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信用风险作为金融风险中最主要的风险之一,是我国金融市场面临的巨大挑战。尤其在我国加入WTO以后,我国信用风险度量管理的重要性与日俱增。伴随着经济全球一体化、金融市场的迅速发展、金融竞争日益激烈,目前我国采用的传统信用风险度量方法,已无法满足现在信用风险度量工作的需要。因而本文通过借鉴国外的先进度量模型,建立适用于我国信用风险度量模型。本文首先介绍信用风险的定义及其特征,其次对国外信用风险度量方法分为传统方法和现代模型进行分类阐述。其中传统度量方法中介绍了专家法、信用评分法和神经网络法,分析这些方法存在的缺陷和不足;现代度量模型则主要介绍了在国际上已得到广泛应用研究的Credit Metrics模型、KMV模型、Credit Portfolio View模型和Credit Risk+模型,在对这些模型的理论方法、应用步骤、优缺点及适用性分析后,选择较适合我国实际情况的KMV模型进行研究。然后对其理论基础和方法进行具体描述和参数讨论,根据讨论结果对其违约点设置进行修改。由于受到特殊处理的上市公司基本没有长期负债,非ST股的上市公司的长期负债在资产负债表中占有比例一般较低,且长期负债的偿债压力远低于短期负债,再加上KMV模型一般设定度量信用风险的有效期限为1年,因而考虑以短期负债为影响因素对违约点进行修改。经过以ST股和蓝筹股构成的开发样本和次新股为检验样本的研究发现,违约点在短期负债的60%处KMV模型最为有效合理。最后本文总结了工作内容和本论文存在的不足,并提出我国使用KMV模型度量信用风险的进一步研究方向。