距离,分布直方图,信用等级

43很明显，P=0.235>0.05，结果不显著，故不拒绝原假设。因此该分布服从正态分布。见图4.3：图 4.3 总样本违约距离分布直方图为了进一步将信用等级与违约距离之间的映射关系显示得更加明确，以便于了解各个信用等级样本公司的违约距离在总样本违约距离区间上的位置，建立违约距离与信用等级的散点图，见图4.4：总样本违约距离分布-0.500.000.501.001.502.002.503.003.500.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00各信用等级样本个数约违离距AAABBBBBC图 4.4 总样本违约距离分布4.3.3 各信用等级违约距离等级区间的划分在拟合各信用等级的违约距离区间之前，需要了解各个信用等级样本分布及其特征。通过对这些特征判断各信用等级样本的分布规律，从而划分出各个信用等级违约距离区间。分别对各样本组做描述性统计，见表 4.7：

【引证文献】