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[期刊] 中央财经大学学报  [作者] 蒋彧  高瑜  
随着中国市场化改革的深入,信用评级在资源合理配置、金融产品定价、提高市场有效性、消除信息不对称等方面发挥着越来越重要的作用。KMV模型作为现代信用风险度量模型,能够动态灵敏地反映上市公司的信用状况,在发达国家被广泛应用于上市公司信用风险评估。由于中国经济体制与金融市场的特殊性,KMV模型尚不能直接在中国得到应用。笔者首先根据中国金融市场的特点,对KMV模型参数的估计与设定方法进行修正。随后运用修正后的KMV模型,对2014年2月中国2008家上市公司的信用风险进行评估,并对模型识别和预测信用风险的能力进行检验。结果表明:修正后的KMV模型具有良好的上市公司信用风险识别能力;在特定的评估时长下,...
[期刊] 技术经济  [作者] 王佳  曹琼予  
本文在传统KMV模型基础上进行改进,引入风险资产价格的跳跃因素,构建跳跃-扩散KMV模型。分别从行业属性、公司属性和公司规模三个角度,对我国126家上市公司的跳跃风险进行估计,并对其信用风险进行度量。在此基础上,以测算的违约距离为被解释变量,以经济周期、跳跃风险及反映企业自身经营情况的财务指标为解释变量,利用固定效应模型实证检验企业信用风险的影响因素。结果表明,使用跳跃-扩散KMV模型度量上市公司信用风险的效果较好,测量结果与我国实际情况较吻合;同时企业的信用风险与其自身的偿债能力和跳跃风险呈显著正相关,而与其盈利能力、成长能力、营运能力及宏观经济状况呈显著负相关。
[期刊] 财经研究  [作者] 张泽京  陈晓红  王傅强  
经过提高股权价值波动率精确度的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,我们可以通过设定两条信用预警线,来监控中小上市公司的信用危机。文章研究发现,资产规模对信用风险有显著影响,2004年之后资产规模与违约风险显著负相关,总资产小于3亿元的小公司抗风险能力最差。股权分置改革引起了中小上市公司信用风险短时间的波动,是2006年中小上市公司违约风险变大的重要原因。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 邓晶  田治威  张燕琳  秦涛  曹诗男  
文章以我国沪深两市A股林业上市公司为研究对象,选取2007-2012年首次成为ST的8家公司和对应的8家非ST公司为研究样本,运用KMV模型研究我国林业上市公司信用风险。实证过程中,文章根据我国林业公司特点研究确定KMV模型中各参数的计算方法,计算出在不同违约点下各个样本的违约距离,主要结论:财务危机前非ST公司与ST公司的违约距离表现出显著差异,运用KMV模型能够有效识别我国林业上市公司的信用风险状况;我国林业上市公司的违约点应设定为短期负债加上50%长期负债;在研究连续两年违约距离的基础上,构建了我国
[期刊] 商业时代  [作者] 李永涛  王立洪  张建华  
本文介绍了KMV模型的违约距离公式,并通过实证比较违约距离随时间的变化情况来研究上市公司的信用风险状况。结果表明:使用股票年均价格估算非流通股市场价值,以流动负债与长期负债的0.75倍之和作为违约点,计算出上市公司的债务到期日风险中性违约距离,并对近几年的违约距离随时间的变化情况进行比较,能够比较可靠地提前发现上市公司信用状况的异常。
[期刊] 征信  [作者] 赵浩  鲁亚军  胡赛  
基于现代信用风险计量方法对我国国情的适用性分析,通过修正KMV模型中股权市值等参数,引入EGARCH-M方法估算股权价值波动率,提出了适合我国上市公司股权结构特点的改进型KMV模型。对120家非ST与ST上市公司在2015—2017年间的信用风险测度,并与前人研究对比,从违约距离整体分布、行业内表现以及基于时间序列的动态跟踪三方面实证分析,证实该模型具有更好的信用风险识别能力和超前的风险预警能力。
[期刊] 财会月刊  [作者] 曾玲玲  潘霄  叶曼  
我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题。通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况。
[期刊] 预测  [作者] 夏红芳  马俊海  
本文利用KMV模型,提出了一种上市公司信用风险预测方法。通过对我国4家上市公司5年股票价格的违约距离实证分析表明,KMV模型的灵敏度和预测能力都相当好,能为银行和投资者预测、揭示上市公司信用风险。
[期刊] 会计之友  [作者] 王传鹏  李春蕾  
我国上市公司的规模不断扩大,其信用风险整体呈现出上升趋势,信用风险的精确识别已成为金融机构和投资者非常关注且亟须解决的问题。文章选取KMV模型对上市企业信用风险进行度量,由于中国金融市场的特殊性,对经典KMV模型的部分参数进行了修正,选取2016年ST企业和非ST企业各30家作为数据样本,利用修正后的KMV模型对60家上市企业的信用风险进行度量,并对模型的有效性进行检验,结果表明:修正后的KMV模型能准确识别上市公司的信用风险,非ST企业的违约距离比ST企业的违约距离大,企业股权价值均低于其资产价值,资产价值波动率和违约距离负相关。对不同违约点下的违约距离和违约概率进行独立样本T检验,找出最优违约点应设定为短期负债+0.8倍长期负债,研究结果表明修正后的KMV模型对我国上市公司的信用风险度量有较高的适用性。
[期刊] 财会月刊  [作者] 曾玲玲  潘霄  叶曼  
我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题。通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况。
[期刊] 财会通讯  [作者] 方军武  
目前,我国的上市公司信用风险管理还相对薄弱,相关理论和实践还比较缺乏,基本上是引进和借鉴国外较为成熟的信用评估理论和方法,如KMV模型、Creditmetrics模型、麦肯锡模型等。尽管每种模型都各有特点,而且适用的前提和条件也各不相同,但
[期刊] 预测  [作者] 曾诗鸿  王芳  
本文在介绍信用风险度量KMV模型后,根据一定的条件选取42家中国制造业上市公司数据,在对KMV模型的适用性验证的同时,利用ST和*ST公司的财务数据对违约点进行修正,实证分析表明,采用新违约点的KMV模型在中国的适用性和准确性都有所提高。由此得出基于我国证券市场发展的实际情况和行业特性,对KMV模型进行针对性的修正具有实践意义。
[期刊] 技术经济  [作者] 万晏伶  杨俊  
运用KMV模型对我国46家制造业上市公司的信用风险进行评估。实证结果表明,引入公司资产价值增长率后的KMV模型能够更好地区分ST和业绩优良的制造业上市公司,可用于我国商业银行对制造业上市公司信用风险的度量。
[期刊] 中南财经政法大学学报  [作者] 胡胜  朱新蓉  
国内对Logit模型在信用风险评估应用方面已有不少实证研究,这些研究从总体预测准确率较高角度认为,该模型基本可以借鉴使用,但大多研究没有进一步区分模型误判的第一类错误与第二类错误。本文结合Logit模型的原理、优缺点,分析相关文献,选取我国上市公司财务数据进行实证分析,证实Logit模型在实际运用时犯第一类错误即高信用风险企业误判为低信用风险企业的错误率达到30%左右,而银行最担心的就是犯第一类错误,故我国商业银行在运用Logit模型对上市公司信用风险进行判断时要十分谨慎。
[期刊] 预测  [作者] 张能福  张佳  
传统的KMV模型中违约点等于短期负债加长期负债的一半,然而这是基于美国公司的信用状况得出的结论,对于中国公司是否适用还有待于进一步探讨。本文正是基于这一观点,对违约点的参数进行修正,重新设定违约点(DP)=a.短期负债(STD)+b.长期负债(LTD)。通过选取82家样本公司,按照一定的判断标准,用Matlab计算得出了新违约点,并且将新旧违约点代入样本公司求出相应的违约距离,经比较得出,新违约点更能反应我国公司的信用状况。
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