本文關(guān)鍵詞：基于修正KMV模型的中小板上市企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)研究　出處：《南京財(cái)經(jīng)大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： KMV模型 上市中小企業(yè) 信用風(fēng)險(xiǎn) 違約距離 資產(chǎn)負(fù)債比

【摘要】：本文主要運(yùn)用KMV模型來對(duì)中小板上市企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)估。一方面通過對(duì)實(shí)證結(jié)果的對(duì)比和分析，驗(yàn)證KMV模型在度量我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的適用性；另一方面，為中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)狀況不佳，以及融資難等問題提供經(jīng)驗(yàn)上的證據(jù)。中小企業(yè)融資難是困擾全球的一個(gè)難題。事實(shí)上，對(duì)于那些信用質(zhì)量較高的中小企業(yè)，銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該給予資金支持，而信用風(fēng)險(xiǎn)較大的企業(yè)，應(yīng)該密切關(guān)注其信用風(fēng)險(xiǎn)的變化，有效控制信貸風(fēng)險(xiǎn)。所以，對(duì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量就顯得尤為必要。 在本文中，我們?cè)贙MV模型的基礎(chǔ)上，通過對(duì)參數(shù)的調(diào)整，建立了一個(gè)修正的KMV模型來度量我國(guó)上市中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。為了能有效估計(jì)信用風(fēng)險(xiǎn)的大小，首先，我們?cè)O(shè)置了兩組參考樣本：即因財(cái)務(wù)狀況受到特別處理的ST公司和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)優(yōu)良的藍(lán)籌股。將ST公司，中小板上市公司以及藍(lán)籌股公司的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作比較，來檢驗(yàn)KMV模型在度量中小板上市企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的有效性和穩(wěn)健性。其次，，與前人研究不同的是，本文還考慮了信用風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債比之間的關(guān)系。 經(jīng)過多重檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果證明，參數(shù)修正后的KMV模型能夠有效識(shí)別上市中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。模型的穩(wěn)健性得到證實(shí)，并且實(shí)證的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)的情況是一致的。我們發(fā)現(xiàn)修正后KMV模型預(yù)測(cè)的精確性，隨著上市中小企業(yè)違約點(diǎn)的變化是穩(wěn)定的，這與來自西方國(guó)家數(shù)據(jù)的KMV公司的結(jié)果是不同的�？傮w來看，在樣本期間內(nèi)我國(guó)上市中小企業(yè)的信用狀況是比較差的，違約距離DD在0到0.7之間變化。與非ST公司以及藍(lán)籌股相比較，ST公司的違約距離更小，所以ST公司更容易違約。通過與藍(lán)籌股以及ST公司的比較，我們?cè)O(shè)置了一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)警戒線。研究結(jié)果表明，我國(guó)上市中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)是比較大的，其違約距離非�？拷黃T公司。當(dāng)公司的違約距離低于0.1時(shí)，就應(yīng)該引起企業(yè)的警覺，并采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。 本文的結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債比率對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響較為顯著。違約距離與資產(chǎn)負(fù)債比率呈正相關(guān)關(guān)系，這也是本文得到的結(jié)果與先前研究的不同之處。
[Abstract]:This paper uses the KMV model to quantitatively evaluate the credit risk of listed companies in small and medium - sized enterprises . On the one hand , we prove the applicability of the KMV model in measuring the credit risk of listed companies in China . On the other hand , it is a difficult problem to plague the global financial institutions . In fact , the enterprises with higher credit quality should pay close attention to the change of credit risk and effectively control the credit risk . Therefore , it is especially necessary to measure the credit risk of small and medium - sized enterprises . Based on the KMV model , we establish a modified KMV model to measure the credit risk of listed small and medium - sized enterprises in China . In order to effectively estimate the size of credit risk , we set up two sets of reference samples : ST company specially treated for financial situation and blue chips with excellent operating performance . The empirical results show that the KMV model after parameter correction can effectively identify the credit risk of the small and medium - sized enterprises listed in the market . The results of the model are consistent . We find that the credit status of the listed small and medium - sized enterprises in China is relatively poor and the default distance DD varies from 0 to 0.7 . The results show that the credit risk of the listed small and medium - sized enterprises in China is relatively large , and the default distance is very close to ST company . When the default distance of the company is less than 0.1 , the company ' s vigilance should be caused , and corresponding risk control measures should be taken . The results of this paper also find that the ratio of assets and liabilities of enterprises has a significant impact on the credit risk . The default distance is positively related to the ratio of assets and liabilities , which is also the difference between the results obtained in this paper and the previous study .

【學(xué)位授予單位】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.51;F224

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本文編號(hào)：1381735