负债资产比及资产波动率与信用风险研究

基于期权定价理论的EDF模型是现代信用风险定价与度量研究中极其重要的部分,对其适用性的研究对提高我国商业银行信用风险计量水平、国际竞争能力与监管机构风险监管能力有着十分深远的意义。通过利用我国260家上市公司的财务指标与股票价格所组成的面板数据。对该模型所揭示的负债资产比、资产波动率和信用风险之间存在的两个内联关系进行检验,研究表明：负债资产比与信用风险存在正向关系,资产波动率与信用风险也存在正向关系,这两条结论均符合EDF模型。     

基于 KMV 模型的安徽省上市中小企业信用风险分析

选取10家安徽省中小板和主板上市的企业,基于财务指标和 KMV 模型度量结果,实证分析了两大板块上市公司信用违约风险的差异性,得出结论：劳动密集型上市公司较技术密集型上市公司,违约距离更短,信用风险更大;上市中小企业的负债结构以流动负债为主,股权价值波动率大,资产规模较小,处在初创期和成长期公司风险明显较高,违约距离更短,建议银行等金融机构应更加重视中小企业非财务信息,加强对上市公司信息披露。     

基于高阶矩的金融资产定价和配置

金融资产对数收益常呈现不对称性和厚尾性,一般不是正态分布,而均值一方差CAPM模型中的系统性风险只考虑二阶矩风险即波动率,忽略了高阶矩风险,可能使资产定价和资产配置存在严重的误差。考察偏度和峰度在我国金融资产配置和资产定价中的作用后,发现加入系统性协偏度和协峰度的高阶矩CAPM模型能够重新解释我国金融资产风险与收益间的平衡关系,比均值一方差CAPM模型更适合我国的金融市场。     

中国商业银行信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,信用风险的度量模型有专家判断法、信用评分法、神经网络分析法以及现代违约概率模型等。通过比较分析LOGIT模型和KMV模型,选取了能够体现公司盈利能力、营运能力、资本结构、偿债能力、成长能力和现金流量的28个指标,运用逐步回归方法建立LOGIT模型,发现该模型能够提前一年较好地预测出公司的违约情况。在分析KMV模型时,通过GARCH-M模型计算出企业股权价值波动率,并运用上市公司数据得出样本公司的股权价值和违约点,从而计算出样本公司的资产价值和资产价值波动率,最后得出KMV模型的判别结果。上述分析表明我国商业银行应以LOGIT模型作为判别模型,以KMV模型作为追踪模型,将LOGIT模型与KMV模型相结合来判断贷款企业的信用风险水平。     

建筑业上市公司资本结构对资产结构影响的研究

以建筑业上市公司2009-2010年数据为基础,考察资本结构对资产结构的影响。研究结果表明,我国建筑业上市公司的资产结构中收益性资产比重居于首位,资产负债率比重较高并与收益性资产有显著的正相关关系;非流动负债的比重较低,与收益性资产是负相关关系。在负债来源中,商业信用比重较高但与收益性资产呈现负相关关系;银行信用比重较低,和收益性资产的关联性不强。     

KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的适用性研究

KMV模型是运用现代期权定价理论建立起来的违约预测模型。通过实证结果的比较发现，违约距离这一指标运用到我国上市公司信用风险的度量之中具有比较理想的判断效果，这也在某种程度上说明了KMV模型对我国上市公司信用风险度量的准确性及合理性，它能够较好地反应出上市公司真实的信用风险状况。     

我国股市风险、收益关系的统计分析

选择截至1996年底在上海证券交易所上市的具有较长交易历史的215家A股上市公司的股票为研究对象,以2001、2003年为分析期,并选择上海证券交易所股价指数系列中的上证A股指数为市场综合指数,采用资本资产定价模型(CAPM),用计量经济方法对我国股票市场的风险、收益的关系进行统计分析。研究分析结果表明:沪市系统风险与收益率存在一定的正相关关系,但并不是资本资产定价模型(CAPM)所描述的线性关系。     

中国股票市场资产增长效应存在性的实证分析

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来该异象受到金融学界的关注。然而截至目前,关于我国股票市场资产增长效应的研究却很少,而且得出的结论也存在很大差异,鉴于此,选取总资产增长率等5个具有代表性的资产增长度量指标,以1994-2012年沪、深交易所非金融类上市公司为样本,使用分组方法、时间序列回归方法以及法马-麦克白斯(Fama-MacBeth)横截面回归的方法,分析了我国股票市场中资产增长和未来股票收益之间的关系。研究结果表明,资产增长与股票收益之间存在负相关关系,而且在控制了规模、账市比效应后,资产增长与股票收益之间负相关关系仍然显著存在,这表明我国股票市场存在显著的资产增长效应。     

我国上市公司大股东违规引致的股票信用风险探析

本文将大股东违规行为导致股票价格波动,进而引致中小股东收益的不确定性称为股票信用风险,在证明该称呼合理的基础上又对其内涵、特征、传导机制及其与债务性信用风险的异同等进行了剖析.然后,借鉴债务性信用风险度量方法,提出计量违规概率和违规损失率的方法,并构建了股票信用风险度量模型.据此模型,对我国上市公司股票信用风险进行了实证计算和检验.实证结果表明:我国上市公司股票信用风险状况异常严重,具有小频率大损失、风险损失波动性大、股票之间差异性大等特点.对此,本文提出了相应的对策和建议.     

中国上市公司动态违约概率研究——基于KMV模型的实证检验

为测算中国上市公司的违约概率,在KMV模型的框架下,分别以我国A股市场上非ST上市公司和ST上市公司的数据作为样本,采用GARCH方法计算得出上市公司股价的隐含波动率,进而利用期权定价公式得到动态化的违约距离和违约概率的理论值,并通过对计算结果和理论假设的实证检验得出国际金融危机对中国上市公司信用风险有显著影响的结论,同时也发现KMV模型的理论假设存在不符合中国实际情况的若干现象,最后提出进一步研究的方向。     

KMV和Apriori算法在上市公司信用风险传染中的应用

运用KMV模型计算违约距离,作为度量我国上市公司信用风险的指标,并利用Apriori算法挖掘上市公司之间的信用风险传染.结果表明关联规则挖掘能直观有效地描述上市公司之间的信用风险传染,产生强关硖规则的上市公司之间信用风险传染较为明显.     

公司信用风险的期权定价模型

通过对风险贷款与某种形式期权的对比分析,得出它们具有同构性的结论,在此基础上,介绍和推导了以该结论和期权理论分析法为基础的KMV信用监控模型,并对模型的优点和需要修正的缺点进行了论述。     

基于BP-KMV模型的商业银行信用风险评价研究

建立BP神经网络和KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,并选择上市的49家样本公司的财务数据和股价水平对BP-KMV模型进行实证分析,将结果与商业银行现行的评价结果相比较,表明BP-KMV模型更符合实际情况。进一步发现评价结果的差异体现在信用度相对较高、风险相对较大的区域。     

KMV模型在中国互联网金融中的信用风险测算研究

随着互联网金融风潮的兴起,各大金融机构和电商都在积极抢占市场。现阶段中国互联网金融的核心是金融规则和对风险的控制,尤其是对信用风险的控制更是有待探索的难点问题。本文采用真实的金融市场数据,模拟了应用信用风险度量（KMV）模型测算公司信用风险状况的全过程,分别求出样本公司资产价值波动率σA、违约距离（DD）和预期违约率（EDF）。通过对测算结果的检验与分析研究,证明了将KMV模型应用于互联网金融中对企业信用风险的评估,在现实中拥有一定的可行性,并为将来研究如何形成规范化、流程化的线上信用风险评估体系打下基础。     

我国上市公司超能力派现的实证研究——基于公司治理结构视角

2000年以后随着我国派现上市公司数量增加,一些超能力派现公司格外引人关注。选取2004年深圳主板市场超能力派现的42家公司作为测试样本,建立Logistic模型,通过实证研究发现公司治理结构是上市公司发生超能力派现行为的重要影响因素,其中独立董事比例、高管薪酬水平对超能力派现具有显著性影响,公司治理结构的优化有利于制约上市公司的超能力派现行为。     

对当代信用风险度量技术序列模型的对比与评价

信用风险是银行等金融机构所面临的主要风险,信用风险管理则作为金融界及其监管机构的重点工作,且在长期管理实践中形成了一系列专门的度量技术模型。其中,在国际上比较著名,在信用风险管理实践中广泛应用的包括KMV、CreditMetrics、CreditPortfolioView和CreditRisk＋等四个模型。由于从理论基础、构建思想、模型假设和计量框架等方面均有相似和不同乏处,因此在实际运用中,不仅要体现风险管理的针对性,而且要满足风险度量的可行性,也是风险量化的技术标准与制度标准相结合原则的要求。     

我国高科技上市公司融资行为的研究

高科技企业的融资是影响其发展的一个核心问题,而高科技上市公司的融资行为及其融资结构受着多方面因素的影响.实证分析表明,高科技企业的高风险特征与低融资成本的考虑使较少利用债务融资,而各行业间资产结构与融资能力的不同导致企业融资结构的差异.针对高科技上市公司融资结构所存在的短期财务风险较高、财务杠杆利用不足等问题,应当通过提高我国资本市场的有效性、完善债券市场以及发展权利质押融资等方面来改进高科技上市公司的融资结构.     

数字金融发展与商业银行信用风险——来自中国37家上市银行的经验证据

以2009—2019年中国37家上市银行为样本，实证检验数字金融发展对商业银行信用风险的影响。其主要结论是：数字金融发展与商业银行信用风险呈现非线性的“倒U形”关系，并且当前数字金融发展的测度指标值位于拐点右侧，继续发展数字金融有利于降低商业银行信用风险；负债成本和负债结构在数字金融发展与商业银行信用风险的“倒U形”关系中发挥着中介作用；数字金融发展未对“工农中建交”五大行的信用风险产生显著影响，而与非五大行的信用风险间有显著的“倒U形”关系。