基于KMV模型的我国房地产上市公司信用状况分析

发布时间：2021-09-19 06:42

　　房地产行业具有高负债的特点,其经营的生命线就是银行的贷款,其借款无法还清会对国民经济产生极大的负面影响。房地产公司的大部分贷款来自银行,银行成了积聚风险和进行风险交易的天然场所,信用风险自然也是银行的永恒话题,是金融机构和监管部门风险管理的主要对象和核心内容。它直接影响到现代社会经济生活的各个方面,也影响到一个国家的宏观经济敏感政策和经济发展,甚至影响到整个全球经济的稳定与协调发展。所以判断企业的信用风险及进行风险控制对银行来说具有重要意义。该文以我国房地产上市公司作为研究对象,运用风险管理的经典模型即KMV模型来对我国房地产企业的违约风险进行度量,探讨其在我国的适用性,并以此作为银行放贷的一种依据,更好的进行风险管理。KMV模型的运用,为我国商业银行风险管理提供了一种内部评级方法,也对银行是否给予客户发放贷款具有参考意义。该文首先从宏观和微观的角度具体说明我国房地产信贷风险的影响因素及形成机理,指出房地产行业信用风险测度和管理是该文要解决的问题；其次从现行的不同风险度量技术和度量模型：CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型以及Credit Portfo... 

【文章来源】：天津财经大学天津市

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

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内容摘要
Abstract
第1章 导论
    1.1 研究目的、背景与意义
        1.1.1 本文的研究目的
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究综述
        1.2.1 国外研究综述
        1.2.2 国内研究综述
    1.3 研究的内容和方法
        1.3.1 课题主要研究内容
        1.3.2 采用的研究方法
    1.4 创新之处
第2章 房地产信用风险形成机理
    2.1 房地产信用风险的影响因素
        2.1.1 影响房地产信用风险的宏观因素
        2.1.2 影响房地产信用风险的微观因素
    2.2 房地产信用风险形成机理具体分析
    2.3 我国房地产信用风险管理存在的主要问题
第3章 KMV模型的构建
    3.1 四种信用风险分析模型简单介绍及比较
    3.2 KMV模型的基本结构
第4章 我国房地产上市公司信用状况的实证分析
    4.1 KMV模型适用性分析
        4.1.1 上市公司选择与模型假设
        4.1.2 分析计算过程与结果
        4.1.3 违约距离分析
    4.2 回归分析
    4.3 实证结果与现实存在差异的原因分析
第5章 对策建议
参考文献
后记



本文编号：3401222