基于KMV模型的我国上市公司信用风险分析与度量

发布时间：2023-05-10 00:05

　　KMV模型是一种基于股票市场数据的度量模型。该模型对于公司财务数据的依赖较少,对证券市场的有效性要求也不高,对于我国这样的弱有效市场具有更大的适用性。因此,KMV模型在我国缺乏足够信用数据的情况下,有着广泛的应用前景。 本文首先简述了信用风险和现代信用风险管理模型,并详细的阐述了KMV模型的原理和运行过程;其次对KMV模型在我国的应用性进行了分析,针对我国上市公司股权结构的具体情况,修正了股票市场价值V_E的计算方法;在此基础之上,采集了沪深两市16家ST公司和非ST公司2001年到2004年期间的年度财务报表和周股票价格数据作为本文实证研究的样本,并运用MATLAB语言进行数据处理;最后利用修正后的KMV模型对其进行信用风险评估,并对结果进行了相关检验。结果表明,ST公司与非ST公司的违约距离(DD)均值差在其被ST前两年大幅放大,两类公司的DD值在一定置信水平下差异显著,证实了KMV模型能够较好地识别出ST公司与非ST公司之间的信用风险差别,比较准确地把握我国上市公司信用质量的变化趋势。

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 研究思路
    1.4 研究创新之处
第二章 信用风险及现代信用风险度量方法
    2.1 信用风险定义
    2.2 现代信用风险度量方法
        2.2.1 KMV模型
        2.2.2 Credit Metrics模型
        2.2.3 Credit Risk+模型
        2.2.4 Credit Portfolio View模型
    2.3 我国上市公司信用风险状况
第三章 KMV模型的信用风险测量分析
    3.1 KMV模型的理论根据
        3.1.1 贷款与期权之间的联系
        3.1.2 Merton的期权定价理论方法
    3.2 KMV模型的假设条件
    3.3 KMV模型的预期违约率计算步骤
第四章 KMV模型的适用性分析
    4.1 KMV模型在国外的成功经验
    4.2 KMV模型在我国的适用性分析
        4.2.1 市场规模分析
        4.2.2 制度规范程度分析
        4.2.3 获取数据问题分析
        4.2.4 股权流通问题分析
    4.3 对KMV模型的修正
第五章 KMV模型在我国上市公司信用风险评估中的实证分析
    5.1 数据的采集及已知参数的设定
    5.2 实证过程
        5.2.1 上市公司股权市场价值波动率的估计
        5.2.2 上市公司的股权市场价值
        5.2.3 违约点的确定
        5.2.4 计算公司资产价值和资产波动率
        5.2.5 计算违约距离
    5.3 实证结果的分析与检验
        5.3.1 均值比较分析
        5.3.2 T检验
        5.3.3 U检验
    5.4 结论
第六章 建议及总结
    6.1 相关建议
    6.2 总结
参考文献
附录1 样本公司2001到2004年债务情况
附录2 部分MATLAB数据计算程序
致谢
攻读学位期间发表论文情况



本文编号：3812642