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。     

商业银行信用风险管理模型研究

信用风险是商业银行在经营活动中面临的主要风险。加强信用风险管理和分析,对我国商业银行具有重要意义。本文重点介绍了现代信用风险度量方法,并对各方法在我国的适用性进行了分析,表明KMV模型在我国有一定适用性,我国应加强对KMV模型的研究。     

我国上市公司信用风险度量及影响因素分析

1.我国上市公司信用风险度量KMV模型是由KMV公司于1993年开发的现代信用风险评估模型。该模型利用公司资产预期的市场价值、波动率以及负债的帐面价值来预测公司的信用风险。由于数据获取相对容易,计算操作比较简便,KMV模型在国外上市公司信用风险评估中得到了广泛的应用。     

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。     

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.     

信用风险、公司规模和财务杠杆———基于KMV模型的分析

一、介绍2005年5月,中国人民银行发布了《短期融资券管理办法》以及相关配套文件,允许符合条件的企业在银行间债券市场向合格机构投资者发行短期融资券。短融券的发行,表明我国信用化产品开始走向市场,因此衡量发债主体的信用风险,评价其偿付到期债务的能力,就显得至关重要。利用KMV模型衡量我国上市公司的信用风险,国内已经有学者做过相应的研究,如张玲、张佳林(2000),王琼、陈金贤(2002)先后对KMV模型与其它模型进行了理论上的比较研究,认为KMV模型比其它只注重财务数据的信用风险模型更适合于评价上市公司的信用风险,并初步探讨了在…     

商业银行信用风险管理模型比较分析

信用风险是商业银行在经营管理中面临的主要风险之一,随着信用风险事件越来越频繁地发生,商业银行管理信用风险的压力日益增大。介绍了当前国际上最流行的信用风险管理模型,并在此基础上对这些模型进行了比较分析,发现KMV模型最适合我国国情。     

基于KMV模型的资本市场信用风险动态管理实证分析

随着经济发展的进一步深化,上市公司的信用风险更加突出。运用KMV模型,根据资本市场信息能有效地估计公司的信用风险。KMV模型能够根据资本市场企业股价的波动快速的观察公司的理论预期违约率变化情况,从而提供信用风险预警,实现对信用风险的动态观测。弥补目前主要是根据公司是否为ST对公司信用水平进行一个定性的区别的不足。     

基于KMV模型的银行信用风险测量

在过去的20年间,信用风险变得更加严重,它的破坏性、不确定性和联动性已经带来了严重的经济损失,并影响到经济体的投资决策和收益。我国金融市场由于缺乏足够的信用数据,直接利用股票市场数据来进行信用风险管理的KMV模型有着广泛的应用前景。本文在详细介绍了KMV模型的理论原理和主要内容的基础上,运用中国股市数据对该模型进行了实证分析。     

KMV模型在我国上市公司信用风险评级中的应用

本文主要介绍了KMV模型以及其在我国上市公司信用风险评级中的优势与劣势,并提出相关建议,讨论分析了KMV模型在我国资本市场的适用性.     

基于商业银行信用风险管理的KMV模型研究理论述评

信用风险是商业银行经营管理中的重要风险，而我国银行业很长一段时期缺少对信用风险定量计量的习惯。本文对商业银行信用风险管理中有较好定量分析功能的KMV模型进行理论述评，主要分析其功能，特别总结了国内外该模型的经典研究成果，探讨其对中国银行业风险管理的启示。     

现代信用风险管理模型比较分析

本文对当今国际上信用风险管理中应用最为广泛的Credit Metrics,KMV,Credit Risk+Model,Mortality Model五个模型进行了分析比较,并简要介绍了实证效果,以期为我国商业银行信用风险模型的构建提供借鉴与参考。     

现代信用风险管理模型比较分析

本文对当今国际上信用风险管理中应用最为广泛的Credit Metrics,KMV,CreditRisk+Model,Mortality Model五个模型进行了分析比较,并简要介绍了实证效果,以期为我国商业银行信用风险模型的构建提供借鉴与参考.     

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Logistic模型林业企业信用风险研究

以36家林业相关上市公司为样本,根据KMV模型分组结果选取了2012年上市企业财务报告中的20个指标进行因子分析并提取主成分,运用Logistic模型构建适合我国林业上市公司的信用风险预警模型。结果表明,该预测模型的正确率达到80%以上,负债、现金流量和存货对林业企业信用风险的判别影响较为显著。结合KMV分组结果构建的Logistic模型可以作为理想的林业企业信用风险预测工具,对其信用风险管理具有积极意义。     

引入KMV模型的风险度量机理及实证研究

通过对信用风险度量技术的各种技术方法和各种技术指标的回顾,并着重针对基于布莱克-斯科尔斯期权公式的KMV模型进行了探讨研究。选取了CSMAR数据库中的2010年的上市公司的股票数据,结合公司的财务报表中的相关内容,对KMV模型加入了一些探索性的修改。另外一个方面,加入了企业高管素质以及产业分析和整个市场经济的景气指数探究KMV模型对于中国上市公司信用风险的适用性,同时还探讨上市公司违约距离与其财务指标的关联关系。     

中国商业银行信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,信用风险的度量模型有专家判断法、信用评分法、神经网络分析法以及现代违约概率模型等。通过比较分析LOGIT模型和KMV模型,选取了能够体现公司盈利能力、营运能力、资本结构、偿债能力、成长能力和现金流量的28个指标,运用逐步回归方法建立LOGIT模型,发现该模型能够提前一年较好地预测出公司的违约情况。在分析KMV模型时,通过GARCH-M模型计算出企业股权价值波动率,并运用上市公司数据得出样本公司的股权价值和违约点,从而计算出样本公司的资产价值和资产价值波动率,最后得出KMV模型的判别结果。上述分析表明我国商业银行应以LOGIT模型作为判别模型,以KMV模型作为追踪模型,将LOGIT模型与KMV模型相结合来判断贷款企业的信用风险水平。     

基于KMV模型的上市公司信用风险的度量研究

本文对上市公司的信用风险度量进行了理论研究并以我国上市公司为样本进行了实证分析。针对中国证券市场股改后的上市公司已经超过90%,市场对公司价值发现效率的进一步提高,股价反映公司价值信息进一步增强的实际情况,运用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已比较适合,并通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力。     

KMV模型在中国上市公司信用风险度量适用性分析

KMV模型是一种国外普遍应用的信用风险度量模型,本文分析了该模型的基本思想和基本构成,并探讨了模型在我国的适应性。     

KMV模型对上市公司信用风险预测能力研究

本文利用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,修改了模型中非流通股的计价方法,对KMV模型进行了修正。文中对2009年沪深两市30家上市公司的信用风险进行评估检验,结果表明修正后的KMV模型不仅能够较好地分辨出ST公司和非ST公司信用风险的差异,而且能准确地把握上市公司信用质量的变化趋势,至少可提前1年识别上市公司信用质量的恶化。