【摘 要】
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近年来,我国金融体系、金融市场的建设速度加快,市场成熟度提高。在金融市场加速发展的同时,多元化的金融市场主体、多层次的发展结构,也增加了金融风险事件发生的可能性。2020年发生多次国企信用事件、2021年房地产公司相继出现现金流紧张的情况,正是潜在信用违约风险暴露的体现。当今金融市场24小时不停歇运转、金融市场主体间关联程度高,信用违约风险一旦转换成实质性违约,将会对金融市场整体造成较大的影响。在
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近年来,我国金融体系、金融市场的建设速度加快,市场成熟度提高。在金融市场加速发展的同时,多元化的金融市场主体、多层次的发展结构,也增加了金融风险事件发生的可能性。2020年发生多次国企信用事件、2021年房地产公司相继出现现金流紧张的情况,正是潜在信用违约风险暴露的体现。当今金融市场24小时不停歇运转、金融市场主体间关联程度高,信用违约风险一旦转换成实质性违约,将会对金融市场整体造成较大的影响。在这个背景下,本文在研读前人文献的基础上,学习了KMV模型的基本原理以及使用方法,并且尝试使用粒子群优化算法（PSO算法）,对KMV模型在实际使用过程中所暴露出来的不足之处进行修正,期望能够提高KMV模型在我国的适用性以及有效性,提升对于信用风险的识别能力。本文首先梳理了国内外信用违约风险相关研究成果,主要包括两部分:一、总结概括了国外学者对于信用违约风险研究的发展历史及研究现状,将国外学者的研究历程分为了四个部分进行综述;二、对国内学者在信用违约风险的研究成果以及研究方向进行了简述,将国内学者当前的研究重点与方向总结归纳为三个部分,并分别对一些学者的成果进行了梳理。其次,本文对当前适用范围较广的四种信用风险度量模型进行了阐述和对比,归纳得出:对于我国金融市场而言,相比于Credit Portfolio View、Credit Metrics、Credit Risk+三种模型,KMV模型更加适用于我国金融市场。接下来,本文对PSO算法、KMV模型进行了分析,对PSO算法的基本思想原理以及实现方法进行了阐述。同时在这一部分,本文对KMV模型部分参数具有较强的主观性、模型对于不同市场的适用性存在区别等局限性进行了说明。尝试使用PSO优化算法,对KMV模型中不适合国内使用的参数进行了修正。最后,本文将PSO算法优化后的KMV模型,与未进行修正的KMV模型进行了对比,通过曼-惠特尼U检验,得出在PSO优化后的KMV模型与未优化的KMV模型之间,对信用风险的识别能力存在显著性差异的结论;同时,对优化后的KMV模型所计算出的高、低信用风险企业的违约距离进行了检验,得出了经过PSO算法优化后的KMV模型,能够有效区分高、低信用风险企业的结论。最后,通过ROC曲线的绘制,得出PSO修正后的KMV模型,对信用违约概率较高的企业有着较好辨识度的结论。
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