本文關(guān)鍵詞：上市國企公司債務(wù)違約風(fēng)險度量　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的時代,金融市場無疑是資金流通最快、資本增長最為迅速的經(jīng)濟(jì)體系大動脈。金融市場高收益性的特點(diǎn)注定其存在較高的風(fēng)險——信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險、市場風(fēng)險等等。從銀行貸款到交易所債券,信用風(fēng)險都是一個不容忽視的問題,它不僅影響著融資雙方的利益,更關(guān)系到整個經(jīng)濟(jì)體系的穩(wěn)定。風(fēng)險控制作為降低融資風(fēng)險、預(yù)防金融危機(jī)的重要手段,依賴的是可靠有效的風(fēng)險度量方法。從2002年債券市場成立,到現(xiàn)在托管量高達(dá)65萬億,風(fēng)控意識與管理經(jīng)驗(yàn)不足的問題逐漸凸顯,傳統(tǒng)的信用風(fēng)險度量方法已經(jīng)不能滿足日新月異的市場變化。2016年頻頻發(fā)生的債務(wù)違約迫使我們必須選擇更有針對性、時效性的現(xiàn)代信用風(fēng)險度量方法——更加符合市場需要的KMV模型。KMV模型是以期權(quán)定價理論為基礎(chǔ),結(jié)合歐美發(fā)達(dá)國家資本市場數(shù)千例債務(wù)違約實(shí)例建立的風(fēng)險度量方法,是一種簡單、直觀、針對性強(qiáng)的風(fēng)險預(yù)測模型。其主要思想是將目標(biāo)企業(yè)的股東權(quán)益看做一筆以公司資產(chǎn)為標(biāo)的物,公司賬面價值為執(zhí)行價格的看漲期權(quán)。在債務(wù)到期日時,將公司資產(chǎn)價值與債務(wù)賬面價值進(jìn)行比較,如果債務(wù)總額大于資產(chǎn)總額,公司將難以兌付,形成實(shí)質(zhì)性違約,反之,公司將按期兌付。但是該模型違約點(diǎn)的設(shè)定,是根據(jù)國外資本市場情況進(jìn)行統(tǒng)計研究的結(jié)果,并不能很好的符合我國市場狀況,本文將運(yùn)用遺傳算法對其違約點(diǎn)的確定進(jìn)行優(yōu)化。本文主要分為五部分。第一部分對選題原因、意義以及KMV模型發(fā)展進(jìn)行簡要介紹;第二部分分析國內(nèi)外風(fēng)險度量手段的優(yōu)劣,為下文有針對性地進(jìn)行模型優(yōu)化打下基礎(chǔ);第三部分詳細(xì)講解KMV模型與遺傳算法思路,將遺傳算法融入到KMV模型的違約點(diǎn)優(yōu)化中,建立基于遺傳算法的KMV模型;第四部分選取2013年至2016年間國內(nèi)A股市場被交易所實(shí)施ST措施的公司進(jìn)行實(shí)證研究——將其財務(wù)數(shù)據(jù)與股票市場信息進(jìn)行整理,通過MATLAB編程,計算公司的資產(chǎn)價值與資產(chǎn)價值波動率,結(jié)合遺傳算法得出的最優(yōu)違約點(diǎn),得出樣本公司違約距離,對公司違約可能做出基本判斷;第五部分為總結(jié)與建議,結(jié)合實(shí)證結(jié)果與模型中仍存在的問題,對模型優(yōu)化以及模型應(yīng)用進(jìn)行總結(jié)歸納。本文對于股價波動率、股權(quán)價值、違約點(diǎn)三個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化——股價波動率并沒有采用傳統(tǒng)的日股價波動率推算年股價波動率的方式,而是對應(yīng)ST組公司被實(shí)行ST措施當(dāng)年的全部估價數(shù)據(jù),計算準(zhǔn)確的股價波動率數(shù)值;股權(quán)價值考慮到了流通股、非流通股、限售股問題,目前股權(quán)分置改革已經(jīng)基本完成,主要存在的是限售股的定價,本文將限售股的定價與市場流通股區(qū)分,確保股權(quán)價值計算更符合實(shí)際情況;違約點(diǎn)是KMV模型進(jìn)行判斷的關(guān)鍵點(diǎn),以往的著述中大多直接采用其模型原有的違約點(diǎn)設(shè)置,本文將運(yùn)用遺傳算法,結(jié)合后文中所述的國內(nèi)樣本公司財務(wù)數(shù)據(jù)對違約點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,使模型判斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F275;F832.51

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10 王洋;非壽險一年期準(zhǔn)備金風(fēng)險度量研究[D];天津財經(jīng)大學(xué);2015年

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本文編號：1351892