【摘要】：近年来,我国信用债券违约事件频发,甚至出现连环违约事件,对信用债券市场稳定发展产生了很大的冲击。对信用债券违约风险进行测度、预警和风险控制对于信用债券市场稳定健康发展具有重要的理论意义和现实意义。传统的Logistic模型研究违约风险时,输入因变量通常采用样本真实违约数据,然而在国内,有关债券违约的统计数据是非常匮乏的。现有研究大多是基于债券主体是否被标记ST来替代债券是否违约,然而公司是否被ST与其债券是否违约并无太大关联,因此这种样本对于信用债券违约风险测度模型意义不大。为了解决数据缺乏的问题,本文对Logistic模型进行了改进,利用KMV模型计算出样本债券的违约距离,将其从数值转化为是否违约的二分类变量,作为Logistic模型的因变量,即在不需要债券违约数据的基础上建立二分类Logistic回归模型,用于信用债券违约风险的量化。本文将我国2018年首次发生违约的信用债券主体作为样本,KMV模型计算出来的样本违约距离作为因变量,包括偿债能力、盈利能力、股权质押比例等多个维度的样本指标作为自变量,构建出改进后的二分类Logistic回归模型,度量信用债券违约风险的大小。并验证改进后模型的有效性,将计算出来的概率与样本组实际违约情况对比,再将其与传统Logistic模型进行对比分析,作拟合优度检验、HosmerLemeshow检验。传统Logistic模型样本、自变量与改进后的模型相同,因变量采用样本信用债券2018年实际违约数据。最后按照实证结果违约概率对样本进行系统聚类分析,债券风险被分为五个类别并使用比较均值法结合样本指标分析风险状态,最后针对债券不同的风险程度设定预警临界值,建立违约风险预警机制,根据违约概率所处的风险区间发出相应的“绿、橙、红”三种颜色预警信号。实证研究表明,由改进后的逻辑回归模型回归结果可知,资产负债率、营业收入增长率和股权质押比例与样本信用债券违约风险呈现显著的正相关关系;流动比率、净资产收益率与样本信用债券违约风险呈现显著的负相关关系;企业偿债能力和股权质押比例是最重要的影响因素。有效性检验结果说明了构建的改进后的模型能够较为准确地判别违约风险的高低,改进后的模型结果与实际违约数据具有较高的一致性,预测准确率为95.3%;通过与传统Logistic模型的对比,证明改进后的模型有较为理想的拟合效果。最后针对债券不同的风险程度设定预警临界值,建立违约风险预警机制,当债券违约概率低于绿灯临界值0.34时,表示债券处在绿色安全区域内,债券违约风险水平很低;当概率进入0.34-0.54之间时,意味着债券进入高风险区域,将发出橙色预警信号;一旦超越红灯临界值0.54,说明债券已进入危险区域,预警机制发出红色预警信号,监管机构必须采取强制风控措施,避免出现大面积违约无法控制的局面。本文的创新点在于,传统二分类Logistic模型建模时,需要先判断主体未来是否会违约并将违约数据作为因变量,不便获取,本文构建的改进后的Logistic模型是用KMV模型计算得到的违约距离作为因变量,可以在违约数据匮乏的情况下建模,克服了传统模型的缺点;已有的国内研究大多只建立模型度量违约风险,并未将风险管理与预警分析二者结合起来。本文针对债券不同的风险程度设定预警临界值,建立违约风险预警机制,根据违约概率所处的风险区间发出相应的“绿、橙、红”三种颜色预警信号。
【图文】：
19图 2-1 实证分析流程图3 被解释变量——KMV 模型的理论基础KMV 模型是美国 KMV 公司基于 BSM 期权定价理论和 Merton 的公司债务定价理论基础上而发展出来的信用测度模型，现在被广泛用于银行及公司的信用风险大小测量。
程度设定临界值，靠临界值来判别债券是否出不同风险程度所对应的预警临界值后，，就可以风险的大小程度，发出相应的预警信号，采用风险的预警信号。程图如下表 4-1：
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51
【参考文献】
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本文编号：
2650736
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