基于KMV模型的上市公司信用风险研究

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公司的信用状况一直是投资者所关注的重点,根据公司的信用状况来决定是否投资以及如何投资。如何利用信用风险管理模型使商业银行的信用风险定价区域合理,使资源配置更加优化有效,是当今金融业面临的一个主要问题。在我国国民经济的重要构成部分就是上市公司。它不仅是发行股票和债券的主体,也是商业银行的主要借款者。如果上市公司缺乏信用,就会给中国经济造成很大的不良影响,例如股市和债市的资源配置就会无效,影响投资者的利益,不仅严重影响了上市公司的健康发展,也影响着整个国民经济的健康发展。因此,如何对上市公司进行准确的信用风险衡量是至关重要的。  本文侧重评估上市公司信用风险的方法,对国内外信用风险的方法进行介绍和比较,得出KMV模型在中国上市公司信用风险度量的适用性,并考虑到中国市场的特殊性,通过对60家上市公司的计量分析,对模型的参数进行了修正,使其更符合中国金融市场的现状。通过对72家上市公司的考察,分为行业相同,规模匹配的ST公司和非ST公司,比较两类公司的信用风险差异,以及两种违约点下修正后的模型的适应能力,探讨KMV模型在衡量信用风险上的有效性。  因为我国的信用风险形势和监管环境,本文认为可以用KMV模型作为衡量上市公司信用风险的工具。如果在相关数据可以准确获取的情况下,那么KMV模型也可以适用于非上市公司。同时,如果信用风险的数据库充实的话,还可以使用违约概率来提高模型的准确性。所以,我国还需要在信用风险的度量方面更加以充实和完善。
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