我国信用债违约影响因素研究
发布时间：2021-06-14 19:19
2014年后,信用债违约事件陆续开始发生,2018年违约金额、违约主体数量均达到高潮。现阶段,信用债违约已经开始呈现出常态化的趋势,在此基础上研究我国信用债券违约的影响因素,对于监管机构、评级机构、债券发行者、债券投资者而言,都具有实际的借鉴意义。本文采用了国际认可度较高的KMV模型。首先,为对KMV模型在我国的适用性进行实证探究,先将2018年发生违约的上市公司和A股的ST公司作为违约组,其他上市公司作为对照组,按照申万一级行业分为28组并剔除较为特殊的银行业,计算其余27个行业公司的违约距离并进行比较和分析,结果表明违约组公司的违约距离小于对照组,即违约组公司的违约概率更大,说明KMV模型在我国信用债市场仍较为有效。然后,将信用债违约原因分为外部的宏观环境因素和内部的企业微观因素两方面进行分析。对宏观环境因素进行分析时,先按照货币政策和信用环境,将宏观经济背景按照宽货币紧信用、宽货币宽信用、紧货币紧信用、紧货币宽信用四种情况,分成了9个时间窗口。用KMV模型计算各个时间窗口中不同行业公司的违约距离,发现信用债违约距离受信用环境的影响大于货币政策;尽管不同的行业受到宏观经济影响程度不...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 债券规模稳步增长
1.1.2 打破刚性兑付成为趋势
1.2 研究意义
1.3 文献综述
1.3.1 信用债违约影响因素
1.3.2 债券信用风险的度量
1.3.3 行业视角下债券违约研究
1.3.4 文献评述
1.4 论文框架与研究方法
1.4.1 论文框架
1.4.2 研究方法
1.5 创新点
2 信用债违约现状分析
2.1 信用债违约总量及增速
2.2 违约企业属性分布
2.3 违约主体行业分布
2.4 违约债券发行时主体评级分布
2.5 信用债违约事件类型分布
3 KMV模型在我国债券市场适用性实证探究
3.1 KMV模型的理论基础
3.1.1 Black-Scholes期权定价理论
3.1.2 Merton模型
3.1.3 KMV模型
3.2 KMV模型在我国适用性探究
3.2.1 信用债违约风险与企业信用风险关系
3.2.2 样本选择及数据来源
3.2.3 模型中参数定义
3.2.4 模型求解及KMV模型适用性实证探究
4 宏观环境对信用债违约影响分析
4.1 货币政策分析
4.2 信用环境分析
4.3 宏观经济背景划分
4.4 宏观经济对各行业债券违约距离影响的实证探究
4.5 宏观环境对信用债违约影响分析
5 企业经营情况对信用债违约影响分析
5.1 公司经营风险
5.1.1 行业内政策利空
5.1.2 多元化导致主营业务薄弱
5.1.3 盈利能力下滑
5.1.4 内部治理不完善
5.2 流动性风险
5.2.1 资产结构不合理
5.2.2 大量并购,资金流出压力过大
5.2.3 股权质押率过高
5.2.4 对外担保承担连带责任
6 对策及建议
6.1 债券监管机构:加强行为监管,健全评级体系,完善监管机制
6.2 评级机构:完善评级框架
6.3 债券发行主体:强化自律意识,完善风控制度
6.4 债券投资者:提升风险识别能力,关注公司基本面变化
参考文献
【参考文献】：
博士论文
[1]我国商业银行信用风险的识别与评价研究[D]. 皇甫秀颜.厦门大学 2006
硕士论文
[1]债券违约风险因素及预警研究[D]. 童欣悦.浙江大学 2018
[2]我国公司债券信用利差影响因素的实证分析[D]. 张家琪.浙江大学 2018
[3]债券信用评级质量检验、问题与改进[D]. 张小宙.上海社会科学院 2018
[4]“堕落天使”债券投资策略研究[D]. 袁梦.华东师范大学 2018
[5]基于KMV-LOGIT混合模型的信用债券违约风险度量与实证研究[D]. 魏国健.中国科学技术大学 2018
[6]刚性兑付与凤凰涅槃[D]. 周凯乐.南京大学 2018
[7]基于KMV模型的我国城投债信用风险研究[D]. 徐楚楚.南京大学 2018
[8]非公开发行公司债信用利差影响因素的研究[D]. 南梦瑶.上海外国语大学 2018
[9]宏观因素对我国债券市场信用利差影响的实证研究[D]. 蔡鹏飞.华东理工大学 2018
[10]我国非金融企业债务融资工具信用风险识别的方案研究[D]. 孔令楠.上海师范大学 2018
本文编号：3230174
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 债券规模稳步增长
1.1.2 打破刚性兑付成为趋势
1.2 研究意义
1.3 文献综述
1.3.1 信用债违约影响因素
1.3.2 债券信用风险的度量
1.3.3 行业视角下债券违约研究
1.3.4 文献评述
1.4 论文框架与研究方法
1.4.1 论文框架
1.4.2 研究方法
1.5 创新点
2 信用债违约现状分析
2.1 信用债违约总量及增速
2.2 违约企业属性分布
2.3 违约主体行业分布
2.4 违约债券发行时主体评级分布
2.5 信用债违约事件类型分布
3 KMV模型在我国债券市场适用性实证探究
3.1 KMV模型的理论基础
3.1.1 Black-Scholes期权定价理论
3.1.2 Merton模型
3.1.3 KMV模型
3.2 KMV模型在我国适用性探究
3.2.1 信用债违约风险与企业信用风险关系
3.2.2 样本选择及数据来源
3.2.3 模型中参数定义
3.2.4 模型求解及KMV模型适用性实证探究
4 宏观环境对信用债违约影响分析
4.1 货币政策分析
4.2 信用环境分析
4.3 宏观经济背景划分
4.4 宏观经济对各行业债券违约距离影响的实证探究
4.5 宏观环境对信用债违约影响分析
5 企业经营情况对信用债违约影响分析
5.1 公司经营风险
5.1.1 行业内政策利空
5.1.2 多元化导致主营业务薄弱
5.1.3 盈利能力下滑
5.1.4 内部治理不完善
5.2 流动性风险
5.2.1 资产结构不合理
5.2.2 大量并购,资金流出压力过大
5.2.3 股权质押率过高
5.2.4 对外担保承担连带责任
6 对策及建议
6.1 债券监管机构:加强行为监管,健全评级体系,完善监管机制
6.2 评级机构:完善评级框架
6.3 债券发行主体:强化自律意识,完善风控制度
6.4 债券投资者:提升风险识别能力,关注公司基本面变化
参考文献
【参考文献】：
博士论文
[1]我国商业银行信用风险的识别与评价研究[D]. 皇甫秀颜.厦门大学 2006
硕士论文
[1]债券违约风险因素及预警研究[D]. 童欣悦.浙江大学 2018
[2]我国公司债券信用利差影响因素的实证分析[D]. 张家琪.浙江大学 2018
[3]债券信用评级质量检验、问题与改进[D]. 张小宙.上海社会科学院 2018
[4]“堕落天使”债券投资策略研究[D]. 袁梦.华东师范大学 2018
[5]基于KMV-LOGIT混合模型的信用债券违约风险度量与实证研究[D]. 魏国健.中国科学技术大学 2018
[6]刚性兑付与凤凰涅槃[D]. 周凯乐.南京大学 2018
[7]基于KMV模型的我国城投债信用风险研究[D]. 徐楚楚.南京大学 2018
[8]非公开发行公司债信用利差影响因素的研究[D]. 南梦瑶.上海外国语大学 2018
[9]宏观因素对我国债券市场信用利差影响的实证研究[D]. 蔡鹏飞.华东理工大学 2018
[10]我国非金融企业债务融资工具信用风险识别的方案研究[D]. 孔令楠.上海师范大学 2018
本文编号：3230174
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