基于KMV模型和Leland-Toft模型的信用风险度量实证研究.pdf

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1、的信用风险度量实证研究OOZtOZ"／A皿EmpiricalStudyonCreditRiskMeasurementBasedonKMVModelandLeland．T0ftModel专业名称：金融学申请人姓名：谢雁乔导师姓名：王元龙教授、牛鸿副教授答辩委员主席：委员：々^，f论文原创性声明学位论文，是本人在导师的指导下，独。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：甥耋雁香日期：砌『o年占月z日学位论文使用授权

2、声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。保密论文保密期满后，适用本声明。学位论文作者签名：泠雅香导师签名：日期：砌，口年么月媚13期：幻，口年日瞧眦，甲歹模型的信用风险度量实证研究金融学谢雁乔教授、牛鸿副教授摘要经过近20年的发展，中国商业银行的信用风险控制能力得到了极大的提升，各大银行也已经基本建立了企业信用风险识别体系

3、，但和国外成熟的银行业相比较，中国商业银行仍存在很多缺陷，例如信用风险的识别主要还是依赖专家系统等定性分析，缺少严格的定量分析。本文选取中国A股市场138个企业数据为样本，实证检验了KMV模型与Lcland--Tofl模型在识别中国上市企业信用风险方面的能力。KMV模型属于外生违约边界模型，LT模型属于内生违约边界模型，本文比较分析了这两个信用风险结构模型，研究哪个模型更能符合中国的现状。本文构造了ST公司和配对非ST公司两个样本，将模型关于这两个样本分别进行实证研究，为了提高模型的识别能力，本文对模型中主要参数股权价值波动率仃，进行了修正，采用了极差波动率作为代理变量。极差波

4、动率既可以反映交易日内大量信息，又对微观结构产生的噪声具有鲁棒性(Robustness)，而且极差波动率作为代理变量也是无偏的。因此本文采用极差波动率代替传统的波动率计算方法。在识别ST公司和非ST公司时，KMV模型与LT模型均表现出不错的识别能力，不论是均值t检验还是中值Wilcoxon检验，两个模型都在5％显著性水平下显著。但是，两个模型计算得到的理论EDF却存在很大的差异，造成这种差异的原因主要在于KMV模型的理论预期违约概率与实际违约概率不符，无法正确反映ST公司的违约状况，同时可能是因为LT模型某些参数的设定不符合中国市场的现状造成的。为了能够更加清楚的看到两个模型识

5、别能力的差异，本文创新性的采用了医学领域较为成熟的ROC曲线进行检验，通过构造基于Logistic的ROC模型，本文计算出KMV模型的ROC曲线下面积为0．6152，LT模型的ROC曲线下面积为0．8230，再结合ROC曲线的形状，本文认为LT模型的识别能力要明显高于KMV模型。关键词：信用风险度量，KMV模型，Leland--Toft模型，ROC曲线_________________________________。_-。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。’。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。’—————。。。。。。。。。。’————————————

6、———————————’———————————————————————AnEmpiricalStudyonCreditRiskMeasurementBasedonKMVModelandLeland．1rofIModelMajor：FinanceName：YanqiaoXieame：IanqlaoAICSupervisor：ProfessorYuanlongWang；AssociateProfessorHongNiuAbstractWiththedevelopmentoftherecenttwentyyears，commercialbanksinChinahavegreatlye

7、nhancedtheirriskmanagementabilityandbasicallyestablishedcreditriskidentificationsystems．However,therearealotofdefectsincreditriskidentificationandmanagementincommercialbanksofourcountry．Itpausesinthetraditionalcreditanalysismethodandtheexpertexperi