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KMV模型对上市企业信用违约风险度量的研究

采用KMV模型对上市企业的信用违约风险进行度量.首先,对KMV模型理论框架进行分析推导;其次,以2020年6月30前被处理为ST或?ST的18家上市企业和与之配对的18家非ST企业为样本,基于KMV模型,使用相关软件对样本数据进行实证分析;最后,依据实证分析结果得出KMV模型可以有效度量上市企业的信用违约风险,对上市企业的信用风险具有一定的预警作用的结论,并提出相关建议.     

上市公司信用风险的评价——基于KMV模型视角

如何度量信用风险是从事金融活动的各方迫切关心的重要问题。本文以2009年ST公司及与之配对的非ST公司为研究样本,在对KMV模型的求解过程进行解析的基础上,用KMV模型对其信用风险进行识别与评价,研究结果表明,ST公司的违约距离显著不同于配对样本,其信用风险明显较高,这说明KMV模型对存在不良贷款的违约公司具有较强的风险识别和预警能力,是一种有效的风险管理工具。     

信用违约期权在应收账款信用风险管理中的应用

信用违约期权是近几年新兴的金融衍生产品,很多金融机构都开始用它来规避信用风险。从中小企业的角度分析如何利用信用违约期权来规避应收账款的信用风险。先对应收账款的信用风险和信用违约期权进行介绍,然后设计了信用违约期权管理应收账款信用风险的模型并以实例分析,得出信用违约期权是管理应收账款信用风险的更好的工具的结论。     

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。     

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．     

基于修正的KMV模型的银行资产证券化信用风险测度

基于建元2007-1个人住房抵押贷款资产支持证券2008年1月至2014年9月的数据,运用修正的KMV模型对住房抵押贷款资产证券化过程的信用风险进行实证分析。研究结果表明,资产变现收入整体上呈现微弱的递减趋势,资产变现收入的波动率较小,预期违约概率很低,银行资产证券化产品整体的信用风险较低。     

本外币贷款风险比较及定价模型

当公司以外币贷款时,一方面可能有利于贷款成本的下降,但另一方面会因为汇率的波动而增加公司违约的可能.利用研究信用风险的结构化模型中的首次通过模型,在公司分别采用本、外币贷款的情况下,建立了公司的违约概率和贷款价值的数学模型,并进行数值计算和比较.对汇率与公司资产的相关性分析表明,两者存在正相关或负相关程度较小时,公司采用外币贷款时的违约概率相对较大;反之,当两者负相关程度较大时,采用外币贷款的违约相对较小.从违约概率的角度出发,给出公司在选择本外币贷款时的基本标准.     

具有单边对手风险的信用违约互换的定价

信用衍生产品作为一种有效分散、转移以及对冲信用风险的重要工具被各个金融机构广泛使用。2008年金融风暴以后,曾被人们忽视的对手风险再次得到重视。该文将在约化模型下研究一种最重要的信用衍生品信用违约互换(CDS)的定价问题,得到了具有单边对手风险的信用违约互换的互换率的解析表达式,并且作了数值分析。     

Credit Metrics模型计算信用风险的实例分析

Credit Metrics为计算资产组合信用风险的模型，是一个联系信用和证券市场的简单、动态的架构。本文从此模型出发，分别讨论了单个贷款和资产组合基于违约率，信用迁移概率的计算原理和实例。并对违约率的测算作了进一步的分析和讨论。     

基于KMV模型的我国上市民营企业信用风险实证分析

随着我国供给侧结构性改革的不断深入,民营经济在推动社会主义市场经济发展过程中发挥出关键作用,而由民营企业信用风险偏高导致的企业融资难、融资贵问题也更加突出。以民营企业融资难为背景,利用KMV模型从违约距离角度评估我国民营企业信用风险,用MATLAB、Excel等软件求解违约概率,并与国有企业违约概率进行对比分析,结合实际探究民营企业信用风险大小,然后选用企业相关成长能力指标与违约距离进行多元线性回归,探究其显著性大小。最后,根据实证分析结果给出民营企业防控信用风险的相关建议。     

风险投资对科创型企业信用风险的作用效应——投贷联动框架下基于安徽省样本的实证分析

投贷联动框架下风险投资的加入对科创型企业信用风险产生作用,为商业银行信贷业务的开展提供新方向.遵循"风险投资-技术创新-企业价值-信用风险"的作用路径理论分析风险投资对科创型企业信用风险的作用效应,基于KMV模型,利用安徽省样本上市企业2019年数据进行实证检验.研究发现,风险投资的加入明显拉大了科创型企业的平均违约距...     

商业银行信用风险度量理论研究综述

现代信用风险度量模型的研究主要可分为3类:基于期权理论的信用风险度量模型、基于统计方法的信用风险度量模型以及基于计算机技术的信用风险度量模型.这3类模型各有特点,但总体上是围绕着违约时间、违约概率、违约的可预测性等问题展开的.近年来,国内外学者放宽了模型的假定,并在模型的应用方面做了诸多探讨,使信用风险的度量更接近现实.     

基于担保方信用风险的可转债定价问题研究

从投资者的角度,在担保方存在信用风险的背景下,研究了可转债的定价问题.假设债券发行方和担保方的违约过程服从泊松过程,并考虑债券发行方违约后公司股价发生跳跃,通过对冲,建立了偏微分方程模型,并求出了显式解,最后通过计算,分析各参数对模型结果的影响.     

延迟滤波下的公司债违约概率测度

违约概率是公司信用风险管理的重要参数,是计算公司预期违约损失、债券定价以及信贷组合管理的基础.为了更准确更有效地测度违约概率,引入了延迟滤波来定义不完全信息,改变信息结构,减少"噪音",以提高违约概率测度的精确性;用重随机Poisson过程的延迟滤波取代由布朗运动所形成的自然滤波的鞅来计算违约概率以避免一些金融资产的运...     

基于copula的上市公司信用风险和市值变化相关性分析

首先应用结合变量选择的logistic模型估计了上市公司的违约概率,接着采用核密度估计方法和Archimedean copula函数分别拟合了上市公司的违约概率变化和市值变化的边缘分布和联合分布.并在大样本下通过条件VaR检验了结构化信用分析模型在中国市场的适用性.实证结果显示上市公司信用风险和公司市值变化之间存在负相关关系,公司财务的恶化或好转会对市值产生影响,且违约概率上升风险对市值降低较为敏感.此外,市场违约概率分布的变化是影响模型预测精度的主要因素,而违约概率和市值变化间相依结构的影响则相对较小.     

跨境电商支付信用风险形成机制

在跨境电商支付的实务中,由支付的“跨境性”所导致的信用、汇率、法律、技术等诸多风险常常发生.借助信用风险理论,结合跨境电商支付的具体情境、环节和实务的分析,探讨了跨境电商支付信用风险的各种形成机制.初步勾画出跨境电商支付信用风险发生机制的系统结构,即主动违约风险形成机制和被动违约风险形成机制.     

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。     

商业银行信用风险量化和管理模型的应用分析

介绍了国外当前应用广泛的信用风险量化和管理模型,分析了模型在我国使用上的局限性.根据企业不同时期信用等级转换概率和企业违约回收率均值构成的混沌时间序列,应用混沌时间序列理论和局域预测方法,构造中国企业信用等级转换矩阵和企业违约均值矩阵,建立了一个适合我国商业银行实际的信用风险量化和管理模型.