基于KMV改进模型的我国上市公司信用风险研究

发布时间：2020-06-26 16:52

【摘要】：信用风险是商业银行所面临的最古老也是最普遍的风险,它不仅影响到现代经济生活的各个方面,而且也影响到一个国家宏观经济决策和经济的发展。由于我国市场经济起步晚,金融体系改革晚,银行走市场化道路的时间短,我国银行业利用国际先进的信用风险度量模型对企业进行信用风险管理方面仍然存在很大的不足,尤其是在金融危机背景下,我国政府为了抗危机,保增长提出的四万亿计划,对我国商业银行的信用风险管理提出了更高的要求。借鉴和改进国际上先进的信用风险量化技术,探索适合我国国情的风险度量模型,将有助于我国银行业去识别、分析、化解和控制信用风险,提高我国银行业的市场竞争力。因此对我国上市公司的信用风险度量研究有重要的理论和现实意义。本文共分了五章,第一章是引言,介绍选题背景及意义,国内外研究现状,论文的研究目的、内容以及研究架构。第二章是信用风险及理论概述,总括了信用风险的含义、特点及风险理论基础。第三章是KMV模型,主要分析了KMV模型的适用环境以及KMV模型的假设前提和理论基础,引入经理人道德风险因素重新构建KMV模型,并对该修正模型进行可行性分析,此外并对违约点模型进行重新修正。第四章是实证分析,以不同行业的配对公司为样本分析修正违约点后的KMV模型在我国的适用性,并以相同的样本对比分析了波动率对模型的影响。第五章是结论及建议,对本文的分析下结论并提出本文模型研究的不足及今后将要改进的方向。文章的创新体现在：首次在KMV模型中加入道德因素,通过引入政府的效用函数,经理人的行为因素,以及目标规划函数将KMV模型改进,改进后的模型—KMV-M模型充分考虑了公司经理人的行为因素,通过该模型我们可以更清楚的看到经理人行为对公司信用风险的影响。其次在对违约点的设置方面,本文摒弃了原有KMV模型对公司违约点的设置,摒弃了国内有些学者仅以流动负债和长期负债的组合来构建违约点的设置,而是以国内上市的ST公司的实际数据以回归的方式构建违约点和流动负债、长期负债的关系模型,虽然在本文之前,有些研究者已经用相关数据对违约点设置的模型进行过构建,但是本文不仅构建了此违约点模型,同时还通过实证比较了修正违约点后的模型与原模型的差异性,最终认为通过回归方法构建违约点模型更加适合我国当前现状。最后,分析了股价波动率对违约距离的影响,通过在样本中采用不同的收益率数据计算股价波动率,得出了波动率对公司的信用风险是有一定的影响,而且在本文的实证中得出的结论是波动率的不同对公司信用风险的影响相当大,在金融危机背景下,若只以金融危机发生年份的数据研究KMV模型,必定造成该模型结果与实际的不相符合。
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F832.33;F832.51;F224

【参考文献】