KMV模型对我国房地产上市公司信用风险度量的实证研究

本文根据我国房地产上市公司独有的特点,运用修正后的KMV模型,选取沪市29家上市公司的数据,对其信用风险进行了度量,并对可能引起信用风险的因素进行实证研究。     

KMV模型对中国上市公司信用风险识别能力的实证研究

KMV模型作为一种结构化信用风险度量和预测工具,在国外成熟市场已被广泛采用。本文选取了66家中国的上市企业作为样本,通过比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险识别能力;同时选取了25家ST企业三年的数据作为样本,通过纵向比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险预警能力。     

基于KMV模型的中国制造业上市公司信用风险评价

经济新常态下,经济增长速度逐渐放缓,但日益重视发展质量。制造业作为资本密集型行业,避免违约风险不仅有利于公司可持续发展,也对降低系统性金融风险起到重要作用。以A股制造业70家上市公司为样本,以2018年10月1日到2019年9月30日为一个计算周期,运用KMV模型实证分析上市公司的股权价值波动率、资产价值波动率、信用违约距离和信用违约概率。结果表明,0.03可以作为制造业上市公司违约概率的临界点,超过0.03则可以判定该公司具有一定的信用风险。同时,将违约概率区间进行划分,划定信用等级。最后针对不同的问题提出解决方案和建议。     

生命周期视角下并购类型对上市公司信用风险的影响——基于KMV模型的实证研究

以2009—2013年沪、深股市发生并购事件的103家上市公司为研究样本,利用KMV模型对不同生命周期、不同并购类型的上市公司并购事件发生前和并购事件发生后的信用风险进行了实证分析。研究发现,不同并购类型的上市公司并购前后的信用风险变化情况呈现生命周期差异。处于成长期的公司,实施相关并购会降低信用风险,实施多元化并购会增加信用风险;处于成熟期的公司,则相反。同时,还从不同角度进行了稳健性检验,发现研究结论不变,进一步验证了结论的可靠性。从企业生命周期视角研究并购类型对上市公司信用风险的影响,补充和拓展了现有上市公司并购风险方面的研究文献,同时也对企业并购决策和公司治理有重要启示。     

基于期权理论的KMV模型演进

国内学者针对我国国情应用KMV模型的过程中已经取得了一些成果,本文说明了模型的基本内容,并且在继承现有研究成果的基础上,对模型的修正进行了归纳总结。论文评价了模型的优缺点并提出了政策建议。     

现代信用风险度量模型比较分析

金融危机的爆发以及《巴塞尔新资本协议》的正式实施,为银行业进行信用风险管理提出新的挑战。本文对国际上信用风险管理实践中应用最为广泛的现代信用风险度量模型进行了分析比较,提出我国商业银行应用信用风险模型中的问题,并给出相关建议。     

基于logistic模型的上市公司信用风险评价

文章分析了上市公司信用风险的成因,通过对上市公司年报数据的处理,建立了判断上市公司信用状况的logistic模型,该模型中嵌入的利息保障倍数和存货周转率是上市公司信用的关键决定指标,利用该模型可以对上市公司一年后的信用状况进行评估。     

非上市公司信用风险的期权定价模型研究

近年来,运用基于期权定价理论的KMV模型测度上市公司的信用风险得到了广泛的应用。但对于非上市公司市场价值V0和波动率σv的估测是非常困难的。PFM模型给出了估计非上市公司市场价值V0和波动率σv的方法。然后针对我国的非上市公司对模型进行了修正并进行了评价。     

基于GM（1,1）模型群的重庆货运量预测研究

货运量是货运市场体系中的重要统计指标,预测货运量发展趋势是制定货运发展战略的前提和基础。文章根据重庆市货运发展状况,收集了重庆2001-2011年货运量的数据,采用GM(1,1)模型群对重庆市货运量进行模拟、预测。经过模型精度检验,最后选择等维灰数递补GM(1,1)模型对未来四年内的重庆货运量进行预测。     

信用风险量化模型比较分析

近年来,信用风险量化模型在国际金融界,尤其是银行界得到了高度重视和快速发展。目前国际性商业银行用于计算信用风险的模型,按照数据情况和对风险概念理解的不同,形成了两种不同的建模思路。一种认为信用风险就是借款人违约的可能性,无论借款人违约与否,只要违约可能性的相关因素发生了变化,就意味着银行整体风险环境的变化,这种模式被称为盯市模式(Market-to-Market);另一种认为银行的信用风险就是借款人无法履行的实际风险,从而模型只对银行实际违约损失进行预测,只考虑两种状态,这种模式被称为违约模式(DefaultMode)。盯市模式的代表…     

金融信用风险的表现及管理模型分析

一段时期以来，我国存在着信用观念淡漠、信用基础薄弱、信用体系不健全等问题，并引发银行巨额不良贷款的产生。本文就社会信用的核心——金融信用风险的表现以及如何运用量化方法予以监测管理进行了系统的分析和深入的探讨。     

我国商业银行外部信用风险测度分析

银行作为债权人将资金放贷给企业,企业无法按时偿还本金,由此带来的风险称为信用风险。本文选择了44家配对上市公司,采用KMV模型对上市公司的信用风险进行度量,实证结果显示,KMV模型对于度量上市公司信用状况具有一定的适用性,但如果将KMV模型与PFM模型相结合,KMV模型使用的范围更加广泛。针对外部信用风险产生的原因,本文还给出了减小外部信用风险的建议。     

基于KMV模型的商业银行信贷风险度量与管理研究

随着2007年美国次贷危机以来,商业银行面临更严峻的形势,其中最重要的就是信贷风险的加剧,以及由于信贷风险加大引起的一系列银行资产的损失加大等。所以在当前经济形势下,加强商业银行信贷风险度量与管理是提高商业银行效率、使得商业银行以及金融市场更好发展的关键措施。本文以中国商业银行为主要研究对象,基于KMV模型分析了当前我国商业银行信贷风险度量与管理。     

我国房地产行业信用风险预测的实证研究——基于Stacking融合模型

为促进房地产行业平稳发展,本文以上市房地产企业数据为背景,融合ADASYN技术及Stacking算法构建性能表现优异、数据集适应度强的预测模型,旨在测度相关信用风险,为我国防范化解房地产重大金融风险尽绵薄之力。创新之处在于：一是从宏观角度引入与房地产业息息相关的经济增长风险（GDP同比-预期GDP同比）、利率风险（10年期国债收益率）、通胀风险（0.3*PPI+0.7*CPI）等指标;二是基于融合模型思想构建预测模型,从实践层面为解决传统信用风险预测模型单一问题提供新思路。实证结果表明：1、Stacking-BPNN均超越单一模型取得性能指标最优结果 ;2、结果依然存在较高风险值的原因在于房地产相关人口及购买力存在动力不足现象与企业自身“亚健康”现象,风险企业主要集中于财务风险型房企、战略错位型房企以及缺乏竞争力型房企。     

基于人工神经网络的商业银行信用风险模型

入世后,国外金融机构将给国内银行造成巨大的竞争压力。为了适应竞争的需要,增加抵御风险的能力,有必要对商业银行风险进行研究,以防范金融风险,维护金融及整个经济稳定。本文根据我国的具体现实,运用人工神经网络技术,构造出适合中国的信用风险模型,并对大连市某国有银行提供的数据进行了实证研究。     

基于期杈理论的KMV模型演进

国内学者针对我国国情应用KMV模型的过程中已经取得了一些成果,本文说明了模型的基本内容,并且在继承现有研究成果的基础上,对模型的修正进行了归纳总结。论文评价了模型的优缺点并提出了政策建议。     

灰色预测模型在房地产投资预测中的应用

本文简要介绍了灰色预测方法GM（1，1）模型的构造与模型检验。通过对合肥地区近年来房地产开发投资数据的分析，建立了GM（1，1）模型，经模型检验，该预测模型可靠，分析结果具有一定的参考价值。     

中原经济区工业“三废”产生量预测与操作策应——基于GM（1,1）模型

利用GM(1,1)模型对中原经济区工业三废产生量进行探究和预测,结果显示作为中原经济区主体的河南省经济社会在未来发展中将面临巨大的环境压力。在此基础上,文章提出构建现代循环经济发展模式是解决中原经济区环境问题的根本途径。     

基于灰色系统理论的中国房地产市场预测模型改进研究

本文在灰色系统理论的基础上建立GM(1,1)模型,并对该模型进行了改进,利用GM(1,1)模型的预测数据和原始数据的比例建立函数关系,构造递减序列。用加入递减序列的改进GM(1,1)模型对我国房地产市场进行了预测,结果显示改进的GM(1,1)模型预测结果更准确,与实际结果更接近,误差也更小,更适合于房地产市场的走势预测。     

海上丝路运价指数波动研究分析--基于宁波集装箱运价综合指数

在"一带一路"倡议下,宁波建立了海上丝路指数,其中集装箱综合运价指数即NCFI是航运业的晴雨表。通过研究发现,NCFI综合指数具有波动聚集性的特性,其NCFI综合指数的收益率存在一阶单整效应,通过对数据的整理和分析得到NCFI综合指数的收益率存在自相关,扰动项存在异方差。通过对比分析,对NCFI综合运价指数收益率建立GARCH(1,1)模型,前一期的影响对本期的影响是相对比较大的,上一期的风险也给本期的风险带来很大的影响通过。对NCFI综合运价指数的波动分析可以全面的了解整体市场的运行波动情况以及目前市场的风险程度。