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。     

上市公司信用风险度量研究

本文利用KMV模型计算出样本上市公司的违约距离,并将其作为PROBIT模型的自变量计算出上市公司的违约概率。实证结果表明,违约距离能较好地识别上市公司的信用风险,将违约距离作为自变量进行PROBIT建模分析时明显提高了模型的统计显著性和预测精度。在无法利用KMV模型测算上市公司经验违约率时,利用加入违约距离做自变量的PROBIT模型可以实现有效的替代,将二者结合起来使用能够为金融机构的信用风险评价提供科学依据。     

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。     

数字普惠金融对商业银行信用风险的经济资本影响研究

<正>研究选取国内16家上市商业银行（2011—2020年）的数据为样本,运用KMV模型对各商业银行的信用风险进行实证分析,结果表明,国有大型商业银行的违约距离更大,抗风险能力更强;平安银行的违约距离最小,抗风险能力最弱。进一步运用面板数据模型进行实证分析,研究结果表明,数字普惠金融可以通过有效提高交易方之间的透明度来降低交易成本;商业银行的盈利能力与所需要信用风险的经济资本呈负相关关系;数字普惠金融对商业银行的信用风险有负向影响,但影响程度比较小。在数字普惠金融背景下,商业银行要利用好自身优势和特点,提升自身风险管理水平。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于KMV模型的中国保险公司信用风险度量研究——以5家上市保险公司为例

随着信用经济广泛地应用于金融的各个领域,保险公司作为金融体系的重要组成部分,通过对资金运用方式的创新以及业务的多元化开展取得了长足的进步,但与此同时,暴雷事件的频发使得保险业不得不重新审视信用风险问题的重要性。因此如何精确有效地度量我国保险公司的信用风险成为保险业管理与控制的重要课题。文章以5家上市保险公司作为研究对象,基于2020年样本保险公司的股票交易数据以及财务报表,运用KMV模型对保险公司的信用风险进行评估,并对计算出的各保险公司的违约距离和预期违约率进行对比,最后做出分析总结并为我国保险业建设科学有效的风险管理体系提出政策建议。     

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。     

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.     

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。     

债权结构、波动率与信用风险--对中国上市公司的实证研究

基于Merton方法的违约模型是现代信用风险定价与管理研究中极其重要的部分,对其适用性的研究对提高我国商业银行与企业管理信用风险的能力有着十分重要的意义.文章利用我国72家上市公司组成的样本对该模型揭示的关于债权结构、资产波动与信用风险关系的两条结论进行了检验,由此分析该模型对我国的适用性.实证结果表明,债权结构与信用风险关系的结论在中国得到支持;但是资产波动与信用风险关系的结论在中国没有得到支持.文章最后提出了一些改进建议.     

KMV模型在我国证券市场的适用性分析及其改进

我国股票市场上 ,由于公司股份结构中存在非流通国有股以及缺少公司历史违约数据 ,所以难以直接用KMV模型分析公司信用风险。在研究国有股市场价值确定的基础上 ,提出了对KMV模型的修正 ,同时从理论上分析了违约率的确定。     

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.     

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.     

基于因子分析的上市公司信用评级应用研究

本文采用因子分析和聚类分析法,对统计抽样选取的307家上市公司的信用风险进行综合评价,将具有相似信用风险水平的受评上市公司划分为同类,确定出评级标准,从而构造出基于我国上市公司的信用评级模型。通过样本检验发现这一模型对上市公司具有较好的识别信用风险和预测信用风险的能力。