基于EGARCH-KMV模型的上市公司信用风险评价研究

发布时间：2020-08-12 08:46

【摘要】：一直以来,信用风险都是资本市场中的最为重要的金融风险之一,随着近年来股票市场出现危机的次数不断上升,我国上市公司的信用风险问题日渐突显,受重视程度也越来越高。通过对目前国际上主流的信用风险评价方法进行研究,从中总结出合适的模型方法和管理体系对我国上市企业的信用风险进行管控,不仅有利于提高国内的信用风险管理水平,同时也对国内金融市场能够持续健康稳定的发展具有重大的理论和现实意义。本文首先对国内外相关的理论研究成果进行了综述,并对当今世界比较流行的几种信用风险评价方法的优劣势进行了对比,对KMV模型用于度量我国上市公司信用风险的适用性进行了分析。随后,介绍了KMV模型的基本理论与基本思想,结合我国实际对违约点做出了改进,提出了设定12种违约点并对他们做对比分析,选取出适用于我国金融市场的违约点表达式。同时,针对传统KMV模型中使用历史法来计算股权价值波动率的弊端与其在我国金融市场的不适用性,提出了构建精准度更高的EGARCH-KMV模型来对该参数进行估计并对上市企业的信用风险进行测度。在样本选取方面,选取实验组(ST公司)和对照组(非ST上市公司)各40家,计算两组样本公司的违约距离和理论预期违约概率,将样本企业的相关数据带入模型后进行实证研究并对实证结果进行比较分析,结果表明:EGARCH-KMV模型能够较好的区分实验组和对照组两组样本,实验组(ST企业)样本公司的违约距离明显小于对照组(非ST企业),并且通过对实证结果的检验发现在违约点取长期负债与短期负债的和时,模型的效果更为显著,因此EGARCH-KMV模型在我国上市公司违约风险测度方面具有良好的作用,能够适用于我国的具体国情。另外通过与传统KMV模型对样本公司实证结果的对比分析和模型结果的检验,得出EGARCH-KMV模型对上市公司信用风险的识别效果要优于传统KMV模型的结论。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51;F270

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本文编号：2790309