基于我国上市公司信用状况的KMV模型运用与实证分析

文章对KMV在我国的应用情况进行了研究,设立七种违约点,分别计算出违约距离,最终确立一个最适合我国股市的违约点计算模型.为了提高计算的正确性,在计算股权的市场价值时考虑了非流通股的价值.实证分析表明,ST公司违约距离与非ST公司违约距离差距明显,从而说明KMV模型在我国使用是有效的,并且发现对总资产与流动负债、长期负债之间的回归取得的带截距项的回归方程是最适合我国股市的违约点设置.     

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。     

基于KMV模型的上市公司信用风险度量分析

信用风险是金融业面临的最主要的风险之一,对企业债权人及股东的投资产生重要影响,因此,度量信用风险显得十分重要。采用KMV模型对中国上市公司的信用风险进行度量,结果表明该模型能很好地识别信用风险。     

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。     

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。     

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KMV模型的中国上市银行信用风险度量研究

信用风险广泛存在于社会经济运行与各类商业往来中,是我国金融体系中面临的最主要的风险之一。精准有效地度量信用风险,能够有效控制因违约事件发生所造成的经济运行成本,对于帮助金融机构和广大投资者合理选择风险管理策略具有重要的参考意义。基于我国10家上市商业银行2019年的财务数据和股票交易数据,运用KMV模型进行信用风险度量,对各商业银行的违约距离和预期违约概率进行计算,根据实证计算结果,做出分析总结并给出完善我国银行业信用风险体系的几点建议。     

基于KMV模型的中小企业信用风险度量研究

信用风险管理是我国商业银行面临的重要问题,本文通过选取中小企业板分属于5个行业的22家非ST公司与5家ST公司进行实证研究,表明KMV模型可以动态反映中小企业信用状况的变化趋势,提前发现信用状况异常,并对商业银行如何管理中小企业的信用风险提出相应的对策建议.     

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。     

我国制造业上市公司信用风险研究——基于KMV模型

运用KMV模型对我国46家制造业上市公司的信用风险进行评估。实证结果表明,引入公司资产价值增长率后的KMV模型能够更好地区分ST和业绩优良的制造业上市公司,可用于我国商业银行对制造业上市公司信用风险的度量。     

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。     

基于KMV模型的市政债券融资风险问题研究

城市基础设施是城市发展水平和文明程度的重要支撑,是城市经济和社会协调发展的物质条件,也是一个地区乃至一个国家经济和社会协调发展的基础。市政债券在国外特别是发达国家已经被广泛地运用于城市基础设施建设。对湖北省的市政债券的信用风险问题进行实证分析得出:应从市级债券的风险控制入手,严格控制其发行规模,从而将风险控制在可接受的范围内。运用KMV模型的实证债券信用风险测度模型。     

我国共享经济企业信用风险度量的案例分析——基于KMV修正模型的实证研究

共享经济模式如今已成为城市居民不可或缺的一种生活方式,这种创新经济模式所蕴含的信用风险也成为社会公众热议的话题.针对现有标准KMV信用风险模型无法处理"尖峰厚尾"数据的不足之处,引入了GARCH、EGARCH和TARCH三种模型计算股权价值的波动率,不仅解决了收益率序列非正态分布的问题,而且在ARCH LM检验都通过的条件下,进一步得到了共享单车企业永安行的信用违约风险值.结果表明共享经济企业信用预期违约概率(EDF)相对其他一些传统行业都要高出许多,并基于模型的结论提出了具有针对性的对策建议.     

KMV模型在我国的实务化

本文规划了一个KMV模型实务化的框架.即结合传统信用度量方法,按不同行业建立相应的在参数设置上有差异的,比较符合该行业经济特征的行业KMV模型,以期通过KMV模型实务化来应用学术界的研究成果,并尝试运用KMV模型在我国建立一套有效的、可操作的、较完整的信用评价系统.     

论信息不对称条件下商业银行信用风险定价方法的适用性与局限性

信用风险是金融机构体系面临的主要风险之一。在信息不对称下,无论在事前或事后,商业银行都无法及时全面地掌握、跟踪到企业的信用状况。尤其在我国社会信用体制尚不健全,信用风险产生的原因往往来自于主、客观因素共同作用的结果。因此,如何在信息不对称下甄别信用风险、寻求合理的风险定价已成为我国现代商业银行面临的重要课题之一。     

我国上市公司信用风险评估研究——基于Logit模型的分析

国内对Logit模型在信用风险评估应用方面已有不少实证研究,这些研究从总体预测准确率较高角度认为,该模型基本可以借鉴使用,但大多研究没有进一步区分模型误判的第一类错误与第二类错误.本文结合Logit模型的原理、优缺点,分析相关文献,选取我国上市公司财务数据进行实证分析,证实Logit模型在实际运用时犯第一类错误即高信用风险企业误判为低信用风险企业的错误率达到30%左右,而银行最担心的就是犯第一类错误,故我国商业银行在运用Logit模型对上市公司信用风险进行判断时要十分谨慎.