基于KMV-LOGIT模型的我国信用债券违约风险影响因素研究

发布时间：2023-02-25 23:33

　　随着“十二五”规划聚焦国内经济结构转型问题,以及近年来坚持推进供给侧结构性改革主线任务,我国金融市场经历了阶段性的高风险时期。2014年3月“11超日债”率先突破兑付底线,成为我国首例违约债券。截至2018年末,信用债券市场共发生245起违约事件,涉及违约金额2058.36亿元。特别是2018年,信用债券违约事件井喷,全年共发生123只信用债券违约,违约金额达到1198.51亿元,占据了近年来违约信用债券的一半数量和规模。在我国债券违约现象渐趋常态化的背景下,研究信用债券违约风险的影响因素、优化违约风险的量化方法,对于发行债券的公司本身、投资者及监管机构识别和防范信用风险都具有实际意义。本文基于我国2018年度发生实质违约的信用债券样本和对照样本,从市场化指标、盈利能力、偿债能力、运营能力、现金流水平、成长能力多角度考察,构建信用债券违约风险影响因素量化模型——KMV-LOGIT混合模型。同时利用KMV模型和经典LOGIT模型对相同数据集进行实证研究,对比分析三个不同模型的结果,结果表明:(1)违约公司和正常公司的信用风险可以通过KMV模型输出的违约距离指标初步区分。同时发现公司资产价...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 我国债券市场高速发展
        1.1.2 债券违约趋向常态化
    1.2 研究内容和方法
    1.3 研究的创新之处
第2章 文献综述
    2.1 信用风险度量方法的发展历程
    2.2 国内信用风险的研究现状
    2.3 LOGIT模型在信用风险度量方面的研究
    2.4 小结
第3章 理论基础及研究设计
    3.1 KMV模型理论
        3.1.1 KMV模型的理论基础——MERTON模型
        3.1.2 KMV实证模型
    3.2 LOGIT模型理论
        3.2.1 LOGIT实证模型
        3.2.2 多元回归的自变量选择方法比较
    3.3 KMV-LOGIT模型的研究设计
        3.3.1 研究思路
        3.3.2 研究变量
        3.3.3 研究模型
第4章 实证分析
    4.1 样本选择及数据来源
    4.2 基于KMV模型的实证分析
        4.2.1 模型参数定义及修正
        4.2.2 模型计算结果和分析
    4.3 基于经典LOGIT模型的实证分析
    4.4 基于KMV-LOGIT模型的实证分析
第5章 结论与展望
    5.1 研究结论
    5.2 不足与展望
参考文献
致谢
附录1 对照组样本
附录2 KMV模型Matlab代码
附录3 符号说明
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3749398