相依违约的违约风险度量研究及其在上市公司中的应用
基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析
基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析近年来，随着我国资本市场的不断发展，上市公司的信用风险成为了重要的研究方向。
有效测度上市公司的信用风险对于金融机构和投资者具有重要意义。
本文基于KMV模型，通过对我国上市公司的实证分析，探讨了其在信用风险测度中的应用和不足之处。
首先，我们回顾了KMV模型的基本原理。
KMV模型是一种流行的结构性模型，通过衡量公司的资本结构、资产负债率、波动率等关键因素来估计公司的违约概率。
其基本公式为违约距离（Distance to Default，DD）= ln(资产价值/债务价值) / 标准差。
通过计算违约距离，我们可以得到上市公司的违约概率，并进一步测度其信用风险。
接着，我们利用KMV模型进行了我国上市公司信用风险的实证分析。
我们选取了2018年度财务数据作为样本，计算了一批在上交所和深交所上市的公司的违约距离。
我们发现，根据KMV模型计算的违约距离，大部分公司的违约概率较低，说明其信用风险相对较小。
然而，仍有少数公司的违约概率较高，这些公司是上市公司信用风险值得关注的对象。
此外，我们还发现，在行业之间存在一定的信用风险差异，一些行业的上市公司信用风险较高。
接下来，我们分析了KMV模型在我国上市公司信用风险测度中的不足之处。
首先，KMV模型基于违约距离的测度方法对数据的敏感性较高，数据质量的问题可能会导致结果的误差。
其次，模型没有考虑到宏观经济环境的变化对公司违约概率的影响，这可能限制了模型的准确性和适用性。
此外，模型的参数估计也具有一定的主观性，不同的参数估计可能会导致不同的信用风险测度结果。
最后，我们提出了一些建议来改进KMV模型在我国上市公司信用风险测度中的应用。
首先，我们应该加强对财务数据的核查和质量管理，确保数据的准确性和可靠性。
其次，我们可以结合宏观经济因素，如利率、失业率等，来进一步完善模型，以更好地反映公司的信用风险。
KMV模型在我国上市公司信用风险评级中的应用
ｏＥ－（ ） － 口Ａ ｇ （ ３ ） 得到了资产市值和 资产市值的波动性 后，根据公式（） １可以算出违约距离 Ｄ Ｄ。 确定违约距离 ＤＤ与违约率 Ｅ ＤＦ之间 的 映射 关 系 ： 用具 有 不 同违 约 距离 值 公 司的 违约数据库将违约距离按比例对应于预期违 约概率来确定 Ｅ Ｆ Ｄ 。ＫＭＶ公司选取一定时 期， 将违 约距 离 和预 期违 约率 两 者之 间 的关 系映射起来。对于每一时段 ， 基于一个大量 的包括有违约公司样本的历史数据库， 把违 约数据拟合成一条平滑曲线来表示违约距离 函 数 ， 以此来 估 计 Ｅ Ｆ值 的大 小 。 Ｄ
ＫＭＶ模型在我 国上市公 司
信 用风 险评 级 中的应 用
陈莎莎 黄 Ｄｔ 章摘要】
本文主要介 绍 了Ｋ Ｖ 型以及其在 Ｍ模 我国上市公 司信 用风险评 级中的优势 与 劣势 ， 并提 出相 关建 议 论 分析 了Ｋ Ｖ 讨 Ｍ
模 型 在 我 国资 本 市 场 的适 用性 。
Ｅ ｈＡ， Ａ，， ｒ ＝ （ ｏ ｒＢ， ） （ ２ ）
【 关键词】 Ｋ Ｖ 型 ；信用风 险；上 市公 司 Ｍ 模 自商业银行产生 ， 风险就与之相伴 、 形 影不离。 传统的信用风险度方法以及现行的 Ｂ ｓｌ ａ ｅ 资本协议已经无法满足人们的需要。 因此近年来 ， 商业银行风险管理的内涵和理 念深化 ， 水平也提高 ， 现代信用风险量化管 理模 型在 国际 金融界得 到 了很高 的重视 和相 当大 的发 展 。 现代信用风险量化管理模型包括 Ｋ ＭＶ 模型、Ｃ ｅ ｉ ｔｉ 模型 、麦肯锡模型等。 ｒｄｔ ｒ ｓ ｍｅ ｃ 巴塞尔银行监管委员会在 ２０ 年通过的 巴 ０４ 塞尔新资本协议） ） 提倡使用内部评级法管理 信用风险，并推荐使用 Ｋ ＭＶ模型进行内部 评 级 。 是 由于 Ｋ 但 ＭＶ模 型是 基于 国 外的 经 济状况建立的， Ｋ ＭＶ模型是否能在我国的 商业银行信用风险评级 中很好地发挥其效用 还有待论证 。为了评定 Ｋ ＭＶ模型对我国上 市公司信用风险的评估能力 ， 本文将对该模 型 在 我 国的 应 用进行 初 步 的探 讨 。
权威期刊《管理科学学报》杂志
刊名：管理科学学报Journal of Management Sciences in China主办：国家自然科学基金委员会管理科学部周期：月刊出版地：天津市语种：中文;开本：大16开ISSN：1007-9807CN：12-1275/G3邮发代号：6-89复合影响因子：2.876综合影响因子：1.538历史沿革：现用刊名：管理科学学报曾用刊名：决策与决策支持系统创刊时间：1992该刊被以下数据库收录：JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2013)CSSCI 中文社会科学引文索引（2014—2015）来源期刊（含扩展版）核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)期刊荣誉：Caj-cd规范获奖期刊《管理科学学报》杂志期刊简介《管理科学学报》杂志是由国家新闻出版总署正式批准，由国家自然科学基金委员会管理科学部主办、面向国内外公开发行的专业学术期刊，具有正规的双刊号，其国内统一刊号：C N12-1275/G3，国际刊号：ISSN1007-9807。
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修正的KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用分析
Ａ
［（ ＋＋ ］ ［（ ）ｒ ） Ｉ （ ｎ 宰
Ｖ ｔ
；。ｄ ｏ 、 ＿ Ｖ 为股权 的市场价值 ； ｄ＿ ２ － ／ － － Ｖ 为公 司资产市
．
ＶＥ
场价值 ； 为公 司账面负债 ；为无风险利率 ； Ｂ ｒ 叮 为公司资产市场价值的波动率 ； ｔ 为债务期 限。
６ ｏ ３ ｏ ３ｌ ６ ｏ ９ ０ ７ ３ ６ ｏ３ ２ ０ ７ ６ １ ｏｏ ９８ ６ ８Ｏ ｏ０ ７ ０）９ ５ （ ３ ０ ６ ｏ５ ０ ８４ ６ ０ ２ ｏ ７ ２ ０ ｏ ２ ０ ６ ８ ６ ０ ８ ０ Ｏ４
Ｓ 中农 Ｔ Ｓ 宜纸 Ｔ Ｓ 昌 河 Ｔ Ｓ 大唐 Ｔ ｓ 厦 隼 Ｔ Ｓ 双 马 Ｔ ＊ Ｔ春 兰 Ｓ Ｓ 金化 Ｔ Ｓ ； 新 Ｔ 毛 Ｓ 新 天 Ｔ
二 、 究 设计 研
（ ） 一 样本选取 为了显示不同业绩上市公司的区别 ， 本文选取了２ 家 国内上市公 司， ０ 分为两大类进行配对 ： 一类 是被ｓ Ｉ 理 的 １ 处
个股 ； 一类是非ｓ 公司 ， Ｔ 计算基准 日为２ ０ 年１ 月３ 日。 ０ ７ ２ １ 为避免行业差异 、 公司规模对实证结论 的干扰 ， 样本选择遵循 以下原则 ： 配 对样本公 司在同一证券交易所上 市； 属于同一行业 ； 总资产规模相近 ； 仅在 国内Ａ 股上市 ， 不存在Ｈ 、股等其他股份 ， （ １ｏ 股 Ｂ 见 表
（ ） 司资产价值及 波动率的计算 公 司资产市场价值的计算公式为 ： （ ｒＢ，， ＝ ｘ ｄ）Ｂ ｄ）公 司股权价值 二 公 Ｖ ＝ｆＶ ，， ｔ盯 ）Ｖ Ｎ（。 ｅＮ（ ； 一
…
的波动率为 ：Ｅｇ Ｖ ，， ｔ ） Ｏ ＝ （ ＡｒＢ，， ＝ ＇
、
ｖ 。 中： ——旦—＿ ＿ 其 ｄ ＝ ＿ ＝
软信息、关系借贷与信贷违约风险度量——基于房地产上市公司的实证研究
显著 的，则说 明银企关系 Ｒ能够提供硬信 息 Ｈ以外的有效信息 ，即软 信息 Ｓ；如果
银企 关系 Ｒ完全由硬信息 Ｈ决定 ，则银企 关系 Ｒ的回归系数应该是不显著 的，因为 银企 关系 Ｒ反映 的所有信息 已经全部包含 在硬信息 Ｈ中。 本文采用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型建立公 司违约模型 ，令 Ｐ表示贷款发生违约 的概
软信 息和关系借贷理论 在银企 间信贷
交易领域得到了广泛应 用 ，但多数文献聚 焦 于 中小 企 业 融 资 问题 【 Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ等 ， ２ ０ １ ０） ， 对公司违约的研究较为有限。 在少
数相 关文献中， Ｇｒ ｕ ｎ ｅ ｒ ｔ 等（ ２ ０ ０ ５） 针对德
理 论 在 公 司违 约研 究领 域 的应 用 提 供 了 经验 证 据 ，对 于优 化 违 约风 险度 量 模型
中都处于较高水平。在这一背景下， 准确度 量我国房地产公司信贷违约风险显得尤为重
结果 ，软信息相对硬信息 的重要性取 决于 借 贷关 系的深度 以及 硬信 息的可靠 程度 。 目前 ，国内公 司违 约研 究多基于财务数据 等硬信息 ， 而相对忽略 了软信息的作用 。 本 文基于我国房地产 上市公司银 行贷款数据 ， 通过设计一种 实证研究 方法 来检验软 信息 在度量公 司信贷违约风险 中的作用。
国公 司的研究表明 ，相 对于财务因素或者
银行 内部信 用评级 中反映 的非财务 因素 ，
两者 的组合能够更加准确地预 测公司违约。
◆ 中图分类号 ：Ｆ ８ ３ ０ 文献标识码 ：Ａ
元 。占全 部不 良贷款 的 ８ ． ３ ％ ，不 良率 为 ０ ． ９ ７ ％， 无论是绝对额还是不 良率在各行业
中国A股上市公司的违约风险：基于KMV模型的测度
—— ±（ ＿
４ ｔ
方 法 ，使其 更加适 用于 我 国的 现 实情 况 。刘 方 根 （０ ８ ２０ ） 则 对违 约风 险模 型对违 约定 义 的敏感性 进行 了研 究 ，发现 在 不 同的违 约定义 下 ，违约模 型 的结构 相似 ，但模 型选 择 的变量 和变 量 的显 著水 平存 在差 异 ， 约模 型对 违约定 义 违
一 ， ： ＝ ｄ 一 １ ， Ⅱ， ４ ｒ ｔ
但从 国内研究 看 ，研 究者 更多 是针 对一些 风险 测度 模
型在 中国 的适 用性 ，并 进一 步分析 改进 模型 中变量 的测 度
ｄ ：
Ⅱ １
＝
— — —— —— —— — —— ＿＝ —— — —— 一 ＝＿
Ｄ ＝ Ｖ－Ｄ Ｄ （） ３
违 约率 ，结 果 发１） ｌ ｉｉ ｏ ｓｃ回归模 型 与 Ｋ Ｖ模 型进 行 结合 ，对 上 市公 司 的信 ｇｔ Ｍ
用 风险 进行度 量 。闫丽 瑞 （ ０ ９ 采用 Ｋ ２０ ） ＭＶ模 型对 中国 上 市公 司信 用风 险做 了实证 分 析 ，并对 Ｋ ＭＶ 模 型修 正 来 确 定股 权市 场价值 ，她 指 出理 论上 的 Ｅ Ｆ虽 然可 用 于 不 Ｄ 同公 司的 比较 ，但 不 能反 映公 司真 实 违 约可 能 性 的 大小 ，
金 融 领 域
中国市场 ２ １ 第１ （ １２年 １ 期 总第６４期） ６
中 国 Ａ股 上 市 公 司 的违 约 风 险 ： 基 于 Ｋ 型 的 测 度 ＭＶ模
孙会国
（ 天津广 播电视 大学 经管学院 ，天津 ３０ ９ ） ０ １１
［ 摘 要 ］ 本 文首先 对 国 内外 违约风 险的研 究现 状进 行概 述 ，并介 绍 了 Ｋ ＭＶ模 型 ，并运 用它 对 中 国 Ａ股 上 市公 司 违约 风 险进 行度 量 。通过研 究发 现 ，上 市公 司违 约率 伴 随金 融风 险爆 发 而上 升 ，并随后 下 降。
中国上市公司的违约风险和预期收益：基于隐含资本成本的分析
为弥 补这 种不足 ， 研 究 者开 始采 用隐含 资 本成本 （ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ， Ｉ Ｃ Ｃ）来估 计预期 收益 。 隐含 资本 成本 是指使 得 该资产 的市值等 于其 预期 未来 现金 流 的现 值 的折扣 率 （ 内部 收益率 ）Ｉ 】 。它 使用 分析 师预 测数 据进 行估 计 ，获 得市 场 的 “ 事前 ”预 期 ，从 而剔 除 了资产 已实现 收益 的 “ 噪 音 ”，其 优 点
２１
和Ｓ ｗａ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｈ ａ ｎ指 出 Ｉ Ｃ Ｃ是时变 预期 收益 的极好 代理变 量 Ｉ Ｊ Ｊ 。Ｃ ｈ ａ ｖ ａ和 Ｐ ｕ ｒ ｎ ａ ｎ ａ ｎ ｄ ａ ｍ 则使用 隐含 资本 成 本作 为预 期收益 的代 理变 量 ，并发现 风 险与收 益之 间正相 关 刚 。 本文 研究 在 中国证券 市场 上 ，以 隐含 资本 成本 作为预 期收 益 的替代 ，研究 违约 风险 与预期 收益之 间 关 系 。为 了避免 已实现 收益 代理预 期 收益及 资产 定价模 型 的缺 陷 ，参照 Ｃ ｈ ａ ｖ ａ 和Ｐ ｕ ｍａ ｎ ａ ｎ ｄ ａ ｍｌ ２ 叭 ，并依 据孙 会 国等对 隐含 资本成 本方 法在 中 国市 场适 用性 问题 的考量 ，使用 ＧＧ Ｍ ，Ｃ Ｔ和 Ｇ Ｌ Ｓ方法 来估 计隐
是不依赖于噪音的已实现收益 以及特定 的资产定价模型， 从而避免 了已实现收益的噪音干扰和特点模型 的预 期收益 精确 度极 差 问题 。隐含 资本成 本具 备两 重性 ：预期 收益 属性和 资本 成本 属性 。从公 司角度 看 ， 是融 资 的资本 成本 ， 国 内研 究多 从这一 角度 出发 ，如 肖珉 ，沈 红波 ， 肖珉 、沈 艺峰 ，李 明毅 、惠晓 峰 ， 孙 士霞 ， 肖斌 卿等 学 者【 ｌ 】 。然而 国 内较 少有 研 究者从 投 资者角 度 出发 ，将 隐含 资本成本 视作 预期 收益 进行应用研究。孙会 国对于隐含资本成本 的预期收益属性进行了归纳总结 。而 国外如 Ｐ ｉ ｆ ｓ ｔ ｏ ｒ 、Ｓ ｉ ｎ ｈ ａ
KMV模型-详解
KMV模型-名词详解目录• 1 KMV模型概述• 2 KMV模型的运用步骤• 3 KMV模型的理论基础• 4 KMV模型的研究阶段• 5 KMV模型的评价• 6 KMV模型与Creditmetrics模型的比较•7 KMV模型案例分析o7.1 案例一:KMV模型在上市公司信用风险评价中的分析[1]•8 参考文献KMV模型概述KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。
该模型认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。
但资产并没有真实地在市场交易，资产的市场价值不能直接观测到。
为此，模型将银行的贷款问题倒转一个角度，从借款企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。
在债务到期日，如果公司资产的市场价值高于公司债务值（违约点），则公司股权价值为公司资产市场价值与债务值之间的差额；如果此时公司资产价值低于公司债务值，则公司变卖所有资产用以偿还债务，股权价值变为零。
KMV模型的运用步骤首先，它利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性。
其次根据公司的负债计算出公司的违约实施点 (default exercise point，为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半)，计算借款人的违约距离。
最后，根据企业的违约距离与预期违约率(EDF) 之间的对应关系，求出企业的预期违约率。
KMV模型的理论基础KMV模型的优势在于以现代期权理论基础作依托，充分利用资本市场的信息而非历史账面资料进行预测，将市场信息纳入了违约概率，更能反映上市企业当前的信用状况，是对传统方法的一次革命。
KMV模型是一种动态模型，采用的主要是股票市场的数据，因此，数据和结果更新很快，具有前瞻性，是一种“向前看”的方法。
在给定公司的现时资产结构的情况下，一旦确定出资产价值的随机过程，便可得到任一时间单位的实际违约概率。
江西财经大学普通本科毕业论文样式完全版【范本模板】
普通本科毕业论文（设计)写作规范一、基本要求1。
毕业论文（设计)必须由学生本人独立完成，不得弄虚作假，不得抄袭他人成果。
2.论文（设计）应中心突出，内容充实，论据充分,论证有力，数据可靠,结构紧凑，层次分明，图表清晰，格式规范，文字流畅,字迹工整,结论正确。
3.毕业论文（设计）中所使用的度量单位一律采用国际标准单位。
4。
对论文中的图或表要给予解释，统一标上编号和图题，安排于相应位置。
若同类图表数量过多，也可作为附录列于论文后面。
5。
凡手绘图形一律用碳素笔在硫酸纸或复印纸上誊描，并标上图号、图题，然后贴附于论文适当位置或附录中,要求图面整洁、比例适当。
6.毕业论文（设计)正文要求10000字以上（不含图表、程序和计算数字）。
7。
参考文献著录格式要符合国家标准。
二、内容要求㈠毕业论文（设计）的内容要求1.题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字.2.摘要:要有高度的概括力，语言精练、明确.同时有中、英文对照，中文摘要约300汉字;英文摘要约300个实词.3。
关键词：从标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词,同时有中、英文对照，分别附于中、英文摘要后.4。
目录：写出目录，标明页码。
5。
正文：在撰写正文前要写毕业论文题目。
正文内容一般包括前言、本论、结论三个部分，以下就毕业论文、毕业设计分别加以说明，供学生写作时参考。
⑴毕业论文①前言（引言）：是论文的开头部分,前言部分应有文献综述。
文献综述是学生在开题前阅读过某一主题的文献后,经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而形成的一种不同于毕业论文的文体.综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。
介绍和评论其历史、现状、存在问题以及发展趋势等,并在此基础上提出自己的见解，预测未来的发展趋势，提出论文的中心论点，为选题和开题奠定良好的基础。
前言一般应由以下三部分构成:①研究背景与意义；②国内外研究现状即文献综述；③本文研究思路与结构。
中国违约风险溢酬研究
中国违约风险溢酬研究中国违约风险溢酬研究一、概述违约风险是金融市场中的一种重要风险，指的是债券发行人或债务人无法按照合同约定履行债务义务。
违约风险的存在导致了市场利率的不确定性，投资者在购买债券时会对债券发行人的违约风险感到担忧，因此要求获得相应的违约风险溢酬。
二、中国违约风险的特点中国违约风险具有以下特点：1. 法律环境不完善：中国在债务违约处置方面的法律制度相对较为落后，现行法律对债务违约的处置程序相对较为繁琐，执行力度不够，这导致了债务人违约后的债权保全难度较大。
2. 宏观经济环境波动大：中国的宏观经济环境比较特殊，存在着经济周期的波动。
经济下行周期中，企业盈利能力下降，企业还款能力减弱，从而增加了债务违约的可能性。
3. 行业集中度高：中国的部分行业集中度较高，主要由国有企业主导，这意味着这些行业的违约风险对整体违约风险有较大的影响。
由于这些行业的资金链较为紧张，一旦出现一家企业违约，将会对整个行业产生较大的冲击。
三、违约风险溢酬的影响因素1. 债券特征：违约风险溢酬与债券特征密切相关。
包括债券的到期期限、债券的优先级、债券的担保与否等。
一般来说，到期期限越长、债券优先级越高、债券有担保等因素都会导致违约风险溢酬的降低。
2. 经济环境：中国经济的整体表现对违约风险溢酬有着重要影响。
在经济好转的情况下，企业的盈利能力增强，还款能力提高，违约风险溢酬会相应减少。
在经济不景气的情况下，企业的还款能力下降，违约风险溢酬会增加。
3. 法律环境：法律环境的改善能够减少违约风险溢酬。
一个完善的法律环境能够提供保护债权人的制度，提高债权的保全能力，从而降低了违约风险溢酬。
四、中国违约风险溢酬的实证研究实证研究表明，中国违约风险溢酬存在明显的区域差异和行业差异。
在区域差异方面，东部地区由于经济发达、金融市场发育较好，违约风险溢酬相对较低；而西部地区由于经济相对落后、金融市场不够发达，违约风险溢酬相对较高。
在行业差异方面，研究发现，能源、制造业和房地产等行业的违约风险溢酬相对较高。
商业银行小微企业违约风险管控及违约概率估计模型
银行与小微企业之间存在信息不对称问题，银行难以全面、准确地掌握企业的真实经营状况和风险水平 ，增加了违约风险。
小微企业违约风险管控现状
1 2 3
风险管理意识不足
部分银行对小微企业违约风险的认识不够深入， 缺乏针对性的风险管理策略和措施。
风险管理手段单一
银行在管控小微企业违约风险时，过于依赖传统 的抵押、担保等风险控制手段，缺乏创新和灵活 性。
A 选取样本
从商业银行小微企业贷款客户中随 机选取1000家企业作为样本。
B
C
D
结果输出
根据模型预测结果，得出这1000家小微企 业的违约概率分布情况，以及不同风险等 级企业的占比等信息。
模型构建
运用Logistic回归、决策树等模型对样本 数据进行建模分析。
模型应用效果评价
提高审批效率
通过运用违约概率估计模型，商业银行可快 速筛选出风险较低的小微企业，提高信贷审 批效率。
本研究将根据实证研究结果，提出针 对性的政策建议，为商业银行完善小 微企业违约风险管控体系提供参考。
02
小微企业违约风险现状及 影响因素分析
小微企业违约风险现状
违约风险高
01
小微企业由于经营规模较小、抗风险能力较弱，容易出现资金
链断裂、还款困难等问题，导致违约风险较高。
违约损失大
02
小微企业违约后，银行往往面临较大的损失，包括贷款本金、
风险防范教育
03
加强银行员工风险防范意识培训，提高识别和处理小
微企业违约风险的能力。
04
基于机器学习的小微企业 违约概率估计模型构建
数据来源与预处理
数据来源
从公开数据集、征信平台、企业内部系统等途径获取 小微企业贷款相关数据。
基于我国上市公司的KMV模型研究
ｄ Ａ Ｖ ｄ ＋ｏ Ｖ ｄ Ｖ ＝￣ Ａ ｔ Ａ Ａ ∞ （） ６
模块 ３ ：估计违 约率 （ ｐｃ Ｄ 】 ｅｌ 出ｌ １ ｔ 确定 违约距离 与违约率 的映射关 系
｜ ） ｅ 。即 Ｉ
根据模 型的假设 。违约距离 即是评 价企业 违约风 险 的一 个度量指标 ，可用 其作为不 同企业之 间的 比较。但 该值是个序数指标 。而 非基数 或者概率指 标 。也 即我们 无法直接从违约距离 中得知企业违约概率 到底 是多 少。 如果 已知资产的概率 分布 。那么 就可 以通 过违 约距 离来直接计算违约概 率 。通常假 设资产价值 是服从 正态 分布或对数正态分布 ，这样就能计算理论上的违约概率 ， 但是 做出该假设 可能是不 现实的 。为 了计算 经验 上的违 约概率 ，Ｋ Ｖ公 司运用了大量违约公 司样本 的历 史数据 Ｍ 库 。通过 比较违约 距离 和破产频率 的历史 。拟合 出代表 公司违约距离 的预期违约率 函数。见 下图 １ 所示。
典 的莫顿模 型为理 论基础 ， 使用会 计数据 和市场 价格数 据作为 输 入数 据… 。鉴 于其 优 良的分 析效果 ，在 北美 、 １ 欧洲 等国家得 到了广泛的应用 。
ｌ Ｋ ＭＶ模 型及 其应 用 问题
１１ 模型的假设 ． （ ）满足 ＢＭ模型 的基本 假设 ，即公 司股 票价格是 １ Ｓ 个随机过 程、交易是无摩 擦的等 ，且企业 价值变 化过程
＿
也＝ｄ—Ｏ ｌ Ａ
ｒ ｄ
ｉ一 。
１ ，
Ｎ（）＝ ｌ — ｅ ｄ ｄ ｘ
一
蕾 ￣２７ ， ｃ
ｖ ，ｖ 分别表示公司资产的市场价值和股权 的市 场 ＾ Ｅ 价值 ；
《2024年信用风险理论、模型及应用研究》范文
《信用风险理论、模型及应用研究》篇一一、引言在现代经济生活中，信用风险成为金融市场、信贷机构及各类经济活动中不可避免的一个核心风险因素。
为了更全面、更科学地认识并管理信用风险，本文旨在从理论到应用层面对信用风险进行研究，分析其产生的原因、影响因素以及应对策略。
二、信用风险理论概述1. 定义与特点信用风险是指因债务人或交易对手方无法履行合同约定所导致的潜在损失风险。
其特点主要表现在风险的不确定性、长期性以及涉及主体众多等方面。
2. 信用风险产生的原因（1）信息不对称：交易双方信息不对称导致债权方对债务方的信用状况了解不足。
（2）经济周期波动：经济周期的波动导致企业盈利能力的变化，从而影响其履行债务的能力。
（3）政策与法律因素：政策调整或法律环境变化可能影响债务人的还款能力。
三、信用风险模型研究1. 传统信用评分模型传统信用评分模型主要依据债务人的财务数据、历史信用记录等指标进行评分，从而预测其违约概率。
如Z-score模型、FICO评分等。
2. 现代信用风险管理模型（1）KMV模型：基于Merton模型和期权定价理论，通过计算违约距离来预测企业的违约概率。
（2）Credit Metrics模型：以资产组合的当前市场价值为出发点，评估资产组合在特定时期的潜在损失。
（3）Credit Risk+模型：专注于对特定类型债务人的违约事件进行建模，并计算违约损失的分布情况。
四、信用风险的应用研究1. 在银行业的应用银行是信用风险的主要承担者之一，银行在风险管理中大量使用各类信用风险模型进行客户的信用评级和信贷审批决策，通过科学的计量和分析降低信用风险损失。
2. 在资本市场中的应用在资本市场中，通过对企业和金融机构的信用风险评估和评级，有助于投资者判断投资对象的风险程度和收益预期，维护市场秩序和投资者的利益。
同时，也是证券监管部门对市场进行监管的重要手段之一。
五、研究展望与对策建议未来研究应继续深化对信用风险理论的研究，探索更为科学和精准的评估模型，特别是对非财务因素的研究应进一步加强。
基于违约距离的上市公司信用风险研究——以制造业为例
［ 中图分类号 ］ １ １２ Ｆ２．６
［ 文献标识码 ］ Ａ
［ 文章编号 ］０ ９ ４ ３ ｆ０ ０ ０ ． ０ ２ ０ １０ — ７ ３ ２ １ ）２ ０ ７ — ４
公 司， 分行业作 了 Ｄ Ｄ值和 Ｅ Ｆ值 的对 比， 果表 明行 Ｄ 结
按照巴塞尔委 员会 （０ ２ 的定义 ， ２０ ） 信用 风 险指银
约点设定两种情况 下对 Ｋ ＭＶ模 型 进 行 了检 验 ， 明 通 表 过Ｋ ＭＶ模 型 输 出 的 违 约 距 离 Ｄ 能 有效 识 别 ｓ Ｄ Ｔ公 司与
非Ｓ Ｔ公 司 。
组， 通过 比较各组违约距 离 Ｄ Ｄ的均值 来表 明该值 可以 基本反映公司的信用状况 。杨星等 （ ０４ 利用 １９ ２０ ） ９ ７年
第 ２期
基 于 违 约 距 离 的 上 市 公 司 信 用 风 险 研 究 以 制 造 业 为 例
— —
刘 玲 周 子 元 ，
（．天津商业 大 学 经 济学 院金 融 系， 津 ３０ ３ ；． 南师 范大学 经济 学 院 ， 南 昆 明 ６０２ ） １ 天 ０ １４ ２ 云 云 ５２２
研 究 中 经常 被 采 用 。
型能够较好 地识 别 出绩 优 股 和 ｓ Ｔ公 司 的信用 风险 差
别， 理论判 断与经验 观察 相一致的结论 。马若微 （０ ６ ２０ ）
选 择 了 ２０ 年 底 以 前 在 沪 深 两 市 挂 牌 的 所 有 上 市 公 司 ０ ４
作为总体考察对象 ， 筛选后 得到 ８２个样本 ， 中有 １５ ５ 其 １ 家Ｓ Ｔ公 司， 通过 实证 检验得出将 Ｋ ＭＶ模型运用到 中国 上市公司信用 风险度 量 中是完全 可行 且优 于其它模 型 的结论 。翟 东升等 （０ ７ 选 取 ２０ ２０ ） ０ ５年沪 深两 市被 ｓ Ｔ
基于KMV模型的Y公司债券违约风险度量研究
基于KMV模型的Y公司债券违约风险度量研究黎敏广东理工学院摘要：本文以房地产行业的Y 公司为例，利用KMV 模型计算出Y 公司债券2013年—2019年的违约概率，来度量Y 公司的债券违约风险。
实证结果表明：Y 公司的债券违约风险的萌芽期始于2014年，从2016年开始风险慢慢积蓄起来。
而到了2018年，信用等级很有可能会继续下降到C 级，债券违约的风险慢慢凸显，债券出现违约。
2019年就进入了风险应急处置期。
因此，KMV 模型是度量债券违约风险的好工具，Y 公司要化解和防范债券违约风险，需要规避战略发展脱节、加强公司财务管理以及加强KMV 模型风险度量的运用。
关键词：KMV 模型；债券违约；风险度量一、引言Y 公司，在2018年12月24日，公司资金无法偿付所有回售债券的本息，从而发生了债券实质性违约，为房地产企业首单违约。
在2019年Y 公司又有4支债券发生实质性违约，总共违约资金规模约18亿元。
因此，本文通过利用KMV 模型对Y 公司的债券违约风险进行度量，来了解Y 公司债券违约风险的演化过程，同时也能验证KMV 模型能否对上市企业债券违约风险进行有效度量，并起到预警作用。
二、文献综述Bohn （2000）利用KMV 模型进行实证研究，实证结果表明，利用违约概率EDF 判定公司的信用等级会显得更加合理、真实，对于提高投资者的信用风险管理能力起到一定作用。
Po-Hsuan （2015）研究发现KMV 模型的适用性比其他模型更好，KMV 模型不会受时间、空间等因素影响。
张诚、柯昌华（2017）选取了ST 科技型中小上市公司以及非ST 科技型中小上市公司的样本数据进行实证分析，研究结果显示：同样处于经营状况不佳的情况下，两组所测算出的违约概率存在着很大的差异，使用KMV 仿真模型来对信用风险进行实时监控能起到很好的效果。
陈丹彤、陈志明（2019）以房地产行业的5家上市公司发行的债券为研究对象，发现KMV 模型计算出的违约概率数据更加及时，变化幅度也更加明显。
基于修正KMV模型的我国信用债券违约风险度量
Financial View金融视线 | MODERN BUSINESS现代商业145基于修正KMV模型的我国信用债券违约风险度量毛莹 柳云凯 陆思颖 赵雪飞武汉纺织大学经济学院 湖北武汉 430200摘要:近年来，我国信用债券违约事件频发，信用风险的准确识别已经成为金融机构和投资者越发关注的问题。
本文利用2019年发行信用债券并违约的26家上市公司和与其处于同行业的上市公司作为样本，通过修正KMV 模型测量上市公司信用风险并对测度结果进行双样本均值t检验。
研究结果表明修正参数后的KMV模型能显著提高我国上市公司信用风险的识别精度，对照组企业的违约距离比违约组的违约距离更大，且上市公司股价波动率的增大会导致其信用风险的增大。
研究结果表明修正后的KMV模型在我国资本市场上有更高的适用性，有助于金融机构和投资者度量上市企业的信用风险。
关键词:信用风险；KMV模型；违约距离中图分类号:F832.5 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2021)05-0145-03一、引言自改革开放以来，债券市场经过三十余年的高速发展，在我国资本市场发挥越来越重要的作用，各类融资主体的直接融资需求越来越能被品种丰富的债券有效满足。
自2014年以来，我国信用债券违约数量大幅增长。
根据Wind金融数据库统计，截至2019年末，我国信用债券违约累计430只，违约金额合计3527.08亿元。
具体来看，2014年违约6只共13.40亿元；2015年违约27只共121.77亿元；2016年违约56起共393.77亿元；2017年违约34只共312.49亿元；2018年违约125只共1209.61亿元；2019年违约182只共1476.04亿元。
作为债券市场的重要组成部分，信用债券高收益性的特点。
由于高收益性往往意味者具有高风险，因此，如何正确认识并处理好信用债券的违约问题是非常重要的。
风险管理领域里的核心课题之一是测度信用风险，目前学术界流行的信用风险评估方法有基于信用转移分析的CreditMetrics模型、基于宏观模拟的CPV模型、基于保险精算学的CreditRisk+模型和KMV模型等。
考虑ESG_表现的企业违约风险预警研究
摘要：近年来，企业ESG 表现（即在环境保护、社会责任和治理水平方面的表现）在违约风险预警中的作用得到了广泛关注。
使用2020年和2021年共417家A 股上市公司数据进行回归分析，探究ESG 表现与企业违约风险之间的联系，构建加入ESG 指标的企业违约风险预警模型，同时进行样本内检验和样本外预测。
结果显示，ESG 表现与企业违约风险呈显著的负相关关系，较高的ESG 得分对应着更低的违约风险，且这种负向影响在非国有企业中更加明显。
加入ESG 指标能在一定程度上提高预警模型的准确度，有效降低第二类错误。
研究结论为考虑ESG 因素的企业违约风险研究提供了更有力的参考，并对ESG 指标在金融市场上的应用提出了相关建议，对助力我国绿色金融发展有一定意义。
关键词：绿色金融；ESG 表现；企业违约风险；预警模型；Logistic 回归文章编号：1003-4625（2023）04-0045-13中图分类号：F832.5文献标识码：A刘学娟1，常如月1，张静怡1，邸浩2（1.北京科技大学经济管理学院，北京100083；2.嘉实基金管理有限公司，北京100020）考虑ESG 表现的企业违约风险预警研究收稿日期：2022-12-21基金项目：本文为北京市哲学社科规划项目“北京科技与金融深度融合的创新发展及管理对策研究”（20JCB064）的阶段性成果。
作者简介：刘学娟（1982—），女，河北沧州人，博士，副教授，研究方向为企业风险管理；常如月（1999—），女，河北张家口人，硕士研究生，研究方向为企业风险管理；张静怡（1997—），女，河北承德人，硕士研究生，研究方向为企业风险管理；邸浩（1986—），男，山东临沂人，博士，研究方向为人工智能投资。
一、引言在“气候变化”“能源危机”等全球化风险蔓延的大背景下，人类社会的生存和发展受到了严峻的威胁与挑战（刘宽红，2012）[1]。
再加上新冠肺炎疫情的影响，世界经济发展受到较大冲击，越来越多的专家和学者意识到追求短期高回报的经济发展是不现实的，长期稳健的可持续发展才是未来社会的主流。
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国内主要有 朱世 武( 2005) 、李 健伦( 2005) 等, 应用 国 外 相依违约 研究领域普遍使用 的 copula 函数研究违约 相 依性。而用此方法来研究考虑相依违约的 违约风险度量, 国内只 有 朱珊 珊 ( 2005) 进 行 了 copula 度 量相 依 违 约 在 K M V 、CreditR isk + 、CreditM etrics、CreditP or tfolio View 模 型 中 的 改 进 并 实 现了 简 单 模 拟 示 例。本 文 用 Fr ank copula 函数和混合违约风险度量模型相结 合, 在考虑相 依 违约的违约风险度量方面进行探索性研 究, 并应用于我 国 的交叉持股上市公司。
30
L ( ∋) = ∗ Ci∋( ui1, ui2 )
( 7)
i= 1
!用极大似然估计法估计出 ∋的极大似然估计值。
本文通过 M atlab 6. 5 和 Excel, 运 算获得以上参数。
4 结果及分析
4. 1 未考虑和考虑相依违约的违约风险度量
依据 上述方法 , 将 样本数 值代入 式( 2) , 用 M atlab 计 算各公司未考虑相依违约的违约概率如图 1 所示。依据上 述方 法, 将 样本数 值代入式 ( 4) , 用 M atlab 计 算各公 司考 虑相依违约的违约概率。为了比较, 将各公 司未考虑和考 虑相依违约的违约概率都显示在图 1 中。
62
系 统 工 程 2008 年
Vt = mt +
W t 是一个漂移为 m = r -
1 2
2 的布朗运动,
W t 是标准G -布朗运动。基于首越时间模型, 历 史最小资产
M t 分布函数 ( t, x ) = P[ M t ≤ x ] 对于任何 x ≤ 0, t > 0
第 26 卷第 5 期( 总第 173 期) 系 统 工 程 2008 年 5 月 Sy st ems Eng ineering
文章编号: 1001-4098( 2008) 05-0061-07
Vo l. 26, N o . 5 M ay , 2008
相依违约的违约风险度量研究及其在上市公司中的应用
2 考虑相依违约的混合 违约风险度量模型
违约风险度量理论模型有结构化模 型和简约化模型。
主 要的 研究 有 Duffie 和 L ando ( 2001) , G iesecke( 2004) , G uo, Jar r ow 和 Z eng ( 2005) , 他们通过等价的路径, 放宽了 完 全信 息 的 假 设, 将 结 构 化 模 型 和 简 约 化模 型 联 系 起 来[1- 5] 。
第 5 期 张根明, 陈晓红: 相依违约的违约风 险度量研究及其在上市公司中的应用
63
利率 r. !为 t 时刻 到到 期日的 时间。其 他参 数, V , m, ∃, &, %
均可由以上参数, 根据式( 3) 中参数的计算公式推算得到。 Fr ank copula 函 数中 的参数 ∋可以 用标 准极 大似 然
张根明, 陈晓红
( 中南大学 商学院, 湖南 长沙 410083)
摘 要: 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 co pula 函数, 构建基于co pula 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。 关键词: 相依违约; 违约风险; co pula; 交叉持股 中图分类号: F 830 文献标识码: A
将模型具体化到资产和违约阈值。假设一个公司的市 场总价值为 Z, 它服从于漂移为无风险利率 r 和波动率为
> 0 的几何布朗运动。即 Zt = Z0eVt , 初始值 Z0 > 0。这里
收稿日期: 2008-03-11 作者简介: 张根明( 1963-) , 男, 湖南长沙人, 中南大学商学院教授; 陈晓红( 1963-) , 女, 湖南长 沙人, 中南大学商学院院长, 教授, 博 士生导师。
表示为:
( t, x) =
x-
mt t
+
ex p
2m x
2
x + mt ( 1)
t
其中, 是标准正态分布函数。并且, 对于所有的 x < 0, 相
对于 资产过程 V 的违约 阈值假设 服从分 布函数 G( x ) =
ex , 它的 概率密度函数是 g( x ) = ex .
在资产和违约边界的信息不完全的 情况下, 投资者 只
G 三普 600869 G 华银 600744
5 60 00 0 2 00 00 00
0. 5 0. 28
3. 2 参数计算
本文 将公司股票 看作关于 违约前公 司价值 的欧式 看
涨期权。期权的成交价 X ( t) 等于短期债务( t ≤ 1 年) 。期 权的期限为 1 年。用 Black-Scholes 公式将股票价格 S( t) , 公司价值 V ( t) 及公司价值波动率 联系起来。并由 I^to 公 式可知在 t 时刻和 ( 状态下股票价格波动率 S ( t, () 和公
p ( !, ∀)
∫- ∀
=
#( !, y ) ey+ ∀d y
-∞
- ∀- m!
- ∀- V!
=
- e∀+ r !
( 3)
!
!
C( u1, u2) = -
1∋ ln
1+
( e- ∋u1 - 1) ( e- ∋u2 e- ∋- 1
1)
式中, ∋为相关参数, u1、u2 表示随机变量。
, ∋∈ R ( 5)
此类推) , 它的条件联合分 布的违约概率, 用 F rank copula
表示为
F t( T 1, T 2) = C( F1( T 1) , F2( T 2) )
( 4)
根据以 上条件, 适合 的企业 和对照 组一起, 共有 8 家 公司作为本文的研究对象, 并用2002 年1 月4 日至2002 年 12 月 31 日的数据作为样本, 对 2003 年 1 月 2 日至 2006 年 1 月6 日三年内公司的违约风险进行度量。( 原始样本数据 来自 W ind 资 讯) 各 公司的 名字和 代码及 持股 比例如 表 1 所示。
1 引言
交叉持股, 母子公司, 公司间的信贷担 保, 等等形成 公 司间纽带关系的形式都可能产生相依违 约, 其中一方违 约 风险的变动, 势必引起市场对这些相关公司违约风险的 重 新评估。如果金融市场上多家公司都存在 上述情况, 由 此 引起 的连锁反应 可能使这 种企业的悲 剧殃及整 个金融 系 统或产生其它更严重的后果。交叉持股这种现 代企业制度
能观察到违约。得出公司 i 的时间 t < T 期限为 !的边 界
条件违约概率为:
F
i t
(
T)
=
P[Ii ≤ T
Gt] =
q( t, T )
=
p ( t + !, 0) - p ( t, 0) 1 - p ( t, 0)
( 2)
其中, Gt 代表 在时间 t 能被 识别的事件的集合 或在时间 t 时可得到的信息,
+
e (1- ∃)∀ ∃
m!- ∀ -
!
e∀+ !% ∃
&!- ∀ !
几家只对一家 公司持股, 且持股 比例不到 1% 的 企业作为 对照组, 进行相同的研究。
式中, V = m +
2, m = r -
1 2
2, ∃=
Hale Waihona Puke 1+2m/ 2, & =
m - ∃ 2, % = - m∃+ ∃2 2/ 2。
现 假设有相依违约的公司数 n = 2( n > 2 的情况可依
我国金融市场还不完善, 信息不 完全的混合违约风险 度量模型放宽了完全信息的假设, 它 的应用环境和我国股 市的现 实状况更接 近。Giesecke( 2004) 建 立的混合模 型, 考虑了资产价值信息和违约边界信息都是不完全的 情况, 在美国企业的实证结果表明, 它结合 了结构化和简约化模 型的优点, 能更快速反应出违约风险 的变化[ 3] 。
3 模型在交叉持股上市公司中的应用
以上基于 co pula 的相依违 约混合违约 风险度 量模型 并不限定具体的相依违约形式, 属于 普遍意义上的度量模 型, 它可以应用于任何可能发生相依 违约的经济实体的违
约风险度量。例如, 存在担保, 交易等关系的公司, 都可以
此为工具。本文将其应用于交叉持股上市公司, 并对度量 结果进行分析。
其中, C 为 F rank copula, 为
表 1 公司名单和持股情况
持股公司名称和代码 被持股公司名称和代码
持股数量( 股)
持股比例( % )
百联 600631
华联 600825
92 56 51 48
35. 25
三九医药 000999
三九生化 000403
80 68 20 00
38. 11
G 白云山 000522 新大陆 000997
目前对于相依违约的研究主要运用 copula 函数, 它避 免了传统 线性相关系 数不能描 述经济实体 之间非 线性相 依结构的 缺陷, 能 捕捉变量 间非线性 的相关关 系, 并具有 更好的 鲁棒性 和兼容 性[6- 7] 。常用 的 co pula 主要有 椭球 co pula 族和 阿 基米 德 copula 族, 文献 [ 7] 表明 阿 基米 德 co pula 族和 金融 市场 之间 相关 性的 变化 特性 更 加相 符, 文献 [ 8] 对 阿 基米 德 co pula 族 中 的三 种 co pula ( Clay ton co pula、G umbel copula 、Fr ank co pula) 进行了比较, 结果显 示 Fr ank co pula 能更好拟合中 国证券指数之间的相 关性。 综上分析, 本文选择 Fr ank copula 和 G iesecke ( 2004) 的违 约资产与边界信息均不完全的混合模型相结合, 构建改进 的信用风险度量模型。