基于改进KMV模型的上市公司信用风险度量与分析

发布时间：2022-08-10 21:15

　　随着供给侧结构性改革的深入,打破“刚性兑付”的脚步加快,我国正在逐步迈入一个更加严格控制和统一监管的时代,金融行业在经济全球化的背景下蓬勃发展。与此同时,市场壮大过程中积累的矛盾也在日渐显现,从债券市场来看,部分民营企业甚至国企自2014年起掀起无序的、间歇性的“违约潮”,这种由改革引发的必然性提示我们时刻对信用风险带来的隐患保持警觉,建立一套适合我国的信用风险度量机制成为市场上一项重要的举措。KMV模型度量信用风险以其模型的直观性、数据可获得性高、结果的优良特性已被广泛认可和使用。原始的KMV模型是在横跨美国市场上多个不同经济周期、多个产业的大量违约记录的基础上开发的,尤其是其中违约系数的设定,反映了美市公司债务价值结构对其发生危机时偿还能力的影响。现今,我国违约市场数据并不充分,市场的发展相对滞后,这就使得以1和0.5为系数的违约水平得到的违约距离和违约概率与我国实际行情有较大差异,因而违约水平的确定是中国市场与美国市场建立KMV模型时需要重新考虑的因素。在KMV模型中,违约水平反映了债务人是否“行使期权”,是模型较为核心的参数,因此从我国实际出发找出更适合的“执行价格”,对于更准... 

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 信用风险度量方法的研究综述
        1.2.1 信用风险度量方法的发展历程
        1.2.2 KMV模型的研究情况
    1.3 文章的主体思路及可能的创新之处
第二章 信用风险度量概述
    2.1 信用风险的含义
    2.2 个人信用风险度量模型
        2.2.1 层次分析法
        2.2.2 信用评分卡模型
    2.3 机构主体信用风险度量模型
        2.3.1 Credit Metrics模型
        2.3.2 Credit Risk+模型
        2.3.3 Credit Portfolio View system
        2.3.4 KMV模型
第三章 KMV模型介绍及其发展
    3.1 Black-Scholes-Merton模型介绍
    3.2 KMV模型介绍
    3.3 参数估计
第四章 遗传算法简介
    4.1 遗传算法概述
    4.2 遗传算法具体执行过程及相关理论
    4.3 算法评价
第五章 模型改进与实证分析
    5.1 GA-KMV最优违约点的确定
    5.2 样本数据选取
    5.3 实证结果分析
        5.3.1 传统KMV模型运行结果
        5.3.2 GA-KMV模型运行结果
        5.3.3 结果分析与评价
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3674373