上市公司信用债违约风险评估

利用上市公司的债券违约数据,从众多财务指标、公司治理指标、股票市场表现指标中逐步筛选出反映信用风险的指标,并采取经典的判别分析模型、Logistic回归模型、离散时间风险模型,对上市公司信用债违约的概率分别进行建模。最终确定了最适用于中国上市公司的风险评估模型。利用该模型对公司债进行评级,更能反映出公司债的信用风险差异。     

基于信用风险结构化模型的中期票据定价分析

本文利用Longstaff-Schwartz信用风险结构化模型的理论框架对我国上市公司发行的中期票据定价,并对相关因素进行敏感性分析。结果表明,利用Longstaff-Schwartz模型对中期票据定价得到的误差水平接近或者小于国外相关研究,但是收益率水平解释力低于国外文献中的研究结果。并且发现资产波动率和违约门槛的选择对定价结果有较大的影响。     

内生性回收率与信用风险度量研究

在信用风险模型中,外生性回收率的设定会忽略回收率对损失分布尾部的影响,而且会导致潜在的模型风险。本文将因子扩散过程引入结构信用风险模型,获得了回收率和违约概率之间的内在关系,利用Monte Carlo模拟方法数值分析了预期回收率对违约概率和资产价值波动率的依赖性,结果表明预期回收率与违约率之间具有很强的负相关关系,而且这种相关关系会受到债务人资产价值波动率的正向影响。在内生性回收率下,推导了信用损失的概率分布,计算了信用风险的Credit-VaR和ETF指标。最后利用市场数据检验了内生回收率信用风险模型的有效性,结果表明该模型可以很好的描述历史违约率和回收率的变化过程。     

基于人工免疫机制的商业银行内部评级违约概率模型研究

违约概率(PD)度量是巴塞尔新资本协议(Basel Ⅱ)内部评级法的核心内容之一。随着同业竞争的不断加剧和信息量的不断增加,伴随计算科学的进步和网络技术的发展,内部评级模型向着智能化方向发展。本文在人工免疫原理的框架下,将免疫机制应用于商业银行客户信用风险模型中,提出了基于人工免疫机制的商业银行违约概率模型。     

基于信用评分模型的我国商业银行客户违约概率研究

信用风险是商业银行面临的最主要和最复杂的风险。《巴塞尔新资本协议》对信用风险的计量提出了标准法和内部评级法,指出有条件的银行要实施内部评级法,通过对历史数据构建模型测算客户的违约概率。本文结合内部评级法和我国的实际情况,从客户评级的角度,研究了个人客户违约概率和公司客户违约概率。     

公司信用风险预测模型研究

KMV模型是目前常用的公司信用风险预测模型,该模型是采用期权定价法,应用随机扩散过程,对上市公司进行信用风险预测。本文在KMV模型的基础上采用模糊随机法,通过引入模糊随机变量,对违约概率进行模糊预测。     

基于Z值模型的上市公司信用等级转移矩阵实证研究

本文采用判别模型的Z值对我国上市公司进行信用评级,并通过观察公司评级在四年中的变化构建信用等级转移矩阵,研究在特定的信用环境下我国上市公司的信用等级转移矩阵所表现的一些特征,为我国的信用风险管理提供了一些有意的建议.     

代理成本与“信用价差之谜”

作为一个内生因素,企业中的代理问题可能会恶化企业的信用风险.通过将代理人与股东之间的最优合约模型嵌入到Leland-Toft内生违约框架中,研究了道德风险这一具体的代理问题对信用风险及信用价差的影响机制.结论表明:企业中的道德风险问题对企业信用风险产生明显影响,并且显著增加信用价差;对于描述道德风险的关键参数,论文建立的模型明确了它们在影响信用价差中起到的作用.由此,论文从代理问题的角度对“信用价差之谜”给出了合理解释.此外,文中也给出了债券价值、股权价值和内生违约边界的显性表达式.     

基于Matlab计算的KMV模型在商业银行信用风险管理中的应用

信用风险管理水平是我国商业银行与外资银行当前的主要差距所在,如何更好地提高我国商业银行的信用风险管理水平就成为提高我国商业银行综合竞争力的关键所在。本文首先描述了目前我国商业银行的信用风险管理状况和存在的问题,并阐述了相关的国内外研究结果。通过对KMV模型与Credit Metrics模型进行比较,选择KMV模型对我国商业银行信用风险进行度量,并在KMV模型中应用Matlab微分方程数值解函数对我国上市公司的信用风险进行实证计算。最后,提出完善我国商业银行信用风险管理与度量的初步构想和建议,并且提出利用信用风险度量模型确定的信用风险等级来计算风险带来的溢价和升水,以确定不同贷款的贷款证券化的证券发行利率,从而加快贷款证券化的步伐,减少风险带来的损失,最终达到降低银行信用风险的目的。     

创业板上市公司信用风险影响因素的实证研究——基于修正的KMV模型

笔者选取了12家所属不同行业的创业板公司作为研究样本,通过修正的KMV模型,测度了它们在近三年的违约距离(DD)。研究发现,近三年样本公司的违约距离(DD)大体上呈现逐年提高的趋势,即创业板上市公司的信用风险水平总体上有所下降;通过面板回归模型,从微观层面研究了五类公司财务变量对样本公司违约距离(DD)的影响。研究发现,样本公司的资产负债率能对违约距离(DD)产生显著的负向影响,样本公司的净利润率与总资产周转率能对违约距离(DD)产生显著的正向影响,而样本公司的营业收入同比增长率与每股经营现金流对违约距离(DD)的影响并不显著。     

债券信用评级与信用风险

债券信用评级是信用评级机构根据债券发行公司所处经济环境、行业特征、竞争形势、管理能力以及财务状况等多方面因素,使用一套科学的评级方法和技术评定,反映该债券违约可能性的符号级别,它有效地表示了债券的相对信用风险,为债券投资者提供了重要的投资决策参考.讨论了美国公司债券信用评级与债券信用风险的关系,对比分析了中美信用评级业的发展,以期使国内对信用评级有一个全面的认识,并给我国评级业发展提供参考.     

基于巴塞尔协议III的商业银行信用风险管理

《巴塞尔协议III》对全球银行业提出了更严格的监管指标,且更加注重安全性,因此,对于商业银行的贷款企业信用违约情况的度量也显得至关重要。本文先对巴塞尔协议III进行了介绍,选定KMV模型作为对商业银行信用风险度量的模型,通过选取了沪深8家绩优股公司和8家ST股公司为样本,得到KMV模型的两个指标:违约距离DD和预期违约率EDF。实证结果显示绩优股公司的DD较大,EDF较小,即违约的可能性较小,ST股公司则相反,这一结果与实际情况基本上相符合。最后,提出相应的结论与建议。     

基于Probit回归的小企业债信评级模型及实证

小企业债信评级系指评价一笔小企业的债务信用资质的高低和债务违约损失率的大小.它事关银行贷款的风险管理以及合格的小企业能否得到融资.因此、债信评级的指标必须能直接鉴别小企业的违约状态.以等级评分和排序为目的的现有的信用评级体系并不评价一笔债务违约损失率大小,现有的信用评级体系也没有任何证据表明其评级指标体系与企业违约状态的鉴别能力有关.本研究根据指标对违约状态鉴别能力的大小遴选指标体系,建立了小企业债信评级体系.本文的创新与特色一是在偏相关系数大于0.7、反映信息重复的一对高度相关的指标中,删除F值小、对小企业违约状态判别能力弱的指标,既避免了第一次筛选后评级指标体系的信息冗余、又避免了误删对违约状态影响大的指标.改变了现有研究评级体系指标的遴选与指标违约状态的鉴别能力无关的状况.二是通过求解违约状态变量与评价指标之间Probit回归方程的回归系数β和回归系数的标准误差sEβ,构建Wald统计量对回归系数β的显著水平进行检验,剔除对小企业违约状态影响小的、回归系数β不显著的指标,保证了第二次筛选出的指标能显著区分企业的违约状态.三是研究表明本文构造的指标体系的感受型曲线ROC的面积AUC大于0.9,不仅保证单个指标能有效区分违约状态,同时确保了整体构建的指标体系对违约状态具有极强的鉴别能力.四是研究结果表明,满足信用等级越高、违约损失率越低的小企业债信评级指标体系的非财务指标权重为56％.五是通过对1 231笔小企业贷款数据进行实证,结果表明:速动比率、总资产增长率、行业景气指数等23个指标能够显著区分小企业的违约状态.     

企业集团信用风险动态传染机理研究

企业集团由于其内部成员企业众多、股权关系错综复杂、关联交易隐蔽化手段高明等显著特征,信用风险在企业集团内部具有明显的传染性。信用等级低、违约风险大的信用异常企业数目的变化决定了企业集团信用风险的整体表现。将企业集团展现成图的结构,提出了与图的度有关的集团内部信用风险传染率的概念,建立了企业集团信用风险传染的随机动态模型。理论上分析了模型的稳定状态条件及违约高峰到来时刻。数值模拟结果表明,降低信用风险传染系数和信用风险关联度或提高单位时间内信用风险治理率能够有效抑制集团内信用风险的传染。与增加信用风险的治理率相比,降低信用风险关联度是一种更为高效的方式。     

上市公司信用风险管理的KMV模型

本文介绍了KMV公司运用期权定价理论开发的基于股票价格的信用风险评价模型,并简单介绍了KMV模型的研究方法以及对上市公司的信用风险进行实证研究的参数设定。最后讨论运用KMV模型分析我国上市公司信用风险的发展前景。     

企业家社交关系对关联信用风险传染影响的研究——基于双层网络视角

关联信用风险是指某些企业违约,导致与其存在关联关系的企业违约或违约可能性增大的这类信用风险。企业家的社交关系会影响企业之间关联信用风险的传染效应。本文利用双层网络刻画企业家和企业所形成的耦合网络,分析企业家的社交关系对关联信用风险传染的影响路径,构建双层网络中关联信用风险的传染模型,并考察企业家社交网络和双层网络的结构等因素对关联信用风险传染效应的影响。研究结果表明：企业家的社交关系是影响关联信用风险传染的重要因素;企业家社交-企业关联双层网络的拓扑结构也会影响关联信用风险的传染效应;提高双层网络的相似度,可以抑制关联信用风险在关联企业网络中的传染。本文的研究进一步拓展了信用风险的研究视角,为银行等金融机构对信用风险的提供科学的决策依据。     

现代信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文通过实证比较分析发现,现代信用风险度量模型对银行贷款的违约率、贷款损失和损失率的预测结果的差异性较大;但信用监测模型和信用风险附加法所预测的经济资本配置比例不仅符合巴塞尔协议对银行贷款经济资本的要求,也略大于实际应该配置的比例,实证表明了它们对度量我国商业银行贷款组合的信用风险具有较好的适用性.此外,本文也充分验证了借款人信用等级的不同,银行贷款经济资本配置的比例会有显著性的差异.     

银行违约损失率特征研究

违约损失率是信用风险的重要测度,本文在结构信用风险模型框架下,基于风险中性定价推出了违约损失率的结构化表达式,用无风险利率取代了公司资产价值漂移率。利用四川全省十五年的大额违约贷款数据进行了对比实证,分析了违约损失率的分布和影响因素等,包括贷款期限、资产负责率、无风险利率、贷款额、与违约率的关系等。把宏观系统参数引入结构化的违约损失率模型,并结合国内大样本大额违约贷款进行实证对比是本文的研究特色。     

非理性预期对信用衍生产品定价的影响——美国次贷危机的启示

现代经典金融理论和精妙优美的数学模型难以解释和预言2000-2007年美国房地产泡沫和信用危机.次贷危机很大程度上是大量投资者行为的结果,它反映了投资者对未来经济走势的预期.而以往的信用风险模型恰恰忽视了人的因素.通过将行为金融中的主观非理性预期引入信用风险的结构化模型,建立了内生的动态均衡模型.研究发现,投资者的不同预期造成他们处于不同的交易地位,产生相对财富转移.相对财富转移扩大了金融资产的波动率,导致了金融资产定价偏差;同时也给对冲操作带来了风险.在投资者的"美好"预期无法持续时,可能诱发金融危机.因此引导投资者理性预期是减少金融市场动荡的有效手段,研究对我国金融体系健康稳定发展具有一定借鉴作用.     

基于EDF模型的上市公司信用风险实证研究

本文运用数值计算的方法,利用计算机编程对EDF模型进行了求解,并且证明该求解方法得出的解为模型的唯一解。本文进而对上市公司的信用风险进行了度量,发现对于绩效好的上市公司,EDF模型没有给出错误的信息,而高风险上市公司的资产市值和股权市值被高估。