上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究

上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究

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1、上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究摘要:本文利用kmv模型計(jì)算出樣本上市公司的違約距離,并將其作為probit模型的自變量計(jì)算出上市公司的違約概率。實(shí)證結(jié)果表明,違約距離能較好地識(shí)別上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn),將違約距離作為自變量進(jìn)行probit建模分析時(shí)明顯提高了模型的統(tǒng)計(jì)顯著性和預(yù)測(cè)精度。在無法利用kmv模型測(cè)算上市公司經(jīng)驗(yàn)違約率時(shí),利用加入違約距離做自變量的probit模型可以實(shí)現(xiàn)有效的替代,將二者結(jié)合起來使用能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。關(guān)鍵詞:probit模型;kmv模型;信用風(fēng)險(xiǎn);違約距離;經(jīng)驗(yàn)違約率中圖分類號(hào):f8322文獻(xiàn)標(biāo)

2、識(shí)碼:a文章編號(hào):1000176x(2012)03006606一、引言隨著資本市場(chǎng)的快速發(fā)展,信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)已經(jīng)不再僅僅局限于對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的分析,而是開始注重資本市場(chǎng)信息中所反映出的信用風(fēng)險(xiǎn)信息。信用風(fēng)險(xiǎn)是指受信人不能履行還本付息的責(zé)任而使授信人的預(yù)期收益與實(shí)際收益發(fā)生偏離的可能性,它是金融風(fēng)險(xiǎn)的主要類型,也是各國金融機(jī)構(gòu)及其監(jiān)管機(jī)構(gòu)管理的重點(diǎn)。由于信用風(fēng)險(xiǎn)具有明顯的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn),而且信用風(fēng)險(xiǎn)收益率的分布為非正態(tài)分布,再考慮到信用風(fēng)險(xiǎn)有明顯的信息不對(duì)稱特征和信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的難以獲取都使得對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量和監(jiān)管比較困難。目前對(duì)信用

3、風(fēng)險(xiǎn)的管理有兩類工具:一類是財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型;另一類是信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型。前者包括altman的z值模型[1]、改進(jìn)的zeta模型[2]以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其中以altman的z值模型應(yīng)用最為廣泛;后者包括jp摩根公司創(chuàng)建的creditmetric模型、csfp公司開發(fā)出來的creditrisk+模型、mckinsey公司開發(fā)的creditportfolioview模型和kmv公司開發(fā)的kmv模型,其中以kmv模型應(yīng)用最為廣泛[3]。由于財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型主要是基于歷史財(cái)務(wù)信息對(duì)受信人信用風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)價(jià),具有一定滯后性,所以具有前瞻性的kmv

4、模型在國外研究中占據(jù)了主導(dǎo)地位,而在國內(nèi)的研究和應(yīng)用也在不斷擴(kuò)大。kmv模型的理論基礎(chǔ)是由black和scholes[4]在1973年提出的期權(quán)定價(jià)模型,并參考了merton[5]在1974年提出的期權(quán)定價(jià)模型。kmv模型的基本思想是把公司權(quán)益和負(fù)債看做期權(quán),而把公司資產(chǎn)作為標(biāo)的資產(chǎn),即把公司的所有者權(quán)益看做看漲期權(quán),負(fù)債看做看跌期權(quán),而公司價(jià)值遵循幾何布朗運(yùn)動(dòng)。如果貸款到期時(shí)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值高于其債務(wù),企業(yè)有動(dòng)力還款;當(dāng)企業(yè)價(jià)值小于其債務(wù)時(shí)企業(yè)有違約的選擇權(quán)。kmv模型的基本假設(shè)是:當(dāng)公司的資產(chǎn)價(jià)值低于一定水平時(shí),公司就會(huì)對(duì)債權(quán)人違約。這

5、一水平對(duì)應(yīng)的點(diǎn)就是違約點(diǎn)dpt,即公司的資產(chǎn)價(jià)值等于負(fù)債價(jià)值時(shí)的水平。即該模型的本質(zhì)在于將公司負(fù)債看做是買入一份歐式看漲期權(quán),即公司所有者持有一份以公司債務(wù)面值為執(zhí)行價(jià)格,以公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值為標(biāo)的歐式看漲期權(quán)。然后通過期權(quán)定價(jià)原理計(jì)算公司的總資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率,進(jìn)而求出公司的違約距離。最后利用全國違約數(shù)據(jù)庫將公司的違約距離和違約概率進(jìn)行映射求出公司的違約概率,從而判斷公司具有的信用風(fēng)險(xiǎn)。從1993年kmv公司推出該模型以來,國外學(xué)者便開始廣泛研究和應(yīng)用該模型,研究重點(diǎn)主要集中在對(duì)該模型的預(yù)測(cè)效果的驗(yàn)證上。比較有代表性的有miche

6、l等[6]和lorenzo[7]。國內(nèi)學(xué)者對(duì)kmv模型的研究主要集中在模型在我國應(yīng)用時(shí)的參數(shù)修正上,比較有代表性的有張澤京等[8]、周沅帆[9]和唐振鵬[10],這些學(xué)者從不同角度證明了該模型在中國的適用性,并提出了改進(jìn)模型的相關(guān)建議。但我國尚未建立全國性的公司信用數(shù)據(jù)庫,尚無法將公司的違約距離和違約概率密度函數(shù)映射求解個(gè)別公司的違約概率。雖然廣大學(xué)者基于中國國情修正了諸如公司股權(quán)價(jià)值計(jì)算公式、公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率和違約點(diǎn)等參數(shù),但在應(yīng)用kmv模型時(shí)一般只能求出個(gè)別公司的違約距離,無法進(jìn)一步求出基于全國信用數(shù)據(jù)庫的個(gè)別公司違約概率。本文創(chuàng)

7、新之處是:在利用kmv模型求出違約距離之后利用probit模型分析和判斷個(gè)別公司的違約概率,進(jìn)而為公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供更加可行的依據(jù)。二、kmv-probit模型分析框架1kmv模型步驟第一步,根據(jù)公司股票的市場(chǎng)價(jià)值和股價(jià)的波動(dòng)性估計(jì)出公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性。既然企業(yè)股權(quán)所有者的損益狀況與它持有的股票看漲期權(quán)是同構(gòu)的,那么股權(quán)的價(jià)值就可以表示為一項(xiàng)看漲期權(quán)的價(jià)值。根據(jù)black-schools期權(quán)定價(jià)公式,可得下列方程組:ve=va·n(d1)-e-rt·d·n(d2)d1=[ln(va/d)+(r+0

8、5σ2a)t]/σatd2=d1-σat其中,ve代表公司股權(quán)價(jià)值,va代表公司資產(chǎn)價(jià)值,d代表負(fù)債的賬面價(jià)值,r代表市場(chǎng)無風(fēng)險(xiǎn)利率,t代表債務(wù)剩余到期時(shí)間,σa代表資產(chǎn)價(jià)值的百分比標(biāo)準(zhǔn)差,n(d)代表正態(tài)

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