上市公司信用风险计量研究——KMV模型及其应用

文章系统地讨论了KMV模型的基本结构及其形式,并对我国上市公司的信用状况给予了实证分析,指出了KMV模型在分析中国上市公司信用风险时所面临的一些问题与不足.     

基于KMV模型上市公司违约点的确定

上市公司的信用风险同时关系到企业与银行的健康发展.在发达国家,信用风险预测模型越来越严密与精确.文章根据KMV模型的原理,利用我国上市公司的实际数据,采用最小误判法,确定了我国上市公司的违约点和违约距离,井对此违约点及违约距离进行了实证检验.     

基于KMV模型的中国商业银行信用风险评估

文章从现代风险评估理论中,选取了KMV模型作为我国商业银行信用风险评估的核心手段,并通过对上市公司中正常经营企业和ST企业相关数据的提取,完成了二者信用风险评估的对比工作.信用风险评估的结果表明,商业银行和正常经营企业的信贷合作的风险更低.     

四大行业商业信用风险研究

文章从KMV的基本原理、研究方法以及实证研究等方面着手,对KMV模型在中国股票市场中评价上市公司信用风险的能力进行研究.具体选取了4大行业的8家公司(4家ST公司和4家非ST公司)作为样本,通过对其进行KMV度量模型的相关参数,如股权价值、资产价值波动率以及违约距离等进行计算和对比,结果显示KMV商业信用风险度量模型对我国企业商业信用风险的评估具有适用性,值得推广.     

KMV 模型在公司信用风险测量中的应用

文章主要阐述了KMV模型的基本思想,用期权定价理论来度量公司的信用风险,同时针对资产价值增长率不为零的情况对K/MV模型进行了修正.最后对公司的违约概率进行了敏感性分析.同时总结了KMV模型在度量我国公司信用风险时的优缺点.     

上市公司资产规模对公司信用风险的影响

借用KMV信用风险度量模型,利用我国上市公司2000-2003股票价格的时间序列数据,对我国上市公司的违约频率进行了实证分析.     

金融危机对中国物流企业信用风险影响的实证分析

为了识别金融危机对物流企业信用风险的影响,提高企业经营决策水平,文章选取13家中国物流上市公司作为样本,运用KMV模型计算其在2008年第3季度至2009年第1季度间的违约距离及其变化趋势.研究结果表明,金融危机对物流上市公司信用风险影响显著,而物流上市公司的信用状态对金融危机的影响反应迅速.     

基于KMV模型的我国农业银行信用风险管理实证研究

文章在充分考虑我国农业银行贷款对象的基础上,选取三十家沪、深上市公司作为研究样本,运用KMV模型度量了上市公司的预期违约率。研究表明,KMV模型总体上能够较好地评估上市公司的信用风险水平,因而适用于我国农业银行的信用风险管理。     

引入违约距离的修正KMV模型在财务危机预警中的应用

文章主要研究利用理论违约率节点设置解决预期违约率与预期违约距离之间的函数关联不能确定的问题,并进行了基于修正违约距离KMV模型的上市企业财务危机预警验证.结果证实,修正违约距离的KMV模型通过不同违约利率对应的违约成本影响财务危机.上市企业总体上尚未表现出明显的财务危机、正常财务状态之间的位于距离差异,经过变量间最小违约距离差折算的KMV模型获得了对于上市企业财务危机预警的解释精度的提升.     

基于统计与聚类的信用评级新方法

文章针对国内信用评级研究面临的违约率数据缺失的问题,提出了一种综合回归思想与聚类算法的方法.通过得到的模拟数据进行回归分析,得到了关于回归与聚类一致性和最优输入参数两个回归方程;以回归方程来指导聚类算法,并利用我国2012年226家上市公司的财务数据对方法的有效性进行了检验.     

信用违约互换的定价模型及实证研究

本文假设市场风险和信用风险线性相关,在交易双方互不违约的情况下,建立了基于某一个参照信用的标准信用违约互换和远期信用违约互换的简约定价模型.然后以Xerox公司的相关数据为样本,对标准信用违约互换模型进行实证检验.结果表明由模型模拟的价差期限结构图与实际报价的价差期限结构图基本吻合.     

基于信用溢价的融资租赁企业信用风险的测度

依靠KMV模型的理论基础与Merton提出的内生信用溢价公式,在违约距离的基础上衍生出信用溢价;通过承租人企业二级市场股价表现与财务等相关信息得出资产价值波动与违约距离,进而使用信用溢价指标来衡量承租人产生的信用风险,并收集融资租赁行业主要上市公司数据,对模型的有效性进行实证研究。信用溢价指标作为分析企业债信用风险的计量方法,在融资租赁行业信用风险研究中可以起到借鉴作用。     

运用VaR值度量信用风险模型的比较研究

一、导言 目前在国际银行界流行的用VaR值度量信用风险的模型主要有:Credit-Metrics模型、KMV模型、麦肯锡的CreditPortfolioView模型和CreditRisk+模型.CreditMetrics模型的特点在于它完全基于信用转移分析,即在既定的时间内(一般为一年)一种信用变为另一种信用质量的概率,用它来度量将来比如一年以后贷款资产组合的价值分布,模型强调资产组合价值变化只与信用转移相关,利率以确定好的轨迹运动.KMV模型稍微有别于CreditMetrics模型,它基于个体的预期违约频率,而不是评定机构提供的每个信用级别历史平均的变化频率.以上两种模型都以莫顿的期权定价模型为基础,区别只在于处于操作便利考虑而设定了不同的假设条件.CreditPortfolioView模型仅仅是度量了违约风险.它通过构造离散的多期模型,把违约概率看作宏观变量的函数.Cred-itRisk+模型则是假设贷款违约服从泊松分布,通过随机违约概率将信用转移风险部分涵盖在内.这四种模型的主要区别就在于它们运用了不同的方法来测算信用违约概率,而对资产组合价值分布和资产损失分布大都采用了蒙特卡罗模拟法来计算.下面从如何测算信用违约风险的角度对四种模型加以描述和比较.     

上市公司信用风险的度量

文章根据通达信概念板块的分类,在11个经济区中分别选取3个行业组成研究样本,应用修正的TGARCH-KMV模型度量不同经济区、不同行业上市公司的信用风险.研究结果表明:在经济区比较上,东部沿海地区上市公司的信用水平最佳,中部次之,西部最劣.其中,位于环渤海经济区的上市公司信用风险最小,而地处成渝特区的企业信用风险最高;在行业比较上,资产规模最大的房地产业,其上市公司信用风险最小,医药制造业次之,而高科技的信息技术企业信用风险最大.同时,利用因子分析法阐述影响上市公司行业信用风险的财务因子及其对应政策.     

关于公司债违约传染研究

文章应用双参数威布尔分布推广了指数分布条件下的Schonbucher违约传染模型,并引入了信任度调整系数.最后分析了不同信息条件下公司的生存概率与违约危险率.     

Bayes判别信用评价模型及其应用研究

本文在简要综述了上市公司信用评级的研究现状,特别是基于判别分析方法的信用评价模型的研究与应用的基础上,引入Bayes判别法则(最小ECM法则),在总体协方差相等和不等的不同假设下建立两类模式分类的信用评价模型;并运用该模型对我国2000年106家上市公司进行模式识别训练及分类的实证,计算其明显误判率(APER)和期望真实误判率(E(AER)),最后讨论了的该评价模型的性能.     

基于数据挖掘的上市公司信用评级变动预测

文章研究如何利用机器学习算法来预测中国上市公司的信用评级变动.选取了中国2003-2015年可得信用评级的记录,得到330条信用评级变动的记录.随后利用包含传统的线性分类器和最近提出的AdaBoost及随机森林分类模型等五类模型进行了实证.实证结果显示,随机森林分类模型对信用评级变动的预测能力最强.     

一类改进的信用衍生证券定价模型

宏观经济状态发生转变时对违约强度产生重大影响,基于这种影响,本文对违约强度函数进行分段并解决了分段时涉及到的分段点确定问题,进而给出一类信用衍生证券定价的简约模型.     

基于Copula函数的行业信用风险相关关系研究

文章首先分析了当前进行信贷组合中的相关关系的研究,主要包括指标和测度的方法.然后介绍了Copula函数理论及其常用的函数形式.最后借助KMV方法将上市公司财务数据转化为信用风险指标,以此测度行业的信用风险相关性,并以房地产和制造业为例研究了信用风险模型的Copula函数选择.     

交易对手违约风险的信用违约互换定价

本文在约化模型的框架内考虑了含交易对于违约风险的信用违约互换的定价。在参照资产违约强度与利率相关、信用保护买卖双方违约强度受到参照资产违约影响的情形下,给出了信用违约互换的定价公式。