【摘 要】
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信用风险一直以来都是学术界非常关心的一个问题,尤其是近年来我国的债券市场上违约事件频发,信用危机频现,投资者信心受到了严重打击,提高我国的企业信用风险识别能力已成为一个亟需解决的重要问题。业界和学界提出了许多信用风险度量模型,以期能够动态灵敏地反映上市公司的信用状况,其中由KMV公司开发的KMV模型由于输入数据主要是基于股票市场数据以及企业财务报表数据,易获取,因此得到了市场的广泛应用。本文就将利
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信用风险一直以来都是学术界非常关心的一个问题,尤其是近年来我国的债券市场上违约事件频发,信用危机频现,投资者信心受到了严重打击,提高我国的企业信用风险识别能力已成为一个亟需解决的重要问题。业界和学界提出了许多信用风险度量模型,以期能够动态灵敏地反映上市公司的信用状况,其中由KMV公司开发的KMV模型由于输入数据主要是基于股票市场数据以及企业财务报表数据,易获取,因此得到了市场的广泛应用。本文就将利用KMV信用风险模型来对中国上市公司的信用风险进行实证分析。在继承现有研究成果的基础上,本文提出了对KMV模型的优化方法,创新性地将由动态市盈率推导出的资产的预期增长率引入到KMV模型的计算中,并对优化之后的KMV信用风险模型进行了实证分析。本文将研究样本定位在中小企业上,通过对15家创业板上市公司和15家中小企业板上市公司的信用风险进行量化识别,实验结果表明,利用优化之后的KMV模型能够较好地识别出创业板上市公司和中小企业板上市公司之间信用风险程度的差异,比较准确地把握中小企业上市公司信用质量的变化趋势。同时,本文将市盈率优化法同将由平滑指数法和净资产收益率法推导出的资产预期增长率引入KMV模型的优化方法做了对比,进一步证明了引入市盈率推导出的资产预期增长率的优势。
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