KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究

针对中国上市公司股权结构及其所处市场环境的特殊性，分别调整KMV模型中股权市值计算和违约点设定方法。运用KMV模型评价ST(Special Treatment)公司和非ST公司的信用风险，并检验模型识别上市公司信用风险的能力。结果表明，参数调整后的KMV模型能够提前2年识别上市公司个体的信用风险差异；提前4年识别上市公司整体上的信用风险变化趋势。     

我国上市公司动态违约概率KMV模型改进

应用KMV模型检验中国上市公司的信用风险,需要对KMV模型做出修正并在此情况下检验模型的有效性。动态违约点的设定是对KMV模型修正的重要内容。本文通过设置动态违约点,对违约距离DD进行描述性统计分析并应用多种检验方法论证违约点参数设定,构建了大样本下违约距离和经验EDF的映射关系,在此基础上检验KMV模型的区分能力。结论表明,(1)均值差比较,均值t检验和秩和检验的结果在5年内具有一致性的结论,即当违约点在DP1时KMV模型的区分能力最强。(2)违约距离判别精度效果最好,而经验EDF的判别精度相比较低。     

基于违约强度信用久期的资产负债优化模型

在经典的Macaulay利率久期的基础上引入违约强度参数,构建信用久期测度模型并基于信用久期建立信用和利率风险整体免疫模型.本文的主要创新与特色:一是根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的"信用久期"测度模型,完善了经典的Macaulay利率久期测度参数,提高了利率风险免疫的精度.二是通过同时反映信用风险和利率风险的"信用久期",来揭示信用久期缺口对银行净值的影响.通过信用久期缺口为O的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产优化模型.改变了Macaulay经典久期免疫条件忽略违约风险对银行净值影响的弊端.三是根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身风险因素的乘积的思路,拟合出时变的违约强度,确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略违约风险溢价时变性的不足.对比表明:当市场利率发生变动时,本研究的信用久期免疫模型可以准确免疫利率风险,保证银行净值不受损失.而Macaulay久期免疫模型并不能准确免疫利率风险,利率的变动仍然会导致银行净值的损失.     

组合信用风险测度的藤copula方法

研究组合信用风险测度问题,用藤copula描述违约相依结构,提出一种测度组合信用风险的藤copula方法.实证结果表明:常用多元copula方法往往低估或高估风险值,而藤copula方法在各种常用的多元copula相依结构假定下的VaR和ES估计值与实际风险值很接近,VaP都通过了回测检验,ES回测检验指标也表明藤copula方法估计的ES更准确.因此,相对于常用多元copula,藤copula方法更具灵活性,能提高组合信用风险测度的准确性.     

利率衍生工具运用与中国商业银行利率风险敞口

由于中国尚未爆发过银行业危机，因而如何测度银行体系风险是一个挑战。使用KMV模型测度的违约概率作为中国银行体系风险的指标。使用所测度的违约概率估算商业银行对1年、2年、5年和10年国债收益率的利率风险敞口。在此基础上研究商业银行利率衍生工具的运用是否降低了利率风险敞口。结论表明，利率衍生工具名义价值越高，利率风险敞口越低，但各个商业银行表现并不一致。国有大型商业银行降低利率风险敞口的表现略差于股份制商业银行。     

结构化模型中违约概率的比较静态分析及实证

由于违约概率估计在金融机构中风险测度与风险管理的重要性，基于信用风险管理的结构化方法，应用Black-Scholes-Merton的结构化模型计算客观违约概率，分析客观违约概率的比较静态特征，实证结果表明，比较静态特征在信用风险管理中起到有重要的作用。     

连续融资下信用风险的多因素预警监控方法

借助KMV模型求解预期违约距离的框架，并通过构造混合期限结构下增长因子的连续期望收益函数，系统建立了连续融资下多风险驱动因素与信用风险之间的结构性的规范关系。通过模型数值模拟和提出的二次非线性的预警监控区域划分方法，得到对12个风险驱动因素进行违约监控的预警区间和监控规律，分析结论还揭示了授信评价中的多重风险偏好特征。     

基于违约概率与违约损失相关的贷款定价

在渐进单因子模型的基础上,引入违约概率与违约损失之间的正相关性,给出一个容许违约损失服从任意分布的信用风险经济资本测度方法。并在此基础上,提出了估计信用风险调整利率溢价的方法,运用风险调整盈利性指标RAROC,推导出目标客户利率定价公式。数值模拟表明,若忽略违约损失的随机性,将会低估贷款利率,信用等级越低,低估的偏差越大。     

基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型北大核心CSCDCSSCI

商业银行信贷资金在行业间的优化配置对于控制银行信贷资金的整体风险具有重要意义。以行业内代表性上市公司市值加权的股票价格作为行业平均股价,以市值加权的每股负债作为行业平均每股负债。根据行业平均股价与行业平均每股负债,应用KMV模型计算行业违约概率,进而将商业银行对m个行业的贷款在到期时区分为2~m种违约状态,应用正态Copula函数计算各违约状态的联合概率。根据2~m种违约状态下信贷资金的收益率及各违约状态的联合概率,计算银行整体信贷资金的差异系数,即信贷资金获取单位收益所承担的风险。以对m个行业的贷款权重为优化变量,以银行整体信贷资金的差异系数最小化为目标函数,建立了基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型,为商业银行信贷资金在行业间的优化配置提供决策参考。     

基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型

商业银行信贷资金在行业间的优化配置对于控制银行信贷资金的整体风险具有重要意义。以行业内代表性上市公司市值加权的股票价格作为行业平均股价,以市值加权的每股负债作为行业平均每股负债。根据行业平均股价与行业平均每股负债,应用KMV模型计算行业违约概率,进而将商业银行对m个行业的贷款在到期时区分为2~m种违约状态,应用正态Copula函数计算各违约状态的联合概率。根据2~m种违约状态下信贷资金的收益率及各违约状态的联合概率,计算银行整体信贷资金的差异系数,即信贷资金获取单位收益所承担的风险。以对m个行业的贷款权重为优化变量,以银行整体信贷资金的差异系数最小化为目标函数,建立了基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型,为商业银行信贷资金在行业间的优化配置提供决策参考。     

信用危机下可违约债券组合风险集成度量:基于三因子强度定价模型

可违约债券一旦一个信用违约事件突发后,可导致一系列的可违约债券的相续违约,通过对可违约债券组合风险集成度量进行研究,为金融机构进行金融应急管理和科学决策提供理论依据,同时有利于金融机构完善金融系统在这方面应急处置机制.针对可违约债券组合中的信用-市场风险相关性和各债务人信用相关性,可从不同风险类型识别出的共同的风险驱动因子出发构建风险整合框架.假设债券的违约强度仿射地依赖于系统市场风险因子、系统信用风险因子、特质信用风险因子等组成的基础状态向量,推导出了基于三因子仿射强度的可违约债券价格,把可违约债券双因子强度定价模型拓展为三因子强度定价模型.在此基础上,建立了可违约债券组合风险集成度量的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映市场风险和信用风险这两类风险的损失分布,进而能求得组合的VaR值,在同一个框架下同时捕捉可违约债券的两类风险.最后运用提出的基于三因子仿射强度的风险集成度量模型对短期融资券组合的风险进行数值计算,并与基于双因子仿射强度的风险集成度量模型得到的VaR值进行比较分析.     

信用违约风险模型中违约概率的统计推断

简约化模型是目前研究信用风险的一种重要模型,应用信用违约风险模型最重要的步骤是计算违约概率.在简约模型中,可以假定违约是外生的,由强度函数(风险率函数)可以方便地描述违约机制,从而为考虑多因素复杂违约模型提供了基础.本文通过利用一些在违约风险上有用的生存分析方法,并对违约概率进行估计.所提出的风险模型既能自然地体现各种风险因素,又能很好地解释各种风险因素对风险的影响,同时所提出的违约概率模型也能考虑因素的动态性和交互作用.     

财务指标与违约距离相融合的上市公司财务预警模型

违约距离是基于股票交易数据的信用风险度量指标，运用中国A股上市公司数据研究其在财务预警模型中的作用。研究结果表明，违约距离可提升财务预警模型的拟和优度和预测能力，但提升效果较为有限。     

引入违约距离的上市公司财务危机预警应用

目前关于上市公司财务危机预警的研究大多数偏重于财务比率指标,忽略了股票价格及波动、企业的经营效率、宏观因素的制约、股权结构等非财务指标的影响。本文尝试区别同类文献研究,在KMV模型的基础上嵌入期权定价模型,通过加入反映上市公司股票价格和波动率的违约距离指标,建立一个相对动态的集财务指标、公司治理指标和违约距离指标于一体的综合财务困境预警模型。在实证基础上检验违约距离指标对于上市公司财务困境预警的适用性及有效性问题。     

上市公司信用状况分析新方法

借鉴KMV公司信用计量方法,提出可以用该方法中的"违约距离"对我国上市公司的信用状况进行分析.选取了15家上市公司,使用其股票价格历史数据和财务报表数据计算各家公司的"违约距离",从而对它们的信用状况进行比较.最后指出"违约距离"在公司信用状况分析应用中需进一步开展的工作.     

相依违约的违约风险度量研究及其在上市公司中的应用

公司间各种纽带关系形成的相依违约会影响相关公司的违约风险.本文选择适合中国股市的copula函数,构建基于copula的相依违约混合违约风险度量模型.将其应用于交叉持股上市公司,进行考虑相依违约的违约风险度量.并比较未考虑和考虑相依违约两种情况下的违约风险度量结果,以及分析公司间相依违约差异给违约风险度量结果带来的影响.     

企业集团客户贷后信用风险识别

初步研究了企业集团客户贷后信用风险识别模型的构建问题,并实证考察了中国三个生产经营型集团的信用风险与其母公司的信用风险之间的关系 .由于不能获得这三个生产经营型集团的信用价差数据,本文利用从信用风险评估模型(KM V)获得的预期违约概率构建一种企业集团违约指标作为其信用价差的替代.实证结果发现 ,在双变量向量自回归模型中,母公司的信用价差并不是企业集团违约指标的格兰杰原因, 反之亦然.     

一个股权违约互换的定价模型研究

给出了一个股权违约互换(equity default swap)定价的结构化模型.假设标的股票价格满足一个几何双指数跳扩散过程,并且违约发生于公司股票价格首次低于违约阈值的时刻.通过引入Esscher风险中性测度,得出了风险中性测度下公司的违约概率的Laplace变换公式.然后,利用Gaver-Stehfest算法得出了风险中性违约概率.最后给出了基于双指数跳扩散过程的股权违约互换(EDS)的定价算法并进行了数值模拟.     

考虑了信用风险的可转换债券定价模型

根据范辛亭“随机利率条件下可转换债券定价模型的经验检验”一文提出可转换债券理论价格与实际价格不一致是由于可转换债券定价中没有考虑信用风险(非恶意和恶意违约风险)所至；进而阐述转债定价模型的发展主要经历了三个过程：单因素模型，双因素模型，信用风险模型；最后在没有考虑信用风险的转债定价模型与风险债券定价模型基础上推导出具有信用风险(非恶意和恶意违约风险)的转债定价模型的PDE及其约束，边界条件。     

双指数跳跃扩散条件下上市公司违约风险分析

以期权定价为基础,公司股权可看作资产价值的欧式看涨期权,通过上市公司金融市场股权信息度量资产价值变化,进而测算公司违约概率.金融资产收益率分布具有尖峰厚尾性,将双指数分布跳跃扩散过程引进违约风险模型,使用新信用模型识别公司资产价格跳跃风险,对上市公司违约距离和违约概率进行测算.实证研究表明:公司收益率波动存在尖峰厚尾特点,违约风险跳跃特点显著,受外界消息冲击出现上跳和下跳的风险,样本行业对外界突发冲击均存在敏感性.跳跃情形下资产价值距违约门槛更近,短期内跳跃风险对违约概率影响具有异质性,长期内跳跃风险下累积违约概率均高于无跳跃风险情形.实证结果进一步表明新模型的优越性,为应对违约风险加强风险管理提供了新思路.