金融危机中上市公司信用风险变化——基于KMV模型的实证分析

KMV模型是基于公司的股权价值和负债之间的关系来计算公司的违约风险,但在金融危机背景下几乎所有公司的股价均大幅下跌,由此计算出的公司违约距离和违约率也大幅度上升,并且基于历史数据的预测结果也不再有效。选择2007年研究结果中违约风险具有明显差异的成对公司样本,计算2008年的违约距离和理论违约率,发现这种鲜明的对比已不复存在。利用GARCH模型估计股权价值波动率,用迭代程序估算资产价值及其波动率,选择24家A股上市公司的年度数据,利用KMV模型对它们的信用风险状况进行分析。     

KMV模型的修正及应用研究

根据我国资本市场的特点,选取KMV模型的相关参数,使用上市公司在某国有商业银行贷款不良率替代其违约率,拟合出贷款不良率与违约距离的函数关系.实证结果表明,在KMV模型使用不良率替代违约率计量上市公司的信用风险的方法是可行的.     

KMV模型对中国上市公司信用风险识别能力的实证研究

KMV模型作为一种结构化信用风险度量和预测工具,在国外成熟市场已被广泛采用。本文选取了66家中国的上市企业作为样本,通过比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险识别能力;同时选取了25家ST企业三年的数据作为样本,通过纵向比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险预警能力。     

我国林业上市公司信用风险研究——基于KMV模型

文章以我国沪深两市A股林业上市公司为研究对象,选取2007-2012年首次成为ST的8家公司和对应的8家非ST公司为研究样本,运用KMV模型研究我国林业上市公司信用风险。实证过程中,文章根据我国林业公司特点研究确定KMV模型中各参数的计算方法,计算出在不同违约点下各个样本的违约距离,主要结论:财务危机前非ST公司与ST公司的违约距离表现出显著差异,运用KMV模型能够有效识别我国林业上市公司的信用风险状况;我国林业上市公司的违约点应设定为短期负债加上50%长期负债;在研究连续两年违约距离的基础上,构建了我国林业上市公司两级信用风险预警体系。     

基于SV-KMV模型的信用风险度量研究

KMV模型是度量信用风险的主要模型,股权价值波动率是KMV模型的重要参数,应用改进KMV模型GARCH-KMV模型与SV-KMV模型对中国上市公司信用质量的实证研究表明:股权价值波动与KMV模型的结果违约距离高度负相关;GARCH-KMV与SV-KMV模型均能度量上市公司信用状况,但SV-KMV模型比GARCH-KMV模型度量效果更好。     

CPV模型研究产业集群的经济周期性风险

本文在深入分析Creditportfolio View（CPV）模型的原理基础上，利用了现代信用风险KMV模型计算出我国产业集群的违约概率．然后利用CPV模型进行一系列的运算以校验违约概率，最后分析我国产业集群违约概率值的特点。     

基于我国上市公司信用状况的KMV模型运用与实证分析

文章对KMV在我国的应用情况进行了研究,设立七种违约点,分别计算出违约距离,最终确立一个最适合我国股市的违约点计算模型.为了提高计算的正确性,在计算股权的市场价值时考虑了非流通股的价值.实证分析表明,ST公司违约距离与非ST公司违约距离差距明显,从而说明KMV模型在我国使用是有效的,并且发现对总资产与流动负债、长期负债之间的回归取得的带截距项的回归方程是最适合我国股市的违约点设置.     

基于KMV模型的适用性研究与应用分析——以A股市场主要过剩产能行业为例

本文通过对2007年—2012年钢铁行业和水泥建材行业共45家上市公司的财务数据和股票历史信息的分析,基于KMV模型原理,通过使用Matlab、Excel等软件,实证分析了近几年来上述企业的违约距离,并探讨产能过剩和信用违约之间的关系。实证结果表明,KMV模型适用于钢铁行业和水泥建材行业的信用违约测度,结果符合经济运行形势;同时,上述行业产能过剩并不能直接解释以违约距离表征的公司信用违约风险。     

基于Leland-Toft模型的我国上市公司信用风险研究

文章首次运用Leland-Toft模型对我国上市公司的信用风险进行了实证研究,结果表明:通过该模型得到的预期违约率能够较好地描述上市公司的信用风险,不同信用级别上市公司的预期违约率有明显的不同,因而该模型在识别我国上市公司的信用风险时显示出一定的有效性.根据新华远东的信用评级体系,我们从Leland-Toft模型计算结果中发现:二A级以上公司、三B级以上公司和三B级以下公司分别在三年、一年和半年内的预期违约率接近为零,而我国上市公司长期的预期违约率则普遍偏高.     

基于KMV模型的我国中小上市公司信用风险研究

经过提高股权价值波动率精确度的KMV模型对我国中小上市公司有很强的识别信用风险状况的能力,我们可以通过设定两条信用预警线,来监控中小上市公司的信用危机.文章研究发现,资产规模对信用风险有显著影响,2004年之后资产规模与违约风险显著负相关,总资产小于3亿元的小公司抗风险能力最差.股权分置改革引起了中小上市公司信用风险短时间的波动,是2006年中小上市公司违约风险变大的重要原因.     

债务抵押债券定价模型探讨及实证研究

债务抵押债券作为一种信用衍生产品,其定价的核心是通过估算各债务人的违约概率和违约相关性刻画相应的信用风险。我们利用国内市场公开信息,对债务抵押债券定价进行实证研究,以KMV模型和copula函数分别对各债务人的违约概率和违约相关性进行估测,并计算在不同样本和违约回复率下各投资层次的合理风险溢酬。通过对实证结果的分析,探讨相关模型的合理性及在我国市场应用的不足之处。     

债务抵押债券定价模型探讨及实证研究

债务抵押债券作为一种信用衍生产品,其定价的核心是通过估算各债务人的违约概率和违约相关性刻画相应的信用风险.我们利用国内市场公开信息,对债务抵押债券定价进行实证研究,以KMV模型和copula函数分别对各债务人的违约概率和违约相关性进行估测,并计算在不同样本和违约回复率下各投资层次的合理风险溢酬.通过对实证结果的分析,探讨相关模型的合理性及在我国市场应用的不足之处.     

中国上市商业银行信用风险差异性分析

信用风险是商业银行存在的主要风险,如何将信用风险控制在一个较低的水平已成为我国商业银行发展壮大的迫切要求,因此商业银行信用风险研究对于整个银行业有效评估及管理具有非常重要的意义.本文基于2008-2015年我国12家上市商业银行的面板数据,采用变系数估计模型,通过面板数据计算出12家上市商业银行的违约距离,并对影响违约距离的主要因素进行了回归分析.结果表明,资产规模越大的银行对于风险的承受能力越高,因此银行风险越低,违约距离也就越大.存贷比例增加时,贷款减少而存款增加导致信用风险下降,违约距离增加.资产负债率越高,其偿还债务的比例也就越大,因此其风险也就越高,违约距离就会减小.     

上市公司违规行为对违约距离和预期违约率影响的实证研究——兼论KMV模型的修正

基于修正的KMV模型研究表明，上市公司违规行为使股价异常波动造成投资者损失，同时也会使公司资产的市场价值降低，资产价值的波动性增加，从而使得公司的违约距离减小，违约风险增大。公司违规行为给投资者造成的损失与违约距离变化的统计检验显示，两者之间具有较强的相关性，但并不是简单的正相关。     

地方政府债券发行过程中的信用风险度量和发债规模研究——基于KMV模型分析江苏省地方政府债券

利用KMV模型建立地方政府债券信用风险模型。简要介绍模型后,根据江苏省相关数据,依次计算出模型中所需要指标。最终,运用计算的指标,得出2009年江苏省地方政府债券的合理发行规模及相对应的违约概率,这对于评估地方政府债券发行规模及其信用风险有一定参考价值。     

基于跳跃-扩散KMV模型的上市公司信用风险评估

本文在传统KMV模型基础上进行改进,引入风险资产价格的跳跃因素,构建跳跃-扩散KMV模型。分别从行业属性、公司属性和公司规模三个角度,对我国126家上市公司的跳跃风险进行估计,并对其信用风险进行度量。在此基础上,以测算的违约距离为被解释变量,以经济周期、跳跃风险及反映企业自身经营情况的财务指标为解释变量,利用固定效应模型实证检验企业信用风险的影响因素。结果表明,使用跳跃-扩散KMV模型度量上市公司信用风险的效果较好,测量结果与我国实际情况较吻合;同时企业的信用风险与其自身的偿债能力和跳跃风险呈显著正相关,而与其盈利能力、成长能力、营运能力及宏观经济状况呈显著负相关。     

我国上市公司信用风险度量——基于KMV模型

美国次贷危机的爆发,加深了人们对信用风险度量重要性的认识,KMV模型是当今世界最流行的信用风险度量模型之一。文章运用KMV模型,比较各组样本违约距离的差异性,得出了如下的结论:总体上看,ST股票的信用风险要大于非ST股票,*ST股票的信用风险要大于ST股票,而对于不同主体信用等级的股票,随着信用等级的逐步降低,信用风险也随之加大。从而证明了KMV模型在我国具有良好的适用性。     

基于期权定价理论的我国商业银行信用风险度量模型及参数修正

信用风险是商业银行面临的主要风险。在信用风险管理中KMV的应用主要有历史估计模式和违约模式两类,本文分别选取了具有代表性的CreditMetries方法和KMV方法进行分析和比较,指出了我国银行信用风险管理中应用此模型的局限性,提出在我国现阶段较为实用的选择是对以违约模式为基础的违约概率的估计。     

浅述KMV模型基本结构与适用性

KMV模型是对传统信用风险度量方法的一次重大革命,其是在现代期权定价理论上建立起来的违约预测模型,因而有许多优点。KMV模型是现代信用风险度量模型之一。主要论述KMV模型基本结构,分析其优缺点,然后探讨其在中国信用风险预测中的适用性。     

基于KMV模型的我国啤酒上市公司信用风险管理

本文基于KMV模型运用matlab软件,测量具有区域性竞争优势的八家啤酒上市企业的违约距离和预期违约概率。并通过结果分析发现啤酒企业的信用风险与其优势区域的经济发展程度并不完全相关,为中国商业银行针对啤酒企业的信用风险管理提出可行性的建议。