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。     

基于EGARCH-M波动模型的KMV信用风险度量研究

提高股权价值波动率精确度的KMV模型对上市公司信用风险状况具有较强的反映和识别的能力。利用所选数据,建立EGARCH—M波动模型,从而计算上市公司三年间每半年KMV模型的违约距离,并通过与KMV参数估计中其它两个常用波动模型的结果进行比较,实证结果表明EGARCH—M波动模型能较好地提高KMV模型的信用风险识别反映能力。     

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。     

上市公司信用风险的KMV模型分析

为研究KMV模型在中国上市公司信用风险定价与度量的适用性问题．选取2004年至2007年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实证分析,结果表明：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,得出该模型在对中国上市公司的信用风险定价与度量中具有较高的适用性和精确性的结论。     

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。     

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。     

KMV模型在银行贷款定价中的应用

利率市场化要求银行能按风险来确定贷款利率.运用基于期权定价理论的KMV模型来得到公司的预期违约率和违约损失,从而能合理地确定贷款利率.KMV模型特别适用于银行对上市公司的贷款定价.     

上市公司信用风险度量的一种新方法——KMV

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,就美国安然公司破产案将KMV模型计算出的预期违约率与标准普尔公司对安然公司的信用评级进行了比较,并讨论运用KMV模型分析我国上市公司信用风险的优缺点和运用前景.     

中国上市公司的违约风险和预期收益:基于隐含资本成本的分析

风险与收益是金融的核心概念,理论预测二者是正相关关系,但一些检验表明,两者负相关.本文进一步对我国 A 股非金融类上市公司的预期收益与违约风险的关系进行考察:研究基于隐含资本成本方法和Na?ve模型.论文首先介绍隐含资本成本的估计方法和违约风险的KMV模型的一个新拓展——Na?ve模型,其次是运用这些方法估计,最后采用Fama-MachBeth回归检验两者关系,结果发现A股市场股票预期收益与违约风险之间负相关,并且这种负相关受到金融危机的影响进一步加大.     

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。