基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量

发布时间：2020-07-24 01:08

【摘要】：信用风险是国内银行业面临的最主要的风险,信用风险不仅给银行带来经济上的损失,而且加大了银行的经营管理成本,信用风险成了银行风险管理的核心内容。面对日益细化、复杂的金融市场,以及国际化的监管标准,国内银行必须借鉴国外先进的信用风险量化管理工具,并结合当前国情,开发并建立有效的信用风险度量模型以加强信用风险管理,提高核心竞争力。 本文在现代信用风险管理理论的基础上,首先,系统地阐述了国内外学者在信用风险的研究以及KMV模型的应用与有效性研究等方面的学术成果；其次,从传统意义与现代意义两个方面简要介绍了信用风险的定义,以及有别于其他金融风险的自身的特征、成因,并探讨了专家评级系统、信用评级系统、财务指标模型等传统信用风险度量方法,以及信用度量制模型、信用组合观点模型等现代信用风险度量方法；接下来,详细地阐述了KMV模型的理论基础与计算方法,结合模型的特点与我国实际的金融环境,选取每股净资产作为非流通股的价格,确定以短期负债加上1/2长期负债作为违约点,在实证分析部分,从我国上市公司中选取ST公司与非ST公司各13家,通过KMV模型计算违约距离及预期违约率,并对实证结果中的违约距离进行均值差异性检验,得出非ST公司的违约距离明显大于ST公司,同时也验证了KMV模型的信用风险识别能力；最后,对完善国内商业银行信用风险管理提出建议。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.51;F276.6;F224

【参考文献】

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本文编号：2768090