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.     

修正的KMV模型对中国中小企业信用风险的度量

利用KMV模型对14家（7家ST和7家非ST）公司进行信用风险度量分析,结合中国股票的实际情况,对KMV模型中的股权资产价值和股权资产价值波动率进行了修正,再利用修正后的模型进行实证分析.分析结果表明,ST公司比非ST公司有更高的信用风险,且对于陷入困境的ST公司,KMV模型也提供了一种全新的角度来度量其信用风险.     

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.     

企业债券信用价差度量多参数优化模型

用多参数利率期限结构模型确定的利率期限结构为输入变量，利用Jarrow简化模型确定信用价差，从而给出一种新的企业债券的信用价差度量多参数集成优化模型。同时选取上海证券交易所多个交易日国债和企业债交易数据，通过遗传算法及两次最小二乘法联合估计得到相对精确的模型参数，由此拟合出企业债券发行主体的信用价差方程。最后选用基准方法作为对比，实证结果表明，以价格为输入变量所得信用价差更符合实际且拟合的模型参数更精确。该方法可以用于度量任何债券的信用价差，具有实用推广价值。     

现代信用风险度量模型在商业银行信用风险管理中的应用

重点介绍了两个具有代表性的现代信用风险度量模型(CreditMetrics模型和KMV模型)的基本思想,并进行了模型分析,同时探讨了现代信用风险度量模型在我国商业银行应用的制约因素,就如何提高我国商业银行信用风险量化分析和管理技术提出了一些设想和建议。     

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。     

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Logistic和KMV模型的我国商业银行信用风险评价研究

本文结合我国目前商业银行信用风险评价方法的实际情况,选择Logistic和KMV信用风险模型,通过实证分析比较两个模型的判别准确率,结果表明KMV模型能够弥补Logistic模型的不足,KMV模型在我国是一种效果显著的商业银行信用风险评价模型。     

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。     

高级内部信用风险度量模型方法的比较

本文对目前国际上比较著名的信用风险管理模型CreditMetrics TM、KHV系统,CreditRisk ．CreditPortfolio View及其方法进行了一系列比较，研究了模型建立的理论基础以及模型之间的相互关系，阐述了现代信用风险度量技术和方法的特点和发展趋势。这4个新型信用风险度量模型的框架和思路，将对我国金融机构信用风险管理提供有益借鉴。     

现代信用风险模型的统一性分析

从概念背景、建模基础及数学表达方式上对现今国际上信用风险管理实践中应用最为广泛的KMV、CreditMetrics、CreditRisk 、Portfolio View模型进行了比较研究,发现其不仅有相同的概念背景———Black-scholes的定价理论和相同的模型构建基础———Merton定价模型,而且还可以用统一的Bernoulli混合模型来表示,即各个模型均遵循由独立Bernoulli随机变量构成的违约分布,表明了现代风险模型的内在统一性.因此,这一特性对中国的商业银行构建信用风险模型具有指导意义.     

信用价差的动态模型及其在期权定价中的应用

建立了国内企业债券信用价差的动态模型,并利用市场数据进行了实证分析.研究发现,国内企业债券具有明显的均值回复特性.作为模型的应用,本文还导出了信用价差期权的定价公式.     

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。     

基于结构化模型的金融衍生品流动性分析

主要用损失现金流来刻画信用风险和流动性风险给投资者可能带来的风险损失,用结构化方法给出了相应的风险损失模型,进一步给出刻画金融衍生品的利差模型,并得到相应的定价;金融合约的流动性由宏观市场及本身特点所决定,利用金融市场实际数据,借助损失模型,对债券市场的流动性进行实证分析.     

基于遗传算法KMV模型的最优违约点确定

现代市场经济中资信评估具有重要作用,它起着社会监督和识别违约风险的作用.根据可获得的中国上市公司的基本数据,结合遗传算法对经典KMV模型中的最优违约点进行了重新定义.结果显示改进的模型拟合正确率比原模型高,即改进的KMV模型更适合应用于中国上市公司的资信状况评估.