基于KMV模型的新疆上市公司信用风险度量研究

发布时间：2017-04-15 17:09

  本文关键词：基于KMV模型的新疆上市公司信用风险度量研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：2007年美国次贷危机的爆发使得作为金融市场中最古老、最重要的信用风险再次凸显出来。虽然危机已过去了八年,但其影响深刻久远。新疆位于西北地区,经济发展速度相对较慢,上市公司发展起步较晚,对信用风险的防范和化解能力较弱,因此,度量新疆上市公司信用风险已成为必然。KMV模型是目前国内外运用较多的模型,但原模型中股权价值、违约点两个参数的设置与我国的实际情况不符。有鉴于此,本文对KMV模型的参数进行了修正,运用修正参数后的模型对新疆上市公司的信用风险大小进行了度量。首先,本文以金融危机为背景,指出了信用风险的产生将导致的严重后果,介绍了新疆上市公司的基本情况以及度量新疆上市公司信用风险的可行性与必要性并归纳整理了国内外理论研究及相关文献;其次,综述了信用风险的内涵,包括其定义和特征,介绍了信用风险度量方法和模型,对各种模型的适用性作了分析;接着,对KMV模型的参数进行了修正,选取了我国东北、华北、华东、西北、西南、中南地区60家上市公司为参照样本,对新疆35家上市公司信用风险进行了度量;最后根据度量结果尝试性地从上市公司自身、商业银行以及政府三个层面提出了防范新疆上市公司信用风险的对策建议。研究结果表明,股价波动率和资产波动率越大,违约距离越小,信用风险越大。我国六大地区上市公司的违约距离平均水平明显大于新疆,违约距离越大,信用风险越小。与我国六大地区平均水平相比,新疆上市公司的信用风险较大。2015年股市剧烈波动,势必会对新疆上市公司产生影响,商业银行、政府需要提高警惕。根据本文的研究结果,商业银行、投资者等其他金融机构可以上市公司的信用状况做出自己的贷款、投资决策;政府可以通过了解新疆上市公司的信用状况,完善相应的政策法规和监管制度;上市公司可以根据自身信用风险大小,取长补短,提高对信用风险的管理能力。
【关键词】：信用风险 KMV 模型 上市公司 违约
【学位授予单位】：新疆财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1.绪论7-19
• 1.1 选题背景和研究意义7-9
• 1.1.1 选题背景7-9
• 1.1.2 研究意义9
• 1.2 文献综述9-16
• 1.2.1 国内外信用风险度量研究综述9-11
• 1.2.2 国内外KMV模型研究综述11-15
• 1.2.3 文献综述小结15-16
• 1.3 研究内容和方法16-18
• 1.3.1 研究思路及框架16-17
• 1.3.2 研究方法17-18
• 1.4 论文的创新与不足18-19
• 2.信用风险概述19-31
• 2.1 信用风险的涵义19-20
• 2.1.1 信用风险的定义19
• 2.1.2 信用风险的特征19-20
• 2.2 信用风险度量方法介绍20-31
• 2.2.1 传统信用风险度量方法21-25
• 2.2.2 现代信用风险度量方法25-31
• 3.KMV模型及参数的修正31-37
• 3.1 KMV模型的理论基础31-33
• 3.1.1 Black-Scholes期权定价理论31-32
• 3.1.2 Merton理论32-33
• 3.1.3 模型度量界定33
• 3.2 计算过程33-35
• 3.2.1 股权价值E和股权价值波动率σE的计算33-34
• 3.2.2 资产价值V和资产价值波动率σV的计算34
• 3.2.3 违约触发点DPT的确定34
• 3.2.4 违约距离DD的计算34-35
• 3.2.5 预期违约概率35
• 3.3 参数的修正35-37
• 4. 基于修正参数后KMV模型的新疆上市公司信用风险度量研究37-52
• 4.1 样本选取37-38
• 4.2 参数的设定38-48
• 4.2.1 股权价值的设定38-40
• 4.2.2 股权年波动率40-42
• 4.2.3 违约触发点42-44
• 4.2.4 计算资产价值VA和资产价值波动率 σA44-46
• 4.2.5 违约距离46-48
• 4.3 度量结果及分析48-50
• 4.4 违约距离影响因素分析50-51
• 4.5 小结51-52
• 5.对策建议52-55
• 5.1 提高抗风险能力，避免股价剧烈波动52
• 5.2 完善内部评级系统，建立信息共享平台52-53
• 5.3 加强监管，规范证券市场，建立违约数据库53-55
• 参考文献55-59
• 附录A59-65
• 附录B65-66
• 致谢66-67
• 作者简历67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李国香;朱正萱;;应用KMV模型分析房地产行业信用风险[J];中国房地产;2015年33期

2 蒋_g;高瑜;;基于KMV模型的中国上市公司信用风险评估研究[J];中央财经大学学报;2015年09期

3 焦子豪;王安琪;;KMV模型适用性研究——基于两家电力公司以及农业、制造业上市公司实证分析研究[J];时代金融;2015年06期

4 王海荣;钱哲;汪宁霞;;基于KMV模型的我国农村商业银行信用风险管理实证研究[J];财务与金融;2015年01期

5 宋玉琳;王海荣;;基于KMV模型的江苏省农村商业银行信用风险管理[J];科技视界;2015年04期

6 王弯弯;马星;瞿富强;;基于KMV模型的信用风险实证分析——以食品行业上市公司为例[J];企业经济;2014年12期

7 马若微;张微;白宇坤;;我国上市公司动态违约概率KMV模型改进[J];系统工程;2014年11期

8 陈延林;吴晓;;A股上市公司ST风险预警——基于KMV模型的大样本经验实证[J];华南师范大学学报(社会科学版);2014年04期

9 凌江怀;刘燕媚;;基于KMV模型的中国商业银行信用风险实证分析——以10家上市商业银行为例[J];华南师范大学学报(社会科学版);2013年05期

10 曾诗鸿;王芳;;基于KMV模型的制造业上市公司信用风险评价研究[J];预测;2013年02期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 潘洁;周宗放;;全流通下KMV模型中的违约点修正及实证研究[A];中国企业运筹学[C];2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 董杨;房地产上市公司信用违约财务预警机制研究[D];北京第二外国语学院;2015年

2 田鸥;基于修正的Z模型和KMV模型的信用风险实证研究[D];深圳大学;2015年

3 李泽凯;基于市场分割和随机利率下KMV模型的上市公司信用风险度量研究[D];广东财经大学;2014年

4 沈宇;上市银行信用违约风险及影响因素研究[D];暨南大学;2014年

5 张鑫;基于KMV模型的我国行业信用风险实证研究[D];厦门大学;2014年

6 李园;基于KMV模型优化的信用风险测量研究[D];天津大学;2014年

7 齐洪彦;基于修正KMV模型的江西省上市公司信用风险度量研究[D];江西师范大学;2013年

8 李薇;基于KMV模型的上市公司信用风险度量研究[D];西南财经大学;2013年

9 黄薇薇;KMV模型对中国上市公司信用风险评估的有效性验证[D];西南财经大学;2012年

10 卢密林;KMV模型的信用风险度量及其在江西省上市公司运用的研究[D];江西师范大学;2011年

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本文编号：308845