資源描述：
《基于kmv模型的上市公司信用風(fēng)險度量研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號UDC密級編號串l初大學(xué)CENTRALSoUTHUNIVERSITY碩士學(xué)位論文論文題目學(xué)科、專業(yè)研究生姓名導(dǎo)師姓名及?基于．量@重y攥型的上市公虱信廚風(fēng)險????????度量研究??????????????金融學(xué)???????．???????許清茹???????．專業(yè)技術(shù)職務(wù)??????陳曉紅一教授??????2011年11月原創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了論文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得中南大學(xué)或其他單位的學(xué)位
2、或證書而使用過的材料。與我共同工作的同志對本研究所作的貢獻均已在論文中作了明確的說明。作者簽名：日期：絲!!年衛(wèi)月二陸學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人了解中南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文并根據(jù)國家或湖南省有關(guān)部門規(guī)定送交學(xué)位論文，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以采用復(fù)印、縮印或其它手段保存學(xué)位論文。同時授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所將本學(xué)位論文收錄到《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》，并通過網(wǎng)絡(luò)向社會公眾提供信息服務(wù)。作者簽名：駐蔓期：皿?笠日導(dǎo)師簽名——日期：_2皿11年上月型日碩士學(xué)位論文摘要信用
3、風(fēng)險一直是風(fēng)險管理的核心內(nèi)容，能否進行有效的信用風(fēng)險管理一直被認為是金融行業(yè)，甚至是一國金融體系是否具有競爭力和可持續(xù)發(fā)展力的關(guān)鍵。現(xiàn)代信用風(fēng)險管理領(lǐng)域中，風(fēng)險的量化管理無疑是最核心的根基，所以，從20世紀90年代以來，一些新的風(fēng)險計量方法開始出現(xiàn)，其中最具革命性的就是VaR方法的產(chǎn)生。在歐美等發(fā)達國家已明文規(guī)定銀行等金融機構(gòu)必須實現(xiàn)VaR風(fēng)險管理方法，可以說，VaR技術(shù)已成為一種度量信用風(fēng)險的國際行業(yè)標準。但目前由于數(shù)據(jù)缺失，國際上具有代表性的基于VaR的風(fēng)險管理模型在我國的可操作性都不強，那么怎樣才能將VaR方法應(yīng)用到我國風(fēng)險管理的實踐當(dāng)中，就
4、成了本文探索解決的問題。本文引入信用價差的計算，構(gòu)建了一個改進的KMV的擴展模型，從而可以直接度量樣本的VaR，以及比VaR更具優(yōu)勢的CVaR。改進的I縱V模型不僅可以進行風(fēng)險的定性評價，還有助于相關(guān)管理者從量化管理的角度直接測算信用損失?；诜康禺a(chǎn)行業(yè)上市公司，本文運用實證研究驗證了改進的I洲V模型的有效性。研究表明，第一，違約距離能夠比較準確的反映出樣本公司面臨的信用風(fēng)險，即KMV模型能比較準確的衡量我國上市企業(yè)的信用風(fēng)險。第二，歷史模擬法在較低的置信度下會低估風(fēng)險，而在較高的置信度下會高估風(fēng)險。同時證明相較于VaR而言，CVaR能更好的處理損
5、失分布的厚尾現(xiàn)象。第三，從針對樣本公司銀行應(yīng)計提的經(jīng)濟資本大小可以看出，本文基于信用價差對KMV模型做出的改進保證了模型的有效性。本文進行實證檢驗時沒有運用到具有行業(yè)特征的相關(guān)參數(shù)，因此，本文構(gòu)建的擴展的KMV模型，以及本文的研究結(jié)論同樣可以推廣到其它任何行業(yè)。關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險，KMV模型，信用價差，VaR，CVaR碩士學(xué)位論文ABSTRACTCreditriskhasalwaysbeenmecoreofriskmanagement，andthe￡lbilitytoconducte付-ectivecreditriskmanagementhasbee
6、nconsideredmekeyoffinancialindustry，oreVenacountrytsfinancialsystem．Inthefieldofmodemcreditriskmanagement，quantitatiVeriskmanagementisundoubtedlythefoundation；therefore，f如mthe1990s，anumberofnewriskmeasurementmethodsbegantoappear，inwhichthemostreVolutiona巧productionisVaRmethods
7、．InEuropeandotherdeVelopedcountries，ithasorderedthatbanksandotherfinancialinstitutionsmustinlplementV．a(chǎn)Rapproachtomanagerisk；itcanbesaidthat，V．a(chǎn)Rtechnologyhasbecomeastandardofcreditriskmeasureintheintemationalindustry．Butbecauseofmissingdata，theVaR-basedriskmanagementmodels，wh
8、icharewidelyusedinthedevelopedcoun仃ies，arenotfeasibleinourcou
