我国上市公司债券违约风险分析与度量

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2、指导教师姓賓：刘丽戒教授—级学科名称：应用经济学／—二级学科名称：金融学＂巧Ｖ论文答辩时间＂－－；２０１６年１２月３日二５巧？—－－．：＞．－如一＇１心柏：ｔ■？；：．＇＇？Ｔ１＇？■＾叫－ｒ－－；一－＼Ｊ皆卢ｉ’＇ｒ占ｉｒ、ｖＶ＇妈Ｗ＾一．，心：Ｖ．託寺．．：心皆朽苗＇＇＇冉巧，分茶娘巧击ｉ．塘．紙ｆｒｉｎｉｆ．、．；二■一Ｓ一．摘要随着我国债券市场的发展，作为债券市场重要组成部分ｗ及上市公司不

3、可一。或缺的飄资手段，公司债近年来越来越受人们的关注从２００７年第只公司债一发行起，近几年进入了个快速发展阶段。但由于，我国公司债规模逐步增大受风险防范意识的薄弱及债券评级体系的不完善等因素的影响，上市公司债券违约风险在２０１４年开始逐步暴露，连续多家上市公司先后发生债券违约或重大负面信用事件，致使债券市场出现动荡－引发投资者对于未来债券市场的担忧。相较于发达国家的债券市场，，我国债券市场起步较晚不管是风险管理还是风险度量方法等方面，还明显处于落后的水平。如何有效的管控连约风险是目前我国上市

4、公司债券目前面临的主要问题之一，这直接影响着整个金融市场的稳定性。有效的违约风险度量是管控信用风险的前提，而违约风险的度量方法又直接决定了违约风险度量的水平。随着市场环境的变化Ｗ及相关技术的不断发展，传统的度量方法已经满足不了目前复杂的债券环境需求，迫切需要选择符合我国债券市场实情并更加先进的违约度量方法，而ＫＭＶ模型不管从模型的前提假设还是数据要求，都相对适用于我国上市公司债券的违约度量。但由于２０１４年Ｗ前我国上市公司尚未发生债券实质性违约，在这之前对于ＫＭＶ模型的应用，准确性还得不到有

5、效的检验。随着近两年的上市公司债券违约数据的增加，为ＫＭＶ模型提供了数据基础，本文从横向和纵向的维度，基于ＫＭＶ模型对我国上市公司债券违约风险进行实证分析。首先从横向维度一，选取两个类别的样本数据，第个类别是己经发生实质性或发生重大负面信用事件的上市公司债券，称为违约组第二个类别是根据；第一个类别选取相对应行业的具有良好信用的上市公司债券，并剔除行业的影响因素，称为绩优组。基于ＫＭＶ模型，对两组类别的样本进行实证分析，比一较结果。接着从纵向的时间维度，选择个具有代表性的上市公司违约债券，随时

6、间的变化，利用ＫＭＶ模型，度量其违约风险的变化，并与实际情况对化。一由于违约数据不够充一分，还无法建立违约距离与预期违约率的映射关系一，直接利用理论预期违约率也不符合我国实际情况，故对ＫＭＶ模型做出定的修正，直接采用违约距离来衡量上市公司债券的违约风险，Ｗ符合我国的Ｉ国情。然后根据ＫＭＶ模型，运用ＭＡＴＬＡＢ软件对相关参数进行估算与求解，最终得到上述样本的违约距离。结果表明，违约组的违约距离明显低于绩优组，随着违约时间的临近，违约距离逐步减小，即违约距离越小，上市公司债券发生违约的可能性越大

7、，反之亦然。由此可Ｗ得出违约距离能够从整体上区分不同上市公司债券违约风险也能够相对准确的衡量单一上市公司债券的信用风，险变化一，进步验证了ＫＭＶ模型在我国的适用性。最后根据上述实证结果，结合我国债券市场的实际情况，从技术、制度与人才Ｈ个方面，提出相关的针对性建议，为我国相关监管部口对债券信用风险的管理提供参考。关键词：公司债券；违约风险；ＫＭＶ模型；违约距离；风险管理ＩＩＡｂｓｔｒａｃｔ’ＷｉｔｈｅｖｅｏｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎａｓｂｏｎｄｍａｒｋｅｔｃｏｒｏｒａｔｅｂｏｎｄｓ

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