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简谈违约基于KMV模型中国上市公司信用风险度量

收藏本文 2024-02-12 点赞:14902 浏览:61078 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:本论文主要探讨的KMV模型来自1972年布莱克、默顿和斯科尔斯对期权定价模型的探讨。1974年,默顿论述了有关将期权定价论述运用于风险贷款和证券估价的思想,探讨出了一种衡量公司违约风险的实用高效的策略。后来许多学者在默顿思想的基础上继续进展,将期权定价论述运用到信用风险的度量领域,KMV模型就是这样一个例子。本论文的写作思路如下:首先介绍本论文的选题背景和作用,列出本论文的探讨内容和策略。按照相关文献资料分阶段阐述国外文献综述,分类阐述国内探讨近况。并指出本论文的革新和不足。其次是关于信用风险及其度量的论述。包括定义、特点和信用风险度量的基本框架等。同时概括了我国的信用评级情况。然后介绍了信用风险的度量模型。包括传统信用风险度量策略中的专家法、信用评级策略和信用评分模型,现代信用风险模型中的Credit Metrics、Credit Risk+, Credit Portfopo View模型的检测设条件和计算步骤以及各自的优缺点,并初步介绍了KMV模型。在此基础上以两个角度对四大模型进行了比较,并得出较其它三个模型,KMV模型是度量我国上市公司信用风险的最适宜选择的结论。接着详细介绍了KMV模型的论述基础、检测设条件、求解原理、计算步骤和模型的优势劣势等。有了前面的论述,最后选取样本、设定参数进行实证探讨,采取MATLAB软件进行编程计算,运用Eviews软件和SPSS软件浅析实证结果,目的在于验证KMV模型度量中国上市公司的信用风险是否有效。鉴于本论文的实证结果并不特别显著,本论文最后浅析了KMV模型在中国市场运用的难度,提出KMV模型在中国市场的运用倡议及展望,最后指出后续探讨方向。很多运用KMV模型实证浅析的论文探讨样本的时间段是公司已被实施特别处理后的年份,以此得到违约组与非违约组违约距离有着一定差别的结论。本论文认为将现已经被ST的股票和绩优股票作信用风险大小的区分,可以很显著得到想要的结论,说服力并不强,也不能说明KMV模型在事发前的有效、准确性和及时性。本论文以上市公司被特别处理的年份为基准向前推算两年和三年,运用那时的数据预测公司的信用情况,以此检验KMV模型是否和上交所、深交所英雄所见略同,以及模型在中国的实用性。在挑选样本股时,很多论文随机选取个别样本,受人为因素和行业差别影响较大,不能真正衡量信用风险。鉴于在2011年之前被实施特别处理的A股上市公司在早前的论文中几乎都被当做样本探讨过,本论文选用的是在2011年被实施特别处理的上市公司为样本组,并选取了与每一家标准样本组的上市公司同属一个行业的绩优股与之配对。关键词:KMV模型论文信用风险论文违约距离论文

    摘要3-5

    Abstract5-9

    1 绪论9-15

    1.1 选题背景与作用9-10

    1.2 文献综述10-12

    1.2.1 国外文献10-11

    1.2.2 国内文献11-12

    1.3 探讨内容和策略12-13

    1.4 论新和不足13-15

    1.4.1 革新之处13-14

    1.4.2 不足之处14-15

    2 关于信用风险15-18

    2.1 定义和特点15-16

    2.1.1 信用风险定义15

    2.1.2 特点15-16

    2.2 信用风险的管理16

    2.3 中国的信用风险度量近况16-18

    3 信用风险评估模型18-25

    3.1 传统度量策略18-20

    3.1.1 专家法18

    3.1.2 美国货币监理署的信用评级策略18-19

    3.1.3 评分模型19-20

    3.2 现代信用风险模型20-25

    3.2.1 基于信用转移浅析的Credit Metrics模型20

    3.2.2 基于保险精算论述的Credit Risk+模型20-21

    3.2.3 基于宏观模拟法的Credit Portfopo View模型21-22

    3.2.4 KMV模型的介绍22-23

    3.2.5 四大模型比较浅析23-25

    4 关于KMV模型25-36

    4.1 论述基础:BLACK-SCHOLES论述和莫顿模型25-28

    4.2 KMV模型框架28-31

    4.2.1 基本思想28-29

    4.2.2 检测设条件29-30

    4.2.3 输入输出变量30-31

    4.3 求解原理和计算步骤31-35

    4.4 优势与劣势35-36

    5 中国上市公司信用风险度量的实证探讨36-48

    5.1 样本选取及理由36-37

    5.2 模型参数设定37-42

    5.3 计算历程和结果42-44

    5.4 实证结果浅析44-47

    5.5 比较最新探讨结果47-48

    6 结论与倡议48-53

    6.1 KMV模型运用难度48-51

    6.1.1 模型自身的理由48-49

    6.1.2 宏观环境的制约49-50

    6.1.3 技术方面限制50-51

    6.2 倡议与展望51-52

    6.3 后续探讨方向52-53

    附录53-54

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