运用信用监测模型度量上市公司信用风险的有效性研究

本文运用信用监测模型对我国上市公司的信用风险进行度量，并将度量结果与Z值模型的度量结果进行比较，以检验信用监测模型度量我国上市公司信用风险的有效性。     

我国制造业上市公司信用风险度量:基于KMV模型

目前对上市公司信用风险度量模型进行研究,及依据行业特征构造行业信用风险度量模型,对于商业银行信用风险管理显得尤为重要。本文基于现代信用风险度量模型——KMV模型,通过对违约点、股权价值波动性率、违约距离计算方式进行修正,构建了制造业行业KMV模型。研究结果表明,当违约点选取长期债务和短期债务之和时,制造业KMV模型可以提前两年将信用好与不好的上市公司甄别开,具有较强的适用性,符合我国目前信用风险管理水平的需要。同时,运用制造业KMV模型还可以判断上市公司是否具有"壳"资源的价值。     

基于BP-KMV模型的非上市公司信用风险度量北大核心

我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题。通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况。     

基于KMV模型的纺织业上市公司信用风险研究

论文以KMV模型作为度量信用风险的基本模型,验证了KMV模型适用性,分析了次贷危机对纺织业上市公司信用风险的影响。研究发现KMV模型适用于我国纺织业上市公司的信用风险衡量,次贷危机对上市公司信用风险产生了显著的影响。     

修正的KMV模型及其在我国上市公司信用风险度量中的应用

文章在主要阐述KMV模型基本原理的基础上,根据我国经济市场的特殊性对KMV模型进行了修正。通过对5个行业共10家上市公司的信用风险进行分析表明,采用修正后的KMV模型在中国的适用性和准确性都有所提高,能够较明显地看出信用较好的公司的违约距离比ST公司的要大,证明了KMV在预测信用风险上的作用,即可以比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。     

修正的KMV模型及其在我国上市公司信用风险度量中的应用

文章在主要阐述KMV模型基本原理的基础上,根据我国经济市场的特殊性对KMV模型进行了修正。通过对5个行业共10家上市公司的信用风险进行分析表明,采用修正后的KMV模型在中国的适用性和准确性都有所提高,能够较明显地看出信用较好的公司的违约距离比ST公司的要大,证明了KMV在预测信用风险上的作用,即可以比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。     

探讨我国信用风险度量模型的应用

本文阐述了财务分析和信用风险度量模型在信用评级上的重要性。从信用评级发展角度出发,对传统信用风险评价方法和现代信用风险模型的发展进行了总结,揭示了传统信用风险评价方法存在的弊端,现代信用风险模型的优点是减弱主观判断的因素。最后通过各个模型的优缺点总结选择适合我国信用风险度量模型应从我国实际情况出发。     

“公共品”信用评级模式下的公司违约概率预测

基于“发行者付费”的卖方信用评级模式不可避免的存在利益冲突，近年来受到国内外的广泛批评。新加坡国立大学风险管理研究所提出一种全新的“公共品”信用评级模式，使用基于简约模型下公司违约概率预测的一种远期强度模型，充分结合所获取的上市公司信息和宏观经济信息，对公司未来两年内不同期限的违约概率做出预测。模型的案例分析显示该模型对信用风险违约水平度量的科学性和前瞻性，而且方便易行，期望可以为我国信用评级体系的建设和进一步发展提供一些参考和新的思路。     

基于KMV模型的房地产业上市公司信用风险度量

房地产行业是国民经济的支柱行业,资金需求量大,信用风险暴露规模较大,对商业银行的信贷资产质量也会产生重大影响,因此如何对房地产企业的信用风险进行度量是信用风险管理领域的亟待解决的问题之一。本文结合我国房地产上市公司的实际情况,研究KMV模型在中国市场中评价房地产上市公司信用风险的能力,采用违约距离度量我国房地产业上市公司信用风险的现状。结果表明,参数调整后的KMV模型能够在整体上识别我国房地产上市公司信用风险。     

基于Naive模型的违约风险测度

随着美国次贷危机的诞生、扩散及深化,违约风险的度量技术和管理方法成为研究者关注的焦点。传统的KMV模型也获得了新发展,文章就介绍了KMV的一种最新变体:Naive模型,并运用它对中国A股上市公司过去6年间的违约概率和违约距离进行了分析,结果发现,该模型的测量结果 0.0777,较好地度量了我国上市公司的违约概率。     

我国上市公司短期信用风险度量的实证研究

上市公司的短期信用风险不仅可能给投资者和公司带来巨大的经济损失,而且也可能对整个金融市场的稳定造成危害。本文在运用主成分Logistic回归模型对我国上市公司短期信用风险进行定量分析的基础上,结合我国实际情况,提出上市公司短期信用风险度量的策略。     

信用衍生产品在信用风险管理中的作用

信用风险是导致银行资产质量下降的主要原因，也是我国银行业面临的严重挑战之一。学习与借鉴国外先进的信用风险预测方法、度量技术与管理经验，建立、健全适合我国国情的信用风险评估体系，寻求行之有效的信用风险防范手段，对于提高商业银行的经营效益和资产质量，具有重大的现实意义。本文介绍常用的信用衍生产品在信用风险管理中的作用，并对各种产品的适用性进行讨论。     

KMV模型在农业上市公司信用风险度量中的应用

我国商业银行面临的主要风险是信用风险,信用风险管理成为银行关注的重中之重。本文以农业类上市公司为样本,运用Matlab技术,通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力,研究表明现阶段基于期权定价理论的KMV模型能很好地度量我国农业类上市公司的信用风险。     

基于KMV-Merton模型的上市公司信用风险度量研究

本文结合KMV-Merton模型,对上市公司信用风险度量方法进行比较研究。首先,求得权益收益的条件标准差;其次,通过改进的迭代过程估计KMV-Merton模型中不可观测的资产市值和波动率,进而根据预期违约概率评估上市公司的信用状况,并对两类模型分别得到的违约距离进行了比较分析。     

对我国无担保企业债的违约风险因素研究

文章从信用违约风险的角度对无担保企业债收益率进行分析,通过构造度量经济体信用风险水平的CVI指标和选取适当的宏观经济变量指标(如固定资产投资同比增速等),运用"回归和时间序列ARMA组合"模型对我国无担保企业债的收益率建模,得到了统计上显著并且经济意义合理的结果。该模型有较高的数据拟合和预测能力,可以用于预测无担保企业债未来的收益率水平,对无担保企业债的投资决策具有一定参考意义。     

基于Fisher判别方法的信用风险评估实证研究

商业银行信用风险评估的文献大多是将财务比率作为自变量建立模型,判别信息存在一定的滞后性。文章将财务比率与证券市场数据结合起来,增加了基于KMV模型,利用证券市场数据计算的违约距离作为Fi sher判别函数新的自变量,建立Fi sher判别函数,然后运用模型对总样本和检验样本进行实证分析,结果表明加入违约距离,将财务比率与证券市场结合的信用风险判别模型既能反映上市公司的历史财务状况,亦能反映现实市场变化情况,从而提高了商业银行预警信用风险的准确度。     

基于相依违约的上市公司担保风险度量研究

本文运用基于相依违约的混合模型度量上市公司担保风险,并进行了实证研究。结果表明:此模型能很好的预测上市公司对外担保的违约概率,可对上市公司信用进行评级;在敏感性分析中,违约概率对波动率、无风险利率和相依结构比较敏感,这能为风险管理提供一定的参考。     

民营上市公司信用风险评估实证研究

民营上市公司虽然已成为我国经济体系的重要组成部分,但其信用风险却没有得到足够的重视,目前对信用风险评估的不足已成为制约其发展的重要瓶颈之一。本文构建了基于因子分析和AdaBoost-SVM的评估模型,并对我国38家民营上市公司进行了实证研究。为民营上市公司提供了行之有效的信用风险评估工具,填补了目前市场上没有专门针对民营上市公司的信用风险评估方法的空缺。     

利用KMV仿真模型动态监控科技型中小上市公司违约风险北大核心

国内外目前尚没有KMV模型的简单计算方法,许多学者只能通过复杂编程来实现KMV的运行。利用Simulink功能模块选择及模块设置可对复杂的KMV模型进行系统仿真集成,通过友好界面利用KMV模型快速计算中小上市公司违约距离和违约概率。选取沪深两市14家ST科技型中小上市公司以及20家非ST科技型中小上市公司进行实验研究,结果表明:发生财务危机后ST科技型中小上市公司与非ST科技型中小上市公司信用风险违约距离存在显著区别;但一般情况下,它们的信用风险违约概率都较低;金融机构可以利用MKV仿真模型对科技型上市公司进行实时动态风险监控。     

关于我国上市公司违约虱险评价效率的研究

上市公司违约风险评价是目前我国在信用风险评估上较为薄弱的环节。中国商业银行和评级公司应该积极创造条件,加强客户违约概率测度．以有效提升信用风险管理水平。笔者拟着重对KMV模型评估违约风险的基本原理、KMV模型在国内外的运用现状进行探讨．并对该模型在现实中的运用提出若干建议。