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《华中科技大学》 2004年
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中国上市公司信用风险管理实证研究

陈梅  
【摘要】:我国自古以来就有“防患于未然”一说,世界各国金融机构也纷纷将风险管理作为金融企业在复杂多变环境中生存和发展的有力工具之一。这其中预测模型的建立将有助于金融机构决策者更多地依靠客观数据进行决策。目前我国金融机构面临的最大风险莫过于信用风险,如何尽快提高信用风险管理水平已成为“入世”后我国金融机构面临的最紧迫的问题。 金融机构信用风险管理模型研究在我国起步较晚,到目前为止研究文献尚不多见,再加上我国信用建设中信用数据的匮乏,使得众多国际上流行的信用风险管理模型在我国的研究和运用都变得很困难。而KMV模型可以直接利用证券市场的统计数据和公司的财务报表对信用风险进行预测,因此具有非常好的借鉴作用。 本文首先扼要综述了金融机构信用风险管理的历史沿革,分析它的现状及发展趋势,重点介绍了当今国际上流行的三种信用风险管理的模型——J. P. Morgan公司的CreditMetrics模型、瑞士信贷银行金融产品部的CreditRisk+模型、麦肯锡公司CreditPortfolioView模型。接着探讨了将期权定价理论运用于有风险的贷款和债券的估值的原理,并在此基础上详细研究了KMV模型的框架及其参数估值的方法。本文分别提出了利用GARCH方法估计股权价值波动率 ,利用BSM(或KMV)结构模型以及KMV公司Demo中所提供的 与 之间的关系函数来估计 与 ,并最终求出违约概率EDF。最后利用中国股票市场的数据进行了相关的验证和对比探讨。 KMV模型在信用数据匮乏的中国市场具有非常重要的借鉴和实践意义,本文在前人理论研究的基础上提出了违约概率EDF的计算顺序以及实现方法,并将之在中国上市公司中进行了相关实证研究,为KMV模型运用于中国金融机构的信用风险评估提出了新的框架和思路,具有一定的理论探讨和实际运用价值。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:F275

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