基于BP-KMV模型的非上市中小企业信用风险度量研究
基于KMV模型的中小上市公司信用风险实证研究
基于KMV模型的中小上市公司信用风险实证研究为了解决中小企业的融资难问题，商业银行在向企业提供贷款时面临对企业的信用风险进行考察的问题。
本文在上海证券交易所中小板选取了7家在2013年之前曾经被特别处理的制造业公司作为研究样本。
利用KMV模型将这7家样本公司违约前后的违约距离进行对比，实证结果表明KMV模型能够动态地对中小上市企业的信贷风险进行度量和判别。
标签：KMV模型中小上市公司违约距离信用风险一、引言随着改革开放的不断深化，中小企业逐渐成为我国经济发展一股重要力量。
然而中小企业在发展的过程中普遍面临着融资难问题。
目前我国绝大多数企业的融资都是靠商业银行贷款进行间接融资。
由于中小企业资产规模有限、技术水平不成熟等原因，中小企业信用缺失现象严重。
目前商业银行为了预防违约风险，都不愿意向中小企业放贷。
因此如何对贷款的中小企业进行信用风险分析和管理是商业银行所面临的的一大问题。
对于信用风险的评价，我们不再局限于传统的仅仅对企业的财务报表进行分析，而是采用更高级的信用风险计量模型来分析。
本文的信用风险计量模型选用KMV模型。
然而目前国内绝大多数的基于KMV模型的信用风险研究都是对比ST公司和非ST公司的违约距离（或概率）。
彭伟（2012）从沪深两市中选取资产规模近似的111家ST公司和非ST公司作为研究对象，利用改进后的KMV模型求出它们在2008～2011年的平均违约距离，认为KMV模型能很好地对上市中小企业的信贷风险进行度量和判别；陈晓红（2008）在沪深证券交易所选取了满足条件的79家中小上市公司，其中有20家ST或者*ST公司，对比二者2004～2006年的的平均违约距离，认为运用经过提高股权价值波动率精度的KMV模型对我国中小上市公司有很强的识别信用风险状况的能力；张玲（2004）以1999～2002年30家ST公司和30家配对的非ST公司为研究样本，结果表明运用参数调整后的KMV模型能够在整体上识别ST公司和非ST公司的显著性差异。
课题论文：基于KMV模型研究商业银行对中小企业信用风险评级的改进
73856 银行管理论文基于KMV模型研究商业银行对中小企业信用风险评级的改进1 中小企业信用风险评级现状银行分析一些财务指标如流动比率、速动比率、资产负债率等，进行综合打分，最终根据得分以及结合企业自身经营的特点决定是否授予贷款，偿债能力分析方法依然有很大的局限性。
1.1 我国的商业银行针对中小企业偿还贷款及债务能力的评估是根据其清算能力而不是其持续经营的能力进行的考察。
长此以往，对偿还债务能力的评估是依据公司对其现在保有的资产进行清盘变卖实施的，而且公司的负债理应由其资产作为支撑。
但是一般性持续经营的企业偿债主要依靠其持续流入的现金，因此偿还债务能力的评估若不包含对企业现金流量的评估就会存在相应的问题。
中国企业唯有以持续经营为支撑，不是以清算为支撑来评判企业偿还债务的能力，不然评价的结果只会是其清算偿还债务的能力。
1.2 我国的商业银行现在存有的偿还债务的能力评估，只是依赖于静态的分析，忽略了其动态变化的因素。
现今，大部分国有银行针对中小企业评估其偿还债务能力之前，一般都需要中小企业给出他们最近三年通过审核的财务报表，运用财务报表核算其偿债比率，进而评估其偿还债务的能力；其余则考虑如果近几年的财务比率相对乐观或者略见起色，便因此评定该企业的偿还债务的能力相应变化。
但唯有对企业的财务以变化分析的方式评估，方可拥有对评估对象更准确和贴近实情的了解，把握其在运营中发生的变化，从而正确、客观地评价中小企业的偿债能力。
2 运用KMV模型实证评估中小企业的信用风险2.1 修正后的KMV模型。
根据期权定价理论中的假设：①属于上市公司的资产需要完全流通；②企业所有的资产的价格应当连续并且遵循随机过程。
然而在我国，资本市场体系仍然存在一些问题，非流通股依旧存在于一些公司的股票中，这批非流通股无法直接在市场上流通、出售或转让，若要进行计算唯有私下进行商议，这种方法的计算结果不同于上市公司的实际价值，无法客观体现股本的真实价值。
基于KMV模型的小微企业信用风险预警研究
Ｉ
中图分类号 ： Ｆ ８ ３ ２ ． ２
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ７ ９ ７ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ９ — ０ ０ ０ ８ — ０ ４
国外 关 于 信 用 风 险预 警 模 型 的 研 究 已经 有 ４ ０ 多年 的历史 ， 并 形成 了 比较 成熟 的研 究成 果 。 这类 研
当前在多数商业银行的授信客户结构中， 小微企业的授信 占 据 了主要地位， 开发专门针对小微企业的预
警模型具有现 实意义。 本文选取 了７ ８家公 司作 为样本 ， 构建 了 Ｋ ＭＶ信 用风险预警模型。实证研 究证明 ： 该模型能够有效识别 出有问题 的企业 ， 降低 商业银行不 良贷款 —兰——
』
Ｖ． ｒ
（ ２ ． ２ ）
内蒙 古 金 融研 究 ２ ０ １ ４ ． ０ ９
ｄ ２ ＝ ｄ 一 ｏ ｒ ａ
（ ２ ． ３ ）
在得到上市公司资产价值（ ） 、 息税前 、 折旧折 耗前利润（ Ｅ Ｂ Ｉ Ｔ Ｄ Ａ） 、 资产账面价值 （ ） 等数据的基
债务面值为执行价格 、债务到期期限为执行期限的
欧式 看涨 期权 。当公 司资产 的市 场价 值大 于 到期 的
１ ． 计 算公 司 的股权价 值 、 股权 价值 波动率 和总 负
债务时 ，股东有动力还款，债务偿还后股权价值为 正； 当公司资产的市场价值小于到期 的债务时 ， 股东 将选择违约 ， 将公司资产全部转让给债务人 ， 转让后 股权价值为零。如图 １ 所示 ， 在 Ｄ点左侧 ， 公司的债 务将会发生违约； 在 Ｄ点的右侧， 公司的债务将不会
基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究
基于KMV模型的我国上市银行信用风险器量探究摘要：信贷风险一直被视为银行业务中最主要的风险之一，由此引发的信用风险在银行业中具有重要的地位。
为了有效地器量我国上市银行的信用风险，本文基于KMV模型进行探究。
通过对大量的财务数据进行分析，本探究构建了一套综合的信用风险评估框架，以提供我国上市银行在信用风险管理方面的参考和指导。
关键词：KMV模型；信用风险；我国上市银行；器量探究Ⅰ.引言随着金融市场的进步和金融产品的多元化，银行业的信用风险日益成为一种不行轻忽的风险。
近年来，尤其是全球金融危机的发生，更加凸显了银行业信用风险的重要性。
对于我国上市银行而言，如何准确器量信用风险，提高风险管理水平成为亟待解决的问题。
Ⅱ.相关理论及文献综述在信用风险器量方面，探究者们提出了多种模型和方法，其中KMV模型作为一种较为经典的信用风险器量方法备受关注。
KMV模型将信用违约概率与信用损失相关联，通过对违约概率的预估来器量信用风险。
此外，国内外学者在信用风险器量领域也进行了大量的探究。
Ⅲ.数据来源及样本选择本探究选取了我国数家上市银行作为探究对象，并收集了这些银行的财务数据进行分析。
同时，依据中国金融监管部门发布的数据，选择了一些重点指标作为信用风险器量的参考。
Ⅳ.探究方法及模型构建本探究基于KMV模型，构建了一套适应我国上市银行的信用风险器量模型。
起首，选取了一系列的财务指标，如净资产收益率、资本丰富率、不良贷款率等，作为影响信用风险的因素。
然后，通过对这些指标逐一进行分析，建立了一套较为详尽的评估指标体系。
最后，以违约概率为核心，结合这些指标构建了信用风险器量模型。
Ⅴ.实证结果及分析通过对样本数据进行实证分析，我们发现，本探究构建的信用风险器量模型在器量我国上市银行的信用风险方面具有较高的准确性和可靠性。
同时，通过对实证结果的分析，我们也得出了一些关于我国上市银行信用风险管理的结论。
Ⅵ.风险管理建议依据本探究的实证结果，对我国上市银行的信用风险管理提出了一些详尽的建议。
基于KMV模型的银行信用风险预测研究的开题报告
基于KMV模型的银行信用风险预测研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着金融市场的不断发展，银行信贷业务不可避免地面临着风险和变数。
因此，准确预测银行信用风险并采取相应措施加以规避成为银行管理中的一项重要工作。
以往的研究大多采用传统统计方法进行银行信用风险评估，然而传统统计方法对未知数据的适应性较差，难以有效地揭示未来可能存在的风险变量。
基于此，本研究将采用KMV模型（K M V）进行银行信用风险预测。
KMV模型是一种新兴的基于市场方式评估公司信用风险的方法，其主要思想是通过市场回报情况来推断企业的违约概率。
作为一种新型风险预测模型，KMV模型可以将市场因素如股价、汇率、利率等纳入模型考虑范围，从而更全面地评估企业的信用风险。
因此，本研究的研究意义在于：1.应用KMV模型进行银行信用风险预测，可以更加准确地测量银行的信用风险，帮助银行管理者更好地制定风险管理策略；2.运用KMV模型可以纳入更多市场因素，从而更好地识别银行可能面临的风险，提高银行的风险管理水平；3.相关研究结果的推广应用，有望为其他金融机构提供一种新的信用风险评估方法。
二、研究内容和方法1.研究对象本研究选取某银行的信用风险数据作为研究对象。
2.研究内容（1）搜集银行的信用风险数据，建立KMV模型，分析和预测该银行的信用风险。
（2）以该银行的信用风险预测为基础，对未来可能发生的风险因素进行预警，并提出风险管理对策。
3.研究方法本研究将采用以下方法进行研究：（1）资料搜集法：收集该银行的财务数据、市场数据等，获取其信用风险相关信息。
（2）KMV模型：建立KMV模型来识别该银行的违约概率和预测信用风险。
（3）风险管理建议：将KMV模型的预测结果与其他指标相结合，对该银行可能面临的风险进行预警，并提出风险管理建议。
三、研究计划本研究的具体研究计划如下：1.第一阶段（4周）：文献综述对KMV模型及其在金融领域的应用进行梳理和总结，了解相关背景和研究现状。
基于KMV模型的信用风险度量研究
基于KMV模型的信用风险度量研究邓伟摘要：本文以制造业上市企业为例，选取了ST企业和非ST企业共30家作为样本数据进行KMV模型实证分析，结果显示该模型能够很好地度量了ST企业和非ST企业的信用风险水平，ST企业和非ST企业的违约距离和预期违约概率差异较为显著，符合现实情况。
其中，ST企业的违约距离的均值为-0.485854721，非ST企业的违约距离的均值为1.276797514;ST企业的违约概率波动幅度较大，违约概率最小值为0.205345554，最大值为0.999423641，而非ST企业的违约概率波动较小，违约概率最小值为0.015326951，最大值为0.210425864。
关键词：KMV模型;信用风险度量;预期违约概率;制造业上市公司一、KMV模型的理论基础Merton（1974）提出了KMV模型对债券交易、贷款利息定价等风险资产进行测量，随后国外很多学者进行了相关的实务应用研究，并在此基础上不断对信用度量模式进行优化及扩展。
KMV模型是基于期权定价理论发展起来的，它将公司股权价值类比为看涨期权，根据观测到的股权价值的市场价值波动和资产收益率波动来推导出公司的违约距离，再利用违约数据库，将违约距离映射到相对应的违约概率，即测算出公司的预期违约概率。
假设一家公司的资产价值为V，股权价值为E，并且假定这家公司仅发行一种零息债券，债务期限是一年，债券面值为D。
当债务期限到期，公司的资产价格会出现相应的波动，资产的市场价值可能提高，也有可能大幅降低。
当公司资产的市场价值小于公司债务价值，公司净资产为负值，那么公司没有能力履行还债义务，公司将出现逾期行为，债务人发生损失。
当公司资产的市场价值大于公司债务价值时，公司具备能力償还到期债务，不会发生逾期事件。
二、KMV模型的计算步骤（一）资产价值及其波动率的推导公司股票代表了对公司所有权的持有凭证，对应着公司股权的份额，当公司净资产为正时，也即公司资产能够覆盖负债，公司的股权价值E则等于V-D。
基于KMV模型的信用风险度量实证研究
基于KMV模型的信用风险度量实证研究摘要：KMV公司发展的信用监控模型(Cridit Monitor Model)，也称为KMV模型，该方法运用期权定价思想，通过可观测的公司股市价值来推测公司资产价值以及资产收益率的波动性等，据此估计公司的违约概率。
KMV方法的基本思想是，债务人的资产价值变动是驱动信用风险产生的本质因素，所以只要确定了债务人资产价值变动所遵循的规律和模型，就可以实现估计违约率的目的。
关键词：KMV 信用风险违约距离 EDF一、引言财务上习惯于把风险分为市场风险、信用风险、流动性风险、经营风险等。
就狭义而言，信用风险指债务人无法偿还债务所引起的损失，即违约风险（Default Risk）；就广义来说，信用风险指所有会造成信用等级的变动而引起债权减损的事件。
信用风险除了债务人无法依当初约定的契约履行其债务清偿的义务外，还包括了当信用评级等级改变时债权资产价值变动产生的风险。
因此，衡量信用风险对债权资产价值的影响就是要了解在信用风险存在之下，债权资产价值的可能分配情形，包括债权的期望价值与价值变动量。
股票市场可以视为一个评价上市公司信用风险的巨大机制，关于宏观经济状况，行业及公司的信息会以很快的速度传递到或大或小的投资者及投资分析人员,因此股价会在整个交易日内不断地变化波动。
基于股票市场的信用风险度量的著名是KMV公司的预期违约理论模型，KMV 公司从预期违约频率的度量起家现在扩展到组合管理领域。
KMV公司发展的信用监控模型运用期权定价思想，通过可观测的公司股市价值来推测公司资产价值以及资产收益率的波动性等，据此估计公司的违约概率。
KMV方法的基本思想是，债务人的资产价值变动是驱动信用风险产生的本质因素，所以只要确定了债务人资产价值变动所遵循的规律和模型，就可以实现估计违约率的目的。
KMV方法最适用于上市公司，首先由股票市场公开的数据和信息来确定公司权益的价值，再据此确定公司资产的价值，进而估计违约率。
金融硕士论文：我国非上市公司债券违约风险金融研究——基于KMV模型的分析
金融硕士论文：我国非上市公司债券违约风险金融研究——基于KMV模型的分析本文是一篇金融硕士论文研究，本文首先通过分析市场统计数据阐述了当前非上市公司发行的公司债发展状况及其违约风险。
再通过对现代主流信用风险度量模型的比较分析，选择了在我国市场适用性较好的KMV 模型作为本文研究违约风险的工具。
第四章是本文的核心章节。
在对适用于上市公司的KMV 模型变量进行分析梳理后，从解决非上市公司股权价值和股权价值波动率指标缺失造成难以使用KMV 模型计算资产价值和资产价值波动率的问题出发，在对行业替代法、回归估计法进行比较的基础上，选择回归估计法计算非上市公司的资产价值和资产价值波动率。
为得到上市公司资产价值和资产价值波动率，本文选择了389 家分布于多个行业的上市公司参照样本，并利用wind 资讯数据浏览器定制查询数据、matlab 数学软件调用KMV 函数。
为建立起资产价值和资产价值波动率与关键财务指标的关系，本文运用SPSS 统计软件计算出两个因变量与资产负债率、EBITDA、营业收入之间的回归系数，建立了分行业和不区分行业的回归方程，拟合优度较好，也通过了显著性检验。
1 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景金融是现代经济的核心，债券市场是金融市场的重要组成部分，对改善企业融资、有效配置资源、健全金融体系、防范金融风险和促进经济发展等都有十分重要的作用。
党的十八大提出“加快发展多层次资本市场”。
2013 年11 月，十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》要求“健全多层次资本市场体系……发展并规范债券市场”。
2015 年1 月，中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）颁布施行《公司债券发行与交易管理办法》，同时废止实行了8 年的《公司债券发行试点办法》。
《公司债券发行与交易管理办法》扩大了交易所市场发行债券的主体范围，自此，在交易所市场发行公司债券不再是上市公司的特权，一大批非上市公司首次进入资本市场直接融资。
基于KMV模型研究商业银行对中小企业信用风险评级的改进
基于KMV模型研究商业银行对中小企业信用风险评级的改进【摘要】本文基于KMV模型研究商业银行对中小企业信用风险评级的改进。
在介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
在解析了KMV模型的原理及应用、商业银行对中小企业信用风险评级的现状，分析了改进商业银行评级的必要性，提出了基于KMV模型的改进方法，并评估了改进效果。
在总结了对中小企业信用风险评级的启示，展望未来研究方向，并做了结论总结。
通过本文研究，可以为商业银行提供更有效的信用风险评估方法，促进中小企业的融资和发展，为金融市场的稳定和健康发展贡献力量。
【关键词】关键词：KMV模型、商业银行、中小企业、信用风险评级、改进、研究背景、研究目的、研究意义、原理、现状、必要性、改进方法、效果评估、启示、未来研究方向、结论总结1. 引言1.1 研究背景中小企业是我国经济的重要组成部分，它们在促进就业、推动经济增长和技术创新方面发挥着重要作用。
由于其规模较小、信用记录不足、信息不对称等特点，中小企业面临着更大的融资困难和信用风险。
商业银行作为中小企业主要的融资渠道，对中小企业的信用评级尤为重要。
目前，商业银行对中小企业的信用评级主要依靠传统的评级模型，如财务比率分析、行业比较法和专家判断等。
这些方法在面对中小企业的信用评级时存在一定局限性，难以全面客观地评估中小企业的信用风险。
为了提高商业银行对中小企业信用风险评级的准确性和科学性，本研究将基于KMV模型，探讨如何改进商业银行对中小企业信用风险评级的方法和效果。
通过引入KMV模型，可以更加科学地评估中小企业的信用风险，提高银行的信贷管理水平，促进中小企业的可持续发展和经济繁荣。
就是基于上述问题和需求，本研究旨在探讨如何利用KMV模型改进商业银行对中小企业信用风险评级的方法和效果。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于KMV模型的改进，提高商业银行对中小企业信用风险评级的准确性和有效性。
具体来说，研究将探讨和分析KMV模型的原理及应用，以及商业银行目前对中小企业信用风险评级存在的问题和挑战。
基于KMV模型,我国上市公司信用风险的实证分析的开题报告
基于KMV模型，我国上市公司信用风险的实证分析的开题报告一、研究背景随着市场经济的发展和金融创新的持续推进，我国资本市场投资者日益关注上市公司的信用风险，而上市公司的信用风险也成为了我国金融稳定和经济增长的重要因素之一。
目前，国内外学者对于上市公司信用风险的研究已有较多成果，其中基于KMV模型的研究成果也较为丰富。
但是，当前我国上市公司信用风险研究的不足之处，一是缺乏对于KMV模型在中国市场的实证检验，二是对于中小企业的信用风险研究还较少。
因此，本文旨在基于KMV模型对我国上市公司的信用风险进行实证分析，并重点关注中小企业的信用风险分析。
二、研究内容本文将采用文献分析和实证研究相结合的方法，对我国上市公司信用风险进行研究。
具体研究内容如下：1. KMV模型的概述和理论基础。
2. 国内外上市公司信用风险研究综述。
3. 基于KMV模型的我国上市公司信用风险实证研究。
4. 中小企业的信用风险分析。
5. 结论和建议。
三、研究方法本文将采用以下研究方法：1. 文献分析法：对相关文献进行查阅、综述和归纳，以掌握研究前沿和经验。
2. 实证分析法：利用我国上市公司的财务数据和市场数据，构建KMV模型并实证分析我国上市公司的信用风险。
3. 统计学方法：利用SPSS等软件对实证研究所得数据进行检验和分析，以获得可靠的统计结论。
四、研究意义本文的研究意义在于：1. 对于我国上市公司信用风险的实证研究填补了相关缺口。
2. 通过建立适合我国市场的信用风险预测模型，提高了上市公司的信用风险管理能力。
3. 为中小企业的信用风险研究提供了一定的思路和经验。
4. 对于投资者、银行、监管机构等金融市场参与者的决策具有参考意义。
五、论文结构本文将分为五个部分：绪论、文献综述、基于KMV模型的我国上市公司信用风险实证研究、中小企业的信用风险分析以及结论和建议。
其中，文献综述部分将对前人研究成果进行归纳总结，包括上市公司信用风险概念、影响因素、测量方法等方面。
基于KMV模型的中国保险公司信用风险度量研究——以5家上市保险公司为例
基于KMV模型的中国保险公司信用风险度量研究——以5家上市保险公司为例导言在当今市场经济中，保险行业作为金融服务的重要组成部分，承担着重要的风险管理职能。
然而，随着金融危机的爆发，保险公司信用风险成为风险管理的重点之一。
为了合理评估和度量保险公司信用风险，本文将基于KMV模型，以中国的5家上市保险公司为例，进行信用风险度量研究。
一、引言信用风险是指在金融、保险等行业中，当一个交易对手不履行合同义务或无法及时偿还债务时，可能造成金融损失的风险。
保险公司信用风险是指保险公司无法履行其保单承诺或其他相关责任，导致金融损失的风险。
因此，如何评估和度量保险公司的信用风险成为了保险行业中一项重要而具有挑战性的任务。
二、KMV模型简介KMV模型是一种常用的信用风险度量模型，经过长期发展和实践应用，已被广泛接受。
该模型基于公司价值（Market Value of Equity，简称MVE）与违约概率（Probability of Default，简称PD）之间的关系，通过评估违约概率来度量信用风险。
KMV模型的核心理念是公司违约与公司经济价值的关系，即如果公司的违约概率超过一定阈值，公司价值将会降低。
三、研究方法与数据来源本文选取中国保险市场中5家上市保险公司为研究对象，即中国人寿保险、中国平安保险、中国太平洋保险、中国人民保险和新中国人寿保险。
研究方法主要包括以下几个步骤：（1）收集并整理各家保险公司的财务数据，包括资产负债表、利润表和现金流量表等。
（2）计算各家保险公司的违约概率，使用KMV模型计算各家公司违约概率的历史值。
（3）对比不同保险公司的信用风险水平，分析其风险来源和特点。
四、研究结果与分析根据研究结果，可以看出不同保险公司的信用风险水平存在差异。
中国平安保险和中国太平洋保险的信用风险较低，这可能是由于其规模较大且具有较强的财务实力。
中国人寿保险和中国人民保险的信用风险相对较高，这主要是由于其盈利能力下降和业务扩张带来的风险增加。
KMV模型对我国上市公司的信用度量研究——以创业板和主板市场为例进行对比研究的开题报告
KMV模型对我国上市公司的信用度量研究——以创业板和主板市场为例进行对比研究的开题报告
1. 研究背景和意义
信用度量一直是金融领域重要的研究方向之一。
KMV模型是一种基于市场价值的信用风险度量方法，由于其简便、实用和高效等特点，得到了广泛应用和普及。
在我国证券市场中，创业板与主板市场的特点和运作机制存在差异，因此对于两个市场的上市公司进行信用度量的研究具有重要的理论和实践意义。
2. 研究对象和内容
本文研究对象是我国创业板和主板市场上的上市公司，研究内容包括：
（1）对KMV模型的原理和应用进行深入探讨和分析；
（2）通过企业财务数据和市场信息对创业板和主板上市公司的信用风险进行评估和比较；
（3）以实证分析的方式，探讨创业板和主板市场上市公司的信用风险特征及其影响因素，分析两个市场的异同和变化趋势。
3. 研究方法和技术路线
（1）使用KMV模型对上市公司的信用风险进行量化分析。
（2）基于财务报表和市场数据，选取适当的评价指标，建立多元回归模型，进行数据分析和实证研究。
（3）使用SPSS软件对数据进行统计分析、检验和解释。
4. 预期研究结论
（1）本文将检验KMV模型在我国创业板和主板市场上市公司的适用性和可行性。
（2）通过数据分析和实证研究，探讨创业板和主板市场上市公司的信用风险特征及其影响因素，分析两个市场的异同和变化趋势。
（3）对于我国上市公司的信用度量和风险管理提出一些有益的启示和建议，以促进证券市场的稳定和发展。
基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量研究的开题报告
基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量研究的开题报告一、背景和研究意义：在中国，随着经济的发展和金融市场的深化，上市公司作为最具代表性、最受关注的企业之一，在社会、政治和经济方面都具有重要的地位和作用。
然而，由于我国上市公司股权结构、财务报告透明度、内部控制制度等存在一定的问题，导致其信用风险率先暴露和扩大，对金融市场和实体经济都产生了不良的影响。
因此，如何有效地评估和控制上市公司的信用风险，已成为当前金融领域中亟待解决的重要问题。
KMV模型，即Kreinin, Markowitz 和 Varian 模型，是一种用于评估公司信用风险的标准模型之一。
该模型基于公司股票价格和债券价格的变化，通过计算股票和债券的市场价值之间的差异来预测公司的违约概率。
此外，KMV模型比传统的财务分析方法更具有权威性和准确性，因此在证券市场上具有广泛的适用价值。
二、研究目标：本研究旨在探讨基于KMV模型的国内上市公司信用风险度量方法，研究其应用效果和可靠性，并利用该模型进行实证分析，以提高我国公司信用风险管理的水平。
三、研究内容：1. 了解KMV模型的基本理论和核心指标；2. 对比研究KMV模型与传统信用评级模型之间的差异和优劣；3. 构建我国上市公司信用风险度量模型，并进行实证分析；4. 基于模型结果，提出上市公司信用风险管理的建议。
四、研究方法：1. 文献综述法：对KMV模型的相关文献、国内外相关研究成果进行梳理和总结；2. 统计学方法：利用上市公司的财务和市场信息，计算出其股票和债券价格的变化速率，并以此预测公司的违约概率；3. 实证研究法：以我国上市公司为研究对象，运用构建的信用风险度量模型进行实证分析，探讨该模型在我国应用的效果和可靠性；4. 实证分析法：分析实测数据，总结上市公司信用风险管理的策略，为企业提供管理建议。
五、可能的研究贡献：1. 对我国上市公司信用风险管理现状进行分析，探索可行的风险评估和防控方式；2. 基于KMV模型，构建适用于我国上市公司的信用风险度量模型，提高评估和控制风险的准确性和实用性；3. 通过实证分析，为上市公司提供更有效的信用风险管理建议，为企业的可持续发展提供支持和保障。
基于期权定价的非上市公司信用风险度量研究
被穆迪（Moody）收购的KMV公司在1998年在KMV模型的基础上开发出适用于非上市公司的信用度量模型——PFM模型（Private Firm Model），并于2001年公开了相关资料[4]。
KMV公司也对该模型进行有效性验证，表明该模型在美国和英国等地是有效的［5］（2001）。
Stefan Blichwiz(2000)[7]将PFM模型（非上市公司模型）和德国公司使用的财务比率方法进行比较，结果表明PFM模型能很准确地对信用质量进行分析。
Bjørne Dyre H.Syversten（2003）[6]比较了挪威银行的SEBRA model和PFM模型，表明SEBRA model的预测效果要好些。
1.2.2国内的文献综述我国早期的研究仅仅局限于对KMV模型的理论基础和模型框架的介绍与分析，较有代表性的是:杜本峰(2002)[13]的“实值期权理论在信用风险评估中的应用”和王琼与陈金贤(2002)[14]发表在《现代财经》的“信用风险定价方法与模型研究”等文章。
之后我国学者的研究主要以我国上市公司为样本对KMV模型进行验证，只是所选用的样本数据规模及分类有所不同，有的以一家上市公司为样本（杨星、张义强，2004）[15]，有的以多家上市公司为样本，并将其划分为不同的类别，如划分为绩优股和绩差股或者绩优股、绩差股和高科技股（吴冲锋，2002）[16]。
验证后的基本结论是，KMV模型的在风险预测和度量上在我国具有一定的可行性。
鲁炜，赵恒珩，刘冀云(2003)[17]利用中国股市的数据，得出了适应中国市场的股权波动率与市场价值波动率的关系。
石晓军（2004）[18]的实证结果也表明，Merton 型违约模型的因素在中国找到坚实的统计证据，但是同时还不足以解释中国上市公司的信用风险，需要改进。
朱小宗、张宗益、耿华丹（2004）[19]从模型的假设、模型设定与参数估计、优势和劣势等方面剖析了当前比较著名的现代信用风险管理度量模型，并进行范式比较和实证比较，发现建模方法不同，预测效果也相差较大，最后对这些模型作出了评价。
基于KMV模型的非上市企业风险评估
基于Ｋ ＭＶ模型的非上市企业风 险评估
项楠 西 安财 经 学 院 ７１ ０ １ Ｏ Ｏ
摘要 ： 西 方 国 家早 已 经 采 取 了先 进 的 定量 模 型 进 行 信 用 风 险评 估 ， 而 我 国 信 用风 险 评 估 还 比较 落后 ， 特 别 是 对 非 上 市 企 业 的 信 用风 险 评 估 ， 本 文 用Ｋ Ｍ Ｖ 模 型 对 我 国 的 非 上 市 企 业 进 行 风 险 评 估 ， 与 实 际 风 险 进 行 对 比 ， 发 现 将 Ｋ Ｍ Ｖ 模 型应 用于 非 上 市 公 司 的 信 用风 险评 估 是 有一 定 有 效 性 的 。 关键词 ： Ｋ Ｍ Ｖ 模型； 非上市 企业 ； 风 险评 估
Ｋ ＭＶ 模 型基 本假 设主要 有 ： （ １ ） 标 的资产 价格ｓ 服 从对数 正态 分布 ； （ ２ ） 在 期权 的有 效 期 内无风 险利 率ｒ 和标 的资 产ｓ 的波动 方差 率是
时 间的 已知 函数 ； （ ３ ） 市 场 中的套 期保值 没有 交易成 本 ； （ ４ ） 市场 上不 存在 任何 无风 险套 利机 会 ，金融 市场 上 的所有 无 风
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（ ３ ＿ ｌ ４ ）
和公 司 的资 产
二 、Ｋ ＭＶ 模型的理论框架
２ ｔ ￣ 纪７ Ｏ 年代 ，美 国芝加哥 大学 教授布 莱克 与斯 科尔斯 共 同发表 的 《 期 权 与公 司负 债定 价 》提 出 了著名 的布 莱 克一 斯 科 尔斯 期权 定
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基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究
基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究作者：***来源：《经济研究导刊》2022年第08期摘要：信用風险是商业银行最主要的风险之一，信用风险的产生会增加交易成本、降低投资者投资意愿，从而影响经济的发展。
公司通常会采用信用风险度量方法及时预测信用违约情况，以提高公司风控能力，保证信用交易的正常运行。
而KMV模型具有良好的风险预测能力，可以为银行违约风险监管提供参考。
故选取我国14家上市银行为研究对象，基于2020年样本银行的财务数据及股票数据，运用KMV模型进行信用风险度量，并提出建议与总结，以期完善信用风险度量实证过程，加强上市银行防控风险能力。
关键字：KMV模型;信用风险;上市银行中图分类号：F832.33 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2022）08-0108-03引言商业银行在金融体系中占有很重要的地位，而整个金融体系的稳定性有赖于商业银行金融经济环境的稳健性。
然而，商业银行高负债的特征决定了其要承受高风险，这种风险主要源于信用风险。
由于信用风险的特殊性，导致商业银行对其控制难度加大。
因此，设置有效的风险度量机制预测信用风险程度、提高抵御风险能力显得十分必要。
通过阅读文献并归纳学者的实证研究，KMV模型是应用最广泛、测算结果相对准确并适用于我国上市企业信用风险度量的模型。
运用该模型，在判断银行是否真的会发生违约时，只要获取借款银行的财务数据与股票数据，计算出违约距离等指标，便能清楚预测违约风险以便及时采取对策避免损失。
一、研究综述国外不少学者运用KMV信用风险度量方法进行实证分析。
Jarrow（2000）通过理论分析和实证研究发现，KMV模型中公司资产价值及资产价值波动率是不可测的，需要用股权价值及股权价值波动率代替算出估计值，但实际值与理论值之间必然会存在差异，从而算出的违约距离与期望违约率必然存在争议[1]。
Jeffrey（1999）对比KMV模型与普尔评级的实证研究结果表明，EDF更能敏感的预测上市公司信用变化[2]。
KMV模型在非上市公司中的实证分析
ＫＭＶ模型在非上市公司中的实证分析KMV模型针对的是上市公司财务信用分析，对我国来说，大多数公司是非上市公司，所以这就限制了这一模型在我国使用，试图突破这些限制，修正非上市公司的数据，使得KMV模型能够应用于非上市公司中，并且利用一个公司的数据，经过一些修正KMV模型能够用于非上市公司的信用分析。
标签：KMV模型；财务信用1 分析过程的简要介绍本文数据是中国工商银行江门市分行的提供的一个公司的财务数据（我们把它称为X公司，下同），2005年9月，该公司向银行公布自己的财务报表申请贷款，银行经过内部分析认为，公司的风险状况一般，其股权的安全性只相当于，把它归为中档风险的贷款要求利率并支付了贷款。
该公司的财务报表如下（数据包含了江门市提供的贷款）：分析过程：我们分析的是非上市公司，非上市公司的财务数据都是账面价值，而不是KMV模型要求的市场数据，因此我们应用一个上市公司参照进行数据转换，上市公司必须和我们需要分析的公司属同一行业，此外上市公司和X公司的风险等级需大致相同。
查证2005年的医药行业的上市公司，根据公司的各项指标，本论文选择浙江震元股份有限公司。
该公司当年被机构投资者评为中等等级的风险，同江门市支行认定的风险基本相同，因此我们选举这个公司作为参照。
在本论文的开题阶段，X公司的借款期限并未到期，因此，本文也是在做追踪分析。
根据模型F（v）= 我们知道两个变量，公司债务价值D，债务的到期时间（设定为1），需要知道的变量是公司的市场价值（V）和资产市值波动率和股权价值。
具体做法如下：首先，我们分析上市公司的的股权市场波动率和市场价值波动率；第二，计算X公司的股权价值；第三，计算公司的资产价值。
最后，求出X公司的违约距离和违约概率。
2 X公司的股权波动率由于两个公司属同一行业，根据公司财务原理，同行业的公司面临的风险相似，因此资产要求的回报率也应该是一致的，所不同的是由于公司的财务结构不一样，公司股东和和债务人要求的收益率不一样。
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基于BP-KMV模型的非上市中小企业信用风险度量研究
目前我国正处于经济转型的重要阶段,政府积极推行创新驱动经济发展战略,中小企业作为拉动经济增长、创造就业供给、引领创新研发的重要驱动力,是该战略的重要支撑,肩负着经济改革的重任。
然而与此不对称的是,中小企业并未得到有效的资金支持。
我国中小企业多为非上市企业,银行信贷是其主要融资渠道,而商业银行为规避非上市中小企业高信用风险对其采取“惜贷”政策,导致非上市中小企业面临融资困境;同时,“惜贷”政策致使商业银行被迫放弃了非上市中小企业这一庞大的客源,制约了其信贷业务的健康发展。
造成以上现象的根本原因是银企信息不对称性,而有效度量非上市中小企业信用风险是解决此问题的关键。
本文首先分析了非上市中小企业及其信用风险的特点,结合主流现代信用风险度量模型,进行了非上市中小企业信用风险度量模型适用性分析,认为KMV模型更适用于非上市中小企业信用风险度量,但由于非上市中小企业无法像上市企业一样提供股票市场信息,因此需引入BP神经网络构建BP-KMV模型解决这一局限性。
其次,探讨了KMV模型与BP神经网络的运作原理及算法,并具体描述了
BP-KMV模型的工作原理。
然后,本文采集了70家制造业上市中小企业的股票市场数据及财务数据与35家制造业非上市中小企业的财务数据,运用Matlab技术,通过BP-KMV模型计算出35家非上市中小企业的违约率,根据违约率衡量非上市中小企业信用风险水平,并将评估结果与企业实际违约状况进行对比分析,结果表明,通过该模型计算所得的非上市中小企业违约率可用度很高,能很好地度量其信用风险。
最后,基于实证分析结果,为商业银行应用BP-KMV模型建立针对非上市中小企业的信用评价体系提出具体建议。
本文的亮点在于构建了非上市中小企业的信用风险度量模型BP-KMV模型,为商业银行建立针对非上市中小企业的信用评价体系奠定了基础,有效解决了银行与非上市中小企业之间的银企信息不对称,降低了商业银行所面临的信用风险,有助于商业银行扩张针对非上市中小企业的信贷业务;同时,缓解了非上市中小企业融资难的问题,实现银企“共赢”。