基于KMV-Logit混合模型的上市公司信用风险度量的实证研究

发布时间：2020-04-09 08:59

【摘要】：近年来,随着我国信用违约风险事件的频发以及信用违约触及的主体规模更大、经营状况更好、涉及的行业更加广泛等等都在提醒我们需要更加重视信用风险的管理。上市公司对于我国资本市场的资源配置与运作、产业结构的转型与优化等方面发挥着巨大的影响力,是推动当代经济发展和体制变革的重要力量。在此背景下,切实关注我国上市公司的信用状况,建立符合我国市场经济体下的信用风险管理办法,对于改善我国金融市场环境、健全我国的信用制度具有重要的现实意义,为政府监管部门、投资者和商业银行衡量上市公司的信用风险提供了有效的量化技术。本文选用了三种模型对上市公司的信用危机进行衡量,分别是KMV模型、Logit模型和KMV-Logit混合模型。介绍了三种信用风险评估模型的基本原理和框架,然后通过实证分析,从模型的拟合优度、归类及预测效果等方面证实了相比单一模型,KMV-Logit混合模型对上市公司信用风险的评估效果具有更好的适用性、合理性及精确性。接下来,本文选择了2018年被ST或*ST的30家上市公司和30家财务状况稳健的上市公司分别作为违约样本组和非违约样本组,利用2015年、2016年和2017年的财务数据和股市交易数据分别进行三种模型的实证研究。研究表明KMV-Logit混合模型涵盖了上市公司的财务数据和股市数据,综合考虑了企业的历史信息和实时信息,能够提高甄别高风险和低风险公司的准确率以及动态地更新评估结果。同时,通过三年数据的时效性研究,分析出了预测企业信用风险的最佳时期以及至多采用提早几年的数据可以进行信用风险度量的推论。
【图文】：

能够更好地体现出相比传统Ｌｏｇｉｔ模型，其所具有的优越性。本文采用柱状图绘逡逑制２０１５－２０１７年两种模型的回判准确率，直观地展现对比结果，便于我们更好地逡逑理解。如图４－１所示：逡逑＿■邋ｆｔ邋统ＬｏｇｉｔＴ莫型——ＫＭＶ－Ｌｏｇｉｔ邋校型逡逑１°邋－逡逑＾邋１１邋＾逡逑ＥQ*ＩＩ邋Ｉ画国３邋Ｓ国逡逑辽约公止常公总体吡确率ｉｔ约公止常公总体准确率述约公？＜！邋止常公ｄ邋总体准确率逡逑２０１５邋ｆｆ－逦２０１６邋＾逦２０１７邋年逡逑图４－丨２０１５－２０１７年模型回判准确率的柱状图逡逑３１逡逑
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224;F832.51;F275

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 严伟祥;;基于Logit模型的创业板上市公司高管离职动因分析[J];当代经济;2016年34期

2 胡琴心;;消费者生态意识对生态消费的实证分析——基于logit的二元回归模型[J];现代商业;2017年20期

3 张欣;薛添，

本文编号：2620556