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《西南交通大学》 2014年
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基于KMV模型我国在美上市公司信用风险实证研究

吴永辉  
【摘要】:随着经济全球化的不断发展和我国金融行业对外开放程度的日益加深,越来越多的中国企业通过到发达市场上市募集资金来促进公司发展。而2008年的金融危机后,这些到国外上市的公司的信用风险问题也越来越引起重视。如何提前识别出海外上市公司潜在的信用风险,特别是对于准备退市、私有化、并购整合以及拟回归A股市场的海外上市公司,如何正确度量其信用风险,以使投资者和相关的债权人可以及时采取必要的措施规避风险具有重要的意义。 目前我国金融业的风险管理水平还较低,信用风险评估办法依旧停留在传统的风险评分和专家系统阶段。由KMV公司开发的KMV模型是一种运用现代期权定价理论建立的违约预测模型。因其成熟的结构和使用的有效性,该模型在国外被众多大银行使用。与传统的信用风险评估模型相比,KMV模型不仅可以将公司财务数据和股票信息相结合对风险进行评估,着眼更全面,而且该模型采用基数法,可以通过违约距离和违约率评估信用风险的绝对大小,弥补传统模型的不足。据此,本文基于我国在美上市公司的实际情况,创新性的把KMV模型应用于度量其信用风险上。论文的内容主要分为三个部分,首先分析信用风险的概念、特点以及我国在美上市公司信用风险的特征、影响因素,并对我国在美上市公司信用风险予以界定;其次对目前国际上最流行的四种现代信用风险测定模型进行介绍,对KMV模型的优缺点进行分析,并得出KMV模型是目前比较适合我国实践情况的结论;最后再选取实证两组我国在美上市样本公司及无锡尚德,应用KMV模型计算出其违约距离和违约概率,并进行统计分析。 实证研究结果表明:KMV模型对我国在美上市公司信用风险有一定判决能力,能够区分出高价股组和低价股组公司信用风险的显著不同,判定出两组我国在美上市样本公司信用风险的整体状况并能监测到公司的信用状况变化或者破产前信用质量发生的变化,证实了其对信用风险的实际监测能力较强。本文最后对KMV模型在我国的应用和发展提出相关建议。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F831.51;F276.6

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