新兴产业非ST上市公司风险管理新思路——基于KMV模型的信用风险分析

在介绍信用风险评估模型KMV后,依据一定的规则选取7个新兴产业14家上市公司42组数据,通过计算对上市公司信用风险进行探索的同时,利用相关数据对KMV模型的使用程度进行探索。实证分析说明,对于中国非ST上市公司的信用风险,KMV模型可以对信用风险做出度量,但精确程度有待提高。由此可以看出我国金融市场中行业及上市公司的性质,对KMV模型进行进一步修正及改进具有重要的意义。KMV模型为上市公司的风险管理提供了新思路。     

新兴产业非ST上市公司风险管理新思路——基于KMV模型的信用风险分析

在介绍信用风险评估模型KMV后,依据一定的规则选取7个新兴产业14家上市公司42组数据,通过计算对上市公司信用风险进行探索的同时,利用相关数据对KMV模型的使用程度进行探索。实证分析说明,对于中国非ST上市公司的信用风险,KMV模型可以对信用风险做出度量,但精确程度有待提高。由此可以看出我国金融市场中行业及上市公司的性质,对KMV模型进行进一步修正及改进具有重要的意义。KMV模型为上市公司的风险管理提供了新思路。     

基于KMV模型对中国上市公司的信用风险进行度量的实证分析

针对目前上市公司的日趋增多和广大投资者对于投资股市的热情,对上市公司的信用风险进行度量和评估已显得十分迫切和必要。运用KMV模型,从我国沪深两市中共选取三十家绩优股和绩差股,以2007年9月30日为基准日,运用三种方法计算其未来一年的违约距离DD(Default Distance)和预期违约频率EDF(Expected Default Frequency),在一定程度上可以对上市公司信用风险进行评估。分别采用了三种方法来计算违约距离并进行对比。实证分析结果表明,在KMV模型中引入资产连续回报率这个模型最适合中国国情,灵敏度和预测能力较好,在一定程度上可以揭示上市公司的信用风险。     

基于EVA的信用风险度量模型修正设想

通过对现代信用风险度量模型的梳理发现,KMV模型适用于企业集团内部信用风险的度量.但由于当前上市公司居多,KMV对非上市公司信用风险的度量存在一定的局限.对EVA进行梳理和将EVA估价法与FCFF估价法进行比较得出,在KMV模型中用EVA指标去替代股价后能更好地应用到对企业集团内部非上市子公司信用风险的评价.     

我国商业银行信用风险度量研究——基于KMV模型的验证分析

该文将KMV模型与我国国情相结合,在现有研究成果的基础上对模型加以修正,利用修正之后的模型对沪深两市24家上市公司的信用风险进行验证分析,结果表明,修正之后的KMV模型能够在上市公司违约前预测出其信用质量的急剧下降,能够清晰地观察出其信用质量的动态变化趋势,能够较好地预测出信用风险的变化。     

基于Logit和KMV的我国上市公司信用风险的比较研究

利用Logit回归模型和KMV模型分别对选取的29家我国上市公司样本的信用风险进行实证分析和比较。结果表明,两个模型基本上都能反映上市公司的信用状况,虽然KMV模型对非违约样本组的预测结果要优于Logit模型,但是在违约公司样本组的预测上,Logit模型要远比KMV模型准确。从总体效果来看,Logit模型的预测准确性要高于KMV模型。     

基于上市公司财务数据的企业信用风险预测Logistic模型研究

随着国际金融市场的发展,多元化的金融工具和衍生工具在资本市场中得以运用和发展.上市公司作为自主经营、自负盈亏、自我发展的市场主体,面临着日益多变的市场环境,随时都要经受财务危机的考验.信用风险研究有助于对企业信用状况进行预测,动态了解企业发展的现状和未来的趋势,及时发现和解决企业财务管理中存在的问题,降低发生信用危机的概率,给投资者与信贷机构提供保障.本次研究选取我国深沪两市74家上市公司2013-2014年的财务报表数据,通过主成分分析降维,将17个财务指标浓缩为5个主成分因子,将5个主成分因子作为自变量建立回归模型.从上市公司的盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力四个角度,全面反映财务状况在企业信用中所起的作用.在选取变量、建立模型后,得到的整体预测水平较高,模型效果良好,可以将该模型运用于我国上市公司的信用风险预测,为投资者与信贷机构提供信用风险防范方面的帮助.     

新冠疫情下物流产业信用风险研究——基于KMV模型

以信用风险在不同公司的普遍性为现实依据,以新冠疫情为背景,借助KMV模型,将抽象的信用风险具体化为可衡量的定量指标,结合我国物流产业加以测度,为推进我国物流产业的建设和发展提供对策建议。选取物流产业8个细分领域的34家上市公司为实证样本,利用KMV模型计算出不同公司的违约距离和预期违约率,违约距离数值越小,代表信用风险越高。研究表明：KMV模型能有效地测度我国物流产业的信用风险;在新冠疫情暴发前后,我国物流产业总体的信用风险呈先升后降的趋势。     

基于KMV模型的我国房地产行业信用风险度量

本文结合我国的具体国情,将KMV模型应用于我国房地产行业信用风险管理,得出了2008年上半年和2009年上半年我国房地产行业各个上市公司的违约率,实证分析了两年度违约率的差异并研究了KMV模型的应用效果。     

基于DCC-MSV-KMV模型的第三产业行业信用风险传染效应度量

结合KMV模型和DCC-MSV模型，构建了一个行业间信用风险传染效应度量模型，以考查第三产业中各行业间的信用风险传染效应.排除涉及领域繁杂和主营业务不突出的行业，兼顾行业中上市公司数量，最终选择交通运输、仓储业，信息技术业，批发和零售贸易业，房地产业和社会服务业等5个行业为研究对象.实证结果显示：第三产业各行业间信用风险传染效应均大于0.5，且呈现震荡上行的态势，说明行业间信用风险传染效应在增强、传染程度在加深；交通运输、仓储业与其它4个行业之间的信用风险传染效应均较为明显，这可能是由于作为基础产业，该行业对其它行业的影响比较深远；房地产业与社会服务业间的信用风险传染比较明显，可能是因为二者具有共同的信用风险传染影响因素，即交通运输、仓储业；批发和零售贸易业与社会服务业间的信用风险传染效应最强，且相对稳定，其原因可能是这二个行业均受交通运输、仓储业影响，它们本身也存在较强的关联性.     

基于主成分分析法的我国上市公司信用风险评价模型

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法，建立了适合我国上市公司信用风险评估的模型。该模型采用主成分分析法筛选出我国企业信用风险评价的主要指标变量，并选取我国2002年度22个行业500家上市公司的财务数据样本，对该模型进行验证，得到的判别正确率为88．67％。该模型评价指标体系简单，实用性强，运行成本低，准确率高，为我国上市公司信用风险评价提供了一种新的有效方法。     

基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索 ——以制造业上市公司为例

针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从"数据"层面对现有的Lasso-Logistic模型进行批量欠采样处理,最后结合"算法"层面对Lasso...     

商业银行房地产贷款压力测试分析

结合我国A股市场14家上市银行的具体情况,利用压力测试测算房价下跌时房地产贷款违约对银行业净利润的影响程度,并对压力测试在银行业信用风险管理上的实施提出了一些建议．     

神经网络在企业信用信息数据分析中的应用

以企业信用评级知识为基础，运用数据挖掘中的神经网络技术，研究企业信用评级中的神经网络结构，进行企业信用评级模型——神经网络感知器的新探索．以此制定相应的信用政策，控制企业的信用风险．     

中小微企业的信贷风险评价研究与实证分析

中小微企业在推动我国经济发展方面做出了重要的贡献,但由于信息不对称导致企业融资困难、银行坏账率升高,故建立信贷风险评价体系,以实现银行对中小微企业的信贷风险作出评估,已成为银行迫在眉睫的问题.首先,选取四个财务指标和六个非财务指标,建立信贷风险评价模型.其次,根据模糊层次分析法,构造模糊判断矩阵并计算指标权重.然后,运用功效系数法对定量指标进行量化,运用模糊综合评价法对定性指标进行量化,得到各指标分值.最后,将模型应用于某银行的123家有信贷记录的中小微企业中,得到企业的信贷风险得分和排名,验证了评价体系的有效性,为银行进行中小微企业信贷风险评估和管理提供了一定的理论依据和参考价值.     

我国上市公司信用问题研究

从制度经济学角度阐述了上市公司信用实质上是一种制度安排，并针对我国上市公司的信用现状分析了其成图及影响，提出了加强上市公司信用管理的对策。     

基于企业商业年龄的信贷风险分析

信贷风险其研究对象涉及企业、个人等组成的社会群体,影响因素具有定性、定量相结合的特征·基于企业商业年龄,研究信贷风险状态的Logistic回归模型和寿命分布的概率模型,并给出信贷风险控制的案例计算·结果表明,贷款总额一定时,贷款额度分配受到贷款风险损失的限制,银行不能满足全部企业的贷款需求,而从银行收益角度,倾向于选择高贷款利率的企业·