基于KMV模型的上市公司信用风险度量

信用风险一直是金融市场面临的主要风险之一,因此,寻找一种科学合理的信用风险度量方法就显得尤为紧迫了。笔者经过长期学习实践发现,KMV模型通过量化的方式对上市公司的信用风险进行计算,其结果更加科学理性,有利于投资者及时采取措施规避相应风险。     

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KMV方法的农业类上市公司信用风险度量研究

文章以35家农业类上市公司为样本,根据Black-Scholes期权定价理论构建KMV模型,利用2008年财务数据,通过运行Eviews,计算31家公司2009年的违约概率,以期为商业银行选择贷款对象提供理论依据.     

基于KMV方法的农业类上市公司信用风险度量研究

文章以35家农业类上市公司为样本,根据Black-Scholes期权定价理论构建KMV模型,利用2008年财务数据,通过运行Eviews,计算31家公司2009年的违约概率,以期为商业银行选择贷款对象提供理论依据。     

基于KMV方法的农业类上市公司信用风险度量研究

文章以35家农业类上市公司为样本,根据Black-Scholes期权定价理论构建KMV模型,利用2008年财务数据,通过运行Eviews,计算31家公司2009年的违约概率,以期为商业银行选择贷款对象提供理论依据。     

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模型的我国上市公司信用风险实证研究

KMV模型在我国存在较大的不适用性,而主要原因是我国存在严重的股权分置矛盾.鉴于当前股权分置问题已基本解决,试图研究现有经济条件下,KMV模型对我国上市公司,ST类上市公司和非ST类公司的比较,分析KMV模型在我国的适用性,并提出建议.     

修正的KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用分析

针对传统KMV模型在我国目前的市场环境下的不适用情况,本文采用GARCH（1,1）模型对公司资产价值的波动率进行了预测,以此来计算违约距离,并对ST公司和非ST公司的信用风险的识别进行了实证分析,发现基于GARCH（1,1）模型的修正的KMV模型在我国目前的市场环境中具有一定的适用性。     

修正的KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用分析

针对传统KMV模型在我国目前的市场环境下的不适用情况,本文采用GARCH(1,1)模型对公司资产价值的波动率进行了预测,以此来计算违约距离,并对ST公司和非ST公司的信用风险的识别进行了实证分析,发现基于GARCH(1,1)模型的修正的KMV模型在我国目前的市场环境中具有一定的适用性。     

基于KMV模型的信用风险实证分析——以食品行业上市公司为例

食品行业作为我国的民心行业,安全问题日益凸显。作为我国食品行业领域最具代表性的企业——食品行业上市公司,诸如食品安全等多种违规现象带来的巨大投资风险严重困扰着广大投资者。本文从如何规避上市公司信用风险入手,通过分析利用KMV模型型,运用MATLAB软件,对我国食品行业4家上市公司6年的财务数据进行了违约距离和违约率的实证分析。结果显示,KMV模型能较好地识别上市公司的信用风险能力力,能够为金融机构、投资者和普通消费者揭示食品类上市公司的信用风险。     

基于KMV模型的上市公司信用风险测度研究

一、引言信用风险是整个金融业面临的最主要的风险之一。信用风险直接影响到现代社会经济生活的各个方面,也影响到一个国家的宏观经济决策和经济发展,甚至影响全球经济的稳定和协调发展。本文采用KMV模型对我国上市公司信用风险测度进行研究,并对     

江苏省城投债信用风险研究——基于KMV模型

随着城市化建设的推动,中央积极鼓励地方政府通过发行城投债融资。但是近几年来,全国各地方政府城投债发行规模的迅速膨胀,以及部分地方融资平台违约的发生,引发了各界人士对城投债信用风险的担忧。本文运用KMV模型,把地方政府预期财政收入当作城投债违约时点,测算当前江苏省已发行城投债的信用风险,并得出结论:除2016和2019年城投债规模离违约时点较近外,江苏省已发行城投债信用风险基本可控。另外,通过敏感性分析测算未来财政收入波动对违约率的影响,为未来江苏省的城投债发债规模提出了合理建议,包括发行短期融资券和中期票据等。     

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。     

基于修正KMV模型对房地产上市公司信用风险评估

本文选取10家ST股和10家非ST股参考,运用修正的KMV模型对房地产上市公司的信用风险进行评估。     

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。     

基于KMV模型的市政债券信用风险管理问题研究

发行市政债券将成为地方政府基础设施建设融资的主要金融工具和渠道,但市政债券发行中的一大难题是市政债券的发行规模与信用风险控制。本文借助于KMV模型思想,建立了市政债券信用风险模型,进一步探讨了模型的概率分布形态以提高模型的预测精度。在确定了预测标准后,针对2009年以来已发行地方政府债券的省市计算了各地安全发债规模,并简要分析了地方政府债券上市＂遇冷＂的原因。     

基于修正KMV-Copula模型的组合信用风险度量研究

文章利用我国ST和非ST的上市公司真实数据,对KMV模型进行修正,引入了基于EGARCH的KMV模型计算单个资产的违约概率。进一步分别采用二元正态-Copula、二元t-Copula以及二元阿基米德-Copula包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula函数对信用资产组合的违约相关性进行建模,研究多资产间的联合违约概率。研究结果表明,修正的KMV模型具有合理性和有效性,Clayton-Copula函数对联合违约概率拟合更好。研究结果有助于商业银行预测各企业的信用风险大小及可能性,提升应对风险的能力,以维护我国金融市场安全稳健运行。     

基于KMV模型的我国中部地区新能源上市企业信用风险度量及分析

信用风险既是上市企业面临的最主要风险类型,也是导致企业资产质量降低和出现经营危机的主要原因。新能源产业上市企业在所有上市企业中所占比例较小,且其发展和经营特点有别于传统行业的上市企业,市场一般认为该类上市企业信用风险偏高。中部地区是我国当前发展战略的重点关注区域,新能源产业也是当前大力提倡的绿色环保可持续经济发展模式的重要组成部分。本文利用KMV模型对我国中部地区6个省份的若干家新能源产业上市企业进行了信用风险度量实证分析,并结合研究结论提出了对中部地区该类上市企业信用风险管理的建议:企业的一般业务流程应将信用风险的管理工作纳入其中;建立规范合理的财务信息披露制度;信用风险管理机制应朝着可量化的方向发展。