2014年后,信用債違約事件陸續(xù)開始發(fā)生,2018年違約金額、違約主體數(shù)量均達(dá)到高潮。現(xiàn)階段,信用債違約已經(jīng)開始呈現(xiàn)出常態(tài)化的趨勢(shì),在此基礎(chǔ)上研究我國信用債券違約的影響因素,對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)、債券發(fā)行者、債券投資者而言,都具有實(shí)際的借鑒意義。本文采用了國際認(rèn)可度較高的KMV模型。首先,為對(duì)KMV模型在我國的適用性進(jìn)行實(shí)證探究,先將2018年發(fā)生違約的上市公司和A股的ST公司作為違約組,其他上市公司作為對(duì)照組,按照申萬一級(jí)行業(yè)分為28組并剔除較為特殊的銀行業(yè),計(jì)算其余27個(gè)行業(yè)公司的違約距離并進(jìn)行比較和分析,結(jié)果表明違約組公司的違約距離小于對(duì)照組,即違約組公司的違約概率更大,說明KMV模型在我國信用債市場仍較為有效。然后,將信用債違約原因分為外部的宏觀環(huán)境因素和內(nèi)部的企業(yè)微觀因素兩方面進(jìn)行分析。對(duì)宏觀環(huán)境因素進(jìn)行分析時(shí),先按照貨幣政策和信用環(huán)境,將宏觀經(jīng)濟(jì)背景按照寬貨幣緊信用、寬貨幣寬信用、緊貨幣緊信用、緊貨幣寬信用四種情況,分成了9個(gè)時(shí)間窗口。用KMV模型計(jì)算各個(gè)時(shí)間窗口中不同行業(yè)公司的違約距離,發(fā)現(xiàn)信用債違約距離受信用環(huán)境的影響大于貨幣政策;盡管不同的行業(yè)受到宏觀經(jīng)濟(jì)影響程度不... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 債券規(guī)模穩(wěn)步增長
        1.1.2 打破剛性兌付成為趨勢(shì)
    1.2 研究意義
    1.3 文獻(xiàn)綜述
        1.3.1 信用債違約影響因素
        1.3.2 債券信用風(fēng)險(xiǎn)的度量
        1.3.3 行業(yè)視角下債券違約研究
        1.3.4 文獻(xiàn)評(píng)述
    1.4 論文框架與研究方法
        1.4.1 論文框架
        1.4.2 研究方法
    1.5 創(chuàng)新點(diǎn)
2 信用債違約現(xiàn)狀分析
    2.1 信用債違約總量及增速
    2.2 違約企業(yè)屬性分布
    2.3 違約主體行業(yè)分布
    2.4 違約債券發(fā)行時(shí)主體評(píng)級(jí)分布
    2.5 信用債違約事件類型分布
3 KMV模型在我國債券市場適用性實(shí)證探究
    3.1 KMV模型的理論基礎(chǔ)
        3.1.1 Black-Scholes期權(quán)定價(jià)理論
        3.1.2 Merton模型
        3.1.3 KMV模型
    3.2 KMV模型在我國適用性探究
        3.2.1 信用債違約風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系
        3.2.2 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源
        3.2.3 模型中參數(shù)定義
        3.2.4 模型求解及KMV模型適用性實(shí)證探究
4 宏觀環(huán)境對(duì)信用債違約影響分析
    4.1 貨幣政策分析
    4.2 信用環(huán)境分析
    4.3 宏觀經(jīng)濟(jì)背景劃分
    4.4 宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)各行業(yè)債券違約距離影響的實(shí)證探究
    4.5 宏觀環(huán)境對(duì)信用債違約影響分析
5 企業(yè)經(jīng)營情況對(duì)信用債違約影響分析
    5.1 公司經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)
        5.1.1 行業(yè)內(nèi)政策利空
        5.1.2 多元化導(dǎo)致主營業(yè)務(wù)薄弱
        5.1.3 盈利能力下滑
        5.1.4 內(nèi)部治理不完善
    5.2 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)
        5.2.1 資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不合理
        5.2.2 大量并購,資金流出壓力過大
        5.2.3 股權(quán)質(zhì)押率過高
        5.2.4 對(duì)外擔(dān)保承擔(dān)連帶責(zé)任
6 對(duì)策及建議
    6.1 債券監(jiān)管機(jī)構(gòu):加強(qiáng)行為監(jiān)管,健全評(píng)級(jí)體系,完善監(jiān)管機(jī)制
    6.2 評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu):完善評(píng)級(jí)框架
    6.3 債券發(fā)行主體:強(qiáng)化自律意識(shí),完善風(fēng)控制度
    6.4 債券投資者:提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力,關(guān)注公司基本面變化
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與評(píng)價(jià)研究[D]. 皇甫秀顏.廈門大學(xué) 2006

碩士論文
[1]債券違約風(fēng)險(xiǎn)因素及預(yù)警研究[D]. 童欣悅.浙江大學(xué) 2018
[2]我國公司債券信用利差影響因素的實(shí)證分析[D]. 張家琪.浙江大學(xué) 2018
[3]債券信用評(píng)級(jí)質(zhì)量檢驗(yàn)、問題與改進(jìn)[D]. 張小宙.上海社會(huì)科學(xué)院 2018
[4]“墮落天使”債券投資策略研究[D]. 袁夢(mèng).華東師范大學(xué) 2018
[5]基于KMV-LOGIT混合模型的信用債券違約風(fēng)險(xiǎn)度量與實(shí)證研究[D]. 魏國健.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[6]剛性兌付與鳳凰涅槃[D]. 周凱樂.南京大學(xué) 2018
[7]基于KMV模型的我國城投債信用風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 徐楚楚.南京大學(xué) 2018
[8]非公開發(fā)行公司債信用利差影響因素的研究[D]. 南夢(mèng)瑤.上海外國語大學(xué) 2018
[9]宏觀因素對(duì)我國債券市場信用利差影響的實(shí)證研究[D]. 蔡鵬飛.華東理工大學(xué) 2018
[10]我國非金融企業(yè)債務(wù)融資工具信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方案研究[D]. 孔令楠.上海師范大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3230174