本文關(guān)鍵詞：我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素及度量研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中所面臨的最主要的風(fēng)險(xiǎn)形式之一,預(yù)防和控制信用風(fēng)險(xiǎn)一直是銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理的重要目標(biāo)和任務(wù)。對(duì)于我國(guó)的商業(yè)銀行而言,企業(yè)貸款是其主要的業(yè)務(wù)。近二十年來(lái),信用風(fēng)險(xiǎn)的管理備受矚目,主要是源于經(jīng)濟(jì)全球化以及金融深化的背景下,信用風(fēng)險(xiǎn)的破壞作用被放大數(shù)倍,以致全球經(jīng)濟(jì)的劇烈震蕩。因此,自上世紀(jì)90年代以來(lái),國(guó)外不遺余力地開發(fā)更為有效的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法,涌現(xiàn)了一批高級(jí)的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的逐步放開以及愈來(lái)愈多地參與到世界經(jīng)濟(jì)事務(wù)中,國(guó)內(nèi)銀行界有必要在信用風(fēng)險(xiǎn)管理上與國(guó)際接軌。然而,直接套用國(guó)外先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法顯然不可取,需要結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況。那么,影響我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的因素有哪些?如何考慮這些因素并選擇合適的信用風(fēng)險(xiǎn)度量手段?如何結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況來(lái)修正模型?這些問(wèn)題都值得深入研究。本文從當(dāng)前我國(guó)商業(yè)銀行所面臨的嚴(yán)峻的信用風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境出發(fā),以信用風(fēng)險(xiǎn)的度量模型為主線,歸納整理了現(xiàn)有的信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究成果,并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行了如下的研究：首先是信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,歸納了四大類信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素：財(cái)務(wù)因素、市場(chǎng)價(jià)值因素、宏觀經(jīng)濟(jì)因素以及其他因素(如企業(yè)特征、產(chǎn)業(yè)屬性以及非經(jīng)濟(jì)因素等),并闡述各類因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)作用的機(jī)理。其次是對(duì)不同的信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型進(jìn)行比較與修正�；谛庞蔑L(fēng)險(xiǎn)影響因素的理論分析,將流行的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型分成三類：基于財(cái)務(wù)因素的計(jì)量模型(線性判別模型和Logistic模型)、基于市場(chǎng)價(jià)值因素的結(jié)構(gòu)化模型(Merton模型和KMV模型)以及基于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的CPV模型。針對(duì)各類模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較分析,初步選擇Logistic模型和KMV模型作為合適的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。針對(duì)我國(guó)的信用市場(chǎng)環(huán)境,對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)行了三處修正：一是構(gòu)建KMV-Logistic混合模型；二是利用ROC曲線修正KMV模型中的違約點(diǎn)；三是利用ROC曲線修正Logistic模型中的分界點(diǎn)。最后是對(duì)修正模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。選取我國(guó)滬深兩市的23家ST制造業(yè)企業(yè)及與之規(guī)模匹配的23家非ST制造業(yè)企業(yè)為樣本,實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膽?yīng)用效果。結(jié)果顯示混合模型的判定正確率達(dá)到87.0%,表明修正后的加入了違約距離的KMV-Logistic混合模型具有較高的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：上市公司 信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素 信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型 KMV-Logistic混合模型
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要5-7
• Abstract7-10
• 第1章 導(dǎo)論10-21
• 1.1 選題背景和意義10-11
• 1.2 文獻(xiàn)綜述11-19
• 1.2.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述11-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述16-19
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀評(píng)價(jià)19
• 1.3 研究思路19-20
• 1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 第2章 影響我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的因素分析21-31
• 2.1 上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)及表現(xiàn)21
• 2.2 我國(guó)上司公司的信用風(fēng)險(xiǎn)概況21-22
• 2.3 影響我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的因素22-31
• 2.3.1 財(cái)務(wù)因素23-25
• 2.3.2 市場(chǎng)價(jià)值因素25-26
• 2.3.3 宏觀經(jīng)濟(jì)因素26-27
• 2.3.4 其他因素27-31
• 第3章 我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的適用性分析31-45
• 3.1 信用風(fēng)險(xiǎn)的度量模型31
• 3.2 模型的比較分析31-41
• 3.2.1 基于財(cái)務(wù)因素的計(jì)量模型比較31-34
• 3.2.2 基于市場(chǎng)因素的結(jié)構(gòu)化模型比較34-40
• 3.2.3 基于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的CPV模型比較40-41
• 3.3 模型修正41-45
• 3.3.1 構(gòu)造KMV-Logistic混合模型42-43
• 3.3.2 μ值的修正43
• 3.3.3 P*的修正43-45
• 第4章 我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)證分析45-65
• 4.1 樣本選取45-46
• 4.2 利用KMV模型計(jì)算違約距離46-52
• 4.3 回歸模型的建立52-61
• 4.3.1 選取財(cái)務(wù)指標(biāo)52-53
• 4.3.2 財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)處理——因子分析53-57
• 4.3.3 KMV-Logistic混合模型的回歸57-60
• 4.3.4 不加入違約距離的Logistic模型的回歸60-61
• 4.4 實(shí)證結(jié)果61-63
• 4.4.1 KMV-Logistic混合模型的實(shí)證結(jié)果61-62
• 4.4.2 不加入違約距離的Logistic模型的實(shí)證結(jié)果62
• 4.4.3 加入違約距離前后的模型比較62-63
• 4.5 研究結(jié)論63-65
• 第5章 KMV-Logistic混合模型在信用管理中建議65-68
• 5.1 繼續(xù)推進(jìn)對(duì)模型的應(yīng)用研究65-66
• 5.2 完善我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 后記71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：283739