基于KMV模型的上市公司信用风险研究

本文介绍了KMV模型的违约距离公式,并通过实证比较违约距离随时间的变化情况来研究上市公司的信用风险状况.结果表明:使用股票年均价格估算非流通股市场价值,以流动负债与长期负债的0.75倍之和作为违约点,计算出上市公司的债务到期日风险中性违约距离,并对近几年的违约距离随时间的变化情况进行比较,能够比较可靠地提前发现上市公司信用状况的异常.     

上市公司违约率信用监测模型研究

根据我国上市公司违约的条件,创新地将违约风险引入到上市公司信用风险的研究中,建立了上市公司违约率信用监测模型,采用多元GARCH—M模型对上市公司股票回报的波动率进行估计．运用违约率信用监测模型获得公司的违约概率来分析判断其内在的信用风险,起到早期预警的作用。     

数字化转型与企业债务违约风险

文章以2010—2021年我国沪深A股上市公司为研究样本,利用大数据文本分析技术,从上市公司年报中提取数字化转型的关键词度量数字化转型程度,研究企业数字化水平的提高对债务违约风险的作用效果。研究结果表明：（1）数字化转型有利于降低企业债务违约风险。（2）在管理层持股比例较低的样本中,数字化转型显著降低企业的债务违约风险。文章的研究结论为政府如何有效推动企业数字化转型提供了理论参考,并为企业推动数字化建设和防范债务违约风险提供借鉴。     

基于KMV模型的上市公司信用风险探析

本文以101家上市公司为研究对象,利用KMV模型对其信用风险进行度量.结果显示同一行业中,被ST的公司其违约率明显高于绩优股的公司的违约率,说明KMV模型较适合度量我国上市公司的信用风险,这为提高风险预测数据的准确性和敏感度提供了依据.     

上市银行股权集中度与违约风险的关系研究

上市公司的股权结构一直被人们关注,其中股权集中度即为股权结构的一个重要内容;另外在国内与国际信用危机频发的今天如何准确合理的度量违约风险十分重要。本文认为银行股权集中度与银行的违约风险成反比关系,并对这一结论进行了解释。     

软信息、关系借贷与信贷违约风险度量--基于房地产上市公司的实证研究

本文基于2002-2010年沪深A股市场房地产上市公司银行贷款数据,从关系借贷的角度间接度量并检验软信息在违约风险模型中的作用。实证结果表明,银企关系包含了财务数据等硬信息以外有关公司违约的重要信息,与仅采用硬信息的模型相比,同时包含硬信息和软信息的模型能够提高违约风险度量的准确性。文章为软信息和关系借贷理论在公司违约研究领域的应用提供了经验证据,对于优化违约风险度量模型具有较强的启示意义。     

企业投融资互动机制下的信贷违约风险——基于中国上市公司的实证研究

本文以中国上市公司为样本,实证分析了在负债融资与投资决策相互作用的机制下企业信贷违约风险的变化规律.实证结果表明,整体上投资支出会促进信贷违约风险,负债融资会对其产生抑制;在负债融资导致的过度投资情形下,企业投资对信贷违约风险的促进作用将更明显,而过度投资会抑制企业最优负债融资水平,从而带来更低的最优信贷违约风险;短期负债融资会促进企业信贷违约风险的增加.文章为信贷违约风险控制探寻了一种从企业微观财务决策角度进行分析的全新视角.     

基于KMV模型的上市公司信用风险评估实证研究

上市公司信用风险评估是目前我国在信用风险评估上的较为薄弱的环节,而其评估的技术要求比较高。本文利用KMV模型并结合我国上市公司的实际,对我国上市公司的信用风险进行度量研究。由于国内尚没有公开的公司违约数据库可以使用,本文以KMV模型输出的违约距离来度量上市公司的信用风险。     

公司债务违约风险影响审计收费吗

企业一旦发生债务违约,企业以及相关主体利益都会受到重大损害,而作为专业人士的审计师能否提前做出反应显得至关重要.本文选取A股上市公司2001-2015年的债务违约数据,首次系统研究债务违约曝光前后审计收费的变化.研究发现,在公司债务违约曝光之前,审计师已经提前做出反应,提高审计费用;在债务违约曝光之后,审计师还会继续进行反应,审计费用进一步提高.审计师提高对债务违约公司的审计收费,主要是基于对会计信息质量和审计风险的考虑.综上表明,审计师对公司债务违约风险具有敏感性和谨慎性,能够先于债务违约曝光事件进行反应.这对于认识和发挥审计师的债务风险预判能力具有重要启示.进一步研究发现,审计师市场地位和公司违约严重程度均会对审计师反应的及时性产生影响.另外,审计师对国企债务违约曝光并不敏感,说明我国债务市场确实存在政府隐性担保的现象,损害了审计师对国企债务风险的恰当反应.     

基于KMV模型上市公司违约点的选择

对我国上市公司数据进行混合模型回归得到KMV模型违约点,并与KMV公司提出的经验违约点公式以及流动负债加75%长期负债的违约点进行对比,运用KMV模型评价*ST公司和正常公司的信用风险,并检验模型识别上市公司信用风险的能力。结果表明,利用混合面板回归得到违约点的KMV模型能够更好的识别信用风险差异。     

基于修正的KMV模型对我国上市公司信用风险的度量和适应性分析

本文采用修正的KMV模型对上市公司的信用风险进行度量,摒弃传统的历史波动率方法,采用GARCH模型进行来对收益率进行拟合从而更加准确的估计出股权价值的波动率,并且依照我国的实际情况修正了违约点和股权价值的设定。选取房地产行业10家公司的数据,通过对违约距离的对比和比较,认为KMV模型能较好的适应我国上市公司风险的度量。     

基于Matlab计算的KMV模型在中国上市公司信用风险的度量研究

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微分方程对我国上市公司的信用风险进行实证计算。最后提出KMV模型反映企业违约风险时的局限性以及对于信用风险管理的相关建议。     

“双支柱”调控框架、金融资产投资与违约风险防范研究——基于房地产上市公司的实证分析

实施宏观审慎政策的主要目的是前瞻性提升防范系统性金融风险的能力,同时弥补单一货币政策的不足,进而形成“双支柱”调控框架。本文以2012-2020年119家房地产上市公司为研究对象,检验“双支柱”调控框架下宏观审慎政策与货币政策对房地产上市企业违约风险的影响。实证研究发现：宏观审慎政策通过影响企业金融资产投资,进而抑制房地产企业的违约风险,弥补了货币政策调控的不足;同时金融资产投资会抑制企业的违约风险,起到“蓄水池”作用。因此,在实施宏观审慎政策时,监管层应考虑其对于个体企业风险的影响。同时对于金融资产“蓄水池效应”企业也应予以关注,以做好违约风险防范准备。     

上市公司违约概率的实证研究

内部评价法分为初级法和高级法,初级法是当前国内研究的重点。而初级内部评级法的核心部分就是违约概率的计算,其中模型化的计算方法是当今研究的主流。本文利用EDF模型对我国上市公司的最新数据作了实证分析,结果显示,虽然理论预期违约率值较穆迪公司公布的参考区间偏小,但还是具有一定的风险预警作用。     

住房反向抵押贷款违约风险研究

由于住房反向抵押货款的特殊性,其面临的风险要大于一般的抵押货款,在住房反向抵押货款面临的诸多风险中,违约风险是影响其能否健康有序运行的重要因素。本文旨在对住房反向抵押货款的违约风险进行初步探讨,利用文献研究和对比研究的方法,梳理了住房反向抵钾货款违约风险的类型,并分析其产生原因,结合国内外的住房反向抵押贷款实践,提出通过完善法律法规、收取违约金、明确房屋产权,建立多种住房反向抵押贷款模式等防范违约风险的建议。     

公司债券违约的财务预警体系——基于单变量分析

随着我国资本市场的进一步发展,公司债券已成为我国债券市场的重要组成部分,因此公司债券的违约风险成为投资者关注的重要因素。本文使用单变量分析方法,对我国公司债券的违约风险进行财务指标研究,得出样本公司的财务预警阀值,并对模型的有效性进行了验证。     

信息不对称下的农户信贷违约风险分析

农户信贷市场是一个不完全竞争市场,由于信贷机构与农户之间不完全信息,信贷机构贷款前无法有效判别农户基本信息的真伪性、贷款后无法甄别农户的信贷违约风险,信贷人员依其主观进行判断,易于增加农户信贷违约风险。因此本文对信息不对称下农户信贷违约风险的独特性、原因进行分析,并提出相应对策,同时用相关理论进行解释,以期对降低农户信贷违约风险提供借鉴。     

KHV模型对我国房地产上市公司信用风险度量的实证研究

2010年中国加大对房地产行业调控的现状和中国房地产上市公司独有的特点,运用修正后的KMV模型,选取沪深两市27家房地产上市公司的数据进行实证研究,根据实证结果,判别修正后的KMV模型适用性并分析违约距离的合理控制范围。     

基于KMV模型上市公司的信用风险研究

近些年,我国上市公司由于财务状况异常而被特别处理的案例越来越多,上市公司的信用风险也越来越引起社会各界的广泛关注,通过对企业信用状况的分析鉴别上市公司的质量,成为迫切需要解决的问题。本文运用KMV模型,对20家A股上市公司进行基于市场数据的实证分析,测算其违约距离,并对它们的信用风险从横向和纵向两方面进行比较研究。对这些上市公司的信用风险质量进行研究分析,对证券市场的有效监管、保障广大投资者利益乃至整个经济社会的稳健发展都具有重大和深远的意义。     

制度环境、社会关系网络与债务违约

本文以2014—2018年发生实质性债务违约的A股上市公司为样本,运用逻辑回归对数据进行处理。结果表明:社会关系网络能降低公司债务违约概率,进一步研究发现市场化水平高的地区,社会关系网络对债务违约概率的降低作用显著弱化。