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关于信用风险论文范文资料 与违约距离视角下开发性金融信用风险评估有关论文参考文献

版权:原创标记原创 主题:信用风险范文 科目:毕业论文 2024-01-30

《违约距离视角下开发性金融信用风险评估》:关于免费信用风险论文范文在这里免费下载与阅读,为您的信用风险相关论文写作提供资料。

摘 要:基于现代期权理论,依据开发性金融机构投资对象(以武钢为例)在资本市场的信息、财务报表及宏观经济信息等数据,考量将KMV违约距离引入logistics回归评估违约概率,并以CPV理论校验模型的适用性.结果显示,在2007—2010年受经济危机影响,武钢违约概率较高,财务状况不尽理想,经2010年股权改革和宏观经济状态的好转,武钢的财务状况明显好转,修正后模型预测结果和武钢年度报表高度吻合,表明修正模型的有效性.

关键词:开发性金融;KMV;违约概率;CPV

中图分类号:F069文献标识码:A文章编号:10037217(2017)05001406

一、引言

国家开发银行已成为全球最大的开发性金融机构,中国最大的对外投融资合作银行、中长期信贷银行和债券银行,作为全国唯一的开发性金融机构,国开行主要通过开展中长期信贷和投资等金融业务,为国民经济重大中长期发展战略服务[1].其服务国家战略、政府提供信用支持、按照市场原则运作、保本微利等特点[2],使得其在供给侧改革背景下,准确度量其风险承担,进而采取有效的管理措施已变得相当重要.然而,虽然有关风险测量及防控的研究如火如荼,但有关国开行信用风险度量及防控的研究甚少.在相关风险测量及防控研究的基础之上,为国开行计算企业违约概率,本文提出将违约距离作为变量引入logistic回歸模型中以帮助国开行评估企业违约风险,进而将CPV和KMV模型相结合,采用宏观经济数据对违约概率进一步修正的方法.

KMV模型在1993年被提出后得到了广泛应用和发展[3,4].由于KMV模型为反映静态风险状态下的模型,因而,在动态风险评估趋势的今天,KMV存在的一些问题逐渐暴露,如模型使用范围的局限性,资产价值分布假定的局限性,债务类型区分的失效等.近年来,一些学者根据中国过渡经济资本市场的特点修正KMV模型,进而引入应用,进行实证验证,取得了良好效果.以下研究针对KMV模型参数的估计和设定方法进行了差异化的方法修正,使模型在一定程度上克服了模型使用范围的局限性、动态评估及债务类型区分失效等局限性,在国内市场具有更好的适用性[5-7].

CPV(Credit Portfolio View)由Mckinsey公司Wilson提出,它应用蒙特卡罗模拟来实现模拟违约的联合条件分布,并认为宏观经济因素可以和转移概率建立模型化关系.基于宏观经济周期以及宏观因素影响违约率的合理及重要性,为数不少的学者将CPV引入信用风险管理以改良对信用风险的测量防控.相关学者的研究主要集中于方法的改进及行业应用上,曹麟和彭建刚的研究即属于方法改进范畴,其通过调整CPV模型中残差相关性假设,分别处理了压力情境生成模型和风险传导机制模型,同时针对宏观经济因子因多重共线性不能进压力测试的问题,则利用偏最小二乘法对信用风险传导模型进行参数估计来加以避免,对CPV方式的运用进行了有效改良[8].张勇的研究属于模型应用范畴,其将CPV信用风险度量模型用于房地产信贷风险度量上,实证结果表明其具有良好的风险度量适用性[9].莫易娴和周好文创造性的将KMV模型和CPV模型相结合,首先利用KMV模型计算出我国产业集群的违约概率,然后利用CPV模型进行一系列的运算以校验违约概率,分析了我国违约概率值的特点,取得了较好结果[10].

由以上研究可知,KMV模型只考虑了企业个体微观数据,CPV模型则在宏观经济因素对主体信用风险的影响上有所侧重,本文即在以上相关研究的基础上,将两者相结合,选取重要的宏观经济因素(系统性风险)对回归模型算出的违约率进行校验修正,使企业违约率的估计更为准确有效;除此,本文在多元回归模型的基础上引入KMV模型中的重要概念——违约距离,并使其作为重要指标引入回归模型中,由于KMV模型为基于期权理论下反映静态风险状态的模型,引入KMV模型的相关指标,可以更好地的针对上市公司和非上市公司建立不同的指标体系,增强其适用性.本文其余部分组织如下:第2节为基本的符号说明及参数确定,第3节为建模过程,接下来是实例分析和相关结论.

二、模型设计

(一)符号说明

本文用到的符号说明如下表:

(二)参数确定

1负债面值和债务期限的确定.在本文中,上市公司债务面值是根据上市公司年度财务报表中的流动负债以及长期负债之和来估计.考虑到工作量和数据的合理性,设定债务偿还期限为一年,即t等于1.

财经理论和实践(双月刊)2017年第5期

2017年第5期(总第209期)曹裕,陈霞,刘小静:违约距离视角下的开发性金融信用风险评估

2公司股权价值VE的确定.公司股权价值为公司流通总股本和非流通股价之和,即

公司股权价值VE等于股价年日均值×流通股股数+每股净资产×非流通股股数(1)

3无风险利率r的确定.无风险利率指市场普遍认为没有违约风险的证券收益率.在美国,通常以美国国债利率为无风险收益率.本文以同期一年期定期存款利率作为无风险利率.

4KMV公司通过统计大量的违约公司表明,公司违约时,资产价值一般违约短期负债和全部负债之间的某一水平点上,在该违约触发点上,上市公司的资产价值恰好可以偿还债务.KMV模型中违约点DP(Default Point)位置估算一般如下:

DP等于企业短期债务价值+0.5×企业长期债务价值(2)

5违约距离(Default Distance,DD)是企业价值和违约点的相对距离.本文把KMV模型中计算出的违约距离这一重要概念引入到Logistic回归模型中,测算开发性金融的违约概率.

三、模型建立

KMV模型普遍用于估算借款公司的违约风险.KMV模型假定,如果借款公司的负债一定,违约信用风险将由债务人的资产市场价值决定.但由于资产并未在市场进行真实交易,直接观测市场价值难以实现,该模型转换观测视角,从借款公司的视角来思考归还银行负债的问题.KMV模型的基本思想是:当公司资产的市场价值小于它需偿还的负债(违约点)时,公司就会违约.公司资产的市场价值、资产价值波动率以及违约点是KMV模型中三个最重要的变量.在KMV模型中,违约距离(Default Distance,DD)是衡量违约风险大小的重要指标.违约距离的值越小,则表明公司能偿还到期债务的可能性越小,发生违约的可能性越大,公司的信用状况越差,此公司的信用风险就越大;反之,该值越大,表明公司到期偿还债务的可能性越大,发生违约的可能性越小,公司的信用情况越好,该公司信用风险也越小.

信用风险论文参考资料:

风险管理论文

财务风险论文

信用评级论文

金融风险管理论文

企业财务风险论文

企业财务风险的分析和防范论文

结论:违约距离视角下开发性金融信用风险评估为关于本文可作为信用风险方面的大学硕士与本科毕业论文信用贷款的风险论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。

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