基于KMV模型对客户信用风险的研究

信用风险的研究对于银行、债券发行者来说是一种十分重要的影响因素,其普遍性和复杂性要求我们不仅对其重视而且要进行量化分析。本文采用KMV模型,以银行客户的信用为例进行风险预测,并运用该模型针对某银行客户的财务数据和股市数据进行实证分析,得出这些公司的信用风险状况,进而得出KMV模型在判别我国上市公司信用风险方面有效的结论。     

KMV模型对信用风险度量的适用性研究——以我国十家上市汽车制造公司为例

近年来,我国汽车制造行业快速发展,公司大力筹集资金扩张资产规模和生产能力,但随之而来的风险也大大增加。为此,本文引入KMV模型,利用KMV模型对我国已上市的一部分汽车制造公司的风险进行度量,旨在充分揭示上市公司的信用风险并得出结论。     

KMV模型对信用风险度量的适用性研究——以我国十家上市汽车制造公司为例

近年来,我国汽车制造行业快速发展,公司大力筹集资金扩张资产规模和生产能力,但随之而来的风险也大大增加。为此,本文引入KMV模型,利用KMV模型对我国已上市的一部分汽车制造公司的风险进行度量,旨在充分揭示上市公司的信用风险并得出结论。     

甘肃商业银行信用风险的研究

本文利用改进的KMV模型,对甘肃省11家上市公司2010年中期财务数据进行分析,得到各个上市公司的违约距离和违约概率,比较了各公司的信用状况,得出甘肃省商业银行信用风险总体较低的结论,最后提出了控制研究甘肃省商业银行信用风险的几点建议。     

甘肃商业银行信用风险的研究

本文利用改进的KMV模型,对甘肃省11家上市公司2010年中期财务数据进行分析,得到各个上市公司的违约距离和违约概率,比较了各公司的信用状况,得出甘肃省商业银行信用风险总体较低的结论,最后提出了控制研究甘肃省商业银行信用风险的几点建议。     

KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用

通过对沪深两市30家ST公司和30家非ST公司的信用风险进行评估检验,结果表明,利用修正后的KMV模型能够较好地识别出非ST公司和ST公司之间信用风险的差别,比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。     

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

在介绍 KMV 模型、Credit Metrics 模型、Credit Risk+模型和 Credit Portfolio View 模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为 KMV 模型最适合我国目前的国情。以2013年45家 ST 公司和与之配对的45家非 ST 公司以及2014年20家 ST 公司和与之配对的20家非 ST 公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明 KMV 模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV 模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。     

基于KMV动态违约距离的商业银行信用风险研究

随着巴塞尔协议对商业银行风险监管要求的不断提高,以及经济新常态下商业银行自身对信用风险管理能力提高的内在需求,对商业银行信用风险的度量和信用评级体系的建立成为当前商业银行面临的重大课题。本文根据国外金融机构常用的风险度量KMV模型,结合我国上市公司具体特征,对KMV模型进行改进,并利用动态违约距离估计最优违约距离,利用改进后的模型对141家上市公司的信用风险进行度量,结果表明,改进后的模型能够很好地区分违约特征,并以此建立的信用评级结果分布良好,能够较好地适用商业银行的信用风险度量要求。     

宏观经济因素对上市公司信用风险影响研究

和总产出的比例也不断提高,在当前中国的经济发展中发挥着举足轻重的作用。同时,由于上市公司都是其领域内实力比较雄厚、盈利能力比较强的企业,构成了当前银行业放款的主要对象。因此,上市公司信用自1984年中国第一只股票上市以来,经过近30年的发展,中国上市公司数量达到了2300多家家。上市公司数量激增的同时,上市公司资产总量和产出总量占国民经济总资产风险的整体构成了我国银行业所面临信用风险的主要部分,研究上市公司信用风险的影响因素对商业银行风险管理具有一定的参考价值。本文选取923家上证A股公司数据,运用KMV模型对企业信用风险进行度量,并运用面板数据模型探讨宏观经济因素对上市公司信用风险的影响。最后,基于实证的结论分析了我国实际经济运行中宏观经济因素对上市公司信用风险的作用机制及政策建议。     

公司股票和债券价格中的信用风险信息效率研究北大核心CSSCISSCI

有效市场假说认为,金融市场上金融资产的价格变化是对各种信息的反应,如果这种反应是即刻而充分的,那么市场就是有效的。本文基于我国上市公司股票和债券的价格数据,应用KMV模型和信用价差模型度量上市公司股票和债券价格变化所反映的公司信用风险大小,在此基础上检验并比较上市公司股票和债券价格对其信用风险信息反应的效率。结果表明,从短期信息有效性方面看,股票价格能够更加及时有效地反映公司信用风险信息,公司债券价格对信用风险信息的反应存在滞后性,但随着实际信用风险增加,滞后时差缩短;从长期来看,股票价格和债券价格在反映公司信用风险信息上存在一致性,公司的实际信用风险大小是影响两者存在一致性的重要因素,实际的信用风险越大,两者的一致性越强。     

宏观经济因素对上市公司信用风险影响研究

和总产出的比例也不断提高,在当前中国的经济发展中发挥着举足轻重的作用.同时,由于上市公司都是其领域内实力比较雄厚、盈利能力比较强的企业,构成了当前银行业放款的主要对象.因此,上市公司信用自1984年中国第一只股票上市以来,经过近30年的发展,中国上市公司数量达到了2300多家家.上市公司数量激增的同时,上市公司资产总量和产出总量占国民经济总资产风险的整体构成了我国银行业所面临信用风险的主要部分,研究上市公司信用风险的影响因素对商业银行风险管理具有一定的参考价值.本文选取923家上证A股公司数据,运用KMV模型对企业信用风险进行度量,并运用面板数据模型探讨宏观经济因素对上市公司信用风险的影响.最后,基于实证的结论分析了我国实际经济运行中宏观经济因素对上市公司信用风险的作用机制及政策建议     

我国上市公司信用风险度量及影响因素分析

首先利用KMV模型度量了样本公司的信用风险,接着以资产规模、股权结构、成长能力、流动性、行业前景、公司经营状况作为解释变量、公司违约距离作为被解释变量,建立了多元线性回归模型。实证分析表明,资产规模、股权集中度、成长能力与信用风险正相关;国有股比重、流动性与信用风险负相关;行业前景和公司经营状况对信用风险也有显著影响。     

基于KMV模型与外部资信评级体系的上市公司信用风险度量研究

本文引入2007年新华远东对中国上市公司资信评级结果作为研究样本,并且依据其评级方法引入2007年证监会发出处罚公告的上市公司作为违约部分的拓展样本,采用KMV模型对这些样本公司的违约距离进行度量。结果显示:KMV模型能够很好的区分新华远东资信评级体系中信用等级平均水平以上、平均水平以下、违约级的样本公司,并据此划分出了违约距离等级区间。这对投资者提前识别上市公司潜在的信用风险以及正确度量信用风险,以使投资者能够及时采取措施规避风险具有重要的现实意义。     

改进的KMV模型在信用风险度量中的应用

KMV模型是度量信用风险的一种主要方法。本文在KMV模型的基础上利用期权定价的思想进一步计算了在现行股权市场价值下上市公司负债到期日期望损失的现值。实证结果表明,该方法能很好量化上市公司的信用风险,为商业银行的贷款决策提供了一定的理论依据。     

我国上市公司信用风险度量研究——基于KMV模型

2008年,由美国引发进而席卷全球的金融危机从某种意义上讲更像是一场信用危机。因而如何在促进经济和发展的同时,更好地处理信用风险的问题引起了世界各界人士的广泛关注。本文针对我国股上市公司的实际情况,利用修正后的KMV模型度量我国上市公司的信用风险,经过实证分析发现KMV模型能有效识别度量我国上市公司的信用风险。但是在实际应用上有一定的局限性,并提出相关对策建议。     

MATLAB在银行信用风险量化模型KMV中的应用

本文介绍了使用Matlab微分方程数值解函数在银行信用风险量化模型KMV中的应用,通过KMV模型度量我国上市公司信用风险,给出了实证计算。     

KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险。随着金融市场许多新情况和新问题的出现．建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型显得十分重要。本文针对我国特有的经济环境,运用并修正KMV模型,基于市场价格变动信息评价我国证券市场上绩优公司与绩差公司的信用风险．通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力,结果表明该模型能较好的识别这两类公司的信用风险,最后对我国建立信用风险管理体系提出政策建议。     

Logistic模型和KMV模型在中国上市公司信用风险度量中的比较研究

本文从违约概率衡量上市公司信用风险的角度来看,基于因子分析的Logistic回归模型和KMV模型都能反映上市公司的信用风险状况,但基于因子分析的Logistic回归模型的评级结果比KMV模型较准确。     

中小上市公司违约风险评估研究——基于修正的KMV模型

国内中小上市公司随着经济下行压力的刺激而加速了其信用风险的暴露,然而目前相对缺乏一套成熟的用于违约风险评估的方法体系。基于KMV模型的优越性及国内中小上市企业的特殊性,本文指出利用GARCH修正后的KMV模型可以有效地为我国中小上市企业违约风险度量提供判断依据。并据此选取30只ST与非ST中小企业板上市公司股票为样本,对其2014~2016年的财务数据和股票交易数据进行实证分析。研究结果表明,修正后的KMV模型适用于度量经济新常态时期中小板上市公司违约风险水平。     

修正后的KMV模型对我国上市公司信用风险度量的适用性分析

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文试图通过修正KMV模型使之更适用于我国上市公司信用风险度量。通过实证研究对其结果加以分析表明,修正后的KMV模型由于数据采集相对容易,计算操作简便,比较适合目前我国的信用风险管理水平,可用于对我国上市公司信用风险的度量,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。