利用KMV仿真模型动态监控科技型中小上市公司违约风险北大核心

国内外目前尚没有KMV模型的简单计算方法,许多学者只能通过复杂编程来实现KMV的运行。利用Simulink功能模块选择及模块设置可对复杂的KMV模型进行系统仿真集成,通过友好界面利用KMV模型快速计算中小上市公司违约距离和违约概率。选取沪深两市14家ST科技型中小上市公司以及20家非ST科技型中小上市公司进行实验研究,结果表明:发生财务危机后ST科技型中小上市公司与非ST科技型中小上市公司信用风险违约距离存在显著区别;但一般情况下,它们的信用风险违约概率都较低;金融机构可以利用MKV仿真模型对科技型上市公司进行实时动态风险监控。     

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-Logit模型的上市公司违约风险实证研究

在银行信用风险管理方面,客户违约风险的度量是个关键。本文利用KMV模型计算得到违约距离(DD),并将DD值与Z-score模型中的五个参数作为自变量引入Logit模型中,实现KMV模型与Logit模型的结合,并得到了能够评估企业违约可能性的二元选择Logit模型。实证研究表明,由随机选取的沪市制造业的68家上市公司建立的Logit模型,在沪市制造企业违约可能性的评估中得到了较理想的结果。     

关于我国上市公司违约虱险评价效率的研究

上市公司违约风险评价是目前我国在信用风险评估上较为薄弱的环节。中国商业银行和评级公司应该积极创造条件,加强客户违约概率测度．以有效提升信用风险管理水平。笔者拟着重对KMV模型评估违约风险的基本原理、KMV模型在国内外的运用现状进行探讨．并对该模型在现实中的运用提出若干建议。     

上市公司支付违约风险度量模型研究 ——以永泰能源为例

文章在KMV和复合KMV框架内引入资产变现参数及触发概率,同时考虑支付违约随机性发生特征,建立支付违约风险计量新模型,并以A股上市公司永泰能源为研究对象,应用模型分析公司重大资产重组事件公告前、短期融资券实质性违约前信用风险的变化规律.研究结果表明:引入变现参数和触发概率能够明显提升模型识别公司信用风险变化的能力;时变变现参数对支付违约概率的影响高于固定变现参数的影响;复合KMV框架内引入变现参数和触发概率,既可区分公司短期与长期信用风险,又能提升模型预测信用风险变化能力;相对于账面价值为基础的直接估计法,市场数据为基础的间接估计法能够更有效地识别信用风险变化.文章丰富了信用风险计量模型理论研究成果,对投资者、发行人、信用评级公司、监管机构、会计准则委员会有借鉴参考价值.     

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。     

基于相依违约的上市公司担保风险度量研究

本文运用基于相依违约的混合模型度量上市公司担保风险,并进行了实证研究。结果表明:此模型能很好的预测上市公司对外担保的违约概率,可对上市公司信用进行评级;在敏感性分析中,违约概率对波动率、无风险利率和相依结构比较敏感,这能为风险管理提供一定的参考。     

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BP-KMV模型的非上市公司信用风险度量北大核心

我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题。通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况。     

基于KMV模型的信贷违约风险探析

本文采用KMV模型,结合相关的财务特征指标,对我国上市公司的信用状况进行实证检验.检验结果表明,KMV模型能在上市公司财务困境发生前三年对上市公司的违约风险进行预警,在我国具有较好的适用性.根据实证检验结果,提出将不同预警模型相结合,层次递进建立我国信贷风险预警机制的建议.     

基于KMV模型的房地产业上市公司信用风险度量

房地产行业是国民经济的支柱行业,资金需求量大,信用风险暴露规模较大,对商业银行的信贷资产质量也会产生重大影响,因此如何对房地产企业的信用风险进行度量是信用风险管理领域的亟待解决的问题之一。本文结合我国房地产上市公司的实际情况,研究KMV模型在中国市场中评价房地产上市公司信用风险的能力,采用违约距离度量我国房地产业上市公司信用风险的现状。结果表明,参数调整后的KMV模型能够在整体上识别我国房地产上市公司信用风险。     

将净资产收益率引入KMV模型及其应用

文章以KMV模型和贷款五级分类理论为基础,通过将净资产收益率引入KMV模型的方法对KMV模型进行修正,并将2012年7月被ST和非ST的两组公司设为样本公司,通过对其2008年初至2011年末的季度净资产收益率样本进行模型验证,对修正后计算得到的样本公司违约距离进行检验。实证结果表明,修正后的模型能够有效区分ST和非ST公司的信用风险差异。由于净资产收益率指标数据相对于股权价值数据更容易获得,修正后的模型不仅可以用于上市公司的信用风险度量,还可以用于非上市公司的信用风险度量,扩展了KMV模型的使用范围。另外,由于净资产收益率与债务的年化利息率具有很好的可比性,因此修正后的KMV模型更加关注债务的内部结构,而非单纯的债务规模。由于净资产收益率是作为衡量公司盈利能力的重要指标,将其引入KMV模型可以提高模型对风险的预测能力,进而构建可以相对准确、全面度量信用风险的KMV模型。     

商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革及比较研究

违约概率度量是指对可能引起信用风险的因素进行定性分析、定量计算,以测量借款人的违约概率,为贷款决策提供依据。国际上违约概率度量领域的研究和实际应用,有从主观判断分析、财务比率分析、统计分析转向人工智能、以资本市场理论和信息科学为支撑的方法等动态计量分析方法为主的发展趋势。本文对商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革进行了比较研究,并对违约概率度量方法的国内研究作了综合评述。     

商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革及比较研究

违约概率度量是指对可能引起信用风险的因素进行定性分析、定量计算,以测量借款人的违约概率,为贷款决策提供依据.国际上违约概率度量领域的研究和实际应用,有从主观判断分析、财务比率分析、统计分析转向人工智能、以资本市场理论和信息科学为支撑的方法等动态计量分析方法为主的发展趋势.本文对商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革进行了比较研究,并对违约概率度量方法的国内研究作了综合评述.     

“公共品”信用评级模式下的公司违约概率预测

基于“发行者付费”的卖方信用评级模式不可避免的存在利益冲突，近年来受到国内外的广泛批评。新加坡国立大学风险管理研究所提出一种全新的“公共品”信用评级模式，使用基于简约模型下公司违约概率预测的一种远期强度模型，充分结合所获取的上市公司信息和宏观经济信息，对公司未来两年内不同期限的违约概率做出预测。模型的案例分析显示该模型对信用风险违约水平度量的科学性和前瞻性，而且方便易行，期望可以为我国信用评级体系的建设和进一步发展提供一些参考和新的思路。     

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Fisher判别方法的信用风险评估实证研究

商业银行信用风险评估的文献大多是将财务比率作为自变量建立模型,判别信息存在一定的滞后性。文章将财务比率与证券市场数据结合起来,增加了基于KMV模型,利用证券市场数据计算的违约距离作为Fi sher判别函数新的自变量,建立Fi sher判别函数,然后运用模型对总样本和检验样本进行实证分析,结果表明加入违约距离,将财务比率与证券市场结合的信用风险判别模型既能反映上市公司的历史财务状况,亦能反映现实市场变化情况,从而提高了商业银行预警信用风险的准确度。     

中国银行业不良资产证券化信用风险评价研究

本文首先论述了国际通用的各信用风险模型的适用条件，提出改进的KMV模型作为度量我国不良资产证券化信用风险的模型。同时，提出了计算其违约概率的方法。然后根据我国不良资产的实际情况，建立了一个具有普遍性的模拟的不良资产包，分析其证券化中各个不同发债规模下的信用风险，得出其资产变现收入在对数正态分布下和真实分布中的违约概率，为我国不良资产证券化的风险控制在一定程度上提供了理论依据和技术支持。     

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。