基于KMV上市公司信用风险的实证分析
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。
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。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种基于市场风险的信用风险测度模型，它可以帮助我们对房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行分析和评估。
1. KMV模型简介KMV模型是由美国Moody's Analytics公司开发的一种信用风险测度模型。
该模型通过分析公司的资产价值、债务水平、市场风险、和公司的财务杠杆等因素，来评估公司的违约风险。
KMV模型的核心思想是公司的违约概率与公司的资产价值、债务水平和市场风险等因素相关，违约概率可以通过模型计算得出。
2. 房地产上市公司的特点房地产上市公司通常具有以下特点：高负债水平、大量的资产投资、较高的市场风险。
由于房地产行业的特性，房地产上市公司的财务杠杆通常比较高，而且它们往往需要大量的资金来进行土地开发、房屋建设等活动，这导致它们的资产负债比例较高。
房地产行业受市场环境和政策调控影响较大，市场风险也相对较高。
3. KMV模型在房地产上市公司的应用在对房地产上市公司的信用风险进行测度时，可以按照以下步骤使用KMV模型：- 收集公司的财务信息，包括资产价值、债务水平、市场风险等相关数据。
- 计算公司的违约概率。
根据KMV模型的公式，可以通过公司的资产价值、债务水平、市场风险等因素来计算出公司的违约概率。
- 评估公司的信用风险。
根据公司的违约概率，可以对公司的信用风险进行评估，确定其信用风险水平。
4. 房地产上市公司的信用风险测度案例分析以某房地产上市公司为例，假设该公司的资产价值为1000万元，债务水平为600万元，市场风险为20%，则可以按照KMV模型的公式计算出该公司的违约概率为5%。
根据违约概率，可以评估该公司的信用风险水平为中等风险。
5. 总结和展望基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，可以帮助投资者和金融机构更好地理解和评估这些公司的信用风险，并采取相应的风险管理和控制措施。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种以市场价值为基础，通过对市场风险因素与公司特定因素的测度，对公司信用风险进行评估的模型。
本文基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型将公司的信用风险看作是公司的资产价值低于其债务价值的概率。
在房地产行业，资产负债表中主要的资产包括土地、房屋和工程，债务包括银行贷款和公司债券等。
我们可以将房地产上市公司的信用风险定义为资产价值低于债务价值的概率。
为了进行信用风险测度，KMV模型需要考虑市场风险因素和公司特定因素。
市场风险因素包括市场波动性和市场流动性等，公司特定因素包括公司的盈利能力和财务健康状况等。
在房地产行业，市场风险因素可以通过考察房地产市场的波动情况和流动性状况来衡量，公司特定因素可以通过考察公司的财务指标和经营状况来衡量。
对于市场风险因素的测度，可以使用市场波动率和市场流动性指标。
市场波动率反映了市场的不确定性和风险程度，可以通过计算历史波动率或使用期权定价模型（如布莱克-斯科尔斯模型）来估计。
市场流动性指标反映了市场的交易活跃程度和资金流动程度，可以通过计算资金流动指标或使用市场深度指标来估计。
第四，对于公司特定因素的测度，可以使用盈利能力指标和财务健康指标。
盈利能力指标包括净利润率、营业收入增长率等，可以反映公司的盈利能力和业绩表现。
财务健康指标包括资产负债比率、流动比率等，可以反映公司的负债情况和偿债能力。
通过综合考虑市场风险因素和公司特定因素，可以计算出房地产上市公司的信用风险测度。
这可以通过计算资产价值与债务价值之间的差距，或者计算资产价值低于债务价值的概率来实现。
如果资产价值低于债务价值的概率较高，则说明公司的信用风险较大；反之，如果概率较低，则说明公司的信用风险较小。
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模型对中国上市公司的信用风险进行度量的实证分析
分 迫切 和 必 要 。运 用 Ｋ ＭＶ模 型 ， 我 国 沪深 两 市 中共 选 取 三 十 家 绩优 股 和 绩 差 股 ， ２０ 从 以 ０７年 ９月 ３ 日为 基 准 日， 用 三种 方 ０ 运 法 计算 其 未 来 一年 的违 约距 离 Ｄ Ｄ ｆ ｌＤｓ ｎ ｅ 和预 期 违 约 频 率 Ｅ Ｆ Ｅ ｐｃ ｄＤ ｆ ｌ Ｆｅｕ ｎｙ ， 一定 程 度 上 可 以对 Ｄ（ ｅ ｕ ｉａｃ ） ａｔ ｔ Ｄ （ ｘｅｔ ｅ ｕｔ ｒｑ ｅｃ ） 在 ｅ ａ 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 Ｋ Ｖ 模 型 中 引入 资 Ｍ
基于 Ｋ ＭＶ模 型对 中 国上 市公 司 的 信 用风 险 进行 度量 的实 证 分析
刘 博
（ 海 交 通 大 学 安泰 经 济 与 管理 学 院 ， 海 ２ ０ ５ ） 上 上 ００ ２
摘
要
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
历史财务 数据 ， 如 Ａ ｍａ 例 ｈ ｎ的 Ｚｔ等单元 判别 模 型 ｅａ
和 Ｌ ｇ ｔ 多元判 别模 型 ， ｏｉｉ ｓｃ 这种评估 最致命 的缺 陷就
是只能 以过 去预 测 未来 ， 忽视 了公 司未 来 潜 在 的 而 增长 和损 失 。
随着 资本市场 的快 速发 展 ， 们 开 始注 重 资本 人 市场 中所 反映 出的信用风 险信息 。其 中最 著 名 的有
（９５ １９ ）的期权 定价 模 型 。该 方 法 应用 了期 权定
思 想推广 到公司信用 风险评 价 中。它 将公 司股 权看
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。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
KMV模型是一种用于测度公司信用风险的经济模型，它将公司的资产价值与债务价值进行比较，从而评估公司的违约概率。
本文将基于KMV模型，对中国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型假设公司的资产价值服从对数正态分布，而债务价值服从固定的数额。
在中国房地产行业，由于房价的长期上升趋势，房地产上市公司的资产价值普遍较高，且具有较低的波动性。
我们可以合理地假设资产价值符合对数正态分布。
KMV模型利用债务价值与资产价值的比率来计算违约概率。
在中国房地产行业，房地产上市公司通常借款规模较大，债务价值与资产价值的比率较高。
这意味着房地产上市公司的违约概率相对较高。
考虑到中国房地产市场存在一定的不确定性，公司的债务偿付能力也会受到一定的影响。
KMV模型还考虑了公司的财务数据、市场数据和宏观经济数据等因素。
在中国房地产行业，公司的财务数据主要包括利润、收入、资产负债表等，市场数据主要包括股价、市值等。
宏观经济数据主要包括房地产市场的整体发展情况、政策环境等。
这些因素对于测度中国房地产上市公司的信用风险非常重要。
基于KMV模型可以较好地测度中国房地产上市公司的信用风险。
该模型考虑了公司的资产价值、债务价值、财务数据、市场数据和宏观经济数据等因素，对于评估公司的违约概率具有较高的准确性。
需要注意的是，KMV模型是一种静态模型，无法完全预测未来的信用风险变化。
在使用该模型进行信用风险测度时，还需要考虑其他因素，如市场情绪、经济周期等。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产市场的持续发展，房地产上市公司的信用风险成为了市场关注的焦点之一。
随着房地产行业的不断壮大和变化，房地产上市公司的信用风险管理显得尤为重要。
在这种情况下，基于KMV模型的信用风险测度成为了一种重要的评估手段。
本文将从房地产上市公司的信用风险和KMV模型的基本原理入手，探讨如何应用KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
一、我国房地产上市公司的信用风险概况房地产上市公司作为房地产行业的重要组成部分，因其所处的行业特性和市场环境的变化，面临着各种信用风险。
房地产行业受到宏观经济政策以及房地产调控政策的直接影响，市场周期性强，往往会出现市场供需不平衡、房价波动较大等风险。
房地产业务的特点决定了房地产上市公司的经营风险较大，包括土地储备、项目开发和销售、资金运作等环节存在着各种潜在风险。
受到地方政府政策支持的程度和土地政策的变化直接影响了房地产上市公司的经营状况和信用风险。
二、KMV模型的基本原理KMV模型是一种基于股权市场的信用风险测度模型，其基本原理是通过衡量公司股权和公司债务的关系，判断公司未来违约概率，并基于此来评估公司的信用风险水平。
该模型首先通过计算公司资产价值的变动范围来估计公司违约的可能性，然后结合市场信息和公司财务数据对公司的违约风险进行测度。
主要的指标有公司的股权波动率、债务价值比率和违约债务价值比率等。
1.数据准备在对我国房地产上市公司进行信用风险测度前，首先需要收集相关的公司财务数据和市场信息。
财务数据包括公司资产负债表和利润表等信息，市场信息包括公司股票价格、债券价格、行业数据等。
通过对这些数据进行整理和分析，可以得到进行信用风险测度所需的数据基础。
2.模型应用3.风险控制和应对在测度了我国房地产上市公司的信用风险后，需要进一步进行风险控制和应对。
首先应该注重公司内部风险管理的建设，完善公司的内部控制体系，提高公司的债务管理和资产负债比例管理水平。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着房地产市场的不断扩张，越来越多的公司将其业务扩展到了房地产领域。
随之而来的信用风险也愈加突出，房地产上市公司的信用风险测度越来越受到重视。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度和分析。
KMV模型是一种广泛应用于信用风险测度和信用风险管理的模型，也是一种根据公司的财务和市场因素来计算其违约概率的方法。
KMV模型基于债券定价理论和Black-Scholes 期权定价模型，通过估算公司的违约概率，可以帮助投资者更好地识别风险，并采取相应的风险管理措施。
在使用KMV模型时，需要收集房地产上市公司的财务报表、股票市场数据等信息。
通过这些数据，可以计算出公司的资产价值、资产波动率、负债（债务）的价值和成本等指标，从而得出其违约概率和违约风险。
在我国的房地产市场中，房地产企业的财务状况和市场表现是影响其信用风险的主要因素。
首先，房地产企业的财务状况反映了公司的盈利情况和偿债能力。
其次，股票市场对公司的信用风险也有很大的影响。
当股票价格下跌时，会引发市场对该公司的信用状况的担忧，从而增加其违约概率。
根据我国房地产上市公司的财务和市场数据，使用KMV模型的结果显示，房地产企业的违约概率相对较低，但整体上呈上升趋势。
这与当前房地产市场过热、银行信贷紧缩等外部环境有关。
此外，房地产上市公司的财务状况和市场表现差异较大，一些规模较小、盈利不稳定的公司违约风险较高。
综合来看，我国房地产上市公司的信用风险测度需要从公司的财务状况和市场表现两个维度来考虑。
对于这些房地产企业而言，需要加强财务管理，提高盈利水平，同时减少负债风险。
此外，房地产上市公司还应加强与金融机构的沟通，规范融资行为，稳定市场情绪，从而降低其信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
KMV模型是一种常用的信用风险测度模型，它通过债券违约概率的测量来评估企业的
信用风险水平。
本文将基于KMV模型，对我国的房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型基于公司的资产负债表和市场数据，计算债券违约概率。
在我国房地产行业，上市公司的资产主要是房地产及其开发项目，负债主要是借款和发行的债券。
通过计算公
司的资产价值和负债的价值，可以得到企业的资产负债率，作为衡量公司财务稳定性的指标。
KMV模型还考虑了市场因素和行业因素对信用风险的影响。
在我国房地产行业，市场
因素包括房价、销售额、市场竞争等，这些因素会直接影响公司资产的价值。
行业因素包
括政策调控、土地供应等，这些因素会影响房地产行业的整体经营环境。
通过考虑这些因素，可以更准确地评估房地产上市公司的信用风险。
KMV模型还考虑了债券违约时的损失率。
在我国的房地产行业，债券违约时可能会出
现的损失主要是指公司无法偿还债务而导致债权人账上资金的损失。
通过对历史数据和市
场情况的分析，可以计算出违约时的损失率。
这样，在计算债券违约概率时，还可以将债
券的违约风险和违约时的损失联系起来，形成综合评估。
基于KMV模型可以对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，通过计算债券违约概率、考虑市场和行业因素以及估计违约时的损失率，可以得出对房地产上市公司的信用风
险水平的评估结果。
这有助于投资者和债权人更好地理解和评估房地产上市公司的信用风险，并做出相应的决策。
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模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度公司信用风险的统计模型，它基于公司的资产价值、债务水平和市场风险，通过评估公司违约概率来确定公司的信用风险水平。
在我国房地产行业，上市公司面临着诸多信用风险，如债务高企、流动性风险和市场风险等。
使用KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度是非常重要的。
KMV模型要求对公司的资产价值进行测算。
在我国房地产行业，房地产是公司的主要资产，因此需要对房地产的价值进行合理估计。
可以通过市值法、收益法和成本法等方法来计算房地产的价值，以此作为资产价值的基础。
KMV模型需要分析公司的债务水平。
在我国房地产行业，上市公司往往存在高额债务，这给公司的信用风险带来了巨大压力。
有必要对公司的债务规模和债务结构进行详细分析，包括债务的种类、到期时间和利率水平等，以便准确评估公司的债务风险。
KMV模型考虑了市场风险因素。
在我国房地产行业，市场风险是一个重要的因素，包括市场需求的变化、房价波动和供应过剩等。
通过分析这些市场风险因素，可以评估出房地产上市公司面临的市场风险水平，并将其纳入信用风险的测度中。
基于以上分析，可以使用KMV模型计算出房地产上市公司的违约概率，从而确定其信用风险水平。
违约概率越高，表明公司的信用风险越大。
通过与其他行业的公司进行对比，可以了解到房地产上市公司的信用风险在整个市场中的位置，从而更好地控制和管理信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，可以帮助公司更好地了解和评估其信用风险水平，从而采取相应的风险控制措施。
这对于维护公司的信誉和发展稳定具有重要意义。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种经济资本模型，主要用于测度信用风险。
该模型以市场价值为基础，通过分析公司资产价值和资产与负债之间的关系来确定公司的信用风险水平。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
我国房地产行业一直以来都扮演着重要的角色，但也面临着诸多风险。
利用KMV模型可以对房地产上市公司的信用风险进行测度，帮助投资者了解和评估这些公司的财务健康状况和信用违约风险。
KMV模型通过分析公司的资产价值和资产与负债之间的关系来测度信用风险。
在房地产行业中，主要的资产包括不动产和土地使用权等，同时还有负债项如债务和不良贷款等。
通过对这些资产和负债的分析，可以确定公司的风险暴露程度。
KMV模型还可以通过计算公司的违约概率来测度信用风险。
违约概率是指公司在特定时间范围内违约的可能性。
在房地产行业中，公司的违约概率可能受到多种因素的影响，包括市场环境、宏观经济状况、政策变化等。
通过分析这些因素，可以计算出公司的违约概率，从而评估其信用风险水平。
KMV模型还可以通过计算经济资本来测度信用风险。
经济资本是指公司为应对潜在亏损而需要持有的资本。
在房地产行业中，公司可能面临着各种风险，如市场波动、贷款违约、资金链断裂等。
通过计算经济资本，可以确定公司应该拥有多少资本来抵御这些风险。
基于KMV模型可以对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
通过分析公司的资产负债关系、违约概率和经济资本，可以评估公司的信用风险水平，帮助投资者更好地进行投资决策。
对于房地产公司来说，也可以根据模型的结果来评估和管理自身的信用风险，保护公司的财务安全。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着中国房地产市场的快速发展，房地产上市公司在金融市场中扮演着越来越重要的角色。
房地产行业的特殊性以及市场的波动性使得这些公司面临着很大的信用风险。
对这些公司的信用风险进行有效的测度和评估显得尤为重要。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
我将介绍KMV模型的基本原理和应用方法，然后利用该模型对我国房地产上市公司的信用风险进行分析，并提出相应的建议。
1. KMV模型的基本原理和应用方法KMV模型是一种基于结构化方法的信用风险测度模型，它通过测度公司的资产价值与负债价值之间的差距来评估公司的违约概率。
该模型的核心思想是，当公司的资产价值低于负债价值时，公司就存在着违约的风险。
根据这一原理，KMV模型通过测度公司的资产价值波动性和负债价值之间的差距来评估公司的违约概率。
在应用KMV模型时，首先需要确定公司的资产和负债的价值，然后计算资产价值和负债价值之间的差距，最后根据这一差距来评估公司的违约概率。
由于该模型能够考虑到公司的资产负债情况以及市场的波动性，因此在评估公司信用风险时具有很高的准确性和可靠性。
2. 我国房地产上市公司的信用风险分析我国房地产行业的发展呈现出两个主要特点，一是行业的周期性非常强，二是行业内部竞争非常激烈。
这两个特点使得我国房地产上市公司面临着较高的信用风险。
以某上市房地产公司为例，我们可以利用KMV模型对其信用风险进行测度和评估。
我们需要确定该公司的资产和负债的价值。
公司的资产包括土地、房产、在建工程等，而负债主要包括银行借款、债券等。
通过财务报表和市场数据，我们可以计算出该公司的资产价值和负债价值。
然后，我们需要计算资产价值和负债价值之间的差距，即公司的违约边际。
违约边际的大小反映了公司的违约概率，边际越小，公司的违约概率就越高。
通过计算违约边际，我们可以评估出该公司的违约概率。
通过对该公司的信用风险进行测度和评估，我们发现该公司的违约概率较高，存在着较大的信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度信用风险的模型，可以用于评估我国房地产上市公司的信用风险。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
我们需要了解KMV模型的基本原理。
KMV模型是基于距离到违约（Distance to Default，DTD）的理论开发的。
DTD是指债务人违约的概率与其个体特征之间的距离，即债务人偿还能力与最低偿还要求之间的偏离程度。
KMV模型通过测量债务人表现的预期损失来评估其违约概率。
在应用KMV模型进行信用风险测度时，需要估计两个关键参数：债务人资产价值和资产价值波动率。
对于我国房地产上市公司来说，债务人的主要资产通常是其房地产项目。
我们可以通过评估房地产项目的价值来估计债务人的资产价值。
这可以通过对房地产项目进行市场估值或基于收益法进行估计。
资产价值波动率可以通过历史数据或市场波动率进行估计。
在确定债务人的违约边界时，可以考虑多种因素。
债务人的市场份额和行业地位反映了其偿还能力。
财务指标如偿债能力、盈利能力和现金流量情况也是评估债务人偿还能力的重要参考。
外部因素如宏观经济环境和政策环境也对债务人的违约概率产生影响。
基于以上参数和指标，我们可以利用KMV模型计算出每个房地产上市公司的违约概率。
根据违约概率的高低，可以将公司划分为不同的信用风险等级，以便投资者和金融机构进行风险管理和决策。
需要注意的是，KMV模型只能提供对违约概率的估计，而不能直接测度违约损失的大小。
在进行信用风险测度时，还需考虑到其他风险因素，如违约损失率和违约的冲击。
模型的输入参数和估计方法也需要根据具体情况进行合理选择和调整。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度需要估计债务人资产价值和资产价值波动率，并综合考虑市场地位、财务指标和外部因素来确定违约边界和计算违约概率。
这将帮助投资者和金融机构更好地理解和管理房地产上市公司的信用风险。
基于KMV模型的创业板上市公司信用风险研究
基于KMV模型的创业板上市公司信用风险研究基于KMV模型的创业板上市公司信用风险研究一、引言创业板作为我国资本市场的重要组成部分，为创新型企业提供了融资渠道，同时也存在着较高的风险与不确定性。
创业板上市公司的信用风险对于市场的稳定以及投资者的利益保护具有重要意义。
为了更好地理解和识别创业板上市公司的信用风险，本文将基于KMV模型进行相关研究。
二、KMV模型介绍KMV模型是一种基于债务定价理论的信用风险评估模型。
其核心思想是通过计算企业违约可能性的概率，进而衡量其信用风险水平。
KMV模型的基本假设是企业资产价值服从随机过程，并通过模拟方法来估计未来收益率分布。
通过计算企业市值与其剩余债务之间的差值，判断企业是否面临违约风险。
KMV模型被广泛应用于评估上市公司的信用风险，具有较高的准确性与可解释性。
三、创业板上市公司信用风险特点创业板上市公司相较于主板公司，具有较高的创新性和成长性，但同时也面临着更大的不确定性与风险。
首先，创业板上市公司通常处于较为初创阶段，其业务模式和盈利能力尚不稳定，存在着较高的经营风险。
其次，创业板上市公司往往依赖于创新技术和知识产权，这种依赖程度增加了其市场风险。
此外，创业板上市公司的财务指标往往较不稳定，以及宏观经济波动和行业竞争压力也会对其信用风险产生影响。
四、基于KMV模型的创业板上市公司信用风险评估1. 数据准备为了构建KMV模型并评估创业板上市公司的信用风险，需要收集相关公司的财务报表数据、市场数据和宏观经济数据。
这些数据包括企业的资产负债表、利润表、现金流量表，市场指标、股价数据以及宏观经济指标等。
2. 建立KMV模型利用收集到的数据，首先需要对企业的资产价值进行估计。
常用的方法包括市场资本化法和财务资本化法等。
其次，基于企业历史数据和市场数据，建立预测未来收益率的模型，以及预测违约可能性的模型。
最后，利用模拟方法，得出企业未来违约可能性的概率分布。
3. 信用风险评估与监测在得到创业板上市公司违约可能性的概率分布后，可以根据预设的风险容忍度，对企业划分为不同的信用风险水平。
基于KMV上市公司信用风险的实证分析
基于KMV 模型对上市公司信用风险的实证分析【摘要】：信用风险管理水平是我国商业银行与外资银行当前的主要差距所在，如何更好地提高我国商业银行的信用风险管理水平就成为提高我国商业银行综合竞争力的关键所在。
本文首先描述了目前我国商业银行的信用风险管理状况和存在的问题，接着对现代信用风险度量模型——KMV 模型进行了详细阐述，并对其优缺点进行了评价。
然后以5家上市公司作为研究对象，基于2012年9月份至2013年9月份上市公司的资产负债表和股票交易数据，运用 KMV 模型度量这5家上市公司的信用风险，通过违约率EDF 量化信用风险等级，验证了KMV 模型在中国市场的适用性以及商业银行加强信用风险管理水平的必要性。
最后针对商业银行信用风险管理存在的问题给出了合理的政策建议。
【关键词】：KMV 模型、期权定价理论BSM 、信用风险管理、违约率、违约距离。
【符号说明】：A A E V :D:r:T:N::E:%T:1D:DP: σσ股权的市场价值；债务的市场价值；无风险利率；债务的到期时间；标准正态分布；资产价值波动率；各已知参数的设置如下：用各上市公司一年的总市值的均值表示；r:用一年期银行定期存款的利率表示，即2.25；年；用违约点代替；正文在我国，由于信用风险管理刚刚起步，银行等金融机构的信用风险管理水平一直不高。
长期以来，信用风险是银行业乃至整个金融行业中最重要的风险形式，商业银行也一直被高比例的不良贷款问题所困扰,使得资产质量恶化，资产利润率低下。
因此，在商业银行风险管理中，信用风险是商业银行在经营活动中面临的主要风险之一，加强对信用风险的管理对商业银行的经营至关重要。
对于我国商业银行而言，企业贷款是其主要业务，银行大部分的金融资产为企业贷款，因此信贷风险也成为商业银行信用风险的最主要组成部分。
而且据银监会发布的数据显示，截止2013年12月末，我国商业银行不良贷款余额5921亿元，比年初增加993亿元，不良贷款率为1.0%，比年初上升0.05个百分点。
基于KMV模型的上市科技金融公司信用风险度量研究
基于KMV模型的上市科技金融公司信用风险度量研究基于KMV模型的上市科技金融公司信用风险度量研究一、引言随着金融市场的发展和科技进步，科技金融公司在市场中的地位越来越重要。
然而，科技金融公司面临着信用风险的挑战，这对公司的经营和发展构成了巨大的威胁。
因此，研究科技金融公司的信用风险度量方法，对于科技金融公司的风险管理和健康发展具有重要意义。
二、KMV模型的基本原理及应用KMV模型是一种衡量公司信用风险的常用模型，具有较广泛的应用。
它是基于公司资产负债表和市场风险的评估模型。
该模型的基本原理是，通过估计公司资产负债表的价值和公司市场风险，来量化公司的信用风险。
KMV模型的应用范围广泛，可用于衡量公司的违约风险以及信用违约概率。
在科技金融公司中，该模型可以用来评估其在市场上的信用风险，从而为投资者、债权人和监管部门提供重要的参考依据。
三、科技金融公司信用风险度量的可行性在应用KMV模型进行科技金融公司信用风险度量之前，需要对其可行性进行探讨。
首先，由于科技金融公司的特殊性，其资产负债表中的资产是以知识产权等非实物形式存在的，这给资产价值的估计带来了一定的困难。
其次，科技金融公司的市场风险往往较高，市场波动对公司信用风险的影响较大，这需要在模型中考虑市场波动性。
然而，通过适当的调整和改进，KMV模型在科技金融公司信用风险度量中仍然是一个有效的工具。
对于非实物资产的估值，可以结合市场参考数据和专业评估机构的意见，进行合理的估计。
而模型中的市场波动性可以通过引入风险系数进行度量和考虑。
四、科技金融公司信用风险度量的案例分析本文选取某上市科技金融公司作为研究对象，通过应用KMV模型进行其信用风险度量。
首先，通过对公司资产负债表的估值，计算公司的资产价值。
然后，通过引入市场风险的考虑，计算公司的信用违约概率。
最后，通过对公司信用风险度量结果的分析，评估公司的信用状况和风险等级。
通过对该科技金融公司的信用风险度量结果进行分析，得出以下结论：该公司的违约概率较低，表明其信用状况较好；然而，由于市场风险较高，该公司面临着较大的信用风险。
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基于KMV 模型对上市公司信用风险的实证分析【摘要】：信用风险管理水平是我国商业银行与外资银行当前的主要差距所在，如何更好地提高我国商业银行的信用风险管理水平就成为提高我国商业银行综合竞争力的关键所在。
本文首先描述了目前我国商业银行的信用风险管理状况和存在的问题，接着对现代信用风险度量模型——KMV 模型进行了详细阐述，并对其优缺点进行了评价。
然后以5家上市公司作为研究对象，基于2012年9月份至2013年9月份上市公司的资产负债表和股票交易数据，运用 KMV 模型度量这5家上市公司的信用风险，通过违约率EDF 量化信用风险等级，验证了KMV 模型在中国市场的适用性以及商业银行加强信用风险管理水平的必要性。
最后针对商业银行信用风险管理存在的问题给出了合理的政策建议。
【关键词】：KMV 模型、期权定价理论BSM 、信用风险管理、违约率、违约距离。
【符号说明】：A A E V :D:r:T:N::E:%T:1D:DP: σσ股权的市场价值；债务的市场价值；无风险利率；债务的到期时间；标准正态分布；资产价值波动率；各已知参数的设置如下：用各上市公司一年的总市值的均值表示；r:用一年期银行定期存款的利率表示，即2.25；年；用违约点代替；正文在我国，由于信用风险管理刚刚起步，银行等金融机构的信用风险管理水平一直不高。
长期以来，信用风险是银行业乃至整个金融行业中最重要的风险形式，商业银行也一直被高比例的不良贷款问题所困扰,使得资产质量恶化，资产利润率低下。
因此，在商业银行风险管理中，信用风险是商业银行在经营活动中面临的主要风险之一，加强对信用风险的管理对商业银行的经营至关重要。
对于我国商业银行而言，企业贷款是其主要业务，银行大部分的金融资产为企业贷款，因此信贷风险也成为商业银行信用风险的最主要组成部分。
而且据银监会发布的数据显示，截止2013年12月末，我国商业银行不良贷款余额5921亿元，比年初增加993亿元，不良贷款率为1.0%，比年初上升0.05个百分点。
由此可见，目前我国国有商业银行在信用管理水平方面存在的问题还有很多，研究和开发适合我国国情的信用风险度量模型，建立适合我国的商业银行信用风险度量管理体系，对我国商业银行的发展意义重大。
一．KMV模型及其应用（一）KMV模型简介目前已有的信用风险度量模型分为传统信用风险度量模型和现代信用风险度量模型。
其中传统信用风险度量模型包括专家系统分析方法(如6C分析法)、多元判别分析法、logit回归方法、神经网络分析法等。
但传统信用风险度量模型主要侧重于定性分析，故存在一定的缺陷。
而现代信用风险度量模型包括基于风险价值VAR的CreditMtircs模型、基于保险精算的CreditRisk模型、以宏观经济模拟的CreditPorftolioView模型、基于期权定价理论的KMV模型。
现代信用风险度量模型主要侧重于定量分析，弥补了传统信用风险度量模型的不足。
KMV模型是一种违约预测模型，它将信用风险与违约联系在一起，并通过违约概率来估计信用风险。
假设公司的资本由股本、债券以及银行贷款等其他债务组成，银行贷款必须在一个规定时间内偿还，否则视为违约。
当债务到期时，如果公司的资产价值大于其负债水平，公司售出相应的股权就可以清偿债务，并获得偿债后的收益，那么公司就不会违约。
在这个负债水平上的公司资产价值被定义为违约点。
反之，如果公司的资产价值小于违约点时，公司会选择破产来代替偿还债务。
基于这一点，KMV模型把公司权益看做一个欧式看涨期权，并且基于公司资产的市场价值及其波动性以及违约距离来转换公司的违约率。
KMV模型是在BSM期权定价模型的基础上开发出来的，故KMV模型需要满足BSM期权定价模型的一系列假设。
KMV模型需要满足的假设条件主要包括以下几点：(1)满足BSM期权定价模型的基本假设：公司股票价格波动是个随机的过程；允许卖空；没有交易费用和税收；证券可分性；不存在套利；证券交易的连续性、无风险利率在借款人还清债务前保持不变。
(2)借款人资产价值大于其债务价值时，不发生违约；反之，当借款人资产价值小于其债务价值时，则发生违约。
(3)企业市场价值服从布朗运动，且借款人资产收益服从正态分布。
(4)借款人资本只包括所有者权益，短期、长期债务以及可转化的优先股。
(5)标的股票价格的变化遵循对数正态分布的随机过程。
(6)违约事件只在债务到期日T时刻发生。
（二）KMV模型的优缺点及其在中国的适用性分析(1)KMV模型的优点：<1>KMV模型的理论基础较好，其是建立在现代企业理财理论和期权理论基础之上的，可以反映信用风险水平的变化，而且上市公司定期公布财务报表，股价每天更新交易数据，这使得该模型可以随时可以更新数据EDF值。
预期违约频率指标在本质上是运用基数衡量是信用风险，对信用风险划分等级，因而对风险预测更准确，所以说该模型具有较强的说服力。
<2>KMV模型在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的缺陷，所提供的指标EDF来自于股票的即时行情分析，理论分析结果显示了上市公司未来的发展前景。
(2)KMV模型的缺点：<1>KMV模型中假设资产价值服从正态分布，而在现实中并非如此，股票价格往往受到控制，而且存在大量的不对称消息，因此资产价值不一定都服从正态分布。
<2>KMV模型不能区分债务的优先偿还顺序，也不能对债务的不同类型进行分辩，因而可能造成预测不准确。
并且，KMV模型往往适用于对上市公司的风险评估，而对缺乏数据的非上市公司的风险评估不适用。
(3)KMV模型在中国的适用性分析：<1>中国的证券市场往往受到投机行为及不对称信息进行交易，因此股价大幅波动不能反映资产实际价值，但KMV模型不要求有效市场假设，故在中国可以运用KMV模型分析上市公司信用风险。
<2>KMV模型需要的数据为公司的股票交易数据，而对财务报表中的数据需求较少（债务的账面价值），因此与其他大量依赖财务账面的数据模型相比，KMV模型避免了会计信息失真的负面影响，具有一定的优越性。
因此，KMV模型在中国上市公司信用风险分析预测中具有一定的适用性。
二、运用KMV模型进行实证分析研究（一）数据说明选取5家上市公司进行实证分析：申达股份(600626)、模塑科技(000700)、老凤祥(600612)、建设机械(600984)、步步高(002251)。
以3个月（一季度）的历史数据进行计算，收集数据如下表：表一申达股份市值估计表表二模塑科技市值估计表表三老凤祥市值估计表表四建设机械市值估计表表五步步高市值估计表表六申达股份负债表表七模塑科技负债表表八老凤祥负债表表九建设机械负债表表十步步高负债表（二）KMV模型条件假设及公式推导<1>模型条件假设：(1)假设, 公司资产回报的随机变量服从标准正态分布N(0, 1), 不考虑公司具体的债务结构, 将模型的违约点等同于短期债务(短期债务等同于流动负债)加长期债务的一半。
(2)假设公司的资产增长率为0。
(3)假设公司股票价格服从对数正态分布。
(4)利率使用一年期定期存款利率r=2.25%。
(5)股票波动率采取我国股票市场上的历史数据进行估算。
<2>模型公式推导：A 122A 21E A E E,A A E=V N(d )D ()1V 1ln()()d d V dE==A dVrT A A e N d r T d σσσσσησσ--++==-1 （） 对公式(1)两边求导然后再求期望，可以得到公司股权价值波动率和资产价值之间的关系为： E,A A AE Ed Delta Delta V =5EE D r T ησσσ11 (4) 式中为股权价值对公司资产价值的弹性；dE/V 为期权值。
因为欧式看涨期权值为N(d ）,所以可以得到：N(d ） （）对于(1)和(5),已知公司股权价值，股权价值波动率（可由历史数据算出），债券的市场价值（用债务的账面价值表示），无风险率和时间，可以求出A A 2A A A A A V V 1ln()()E(V )DD=E(V )()0.5*;V A AT T DPP N DD Dp SD LD σμσσσ+--==-=+和。
(7) (8)在期权定价公式中，只有资产价格和资产价格波动率是未知量，其余参数均为已知量。
（三）KMV 模型求解结果：（四）实证结果标准普尔 (S&P)和穆迪的风险评级代表了违约概率，则EDF 和标准普尔评级以及穆迪信 用评级之间的对照表如下表：（五）实证分析结论根据表十三的结果可以看出，以上选用的5家上市公司的信用等级均处于BB/BB-的标准普尔等级以及Ba3的穆迪等级，信用等级均不高，使得商业银行对这些上市公司的信贷存在一定的风险。
三、结论与政策建议（一）结论：以上结果表明，KMV模型能够较好地反映企业的违约风险，KMV模型计算的上市公司的违约距离可以随公开数据的更新而实时计算, 并反映出公司的信用状况。
违约距离越大, 公司的信用越可靠, 对公司贷款的安全性越高。
在我国现行条件下, 违约距离可以作为银行监控上市公司贷款的预警指标。
而且使用Matlab进行KMV模型的计算, 快速准确, 有很高的实用价值。
而且，通过用EDF度量信用风险的大小，可以看出影响信用风险的财务因素主要有：银行的资产规模、偿债能力、盈利能力、资产的稳定性和股价的稳定性。
银行的资产规模越大，盈利能力和偿债能力越强，资产的波动率越小，其违约距离越大，预期违约率越小，信用风险越小。
反之，银行的资产规模小，且股价波动起伏大，则其违约概率越大，信用风险也越大。
（二）政策建议：(1)随着市场的发展，要通过适当的立法或者一定的制度来构建适当的信用风险环境和激励机制，从而提高整个社会的信用水平。
(2)当投保金融机构出现支付危机、破产倒闭或者其他经营危机时，要有保险机构通过资金援助、赔偿保险金等方式，保证其清偿能力并对有问题机构进行处置。
(3)通过建立信息记录数据库，记录违约客户的信息，并使该信息在商业银行之间是共享的，从而减少违约事件的发生。
(4)商业银行自身制定适当的经营发展战略，并针对自身抗风险能力确定目标市场和客户群。
同时，商业银行应在经评估确定的可贷款范围内根据不同的信用等级并综合考虑其他因素，确定不同的资产价格。
(5)组建一支高水平、专业化的风险管理人才队伍。
现代信用风险管理模型构成较为复杂，知识含量高，而我国在信用风险管理方面仍处于起步阶段，培养、建立一支适用于风险预测、分析、控制和管理的专业化人才队伍，对于我国商业银行信用风险管理体系的建设、实施和维护具有重要意义。
为此，应加大风险管理人才的选拔和培养，以有竞争力的薪酬制度来吸引风险管理人才；通过内部培养和外部招聘相结合的方式，建立高素质、复合型的风险管理队伍；加强国内外同行间的交流和学习，不断提高队伍的风险管理水平。