KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验
基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析
基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析近年来，随着我国资本市场的不断发展，上市公司的信用风险成为了重要的研究方向。
有效测度上市公司的信用风险对于金融机构和投资者具有重要意义。
本文基于KMV模型，通过对我国上市公司的实证分析，探讨了其在信用风险测度中的应用和不足之处。
首先，我们回顾了KMV模型的基本原理。
KMV模型是一种流行的结构性模型，通过衡量公司的资本结构、资产负债率、波动率等关键因素来估计公司的违约概率。
其基本公式为违约距离（Distance to Default，DD）= ln(资产价值/债务价值) / 标准差。
通过计算违约距离，我们可以得到上市公司的违约概率，并进一步测度其信用风险。
接着，我们利用KMV模型进行了我国上市公司信用风险的实证分析。
我们选取了2018年度财务数据作为样本，计算了一批在上交所和深交所上市的公司的违约距离。
我们发现，根据KMV模型计算的违约距离，大部分公司的违约概率较低，说明其信用风险相对较小。
然而，仍有少数公司的违约概率较高，这些公司是上市公司信用风险值得关注的对象。
此外，我们还发现，在行业之间存在一定的信用风险差异，一些行业的上市公司信用风险较高。
接下来，我们分析了KMV模型在我国上市公司信用风险测度中的不足之处。
首先，KMV模型基于违约距离的测度方法对数据的敏感性较高，数据质量的问题可能会导致结果的误差。
其次，模型没有考虑到宏观经济环境的变化对公司违约概率的影响，这可能限制了模型的准确性和适用性。
此外，模型的参数估计也具有一定的主观性，不同的参数估计可能会导致不同的信用风险测度结果。
最后，我们提出了一些建议来改进KMV模型在我国上市公司信用风险测度中的应用。
首先，我们应该加强对财务数据的核查和质量管理，确保数据的准确性和可靠性。
其次，我们可以结合宏观经济因素，如利率、失业率等，来进一步完善模型，以更好地反映公司的信用风险。
KMV模型在我国上市公司信用风险评级中的应用
ｏＥ－（ ） － 口Ａ ｇ （ ３ ） 得到了资产市值和 资产市值的波动性 后，根据公式（） １可以算出违约距离 Ｄ Ｄ。 确定违约距离 ＤＤ与违约率 Ｅ ＤＦ之间 的 映射 关 系 ： 用具 有 不 同违 约 距离 值 公 司的 违约数据库将违约距离按比例对应于预期违 约概率来确定 Ｅ Ｆ Ｄ 。ＫＭＶ公司选取一定时 期， 将违 约距 离 和预 期违 约率 两 者之 间 的关 系映射起来。对于每一时段 ， 基于一个大量 的包括有违约公司样本的历史数据库， 把违 约数据拟合成一条平滑曲线来表示违约距离 函 数 ， 以此来 估 计 Ｅ Ｆ值 的大 小 。 Ｄ
ＫＭＶ模型在我 国上市公 司
信 用风 险评 级 中的应 用
陈莎莎 黄 Ｄｔ 章摘要】
本文主要介 绍 了Ｋ Ｖ 型以及其在 Ｍ模 我国上市公 司信 用风险评 级中的优势 与 劣势 ， 并提 出相 关建 议 论 分析 了Ｋ Ｖ 讨 Ｍ
模 型 在 我 国资 本 市 场 的适 用性 。
Ｅ ｈＡ， Ａ，， ｒ ＝ （ ｏ ｒＢ， ） （ ２ ）
【 关键词】 Ｋ Ｖ 型 ；信用风 险；上 市公 司 Ｍ 模 自商业银行产生 ， 风险就与之相伴 、 形 影不离。 传统的信用风险度方法以及现行的 Ｂ ｓｌ ａ ｅ 资本协议已经无法满足人们的需要。 因此近年来 ， 商业银行风险管理的内涵和理 念深化 ， 水平也提高 ， 现代信用风险量化管 理模 型在 国际 金融界得 到 了很高 的重视 和相 当大 的发 展 。 现代信用风险量化管理模型包括 Ｋ ＭＶ 模型、Ｃ ｅ ｉ ｔｉ 模型 、麦肯锡模型等。 ｒｄｔ ｒ ｓ ｍｅ ｃ 巴塞尔银行监管委员会在 ２０ 年通过的 巴 ０４ 塞尔新资本协议） ） 提倡使用内部评级法管理 信用风险，并推荐使用 Ｋ ＭＶ模型进行内部 评 级 。 是 由于 Ｋ 但 ＭＶ模 型是 基于 国 外的 经 济状况建立的， Ｋ ＭＶ模型是否能在我国的 商业银行信用风险评级 中很好地发挥其效用 还有待论证 。为了评定 Ｋ ＭＶ模型对我国上 市公司信用风险的评估能力 ， 本文将对该模 型 在 我 国的 应 用进行 初 步 的探 讨 。
改进的KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用_张能福
论, 即发现违约发生最频繁的临界点处于公司价值 大约等于流动负债加长期负债一半的时候。
然而, 这是基于美国公司的信用状况和财务结构
得出的结论。我国的经济政策和市场环境与美国存
在很大的不同, 同时上市公司的信用情况和财务结构 也都有自身的特殊性。因此, 直接套用原 KMV 模型 中的违约点来评价我国上市公司的信用状况, 其准确 性还有待于证明。考虑到我国大多数银行开展内部
破产, 通过其实际违约概率来衡量任意具有同样违
约距离的公司的一定时期后的违约概率。由于我
国历史数据的积累工作滞后, 确定违约距离和实际
违约频率之间的映射仍然无法实现, 而直接运用国 外的对应结果, 会 因为国情不同而 导致很大的偏
差。因此, 本文将直接应用违约距离来说明上市公
司的相对违约风险大小。
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了一个基于期权理论的信用风险管理方法的分析 框架, 利用我国上市公司 1997~ 2001 年股票价格 波动的时间序列和截面数据, 发现上市公司股票价 格波动与 EDF 显著负相关, EDF 与公司信用资质 变化吻合。张玲、杨贞柿 [ 7 ] 等调整 KMV 模型中股
收稿日期: 2009- 08-11 基金项目: 广东省自然科学基金资助项目 ( 8152902001000010)
ZHANG N eng- fu, ZHANG Jia
(M anagem ent School of W uy i University, J iangm en 529020, China) Abstrac t: In the traditiona lKM V mode l the defau lt po int(DP ) is equa l to the sum of sho rt-term debt( STD ) and ha lf o f long- term debt( LTD ). But th is conclus ion is based on the level of Am er ican compan ies. c redit, w he ther it is fit to Ch-i na. s enterpr ises depends on further resea rch. So this paper am ends the param e ters o fDP and rese tsDP = a# STD + b# LTD. A cco rd ing to certa in judgm en t standard, M atlab so ftware g ives the new DP by compu ting 82 sam ple com pan ies. By compar ing the co rresponding distance of new DP and o ldDP m akes the conc lusion that the new DP can m ore re flect the credit cond itions o f China. s enterprises. K ey word s: KM V m ode;l default po int; default d istance
基于KMV模型的我国上市公司价值评估实证研究
基于KMV模型的我国上市公司价值评估实证研究孙小琰;沈悦;罗璐琦【期刊名称】《管理工程学报》【年(卷),期】2008(022)001【摘要】本文研究基于期权定价思想的KMV估值模型在我国证券市场上的适用性.首先结合中国证券市场的实际情况,对KMV模型进行了修正,然后利用修正后的模型对我国证券市场上的部分样本公司进行实证检验.表明KMV模型适用于中国证券市场.实证研究结果表明:对非ST公司而言,通过模型估算企业的股权资本价值和企业总价值,不仅考虑了企业资产的现时价值,还考虑了企业未来获得良好发展前景的各种机会,是一个全面动态的过程;对陷入财务困境的ST公司,传统的价值评估方法无法对这些公司的价值和较高的股价做出合理解释,这些公司依然可以在资不抵债的情况下有一个可观的公司价值,模型能够全面反映ST公司的净资产价值和虚拟价值--"壳"资源价值,一定程度上解释了我国证券市场上越是被ST的公司越被追捧的情况.【总页数】7页(P102-108)【作者】孙小琰;沈悦;罗璐琦【作者单位】西安交通大学管理学院,陕西,西安,710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西,西安,710061;中国证券登记结算有限责任公司,上海,100032【正文语种】中文【中图分类】F830.91【相关文献】1.基于KMV模型的我国上市公司信用风险实证研究 [J], 陈红伟;陈福生2.KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究 [J], 谭荔3.KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究 [J], 迟晨4.基于KMV模型的我国上市公司信用风险实证研究 [J], 肖霞5.KMV模型对我国房地产上市公司信用风险度量的实证研究 [J], 周琼因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于KMV模型的我国上市公司信用风险实证研究
险预测 的有 效性 进行研 究 ，并未对 ｔ ＋ ｒ ２年 （ ， 未来第二年 ，下 同）信用风险预 测 的有 效行进行研 究，本
文 经 过 大量 的 实证 研 究表 明 ：经过 提 高 公 司资 产 价 值 估 值 精 度 的 Ｋ Ｖ模 型 能 显 著 增 强 对 我 国上 市 公 司 Ｍ
理论的结构性模型， 对信用风险的预测具有动态前瞻性。
因此 ，本文选用 Ｋ ＭＶ模 型来度量其 信用 风险 ，考察其信 用风险预测 的有效性 ，并作 信用危机 预警 。
Hale Waihona Puke ｌ Ｋ Ｖ模 型 构建 及 参数设 定 Ｍ
１１ 模 型 构 建 ．
以每股净资产来计 算非 流通股 价格 ，即 ：上市 公 司股权 价值 ＝流通 股 日收盘 价 ×流 通股股本 数 ＋每股净 资产 ×
．
杠 杆 比率 。 同时 ，Ｋ Ｖ公 司 在 Ｋ Ｍ ＭＶ模 型 中 引入 了公 司 股权 价
值的波动率 ｄ 与 Ｏ 之间在理论上 的关 系 ： Ｓ ＇ Ａ
如 — 『－Ｏ 如： ＂ Ａ （ ｚ ２ ）
联立 （）式 和 （ ）式 ，利用 Ｍａａ 件 求 解资 产 Ｉ ２ ｔｂ软 ｌ
根 据 以上 分 析 ，由 Ｂａｋ ｃｏ ｓ 涨 期 权 定 价 公 式 ｌ —Ｓｈｌ 看 ｃ ｅ 得：
Ｓ ａ ＝、 ｄ） Ｐ ｅ （） ＝Ｃｌ （１ 一Ｄ Ｔ 一 Ｎ（２ ｌ １
（） １
ｄ ：ｄ 一 ２ ｌ
其 中，ｄ ：ｔ（ ／ ｒ ｅ ￣ ＋ ｌ ａｖ ｏ ， － ） ｒ
非流通股股本数 ，同时 ，流通股 日收盘价 采用 各年 最后 ２ 个 交 易 日 日均 收 盘 价 。 ２ （）股权价值 波动率 ｄ 估计。考虑 到方差 的 时间变 ２ ｓ 异性 ，本文采用拟合较好的Ｇ Ｒ Ｈ １１模 型来计量股 权 Ａ Ｃ （ ，） 收益的波动率 ，并用之来代替股权价值 波动率 。 （ ）违约点 Ｄ Ｔ的确定 。通 过对 大量违 约事 件 的实 ３ Ｐ 证 研究 ，Ｂ ｌ １９ ）发 现违 约 最容 易发 生 在 流动 负 债 ０ｒ ９ ９ ｌ Ｉ（
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种基于市场风险的信用风险测度模型，它可以帮助我们对房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行分析和评估。
1. KMV模型简介KMV模型是由美国Moody's Analytics公司开发的一种信用风险测度模型。
该模型通过分析公司的资产价值、债务水平、市场风险、和公司的财务杠杆等因素，来评估公司的违约风险。
KMV模型的核心思想是公司的违约概率与公司的资产价值、债务水平和市场风险等因素相关，违约概率可以通过模型计算得出。
2. 房地产上市公司的特点房地产上市公司通常具有以下特点：高负债水平、大量的资产投资、较高的市场风险。
由于房地产行业的特性，房地产上市公司的财务杠杆通常比较高，而且它们往往需要大量的资金来进行土地开发、房屋建设等活动，这导致它们的资产负债比例较高。
房地产行业受市场环境和政策调控影响较大，市场风险也相对较高。
3. KMV模型在房地产上市公司的应用在对房地产上市公司的信用风险进行测度时，可以按照以下步骤使用KMV模型：- 收集公司的财务信息，包括资产价值、债务水平、市场风险等相关数据。
- 计算公司的违约概率。
根据KMV模型的公式，可以通过公司的资产价值、债务水平、市场风险等因素来计算出公司的违约概率。
- 评估公司的信用风险。
根据公司的违约概率，可以对公司的信用风险进行评估，确定其信用风险水平。
4. 房地产上市公司的信用风险测度案例分析以某房地产上市公司为例，假设该公司的资产价值为1000万元，债务水平为600万元，市场风险为20%，则可以按照KMV模型的公式计算出该公司的违约概率为5%。
根据违约概率，可以评估该公司的信用风险水平为中等风险。
5. 总结和展望基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，可以帮助投资者和金融机构更好地理解和评估这些公司的信用风险，并采取相应的风险管理和控制措施。
KMV模型对中国上市公司信用风险识别能力的实证研究
KMV模型对中国上市公司信用风险识别能力的实证研究【摘要】KMV模型作为一种结构化信用风险度量和预测工具，在国外成熟市场已被广泛采用。
本文选取了66家中国的上市企业作为样本，通过比较其违约距离，检验了KMV模型的信用风险识别能力；同时选取了25家ST企业三年的数据作为样本，通过纵向比较其违约距离，检验了KMV模型的信用风险预警能力。
【关键词】KMV模型信用风险管理违约距离一、引言银行是一国金融体系的核心，在国家经济和金融发展中占有十分重要的地位，对于银行来说，信用风险的管理一直是其面临的重要问题。
近年来，随着金融危机席卷全球金融业之后，信用风险再次受到整个金融业的极大关注。
从我国商业银行的收入结构来看，贷款收入仍然是其收入的主要来源，占到了80%以上。
因此，如何有效管理商业银行的信用风险，降低不良贷款率，成为我国商业银行不得不面对的一个严峻问题。
我们必须加强在信用风险模型方面的研究，并结合我国的实际情况，开发适合我国国情的信用风险度量和管理技术，促进商业银行信用风险度量和管理水平的提高。
在信用风险的度量中，最重要也是最困难的，一是度量方法的选择，二是信用状况数据的获取。
我国目前对于信用风险的度量，主要还是采用一些传统的度量方法。
然而这些方法已经无法满足人们的需求。
最近十多年来，国外对于信用风险的度量已经向定量化模型发展，许多定价模型、分析技术都在商业中得到应用。
其中，KMV公司开发的一种基于股票价格的信用风险计量模型（KMV模型），在全球50多个国家得到广泛应用。
该模型认为，由于上市公司的所有行为都会体现在股价的波动上，因此上市公司股票价格变动的信息往往预示着该公司信用状况的变化。
该模型通过对资本市场数据的处理和计算，得到反映公司财务状况和信用状况的数据。
由于信用数据的缺乏一直是中国金融市场面对的重大难题，因此直接利用资本市场数据来进行信用风险度量的KMV模型在我国有着广泛的应用前景。
二、理论模型1、模型的核心思想KMV模型是由美国KMV公司以经典的默顿模型为理论基础开发的。
KMV模型的修正及对我国上市公司信用风险评估的实证研究的开题报告
KMV模型的修正及对我国上市公司信用风险评估的实证研究的开题报告一、选题背景与研究意义信用风险是金融市场中风险类型之一，它涉及到债券、信贷、金融工具和寿险等方面。
在市场经济条件下，各种产品和服务的创新和发展，使得金融市场快速发展。
然而，相应的风险也同步提高。
因此，对于金融市场中参与者的信用风险评估就显得至关重要。
随着计量经济学等技术的快速发展，涌现了一些信用风险模型来进行相关研究，其中一种较为知名的模型是KMV模型。
KMV模型是衡量企业信用风险的一种有效工具，它将企业的市场价值与违约概率联系起来，为金融机构等提供了一种科学合理的企业信用风险评估框架。
然而，KMV模型的一些限制和不足也限制了该模型的适用性和精度。
例如，KMV模型所使用的单一因素模型无法体现实际情况中与企业违约相关的多个因素，导致模型的精度有所下降。
因此，有必要对KMV模型进行修正和完善，以提高其信用风险评估精度。
本研究旨在通过对KMV模型的修正及在中国上市公司信用风险评估中的实证研究，探究KMV模型的适用性及其在实践中的可行性。
研究结果将为企业信用风险评估提供科学依据，并有助于金融机构等更好的识别和管理信用风险。
二、研究内容与方法本研究的主要研究内容包括：修正KMV模型、开展基于中国上市公司的实证研究、比较实证研究结果与目前主流的信用风险模型。
在修正KMV模型方面，我们将考虑采用多因素模型来分类和分析企业信用风险，以提高模型的适用性和精度。
同时，我们还将考虑选择恰当的企业财务指标，以对信用风险进行更准确的评估。
在实证研究中，我们将选择中国上市公司作为研究对象，通过数据采集、筛选等方式获取有关企业的财务数据以及相关信息，运用KMV模型和修正后的KMV模型对企业信用风险进行评估，并比较两种模型评估结果的差异。
同时，我们还将考虑其他主流信用风险模型的适用性和精度，以了解各种信用风险模型的优缺点。
三、预期研究结果本研究预期通过对KMV模型的修正及对中国上市公司进行实证研究，得出以下预期研究结果：1. 修正KMV模型的改进可较大程度上提高KMV模型的信用风险评估精度。
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KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验
作者：马若微， Ma Ruo-wei
作者单位：北京大学经济学院博士后流动站,北京,100871;北京工商大学经济学院,北京,100037
刊名：
数理统计与管理
英文刊名：APPLICATION OF STATISTICS AND MANAGEMENT
年，卷(期)：2006,25(5)
被引用次数：11次
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