基于kmv模型的上市公司的信用风险的度量.研究

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时间:2019-01-29

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1、河北工业大学硕士学位论文第一章绪论§1-1研究背景随着各国经济活动活跃程度的提高和各国间经济往来关系的增强,人们发现在经济活动中防范和控制各种风险的重要性和必要性。特别是金融风险的控制与管理问题变得尤为突出。金融风险可以分成很多方面。比如市场风险、信用风险、汇率风险、操作风险等。其中,信用风险是金融市场上最为古老的一类风险。20世纪90年代中期以来的巴林银行事件、大和银行事件以及一系列震惊世界的金融机构危机大案的发生,使得银行对风险防范、度量和管理日益关注。信用风险是商业银行面临的主要风险,如何防范与降低信用风险是当前我国商业银行管理的迫切要求。商业

2、银行在经营过程中面临着信用风险、流动风险、资本风险、结算风险等非系统性风险,以及市场风险、利率风险、货币风险等系统性风险,其中信用风险是商业银行经营管理过程中面临的最主要风险。信用风险的范围涉及贷款发放、债券投资、表外业务、衍生金融工具等商业银行经营活动的诸多领域。加入世贸组织以后,中国经济转型加快,但信用缺失仍普遍存在,证券市场上表现也非常突出,信用风险暴露倍增,性质也更为复杂,上市公司面临着巨大的信用风险。国内的证券市场发展还不规范、不完善,部分上市公司、中介机构、券商和机构投资者不讲诚信原则,欺骗误导投资者。市场迫切需要一种较为成熟的风险管理手

3、段,信用风险计量法就是在这种情况下应运而生的。对于我国商业银行来说,企业贷款是其主要业务,银行大部分的金融资产为企业贷款,因此贷款的信用风险是商业银行信用风险的最主要组成部分。虽然不良贷款率近几年来持续下降,但与西方发达国家相比,我国信用风险的形势还相当严峻。信用风险问题己经阻碍了我国金融业的持续发展。因此,研究信用风险的特点,建立度量信用风险的信用风险模型,精确定量分析所面临的信用风险,以及如何对各项业务实施有效的信用风险管理措施,已经是商业银行提高经营管理水平降低信用风险的最基本、最迫切的要求。上市公司己经成为商业银行信贷的主要对象,研究上市公司

4、的信用风险特点,预测其未来的信用风险对商业银行、投资者和资本市场监管者都具有重大意义。随着证券市场的快速发展,在沪深两市挂牌交易的上市公司几乎涵盖了所有行业领域及诸多行业的龙头企业,上市公司的经营状况对国民经济的发展有着越来越大的影响。尽管我国证券市场对公司上市有着较为严格的准入限制,上市公司的整体质量比较好,但是由于公司经营管理能力的变化以及行业景气状况等宏观经济因素的影响,有些公司的财务状况会逐渐恶化,其信用风险和市场风险将会随之上升,最终可能发生债务违约或公司退市,给债权人投资者带来巨大的损失。因此,针对上市公司股权结构及其所处市场环境的特殊性

5、,专门研究上市公司的信用状况,识别上市公司的信用风险,对商业银行、投资者和资本市场监管者制定贷款政策、选择投资组合和规范市场管理都具有重大意义。因此,我们有必要对当前国际上流行的信用风险管理模型和技术方法作系统的研究和比较。由于信用是市场经济赖以存在和发展的基石,因此信用风险度量和管理研究对于健全中国的信用制度,构筑1基于KMV模型的上市公司的信用风险的度量研究严格的信用管理体系、建立完善的社会主义市场经济体制具有重大的意义。§1-2研究的目的和意义信用风险是金融市场中最古老,也是最重要的风险形式之一,它直接影响到现代社会经济生活的各个方面,也影响到

6、一个国家的宏观经济决策和经济发展,甚至影响整个全球经济的稳定与协调发展。自20世纪90年代以来,在全球范围内,所有机构都面临着不断增加的信用风险,信用风险的度量和管理研究已成为今后若干年内风险研究领域最具挑战性的课题。在我国,由于旧体制的原因,对于各类经济体尤其是上市公司面临的风险的度量和管理在很大程度上被忽略了。因此本文对于上市公司信用风险度量的研究具有重要的现实意义。随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工作的大量涌现,信用风险的复杂性也日益显著。传统的以财务比率为基础的统计方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上

7、快速变化的动态价值。于是,一系列信用风险度量的新方法相继提出。就信用评级而言,目前我国的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段,这与国际上该领域的研究和实际应用中,信用风险分析方法从主观判断分析法和传统的财务比率评分法转向以多边两、依赖于资本市场理论和计算机信息科学的动态计量分析方法为主的发展趋势相比,仍有很大差距。所以,研究和介绍基于期权定价理论的KMV信用评级方法,积极探索方便实用、可操作性强的信用评级方法,对于我国银行也强化内部风险管理、促进风险管理水平的提高、提升行业核心竞争力,无疑具有积极的现实意义。本文旨在结合我国金融市场的特有特征对

8、KMV模型进行分析,从而使之较充分反映中国上市公司信用风险信息,最终给出了一个能够有效地判定上市公司信用风险

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