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《浙江工商大学》 2010年
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基于KMV模型的不同地区上市公司信用风险的比较分析

吴文静  
【摘要】: 信用风险在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,无论是消费还是投资,人们都离不开信用的影响。如何管理好信用风险也就成为了人们关心的热点问题。在短短几十年里,信用风险的度量发展经历了从定性到定量,从简单到复杂,从线性结构到多系统协作不断发展的过程,信用风险的度量也越来越准确和多样化。 随着信用对人们生活影响的范围越来越广,不断尝试信用风险度量模型新的应用点成为了一种必然选择,而不同地区的上市公司信用风险在人们进行投资时正起着越来越重要的作用。地理位置、经济发展水平、人力资源和产业集群等因素都会影响到一个地区上市公司的信用风险水平,从而影响投资回报率,因此比较不同地区上市公司的信用风险水平可以为人们在进行投资时提供参考价值,这种比较也成为信用风险度量模型一种新的应用尝试。 本文采用国内学者较为常用的KMV模型,进行不同地区上市公司信用风险的比较研究。文章首先验证了上市公司信用风险在不同地区进行比较的意义和可行性,然后使用国内上市公司的财务数据和市场交易数据共同计算得出每一家样本公司的违约距离,进一步计算得出各地区上市公司违约距离的平均水平,以反映出该地区的上市公司总体的信用风险状况。模型结果表示,目前我国东部地区的上市公司信用风险最低,中部其次,西部地区企业信用风险状况最差,并且根据现实上市公司中各地区ST公司的占比也验证了模型结论的合理性。不同地区上市公司信用风险的比较使得KMV模型在应用上找到新的切入点,为人们在投资时提供了更多的参考信息。
【学位授予单位】:浙江工商大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F275

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 刘莹娟;KMV模型对我国上市公司信用风险识别能力的有效性研究[D];西南财经大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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