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[学位]

运用KMV模型度量上市公司信用风险的研究——基于商业银行视角分析

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Author:

魏永成 (魏永成.)

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学位论文库

Abstract:

信用风险已成为当今金融市场的主要风险之一,也是中国银行业所面临的重大挑战。中国商业银行传统的信用风险度量的方法和手段已远远不能适应巴塞尔新资本协议的要求,不足以应对上市公司信用缺失问题,更不能满足对信用风险进行精细化度量和有效管理的需要。银行需要对信用风险的度量和管理重新进行定位,建立适合中国信用风险管理水平的度量模型。本文通过改进KMV模型,使之更适用于中国上市公司信用风险度量,并通过对2006年中国上市公司信用风险状况的实证研究,说明改进后的KMV模型数据收集便利、计算过程简洁、对信用风险辨别效果良好,适合中国信用风险管理现状,在中国将会有非常光明的发展前途。本文分为五个部分:第一部分主要论述研究背景以及研究的目的和意义;第二部分理论综述归类分析了信用风险度量主要模型并进行模型比较;第三部分对KMV模型的原理和框架进行剖析,并针对中国国情对KMV模型进行改进,使其前景广阔;第四部分则选取中国2006年52家上市公司作为样本,运用KMV模型测算每一家上市公司的违约距离大小及理论违约率大小,对计算结果分析论述,并进行模型检验;第五部分本文的阶段性研究结论及下一步研究展望。本文在研究过程中的主要观点有:1)借鉴发达国家在信用风险度量与管理方面成熟的经验与方法,结合中国实际情况,改进KMV模型,使其更加符合中国信用风险管理现状,操作简单,计算过程简洁。KMV模型前瞻性强,应用前景广阔,为中国商业银行开发内部评级法提供有益探索。2)股权分置改革基本完成,为KMV模型的应用排除一个难题。非流通股的定价问题的解决,降低模型风险。3)KMV模型的动态化应用对于上市公司的信用风险评估更有价值,本文从动态角度对KMV模型进行修正,通过实证分析,得出其模型效果优于静态的信用风险度量效果。4)在信用风险定义中引入还款意愿因素,并据此改进KMV模型。5)ST类上市公司不适合应用KMV模型进行信用风险度量和预测。

Keyword:

KMV模型 商业银行 上市公司 信用风险

Author Community:

  • [ 1 ] 西安交通大学经济与金融学院

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Basic Info :

Degree: 经济学硕士

Mentor: 魏永成

Year: 2007

Language: Chinese

Cited Count:

WoS CC Cited Count: 0

30 Days PV: 12

FAQ| About| Online/Total:1120/217760519
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